Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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제23권1호
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pp.39-50
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1995
This Study aims at identifying factor and variables which have significant effects on user satisfaction with recreational resources and facilities in Juwang National Park and there-by establishes indicies of planning and / or management of the park. To test the causal models of this research, the data was gathered by self-administered questionnaires from users in Juwang National Park. The analysis of the data was conducted in two phases. The first analysis dealt with exploratory gactor analysis which identified major factors involved in satisfaction with recreational facilities in Juwang National Park. The second analysis tested the fit of causal models of this research to the data using LISREL methodology. The factor analysis identified six significant factors in satisfaction with recreational resources, The six factors are convenient park facilities, natural landacape resources, linear park facilities, mineral springs and Buddhist temples, commercial and sleeping accommodations, rest areas and open space for passive recreational activity. The second phase analysis tested the fit of the causal model for satisfaction with recreation facilities to the data. The phase identified statistically significant causal links among overall satisfaction with the park, and other indigenous factors and exogenous variables. From these causal relationships, implications for future management of Juwang National Park were suggested.
Purpose - There are many variables related to consumer-brand relationship such as brand attitude, attachment, commitment and brand loyalty and we should manage these all variables successfully to achieve a strong brand loyalty. The objective of this research is to investigate the path from brand attitude and brand attachment to brand commitment and brand loyalty. Specially, this article focuses on the moderating effects of brand type and consumer innovativeness in the causal relationships between variables. Research design, data, and methodology - The seven hypotheses were proposed and tested empirically in this research. Three of seven hypotheses were the effects of brand attitude and brand attachment on the brand commitment and brand loyalty. Another two hypotheses presented the moderating effect of brand type and other two hypotheses expressed the moderating effect of consumer innovativeness in the causal relationships between variables. Research data were collected from the surveying of university students and the 282 samples were used to test the proposed hypotheses empirically. We utilized SPSS 20.0 and AMOS 20.0 for statistical analyses such as reliability test, validity test and path analysis. Results - The results show that brand attitude influences the brand loyalty and brand attachment influences the brand commitment positively. The brand attachment also influences the brand commitment positively. We found that there is a moderating effect of brand type in the causal relationship between brand attitude and loyalty though there is no significant moderating effect in the causality between brand attachment and commitment. We also fount that there is no significant moderating effect of consumer innovativeness in the causal relationships among brand attitude, brand attachment, brand commitment and brand loyalty. In Summary, 5 of 7 hypotheses in this study were supported and 2 hypotheses were not supported. Conclusions - There is a path model of consumer-brand relationship from brand attitude and brand attachment to brand commitment and brand loyalty. Companies should provide their consumers with effective marketing program in every phase of consumer-brand relationship to build brand loyalty. In addition, there are possibilities that the relationships among brand attitude, brand attachment, brand commitment and brand loyalty are moderated by brand type and consumer innovativeness. Companies should consider perceived brand type and innovativenss of their consumers in planning and executing their various marketing programs for their brand management.
The present study examined the causal relationships among nurses' job environment /job characteristics(work overload, lack of autonomy, professional role conflict, interpersonal relationships), maturity, job stress, job satisfaction and turnover intention by constructing and testing a theoretial framework. Based on Katz and Kahn's (1978) theory of organizational open system and Kahn, Wolfe, Quinn, and Snoek's (1964) theory of stress, nurses' turnover intention, job satisfaction and job stress were conceived of as outcomes of the interplay between personal characteristics and work environment. Personal aspects associated with outcome variables included professional knowlege and skill, and maturity(challenge, commitment, control, responsibility). The work environment factors involved work overload, lack of autonomy, professional role conflict, and interpersonal relationships (social support). Three university hospitals located in Seoul were selected to participate. The total sample of 443 registered nurses represents a response rate of 96 percent. Linear structural relationships (LISREL) technique was used to test the fit of the proposed conceptual model to the data and to examine the causal relationships among variables. The result showed that both the proposed model and the modified model fit the data excellently, revealing considerable explanatinal power for job stress and job satisfaction. The explanatory power of turnover intention was relatively lower than those of stress and satisfaction. In predicting nurses' stress, satisfaction and turnover intention, the findings of this study clearly demonstrated that professional role conflict might be the most important variable of the all the environmental variables and personal characteristics. The results were dis-cussed, including directions for the future research and practical implications drawn from the research were suggested.
Causal questions are prevalent in scientific research, for example, how effective a treatment was for preventing an infectious disease, how much a policy increased utility, or which advertisement would give the highest click rate for a given customer. Causal inference theory in statistics interprets those questions as inferring the effect of a given intervention (treatment or policy) in the data generating process. Causal inference has been used in medicine, public health, and economics; in addition, it has received recent attention as a tool for data-driven decision making processes. Many recent datasets are observational, rather than experimental, which makes the causal inference theory more complex. This review introduces key concepts and recent trends of statistical causal inference in observational studies. We first introduce the Neyman-Rubin's potential outcome framework to formularize from causal questions to average treatment effects as well as discuss popular methods to estimate treatment effects such as propensity score approaches and regression approaches. For recent trends, we briefly discuss (1) conditional (heterogeneous) treatment effects and machine learning-based approaches, (2) curse of dimensionality on the estimation of treatment effect and its remedies, and (3) Pearl's structural causal model to deal with more complex causal relationships and its connection to the Neyman-Rubin's potential outcome model.
Without exception, diverse LULU(Locally Unwanted Land Use) facilities have been under the location conflict, especially between the public government units and local residents. In spite of repeated trials-and-errors, literally, the location conflict has shown no sign of improvement over time in Korea. As practical means to tackle these issues, this study focuses on divulging explicit and implicit relationships among key factors derived from the location conflict on the LULU facilities. Here, major research variables cover residents' agreement, residents' perception, compensation expectation, and public opinion. As the location conflict on the LULU facilities could be strengthened or resolved by the dynamic feedback system, it applies basic tools geared toward causal loop diagramming. After repeated experiments, the study highlights the fact that the residents' perception, compensation expectation, and public opinion, individually and collectively, exert significant impact on the residents' agreement ratio.
Traffic density has increased recently in Korean waters due to an expansion of the sea trade and the development of coastal fisheries. The enlargement of the coastal industrial belts and the development of coastal inslands further increases marine traffic. The rapid increase of marine traffic has often resulted in marine casualties with the attendant loss of life, damage to property, and marine pollution. Especially, tanker casualties may destroyed the food web and an untold amount of ocean resources. Un regard to the potential of tanker spills in Korean waters, systematic research in this field is lacking. In this paper, the data relating to a total of 261 tanker casualties in Korean waters has been compiled and statistically anlaysed. The result of this study describes the general trend of marine casualties in Korean waters, and describes the casualtiy database, from which their causes and consequences are derived and this results in the determination of the causal relationships connected to tanker casualties, and quantifies the effective level of causal factorsin Korean waters.
The purpose of TQM (Total Quality Management)-centered organizational culture is to enhance the efficiency of business through the proper allocation and concentration of restricted resources. In order to maximize the corporate profitability through customer satisfaction, what kind of, when and how many resources should be allocated and managed to the preventive TQM activities and corrective TQM activities have become a very important decision making factors at the point of high management. This study aims to identify the causal relationships of quality-centered organizational culture on service quality and customer satisfaction relating to service failure in food service industry. And this study is intended to discover the factors of quality-centered organizational culture which impacts on service recovery justice after service failure happens, and it can be helpful for the top managers to make a decision to how to form corporate structural culture.
포지인식도(Fuzzy Cognitive Map : FCM)는 추상적이고 비구조적이며 동적인 응용영역에서 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 표현하는데 매우 유용한 도구이다. FCM이 기존의 다른 네트워크 형태의 지식표현방법과 다른 차이점은 대상 문제의 개념변수들을 퍼지집합으로 묘사하고, 개념 변수간의 관계를 퍼지 인과관계로 다룬다는 것이다. 그런데 FCM의 특성이 아직 충분히 논의되지 않은 상태에서는 FCM의 적용에 있어 오류가 일어날 수 있다. 본 논문의 목적은 첫째, FCM의 특성과 의미를 보다 명확히 하여 이론적인 측면을 보강하고자 한다. 이를 위해 논리적관계(implication)와는 다른 인과관계의 정의를 다시 확인하고, 이정의에 기초한 퍼지 인과관계의 특성을 파악하고, 퍼지 인과관계와 대비되는 퍼지 부분인과관계 및 단방향 개념변수를 새로이 정의함으로써 FCM구축에 있어 잘못된 이해가 없게 하며, 둘째, FCM에서는 추론 방식이 갖추어야 할 원칙을 명시하고 이에 따라 이러한 원칙을 준수하는 새로운 추론 방식을 제시한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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제20권9호
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pp.147-153
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2015
This Study is to test the causal relationships among university student's stress, personal relationships and psychological anxiety, and then suggest some theoretical and policy implications basing on the analytical results. For the purpose of this study, survey targeting on 416 university students was conducted. The analytical results of this study showed that psychological anxiety moderates the relation between the stress, personal relationship and smart phone addiction. This study suggested some implications basing on this analytical results.
Measuring Information Technology(IT) organizations' activities have been limited to mainly measure financial indicators for a long time. However, according to the multifarious functions of Information System, a number of researches have been done for the new trends on measurement methodologies that come with financial measurement as well as new measurement methods. Especially, the researches on IT Balanced Scorecard(BSC), concept from BSC measuring IT activities have been done as well in recent years. BSC provides more advantages than only integration of non-financial measures in a performance measurement system. The core of BSC rests on the cause-and-effect relationships between measures to allow prediction of value chain performance measures to allow prediction of value chain performance measures, communication, and realization of the corporate strategy and incentive controlled actions. More recently, BSC proponents have focused on the need to tie measures together into a causal chain of performance, and to test the validity of these hypothesized effects to guide the development of strategy. Kaplan and Norton[2001] argue that one of the primary benefits of the balanced scorecard is its use in gauging the success of strategy. Norreklit[2000] insist that the cause-and-effect chain is central to the balanced scorecard. The cause-and-effect chain is also central to the IT BSC. However, prior researches on relationship between information system and enterprise strategies as well as connection between various IT performance measurement indicators are not so much studied. Ittner et al.[2003] report that 77% of all surveyed companies with an implemented BSC place no or only little interest on soundly modeled cause-and-effect relationships despite of the importance of cause-and-effect chains as an integral part of BSC. This shortcoming can be explained with one theoretical and one practical reason[Blumenberg and Hinz, 2006]. From a theoretical point of view, causalities within the BSC method and their application are only vaguely described by Kaplan and Norton. From a practical consideration, modeling corporate causalities is a complex task due to tedious data acquisition and following reliability maintenance. However, cause-and effect relationships are an essential part of BSCs because they differentiate performance measurement systems like BSCs from simple key performance indicator(KPI) lists. KPI lists present an ad-hoc collection of measures to managers but do not allow for a comprehensive view on corporate performance. Instead, performance measurement system like BSCs tries to model the relationships of the underlying value chain in cause-and-effect relationships. Therefore, to overcome the deficiencies of causal modeling in IT BSC, sound and robust causal modeling approaches are required in theory as well as in practice for offering a solution. The propose of this study is to suggest critical success factors(CSFs) and KPIs for measuring performance for IT organizations and empirically validate the casual relationships between those CSFs. For this purpose, we define four perspectives of BSC for IT organizations according to Van Grembergen's study[2000] as follows. The Future Orientation perspective represents the human and technology resources needed by IT to deliver its services. The Operational Excellence perspective represents the IT processes employed to develop and deliver the applications. The User Orientation perspective represents the user evaluation of IT. The Business Contribution perspective captures the business value of the IT investments. Each of these perspectives has to be translated into corresponding metrics and measures that assess the current situations. This study suggests 12 CSFs for IT BSC based on the previous IT BSC's studies and COBIT 4.1. These CSFs consist of 51 KPIs. We defines the cause-and-effect relationships among BSC CSFs for IT Organizations as follows. The Future Orientation perspective will have positive effects on the Operational Excellence perspective. Then the Operational Excellence perspective will have positive effects on the User Orientation perspective. Finally, the User Orientation perspective will have positive effects on the Business Contribution perspective. This research tests the validity of these hypothesized casual effects and the sub-hypothesized causal relationships. For the purpose, we used the Partial Least Squares approach to Structural Equation Modeling(or PLS Path Modeling) for analyzing multiple IT BSC CSFs. The PLS path modeling has special abilities that make it more appropriate than other techniques, such as multiple regression and LISREL, when analyzing small sample sizes. Recently the use of PLS path modeling has been gaining interests and use among IS researchers in recent years because of its ability to model latent constructs under conditions of nonormality and with small to medium sample sizes(Chin et al., 2003). The empirical results of our study using PLS path modeling show that the casual effects in IT BSC significantly exist partially in our hypotheses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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