The purpose of this study is to explore the casual relationship between expanded self-concept including self-esteem and self-congruity with various variables of pro-environmental psychology and green consumer behavior simultaneously by using the model of structural equation. Results of the study showed that independent self-construals only affected pro-environmental psychology and dependent self-construals did not affect pro-environmental psychology and green consumer behavior, while metapersonal self-construals affected both pro-environmental psychology and green consumer behavior. Consumers with independent self-construals in strong individualistic tendency had an affirmative thoughts about environment friendliness while consumers considerate of others with dependent self-construals in strong collective tendency showed low pro-environmental psychology and green consumer behavior, which was interesting findings. In regards to the effect of metapersonal Self-construal on pro-environmental psychology, it was analyzed that lower consumer self-esteem increased pro-environmental psychology, and also when self-congruity was low, metapersonal Self-construal had a positive effect on green consumer behavior.
The magnetic properties of heat treated O-series high temperature superconducting (HTS) GdBCO coated conductor (CC) tapes which were formed of Ag/GdBCO/Buffer-layers/Stainless Steel (SS), were investigated by employing a Quantum Design PPMS-14. Using a modified Bean model, the critical current density Jc values have been estimated from the 𝚫mirr(H) data, which are obtained by measuring the magnetic moment m(H) loops. For a range of intermediate fields, which are interacting or collective flux pinning area, the magnetic flux behaviors were investigated from the relationship Jc ∝ H-β. In addition, the changes of irreversibility magnetic field Hirr line of heat-treated O-series HTS GdBCO CC tapes were analyzed, according as the annealing temperature under oxygen flowing increases. Both weak and strong break-downs were found by examining the changes of irreversibility magnetic field Hirr lines.
Purpose: This study aimed to investigate COVID-19 vaccination intention among college students in Korea and verify the factors influencing vaccination. Methods: From April 28 to May 3, 2021, an online survey was conducted on a total of 323 college students. Measures included the 5C scale and the vaccine literacy scale. A logistic regression analysis was performed to identify the factors associated with COVID-19 vaccination intention among students. Results: Among the respondents, 47.7% had the intention to receive the vaccine following the government vaccination plan. Influencing factors of intention to COVID-19 vaccination included the higher level of confidence and collective responsibility and the lower level of constraints and calculation. However, vaccine literacy, socio-demographics, the influence of others, the contents and main source of information about the COVID-19 vaccine, health status and COVID-19-related experiences did not influence the intention to vaccination. The content analysis on self-reported reasons for the decreased vaccination intention resulted in three main categories, including "anxiety about the vaccine", "distrust in the government" and "no need of vaccination." Conclusion: In order to increase COVID-19 vaccination acceptance among college students and form herd immunity, it is necessary to increase the trust in vaccines and emphasize the importance of herd immunity.
Sanctions by the international community can increase their effectiveness with the participation of major countries with global economic influence, and can lead to efficient sanctions against the target countries when different sanctions procedures and methods can be operated in an integrated manner. To this end, it is being carried out with the aim of maximizing the performance of sanctions through collective economic solidarity by inducing international participation centered on the joint agenda, such as drawing up a resolution for sanctions. In this study, the definition and purpose of sanctions imposed by the international community and by major specific countries were explained and an empirical analysis was conducted on the economic impact of each sanctions, focusing on the United Nations Security Council and the United States, which directly implement them. Based on the selected research model, the effects of economic sanctions on the international community and countries subject to sanctions by certain countries were mutually compared and analyzed in the data. Finally, the conclusion obtained from this study was stated and the implications were derived and the possibility of further research expansion was described.
Purpose: As Thailand endeavors to solidify its position in the global supply chain, unraveling the determinants of innovation and performance becomes imperative for sustained competitiveness. This research delves into the multifaceted landscape of logistics and supply chain organizations in Thailand, aiming to identify and understand the key factors that significantly influence innovation and organizational performance in this dynamic sector. Research design, data, and methodology: A questionnaire is developed to survey to 400 employees who have at least one-year experience in selected ten logistics and supply chain organizations in Thailand. The sampling techniques involved judgmental, convenience and snowball sampling. Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Modeling (SEM) were employed to assess and validate the model's adequacy and to conduct hypothesis testing. Results: The findings reveal that ICT use significantly influenced entrepreneurial orientation and innovation but has no significant influence on organizational performance. Additionally, innovation was significantly influenced by collective entrepreneurship but not by entrepreneurial orientation. Finally, innovation significantly influenced organizational performance. Conclusions: The study concludes with actionable insights for logistics and supply chain organizations in Thailand. This research serves as a valuable resource for practitioners, policymakers, and researchers seeking to advance the understanding of organizational dynamics in this critical industry.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.12
no.4
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pp.289-297
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2010
Common practice of Soil Water Assessment Tool (SWAT) model validation is to use a single variable (i.e., streamlfow) to calibrate SWAT model due to the paucity of actual hydrological measurement data in Korea. This approach, however, often causes errors in the simulated results because of numerous sources of uncertainty and complexity of SWAT model. We employed multi-variables (i.e., streamflow, evapotranspiration, and soil moisture), which were measured at mixed forest in Seolmacheon catchment ($8.54\;km^2$), in order to assess the performance and reduce the uncertainties of SWAT model output. Meteorological and surface topographical data of the catchment were obtained as basic input variables and SWAT model was calibrated using daily data of streamflow (Jan. - Dec.), evapotranspiration (Sep. - Dec.), and soil moisture (Jun. - Dec.) collected in 2007. The model performance was assessed by comparing its results with the observation (i.e., streamflow of 2003 to 2008 and evapotranspiration and soil moisture of 2008). When the multi-variable measurements were used to calibrate the SWAT model, the model results showed better agreement with the measurements compared to those using a single variable measurement by showing increases in coefficient of determination ($R^2$) from 0.72 to 0.76 for streamflow, from 0.49 to 0.59 for soil moisture, and from 0.52 to 0.59 for evapotranspiration. The findings highlight the importance of reliable and accurate collective observation data for improving performance of SWAT model and promote its facilitation for estimating more realistic hydrological cycles at catchment scale.
Many companies in Korea have developed job competency models and are utilizing them for the purpose of training and management of employees. However many of them are unable to be utilized efficiently through their own job competency model because the company failed to reflect what happens in the real work place in the model or the model itself is not concrete enough to be applied practically. Thus, in this study, the current status of Korean companies which had developed their own job competency model were investigated and the subsequent development of training system which is based on the model were developed. By result of the survey, about 43.5% of the company, which has more than 400 employees, have developed job competency models and 31.7% of them haven‘t been able to develop training system based upon the model due to the lack of concreteness of their model. To overcome this contradiction, we developed web 2.0 based job competency modeling method where each individuals in the organization themselves develop job competency as opposed to an expert oriented developing method. The result of this study is that web 2.0 based job competency modeling method is superior to any another modeling in an accuracy of competency, an acceptance of competency, and an usefulness of competency description.
Recently, a long strike by hospital labor union emerged as a serious social issue. During the Worldcup Games in June, 2002, labor strikes broke up at 'C', 'K' and other hospitals, and in 2007, 'Y' hospital suffered much from a strike. Such series of extreme labor disputes have awakened people of importance of a more stable labor-management relationship for the medical institutions responsible for people's health than any other business organization. The purpose of this study was to examine the labor-management disputes at 'Y' hospital in 2007 and 'C' and 'K' hospitals in 2002. The results of this study can be summarized as follows; First, requests of the labor union such as pay raise, reemployment of the irregular workers as regular employees and participation of the labor union in personnel affairs are the long-held or core issues suffered by the medical institutions. Such issues are not independent from each other but complicated with each other surrounding the pay raise. Accordingly, it is not easy to determine the genuine bone of issue for labor-management disputes. Second, the model type of disputes between labor and management at medical institutions may be strike. However, it is conceived that the type of disputes would be subject to change as the essential medical service area system began to be operated since 2008. Third, the common characteristic of the labor strike among the 3 sample hospitals was occupation of the hospital lobby for a sit-in strike to maximize the negative effects of strike. Article 42 (Prohibition of Violence) of Labor Union and Labor Relation Coordination Act prohibits occupation of production or other important business facilities. In addition, since Ministry of Labor interprets that the hospital lobby belongs to the important business facilities enumerated by Article 42 of the above act, occupation of the hospital lobby for a sit-in strike may be too controversial to be admitted as a fair act of labor dispute when its legitimacy should be judged. Fourth, the counter-measures taken by the hospitals against the strike were observance of the principle 'no labor no pay,' closure, legal action, accusation, claim for recovery of damage, provisional seizure, disciplinary punishment, etc., but the principle of 'no labor, no pay' was not applied in a fair manner by 'C' and 'K' hospitals. However, 'Y' hospital applied this principle thoroughly to the strike; the hospital conduced to correction of the wrong labor-management relationship by refusing inclusion in the labor collective agreement of a provision about payment of wage during the period of strike or labor union's request to that effect during a strike. In addition, 'Y' hospital took an effective measure to end the strike earlier by notifying the labor union of cancellation of the collective agreement and banning the unionists from entering the hospital.
This study is about a blockchain-based collective quarantine management system and its commercialization model. The configuration of this system includes a biometric information transmission unit that generates biometric information based on measured values generated from wearable devices, a biometric information transmission unit that transmits biometric information generated here from a quarantine management platform, and action information transmitted from the community server. is a system including an action information receiving unit for receiving from the quarantine management platform. In addition, a biometric information receiving unit that collects biometric information from the terminal, an encryption unit that encodes biometric information generated through the biometric information receiving unit based on blockchain encryption technology, and a database of symptoms of infectious diseases to store symptom information and an infection diagnosis database. The generated database includes a location information check unit that receives from the terminal of the user identified as a symptomatic person and determines whether the user has arrived in the community based on the location information confirmation unit and the location of the user after the location is confirmed. It includes a community arrival judgment unit that judges. And, the community server helps the interaction between the generated information. Such a blockchain based collective quarantine management system can help to advance the existing quarantine management system and realize a safer and healthier society.
This article presents machine learning based approach on Big data to analyzing time series data for anomaly detection in such industrial complex system. Long Short-Term Memory (LSTM) network have been demonstrated to be improved version of RNN and have become a useful aid for many tasks. This LSTM based model learn the higher level temporal features as well as temporal pattern, then such predictor is used to prediction stage to estimate future data. The prediction error is the difference between predicted output made by predictor and actual in-coming values. An error-distribution estimation model is built using a Gaussian distribution to calculate the anomaly in the score of the observation. In this manner, we move from the concept of a single anomaly to the idea of the collective anomaly. This work can assist the monitoring and management of Smart Factory in minimizing failure and improving manufacturing quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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