The research was to investigate the effect of quality cognition of the web site of the facility and relationship commitment on customer loyalty. The respondents were 190 patients and caregivers. Data were collected from March 1st to 31st, 2010 at C university hospital in G city. The effect of facility web site of quality cognition and relationship commitment on customer loyalty showed 43.9%(F=35.806) in model 1, 58.4%(F=51.113) in model 2, and 58.7%(F=28.185) in model 3. Also, medical information & usage, aesthetics was significance in model 1, medical information & usage, relationship commitment in model 2. In relationship between web site quality cognition and customer loyalty, moderate effect of relationship commitment were not considerable in model 3. As a result, customer loyalty is the leading fact for quality cognition of the web site more than relationship commitment. Therefore, customer loyalty leaves its possibility of increment when facility web site is designated depending on medical information and aesthetics.
The purpose of this study was to measure the factors influencing customers’ value perception of foodservice in tourist area’s restaurant. A total of 273 questionnaires were completed. Structural equation model was used to measure the causal effects. Results of the study demonstrated that the confirmatory factor analysis model also indicated excellent model fit. The proposed model yielded a significantly better fit to the data than the parsimonious model and extended model. In proposed model, the effects of perceived sacrifice, overall service quality and customer satisfaction on perceived value were statistically significant. The effects of perceived value on loyalty intention were statistically significant. As expected, the overall service quality had a significant effect on customer satisfaction. Moreover, the customer satisfaction played a mediating role in the relationship between overall service quality and loyalty intention.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.3
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pp.689-696
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2007
This paper considers a Bayesian approach to determine an optimal PM policy with random maintenance quality. Thus, we assume that the quality of a PM action is a random variable following a probability distribution. When the failure time is Weibull distribution with uncertain parameters, a Bayesian approach is established to formally express and update the uncertain parameters for determining an optimal PM policy. Finally, the numerical examples are presented for illustrative purpose.
In this study, I propose a method to automate the method to diagnose the quality of big data. The reason for automating the quality diagnosis of Big Data is that as the Fourth Industrial Revolution becomes a issue, there is a growing demand for more volumes of data to be generated and utilized. Data is growing rapidly. However, if it takes a lot of time to diagnose the quality of the data, it can take a long time to utilize the data or the quality of the data may be lowered. If you make decisions or predictions from these low-quality data, then the results will also give you the wrong direction. To solve this problem, I have developed a model that can automate diagnosis for improving the quality of Big Data using machine learning which can quickly diagnose and improve the data. Machine learning is used to automate domain classification tasks to prevent errors that may occur during domain classification and reduce work time. Based on the results of the research, I can contribute to the improvement of data quality to utilize big data by continuing research on the importance of data conversion, learning methods for unlearned data, and development of classification models for each domain.
Purpose: A main aims are to check the level of satisfaction of service quality and derive service quality factors in the field of defense quality assurance activities that need improvement. Furthermore, the paper presents a basic data for identifying future development directions. Methods: Classify the level of service perceived by customers and calculate the customer satisfaction coefficient and PCSI index. In addition, the direction of future research is established by empirically comparing and analyzing the data of this study and the past data. Results: The paper derive the service quality factors to be provided to small businesses in the current state. Moreover, It shows the increasing trend of new companies using comparative analysis with past data Conclusion: Since the new company consists of small businesses with less than 50 employees, further research on small businesses is needed in the future.
Recently, high ozone episode occurred frequently in Korea. Moreover ozone episode occurred not only in the city but also in background area where local anthropogenic sources are not important. It analyzed frequency exceeding 100ppb ozone at air quality monitoring stations in Seoul and rural area during 1995-2004. This paper reports on the use of the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) modelling system to predict hourly ozone levels. Domain resolutions of 30km, 10km, 3.333km (innermost) have been employed for this study. Summer periods in June 2004 have been simulated and the predicted results have been compared to data for metropolitan and rural air quality monitoring stations. The model performance has been evaluated with measured data through a range of statistical measures. Although, the CMAQ model reproduces the ozone temporal spatial trends it was not able to simulate the peak magnitudes consistently.
Purpose: Service quality plays an important role in the credibility of consumer behavior as it enhances brand loyality in hospitality business. The objective of this study is to determine the effects of service quality, positive emotion, brand affection, and brand loyalty in restaurant sector by applying the S-O-R model. The study also introduces a new integrated structural model that combines service quality's dimensions of physical quality, interaction quality, and outcome quality. Research design, data, and methodology: This study was analyzed in a quantitative way using the survey results of 395 customers who had experience of visiting restaurants. All constructs were measured with multiple items developed and validated in prior studies. In this study, SmartPLS 4.0 was used to evaluate the research model. The reliability, convergent validity, and discriminant validity of the measurement tool were verified. Result: Result was found that service quality(physical quality, interaction quality, outcome quality) had a positive effect on positive emotion and brand affection. Also both of positive emotion and brand affection had a positive effect on brand loyalty. This study contributes to the service quality literature and has practical managerial implications.
The purpose of this study was to examine overall customer satisfaction associated with medical service quality in Taiwan by integrated Kano's model and customer satisfaction index model. Another purpose was to confirmed nonlinear and asymmetric relationship of Customer Satisfaction and Quality Performance by the research outcome. By analyzing 1,100 patients or their family members, this study used the structural equation model (SEM) with AMOS software for data analysis. The results show that must-be attributes, one-dimensional attributes and attractive attributes had a direct effect on overall customer satisfaction, Surprisingly, overall customer satisfaction had positively influenced customer loyalty customer satisfaction had negatively influenced customer complaints. The study also found that customer complaints have direct effect on customer loyalty. Importantly, the study found out the must-be attributes, the attractive attributes and one-dimensional attributes increased, the level of overall customer satisfaction also increased. The customer satisfaction positively influences customer loyalty in medical service quality in Taiwan. The findings might reveal new insights for researchers dealing with quality of medical service and for hospital managers who devote resources exclusively to achieving highest possible levels of patient satisfaction.
Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.6
no.2
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pp.259-279
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2000
This study is a descriptive analytic research measuring nursing service quality, using SERVQUAL model, to make fundamental data and strategies for nursing service improvement. Data were collected by self-reported questionnaire from 202 patients and 142 nurses, from June 7 to 14, 1999. The reliability of instrument were adequate(Cronbach ${\alpha}=.94$). SAS program was utilized for statistical analysis of collected data. The results were as follows; 1. There was a gab between patient's expectation and perception on nursing service(Gap B). Gap D was indicated an affecting factor to decide nursing service quality. Gap C was indicated an indirect affecting factor of nursing service quality. Because it was not statistically significant in total item analysis, but in individual item analysis, 7 items were appeared statistically significant. Gap A was not a gap occurrence factor of nursing service quality. 2. Focuses of nursing service quality improvement strategies were; (1) to direct qualitative improvement of nursing service in order to correspondence patient's nursing service expectation. (2) to make nurse's service activity modified because nurse's practice were not reached patient's expectation level. (3) to need internal, external factor analysis affecting nurse's service activity. 3. Nursing service quality was decided by rather environmental inappropriateness provided nursing service than itself. Therefore, to make nursing service quality improvement, it is required to improve nursing service environment. For this, followings are required; (1) to strengthen nurse's education on lower part of nursing service satisfaction and QI activities. (2) to balance demand and supply of nursing personnel. 3) to fix computerized system for reducing other duties weight except nursing care through analysis of nursing activity. (4) to construct rational cooperating system among related departments. 4. The important parts for nursing service quality improvement were indicated as follows: (1) Gap B: 'prompt reaction', 'examination symptom before patient's complaint', 'hearted nursing service reducing patient's dissatisfaction', 'explanation goals of nursing activities', 'having special Knowledge enough', 'maintenance position comfortably', 'management of patient's physical hygiene'. (2) Gap C: 'maintenance physical safety', 'explanation about hospital rules and facilities'. (3) Gap D: 'tender, safe injection and wound care'. Because above items are mostly improved through nurse's attitude change and quality improvement, it is required to establish nursing standardization and to strengthen nurse's clinical education. As the based on above results, followings are suggested; 1. SERVQUAL model is very useful to make strategies for nursing service quality improvement because it indicates multiple factors affecting hap occurrence. 2. At individual items analysis of Gap C, statistically significant 7 items appeared higher nurse's perception level than patient's perception level on nursing service were trouble perception level on nursing service quality improvement. So. it need further research to analysis about these difference occurring factors. 3. At analysis of Gap D, it is indicated that in nursing service performance process, multiple factors lowing nursing service quality were intruded. So it needs further research to analysis what these factors are and how each factors affect on nursing performance process. 4. nursing service quality measurement is changeable according to sample select time or sampled subject's characteristics. So to develope strategy for nursing service quality improvement is based on the results of periodical analysis.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2006.06a
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pp.195-196
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2006
Recently, there are increasing need to make a synthetic assessment about oceanic data which is collected over the various scientific field, in addition to just gathering oceanic data. In this study, we made a basic map using satellite image, aerial photo, multi-beam data, geological stratum data etc. And as well we are producing comprehensive SVT(Scientific Visualization Toolkit) which can visualize various kinds of oceanic data. These oceanic data include both survey data such as tidal height, tide, current, wave, water temperature, salinity, oceanic weather data and numeric modelling results such as ocean hydrodynamic model, wave model, erosion/sediment model, thermal discharged coastal water model, ocean water quality model. In this process, we introduce GIS(Geographic Information System) concepts to reflect time and spatial characteristics of oceanic data.
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