본 연구는 글로벌 정치 경제적 불확실성 따라 제조 기업의 R&D 투자가 매출액에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 변수로는 기업의 R&D 투자, 기업의 성과 지표인 매출액, 글로벌 정치 경제적 불확실성을 반영한 Global Economic Policy Uncertainty (GEPU) 수치가 사용되었다. 패널데이터 분석에 있어서 Wharton Research Data Services의 Compustat Database에 있는 제조 기업을 바탕으로 2000년부터 2023년까지 24년간 총 96분기 데이터를 사용하였다. 선행 연구에서 상대적으로 부족했던 Global Economic Policy Uncertainty 수치를 조절변수로 사용하여 기업의 R&D 투자가 매출액에 미치는 영향에 연구하였으며, 시간 지연 효과(Time lag effect)에 대해 분석함으로써 새로운 연구의 방향을 제시하였고, 기업의 효과적인 R&D 투자 전략을 실행해야 함을 시사하였다.
This study investigated the uncertainty, regret experience, and negative behavior intention of fashion consumers according to the types of internet shopping malls. The data was obtained from internet fashion consumers, and 394 responses were used in the data analysis. The statistical analysis methods were frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, t-test, ANOVA, and regression analysis. As results, the uncertainty of internet fashion consumers was composed of two factors; information uncertainty and preference uncertainty. The regret experience was composed of function or service regret, suitability regret, and product regret. Also, the negative behavior intention was composed of purchase switching intention and purchase deferral intention. The information uncertainty of fashion consumers positively affected the negative behavior intention in all types of internet shopping malls (e.g., open market, integrated shopping mall, and fashion specialized shopping mall). In open market, the preference uncertainty negatively affected the purchase switching intention; however, the preference uncertainty positively affected the purchase deferral intention. In open market and fashion specialized shopping mall, the product regret of internet fashion consumers positively affected the negative behavior intention. In addition, there were partially significant differences in the factors of uncertainty, regret experience, and negative behavior intention by gender and marital status of demographic characteristics. The results of this study will provide useful information to the marketing strategies considering fashion consumer's negative emotion and behaviors according to the types of internet shopping malls.
Jeong, Hyesun;Lee, Yesul;Park, Jin Sup;Lee, Yoonju
대한간호학회지
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제54권2호
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pp.162-177
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2024
Purpose: This study aimed to investigate the influence of uncertainty-related factors on the health behavior of individuals with coronary artery disease (CAD) based on Mishel's uncertainty in illness theory (UIT). Methods: We conducted a cross-sectional study and path analysis to investigate uncertainty and factors related to health behavior. The study participants were 228 CAD patients who visited the outpatient cardiology department between September 2020 and June 2021. We used SPSS 25.0 and AMOS 25.0 software to analyze the data. Results: The final model demonstrated a good fit with the data. Eleven of the twelve paths were significant. Uncertainty positively affected danger and negatively affected self-efficacy and opportunity. Danger had a positive effect on perceived risk. Opportunity positively affected social support, self-efficacy, perceived benefit and intention, whereas it negatively affected perceived risk. Social support, self-efficacy, perceived benefit and intention had a positive effect on health behavior. We found that perceived benefit and intention had the most significant direct effects, whereas self-efficacy indirectly affected the relationship between uncertainty and health behavior. Conclusion: The path model is suitable for predicting the health behavior of CAD patients who experience uncertainty. When patients experience uncertainty, interventions to increase their self-efficacy are required first. Additionally, we need to develop programs that quickly shift to appraisal uncertainty as an opportunity, increase perceived benefits of health behavior, and improve intentions.
In this study, a cross section stochastic sampling (S.S.) capability is implemented into both the McCARD continuous energy Monte Carlo code and MIG multiple-correlated data sampling code. The ENDF/B-VII.1 covariance data based 30 group cross section sets and the SCALE6 covariance data based 44 group cross section sets are sampled by the MIG code. Through various uncertainty quantification (UQ) benchmark calculations, the McCARD/MIG results are verified to be consistent with the McCARD stand-alone sensitivity/uncertainty (S/U) results and the XSUSA S.S. results. UQ analyses for Three Mile Island Unit 1, Peach Bottom Unit 2, and Kozloduy-6 fuel pin problems are conducted to provide the uncertainties of keff and microscopic and macroscopic cross sections by the McCARD/MIG code system. Moreover, the SNU S/U formulations for uncertainty propagation in a MC depletion analysis are validated through a comparison with the McCARD/MIG S.S. results for the UAM Exercise I-1b burnup benchmark. It is therefore concluded that the SNU formulation based on the S/U method has the capability to accurately estimate the uncertainty propagation in a MC depletion analysis.
Purpose: This study was conducted to investigate uncertainty, anxiety and nursing needs in mothers of hospitalized children. Method: Self report questionnaires were used to measure the variables. Variables were uncertainty, anxiety and nursing needs. In data analysis, SPSSWIN 12.0 program was utilized for descriptive statistics, Pearson's correlation coefficients, and regression analysis. Results: Cronbach's alphas of .84 to .97 indicate reliability of the instruments. Uncertainty positively correlated with anxiety (r=.624, p<.001) and nursing needs (r=.147, p<.05), and anxiety positively correlated with nursing needs (r=.262, p<.01). In regression analysis of anxiety, uncertainty, nursing assessment of nursing needs and duration of hospitalization were significant predictors, explaining 45.1% of variance. Conclusion: Uncertainty was a significant predictor of anxiety in mothers whose children were hospitalized. Therefore, nursing interventions which decrease uncertainty must be developed for these mothers.
Finite element methods have often been used for structural analyses of various mechanical problems. When finite element analyses are utilized to resolve mechanical systems, numerical uncertainties in the initial data such as structural parameters and loading conditions may result in uncertainties in the structural responses. Therefore the initial data have to be as accurate as possible in order to obtain reliable structural analysis results. The typical finite element method may not properly represent discrete systems when using uncertain data, since all input data of material properties and applied loads are defined by nominal values. An interval finite element analysis, which uses the interval arithmetic as introduced by Moore (1966) is proposed as a non-stochastic method in this study and serves a new numerical tool for evaluating the uncertainties of the initial data in structural analyses. According to this method, the element stiffness matrix includes interval terms of the lower and upper bounds of the structural parameters, and interval change functions are devised. Numerical uncertainties in the initial data are described as a tolerance error and tree graphs of uncertain data are constructed by numerical uncertainty combinations of each parameter. The structural responses calculated by all uncertainty cases can be easily estimated so that structural safety can be included in the design. Numerical applications of truss and frame structures demonstrate the efficiency of the present method with respect to numerical analyses of structural uncertainties.
This study is to secure more accurate data of the discharge on the measurement by gaining a reliable hydrological data through the comparison the present method of measuring them and the other way that is based ISO. This study suggests the applicable measurement method of the discharge that has reliance through general elements and the analysis of uncertainty by comparing and assaying the data of the Hyung San River that is measured by the present standard. The result of this study makes us realize that we should complement the measurement method of the discharge securing the reliable and accurate hydrological data Hydrological data is very important things to perform domestic river works or install some structure in river or coast. Securing reliable and accurate hydro-data and making a thesis should go on in other to do any construction in river or coast.
The purpose of this study was to build a substantive theory about the experience of the maternal uncertainty in childhood chronic illness. The qualitative research method used was grounded theory. The interviewees were 12 mothers who have cared for a child who had chronic illness. The data were collected through in-depth interviews with audiotape recording done by the investigator over a period of nine months. The data were analyzed simutaneously by a constant comparative method in which new data were continuously coded into categories and properties according to Strauss and Corbin's methodology. The 34 concepts were identified as a result of analyzing the grounded data. Ten categories emerged from the analysis. The categories were lack of clarity, unpredictability, unfamiliarity, negative change, anxiety, devotion normalization and burn-out. Causal conditions included : lack of clarity, unpredictability, unfamiliarity and change ; central phenomena : anxiety, being perplexed ; context. seriousness of illness, support ; intervening condition : belief action/interaction strategies devotion, overprotection ; consequences : normalization, burn-out. These categories were synthesized into the core concept-anxiety. The process of experiencing uncertainty was 1) Entering the world of uncertainty, 2) Struggling in the tunnel of uncertainty, 3) Reconstruction of the situation of uncertainty. Four hypotheses were derived from the analysis : (1) The higher the lack of clarity, unpredictability, unfamiliaity, change, the higher the level of uncertainty (2) The more serious the illness and the less the support, the higher the level of uncertainty. (3) The positive believes will influence the devoted care and normalization of the family life. Through this substantive theory, pediatric nurses can understand the process of experiencing maternal uncertainty in childhood chronic illness. Further research to build substantive theories to explain other uncertainties may contribute to a formal theory of how normalization is achieved in the family with chronically ill child.
Lee, Sang Hyup;Seong, Yeon Jeong;Park, KiDoo;Jung, Young Hun
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.208-208
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2022
Recently, the frequency of abnormal weather due to complex factors such as global warming is increasing frequently. From the past rainfall patterns, it is evident that climate change is causing irregular rainfall patterns. This phenomenon causes difficulty in predicting rainfall and makes it difficult to prevent and cope with natural disasters, casuing human and property damages. Therefore, accurate rainfall estimation and rainfall occurrence time prediction could be one of the ways to prevent and mitigate damage caused by flood and drought disasters. However, rainfall prediction has a lot of uncertainty, so it is necessary to understand and reduce this uncertainty. In addition, when accurate rainfall prediction is applied to the rainfall-runoff model, the accuracy of the runoff prediction can be improved. In this regard, this study aims to increase the reliability of rainfall prediction by analyzing the uncertainty of the Korean rainfall ensemble prediction data and the outflow analysis model using the Limited Area ENsemble (LENS) and the Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) models. First, the possibility of improving rainfall prediction ability is reviewed using the QM (Quantile Mapping) technique among the bias correction techniques. Then, the GRM parameter calibration was performed twice, and the likelihood-parameter applicability evaluation and uncertainty analysis were performed using R2, NSE, PBIAS, and Log-normal. The rainfall prediction data were applied to the rainfall-runoff model and evaluated before and after calibration. It is expected that more reliable flood prediction will be possible by reducing uncertainty in rainfall ensemble data when applying to the runoff model in selecting behavioral models for user uncertainty analysis. Also, it can be used as a basis of flood prediction research by integrating other parameters such as geological characteristics and rainfall events.
This paper addresses the uncertainty quantification and sensitivity analysis of a depleted light-water fuel assembly of the Turkey Point-3 benchmark. The uncertainty of the fuel assembly decay heat and isotopic densities is quantified with respect to three different groups of diverse parameters: nuclear data, assembly design, and reactor core operation. The uncertainty propagation is conducted using a two-step analysis code system comprising the lattice code STREAM, nodal code RAST-K, and spent nuclear fuel module SNF through the random sampling of microscopic cross-sections, fuel rod sizes, number densities, reactor core total power, and temperature distributions. Overall, the statistical analysis of the calculated samples demonstrates that the decay heat uncertainty decreases with the cooling time. The nuclear data and assembly design parameters are proven to be the largest contributors to the decay heat uncertainty, whereas the reactor core power and inlet coolant temperature have a minor effect. The majority of the decay heat uncertainties are delivered by a small number of isotopes such as 241Am, 137Ba, 244Cm, 238Pu, and 90Y.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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