Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.1
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pp.159-171
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2003
In this paper, same parts of a domestic automobiles and foreign automobiles are disassembled fur the evaluation of disassemblability, especially door trim and bumper. Influencing factors of disassembly are determined by the classification of bottleneck process in disassembly process. On the bases of disassembly sequence and structure of parts and subassembly, disassemblability is classified into aye categories. The influencing factors, which are related with the five categories are determined. By these relations, the checklist for disassembly evaluation is draw up and score tables of checked factors are established. For the establishing the disassembly score tables, the weighting values of each five categories are calculated by the disassembly test of automobiles and then, the weighting values of each influencing factors of five categories are calculated by the method of AHP (Analytic Hierarchy Process). And the last, the weighting values are modified and recalculated from the disassembly test. Using these weighting values, the score of influencing factors are determined and then, the score tables are established based on the score of influencing factors.
This study deduced an effect produced on the export performance of ICT company through precedent study. And the importance of each factor was analyzed, regarding the deduced influencing factors. And influencing factors in the export performance of ICT export companies were presented at a practical level on the basis of analysis results. According to the results of analysis, with regard to the influencing factor in the export performance of ICT company, companies' factors were interpreted as the most important influencing factor among the 1st hierarchical factors. According to the results of analysis after setting 12 factors for the 2nd hierarchical factor, 4 factors including export experience, CEO's market orientation, marketing strategy, and export market attractiveness were interpreted as very important factors. Therefore, it was possible to find that, with regard to the influencing factor in the export performance of ICT company, above all, enterprise internal factors- i.e., companies' factors, marketing factors- were more important influencing factors.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2006.11a
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pp.422-426
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2006
Productivity is one of the very important index that measures efficiency of production activities in industry, enterprises and the building industry as well. None the less, the concept of construction productivity is not so clear that productivity management in the building industry have been performed by experience or intuition, productivity related data have not been analyzed through effective productivity management, because structured definition and classification of factors influencing construction productivity did not exist so that it has not been known what information explain each of them. In order to solve this problem, at first construction productivity and factors influencing construction productivity are defined and classified into three groups; (1)Project factors influencing construction productivity (2)Management factors influencing construction productivity (3)Activity factors influencing construction productivity. To find out relation between construction productivity and factors influencing construction productivity, a questionnaire survey for construction managers in the building industry has been conducted.
Purpose: The purpose of this study were to investigate the health status and to identify the influencing factors on health status by gender among service workers. Method: Data were collected from the self-reported survey of 781 service workers in sales, food & lodging industry. The data were analyzed by descriptive statistics and multiple linear regression analysis using SPSS Win 10.0. Result: The influencing factors of male workers' health status were job satisfaction, standing hour during work time, physical work environment, job demand and family support. The influencing factors of female workers' health status were job satisfaction, emotional labor, physical work environment, regular exercise, standing hour during work time, social support and age. Conclusion: Gender specific occupational Health program for service workers should be developed in consideration of these influencing factors.
Purpose: This study was done to examine factors influencing cell phone addiction for middle school students by gender. Methods: The participants were 228 male students and 228 female students in two middle schools. Data were collected through self-report questionnaires, and analyzed using the SPSS/WIN 19.0 program. Results: Cell phone addictions of female students are higher than those of male students. Factors influencing cell phone addiction for male students were mimicry, sending text message on weekdays, immediate self-control, grade, syntony, and monthly call charge, explaining 42.2% of variance in cell phone addiction. Factors influencing cell phone addiction for female students were internet addiction, sending and receiving text message on weekends, immediate self-control, long-term self-control, use time, main use, syntony, and monthly call charge, explaining 46.8% of variance in cell phone addiction. Conclusion: The results indicated that cell phone addiction and its influencing factors differed by gender. Therefore the approach to effective cell phone addiction management program for middle school students should consider gender differences.
This paper introduces m analysis framework and procedure for the support of the cognitive error analysis of emergency tasks in nuclear poler plants. The framework provides a new perspective in the utilization of influencing factors into error prediction. The framework can be characterized by two features. First, influencing factors that affect the occurrence of human error me classified into three groups, i.e., task characteristic factors(TCF), situation factors(SF), and performance assisting factors(PAF). This classification aims to support error prediction from the viewpoint of assessing the adequacy of PAF under given TCF and SF. Second, the assessment of influencing factors is made by each cognitive function. Through this, influencing factors assessment and error prediction can be made in an integrative way according to each cognitive function. In addition, it helps analysts identify vulnerable cognitive functions and error factors, and obtain specific nor reduction strategies. The proposed framework was applied to the error analysis of the bleed and feed operation of nuclear emergency tasks.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.173-181
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2020
This study examines whether unmanned aircraft systems (UAS) operated in the context of UAS traffic management (UTM) can be properly operated in its flight environment. In detail, this study examines the influencing navigation factors affecting UASs during flight and examines factors affecting the navigation of UASs under UTM. After deriving various factors affecting navigation, their importance are determined by applying the analytic hierarchy process technique, and the important influencing factors are examined. For low-altitude UAS navigation, errors are classified into navigation-system and flight-technical errors, and a hierarchy is constructed for their sub-factors affecting the influencers. Through this, influencing factors for precise navigation of low-altitude UAS are analyzed, and high importance items are identified.
This study was designed to identify organizational commitment and influencing factors in clinical nurses. A cross-sectional design was conducted with a sample of 322 clinical nurses randomly selected from university hospital in Korea. The tools used for this study were scales measuring organizational commitment(15 items), job satisfaction(41 items). The data were analyzed using SPSS 12.0 employing pearson correlation coefficients and multiple regression analysis. The mean score for organizational commitment in clinical nurses was 3.77 points. Factors influencing organizational commitment in clinical nurses were identified as job satisfaction(${\beta}$=.388), belief presence level(${\beta}$=.206). These factors explained 13.4% of organizational commitment reported by clinical nurses. The results indicate which factors are major factors influencing organizational commitment in clinical nurses. Therefore, these factors may serve as predictors of organizational commitment in clinical nurses.
Objective: The purpose of this study was to investigate major factors influencing adoption of smartphone to promote its use by older adults. Background: Despite increasing proportion of elderly people and elderly market, the proportion of elderly smartphone user is still relatively small compared to whole smartphone users. Thus, we need to find out major factors influencing adoption of smartphone to increase proportion of elderly smartphone users. Method: Seven major factors were extracted from 36 survey questions using factor analysis. Regression analysis was also applied to determine specific factors affecting intention of use based on user versus non-user of smartphone, age, gender, and educational background. Results: As results of factor analysis and regression analysis, major factors influencing adoption of smartphone for elderly users were significantly different according to gender, age, educational background based on smartphone users or non-users. Conclusion: The result of this study identified major factors influencing adoption of smartphone for the elderly and provided basic information related to adoption of smartphone according to elderly people's characteristics. Consequently, we can expect to reduce the information gap and to improve quality of life for the elderly. Application: The development and marketing strategy could be applied differently based on the factors influencing adoption of smartphone. It is also possible to develop a prediction model for smartphone adoption according to elderly users' characteristics.
Purpose: The purpose of this study was to identify influencing factors of using numbers and period of complementary and alternative therapy (CAT) among chronic patients. Methods: The study employed a descriptive design. The participants were 221 chronic patients. Data were collected in a pharmacy near a general hospital from April to July, 2008. Results: Influencing factors on using number of CAT were age, numbers of disease, period of used CAT and monthly expenses on CAT (the ability to explain, 79.9%). Influencing factors on using period of CAT were the period of illness and using number of CAT (the ability to explain, 44.9%). Conclusion: The results of this study suggest that chronic patients need counseling and guides about using CAT especially for those are older and have many kinds and longer period of diseases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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