In recent years, as the operations of the ports are privatized, the operators in the ports are competing in order to host more customers. Under such circumferences, it is preferred that the operators set plans to provide the customized services to the customers by precisely recognizing and analyzing the needs of the customers for the bright futures of the ports rather than to host the customers by just lowering the freights. The present studies aimed to analyze on how the service capabilities of the ports affect the customer's trust, the customer's satisfaction and the repurchase intention have extracted the variables and the measurement items from a lot of the preceding studies conducted on the other industries, part of which were modified depending on the views from the ports and the statuses of the ports, so the measurements were conducted.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.217-228
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2009
계층 전이가 가능한 다계층 대기행렬에 대한 빠른 시뮬레이션 방법을 제시하고 이를 이용하여 총 고객의 수가 적정 수준을 초과하는 과부하 발생 확률과 과부하 발생시 각 계층별 평균 고객의 수를 추정한다. 또한 이들 값들이 시스템의 총 로드나 계층별 로드에 따라 어떤 차이를 보이는지도 빠른 시뮬레이션을 통해 서로 비교한다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.43-47
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2006
Consider a multitype queue where queued customers arc served in their order of arrival at a rate which depends on the customer type. Here we calculate the sharp asymptotics of the probability the total number of customers in the queue reaches a high level before emptying. The natural state space to describe this queue is a tree whose branches increase in length as the number of customers in the queue grows. Consequently it is difficult to prove a large deviation principle. Moreover, since service rates depend on the customer type the stationary distribution is not of product form so there is no simple expression for the stationary distribution. Instead, we use a change of measure technique which increases the arrival rate of customers and decreases the departure rate thus making large deviations common.
We analyze two finite buffers queueing system with priority scheduling dependent upon queue length. Customers are classified into two types ( type-l and type-2 ) according to their characteristics. Here, the customers can be considered as traffics such as voice and data in telecommunication networks. In order to support customers with characteristics of burstiness and time-correlation between interarrival, the arrival of the type-2 customer is assumed to be an Markov- modulated Poisson process(MMPP). The service order of customers in each buffer is determined by the queue length of two buffers. Methods of embedded Markov chain and supplementary variable give us information for queue length of two buffers. Finally, performance measures such as loss and mean delay are derived.
The increasing late-payment rate of credit card customers caused by a recent economic downturn are incurring not only reduced profit of department stores but also significant loss. Under this pressure, the objective of credit forecasting is extended from presumption of good or bad customers to contribution to revenue growth. As a method of managing defaults of department store credit card, this study classifies credit delinquents into some clusters, analyzes repaying patterns of customers in each cluster, and develops credit forecasting system to manage delinquents of department store credit card using data of Korean D department store's delinquents. The model presented by this study uses Kohonen network, a kind of artificial neural network of data mining techniques to cluster credit delinquents into groups. Logistic regression model is also used to predict repayment rate of customers of each cluster per period. The accuracy of presented system for the whole clusters is 92.3%.
This research is to figure out how interpersonal relationships among the foodservice industry affected customer satisfaction and retention. Marketing strategy methods could be indicated to bear fruit in the food-industry based on this research. First, the properties of each factor related interpersonal relationship of foodservice industry, customer satisfaction and retention were obtained from previous studies. Second, interpersonal relationship was applied as an independent variable, retention between customers and the foodservice industry as a consequent variable and customer satisfaction as a parameters. The result reached through convergent validity came to satisfy all variables. Third, it was strongly maintained that the higher interpersonal relationship was, the more satisfied customers were and that the more satisfied customers were, the stronger retention was. It was shown that customers would repurchase and had strong loyalty to a certain enterprise if its services satisfied them and met their expectations.
The verified results of this study on the selected study assignments are as follows: Brand awareness of the western-style family restaurants in both study assignment One and Two is examined by showing and comparing the restaurants ranked from first to third. The ranking is based on the survey response rate only. And the familiarity of family restaurants' logos is investigated by statistical techniques such as T-test Anova, Duncan's Multiple Range Test, etc. Firstly, the analytical result of study assignment One shows that the brand awareness of the family restaurants can vary depending on how often customers use the restaurants. Secondly, the analytical result of study assignment Two shows that the familiarity and the preference of the restaurants ranked from first to third are identical each other depending on customers' sex, marital status, and income. Besides, the result shows that the brand awareness shows different rankings depending on customers' age, educational background, and occupation. Thirdly, the analytical result of study assignment Three indicates that the familiarity is different depending on customers' age, educational background, occupation, and annual income.
본 논문은 서비스 포기를 고려중인 고객이 포기를 하지 않기로 결심하는 경우가 있는 이산 시각 대기 행렬 모형을 고려한다. 고객은 집단 기하 분포로 도착하고, 서비스 시간은 기하 분포를 따른다고 가정한다. 서비스를 포기하지 않기로 하는 결심은 당시의 시스템에 있는 고객의 수에 의존한다. 평형 상태에서 시스템에 있는 고객 수에 대한 분포를 구한다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권1호
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pp.56-61
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2005
This paper presents an evaluation of the interruption costs for commercial customers in Korea using customer survey methodology. When various research results are examined, the evaluation of direct interruption costs becomes much more simplified. Especially, in the case of commercial customers, it is known that the evaluation of direct interruption costs is more useful. Accordingly, this paper selected the customer survey method to evaluate the interruption costs for commercial customers in Korea considering interruption and customer characteristics.
In a demand response (DR) market run by independent system operators (ISOs), load aggregators are important market participants who aggregate small retail customers through various DR programs. A load aggregator can minimize the allocation cost by efficiently allocating its demand response resources (DRRs) considering retail customers' characteristics. However, the uncertain response behaviors of retail customers can influence the allocation strategy of its DRRs, increasing the economic risk of DRR allocation. This paper presents a risk-based DRR allocation method for the load aggregator that takes into account not only the physical characteristics of retail customers but also the risk due to the associated response uncertainties. In the paper, a conditional value-at-risk (CVaR) is applied to deal with the risk due to response uncertainties. Numerical results are presented to illustrate the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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