Purpose: This pilot study aims to conceptualize a new green marketing mix for retail consumers based on Stimulus-Organism-Response (SOR) model. Moreover, it also aims to conceptualize a testable research model of new green marketing mix with consumers' green purchasing behavior, and to validate the measurement model with traditional as well as modern suggested validating techniques. Research design, data and methodology: A pilot test data from 75 respondents of retail buyers of energy-efficient electric appliances in Pakistan were tested for the confirmatory factor analysis (CFA) by examining a measurement model of the construct through different validation techniques (like Composite Reliability, McDonald's Omega (ω), rho (ρA), HTMT, etc.) as heretofore these scales were not validated through these modern methods. Results: The results revealed that the instrument has a certain degree of reliability and validity through different validating techniques. All the measurement items reach the suggested threshold values. Conclusions: Therefore, this study conceptualized an integrated framework of all the three stakeholders of the environment (government, companies, and public or consumers) to achieve environmental sustainability. Hence, future studies can extend these findings and conduct a full-scale study to establish an empirical relationship between the 5G's of green marketing for retailing businesses and consumers' green purchase behavior.
Recently the issue of brand equity has emerged as one of the most critical areas for fashion marketing management. Despite strong interest in the subject, there is little evidence of how brand equity is created by marketing mix elements and what their effects are. This study explores the influences of marketing mix elements on the brand equity of apparel products. Based on a literature review, a conceptual model for the quality, design, price, advertisements, and brand leadership on consumer's view on brand equity through brand identification and brand values was formulated and tested. For comparative purposes, two basic casual brands are tested, one is Polo and the other is Giodano. The subjects were Korean .50 college women living in Seoul and Daejeon. Results showed that brand equity of casual brand is affected by quality, brand leadership, design, price, advertisements. Therefore marketers should develop the core element to position its brand strategy to create competitive advantages.
This study was conducted to promote consumer interest in Geothermal Heat Pump (Ground Source Heat Pump, GSHP) and district heating and cooling (District Heating & Cooling, DHC) systems, which are competing with each other in the heating and cooling field. Considering not only the required cost data of energy itself, but also external influence factors, the optimal mix ratio of these two energy systems was studied as follows. The quantitative data of the two energy systems was entered into a database and the non-quantitative factors of external influence were applied in the form of coefficients. Considering both of these factors, the optimal mix ratio of GSHP and DHC systems and minimum Life Cycle Cost (LCC) were obtained using an algorithm model design. The Optimal Energy Mix of GSHP & DHC (OEMGD) algorithm was developed using a software program (Octave 4.0). The numerical result was able to reflect the variety of external influence factors through the OEMGD algorithm. The OEMGD model found that the DHC system is more economical than the GSHP system and was able to represent the optimal energy mix ratio and LCC of mixed energy systems according to changes in the external influences. The OEMGD algorithm could be of help to improve the consumers' experience and rationalize their energy usage.
콘크리트의 배합설계와 압축강도 평가는 지속가능한 구조물의 내구성을 위한 기초적인 자료로서 활용되고 있다. 하지만, 콘크리트 배합설계는 최근 배합요소의 다변화 등의 이유로 인하여 정확한 배합요소 산정이나 기준값 설정에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 딥러닝 기법을 사용하여 삼성분계 콘크리트의 배합요소를 산정하는 양방향 해석의 예측모델을 설계하는 것을 목적으로 한다. 콘크리트 배합요소 산정을 위한 DNN 기반 예측모 델은 층 수, 은닉 뉴런 수를 변수로 한 총 8개의 모델을 사용하여 성능평가 및 비교를 실시하였으며, 이후 학습된 DNN 모델을 사용하여 소요압축강도에 따른 콘크리트 배합 산정 결과를 출력하였다. 모델의 성능평가 결과, 콘크리트 압축 강도 인자에 대하여 평균 약 1.423%의 오류율을 나타내었으며, 삼성분계 콘크리트 배합인자 예측에 대하여 평균 8.22%의 MAPE 오차를 만족하였다. DNN 모델의 구조별 성능평가 비교 결과, 모든 배합인자에 대하여 DNN5L-2048 모델이 가장 높은 성능을 보였다. 학습된 DNN 모델을 사용하여 30, 50MPa의 소요압축강도를 가지는 삼성분계 콘크 리트 배합표 예측을 진행하였으며, 추후 학습을 위한 데이터 세트 확장과 실제 콘크리트 배합표와 DNN 모델 출력 콘 크리트 배합표 간의 비교를 통한 검증 과정이 필요할 것으로 판단된다.
The mechanical characteristics of newly recycled aggregate concrete on the basis of the proposed mix design model have been studied to develop the precast artificial fishing reefs. In the first task, the experimental test for the recycled aggregates taken from Jeju Island has been carried out to verify the material properties in terms of specific gravity, percentage of solids, absorption and abrasion of coarse aggregates. In the second task, the experimental parameters of newly recycled aggregate concrete are investigated to meet with the requirements of guidelines with respect to slump, unit weight, pH, ultrasonic velocity, void ratio, and compressive strength which are made of sea-shore sand ad slag cement. The natural aggregate and polypropylene fiber are added to newly recycled aggregate concrete to improve the compressive strength and quality. The optimal mix proportions for compressive strength are W/C=30%, S/a=15%, NA/G=50% in porous concrete case, W/C=40%, S/a=45% in plain concrete case, and W/C=40%, S/a-45%, PF=1.0kg/㎥ in fiber reinforced concrete case.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권8호
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pp.123-134
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2022
In 2021 One Tambon One Product (OTOP) food products reached $3,447 billion domestically and $200 million internationally. Mirroring Japan's highly successful OVOP (One Village One Product) poverty reduction and rural employment program, Thailand's OTOP program has since become a global model of success as well. From May through June 2022, OTOP snack food vendor entrepreneurs were contacted and asked to contribute their opinions about what factors affected their enterprise's food product quality. Using systematic random sampling across six Thai regions, 311 export entrepreneurs, production managers, and marketing managers participated. The results revealed that product innovation (PDTI), process innovation (PCSI), packaging design (PKD), and the 4P marketing mix (4PMM) all positively influenced OTOP snack food product quality (PDQ), which, when combined, had a total effect R2 value of 27%. Also, the latent variable TE values for PDTI, PKD, 4PMM, and PCSI, were 0.38, 0.29, 0.22 and 0.11, respectively. Seven of the nine hypotheses examined were supported, with packaging design (PKD) determined to have the greatest influence on the 4P marketing mix (4PMM).
This study investigated and predicted the Marshall stability of glass-fiber asphalt mix, carbon-fiber asphalt mix and glass-carbon-fiber asphalt (hybrid) mix by using machine learning techniques such as Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM) and Random Forest(RF), The data was obtained from the experiments and the research articles. Assessment of results indicated that performance of the Artificial Neural Network (ANN) based model outperformed applied models in training and testing datasets with values of indices as; coefficient of correlation (CC) 0.8492 and 0.8234, mean absolute error (MAE) 2.0999 and 2.5408, root mean squared error (RMSE) 2.8541 and 3.3165, relative absolute error (RAE) 48.16% and 54.05%, relative squared error (RRSE) 53.14% and 57.39%, Willmott's index (WI) 0.7490 and 0.7011, Scattering index (SI) 0.4134 and 0.3702 and BIAS 0.3020 and 0.4300 for both training and testing stages respectively. The Taylor diagram also confirms that the ANN-based model outperforms the other models. Results of sensitivity analysis show that Carbon fiber has a major influence in predicting the Marshall stability. However, the carbon fiber (CF) followed by glass-carbon fiber (50GF:50CF) and the optimal combination CF + (50GF:50CF) are found to be most sensitive in predicting the Marshall stability of fibrous asphalt concrete.
The performance of a concrete is significantly influenced by its mixture proportion and the coating thickness on aggregate surface. The concrete in this study is designed by estimating the blending ratio of aggregate using a densified mixture design algorithm (DMDA) based on an ideal grading curve and estimating the paste volume as the sum of the amount of paste needed to provide an assigned coating paste thickness. So as to obtain appropriate concrete amount, and thus can accurately estimate the property of concrete. Deduction of this mix design formula is simple and easy understanding, and meanwhile to obtain result is fast. This estimation model of mix design is expected to reward to industry and effectively upgrade concrete quality.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제9권2호
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pp.185-206
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2015
This paper presents statistical models developed to study the influence of key mix design parameters on the properties of lightweight self-consolidating concrete (LWSCC) with expanded shale (ESH) aggregates. Twenty LWSCC mixtures are designed and tested, where responses (properties) are evaluated to analyze influence of mix design parameters and develop the models. Such responses included slump flow diameter, V-funnel flow time, J-ring flow diameter, J-ring height difference, L-box ratio, filling capacity, sieve segregation, unit weight and compressive strength. The developed models are valid for mixes with 0.30-0.40 water-to-binder ratio, high range water reducing admixture of 0.3-1.2 % (by total content of binder) and total binder content of $410-550kg/m^3$. The models are able to identify the influential mix design parameters and their interactions which can be useful to reduce the test protocol needed for proportioning of LWSCCs. Three industrial class ESH-LWSCC mixtures are developed using statistical models and their performance is validated through test results with good agreement. The developed ESH-LWSCC mixtures are able to satisfy the European EFNARC criteria for self-consolidating concrete.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제9권1호
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pp.1-20
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2015
This work is devoted to the study of fresh and hardened properties of concrete containing recycled gravel. Four formulations were studied, the concrete of reference and three concretes containing recycled gravel with 30, 65 and 100 % replacement ratios. All materials were formulated on the basis of S4 class of flowability and a target C35 class of compressive strength according to the standard EN 206-1. The paper first presents the mix design method which was based on the optimization of cementitious paste and granular skeleton, then discusses experimental results. The results show that the elastic modulus and the tensile strength decrease while the peak strain in compression increases. Correlation with the water porosity is also established. The validity of analytical expressions proposed by Eurocode 2 is also discussed. The obtained results, together with results from the literature, show that these relationships do not predict adequately the mechanical properties as well as the stress-strain curve of tested materials. New expressions were established to predict the elastic modulus and the peak strain from the compressive strength of natural concrete. It was found that the proposed relationship E-$f_c$ is applicable for any type of concrete while the effect of substitution has to be introduced into the stress-strain (${\varepsilon}_{c1}-f_c$) relationship for recycled aggregate concrete. For the full stress-strain curve, the model of Carreira and Chu seems more adequate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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