Quality of Service(QoS) in the telecommunications can be evaluated by analyzing the opinion data which result from the surveyed opinions of respondents and quantify subjective satisfaction on the QoS from the customers' viewpoints. For analyzing the opinion data, MOS(mean opinion score) method and Cumulative Probability Curve method are often used. The methods are based on the scoring method, and therefore, have the intrinsic deficiency due to the assignment of arbitrary scores. In this paper, we propose an analysis method of the opinion data using logit models which can be used to analyze the ordinal categorical data without assigning arbitrary scores to customers' opinion, and develop an analysis procedure considering the usage of procedures provided by SAS(Statistical Analysis System) statistical package. By the proposed method, we can estimate the relationship between customer satisfaction and network performance parameters, and provide guidelines for network planning. In addition, the proposed method is compared with Cumulative Probability Curve method with respect to prediction errors.
An easy Monte Carlo Gibbs sampling approach is suggested for Bayesian analysis of cumulative logit models for ordinal polytomous data. Because in the cumulative logit model the posterior conditional distributions of parameters are not given in convenient forms for random sample generation, appropriate latent variables are introduced into the model so that in the new model all the conditional distributions are given in very convenient forms for implementation of the Gibbs sampler.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.2D
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pp.287-293
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2009
The aim of this paper is to analyze resettlement cost and decision factors of resettlement since Redevelopment Promotion Projects. Range of resettlement cost was averagely increased 204% by using actual data. Consequently, the research is operated for aboriginal people in these areas by a questionnaire. The questionnaire ask a payment range of the resettlement cost with 4 stages; 150% and less, 180% and less, 200% and less, excess of 200%. Research scope is consist of Seo-kumsa, Civil Park, Chung-mu and Young-do. These areas are redevelopment of Busan metropolitan city. Resettlement is come under the influence of the resettlement cost and many factors by each specific character. In many alternatives for resettlement, understanding the reason why aboriginal peoples select a certain alternative and if we actualize the proper alternative, aboriginal peoples' resettlement ratio will be increased. Moreover it ask housing characteristic, housing life pattern for understanding aboriginal peoples' characteristic. Also data analysis model is ordinal logistic model'. In analysis result, resettlement cost is 150% of aboriginal assets. and significance parameter is sex, job, income, region, affection, attachment, housing possession type, size and others have influence on aboriginal peoples' resettlement.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.30
no.3
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pp.157-170
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2023
This study aims to identify factors that affect the quality of life of rural residents. Data were collected from 4,000 rural residents living in rural areas. Raw data was procured from the 'Survey on Rural Well-being in 2022 in Rural Development Administration'. The main results of the ordinal logit regression analysis are as follows. First, in the case of non-farm households, female, immigrants, more educated, more healthy are more likely to be highly perceived quality of life. In the case of full-time farm households, more healthy are more likely to be highly perceived quality of life. In the case of part-time farm households, younger, married, more healthy are more likely to be highly perceived quality of life. Second, for all rural housholds(non-farmers, full-time farmers, and part-time farmers), local amenities and safety also had positive impact on perception of quality of life.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.4
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pp.591-597
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2022
As social anxiety is increasing due to the spread of the COVID-19 epidemic, the responses at the level of local governments are also changing depending on the characteristics. We analyzed the factors influencing perceptions of social safety as they relate to the trustworthiness of local governments. Based on a 2020 social survey of 16 cities, counties, and districts in Busan Metropolitan City, the effects of householder characteristics, economic characteristics, local attachment characteristics, and social safety perception characteristics on the reliability of the local government were analyzed through an ordinal logistic regression analysis. It was found that the more vulnerable the class was and the safer the region was, the higher the trust was in the basic local government. In order to respond and preemptively recover damage in natural and social disaster situations, continuous efforts are needed to strengthen the capabilities of basic local governments.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.1
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pp.448-456
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2020
This study found that it is critical to consider farmers' intention to adopt new technology in order to facilitate the spread of new technology. Based on this assumption, the research team analyzed the following: factors that influence intention of adoption and marginal effects on those factors. The data were collected from 99 farmers who did not participate in the pilot projects on dissemination of new technologies developed by the Rural Development Administration (RDA). A total of 19 observed variables were set to measure seven latent variables: educational support; technical support; funding support; compatibility; trialability; observability; and antipathy. The intention to adopt new technology was established as the dependent variable. According to the ordered logit analysis, educational support, observability, and antipathy were found to have significantly affected the intention to adopt new technology; their odds ratio were 6.938, 2.716, and 0.501, respectively. According to the marginal analysis, educational support, observability, and antipathy were found to have significantly affected the intention to adopt new technology; their marginal effects were 20.2 %, 10.4 %, and -7.2 %, respectively. Therefore, this study suggests the following to facilitate the spread of new technology: first, provide quality support services through effective deduction; second, increase the visibility of new technology; and third, enhance the credibility of agricultural institutions by developing continuous relations with farmers to reduce their antipathy.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.5
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pp.685-692
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2018
Busan city implemented 'taxi transfer discount system' since October 2017 in order to create for new demand taxis. However, due to the low transfer discount amount and limited payment method to prepaid cards, it is difficult to attain the aim. In this study, we investigated the usage status of taxi transfer discount system and the intention to use taxi transfer discount system according to the discount amount level. We established a model of intention to estimate demand of taxi transfer discount using ordinal logistic model. The results of analysis are as following. The critical reason for low usage was to limit taxi transfer discount payment methods to prepaid cards other than post-paid cards which is used for most transportation payment. It was found that the discount rate for taxi transfers was affected in order of payment method, the purpose of the travel, major transportation, frequency taxi use, age, transportation costs, and the discount of taxi transfers. Also, the taxi transfer discount could be expected to increase to 1,550 won based on the price elasticity of demand due to changes in taxi transfer discount rate.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.2
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pp.811-819
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2013
This study aims to analyze determinants of mountainous and coastal area's housing value caused by the characteristics of the natural environment. As the current issue of housing value is throwing the spotlight on the climate change recently, environmental features are significantly important than before. There were a lot of studies on the influence of environmental characteristics to the housing price but these studies were mostly dealing with the housing price in especially apartments nearby Han-river in Seoul, South Korea. To have differences with existing studies, environmental characteristics estimating housing value are classified as 8 elements including the view, the wind speed, and the humidity. The result of this study is in following; there were few significant environmental variables in mountainous housing value growth model. This means people living in mountainous area recognize on environmental factors more such as housing or complex characteristics. People living in coastal area are much more sensitive environment variables in their residence value than mountainous area. Especially, the view for the ocean is the most important variable in housing value, and wind speed is second positively significant. Humidity and safety of disaster are negatively significant variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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