We propose a new calibration method, which uses the linearization method for spectral responses and the repetitive adoptions of the linearization weight matrices to construct a frature. Weight matrices are estimated through multiple linear regression (or principal component regression or partial least squares) with forward variable selection. The proposed method is applied to three data sets. The first is FTIR spectral data set for FeO content from sinter process and the second is NIR spectra from trans-alkylation process having two constituent variables. The third is NIR spectra of crude oil with three physical property variables. To see the calibration performance, we compare the new method with the PLS. It is found that the new method gives a little better performance than the PLS and the calibration result is stable in spite of the collinearity among each selected spectral responses. Furthermore, doing the repetitive adoptions of linearization matrices in the proposed methods, uninformative variables are disregarded. That is, the new methods include the effect of variables subset selection, simultaneously.
Purpose: In Korea, win-win growth policy has been successfully implemented in supply chain and logistics management. In the policy, it is recommended to support supply chain partners with various mechanisms including financial and technical aids. This study attempts to scientifically analyze the effects of direct and indirect win-win growth policy factors on supply chain and logistics management performance through partnership factors. Research design, data and methodology: This study builds a structural equation model reflecting the relationship between the win-win growth policy, partnership and performance factors. The proposed model is verified with the PLS (Partial Least Squares regression) methodology. Data from shipper and logistics companies were collected and analyzed by the PLS model. Results: The analysis showed that both direct and indirect policy factors are meaningful to improve supply chain and logistics performance. Indirect support factors including R&D, management innovation, human resources development and educational supports have positive impacts on partnership factors. Direct support factors including financial aids and fairness also have positive impacts on the performance. Conclusions: This study is meaningful in that it suggests a turning point in which supply chain Win-win growth and partnership efforts are perceived as new value-creating mechanism rather than unilateral cost reduction for logistics industry.
오늘날 인터넷의 발전과 더불어, 대학 교육에 있어 e-러닝은 매우 중요한 교과목으로 자리를 잡게 되었다. 이에 따라 학교 당국에서는 보다 양질의 교육 컨텐츠 질 개발과 e-러닝을 수강하는 학생들의 e-러닝을 통한 만족도와 학습효과를 증대하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 기술수용모델을 이용해 학생들의 e-러닝 수용에 대한 연구를 수행하였다. 특히, 온라인 환경에서의 신뢰는 기술수용에 있어 매우 중요한 영향을 미치는데, 본 연구에서는 학생들의 e-러닝 수용에 있어 신뢰 수준에 따른 e-러닝 수용 과정을 분석하였다. 본 연구 결과는 e-러닝에 대한 수용의 심도 깊은 이해를 통해 보다 좋은 e-러닝 시스템을 구현과 e-러닝 전략 개발에 유용한 시사점을 제시해 줄 것이다.
We have evaluated the application of spectroscopy using an insertion-type fiber-optic probe and a sensor at wavelengths from 400 to 1,100 nm to the measurement of milk fat content on dairy farms. The internal reflectance ratios of 183 milk samples were determined with a fiber-optic spectrophotometer at 5$^{\circ}C$, 20$^{\circ}C$ and 40$^{\circ}C$. Partial least squares (PLS) regression was used to develop calibration models for the milk fat. The best accuracy of determination was found for an equation that was obtained using smoothed internal reflectance data and three PLS factors at 20$^{\circ}C$. The correlation coefficients between predicted and reference milk fat at 5$^{\circ}C$, 20$^{\circ}C$ and 40$^{\circ}C$ were r=0.753, r=0.796 and r=0.783, respectively. The predictive explained variances ($Q^2$) of the final model, moreover, were more than 0.550 at all temperatures, and the regression coefficients of determination ($R^2$) were more than 0.6 (60%). Our results indicate that milk has different internal reflectance measured in the range of visible and near infrared wavelengths (400 to 1,100 nm), depending on its fat content.
KIM, Mincheol;CHOI, Kwang-Woong;CHANG, Mona;LEE, Chang-Hun
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권5호
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pp.145-154
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2020
The purpose of this study is to analyze how the problems caused by overtourism affect the quality of life of Jeju residents and their perceptions of the overtourism phenomenon by exploring related factors for future policy implications. In the research model, each independent factor related to tourists affects the quality of life of residents, and the mediation variable (QoL) ultimately agrees with overtourism. This study uses Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM), which is less influenced by the sample size. The research is based on 360 questionnaires. The test results showed that cultural factors affected the QoL statistically at 1% significance level, and economic factors were significant at 5%. The quality of life variable affects the agreement of overtourism (p-value 1% significance level). An indirect effect analysis on whether each independent factor affects the overtourism factor through the parameter of the QoL of the residents showed that the cultural factor at 5% level statistically affected it, and economic factors were significant at 10%. In conclusion, we recommend implementing both economic and cultural factors to reduce the negative perception of overtourism for the policy planning. Further research in multiple aspects should be continued to overcome the vulnerability of the Island destination tourism.
Due to a rapid change of business environment, many firms are eager to find the competitiveness by information technology adoption and diffusion. In this exploratory study, we examined the applicability of a previously proposed model to evaluate IT competitiveness based on the innovativeness and verified it's propriety with empirical data. As suggested by previous studies, the proposed model considers a variety of corporate and market characteristics concerned with IT adoption, and it consists of several internal and external impacting factors, which have influence on technology diffusion and its performance. For the empirical analysis, the survey data of domestic ERP adoption cases were adopted from 128 small and medium-sized enterprises(: SMEs) in IT and electrical engineering industry, and analyzed by partial least squares(: PLS) - a popular structural modeling and multivariate projection technique to latent variables. The results indicated positive supports for the research model of external and internal IT adoption factors' influences on innovativeness' performances. However, there are a couple of limitations not to show the reliability of selected measurement items and the generality of model proposed in this exploratory study.
본 연구는 조직 외부적 요인인 제도적 압력이 의사결정자의 IT투자 의사결정에 미치는 영향을 규명하기 위해 수행되었다. 제시된 연구모형을 분석하기 위해 중소기업을 대상으로 설문을 배포하여 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 PLS 기법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 강압적 압력과 규범적 압력은 IT투자 의사결정에 유의한 영향을 미치지 않았으나 모방적 압력에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 모방적 압력은 IT투자 의사결정에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Kim, Hye Ryun;Kim, Jae-Ho;Ahn, Byung Hak;Bai, Dong-Hoon
Mycobiology
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제42권4호
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pp.353-360
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2014
Makgeolli is a traditional Korean alcoholic beverage. The flavor of makgeolli is primarily determined by metabolic products such as free sugars, amino acids, organic acids, and aromatic compounds, which are produced during the fermentation of raw materials by molds and yeasts present in nuruk, a Korean fermentation starter. In this study, makgeolli was brewed using the wild yeast strain Saccharomyces cerevisiae Y98-5, and temporal changes in the metabolites during fermentation were analyzed by ultra-high-performance liquid chromatography-quadrupole-time-of-flight mass spectrometry. The resultant data were analyzed by partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA). Various metabolites, including amino acids, organic acids, sugar alcohols, small peptides, and nucleosides, were obviously altered by increasing the fermentation period. Changes in these metabolites allowed us to distinguish among makgeolli samples with different fermentation periods (1, 2, 3, 6, 7, and 8 days) on a PLS-DA score plot. In the makgeolli brewed in this study, the amounts of tyrosine ($463.13{\mu}g/mL$) and leucine ($362.77{\mu}g/mL$) were high. Therefore, our results indicate that monitoring the changes in metabolites during makgeolli fermentation might be important for brewing makgeolli with good nutritional quality.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권10호
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pp.939-947
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2020
The aim of this research was to empirical examine the influence of brand trust, perceived value on brand preference, and purchase intention for branded phones. The samples were gathered by a convenient sampling method. We collected data from 285 consumers who were visiting electronic supermarkets in Ho Chi Minh City, Vietnam. The measurement used a 5-point Likert scale ranging from 1=completely disagree, and 5=completely agree. PLS - Partial Least Squares method was performed to analyze the measurement model and the structural model. The study model was proposed from prior research. We had assessed the reliability of the scales through Cronbach's alpha and composite reliability. As well, we also had evaluated discriminant validity through the Fornell-Larcker criterion. The findings of the study demonstrated that brand trust had a significantly positive influence on brand preference. Likewise, the findings of the research also stated that brand trust had a positive impact on purchase intention. The results revealed that perceived value had a positive effect on brand preference. Furthermore, the outcomes show that perceived value had a positive influence on purchase intention as well. Furthermore, the findings of the research showed that brand preference had a positive effect on purchase intention.
Sensing soil organic matter is crucial for precision farming and environment friendly agriculture. Near infra-red(NIR) was utilized to measure the soil organic matter. Multivariate calibration methods, including stepwise multiple linear regression(MLR), principal components recession(PCR) and partial least squares regression(PLS), were applied to soil spectral reflectance data to predict the organic matter content. The effect of soil particle size and water content was studied. The range of soil organic matter contents was from 0.5 to 11%. Near infrared (NIR) region from 700 to 2,500nm was applied. For uniform soil particle size, result had good correlation (R$\^$2/ = 0.984, standard error of prediction= 0.596). The effect of soil particle size could be eliminated with 1st order derivative of the NIR signal. However. moist soil had a little lower correlation. R$\^$2/ was 0.95 and standard error of prediction was 0.94% using the PLS method. The results showed the possibility of soil organic matter measurement using NIR reflectance on the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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