This study examined the factors that affect the relationship between single-person households, food related life style, restaurant selection attributes, and behavioral intention. In order to perform statistical analyses required in the study, SPSS 18.0 Statistical Program was employed for frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, correlations, and regression analysis. The results of exploratory factor analysis showed that four factors regarding food related life style were extracted from all measurements with a KMO of 0.716 and a total cumulative variance of 64.437%, With regard to restaurant selection attributes, one factor was extracted with a total cumulative variance of 75.372% and a KMO score of 0.739. One factor for behavioral intention was extracted that accounted for a total cumulative variance of 61.312% and a KMO score of 0.666. All factors were significant to .000 and the correlation between variables was significant. Thus, based on the results, the main research hypotheses regarding the relationships among food related life style restaurant selection attributes, and behavioral intention were adopted.
In this paper, we propose a new method utilizing only raw corpus without additional human effort for disambiguation of target word selection in English-Korean machine translation. We use two data-driven techniques; one is the Latent Semantic Analysis(LSA) and the other the Probabilistic Latent Semantic Analysis(PLSA). These two techniques can represent complex semantic structures in given contexts like text passages. We construct linguistic semantic knowledge by using the two techniques and use the knowledge for target word selection in English-Korean machine translation. For target word selection, we utilize a grammatical relationship stored in a dictionary. We use k- nearest neighbor learning algorithm for the resolution of data sparseness Problem in target word selection and estimate the distance between instances based on these models. In experiments, we use TREC data of AP news for construction of latent semantic space and Wail Street Journal corpus for evaluation of target word selection. Through the Latent Semantic Analysis methods, the accuracy of target word selection has improved over 10% and PLSA has showed better accuracy than LSA method. finally we have showed the relatedness between the accuracy and two important factors ; one is dimensionality of latent space and k value of k-NT learning by using correlation calculation.
Kim, Hyo-Sun;Hwang, Jeong-Mi;Choi, Tae-Jeong;Park, Byong-Ho;Cho, Kwang-Hyun;Park, Cheol-Jin;Kim, Si-Dong
Journal of Animal Science and Technology
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v.52
no.2
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pp.83-90
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2010
Hanwoo proven bulls have been selected since 1987 and consequently contributed to farmers for the improvement of beef cattle in Korea. The demand for the quality beef production as well as higher production efficiency was erupted after early 2000 as relatively cheap imported beef released. Therefore the pressure on the reformation of selection index for Hanwoo proven bulls have been piled up to furnish with Hanwoo's competitive. A total of 734 progeny test data were analyzed to select traits and their weights in the selection index to meet the beef market requirement. Regression analysis with stepwise selection method was used to select proper trait and its weight for selection index. A series of computer simulation was carried out to compare the currently using selection index with the alternate two selection indices proposed in this study. New selection index using standardized breeding values of Loin eye Muscle Area (LMA), Backfat Thickness (BFT) and Marbling Score (MS) with weight ratio 1:-1:6 was proposed. Results showed higher performance in improving MS and BFT gain by 22% and 31% still holding 86%~89% of genetic gain achieved by current index in Carcass Weight (CW) and LMA when new selection index was fitted. Because, new index has little consideration for production cost, further research should be performed to build selection index including cost and income simultaneously.
This study examined the factors that affect the relationship between eco-friendly agricultural products selection criteria, consumer trust, and recommendation intention. A total of 220 questionnaires were distributed to consumers, of which 210 were deemed suitable for analysis after the removal of 10 unusable responses. In order to perform statistical analyses required in the study, SPSS 18.0 Statistical Program was employed for frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, correlations, and regression analysis. The results of exploratory factor analysis showed that four factors regarding eco-friendly agricultural products were extracted from all measurements with a KMO of 0.735 and a total cumulative variance of 79.373%, With regard to consumer trust, one factor was extracted with a total cumulative variance of 75.431% and a KMO score of 0.695. One factor for recommendation intention was extracted that accounted for a total cumulative variance of 68.428% and a KMO score of 0.694. All factors were significant to .000 and the correlation between variables was significant. Thus, based on the results, the main research hypotheses that identify the relationships between selection criteria, consumer trust and recommendation retention were adopted.
Fractional values resulted from the spectral mixture analysis could be used to classify not only urban area with various materials but also forest area in more detailed spatial scale. Especially South Korea is largely consist of mixed forest, so the spectral mixture analysis is suitable as a classification method. For the successful classification using spectral mixture analysis, extraction of optimal endmembers is prerequisite process. Though geometric endmember selection has been widely used, it is barely suitable for forest area. Therefore, in this study, we modified Iterative Error Analysis (IEA), one of the most famous algorithms of image endmember selection which extracts pure pixel directly from the image. The endmembers which represent deciduous and coniferous trees are automatically extracted. The experiments were implemented on two sites of Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) and classified forest area into two types. Accuracies of each classification results were 86% and 90%, which mean proposed algorithm effectively extracted proper endmembers. For the more accurate classification, another substances like forest gap should be considered.
The purpose of this study was to describe 20's to 30's men's fashion lifestyle and develop clusters in grooming related variables. We also tried to interpret profile of clusters, and determine the difference between different level of grooming clusters in appearance care behaviors, and clothing behaviors such as clothing selection, preference of clothing image and design in men's wear. Data was obtained using the survey methods by convenience sampling. Frequency analysis, factor analysis, cluster analysis, chi-square test, and t-test were used for analysis using SPSS 18.0. The result of factor analysis of men's lifestyle show that 5 factors are extracted. Two different clusters were formed after the K-means cluster analysis. We realized that the level of grooming activity is significantly associated with the young men's major expenditure item, and beauty/care items, and the reason for exercise. The level of grooming was strongly associated with clothing selection behaviors. In addition, there is a significant difference in preferred image between two different grooming groups. In the feminine image, HG group favored more than LG group. The preferred design was associated with the degree of grooming as well. Unique and stylish top and bottom styles such as cargo, hiphop, and boots cut were favored more by HG group than LG group. We suggest that we can do market segmentation by the degree of the grooming activity, considering the current men's taste and trend to extend market share.
This study investigated the effect of the environmental issue analysis instruction on the decision making ability of middle school students. A pretest-posttest control group design was employed. The participants for the research were 288 1st grade male students in middle school in Seoul, the environmental issue analysis lesson group consisted of 142 members and the non-environmental education group consisted of 146 members. The cognitive level of the students were divided into three groups-concrete, transition, formal-as the result of GALT test. Students take issue analysis lessons during 6 weeks, one lesson per a week. Students had studied through worksheets reconstructed and developed by researcher on basis of issue analysis suggested by Ramsey et al. (1997). The results of the research were followings: After lesson for environmental issue analysis, all of the students were improved in decision-making ability regardless of cognitive level (p<.05). Especially, decision-making ability of the transition group students was improved to a high degree. Scores of searching relevant information, generation of alternatives, identification of values for selection criteria, the evaluation of alternatives' merits and demerits, prediction of consequence were increased in experimental group (p<.05). But the ability of selection of alternatives according to value was not reached statistically meaningful improvement. The decision-making ability of the control group students was not improved but ability of selection of alternatives, the evaluation of consequence were increased (p<.05).
Objectives : One of the crucial combinations of acupoints for treating various disorders involves the Eight Confluent acupoints. The present study aims to investigate the selection patterns of the Eight Confluent acupoints in clinical trials and determine the most frequent pairings through network analysis. Methods : The frequencies of the Eight Confluent acupoints were extracted from the Acusynth database, which includes data from 421 clinical investigations. We examined the degree distribution, eigenvector centrality, proximity centrality, and betweenness centrality of these acupoint combinations using network analysis. Results : Data mining revealed that among the Eight Confluent acupoints, PC6 and TE5 were the most commonly applied in the treatment of 30 disorders. Additionally, we identified the most frequently co-occurring pairs of Eight Confluent acupoints by network analysis which included PC6-GV20, SP4-GV4, LU7-LI4, TE5-PC7, GB41-SP6, KI6-BL62, and SI3-BL62. Conclusions : Through the application of data mining and network analysis, we have elucidated the selection patterns and combinations of the Eight Confluent acupoints. These findings provide valuable insights that can enhance doctors' understanding of clinical database-driven Eight Confluent acupoint selection patterns.
The purpose of this study is to suggest management strategies for both upscale hotel buffet restaurants and independent buffet restaurants by conducting an IPA(Important-Performance/satisfaction Analysis) on the selection attributes for buffet type restaurants. Additionally, the effects of the selection attributes' satisfaction on the "intention to recommend" was tested. Surveys were conducted from April 15th through May 4th, 2016 by using both SNS and off-line surveys of consumers with buffet restaurants dining experiences within the previous year, of which a total number of 160 questionnaires were used for the statistical analysis. The result showed a few different selection attributes in each quadrant; additionally, food quality and menu had positive effects on the "intention to recommend" for hotel buffet restaurants, while food quality was the only selection attribute with positive effects for independent buffet restaurants. Based on the results of the study, it can be suggested for the hotel buffet restaurants to constantly develop new and unique menu items to lead the needs of the fast changing consumers of today instead of focusing on the premium characteristics of upscale hotels and their brand names. In addition, offering a variety desserts seems to be something to re-consider for both types of buffet restaurants.
The purpose of this study is to determine potential associations among consumer preference for American beef, consumers' involvement in selection of desired beef, and their intentions to purchase beef. In order to meet the above purpose, this study surveyed the visitors who shopped at 2 big discount stores selected in each of 3 metropolitan cities(Seoul, Daejeon and Daegu) from July 11 to 13, 2008. Total 278 sheets of the questionnaire were collected and used for final data analysis. As a result, it was found that the consumers responded most sensitively to the safety of food when buying beef but didn't care much about the amount of fat and beef brand. In terms of imported beef, it was found that Australian beef was considered reliable by consumers, and their preference for Korean beef was positively correlated with that for Australian beef. In addition, in regard to the attributes of beef selection, it was found that low involvement group had higher intentions to purchase American beef than high involvement group. In order to determine the potential effects of consumers' involvement in the attributes of beef selection on their intentions to purchase American beef, this study conducted data analysis in control of consumer preference for American beef. As a result, it was found that consumers' involvement in the attributes of beef selection had significant effects on their intentions to buy American beef. And sex was found to be one of the demographic characteristics associated with involvement in the attributes of beef selection, particularly associated with low involvement. Depending on sex, it was found that women had lower preference for American beef than men.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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