Purpose: Post-purchase service in online platforms has created an exciting focus for consumer behavior studies. This study intends to ascertain the impact of post-purchase shipping dimensions (shipping service, tracking service, return service, and customer care) on customer satisfaction and behavior intention. The authors developed a new model considering behavioral intention as the endogenous variable integrated framework of previous studies. Research Design and Methodology: The total sample is 223 respondents, selected using purposive sampling. The data collection uses Google Forms and is analyzed using AMOS Structural Equation Modeling (SEM). Results: Our findings showed shipping, tracking, returns, and customer service positively impact customer satisfaction, and customer satisfaction mediates shipping, returns, and customer service on customer behavior intent. Furthermore, customer satisfaction does not affect the effect of tracking service on customer behavior intention. Conclusion: Our hypothesis of the relationship between the post-purchase dimension and customer satisfaction was supported. However, only two of our three mediating hypotheses are supported. The mediating effect of customer satisfaction on the post-purchase dimension on behavioral intention is insignificant, while their direct relationship was significant. It showed that, concerning tracking service, customer satisfaction is not a requirement for the customer to perform behavioral intention in an e-retail context.
Sanctions by the international community can increase their effectiveness with the participation of major countries with global economic influence, and can lead to efficient sanctions against the target countries when different sanctions procedures and methods can be operated in an integrated manner. To this end, it is being carried out with the aim of maximizing the performance of sanctions through collective economic solidarity by inducing international participation centered on the joint agenda, such as drawing up a resolution for sanctions. In this study, the definition and purpose of sanctions imposed by the international community and by major specific countries were explained and an empirical analysis was conducted on the economic impact of each sanctions, focusing on the United Nations Security Council and the United States, which directly implement them. Based on the selected research model, the effects of economic sanctions on the international community and countries subject to sanctions by certain countries were mutually compared and analyzed in the data. Finally, the conclusion obtained from this study was stated and the implications were derived and the possibility of further research expansion was described.
Dead trees significantly impact forest production and the ecological environment and pose constraints to the sustainable development of forests. A lightweight YOLOv4 dead tree detection algorithm based on unmanned aerial vehicle images is proposed to address current limitations in dead tree detection that rely mainly on inefficient, unsafe and easy-to-miss manual inspections. An improved logarithmic transformation method was developed in data pre-processing to display tree features in the shadows. For the model structure, the original CSPDarkNet-53 backbone feature extraction network was replaced by MobileNetV3. Some of the standard convolutional blocks in the original extraction network were replaced by depthwise separable convolution blocks. The new ReLU6 activation function replaced the original LeakyReLU activation function to make the network more robust for low-precision computations. The K-means++ clustering method was also integrated to generate anchor boxes that are more suitable for the dataset. The experimental results show that the improved algorithm achieved an accuracy of 97.33%, higher than other methods. The detection speed of the proposed approach is higher than that of YOLOv4, improving the efficiency and accuracy of the detection process.
This study conducted both big data and netnography analysis to analyze consumer needs and behaviors of online consumer community. Big data analysis is easy to identify correlations, but causality is difficult to identify. To overcome this limitation, we used netnography analysis together. The netnography methodology is excellent for context grasping. However, there is a limit in that it is time and costly to analyze a large amount of data accumulated for a long time. Therefore, in this study, we searched for patterns of overall data through big data analysis and discovered outliers that require netnography analysis, and then performed netnography analysis only before and after outliers. As a result of analysis, the cause of the phenomenon shown through big data analysis could be explained through netnography analysis. In addition, it was able to identify the internal structural changes of the community, which are not easily revealed by big data analysis. Therefore, this study was able to effectively explain much of online consumer behavior that was difficult to understand as well as contextual semantics from the unstructured data missed by big data. The big data-netnography integrated model proposed in this study can be used as a good tool to discover new consumer needs in the online environment.
Hwang, Geunouk;Park, Chan Young;Jang, Woosiki;Han, Seung Heon;Kang, Sin Young
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.17
no.3
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pp.90-97
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2016
Since Korean construction firms have steadily advanced into the international market, small and medium construction companies (SMCCs) have also advanced in such market. SMCCs's recent trend have clearly shown the changes of contract types from single subcontractor projects to multiple general contracting projects. However, among those multiple projects performed by SMCCs, 1 out of 3 projects were deficit projects that impact the overall pe rformance of the firm. To increase such performance, risk management for in international construction must be managed at the enterprise level for SMCCs. This research aims to create a multiple project management model for SMCCS that employs the concept of acceptable risk to assess the limit risk level for corporation to acceptable. Using the accumulated data from previous survey and International Construction Association of Korea (ICAK), integrated risk of each firm and their profitability of each project are analyzed. Through the analysis, each firm's acceptable risk level is derived. Through the two research steps, acceptable risk algorithm was developed based on corporate integrated risk and profit correlation. To prove the acceptable algorithm relevance, financial statement analysis of 3 corporation was derived that level of acceptable risk and financial statement were available. Through the approach, this research allows the firms to analyze the firm's capability and find projects that suits the firm's situation and capability.
This paper presents a novel concept of Disaster Prevention Design (DPD) and its derived subjects and topics for the safety of folk villages in both Korea and Japan. Nowadays, design concepts are focused on 'human-oriented nature' as a whole and this tendency fits to be appropriate for disaster prevention against real dangers of a future society, which is expected to have far more complicated features. On the other hand, convergences have performed with other areas in the field of Information Communication Technology (ICT) so that we can easily find examples like 'the strategy of ICT-based convergence' of the Korean Government in 2014. Modern content designs including UI (user interface) and USN (ubiquitous sensor network) have been developed as one of the representative areas of ICT & UD (universal design) convergences. These days this novel concept of convergence is overcoming the existing limitations of the conventional design concept focused on product and/or service. First of all, from that point our deduced topic or subject would naturally be a monitoring system design of constructional structures in folk villages for safety. We offer an integrated model of maintenance and a management-monitoring scheme. Another important point of view in the research is a safety sign or sign system installed in folk villages or traditional towns and their standardization. We would draw up and submit a plan that aims to upgrade signs and sign systems applied to folk villages in Korea and Japan. According to our investigations, floods in Korea and earthquakes in Japan are the most harmful disasters of folk villages. Therefore, focusing on floods in the area of traditional towns in Korea would be natural. We present a water-level expectation model using deep learning simulation. We also apply this method to the area of 'Andong Hahoe' village which has been registered with the World Cultural Heritage of UNESCO. Folk village sites include 'Asan Oeam', 'Andong Hahoe' and 'Chonju Hanok' villages in Korea and 'Beppu Onsen' village in Japan. Traditional Streets and Markets and Safe Schools and Parks are also chosen as nearby test-beds for DPD based on ICT. Our final goal of the research is to propose and realize an integrated disaster prevention and/or safety system based on big data for both Korea and Japan.
There has neither been enough research on how to approach the concept of active aging through an integrated view nor an examination to verify the relationship between preparation for old age and active aging in later life. Therefore, this research aims to verify that the elderly, who have prepared for their later life, affected their active aged life. In addition, by setting up self-efficacy and social support as mediator in the research model, this paper looks into the psycho-social resource mechanism of the relationship in depth. In order to verify the correlation of two variables, the Seoul welfare panel data, a mediating model structured by psycho-social resources created by Seoul welfare foundation in 2010, was used. The total sample size was a group of 1,492 elders aged over 65. When it came to our research methods, structured equation analysis was applied to verify the mediating effect and theoretical background. The results revealed that physical preparation, financial preparation, social preparation and leisure preparation directly affected their active aging level positively, thus, psycho-social resources showed a partial mediating effect between preparation for old age of the past and active aging level. The research implications are as follows. First, this research makes an effort to approach the concept of preparation for old age with an integrated perspective through making a construct by entire preparation types. Second, it will attempt to verify the relationship between preparation for old age in the past and active aging in terms of multi-dimension is meaningful. Third, this research reveals the function of psycho-social resource, self-efficacy and social support within the relationship. As far as the partial mediating effect is concerned, preparation for old age education for the middle-aged class should be modified as a decent field to enhance of the elderly.
A class of SWP(Stochastic Wane Propagation) models microscopically mimics individual vehicles' stochastic behavior and traffic jam propagation with simplified car-following models based on CA(Cellular Automata) theory and macroscopically captures dynamic traffic flow relationships based on statistical physics. SWP model, a program-oriented model using both discrete time-space and integer data structure, can simulate a huge road network with high-speed computing time. However, the model has shortcomings to both the capturing of low speed within a jam microscopically and that of the density and back propagation speed of traffic congestion macroscopically because of the generation of spontaneous jam through unrealistic collision avoidance. In this paper, two additional rules are integrated into the NaSch model. The one is SMR(Stopping Maneuver Rule) to mimic vehicles' stopping process more realistically in the tail of traffic jams. the other is LAR(Low Acceleration Rule) for the explanation of low speed characteristics within traffic jams. Therefore, the CA car-following model with the two rules prevents the lockup condition within a heavily traffic density capturing both the stopping maneuver behavior in the tail of traffic jam and the low acceleration behavior within jam microscopically, and generates more various macroscopic traffic flow mechanism than NaSch model's with the explanation of propagation speed and density of traffic jam.
To efficiently carry out the flood management of a multipurpose dam, two flood forecasting models are developed, each of which has the capabilities of forecasting upstream inflows and flood discharges downstream of a dam, respectively. The models are calibrated, validated, and evaluated by comparison of the observed and the runoff forecasts upstream and downstream of Namgang Dam. The upstream inflow forecasting model is based on the Grey system theory and employs the sixth order differential equation. By comparing the inflows forecasted by the models calibrated using different data sets with the observed in validation, the most appropriate model is determined. To forecast flood discharges downstream of a dam, a Grey model is integrated with a modified Muskingum flow routing model. A comparison of the observed and the forecasted values in validation reveals that the model can provide good forecasts for the dam's flood management. The applications of the two models to forecasting floods in real situations show that they provide reasonable results. In addition, it is revealed that to enhance the prediction accuracy, the models are necessary to be calibrated and applied considering runoff stages; the rising, peak, and falling stages.
Even though the increase of greenhouse gases such as $CO_2$ is thought to be the main cause for global warming, its impact on global climate has not been revealed clearly in rather quantitative manners. However, researches using Genral Circulation Model(GCM) has shown that the accumulation of greenhouse gases increases the global mean temperature, which in turn impacts on the global water circulation pattern. A climate predictive capability is limited by lack of understanding of the different process governing the climate and hydrologic systems. The prediction of the complex responses of the fully coupled climate and hydrologic systems can be achieved only through development of models that adequately describe the relevant process at a wide range of spatial and temporal scales. These models must ultimately couple the atmospheres, oceans, and lad and will involve many submodels that properly represent the individual processes at work within the coupled components of systems. So far, there are no climate and related hydrologic models except local rainfall-runoff models in Korea. The purpose of this research is to predict the change of temperature in Korean Peninsula using regional scale model(IRSHAM96 model) and GCM data obtained from the increasing scenarios of $CO_2$ Korean Peninsula increased by $2.5^{\circ}C$ and the duration of Winter in $lxCO_2$ condition would be shorter the $2xCo_2$ condition due to global warming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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