This study focused on the development of a scale to measure the ability of consumers to use credit cards. The purposes of this study were to develop a tool which would be able to measure consumer knowledge, consumer skills and consumer attitudes. Data were collected from 313 credit card using consumers and were analyzed by employing a goodness of fit test, principal component analysis & confirmatory factor analysis(Amos 5.0), multiple regression. The results from this study were as follows: 1) Six factors of consumer knowledge(16-items) were identified: damage salvation; credit delinquency; personal credit information; credit provision period; credit & credit card issuance; credit delinquent striking out a record & credit rating. The total variance was 55.86%. 2) Three factors of consumer skills(17-items) were identified: credit delinquency & over-consumption; credit card management; and loss & damage salvation. The total variance was 62.90%. 3) Three factors of consumer attitudes(16-items) were identified: credit delinquency & credit; credit card issuance & use; and credit card management. The total variance was 58.75%.
In the design of structure the forces acting on the structure are important parameter for noise and vibration control. However, in the complex structure, the forces at the injection pomt on the structure cannot be measured directly. Thus it is necessary to find out indirect force evaluation method. In thls paper forces have been measured with in-situ vibration responses and system information. Three existing techniques of indirect force measurement, viz. direct inverse, principal component analysis and regularization have been compared. It has been shown that multi-vibration responses are essential for the precise estimation of the forces. To satisfy those cond~tions, Rotary compressor is adopted as test sample, because it is very difficult to measurc the injection forces from internal excitat~on to shell. It has also been obtained that relatively higher force IS transmitted through three welding paths to the compressor shell. It shows a good agreement between direct and indirect force evaluation wlth curvature shell and plate and is investigated the possibility of force evaluation of rotary compressor as a complex structure.
In this paper, we propose the structural design of Interval Type-2 FCM based RBFNN. Proposed model consists of three modules such as condition, conclusion and inference parts. In the condition part, Interval Type-2 FCM clustering which is extended from FCM clustering is used. In the conclusion part, the parameter coefficients of the consequence part are estimated through LSE(Least Square Estimation) and WLSE(Weighted Least Square Estimation). In the inference part, final model outputs are acquired by fuzzy inference method from linear combination of both polynomial and activation level obtained through Interval Type-2 FCM and acquired activation level through Interval Type-2 FCM. Additionally, The several parameters for the proposed model are identified by using differential evolution. Final model outputs obtained through benchmark data are shown and also compared with other already studied models' performance. The proposed algorithm is performed by using Iris and Vehicle data for pattern classification. For the validation of regression problem modeling performance, modeling experiments are carried out by using MPG and Boston Housing data.
Purpose: This study was conducted to understand the factors that affect the acceptance of gluten-free rice pasta samples prepared with added buckwheat, mungbean, and acorn starches, and to compare sensory characteristics of samples with those of 100% semolina pasta. Methods: Descriptive analysis of pasta was conducted by 12 trained panels. Acceptance test was carried out by 40 consumers using 7-point hedonic scale. Collected data was statistically analyzed by principal component analysis, and partial least squares regression analysis. Results: Quantitative descriptive analysis showed that increasing amount of buckwheat, mungbean, and acorn starches resulted in significant improvement in gluten-free rice pasta properties, especially texture, hardness, chewiness, roughness, and al dente with increasing amount of sample starches, and decreased adhesiveness. In acceptance test, appearance and texture of gluten-free rice pasta with mungbean starch were preferred than pasta made with 100% rice. Flavor and taste was preferred in pasta with buckwheat starch than other pasta samples. Rice pasta with 30% buckwheat starch showed the highest score in overall acceptance among rice samples. Conclusion: This study suggested that adding mungbean starch could improve texture of gluten-free pasta, and adding buckwheat starch would improve taste and flavor of gluten-free rice pasta.
A chemoinfometrical method for quantitative determination of crystal content of indomethacin (IMC) polymorphs based on fourie-transformed near-infrared (FT-NIR) spectroscopy was established. A direct comparison of the data with the ones collected from using the conventional powder X-ray diffraction method was performed. Pure $\alpha$ and ${\gamma}$ forms of IMC were prepared using published methods. Powder X-ray diffraction profiles and NIR spectra were recorded for six kinds of standard materials with various content of ${\gamma}$ form IMC. The principal component regression (PCR) analyses were performed based on normalized NIR spectra sets of standard samples of known content of IMC ${\gamma}$ form. A calibration equation was determined to minimize the root mean square error of the prediction. The predicted ${\gamma}$ form content values were reproducible and had a relatively small standard deviation. The values of ${\gamma}$ form content predicted by two methods were in close agreement. The results were indicated that NIR spectroscopy provides for an accurate quantitative analysis of crystallinity in polymorphs compared with the results obtained by conventional powder X-ray diffractometry.
Purpose - This study is to examine the effect of Korean Wave (Hallyu) towards consumer purchase intention of Korean Product in Indonesia. In addition, this study also investigates the image of Korea whether it can give an impact on Indonesian consumers' intention to purchase Korean Products. Research design, data, and methodology - A total of 227 respondents from Indonesian consumers were collected using online surveys. The results from this survey were analyzed using principal component analysis (PCA) to identify each of the factors. Multiple regression and process analysis (designed by Andrew F. Hayes) were conducted to test the hypotheses. Results - This research found that 'Korean Wave', 'Ethnocentrism', and 'Country-of-Origin Image' significantly affected consumer purchase intention towards Korean Products in Indonesia, while 'Country Image' on the purchase intention was not significant affected the purchase intention. Conclusions - Study findings provide useful information for business practitioners and government to develop and maintain the use of Korean Wave in the business and marketing fields. By only referring to the image of country, it will be difficult for the consumers to decide whether they want to purchase the products or not. In other words, the favorable image of Korea, usually represented by high level of industrialization and economy, is more likely to be enhanced by favorable image of product and Korean cultural wave.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권2호
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pp.151-156
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2020
Small and medium enterprises (SMEs) play a very important role in developing countries. In Vietnam, SMEs operating in the field of handicrafts, besides contributing to the economy, also tasked to maintain and develop traditional handicrafts. However, accessing loans from banks of SMEs faces many difficulties. This study explores the determinants of bank lending decision for SMEs, particular, in traditional handicrafts business. Using dataset based on a survey conducted in Binh Duong province, Vietnam, we investigated to what determinant effects for loan approval. The analytical methods used include descriptive statistics for overall assessment, principal component analysis and regression to examine determinants of lending decisions. The results indicate that company's collateral was the most positive determinant to bank lending decision, follow by company's business plan. The role of company's leader is very important for banks considers to approve credit because company's leaders experience and relationship with stakeholders as well as banks have positive relations with bank's lending decision. Agreed with previous studies, the company's financial statement and company's credit history with banks are also significant determinants for lending decision. Whereas, the business environment seam unaffected lending decision as their relations is not significant..
재래식 된장의 여러 성분 중 어떤 성분들이 된장의 풍미에 기여하며, 어떤 성분조성이 재래식 된장의 맛을 내는데 최적인지를 알기 위하여 본 연구를 수행하였다. 재래식 된장(40표본)의 맛 성분을 분석하고 그 분석 결과와 관능검사 성적으로 주성분 분석 과 아울러 중회귀분석을 실시하였다. 감미, 지미, 염미, 고미, 산미들이 재래식 된장의 독특한 맛을 내는 구성성분들이었으며 맛에 대한 기여율은 각각 25.97%, 17.84%, 8.58 %, 7.79및 3.12%이었다.
We have been implemented simple statistical pattern recognition methods for harmful gases classification using gas sensors array fabricated by MEMS (Micro Electro Mechanical System) technology. The performance of pattern recognition method as a gas classifier is highly dependent on the choice of pre-processing techniques for sensor and sensors array signals and optimal classification algorithms among the various classification techniques. We carried out pre-processing for each sensor's signal as well as sensors array signals to extract features for each gas. We adapted simple statistical pattern recognition algorithms, which were PCA (Principal Component Analysis) for visualization of patterns clustering and MLR (Multi-Linear Regression) for real-time system implementation, to classify harmful gases. Experimental results of adapted pattern recognition methods with pre-processing techniques have been shown good clustering performance and expected easy implementation for real-time sensing system.
본 연구에서는 카셰어링 이용특성자료 및 GIS를 활용하여 입지특성과 관련된 도시 및 지역적 사회경제에 대한 DB를 구축하였으며, 주성분분석을 통해 잠재변수를 도출하였고 요인점수를 활용한 다중회귀분석을 통해 영향변수의 의미를 살펴보았다. 업무중심지역 및 역세권지역, 대학교인근지역에서의 활용도가 높았고, 특히, 전기차에 대한 관심도가 카셰어링 이용도에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 한편, 금융기관이 집중된 지역 및 영업용(택시)차량 배치가 많은 지역에서는 이용이 제한되는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과는 향후의 카셰어링의 활성화와 공유가치에 대한 시민의 이해도 향상과 소유에서 공유로의 발상전환에 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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