The purpose of this study was to investigate the The effect of fashion consumer's need for uniqueness in their clothing purchase behavior and switching intention. A total of 332 cases were included as the subjects of this study and a survey method was used. The data were analyzed by factor analysis, reliability analysis, t-test and multiple regression analysis using the SPSS 22.0 statistical program. The results were as follows. 1. The 3 dimensions (creative choice, unpopular choice, and avoidance of similarity) were extracted from the consumer's need for uniqueness and consumer divided high uniqueness group, middle uniqueness group, low uniqueness group. 2. The 3 factor (esthetic, functional, practical) were extracted from the clothing selection criteria. The three group had a significant difference in clothing selection and switching intention. Aesthetic factor and practical factor were the highest in high uniqueness group. 3. The need for uniqueness has influence on the aesthetic factor and practical factor. The creative choice factor had positive effect on the aesthetic and practical factor, yet unpopular choice factor had negative effect on the practical factor. The need for uniqueness and aesthetic factor has positive influence on brand switching intentions. 4. There was difference in unpopular choices factor by gender. A monthly average expenditure on fashion products had a significant difference in three kind of need for uniqueness. Results of this study provide a basis understand need for uniqueness and their effect on consumer behavior.
Fani I. Gkountakou;Anaxagoras Elenas;Basil K. Papadopoulos
Earthquakes and Structures
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v.24
no.6
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pp.429-437
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2023
This paper studied the prediction of structural damage indices to buildings after earthquake occurrence using Multiple Linear Regression (MLR) and Fuzzy Linear Regression (FLR) methods. Particularly, the structural damage degree, represented by the Maximum Inter Story Drift Ratio (MISDR), is an essential factor that ensures the safety of the building. Thus, the seismic response of a steel building was evaluated, utilizing 65 seismic accelerograms as input signals. Among the several response quantities, the focus is on the MISDR, which expresses the postseismic damage status. Using MLR and FLR methods and comparing the outputs with the corresponding evaluated by nonlinear dynamic analyses, it was concluded that the FLR method had the most accurate prediction results in contrast to the MLR method. A blind prediction applying a set of another 10 artificial accelerograms also examined the model's effectiveness. The results revealed that the use of the FLR method had the smallest average percentage error level for every set of applied accelerograms, and thus it is a suitable modeling tool in earthquake engineering.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.5
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pp.111-117
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2016
The purpose of this study is to analyze the changes in turnover intention according to the level of Burn out and the mediating effect in fire officer. Higher levels of emotional labor and turnover intention resulted in higher levels of burn out(p<0.05). We used the logistic regression analysis to compare change of turnover intention according to the level of burn out. In logistic regression analysis, largest mediating factor were working days per week, the number of moving case per a day, physical condition, emotional labor and the odds(Likely to with high turnover intention) was down by 38.9% after adjustment for mediating factors. The results of this study indicate that emotional labor was negatively impact on burn out in fire officer. To reduce the burn out and the turnover intention, it is necessary to do more efforts to improve work environment (working days per week, the number of moving case per a day and emotional labor) and management personal factor(physical condition) for the fire office should be made to reduce such negative effects.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.2
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pp.77-86
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2004
In general, small-sized neural networks, even though they show good generalization performance, tend to fail to team the training data within a given error bound, whereas large-sized ones learn the training data easily but yield poor generalization. Therefore, a way of achieving good generalization is to find the smallest network that can learn the data, called the optimal-sized neural network. This paper proposes a new scheme for network pruning with ‘impact factor’ which is defined as a multiplication of the variance of a neuron output and the square of its outgoing weight. Simulation results of function approximation problems show that the proposed method is effective in regression.
This study aims to find the determining factors for apartment rental prices by using Stepwise Multiple Regression Analysis. In the process, differences among the groups and multicollinearity and correlation between the variables are examined using analysis of variance(ANOVA), correlation analysis and factor analysis. The comprehensive analysis of reliability of the variable and comprehensivization ensure objectivity. For this analysis, the characteristics of the determining factors for apartment rental prices by sub-regions in Seoul are as follows : First, the housing supply rate appears center of the central and the southwest region is influenced by the cultural and ecological environment, convenience, the size of the complex and reputation of the developer. Second, the northeast region is generally influenced by the regional economy, housing size, the density of the complex, well-known construction companies and relevant variables of individual housing and the density of the complex, physical and social environment, reputation of the developer, local economy and housing size. Lastly, the southeast region appears to be influenced by the local economy, the density of the complex, housing size and the educational environment.
The object of this study is to understand the psychological factor of the worker on safety and recommend the experimental factor of safety education program. The following are the methods of this study. We analyzed the statistical data from survey to workers(N=139) about the psychological factor on safety. The survey consisted of 34 questions about 4 factors like private external characteristic, psychological characteristic, characteristics on behavior, and experience and reason of disaster. As the result of the analysis of the multi regression model on the base of correlation of each of the major factors, psychological health, effort on practicing, and satisfaction on their life were the variables with high influence on the safety mind of workers. So, it is good safety strategy for effective working to maintain healthy life with optimistic minds, and try to practice actively as usual. After considering the result, for the development of safety education program for working, we have to consider psychological factors of our workers that influence their safety and try to improve the experimental education opportunity, and it will be effective.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.32
no.1
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pp.57-68
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2004
The purpose of this paper is to discover the Image and Visual Preference of the Environmental Sculpture in Urban Streetscape. For this, the analysis was preformed by the data obtained from questionnaires and from the photos of the environmental sculptures scene. The landscape image was analyzed by the factor analysis algorithm. The level of visual preference was measured by a slide simulation test, and this data was analyzed by multiple regression. The results of this study can be summarized as follows: The visual preference of the environmental sculpture has been evaluated to average 4.03 on a scale of 7 Landscape slides No. 11 and No.5 were ranked more highly for visual preference. Factors formulating the landscape image were found to be 'beauty', 'orderliness', 'emotion', and 'formation'. By using the control method for the number of factors, T.V., were obtained as 63.0%. For all experimental landscape slides, the factor of orderliness was found to be the main factor determining the visual preference. The 4 factors for visual preference were analyzed by regression as follows: Visual Preference = 3.996 + 0.341(FS1) + 0.595(FS2) + 0.222(FS3) + 0.011(FS4), R-Square = 0.520.
This study is to develop a viable measurement tool of crowdedness in restaurants. First, to measure customer’s awareness of crowdedness related to each different environmental factor in a restaurant, 49 factors of crowdedness awareness were selected based on the previous studies and then properties of each factor affecting customer’s satisfaction for crowdedness were analyzed. To analyze effects of each factor upon the satisfaction rate, a Multiple Regression Analysis was conducted with the crowdedness awareness as an independent variable and satisfaction of crowdedness as a dependent variable. The results showed that when an analysis of the environmental factors in the crowdedness awareness was conducted in an effort to develop a measurement tool of crowdedness awareness in restaurants, that would be fit for the domestic food service market, based upon 49 factors of restaurant environment. Focusing on expectation and satisfaction rate, it was found that rating the satisfaction level would be a much more effective tool to measure crowdedness awareness because satisfaction rate appeared to be more closely related to the awareness than the results obtained from the Multiple Regression Analysis with a difference between expectation and satisfaction scores as an independent variable.
Kim, Min-Suk;Kim, Yong-Suk;Min, Hyun-Gi;Kim, Jeong-Gyu;Koo, Namin
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.50
no.3
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pp.179-186
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2017
This study was conducted to identify characteristics of domestic pine forest soils and to elucidate major soil influencing factors for natural regeneration. We analyzed the physico-chemical characteristics of the soil samples collected from 23 pine forests and confirmed the similar results with the forest soil characteristics. Soil pH, organic matter content, total nitrogen, exchangeable Ca, silt content, and exchangeable Al were selected as the major soil factors among the exposed soils through 10 days of pine seedlings exposure and cultivation experiments and statistical analysis. Multiple regression analysis showed that soil pH had a positive effect on specific root length (SRL) of red pine seedlings and exchangeable Al was a significant factor affecting negative change in SRL. Taken together, the reduction of exchangeable Al by soil pH adjustment would be helpful for natural regeneration by restoring the forest and improving the fine root and root integrity of pine seedlings. Therefore, soil pH and exchangeable Al could be recommended as a major soil factor to be carefully considered in the monitoring and management of soil in pine forests that need to be renewed in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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