This study analyzed purchase behavior according to the risk perceptions when customers buy Cosmetics at Internet Shopping Malls. Participants were 232 women in their 20s and 30s with more than one buying experience at an internet fashion shopping mall. Data were analyzed using factor analysis, Cronbach's analysis, cluster analysis, one-way ANOVA and a Duncan test. Results were as follows. Firstly, five factors of risk perception were identified: These were the payment risk, service risk, quality risk, price risk and experience risk. Secondly, customers of internet shopping malls could be categorized into three groups: A low risk perception group, a payment risk perception group and a high risk perception group. Factor analysis showed significant differences between these groups( p<.001). Thirdly, purchase behavior based on the purchase standards, purchase items, information searching were investigated according to the different groups of risk perception of internet shopping malls and results again significant differences between groups (p<.05, p<.001).
본 논문은 도시유역의 최적 배수관망설계를 위한 위험도-안전도계수 관계를 설정하는 것이다. 배수관망의 신뢰도 분석을 위하여는 하수관의 용량과 하중을 결정하는 식을 구성하는 여러가지 매개변수들의 불확실성이 고려되어야 하며, 이에 따른 위험도를 결정하게 된다. 본 연구에서는 신뢰도 분석기법을 유역면적 $381,000m^2$인 성산 유수지 유역에 적용하였다. 하수관망의 용량을 결정하는 식으로는 Darcy-Weisbach식을, 하중을 결정하는 식으로는 합리식을 사용하였으며, 하수관의 용량과 설계유량과의 비로 나타나는 안전도계수를 구하여 이를 하수관망의 위험도와 상관시켰다. 이에 따라 재현기간별 위험도-안전도계수를 얻었으며, 이는 배수관망의 최적설계에 이용될 수 있다.
This study is to examine the workers' awareness of the safety in logistic centers. For that purpose, the exploratory factor analysis of workers' safety awareness in logistic centers was performed at first, and the 6 variables extracted from the factor analysis were then used to investigate the difference in intergroup awareness of the safety environment in the logistic centers. We administered a survey to 147 workers attending the logistic centers and collected data from them. The results of the study showed that the intergroup awareness of the safety environment turned out to be statistically different from each other in terms of working environment, safe behavior, work risk, safety knowledge and effort, risk justification and compromising attitudes. Experiences in industrial accidents influenced awareness of working environment, work risk and risk justification. The group who experienced accidents is more likely to feel risky and unsatisfied with working place, and their awareness toward risk justification was high as well. It was also observed that there exists awareness difference between manager group and worker group. The group who manages the working place showed more positive awareness of working environment, safe behavior, work risk, safety knowledge and effort, risk justification and compromising attitudes than the worker group. On the contrary, the worker group showed high recognition in risk of working place, and felt that they are willing to compromise on safety for increasing production. The scale of the logistic center produced negative influence on awareness of safety. The group in small logistic center showed the highest awareness in safety, whereas the group in large logistic center with more than 100 workers showed the highest awareness in risk. They are more likely to deviate from correct and safe work procedures due to over-familiarity with the job, as well. The findings suggest that there is a need for the safety management and education to change the workers' understanding and attitudes towards safety.
턴키계약방식(Design Build)은 설계시공 일괄계약방식으로 책임 한계가 보다 광범위하게 적용되어 프로젝트 수행 초기 설계 단계부터 설계비 부담 증가 등 일반 분리발주공사 보다 리스크 발생율이 높은 실정이다. 따라서 이번 연구에서는 턴키계약프로젝트에서 리스크요인의 분석 및 정량적 평가 방안을 연구하였다. 이 번 연구는 프로젝트참여자로부터 수집한 설문조사자료를 이용하여 통계분석을 수행한 결과 총145개의 리스크변수중 전체 참여자 그룹이 동의하는 DB프로젝트에서의 리스크변수는 25개로 나타났다. 요인분석을 통하여 이를 8가지 리스크요인으로 함축할 수 있었으며 이중 3가지 요인인 건설현장관련, 계약관련 및 설계관련 리스크요인이 72%의 가중치를 나타내었다. 리스크변수 및 리스크요인에 따른 가중치와 결합확률을 이용하여 리스크요인에 기인한 추정손실의 크기를 전체공사비에 대한 백분율로 추정한 결과 약 6%로 나타났고, 리스크 요인상호영향을 고려하면 약 10%를 나타나 리스크대응을 위하여 전체공사비의 약 6%~10%의 예비비를 계상할 필요가 있는 것으로 나타났다.
In order to seek out methods to reduce safety accidents caused by construction machinery and equipment, this study collects data about safety accidents and draws main risk factors by construction from the data, through SNA. It aimed to suggest safety management points to be used in future construction fields, by analyzing risk index of such factors. The finding can be summarized: First, Backhoe Bucket is the risk factor for crash accidents of average workers in earth works; boring machines-maintenance is the risk factor for fall accidents of construction machinery operators in foundation works; bending machine-reinforcing rod processing is the risk factor for jamming accidents of reinforcing rod engineers in frame works; and mobile crane-hook is the risk factor for crash accidents of average workers in lifting works. Second, works can be arranged in turn, according to the risk index: earth, lifting, frame and foundation works. Risk factors can be also arranged according to the risk index: Backhoe in earth works, pile drivers in foundation works, bending machines in frame works and mobile cranes in lifting works. This study has some limits, in that it only analyzed main machinery/equipment, among various kinds of them, for earth, foundation, frame and temporary works (lifting works) and used data collected over three years. Therefore, it is necessary to conduct an analysis using big data, by collecting additional data about a lot of machinery/equipment in future construction fields.
The statistical regression model is one of the most frequently used clinical analysis methods. It has basic assumption of linearity, additivity and normal distribution of data. However, most of biological data in medical field are nonlinear and unevenly distributed. To overcome the discrepancy between the basic assumption of statistical model and actual biological data, we propose a new analytical method based on artificial neural network. The newly developed multilayer perceptron(MLP) is trained with 120 data set (60 normal, 60 patient). On applying test data, it shows the discrimination power of 0.76. The diabetic risk factors were also identified from the MLP neural network model and the logistic regression model. The signigicant risk factors identified by MLP model were post prandial glucose level(PP2), sex(male), fasting blood sugar(FBS) level, age, SBP, AC and WHR. Those from the regression model are sex(male), PP2, age and FBS. The combined risk factors can be identified using the MLP model. Those are total cholesterol and body weight, which is consistent with the result of other clinical studies. From this experiment we have learned that MLP can be applied to the combined risk factor analysis of biological data which can not be provided by the conventional statistical method.
The specific purpose of this study is to develop the numerical guide for the cost-benefit analysis of ORE ($/person-Sv reduction) to meet the criterion of ALARA in the design stage of the KNGR. In deriving the guide, the risk factor which is defined by the risk to unit collective radiation exposure dose (deaths/person-Sv) and the monetary value of human life ($/death) are required. The risk factor has been estimated from various clinical data accumulated for a number of years and continuously modified. And the monetary value of human life is usually quantified using the human capital approach. In this study, the risk to radiation exposure perceived by a group of people is investigated through an extensive poll survey conducted among university students in order to modify the existing risk factor for radiation exposure. And in evaluating the monetary value of human life, the QOL factor is introduced in order to incorporate the degree of public welfare or quality of life. As a result of study, a value within the range of 151, 000~172, 000 dollars per person-Sv reduction is recommended as the appropriate interim numerical guide for cost-benefit analysis of ORE to meet the criterion of ALARA in the design stage of the KNGR. A poll survey was also conducted in order to see whether the public acceptance cost of nuclear power should be incorporated in developing the guide, and the result of study shooed that such a cost does not need to be considered.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.103-110
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2022
In the era of the 4th Industrial Revolution, smart technology being considered to improve productivity breakthroughs is in the spotlight as a means to replace traditional construction technology in the construction industry. However, various problems are occurring in construction sites using smart technology and causing negative impacts on construction projects. Therefore, the objective of this study is to identify risk factors that occur when smart technologies are used in construction projects. To achieve this purpose, this study investigated the difficulties at construction projects using smart technology, and risk factors were derived based on site surveys and literature. The risk factors were measured by experts, and then a total of 19 risk factors was derived by exploratory factor analysis. As a result, risks were classified as 5 factors, the institutional factor is the most difficult response, and the government needs anticipative system improvement and a long-term plan. The research findings provide practical implications for construction experts trying to apply smart technology in construction sites and construction policy-makers to revitalize smart technology.
This paper was studied about the aging judgment method by ultraviolet rays image to happen in electric power equipment using ultraviolet rays camera. We established the aging judgment method as follows; 20% within of risk factor of insulation state of electrical facility that ultraviolet rays image does not show is "good or recognition". 30$^{\sim}$50% within of risk factor is "check", 50$^{\sim}$60% within of risk factor is "inspection" and 60% above of risk factor is "replacement". This method will be utilized for the inspection about electrical facilities.
The purpose of this study was to identify characteristics and consumer attitude on purchasing apparel through Cable TV home-shopping. The questionnaire was administered to 4y5 May through September in 1996 and the data were analyzed by using frequency, factor analysis, crosstab, 1-test, ANOVA, MANOVA, scheffe with utilizing SPSS/PC+ The results of this study were as follows: 1. The most favorite media in purchasing apparel through home-shopping was Cable TV in all over ages except 50's. Women showed Cable TV the most interested, whereas men showed printed media and computer on-line shopping as home shopping media. 2. Home-shopping favor in region' was higher than that of Seoul. In the degree of favor, college students showed the highest, followed by part time employees, housewives and full time employees. Those who lived individual houses in other than Seoul area showed higher purchasing intention. 3. Sweater item was shown as the highest purchasing interested item and coat/business suit items were shown as lower among 10 different apparel items. 4. Five dimensions of Perceived benefits of apparel purchasing through Cable TV were derived by factor analysis such as variety of merchandise information, purchase convenience, efficiency, saving time, and convenience of physical inactivity. The convenience of physical inactivity showed the most important benefit through Cable TV home-shopping. Perceived risk of apparel purchasing through Cable TV was factor analyzed as merchandise related risk, size and appearance related risk, delivery related risk, TV watching related risk, and unplanned purchasing related risk. The sixte and appearance related risk was shown as the highest risk.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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