Purpose: This study aims to explore the effects of government's value intervention messages on the prevention and control of infectious disease in the risk communication process in terms of goveremnt policy response to COVID-19 from the mismatch message perspective, and draws the relevant implicaitons. Due to the infeciton spread, some people point out that depression caused by COVID-19 is because of wrong signals of the government and infectious disease prevention and control authorities, namely value intervention messsages. Research design, data and methodology: This study examined the epidcmic situation through message deails regarding the effects of government's mismatch messages on prevention and control of infectious disease and the resulting phenomena. Results: People's lives are under serious threat overall, so the declaration of the end of COVID-19 is almost impossible unlike MERS. Economic downturn due to foreced prevention and control regulaitons of COVID-19, mistruct of social distancing, fatigue on mismatch messages, and moral hazard on the awareness of prevention and control of infectious disease are negative phenomena to risk communiaiton on COVID-19. Conclusions: This study investigated the government authorities' policy sending wrong signals due to mismatching of the reality at this point in time for infectious disease prevention and control from the risk communicaiton perspectrive.
Purpose: The purpose of this research is to identify and design a model for the integration between marketing and supply chain management (SCM) of technopreneurship-based souvenirs MSMEs to fulfil customer value creation. Research design, data and methodology: This research method uses the system development life cycle method. This study draws its insights and conclusions from a literature review in several fields followed by an interactive research approach that helps identify, validate, and implement a theoretical framework so that the modelling results can be adopted in applicative manner for souvenir MSMEs. Result: Implementing the "G-ASPOO-L" supply chain management integration model based on technopreneruship to fulfil value creation in the 5.0 society era created three perspectives: an inter-functional perspective, a process perspective, and an integrated business concept perspective. The supply chain management involves enterprise integration, strategic customer integration, strategic supplier integration, and marketing strategy integration. Conclusion: The proposed model framework leads to managerial problems of supply chain management strategy, which urgently requires an interaction approach that challenges the traditional view of demand creation and implementation of supply chain management to fulfil value creation. This research leverages existing knowledge and advances our understanding of the strategic integration issues companies face in digital-based competition.
Purpose: Virtual reality is a unique technology to distribute data and demonstrates user's understanding towards complex products. The objective of this research is to investigate the impact of virtual reality on real world purchase intention of automotive cutting tools in Thailand's exhibitions. Hence, the research framework was constructed by telepresence, perception narrative, authenticity, trustworthiness, functional value, aesthetics, and purchase intention. Research design, data and methodology: Samples were collected from 500 visitors who participated in the selected top two metalworking exhibitions. Mix sampling approach is applied by using non-probability sampling methods of purposive or judgmental sampling, quota sampling, and convenience sampling method, respectively to reach target samples. Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Model (SEM) were used to analyze and confirm goodness-of-fit of the model and hypothesis testing. Results: The results indicate that authenticity, functional value, and trustworthiness induced higher experiential value towards purchase intention. Those variables are stimulated by telepresence and perception narrative towards VR experience. Conclusions: Consumer's purchase intention towards VR experience on engineering cutting tools rely on consumer's sense of authenticity, trustworthiness, and functional value. Hence, marketing practitioners in automotive companies are encouraged to develop VR which focusing on significant factors to enhance consumers purchase intention.
This study focuses on the separation effect analysis of rainfall data for 2-parameter log-normal, 3-parameter log-normal, type-extreme value, 2-parameter gamma, 3-parameter gamma, log-Pearson type-III, and general extreme value distribution functions. Difference in the relationship between the mean and standard deviation of skewness for historical data and relations derived from 7 distribution functions are analyzed suing the Monte Carlo experiment. The results show that rainfall data has the separation effect for 6 distribution functions except 3-parameter gamma distribution function.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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한국지하수토양환경학회 2001년도 총회 및 춘계학술발표회
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pp.73-76
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2001
We have simulated the effect of fracture characteristics on reduction of effective permeability of the fractured rocks due to in-situ bacteria growth. A nutrient is injected continuously for growth of in-situ bacteria. We used a power law for fracture length distribution and a fBm for fracture aperture spatial distribution. The results show that in-situ bacteria growth reduces the Permeability hyperbolically, but the porosity of backbone fracture does not change significantly. It shows that reduction of the permeability proceeds at faster speed for smaller value of length exponent(a) and for larger value of Hurst exponent(H). The fracture length distribution has stronger effect on speed of reduction than the aperture spatial distribution. The time needed to reduce permeability is inversely proportional to the hydraulic gradient.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권3호
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pp.302-308
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2014
In this paper, a detailed investigation of the random vibration test is presented for strapdown inertial navigation systems (INS). The effect of the random vibration test has been studied from the point of view of navigation performance. The role of distribution functions and RMS value is represented to determine a feasible method to reject or reduce vibration related error in position and velocity estimation in inertial navigation. According to a survey conducted by the authors, this is the first time that the effect of the distribution function in vibration related error has been investigated in random vibration testing of INS. Recorded data of navigation grade INS is used in offline static navigation to examine the effect of different characteristics of random vibration tests on navigation error.
These studies had performed a plans for preservation and distribution of Ilex cormuta community Mt. Keumsung($35^{\circ}05'\;N,\;126^{\circ}04'\;E$) in Naju, Chonnam from Arpil, 1997 to October by Braun-Blanquet' method(1964). According to the vegetation table of community, the plant communities of the investigated sites were classified Ilex corunta-Trachelospermum asiaticum var. intermedium commnity. Now there still remains the natural environment to be developed in coast district around the riverside distributing Ilex cornuta Lindl., so it has scientifically high value to predict change of the ecosystem and preserve the community distribution. It needs plan for preservation high value to predict change of the ecosystem and preserve the community distribution. It needs plan for preservation
It is well known that the spacings, the differences of two successive order statistics, in a random sample of size n from a distribution function F are independent and exponentially distributed if F is itself the exponential distribution. In this paper we obtain an asymptotically similar result on a fixed number of upper spacings as n .to. .infty. for a general F under the assumption that F is in the domain of attraction of some extreme value distribution. For a heavy or short tailed F, appropriate log transformations of the sample should be proceded to get the result. As a by-product, we also get that each upper spacing diverges in probability to .infty. and converges in probability to 0 as n .to. .infty. for a heavy and short tailed F, respectively, which is fully expected.
Weibull distribution is a conspicuous distribution known for its accuracy and its usage for wind energy analysis. The two and three parameter Weibull distributions are adopted in this study to fit wind speed data. The daily mean wind speed data of Ennore, Tamil Nadu, India has been used to validate the procedure. The parameters are estimated using maximum likelihood method, least square method and moment method. Four statistical tests namely Root mean square error, R2 test, Kolmogorov-Smirnov test and Anderson-Darling test are employed to inspect the fitness of Weibull probability density functions. The value of shape factor, scale factor, wind speed and wind power are determined at a height of 100m using extrapolation of numerical equations. Also, the value of capacity factor is calculated mathematically. This study provides a way to evaluate feasible locations for wind energy assessment, which can be used at any windy site throughout the world.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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제7권2호
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pp.1-8
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2011
In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure non-homogeneous Poisson process models presented and the life distribution applied extreme distribution which used to find the minimum (or the maximum) of a number of samples of various distributions. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than automatic error that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a numerical example of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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