A freight forwarder plays an important role in global trade and logistics by connecting worldwide nodes such as shippers, ports, and airports. Most freight forwarders in Korea are small and do not provide a sophisticated and professional service. This study aims to develop a strategy for Korean freight forwarders to the world-class 3PLs which they have to establish the strategy on how shippers select their freight forwarders. We conducted a higher-order factor analysis using the PLS-SEM techniques on the SmartPLS program to confirm the importance and significance of each factor, while considering relevant previous research. The findings suggested that shippers chose their freight forwarders for international logistics activities primarily by the reliability and forwarder service factors. Therefore, freight forwarders in Korea have to strengthen confidence and widen their service to shippers in order to become leading logistics companies.
The SIFT method is well-known for robustness against various image transformations, and is widely used for image retrieval and matching. The SIFT method extracts keypoints using scale space analysis, which is different from conventional keypoint detection methods that depend only on the image space. The SIFT method has also been extended to use higher-order scale space derivatives for increasing the number of keypoints detected. Such detection of additional keypoints detected was shown to provide performance gain in image retrieval experiments. Herein, a sigma based normalization method for keypoint detection is introduced using higher-order scale space derivatives.
Although the methodological literature is replete with advice regarding the development and validation of multi-item scales based on reflective measures, the issue of index construction using formative measures has received little attention. The aim of this paper is to enhance researchers' understanding of formative measures of high-order factor and assist them in their index construction efforts. This article is also to provide some insights into the nature of formative indicators for researchers to reach an informed choice as to the appropriate high order formative measurement model for their needs. We first provide a brief background on formative indicators, drawing from the limited and fragmented literature on the topic. Next we give an example of constructing an index based on actual survey data and highlight the procedures used to assess its quality. We conclude the article with some thoughts about the use of indexes in empirical studies.
The purpose of this study is to construct the evaluation model for the major science research facilities and equipments to enhance the competitiveness of the science and technology and also to test the reliability and validity of the model. To achieve the purposes, this study theoretically reviews the concept of the major science research facilities and equipments and their characteristics. Through a review of literature, this study draws 11 criteria for evaluating the priorities of the major science research facilities and equipments. These criteria are categorized as two dimensions - 'science & technology' and 'national policy'. The dimension of science & technology includes scientific importance, technological readiness, utilization rate, common utilization rate, and ability of management and operation. The national policy dimension contains degree of correspondence with national science development, imperativeness of national policy, science and technical effectiveness, economic and industrial effectiveness, responsiveness of research demand, and equity among the related institutions. The competitiveness of the science and technology consists of these two dimensions. The evaluation model is established on the framework of criteria. The 18 major science research facilities and equipments are selected through a series of Delphi. The survey of experts (BT, ET, IT, NT and ST) is also implemented to evaluate the 18 major science research facilities and equipments by 11 criteria. The overall results indicate that the reliability and validity of the model are good. The reliability tests show that the five indicators of science & technology and the six indicators of national policy have high internal consistencies. The confirmatory factor analyses reveal that the two constructs - 'science & technology' and 'national policy' - have high convergent and discriminant validity. The correlational analyses also show that the criteria-related validity between them is high. Furthermore, the results of higher order factor analysis indicate that the fit indices of the model are high and suggest a good fit to the data. Based on these findings, the policy implications of the model are discussed.
As a way to gather diverse information required for everyday living, the importance of social networks has been growing. Social network services have been spreading rapidly because of diffusion of the Internet, evolution of social network sites, and recognition of the importance of social networks. Recently, the social network service has been evolved based on a new paradigm, Web 2.0, pursuing participation and openness. Following the adoption of Web 2.0 technologies, the social network service allows users to make and maintain new relationships in a more convenient way. Users of the social network service tend to reveal their personal information, and share their ideas and content with other people; in the process they become aware of their existence, feel satisfaction with life and exert influence to others as a member of the society. This study uses higher order factor analysis to analyze factors that affect the intention of using the social network service. A research model was developed with second-order factors including perceived social presence, perceived gratification and perceived social influence. First-order factors are grouped by technical, individual and social factors. Smart PLS 2.0 was used to conduct empirical analysis. The analysis results supported the validity of the research model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.1
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pp.67-74
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2017
This paper analyzes the causal relationship from climate to international grain prices. Although climate is an important factor affecting the grain markets, it has been restrictively considered in previous studies analyzing the causal relationship of international grain prices. In this paper, monthly data from May 1987 to 2013 is used for the causal analysis in which the sea surface temperature (SST), a representative global climate variable, and the international prices of wheat, corn, and soybean, the world's three major crops, are considered. The test method is the parametric version of the nonparametric test for causality in high-order moments suggested by Nishiyama et al. (2011). The results show that the climate causes in the first moment the prices of all the three grains and causes in the second moment the prices of corn and soybean, but does not cause in the third moment any of the three grain prices.
Kim, Kyo-Heon;Choi, Hoon-Seok;Kwon, Sun-Jung;Ryong, Joung-Soon
Korean Journal of Health Psychology
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v.14
no.3
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pp.511-529
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2009
The purpose of this study was to develop and validate Korean Game Addiction Scale for children and adolescents. Data from a representative sample of 3,115 children and adolescents residing in Korea were analyzed to identify the factor structure and reliability of the scale. In addition, criterion-related evidence of validity (concurrent and convergent) was examined. Consistent with our theoretical assumptions, the Korean Game Addiction Scale revealed a stable higher order factor structure (second order-one factor, first order-seven factors), and the reliability of the scale was high (average Cronbach's alpha = .84, six week test-retest reliability = .75). The scale was also showed high levels of concurrent and convergent validity. Implications of the findings and directions for future research on game addiction are discussed.
This study applied the statistically significant factors to the short-run model in the existing nonlinear long-run equilibrium relation analysis for the forecasting of maritime economy using the mixed cycle model. The most common univariate AR(1) model and out-of-sample forecasting are compared with the root mean squared forecasting error from the mixed-frequency model, and the prediction power of the mixed-frequency approach is confirmed to be better than the AR(1) model. The empirical results from the analysis suggest that the new approach of high-level mixed frequency model is a useful for forecasting marine industry. It is consistent that the inclusion of more information, such as higher frequency, in the analysis of long-run equilibrium framework is likely to improve the forecasting power of short-run models in multivariate time series analysis.
We empirically investigate the option leverage property that should be priced under much more general conditions than the Black-Scholes assumptions and the option redundancy property that is based on the assumption that the underlying asset price follows a one-dimensional diffusion process and examine the systematic risk factors implied in the return dynamics of KOSPI 200 index options. We find that the option leverage pattern is similar to the theoretical result but the options are not redundant securities and in the nonlinear structure of option payoffs, the traders of KOSPI 200 index options price the systematic higher-moments and the negative volatility risk premium significantly affects delta-hedged gains, even after accounting for jump fears. But the empirical evidence on jump risk preference is less conclusive.
Park, Joo Yeon;Lee, Chung Hun;Park, Byung C.;Lee, Choong C.
The Journal of Society for e-Business Studies
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v.22
no.2
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pp.79-98
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2017
Understanding the consumer-brand relationship in the IT market from the "emotional" or "love" perspective requires an urgent research effort to fully comprehend IT consumers beyond brand loyalty. This study introduces and attempts to empirically validate the concept and measurement of "Lovemarks," which capture the emotional relationship between consumers and IT brands, especially smartphone brands. Having a second-order confirmatory factor analysis for three different smartphone brands, this study extracted 18 final items with six constructs of mysteriousness, sensuality, intimacy, performance, trust, and reputation. The results indicate that the Lovemarks are psychometrically valid and reliably measure the emotional interaction of consumers and IT brands beyondbrand loyalty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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