Journal of Information Technology Applications and Management
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제17권1호
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pp.127-139
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2010
Customer behavior pattern discovery is the fundament for conducting customer oriented services and the services management. But, the composition, need, interest and experience of customers may be continuously changing, thereof lead to the difficulty in refining a stable description of their consistent behavior pattern. This paper presented a new method for the behavior pattern discovery from a changing collection of customers. It was originally inspired from the swarm intelligence of ant colony. By the adaptive clustering, some typical behavior patterns which reflect the characteristics of related customer clusters can extracted dynamically and adaptively.
The purpose of this study is to analyze housewives’ cognition, usage, and management behavior of credit cards according to home management behavior pattern. The sample of this study was selected from the housewives’ living in Seoul who has credit cards. After class-analyzation of the sample, 523 out of 612 repondents were finally selected data. The data were analyzed by the statical methods such as frequency, mean, percentile, Factor Analysis, t-test, ANOVA, Duncan’s multiple range test, Person’s Correlation, and Multiple Regression Analysis through the SAS program package. The major findings of this study are as followers : First, housewives’ usage and management behavior of credit cards was a positive relationship between home management behavior pattern. Second, housewives’ cognition of credit cards showed a significant positive relationship with usage and management behavior of credit card. Third, the most influencial variables on housewives’usage and management behavior of credit cards were their value and home management behavior pattern.
This study aimed at providing basis data to understand homemanagement by patterning of the life styles of housewives and by analysing the disposition of homemanagement behavior and characterstics of the behavior pattern to the difference of the life style patterns of housewives. The result can be summarized as follows: 1. By utilizing factor analysis and cluster analysis, the life style types of housewives were classified into 4 types, namely, self-fulness type (28.4%), negative stagnation type (22.7%), fashion-convenience type (23.3%), innovation-urging type (25.6%). 2. The life style types of housewives which were classified, differed significantly according to all of the demographic variables except family size variable. 3. The disposition of homemanagement behavior which were classified into inner-directed type and other-directed type, differed significantly according to the husband's age variable. 4. The patterns of homemanagement behavior which were classified into market pattern and service pattern, differed significantly according to the all of the demographic variables. 5. The disposition and the pattern of homemanagement behavior differed significantly according to the life style types of housewives.
BACKGROUND/OBJECTIVES: As the prevalence of chronic diseases has risen, the need for straightforward diagnostic tools for monitoring nutrition status to improve nutrition counseling and disease prevention has likewise increased. This study developed an easily usable dietary behavior pattern diagnosis checklist and investigated its correlation with dietary quality index. SUBJECTS/METHODS: A draft dietary pattern evaluation tool was generated by analyzing previous studies. The draft questionnaire comprised 61 questions for assessing dietary habits. A survey was administered to 320 adults (19 to 64 years old) using the dietary pattern evaluation tool and 24-hour-recall method between March and May of 2014 in Jeonbuk province and the metropolitan area. Principal component analysis with varimax rotation was performed to identify dietary behavior patterns. Nutritional analysis was conducted using CAN-Pro 4.0, and the Diet Quality Index-International (DQI-I) was calculated to assess dietary quality. The correlation between dietary pattern scores and DQI-I scores was also analyzed. RESULTS: The factor analysis resulted in a total of 34 questions mapped to four main dietary behavior patterns: "high fat and calorie" pattern (12 questions), "overeating/binge" pattern (nine questions), "dietary impulse" pattern (eight questions), and "unbalanced food intake" pattern (five questions). The four dietary behavior patterns were negatively correlated with DQI-I adequacy and total scores (P < 0.01). CONCLUSIONS: The dietary pattern evaluation tool developed in this study can be used to diagnose a client's dietary behavior problems and is available as a nutrition counseling tool in the field.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권1호
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pp.73-88
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2022
This exploratory study aims to understand the potential of log data analysis and expand its utilization in user research methods. Transaction log data are records of electronic interactions that have occurred between users and web services, reflecting information-seeking behavior in the context of digital libraries where users interact with the service system during the search for information. Two ways were used to analyze South Korea's National Digital Science Library (NDSL) log data for three days, including 150,000 data: a log pattern analysis, and log context analysis using statistics. First, a pattern-based analysis examined the general paths of usage by logged and unlogged users. The correlation between paths was analyzed through a χ2 analysis. The subsequent log context analysis assessed 30 identified users' data using basic statistics and visualized the individual user information-seeking behavior while accessing NDSL. The visualization shows included 30 diverse paths for 30 cases. Log analysis provided insight into general and individual user information-seeking behavior. The results of log analysis can enhance the understanding of user actions. Therefore, it can be utilized as the basic data to improve the design of services and systems in the digital library to meet users' needs.
The Event-B design pattern is an excellent way to quickly develop a formal model of the system. Researchers have proposed a number of Event-B design patterns, but they all lack formal behavior semantics. This makes the analysis, verification, and simulation of the behavior of the Event-B model very difficult, especially for the control-intensive systems. In this paper, we propose a novel method to transform the Event-B synchronous control flow design pattern into the labeled transition system (LTS) behavior model. Then we map the design pattern instantiation process of Event-B to the instantiation process of LTS model and get the LTS behavior semantic model of Event-B model of a multi-level complex control system. Finally, we verify the linear temporal logic behavior properties of the LTS model. The experimental results show that the analysis and simulation of system behavior become easier and the verification of the behavior properties of the system become convenient after the Event-B model is converted to the LTS model.
게임플레이 행동분석은 개발자가 설계한 게임레벨에 대한 플레이어의 경험을 게임레벨 디자인 단계에 적용하기 위해 필요하다. 플레이어의 경험수준에 따라 차이를 보이는 플레이행동을 분석하는 방법은 크게 수치적 데이터를 기반으로 한 컴퓨팅적 접근과 휴리스틱 분석기법을 통한 HCI적 접근으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 FPS게임의 레벨디자인 패턴에 대한 플레이어의 행동을 분석하기 위해 2가지 분석방법의 장점을 복합적으로 활용하여 12종의 주류행동을 코드화 하고 5종의 행동패턴으로 단순화 하였다. 또한 게임플레이 시간에 따른 행동패턴의 흐름을 직관적으로 비교하기 위해 최적화된 시각화방법을 제시하였다.
Objectives: The study was conducted to investigate the relationship between several stress measures in everyday life, emotional eating behavior, and dietary pattern (snacks, fatty foods, sweet beverages, fruits and vegetables) in school-aged children. Methods: One hundred and ninety-four students of an elementary school located in Seongnam City participated in the study. The students responded to the survey questionnaire by self-report, which consisted of items regarding general characteristics, height, weight, dietary habits, frequency of consuming healthy (fruits and vegetables) and unhealthy foods (snacks, fatty foods, and sweet beverages), emotional eating behavior, and daily stress. Correlational analysis was performed to examine the relationship between stress, emotional eating behavior, and dietary pattern, and Poisson and logistic regression analyses were conducted to investigate the effects of stress on dietary pattern. Results: Positive correlations were found between all stress factors and emotional eating behavior and between the friend and personal factor (one of the stress factors) and the consumption of sweet beverages. The frequency of consuming sweet beverages was 2.6 times higher in the high stress group than in the low stress group (95% CI). Conclusions: Children's daily stress was associated with emotional eating behavior and undesirable dietary pattern such as consumption of sweet beverages.
일부 종합병원에 근무하는 간호사들의 A형 행동유형과 피로자각증상과의 관련성을 검토하고자 일부 종합병원에서 근무하는 간호사 306명을 대상으로 2011년 5월 1일부터 6월 30일까지의 기간 동안에 구조화된 무기명 자기기입식 설문지(self-administered questionnaire)를 이용한 설문조사를 하였다. 연구결과, 조사대상자의 A형 행동유형의 분포는 A형 행동유형군이 50.7%, B형 행동유형군이 49.3%이었으며, 피로자각증상의 분포는 정상군이 76.8%, 고위험피로군이 23.2%이었다. A형 행동유형에 따른 피로자각증상의 분포를 보면, 피로자각증상이 정상인군은 B형 행동유형군이 높은 반면, 고위험피로군은 A형 행동유형군이 유의하게 높았으며, A형 행동유형은 피로자각증상과 유의한 양의 상관관계를 보였다. 또한 B형 행동유형군보다 A형 행동유형군에서 고위험피로군에 속할 위험비가 유의하게 상승하였다. 위와 같은 결과를 볼 때 A형 행동유형군은 B형 행동유형군보다 피로자각증상이 유의하게 높은 것을 알 수 있었다. 향후 다양한 연구대상에 대한 A형 행동유형과 피로자각증상과의 관련성에 대한 지속적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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