This Study aims at identifying factor and variables which have significant effects on user satisfaction with recreational resources and facilities in Juwang National Park and there-by establishes indicies of planning and / or management of the park. To test the causal models of this research, the data was gathered by self-administered questionnaires from users in Juwang National Park. The analysis of the data was conducted in two phases. The first analysis dealt with exploratory gactor analysis which identified major factors involved in satisfaction with recreational facilities in Juwang National Park. The second analysis tested the fit of causal models of this research to the data using LISREL methodology. The factor analysis identified six significant factors in satisfaction with recreational resources, The six factors are convenient park facilities, natural landacape resources, linear park facilities, mineral springs and Buddhist temples, commercial and sleeping accommodations, rest areas and open space for passive recreational activity. The second phase analysis tested the fit of the causal model for satisfaction with recreation facilities to the data. The phase identified statistically significant causal links among overall satisfaction with the park, and other indigenous factors and exogenous variables. From these causal relationships, implications for future management of Juwang National Park were suggested.
The methods of estimation of VTS effectivenss are compared and the worldwide literature related to the VTS effectiveness is reviewed. The review suggests three potential approaches ; simulation ; synthesis of expert opinion and statistical analysis of casualties. this study adopted dissimilar approaches to estimate the VTS effectiveness to the earlier studies ; the combination of synthesis of expert opinion and causal analysis of casualty. The VTS effectiveness is derived by multiplying casualty rate reduction factors by the effect level of causal factors. The development of casualty rate reduction factors was based on the questionnaire survey and the evolution of effect levels was based on the causal analysis using functional block diagram. According to these procedures the maximum benefit to be obtained through the introduction of a VTS system was approximately 46 percent overall. The collision reduction rate was estimated to be approximately 50 percent for a VTS system with advanced radar surveillance. And 47 percent of groundings 36 percent of rammings and 21 percent of founderings could be reduced by the introduction of VTS. These figures are more or less the same to the earlier studies. The VTS effectiveness by the different causal factor groups was examined. VTS may reduce about 68 percent of causal factors classified as environmental conditions 40 percent of human factors and 35 percent of technical factors in collision accidents. As a whole 60 percent of environmental factors 41 percent of human factors and 20 percent of technical factors may be prevented by a VTS. The key variable of the effectiveness percentage is the value of weight coefficient $\delta$. Therefore differing values for this input was discussed and the impact that these variations have on the VS effectiveness noted. As the results of sensitivity analysis of VTS effectiveness by $\pm$10 percent the effectiveness is varied approximately three to seven percent by casualty type. And the value is changed roughly four to eight percent by a $\pm$10 percent variation by different sub-areas.
The paper proposes a quantitative causal ordering map (QCOM) to combine qualitative and quantitative methods in a framework. The procedures for developing QCOM consist of three phases. The first phase is to collect partially known causal dependencies from experts and to convert them into relations and causal nodes of a model graph. The second phase is to find the global causal structure by tracing causality among relation and causal nodes and to represent it in causal ordering graph with signed coefficient. Causal ordering graph is converted into QCOM by assigning regression coefficient estimated from path analysis in the third phase. Experiments with the prediction model of Korea stock price show results as following; First, the QCOM can support the design of qualitative and quantitative model by finding the global causal structure from partially known causal dependencies. Second, the QCOM can be used as an integration tool of qualitative and quantitative model to offerhigher explanatory capability and quantitative measurability. The QCOM with static and dynamic analysis is applied to investigate the changes in factors involved in the model at present as well discrete times in the future.
Mee Qi Siow;Yang Sok Kim;Mi Jin Noh;Mu Moung Cho Han
스마트미디어저널
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제12권10호
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pp.29-37
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2023
Human lifestyle is affected by the agricultural development in the last 12,000 years ago. The development of agriculture is one of the reasons that global population surged. To ensure sufficient food production for supporting human life, pesticides as a more effective and economical tools, are extensively used to enhance the yield quality and boost crop production. This study investigated the factors that affect crop production and whether the factors of pesticide usage are the most important factors in crop production using the dataset from Kaggle that provides information based on crops harvested by various farmers. Logistic regression is used to investigate the relationship between various factors and crop production. However, the logistic regression is unable to deal with predictors that are related to each other and identifying the greatest impact factor. Therefore, causal discovery is applied to address the above limitations. The result of causal discovery showed that crop condition is greatly impacted by the estimated insects count, where estimated insects count is affected by the factors of pesticide usage. This study enhances our understanding of the influence of pesticide usage on crop production and contributes to the progress of agricultural practices.
Purpose: The purpose of this study is to identify factors of the causal attribution of cancer and to determine related variables. Method: Subjects were one hundred and thirty three cancer patients. The tool of the perceived causal attribution used was developed by authors and basically founded on Kim's work(1993). The SAS program was used to analyze the data along with descriptive statistics, t-test, ANOVA, Duncan's Multiple range test, and Principal component analysis and varimax rotation. Results: 1) The perceived causal attribution measurement revealed four factors; overload, destiny, stress, and constitution. The total percentage of variance explained by the four factors was 44.3%. 2) The scores of destiny on women, having religion, unemployed, lower level of education, no spouse, groups of uterine cervix and lung cancer, not receiving an operation and receiving radiation were significantly higher than those other groups. 3) The scores of stress on women, having religion, and not having a job were significantly higher than those on men, without religion, and having a job. 4) The scores of constitution on those in their forties, women, not receiving an operation and receiving radiation were significantly higher than for those in their sixties, men, receiving operation and not receiving radiation. There was no significant difference in the factor scores of overload by any variables. Conclusion: Factors of the perceived causal attribution of cancer among Korean cancer patients were overload, destiny, stress, and constitution. The scores of each factor the perceived causal attribution was significantly different by general and disease related characteristics.
Traditionally, the facility inspection was visually conducted by the managers, and consequently the result can be subjective because of different perspective and experience of them. To solve this problem, the studies on this topic has tried to integrate the UAS. However, it is still concerned to use in practice due to the lack of analysis of the performance factors affecting the UAS-based facility condition inspection. Hence, the purpose of this study is to identify the critical factors as well as their correlations by modeling causal loop diagram (CLD). A total of 20 variables were derived in four categorized groups, and the relationships were analyzed. Further study will develop a system dynamics (SD) model to simulate various scenarios based on stock-flow diagram through the defined relationships in this study.
정보화 역기능 문제 중에서 인터넷 중독이 매우 심각한 사회 문제로 대두되고 있다. 본 논문은 인터넷 중독을 유발하는 요인 가운데 대학생들에게 가장 큰 영향력을 미치는 요인을 분석하여 효과적 정보화 역기능 해소 방안을 모색하고자 하는 목적으로 수행되었다. 인터넷 중독 유발 요인 분석을 위하여 개인적 요인, 가족적 요인, 사회 환경적 요인을 인터넷 중독 유발 2차 확인 요인으로 정의한 후 각 요인에 대한 1차 확인 요인을 선정하여 인터넷 중독 유발에 미치는 영향력을 고찰하였다. 대학생의 경우에는 인터넷 중독 유발 2차 확인 요인 가운데 개인적 요인이 가장 큰 영향력을 미치는 것으로 나타났으며, 개인적 요인의 1차 확인 요인 중에서 자기 통제력, 자기 효능감이 중요 변수임이 나타났다. 이는 대학생의 인터넷 중독 예방을 위하여서는 개인적 요인 중에 자기 통제력과 자기 효능감에 대한 대응책을 제시하는 것이 가장 효과적 정보화 역기능 해소 방안이 될 수 있음을 의미한다.
This research analyzed on the future energy society of Korea in 2030 using system thinking approach. Key uncertainty factors determining the future energy society were analyzed in a multi disciplinary view point such as politics, economy, society, ecology and technology. Three causal loop diagrams for the future energy system in Korea and related policy leverages were shown as well. 'Global economic trends', 'change of industrial structure' and 'energy price' were identified as key uncertainty factors determining the Korean energy future. Three causal loop diagrams named as 'rate of energy self-sufficiency and alternative energy production', 'economic activity and energy demand' and 'Excavation of new growth engines' were developed. We integrated those causal loop diagrams into one to understand the entire energy system of the future, proposed three strategic scenarios(optimistic, pessimistic and most likely) and discussed implications and limits of this research.
The primary purpose of this study is to investigate factors and variables which have significant effects on user's satisfaction with recreational activities in Daeshin Natural Park, thereby establishing directions of development of urban parks. To test the causal models of this research, the data were gathered by self-administered questionnaires form 627 households in Pusan City which were selected by the multi-stage probability sampling method. The analysis of the data primarily consists of two-phase: The first analysis dealt exploratory factor analysis which identified major factors involved in satisfaction with recreational activities in Daeshin Natural Park and the second analysis tested the fit of the causal models of this research by employing LISREL methodology. The factor analysis identified that three factors are involved in satisfaction with recreational actitives. The three factors of satisfaction with recreational activities are facilities for health and phisical exercise, group recreational activity, maintenance activity. The second phase analysis tested the fit of the causal models for satisfaction with recreational activity to the data and identified statistically significant causal linkage among overall satisfaction with Daeshin Natural Park, other endogenous factors and exogenous variables.
본 논문은 기존 연구에서 제시된 교육리더쉽, 과정개선, 교육환경, 지역참여, 학생성과 및 교육품질 만족 등의 교육품질요인들 간의 인과관계를 경로분석을 이용하여 분석하였다. 본 논문에서는 교육품질요인들을 몇개의 측정변인으로 측정하고 SEM(구조방정식모형) 분야에서 가장 효율적인 AMOS를 이용하여 분석하였다. 교육 품질요인간의 인과관계분석을 위해서 본 논문에서는 위에서 제시한 요인들로 구조방적식모형을 설계하였다. 분석결과, 교육품질요인들 간에는 뚜렷한 인과관계가 나타났다. 특히 교육리더쉽이 중요한 원인변인이었으며 이것이 교육성과에 영향을 주고 나아가서 교육품질에 영향을 주는 전형적인 한국교육현상을 반영하고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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