The purpose of this study is to analyze the recent consumption patterns and consumer's perception changes in the Korean beef market and thus to analyze whether there was any structural changes in beef consumption patterns in Korea. This current survey was conducted to examine consumer attitudes toward factors determining beef purchasing and improving distribution system. First, it is vital to cut beef production costs and expand high-quality beef in order to compete with imported beef. Second, it is also important to endeavor to enhance th safety of beef. Also consumers demand more information on the quality of beef. Third, promotion activities are very important to maintain Hanwoo beef market power. Forth, it is important to prevent imported beef from being sold as Hanwoo beef at retailers. Finally, we should pay more attention to maintain beef consumption data.
Objectives: This study was performed to identify the socioeconomic factors, health behavior factors and dietary patterns that have an influence on the fasting blood glucose in adults. Methods: This study used data collected from the 2007, 2008, 2009 Korea National Health and Nutrition Examination Survey. The final sample included 4163 subjects who were 30-59 years old and who had completed the necessary health examinations, the health behaviors survey and nutrition survey. Results: Eleven dietary patterns emerged from the factor analysis with different factor loading. After controlling for potential confounders, multiple regression analysis of the dietary patterns showed that 'fruits', 'alcohols', and 'starchy foods' affected the fasting blood. Lower consumption of 'fruits' and higher consumption of 'alcohols' and 'starch foods' were significantly associated only with an increased risk of high blood glucose. Conclusions: In the light of the results of this study, it appears pretty likely that the risk of developing high blood glucose can be reduced by changing a person's dietary patterns.
This study examines difference in expenditure patterns between working-wife families and nonworking-wife families. The data used in the study is 4,506 husband-wife families take National Survey of family Income and Expenditure in 1996. Of the sample, 42.3% are working-wife families. Consumption expenditure patterns are analyzed in two ways. One is the budget share of each given expenditure and the other is elasticity of those expenditure. The main results of this study are as follows: First, there are the differences between working-wife families and nonworking-wife families in the budget share of each given expenditure. In the budget shares of each given expenditure, nonworking-wife families share more than working wife families for food and medicine. And working-wife families allocated more on public transportation than their counterparts. Second, there are also differences between working-wife families and nonworking-wife families in income elasticities.
This paper presents the use of a Genetic Algorithm to find the optimal layout for the placement of garment patterns on a fabric of fixed width to minimize fabric waste. We developed a program to simulate garment pieces and their layout on a fixed-width fabric. Each piece in the order book is placed with 2 possible orientations: 0 degrees and 180 degrees. The efficiency is measured by the length of fabric used after all the patterns in the order book have been laid out. A comparison is made between the placement using our proposed genetic algorithm to that made by an expert human using our simulation program. The results from our experiments on various pattern designs indicate that our genetic algorithm can effectively be used to obtain highly efficient solutions, comparable to that done by an expert while using a reasonable amount of time. The algorithm can also be adapted for use in other areas related to optimal consumption of sheet material such as metal, paper, and leather.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.9
no.5
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pp.39-50
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2021
Purpose: This study is to analyze the changes of consumption patterns to diagnose the economic impacts on consumers' market during COVID-19, and to suggest implications to overcome the new social and economic crisis of Jeju Island. Research design, data, and methodology: We collected a set of credit card transaction records issued by BC Card Company from merchants in Jeju Special Self-Governing Province for past 4 years from 2017 to 2020 from the Jeju Data Hub run by Jeju Special Self-Governing Province. The big data contains details of approved credit card transactions including the approval numbers, amount, locations and types of merchants, time and age of users, etc. The researchers summed up amount in monthly basis, transforming big data to small data to analyze the changes of consumption before and after COVID-19. Results: Sales fell sharply in transportation industries including airlines, and overall consumption by age group decreased while the decrease in consumption among the seniors was relatively small. The sales of Yeon-dong and Yongdam-dong in Jeju City also fell significantly compared to other regions. As a result of the paired t-test of all 73 samples in Jeju City, the p-value of the mean consumption of the credit card in 2019 and 2020 is significant, statistically proven that the total consumption amount in the two years is different. Conclusions: We found there are sensitive spots that can be strategically approached based on the changes in consumption patterns by industry, region, and age although most of companies and small businesses have been hit by COVID-19. It is necessary for local companies and for the government to be focusing their support on upgrading services, in order to prevent declining sales and job instability for their employees, creating strategies to retain jobs and prevent customer churn in the face of the crisis. As Jeju Province is highly dependent on the tertiary industry, including tourism, it is suggested to create various strategies to overcome the crisis of the pandemic by constantly monitoring the sales trends of local companies.
This study has investigated the degree of similarities and/or differences of consumption expenditure styles among the households with different occupation. Two types of analysis were performed. One was comparative analysis which used to identify the changes of consumption expenditure styles among different occupation classes using time-series data of 1977-1996 Korean Urban Household Expenditure Survey and Rural Household Economy Survey. The other was multivariate analysis to investigate the effects of occupation on consumption expenditure styles with 1551 sample household data from 1996 Korean Urban Household Expenditure Survey. The results showed that the differences in consumption styles among different occupation classes including farmers are diminished during last two decades while there still exist some degree of differences in consumption styles. After controlling other socio-economic factors it is found that occupation is a determinant of consumption patterns of urban w ge earners especially consumption for clothing and health items.
Big data information and pattern analysis have applications in many industrial sectors. To reduce energy consumption effectively, the eco-driving method that reduces the fuel consumption of vehicles has recently come under scrutiny. Using big data on commercial vehicles obtained from digital tachographs (DTGs), it is possible not only to aid traffic safety but also improve eco-driving. In this study, we estimate fuel consumption efficiency by processing and analyzing DTG big data for commercial vehicles using parallel processing with the MapReduce mechanism. Compared to the conventional measurement of fuel consumption using the On-Board Diagnostics II (OBD-II) device, in this paper, we use actual DTG data and OBD-II fuel consumption data to identify meaningful relationships to calculate fuel efficiency rates. Based on the driving pattern extracted from DTG data, estimating fuel consumption is possible by analyzing driving patterns obtained only from DTG big data.
To run an optimal operation of Integrated energy supply facilities, we need to analyze heat consumption patterns of District heating users and derive optimum and maximum load ratio of heat production facilities unit. This study selects three District heat production facilities. It also classifies District heating users into residential apartment buildings and eight non-residential buildings and analyzes heat consumption results for an year. Finally it carries out the analysis of how the ratio change of each type affects maximum load ratio, facility utilization ratio, heat supply range. According to this study, three different District heat facilities of residential apartment building show similar daily and annual heat consumption patterns. Annual average load ratio, maximum load ratio and annual heat demand increase as outdoor temperatures decrease. Non-residential buildings in urban District focused on apartment buildings display similar by the daily and annual heat consumption patterns. Yet their daily and annual maximum load ratio differ according to outdoor temperature, District, building types and their composition ratio. In the case of urban District focused on apartment buildings reach optimum and maximum load ratio when apartment buildings reaches 60-70% of the total. At that point heat supply range becomes maximized and the most economic efficiency is obtained.
In recent years energy consumption has become a main concern for network development, due to the exponential increase of network traffic. Potential energy savings can be obtained from a load-adaptive scheme, in which a day can be divided into multiple time periods according to the variation of daily traffic patterns. The energy consumption of the network can be reduced by selectively turning off network components during the time periods with light traffic. However, the time segmentation of daily traffic patterns affects the energy savings when designing multiperiod logical topology in optical wavelength routed networks. In addition, turning network components on or off may increase the overhead of logical topology reconfiguration (LTR). In this paper, we propose two mixed integer linear programming (MILP) models to design the optimal logical topology for multiple periods in IP-over-WDM networks. First, we formulate the time-segmentation problem as an MILP model to optimally determine the boundaries for each period, with the objective to minimize total network energy consumption. Second, another MILP formulation is proposed to minimize both the overall power consumption (PC) and the reconfiguration overhead (RO). The proposed models are evaluated and compared to conventional schemes, in view of PC and RO, through case studies.
This study was carried out to investigate fast food consumption patterns, nutrition knowledge, dietary attitude of middle and high school students in Busan. A questionnaire survey was conducted among 562 students from April 8 to April 22 in 2006. The results are summarized as follows. Convenience to eat is the best motive for visiting fast food restaurants. Nutrition knowledge scores of middle school male students were lower than those of the other groups. The more nutrition knowledge female students have, the lower fast food consumption became. There was no significant difference in nutrition knowledge and fast food consumption in male students. There was a significantly positive correlation between education levels of their parents and dietary attitude of the subjects(p<0.01). Pocket money showed a significantly negative correlation with dietary attitude and with fast food use frequency(p<0.05). There was a significantly positive correlation between nutrition knowledge and dietary attitude of the subjects. The use frequency of fast food showed a negative correlation with dietary attitude(p<0.01) and nutrition knowledge(p<0.05) of the subjects. Therefore, proper nutrition education is required to improve their nutritional status and dietary attitude.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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