Recently, food delivery apps are seeing rapid growth into a market worth 1 trillion won under a simple but unique business model of connecting nearby restaurants with consumers via smartphone. Though basic similarities with social commerce exists in aspects such as mail-order sales intermediaries, startups, types of services and market competition structure, food delivery apps resemble social commerce in many ways in that they use excessive marketing to secure market dominance, causing a spike in consumer complaints. If the excessive marketing and increase in customer complaints are not rectified, the food delivery app could also see rapid decline as it gradually grows distant from consumers, just like social commerce. Accordingly, this study will identify the factors consumers recognize as important for continuous use vis-a-vis social commerce and food delivery apps to perform an empirical analysis on what areas need improvement. After deriving the four upper factors of product, information system and service along with eight sub-factors by referring to existing literature, the areas with opportunity for improvement were derived through satisfaction level and relative importance evaluation. The results of this study present a strategic direction for maintaining customers of social commerce and food delivery apps.
Purpose - This study empirically analyzes the effects of food delivery service use frequency and the proportion of single-person households on the generation of MSW (Municipal Solid Waste). Additionally, the study analyzes MSW increase during the COVID-19 period. Design/methodology/approach - The study uses annual information on MSW and related characteristics of 228 Si, Gun, and Gu, which are administrative districts of Korea, from 2015 to 2020. Panel fixed effect model is employed for estimations. Findings - The study finds that food delivery and single-person household have significant effects only on recyclable and standard garbage bag MSW, respectively, not on all produce types of MSW. Additionally, it is estimated that, during the COVID-19 period, the increasing effect of food delivery is intensified while single-person households diminish its increasing effect. Lastly, the study confirms that the marginal effect on the increasing effect of MSW generation by the number of household members. Research implications or Originality - The estimated results are expected to provide useful information for the related policies. In particular, it is necessary to focus more on recyclable MSW concerning the developing delivery culture, and regarding changes in the family structure, focus more on the number of household members than single-person households.
Ha Thu, LUONG;Nhi Lan, DAO;Trang Thu, NGUYEN;Uyen Thu Thi, LA;Na Thi Le, TRAN;Hoa Thi, DUONG
유통과학연구
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제21권3호
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pp.47-60
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2023
Purpose: During and after Covid-19 pandemic, technology has emerged as a key factor in supporting the recovery of the economy and the rise of living standards. This study examines seven factors affecting the intention of food delivery apps usage, which include Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Hedonic Motivation, Price Value, and Habit, and how much influence they have on the customers' behavioral continuance of food delivery apps after Covid-19 Pandemic. Research methodology: This research is a quantitative descriptive research with 473 qualified respondents from 550 respondents collected. Besides using the UTAUT2 model (Venkatesh et al., 2012), Information Quality was added to give a better explanation for the consumers' intention towards continuance behavior using food delivery apps. The collected data is then processed using SPSS 22.0. Results: Habit factors and Information Quality factors have significant positive effects on promoting food delivery apps usage intention, which in turn influences continuance behavior. In addition, Habit factors and Information Quality factors together have an effect of 48.57% on Behavioral Intention. Conclusion: The result proves that positive habits and food information quality can increase the usage intention towards the behavioral continuance of consumers. Higher usage frequency can be improved by increasing these two factors.
Objectives: To propose a risk-adjustment model from insurance claims data, and analyze the changes in cesarean section rates of healthcare organizations after adjusting for risk distribution. Methods: The study sample included delivery claims data from January to September, 2003. A risk-adjustment model was built using the 1st quarter data, and the 2nd and 3rd quarter data were used for a validation test. Patients' risk factors were adjusted using a logistic regression analysis. The c-statistic and Hosmer-Lemeshow test were used to evaluate the performance of the risk-adjustment model. Crude, predicted and risk-adjusted rates were calculated, and compared to analyze the effects of the adjustment. Results: Nine risk factors (malpresentation, eclampsia, malignancy, multiple pregnancies, problems in the placenta, previous Cesarean section, older mothers, bleeding and diabetes) were included in the final risk-adjustment model, and were found to have statistically significant effects on the mode of delivery. The c-statistic (0.78) and Hosmer-Lemeshow test ($x^2$=0.60, p=0.439) indicated a good model performance. After applying the 2nd and 3rd quarter data to the model, there were no differences in the c-statistic and Hosmer-Lemeshow $x^2$. Also, risk factor adjustment led to changes in the ranking of hospital Cesarean section rates, especially in tertiary and general hospitals. Conclusion: This study showed a model performance, using medical record abstracted data, was comparable to the results of previous studies. Insurance claims data can be used for identifying areas where risk factors should be adjusted. The changes in the ranking of hospital Cesarean section rates implied that crude rates can mislead people and therefore, the risk should be adjusted before the rates are released to the public. The proposed risk-adjustment model can be applied for the fair comparisons of the rates between hospitals.
With recent attempts to improve quality and productivity, the prefabrication manufacturing system has been occupying an increasing share of the construction area. To minimize site work, material is more frequently being produced and partially assembled at a plant, and then installed at a site. For this reason, the production process is being divided and the materials are being delivered to the site after passing through multiple plants. With these changes in the production process, the materials delivery plan is becoming an important management point. In particular, as road transportation using trucks has a 71 percent share of the domestic transportation market, selecting the proper transportation path is important when delivering materials and equipment to a site. But the management system at the project design phase to calculate the delivery cost by considering the production process of the pre-fab material and the $CO_2$ emission at the material delivery phase is currently lacking. This study suggests a process design model for assembly production of the pre-fab material and transportation logistics based on carbon emission. The suggested model can be helpful to optimize the location of the intermediate plant. It is expected to be utilized as a basic model at the project plan and design phase when subcontractors make decisions on items such as materials procurement, selecting the production method, and choosing the location of the assembly plant.
Bis-chloroethylnitrosourea (BCNU) is currently used as an anti-cancer drug for glioblastoma therapy. In this study, BCNU was loaded into the hydrophobic cores of R3V6 amphiphilic peptide micelles for efficient delivery into brain tumors. The scanning electron microscope (SEM) study showed that the BCNU-loaded R3V6 peptide micelles (R3V6-BCNU) formed spherical micelles. MTT assay showed that R3V6-BCNU more efficiently induced cell death in C6 glioblastoma cells than did BCNU. In the Annexin V assay, R3V6-BCNU more efficiently induced apoptosis than did BCNU alone. Furthermore, the results showed that R3V6 was not toxic to cells. The positive charges of the R3V6 peptide micelles may facilitate the interaction between R3V6-BCNU and the cellular membrane, resulting in an increase in cellular uptake of BCNU. In vivo evaluation with an intracranial glioblastoma rat model showed that R3V6-BCNU more effectively reduced tumor size than BCNU alone. The results suggest that R3V6 peptide micelles may be an efficient carrier of BCNU for glioblastoma therapy.
Uniform and integrated college desks and chairs have low efficiency of loading for transportation and delivery and low efficiency of storage for warehousing due to their simple uniform physical properties, thus increasing logistics costs for companies and decreasing their competitiveness. In an effort to overcome the limitations of previous studies, this study analyzed the stages of logistics for desks and chairs in college lecture rooms via the transportation route including the factory warehouses and local warehouses and via the delivery route from local warehouses by the region to the orderers including college lecture rooms. The study developed a model for the rationalization of corporate logistics by making a variable folding desk and chair capable of distance adjustment according to height to replace the uniform and integrated college desks and chairs in lecture rooms. A model was developed between the old uniform and integrated college desks and chairs and the new variable folding desks and chairs for three scenarios of cost development including product storage costs, transportation costs from the specialized factory warehouses to the local warehouses by the region, and delivery costs from the local warehouses to college lecture rooms as the orderer. For the generalization of the model, it was applied to each of the 90%, 95%, and 99% service levels.
Data-driven engineering is crucial for information delivery between design, fabrication, assembly, and maintenance of prefabricated structures. Design for manufacturing and assembly (DfMA) is a critical methodology for prefabricated bridge structures. In this study, a novel concept of digital engineering model that combined existing knowledge of DfMA with object-oriented parametric modeling technologies was developed. Three-dimensional (3D) geometry models and their data models for each phase of a construction project were defined for information delivery. Digital design models were used for conceptual design, including aesthetic consideration and possible variation during fabrication and assembly. The seismic performance of a bridge pier was evaluated by linking the design parameters to the calculated moment-curvature curves. Control parameters were selected to consider the tolerance control and revision of the digital models. Digitalized fabrication of the prefabricated members was realized using the digital fabrication model with G-code for a concrete printer or a robot. The fabrication error was evaluated and the design digital models were updated. The revised fabrication models were used in the preassembly simulation to guarantee constructability. For the maintenance of the bridge, the as-built information was defined for the prefabricated bridge piers. The results of this process revealed that data-driven information delivery is crucial for lifecycle management of prefabricated bridge piers.
음식 문화 및 산업과 관련한 대표적 특징들 중에는 음식 배달 주문 산업이 성장하고 있다는 것과 유튜브와 같은 1인 미디어에서의 소위 '먹는 방송' (먹방)이 최고의 인기 콘텐츠로 자리 잡았다는 사실 등을 거론할 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에 근거하여 두가지 초점을 두어 연구하고자 하였다. 먼저, 유튜브 먹방과 먹방 댓글에서 확인되는 대중들의 감성이 관련 음식의 배달 이용 건수에 영향을 미치는지를 회귀분석 모형을 통하여 확인하고자 하였다. 다음으로, 대한민국에서 대표적인 주문 음식인 치킨의 배달 이용 건수 데이터와 유튜브 먹방 댓글 데이터와 날씨 데이터를 활용하여, 머신 러닝을 통한 치킨 배달 주문 예측 모형을 구현하였다. 2015년 6월 3일부터 2019년 9월 30일까지 총 1,580개의 데이터를 활용하였고, 날씨 변수로서의 온도, 습도, 강수량과 유튜브 먹방 변수로의 영상에 달린 댓글 수, 댓글의 긍정어 수, 중립어 수, 부정어 수 등을 수집하였다. 본 연구에 활용된 데이터의 유튜브 먹방과 먹방 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하기위해 선형 회귀 방법론을 사용하였으며, 예측모델을 위해 사용된 머신 러닝은 Linear Regression, Ridge, Lasso, Random Forest, Gradient Boost이다. 본 연구를 통해 유튜브 먹방과 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하였고 예측 모형 또한 기존 모델보다 성능이 좋아짐을 Root Mean Square Error 값을 통하여 확인하였다. 본 연구는 먹방의 광고 효과를 확인하였으며, 배달 업종에서의 경영에 활용할 수 있는 함의를 제공하고자 하였다.
수질오염총량관리제도(이하 총량제)는 하천의 목표수질을 달성하기 위해 유역에서 배출되는 오염물질의 총량을 관리하는 제도이다. 유역에서 배출되는 오염물질의 허용총량은 수질모델을 활용하여 산정하며, 이과정에서 오염부하량은 발생, 배출, 유달부하량으로 구분할 수 있다. 유달부하량은 배출부하량과 유달율의 곱으로 계산되며 유달율은 유역에서 배출된 오염물질이 하천의 특정지점에 도달하는 비율로 정의된다. 본 연구에서는 Hwang(2016) 등이 제시한 기준유량 조건의 유달율 추정방법을 영강유역에 적용하고 QUALKO2 수질모델의 수질 입력자료를 생성하여 기준유량 조건의 유달율 산정방법(식 (3))과 평균 개념의 유달율 산정 방법(식 (2))의 비교분석을 통해 유달율 추정방법에 대한 검증 연구를 수행하였다. 연구결과, 유달율 함수식은 식 (2)와 식 (3) 모두 사용 가능하나, 배출계수 적용에 따라 방법론을 달리할 필요가 있다. 식 (2)를 사용할 경우는 배출계수를 저수량, 평수량 구분없이 1로 동일하게 사용해야 하며, 식 (3)을 사용할 경우는 기술지침에서 정한 배출계수(저수량 0.15, 평수량 0.5)를 적용해야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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