Purpose: The purpose of this study was to provide comprehensive measures for the development of public health care through a survey on consumers' awareness of health care use from the point of view of local residents. Research design, data and methodology: For about one week from January 07 to January 14, 2021, questionnaires were distributed to 800 local residents and analyzed. For statistical analysis of collected data, frequency analysis and cross-analysis were performed. Results: Regarding public health service, 'providing medical services that can be used by all citizens and protect and promote health' had the highest response rate of 95.2% of total respondents. Regarding health care system satisfaction, 'Accessibility to general treatment' had the highest score with an average of 3.31 points. Regarding comprehensive measures for the development of public health care, 'Establishment of an infection and patient safety system' had the highest score with an average of 3.91 points. Conclusions: The direction of public health care and services should include management of infectious diseases during national disasters, reduction of gaps in medical use by region and class, improvement of access to emergency medical care, and quality improvement of specialized medical care.
Based on the theory of planned behavior and the theory of legal deterrence, this study takes consumers' willingness to pay for digital music as the research object, investigates the consumers who have digital music consumption channels and behaviors, and discusses the willingness of consumers to pay for digital music and its influencing factors. The study attempts to achieve the following research purposes: First, explore the influencing factors of willingness to pay for digital music using domestic and foreign literature research and related content analysis. Second, we want to examine the effect of Attitude, Collective Specifications, Quality Sensitivity and Music affinity on willingness to pay. Third, Legal deterrence and resource availability tries to verify whether there is a moderating effect between Attitude, Collective Specifications, Quality Sensitivity and Music affinity and willingness to pay. The research data was collected in 2019 between April 6th to May 8th. Questionnaires were randomly distributed in fixed places, mainly in Hubei Province, China. A total of 393 questionnaires were selected for data analysis. Based on the previous theoretical review and empirical analysis, the study draws the following conclusions: Firstly, attitude, collective specifications, quality sensitivity and music affinity have an impact on the willingness to pay. Second, Legal deterrence has a regulatory effect on the relationship among quality sensitivity, musical affinity and the willingness to pay. Last the resource availability has a significant impact on the willingness to pay. It also has a regulatory effect on the relationship among quality sensitivity, music affinity and the willingness to pay.
Purpose: This study examined how many determinant factors (service dimensions, food quality, and price perception) affect revisit intention. This practical concept is service quality (SERVQUAL), customer satisfaction, and repeated/revisit behavioral intention based on the theory of reasoned action (TRA). Research design, data and methodology: This research applied a hybrid mixed-method comprising exploratory and explanatory sequential design by Creswell (2014). The 400 responses were collected in four townships in Myanmar. This study drilled down to exploratory factor analysis (EFA) followed by confirmatory factor analysis (CFA) prior to test the hypothesized factor structure of all the variables resulted in the form of the goodness of fit. For further data analysis, structural equation modeling (SEM) was applied to test the relationships among the variables of the proposed model. Results: The results showed that perceived service quality, food quality, and price perception have direct effects on customer satisfaction and indirect effect on revisit intention. The perceived service quality has the most significant influence while the food quality has the least influence on customer satisfaction. Conclusions: The results are useful for the restaurant managers to better understand the significant strategic choice factors to improve higher quality service amongst restaurants both domestic and international under the stiff competition.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권7호
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pp.591-601
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2021
This study examined the effect of branding capability on business performance moderated by learning capability. This study was conducted with small- and medium-sized enterprises (SMEs) of coffee cafes in the ex-Besuki region, East Java, Indonesia, covering four regencies located around coffee-producing areas with geographical indication (GI) certification. 150 managers of coffee cafe were sampled using the census technique. Data were collected by questionnaires distributed to the coffee cafe managers. The data were then analyzed by using simple regression analysis, Moderation Regression Analysis (MRA) and Moderated MultiGroup Analysis (MMA). The results showed that learning capability positively and significantly affect business performance, and learning capability moderated/enhanced the effect of branding capability on business performance. The findings of this study suggest that branding capability and learning capability play a crucial role in the performance of coffee cafe business especially in the dynamic environment. Coffee cafe managers need to take concrete steps to improve their branding capability and learning capability and they also need to improve their ability to interact with their environment and be committed in managing the coffee cafe. Therefore, it is imperative that the role of branding capability and learning capability be optimized in order to improve the business performance of the coffee cafe.
Fashion companies are using a big data approach as a key strategic analysis to predict and forecast sales. This study investigated the effectiveness of the past sales, web search volume, information amount, brand promotion, and the advertising endorser on the sales forecasting model. The study conducted the autoregressive distributed lag (ARDL) time series model using the internal and external social big data of a national fashion brand. Results indicated that the brand's past sales, search volume, promotion, and amount of advertising endorser information amount significantly affected the sales forecast, whereas the brand's advertising endorser search volume and information amount did not significantly influence the sales forecast. Moreover, the brand's promotion had the highest correlation with sales forecasting. This study adds to information-searching behavior theory by measuring consumers' brand involvement. Last, this study provides digital marketers with implications for developing profitable marketing strategies on the basis of consumers' interest in the brand and advertising endorser.
Objectives : This study aims to record and conserve oral traditional knowledge of medicinal animals from the indigenous people living in the local communities of Songnisan National Park, Korea. Methods : Data was collected by participatory observations and in-depth interviews with semi-structured questionnaires. Quantitative comparative analyses were accomplished through data received from the following three methods: informant consensus factor (ICF), fidelity level (FL), and network analysis. Results : The investigation reveals that the indigenous people have used 49 species of medicinal animals distributed within 45 genera, belonging to 39 families with 336 different usages. According to the distribution of recorded families, the most representative families were Scolpendridae and Phasianidae, which were utilized 36 times each (10.71 % each). The category with the highest degree of consensus from informants was disorders related to the nervous system (0.97). 16 species were classified with a fidelity level of 100 %. The network analysis revealed that a lack of vigor was related to 23 species, including Agkistrodon blomhoffii, Gallus domesticus, and Canis familiaris, among the total 49 species investigated. Conclusions : This documentation can help preserve the traditional knowledge and local health traditions of Korea that are disappearing due to rapid industrialization, urbanization, and death of the elderly with traditional knowledge. Additionally, the animals investigated in this study can be developed into medicinal food and drug for treating specific health conditions through further research.
이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.
본 연구는 연륜기후학적 방법에 의해 기후인자가 우리나라에 분포하는 일본잎갈나무의 연륜생장에 미치는 영향을 구명하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 먼저 일본잎갈나무의 연도별 생장특성을 분석하기 위해 제5차 국가산림자원자료에서 수집된 일본잎갈나무의 연륜생장 자료를 정리하였다. 한편 일본잎갈나무의 연륜생장과 기후변수와의 관계를 구명하기 위해 1950년부터 2010년까지 정리된 월평균 기온과 월강수량 자료를 시군 단위로 정리하였다. 기후조건의 유사성에 근거하여 일본잎갈나무의 시군별 연륜생장 자료를 군집분석한 결과 6 개의 기후 군집으로 구분할 수 있었다. 이와 함께 연륜생장 자료에 대한 크로스데이팅과 표준화 절차를 통해 각 군집별 지표연대기를 제작하였다. 각 군집별 지표연대기의 적합성은 연륜생장의 평균민감도, 자기상관계수, 신호 대 잡음비, 신호강도와 같은 기초통계량 분석을 통해 점검하였다. 최종적으로 각 군집별 일본잎갈나무의 연륜생장과 기후변수 간의 관계를 구명하기 위해 반응함수 분석을 실시하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 일본잎갈나무의 지역별 생장특성의 추정뿐만 아니라 기후변화에 따른 생장패턴의 변화 예측에 필요한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 최근 지리학에서 많이 이용되고 있는 GIS를 지형분석에 적응하기 위하여 한반도의 남해안에 위치하는 거제도를 해상으로 지형 및 하계망의 특성 및 지질과 지형, 지질과 하계망, 지형과 하계망과의 관련성을 GIS를 이용하여 분석한 것으로 상용 Data인 DTED와 지형도상의 Data를 같이 사용하고 이를 비교하여 봄으로써 장차 지형분석에 GIS의 이용 가능성과 DTED를 이용한 지형 및 하계분석의 가능성을 평가하고자 한다. 거제도의 자연 환경을 지형도 Data와 DTED를 이용 GIS Tool로 분석하여 그 결과를 비교한 결과 GIS Tool로 지형분석에는 문제가 없었으나 GIS자체가 지형분석을 위해 만들어진 Tool이 아니기 때문에 방법상의 문제가 제기되었다. 또한 지형도상의 Data와 DTED의 분석결과를 비교한 결과 DTED가 지형도 Data에 비해 정밀도가 떨어지고 좌표상의 오차가 발생하였다. 이러한 문제가 있기는 하나 접근이 불가능한 지역이나 넓은 지역을 대상으로 한 분석에서는 DTED가 유용한 자료로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 공개의료정보 빅데이터 분석을 위해 클라우드 환경에서 아파치 하둡 기반의 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하고 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함했다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 빅데이터 분석을 위해 빈도분석과 카이제곱검정을 수행하고 유의 수준 0.05를 기준으로 단변량 로지스틱 회귀분석과 모델별 의미 있는 변수들의 다변량 로지스틱 회귀분석을 시행 하였다. (p<0.05) 의미 있는 변수들을 모델별로 나누어 다변량 로지스틱 회귀 분석한 결과 Model 3으로 갈수록 적합도가 높아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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