This study was designed to explain the intentions and consumption of dairy foods among university female students. The factors related to intentions of consumption or actual consumption of dairy foods were identified within the theory of planned behavior. The survey questionnaire, developed using open-ended questions (n=35) , was administered to university female students (n:184) Subjects completed information regarding attitudes, subjective norms, perceived control, intentions and consumption of dairy foods. Correlation analysis and multiple regression were used to study the association of factors with intentions and consumption of dairy foods. Subjects showed relatively low intention to consume dairy foods (-0.4 $\pm$ 1.6 from a scale of -4-14). They ate 1.2 $\pm$ 0.9 servings of dairy foods a day and 52.2% of subjects had less than a serving a day, showing inadequate consumption of dairy foods. All three factors, attitudes, subjective norms and perceived control were significantly correlated to the intentions to take dairy foods regularly (r : 0.26-0.27) . Multiple regression results, however, revealed that subjective norms (p < 0.01) and perceived control (p < 0.05) contributed to the model of explaining intentions, while attitudes did not (model $R^2$ : 0.154) . To predict and explain actual consumption of dairy foods, two regression models were examined. In the first model, perceived control was significant in predicting dairy foods consumption, while attitudes and subjective norms were not. In the second model, intentions and perceived control were significantly related to actual consumption of dairy foods, providing the empirical evidence of the theory (model $R^2$: 0.121) These results suggest that perceived control was significant in explaining actual behavior as well as intentions. This study suggests that nutrition education to increase dairy foods consumption for young adults should focus on increasing perception of control and eliciting social support from respected others.
Rocks undergoing repeated loading and unloading over an extended period, such as due to earthquakes, human excavation, and blasting, may result in the gradual accumulation of stress and deformation within the rock mass, eventually reaching an unstable state. In this study, a CNN-CCM is proposed to address the mechanical behavior. The structure and hyperparameters of CNN-CCM include Conv2D layers × 5; Max pooling2D layers × 4; Dense layers × 4; learning rate=0.001; Epoch=50; Batch size=64; Dropout=0.5. Training and validation data for deep learning include 71 rock samples and 122,152 data points. The AI Rock Constitutive Model learned by CNN-CCM can predict strain values(ε1) using Mass (M), Axial stress (σ1), Density (ρ), Cyclic number (N), Confining pressure (σ3), and Young's modulus (E). Five evaluation indicators R2, MAPE, RMSE, MSE, and MAE yield respective values of 0.929, 16.44%, 0.954, 0.913, and 0.542, illustrating good predictive performance and generalization ability of model. Finally, interpreting the AI Rock Constitutive Model using the SHAP explaining method reveals that feature importance follows the order N > M > σ1 > E > ρ > σ3.Positive SHAP values indicate positive effects on predicting strain ε1 for N, M, σ1, and σ3, while negative SHAP values have negative effects. For E, a positive value has a negative effect on predicting strain ε1, consistent with the influence patterns of conventional physical rock constitutive equations. The present study offers a novel approach to the investigation of the mechanical constitutive model of rocks under cyclic loading and unloading conditions.
Assessing service quality and satisfaction is the essential part of service science. In this study, for G2B electronic commerce service composed of information systems and human resources, a composite research model for exploring factors of service quality satisfaction is proposed. The proposed model uses SERVQUAL's five quality dimensions as independent antecedent factors and usefulness and ease-of-use of the technology acceptance model as mediating factors. A case of a G2B purchase service is empirically studied using the proposed model. The result shows that the proposed composite model is good and appropriate for explaining the characteristics of G2B services.
J. H. Min;Kim, Y. B.;Park, W. S.;Park, M. J.;Li Tian
Journal of Magnetics
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제1권2호
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pp.69-74
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1996
Justeresos loops of melt-spun Nd13Fe77B10 cooled down at remanent state were measured at 4.2 K and 250 K. The hysteresis loops were analysed on the basis of the Stoner-Wohlfarth (S-W) model, the inter-grain exchange coupled single domain (SD) model and micromagnetism. The coercivity higher than that predicted from the S-W model and the striking shift of the thin minor loop along the H-axix observed at the fields of Hmax=4MA/m at 4.2 K indicated new evidences for the inter-grain exchange interaction . The S-W model failed in explaining the high iHc and the shift of the thin minor loop. The exchange coupled SD model was found to explain the experimental results qualitatively without difficulties associated with the S-W model. The micromagnetic calculations using a finite element technique simulated the experimental results fairly well quntitatively.
Previously developed empirical equations used to calculate the parameters of the transient storage model are analyzed in depth in order to evaluate their behavior in representing solute transport in the natural streams with storage zone. A comparative analysis of the existing theoretical and experimental equations used to predict parameters of the transient storage (TS) model is reported. New simplified equations for predicting 4 key parameters of the TS model using hydraulic data sets that are easily obtained in the natural streams are also developed. The weighted one-step Huber method, which is one of the nonlinear multi-regression methods, is applied to derive new parameters equation. These equations are proven to be superior in explaining mixing characteristics of natural streams with the transient storage zone more precisely than the other existing equations.
In this study, a substitution model of the evolutionary generations of technological products is presented. The purpose of the model is to examine the demand side mechanisms which generate successive product life cycles along the path of technological improvements. In the model, the nature of substitution processes is summarized dto the demand function which is derived from the consumer's udtility maximization problem. To describe the nature of technological substitution processes, the concept of the vertical differentiation and the consumption externalities are considered in the utility function. The former is used to characterize the result of technological improvement and the latter is used in explaining the inertia of demand. To show the validity of the model, an empirical study is carried out using the data of the world DRAM market.
Burnout research has mostly been performed in human service fields. However, it has recently been expanded to cover diverse settings and even non-occupational samples, such as students. In this study, we defined the construct of academic burnout, which is the burnout experienced by students. Next, we described the concept of academic burnout by introducing measurements for assessing academic burnout. On the basis of the demand-control model (DCM) and effort-reward imbalance model (ERIM), which are the most predominant theoretical burnout models, we described the causal factors and the pathway to experiencing academic burnout symptoms. The ERIM was a more influential model than the DCM when explaining the academic burnout of Korean students. Based on the results of previous longitudinal studies on academic burnout, we recognized emotional exhaustion and academic inefficacy as the initial symptoms of academic burnout. Finally, we discussed the prevention and intervention programs with specific components that should be included in those programs.
It has been well known that traffic accidents occur under combined functional contributions of drivers, vehicles and road facilities, and that evaluation of safety levels for a specific road section or point is generally much complicated. Additionally, most of traffic accidents occur randomly implicating it is necessary to be evaluated in terms of probability theory. Thus, the evaluation model which reflects various characteristics and probabilistic distributions of traffic accidents has been necessary. The present paper provides a reliability based model with variables of probabilistic operating speeds and design speeds together which have been individually explaining associated characteristics in traffic accidents. Consequently, the model made it possible for speed management and road improvement projects to be evaluated in a common index. Application studies were performed in three cases. Through the studies, couples of facts were identified that the model successfully considered the probabilistic operating speeds and design speeds together and that then, the model evaluated road safety alternatives relatively which are complicatedly characterized and differently located.
This research develops, and empirically test a model for explaining/predicting the Determinants and Satisfaction of Portal Cite in Internet Initiation Page. Also this paper describes a theoretical model for investigating the service quality satisfaction in the Internet Initiation Page. This research is the first to empirical test the causal relationships in determinants of Portal Cite. The model of the satisfaction for Portal Cite are tested here using data from 224 samples. Based on the research model, a comprehensive set of hypotheses is formulated and a methodology for testing them is outlined. some of the hypotheses are tested empirically to demonstrate the applicability of the theoretical model. In examining the relationships of the determinants factors, satisfaction show in significantly by Convenience, Information Provided, Entertainments, Interaction but that show in not significantly by the Trustworthiness, In addition, Portal Cite in Internet Initiation Page shows indirect effect between customer satisfaction and referral.
Simulation output knowledge analysis is one of problem-solving and/or knowledge adquistion process by investgating the system behavior under study through simulation . This paper describes an approach to simulation outputknowldege analysis using fuzzy neural network model. A fuzzy neral network model is designed with fuzzy setsand membership functions for variables of simulation model. The relationship between input parameters and output performances of simulation model is captured as system behavior knowlege in a fuzzy neural networkmodel by training examples form simulation exepreiments. Backpropagation learning algorithms is used to encode the knowledge. The knowledge is utilized to solve problem through simulation such as system performance prodiction and goal-directed analysis. For explicit knowledge acquisition, production rules are extracted from the implicit neural network knowledge. These rules may assit in explaining the simulation results and providing knowledge base for an expert system. This approach thus enablesboth symbolic and numeric reasoning to solve problem througth simulation . We applied this approach to the design problem of broadband communication network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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