Purpose - The purpose of this study is to measure the effect of brand awareness by color marketing to purchase and revisit intentions in Traditional Markets. Research design, data, and methodology - For this study, 5 point Likert-scale was used based on previous research. Used SPSS ver.22, factor analysis and Cronbach's alpha, regression and correlation were tested. 254 samples were used for the analysis. Results - The three attributes of color marketing(symbolism, identifiability, association) exerted significant effects on brand awareness of traditional marketing explained 38.7% of the variance. Thus, , , and were supported. However, was not supported. Conclusions - Colors play important roles in establishing new images in consumers' minds. The visual sense affects emotions and attitudes and most of the visual sense is affected by colors. Colors that we see move people's heart and induce atmospheres thereby greatly affecting humans' physical and mental activities. To increase traditional market brand awareness, it is necessary for traditional markets to display a level of attractiveness through the use of colors and visuals. So to use color marketing in traditional market is very important for brand awareness which can cause purchase and traditional market revisit intension.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.2
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pp.307-316
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2004
Principal Component Regression(PCR) and Partial Least Squares Regression(PLSR) are the two most popular regression techniques in chemometrics. In the field of chemometrics usually the number of regressor variables greatly exceeds the number of observation. So we have to reduce the number of regressors to avoid the identifiability problem. In this paper we compare PCR and PLSR techniques combined with various robust regression methods including regression depth estimation. We compare the efficiency, goodness-of-fit and robustness of each estimators under several contamination schemes.
In this paper, we first discuss a representation of solutions to the initial value problem and the initial-boundary value problem for discrete evolution equations $${\sum\limits^l_{n=0}}c_n{\partial}^n_tu(x,t)-{\rho}(x){\Delta}_{\omega}u(x,t)=H(x,t)$$, defined on networks, i.e. on weighted graphs. Secondly, we show that the weight of each link of networks can be uniquely identified by using their Dirichlet data and Neumann data on the boundary, under a monotonicity condition on their weights.
This study is a literature study aimed to derive the evaluation factors for the survey of housing satisfaction of the physically handicapped. To attain the objective, the present study compared the influential factors of housing satisfaction for normal people and those for the physically handicapped found in the precedent researches, and analyzed them to draw out the evaluation factors for housing satisfaction of the physically handicapped. And then it drew out sub-factors and elements for the housing satisfaction of the physically handicapped. The evaluation factors for housing satisfaction of the physically handicapped are divided mainly into physical, social-psychological and economic factors. First, physical factor consists of 'functionality (usability)', 'safety', 'convenience', 'comfort', 'aesthetics', 'accessibility (mobility)', 'identifiability (recognition)'. Of them, 'functionality (usability)' factor consists of 3 sub-factors and 8 elements. 'Safety' was subdivided into securing safety and public order/crime prevention. and structural safety, and 7 elements were drawn out from 'safety'. 'Convenience' is sub-categorized into convenient usage and simple operation, and 9 elements were derived. 'Comfort' was classified into 2 sub-factors and 9 elements. 'Aesthetics' was classified into 2 sub-factors and elements. 'Accessibility (mobility)' was divided into 2 sub-factors and elements. 'Identifiability (recognition)' was classified into 2 sub-factors and 5 elements. Second, social-psychological factor includes 'sociality' and 'independence' factor. One sub-factor and one element were drawn from each of both factors. Third, 'economic factor' consists of 'economy'. One sub-factor and elements were drawn out from the factor. It is expected that the 10 evaluation factors, their sub-factors and elements that have been derived from this study can be used as the basic data and/or reference in designing residential space for the physically handicapped and making policy for it after verifying them in following studies. The present study finds itself significance in that the findings here can ultimately improve the housing welfare and life quality of the physically handicapped.
In computer-mediated idea generation where contributions can be anonymous, the ability to accurately monitor performances is limited, inducing social loafing. Prior research has suggested that social loafing is likely an important factor in reducing task performance. Researchers have theorized that loafing could be minimized if clear performance feedback is provided. Our prior study evidences a substantial performance gain by the provision of real time performance information about who is contributing and who is not. However, our prior study incorporated the quantity feedback only to create a larger pool of ideas based on the long-standing assumption (i.e., quantity breeds quality), not considering the quality feedback. As a result, taking advantage of anonymity in the form of pseudonymity, individuals in almost all groups exhibited a tendency of self-presentation by capitalizing on ideas of which quality was low and even frivolous (i.e., junk comments) toward the later stages of the session. Thus, we have learned that the quantity performance feedback alone does not have enough restrictiveness to consistently control the performance behavior throughout the session. Since a process chart allows participants to monitor process variation by comparing new performance data to past performance data, we incorporated real-time visual process performance feedback to reveal performance histories by connecting the sequence of idea quality scores in a time-series format. Using this environment, a laboratory experiment was conducted with five-member groups that examined the influence of both identifiability (i.e., anonymity versus pseudonymity) and process performance feedback (i.e., yes or no) in a $2{\times}2$ factorial design. The result showed that groups in the process performance feedback treatment outperformed groups in the no feedback treatment. Additionally, process performance feedback and identifiability interacted such that groups in the process performance feedback/pseudonymity treatment had the highest performance. The implications of these findings for future research, as well as the implications for the design of group idea generation procedures are discussed.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.5
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pp.93-102
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2009
A prediction of streamflow based on multi-objective function is presented to check the performance of Probability Distributed Model(PDM) in Miho stream basin, Chungcheongbuk-do, Korea. PDM is a lumped conceptual rainfall runoff model which has been widely used for flood prevention activities in UK Environmental Agency. The Monte Carlo Analysis Toolkit(MCAT) is a numerical analysis tools based on population sampling, which allows evaluation of performance, identifiability, regional sensitivity and etc. PDM is calibrated for five model parameters by using MCAT. The results show that the performance of model parameters(cmax and k(q)) indicates high identifiability and the others obtain equifinality. In addition, the multi-objective function is applied to PDM for seeking suitable model parameters. The solution of the multi-objective function consists of the Pareto solution accounting to various trade-offs between the different objective functions considering properties of hydrograph. The result indicated the performance of model and simulated hydrograph are acceptable in terms on Nash Sutcliffe Effciency*(=0.035), FSB(=0.161), and FDBH(=0.809) to calibration periods, validation periods as well.
Single-index models have found applications in econometrics and biometrics, where multidimensional regression models are often encountered. Here we propose a nonparametric estimation approach that combines wavelet methods for non-equispaced designs with Bayesian models. We consider a wavelet series expansion of the unknown regression function and set prior distributions for the wavelet coefficients and the other model parameters. To ensure model identifiability, the direction parameter is represented via its polar coordinates. We employ ad hoc hierarchical mixture priors that perform shrinkage on wavelet coefficients and use Markov chain Monte Carlo methods for a posteriori inference. We investigate an independence-type Metropolis-Hastings algorithm to produce samples for the direction parameter. Our method leads to simultaneous estimates of the link function and of the index parameters. We present results on both simulated and real data, where we look at comparisons with other methods.
This paper studies the multi-domain coupled system of one dimensional Arctic temperature field and establishes identification model about the thermodynamic parameters of sea ice (heat storage capacity, density and conductivity) by the so-called output least-square estimate according to the temperature data acquired by a monitor buoy installed in the Arctic ocean. By the optimal control theory, the existence and dependability of weak solution and the identifiability of identification model have been given. Moreover, necessary optimality condition is proposed. Furthermore, the optimal algorithm for the identification model is constructed. By using the optimal thermodynamic parameters of Arctic sea ice, the numerical simulation is implemented, and the numerical results of temperature distribution of Arctic sea ice are demonstrated.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.22
no.4
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pp.151-165
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1997
We propose a method for estimating the probability of perfect PM from successive failure times of a repairable system. The system under study is maintained preventively at periodic times, and it undergoes minimal repair at failure. We consider Brown-Proschan imperfect PM model in which the system is restored to a condition as good as new with probability P and is otherwise restored to its condition just prior to failure. We discuss the identifiability problem when the PM modes are not recorded. The expectation-maximization principle is employed to handle the incomplete data problem. We assume that the lifetime distribution belongs to a parametric family with increasing failure rate. For the two parameter Weibull lifetime distribution, we propose a specific algorithm for finding the maximum lifelihood estimates of the reliability parameters : the probability of perfect PM (P), as well as the distribution parameters. The estimation method will provide useful results for maintaining real systems.
Measuring the bridge frequencies indirectly from an instrumented test vehicle is a potentially powerful technique for its mobility and economy, compared with the conventional direct technique that requires vibration sensors to be installed on the bridge. However, road surface roughness may pollute the vehicle spectrum and render the bridge frequencies unidentifiable. The objective of this paper is to study such an effect. First, a numerical simulation is conducted using the vehicle-bridge interaction element to demonstrate how the surface roughness affects the vehicle response. Then, an approximate theory in closed form is presented, for physically interpreting the role and range of influence of surface roughness on the identification of bridge frequencies. The latter is then expanded to include the action of an accompanying vehicle. Finally, measures are proposed for reducing the roughness effect, while enhancing the identifiability of bridge frequencies from the passing vehicle response.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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