The major purpose of this study was analyzing of farmer's intention in related to organic agriculture by using of the Theory of Planned Behavior (TPB). Farmers of Chungchung Province (n=164) were administered a questionnaire survey that measured TPB constructs. The data and hypotheses were analyzed using multiple regression and confirmatory factor analysis by SPSS 21.0 and AMOS 21.0. Results showed that attitude, subjective norms, and perceived behavior of control were all positively related to farmer's intention of organic agriculture and explained power of the model was relatively high which was 51 percent. Also the results of the analysis showed that the subjective norm was a key dimension of farmer's intention in terms of standardized coefficient. The study demonstrated that the reduced theory of planned behavior was fit for factors of farmer's intention. The meaning of the study and implications for future studies were discussed.
This paper will produce a practical, accurate method for computing the equipment forced outages rate (FOR) based on 10 years of historical equipment outages data. Also, the location and weather conditions on outages are included. The computed FOR are ranked as 4 groups (presumably high, medium, low & very low) depending on the frequency (up to # times per year) and a consistent framework for transmission reliability performance table is developed based on these groupings. Our intent is to use this framework as guidelines for contingency analysis criteria in system planning / operation departments. The concepts are illustrated on the 2005 KEPCO power system.
The purposes of this study were to investigate component of service quality and to determine significant factors on the service quality and buying intention of internet apparel shopping mall. The data were collected from 212 female adults using questionnaire. Using SPSS package, Cronbach's α, factor analysis, and multiple repression analysis were performed. The results could be summarized as follows. 1. The service quality of internet apparel shopping mall was perceived as reliability, advantage, responsibility, product assortment, tangibles, and rapidness. 2. For perceived risk, privacy risk, economic risk, delivery risk, size risk, and quality risk were investigated. The perceived risk except economic risk and web search ability had an effect on the service quality of internet apparel shopping mall. 3. The most of perceived risk, web search ability, and advantage of the service quality had an effect on the shopping intent of the internet apparel shopping mall. Based on the these results, marketing strategies were suggested.
A clinical analysis of complications was done in 72 cases of tracheal & bronchial foreign bodies who had been treated in this department in the past 5 years (1977-1981). Complications were developed in 58 cases (80.6%). A total number of complications was 93 from 58 patients with average complication rate of 1.6 per case. There were emphysema in 22 cases, atelectasis in 5 cases, pneumonia in one case and combined complication in 24 cases. We had four fatal cases in our series. It is our intent to present the result of this analysis with literature review and to stress the importance of early detection & early managent.
This study aimed to analyze the effect of demographic characteristics of consumers and quality recognition factors on purchase intention of organic wine, and to provide preliminary data necessary for the development of wine industry. By factor analysis of collected surveys, quality recognition factors of both the experienced and non-experienced group of organic wine environment/health, varieties of grapes, price, and four brand elements. First, among demographic characteristics, only income level hae a significant influence on the changes in quality recognition causes. Each of quality recognition causes of organic wine had a significant relation with purchase intent. The result of our analysis suggested that 'environment/health' was most influential for the experienced group, and 'health' was most influential for the non-experienced group. Therefore, this hypothesis is supported.
The purpose of this study is to examine men's role conflicts of dual-earner family based on man's role type. Man's role type is composed of man's sex role attitude and family-role performance and categorized in four types such as traditionalism type neo-traditionalism type equalitarianism type and inconsistancy type. The test analysis can be summarized as follows; First test analysis can be summarized as follows; role performance and man's role conflict as working hours is long wife's role requirement is high family-role conflict as working hours is long wife's role requirement is high family-role is not commit man's role conflict directly affected. In addition indirect affect through family-role performance shows that man's role conflict level is low as level of income is high level of income difference between man and wife is low child is younger and intent to modern sex-role attitude. Second looking into the difference role conflict to man's role type it shows that equalita ianism type's role conflict is low and man's role conflict in traditionalism and neo-traditonalism types is high.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.24
no.1
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pp.39-46
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2016
This paper reviews design validity before manufacturing HCVT prototype through simulation. The component part is being devided, modeled and checked if it works well to an designer's original intent about some active modes. Also, the dynamic characteristic is examined how it changes according to alteration of pressure, friction and leak rate. Finally, HCVT design plan is being confirmed if it could be materialized through those analysis.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.1
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pp.93-96
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2022
Natural language processing (NLP) is utilized to understand a natural text. Text analysis systems use natural language algorithms to find the meaning of large amounts of text. Text classification represents a basic task of NLP with a wide range of applications such as topic labeling, sentiment analysis, spam detection, and intent detection. The algorithm can transform user's unstructured thoughts into more structured data. In this work, a text classifier has been developed that uses academic admission and registration texts as input, analyzes its content, and then automatically assigns relevant tags such as admission, graduate school, and registration. In this work, the well-known algorithms support vector machine SVM and K-nearest neighbor (kNN) algorithms are used to develop the above-mentioned classifier. The obtained results showed that the SVM classifier outperformed the kNN classifier with an overall accuracy of 98.9%. in addition, the mean absolute error of SVM was 0.0064 while it was 0.0098 for kNN classifier. Based on the obtained results, the SVM is used to implement the academic text classification in this work.
Sentiment analysis is the process of determining whether a piece of document, text or conversation is positive, negative, neural or other emotion. Sentiment analysis has been applied for several real-world applications, such as chatbot. In the last five years, the practical use of the chatbot has been prevailing in many field of industry. In the chatbot applications, to recognize the user emotion, sentiment analysis must be performed in advance in order to understand the intent of speakers. The specific emotion is more than describing positive or negative sentences. In light of this context, we propose deep learning models for conducting multi-class sentiment analysis for identifying speaker's emotion which is categorized to be joy, fear, guilt, sad, shame, disgust, and anger. Thus, we develop convolutional neural network (CNN), long short term memory (LSTM), and multi-layer neural network models, as deep neural networks models, for detecting emotion in a sentence. In addition, word embedding process was also applied in our research. In our experiments, we have found that long short term memory (LSTM) model performs best compared to convolutional neural networks and multi-layer neural networks. Moreover, we also show the practical applicability of the deep learning models to the sentiment analysis for chatbot.
The two purposes of this study were to understand service encounters in Korean restaurants by foreigners living in Korea and to examine the effect of service encounters on the customer's emotion feelings, customer satisfaction, and behavioral intention. Based on the reactions of a total of 614 foreigners obtained by empirical research, this study reviews the reliability and fitness of the research model, and verifies a total of 4 hypotheses using the Amos program. The hypothesized relationships in the model were tested simultaneously using a structural equation model (SEM). The proposed model provided an adequate fit to the data: ${\chi}^2$ 683.466 (df=216), CMIN/df 3.164, RMR 0.095, GFI 0.911, AGFI 0.886, NFI 0.933, CFI 0.953, and RMSEA 0.059. As a result of empirical analysis, the physical environment, interactions with employees, and interactions with other customers were quantified as service encounter factors in Korean restaurants. These factors were indicated to have an influence on customer's emotion feelings. Also, customer's emotion feelings had a positive influence on customer satisfaction and behavioral intent. Limitations and future research are also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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