Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.22
no.5
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pp.617-627
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1998
In marketing reserach, the ultimate goal is to increase predictability of consumer's purchse behavior. However, most of the marketing researchers measure purchase intention rather than behavior assuming that the consumer's purchase behaviors will coincide with their intentions. Lately, there have been many arguments whether purchase intention is meaningful as a determinant or a predictor for purchase behavior. Additionally, many studies reported substantial variations among the 'product categories. The purpose of this study was to find out the relationship between consumer's purchase intention and purchase behavior of apparel products. Two research questions were set up. One was to find out the relationship between the intention and behavior, and the other was to find out the factors affecting the relationship. It was found out that mere intention could neither explain nor predict behavior, and that the factors affecting intenting intention- behavior inconsistency had to be submitted for explanation and prediction. These factors could explain inconsistency between the intention and the behavior. Regression equations in the past researches explained aggregate results, but coludn't explain each consumer's intention-behavior inconsistency. The integration of the specific intention and the affecting factors can increase predictability of each consumer's purchase behavior.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.7
no.2
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pp.154-158
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2007
As the technology developed, the system is being developed as the structure that is adapted to the intelligent environment. Therefore, the existing situation information system couldn't provide satisfactory service to the user as it provides service only by the information which it received from the sensor. This paper analyzed the problems of the existing user intention awareness system and suggested user intention awareness system to provide a stable and efficient service that fits to the intention of the user compensating this. This paper has collected the behavior data based on the scenario of the sequential behavior course of the user that occurs at breakfast time in the kitchen which is the home domain environment thai is closely related to our lives. This scenario course also showed the flow that the goal intentional user intention awareness system acted that it suggested, and showed the sequential course processing the user behavior data by tables and charts.
Purpose: The purpose of this study was to develop and test a predictive model on the male nurses' turnover intention. Methods: This study utilized the model-testing design based on the Price's causal model of turnover. This study collected data from 306 male nurses on a national scale with structured questionnaires measuring job opportunity, kinship responsibility, positive emotion, work autonomy, role conflict, work satisfaction, organizational commitment, and turnover intention. The data were analyzed using SPSS/WIN 22.0 program and AMOS 20.0 program. Results: As the outcomes satisfied the recommended level, the hypothetical model appeared to fit the data. Twenty-seven of the 38 hypotheses selected for the hypothetical model were statistically significant. 54.2% of turnover intention was explained by job opportunity, kinship responsibility, positive emotion, work autonomy, role conflict, work satisfaction and organizational commitment. Conclusion: The hypothetical model of this study was confirmed to be adequate in explaining and predicting male nurses' turnover intention. Findings from this study can be used to design appropriate strategies to decrease the male nurse's turnover intention.
The Theory of Planned Behavior has been shown to yield great explanatory power in health behavior as well as social behavior. This study was conducted to test the Theory of Planned Behavior in the prediction and intention of smoking cessation behavior in university student smokers. We conveniently sampled 204 university student smokers and investigated using questionaries, analyzing the data with the Pearson product-moment correlation, and multiple regression. The results are as follows : 1. There are significant correlations in direct and indirect measures of attitude toward smoking cessation behavior, subjective norm, and perceived behavioral control. 2. Behavior belief is significant in predicting attitudes toward smoking cessation behavior. Normative belief is significant in predicting the subjective norm. Control belief is significant in predicting perceived behavioral control. 3. Attitude toward smoking cessation behavior, subjective norm are significant in predicting intention of smoking cessation behavior. In conclusion, this study demonstrated strong support for the Theory of the Planned Behavior and its use to predict smoking cessation behavior in university students smokers. But, as perceived behavioral control is not significant in predicting smoking cessation behavior, indepth research is needed to evaluate the usefullness of the Theory of Planned Behavior and Reasoned Action Theory.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2010.06a
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pp.187-199
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2010
Recently, Internet Telephony has become increasingly popular in telecommunication industry. However, previous research on Internet Telephony has focused on analyzing specific Internet Telephony solutions, identifying the Internet Telephony movement itself. The research on prediction models about Internet Telephony adoption has been minimal. The main propose of this study is to develop models for predicting transition intention from using traditional telephones to using Internet Telephony. To do so, this study uses data mining methods to analyze demands in the IT communications market and to provide management strategies for Internet telephony providers. Especially this study uses discriminant analysis, logistic regression, classification tree, and neural nets to develop the prediction models for the Internet Telephony adoption. The models are compared with each other and a superior model is chosen.
With the deepening of population aging, pension has become an urgent problem in most countries. Community smart pension can effectively resolve the problem of traditional pension, as well as meet the personalized and multi-level needs of the elderly. To predict the pension intention of the elderly in the community more accurately, this paper uses the decision tree classification method to classify the pension data. After missing value processing, normalization, discretization and data specification, the discretized sample data set is obtained. Then, by comparing the information gain and information gain rate of sample data features, the feature ranking is determined, and the C4.5 decision tree model is established. The model performs well in accuracy, precision, recall, AUC and other indicators under the condition of 10-fold cross-validation, and the precision was 89.5%, which can provide the certain basis for government decision-making.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.10
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pp.927-932
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2010
Estimation methods of motion intention from bio-signal present challenges in man machine interaction(MMI) to offer user's command to machine without control of any devices. Measurements of meaningful bio-signals that contain the motion intention and motion estimation methods from bio-signal are important issues for accurate and safe interaction. This paper proposes a novel motion estimation sensor based on a geometrical muscle changes, and a motion estimation method using the sensor. For estimation of the motion, we measure the circumference change of the muscle which is proportional to muscle activation level using a flexible piezoelectric cable (pMAS, piezo muscle activation sensor), designed in band type. The pMAS measures variations of the cable band that originate from circumference changes of muscle bundles. Moreover, we estimate the elbow motion by applying the sensor to upper limb with least square method. The proposed sensor and prediction method are simple to use so that they can be used to motion prediction device and methods in rehabilitation and sports fields.
Social media platforms such as Instagram and Facebook lead to potential security risks, which consequently raise public concerns about privacy. However, most people rarely make active efforts to protect their personal data, even though they have shown increasing concerns about privacy. Therefore, this study examines the factors that determine social media users' behavior of using privacy settings and testifies the existence of privacy paradox in such a context. In addition, it investigates the mediating effects of implementation intentions on the relationship between intentions and behaviors. In the study, we collected data through questionnaires, and the respondents were undergraduate and graduate students in South Korea. After a pilot test (n = 92) and a set of face-to-face interviews, 266 usable responses were retrieved for data analysis finally. The results confirmed the existence of the privacy paradox regarding the use of social media privacy settings. And the implication intention did positively mediate the relationship between intention and behavior in the context of social media privacy settings. To the best of our knowledge, our study is the first in the information privacy literature to introduce the notion of implementation intention which is a much more powerful explanation and prediction of actual behavior than the (behavioral) intention.
Objectives: The purpose of this study was to develop a prediction model for future smoking intention among Korean adolescents aged 13 to 15 in order to identify the high risk group exposed to future smoking. Methods: The data was collected from a total of 5940 students who participated in a self-administrated questionnaire of a cross-sectional school-based survey, the 2004 Korea Global Youth Tobacco Survey. Chi-square tests and logistic regression analyses were carried out to identify the relevant determinants associated with intentions of adolescents’ future smoking. Receiver Operation Characteristic (ROC) assessment was applied to evaluate the explanation level of the developed prediction model. Results: 8.4% of male and 7.2% of female participants show their intentions of future smoking. Among non-smoking adolescents; who have past smoking experience [odds ratio (OR) 2.73; 95% confidence interval (CI) 1.92- 3.88]; who have intentions of smoking when close friends offer a cigarette (OR 31.47; 95% CI = 21.50 - 46.05); and who have friends that are mostly smokers (OR 5.27; 95% CI = 2.85 - 9.74) are more likely to be smokers in the future. The prediction model developed from this study consists of five determinants; past smoking experience; parents smoking status; friends smoking status; ownership of a product with a cigarette brand logo; and intentions of smoking from close friends’ cigarette offer. The area under the ROC curve was 0.8744 (95% CI=0.85 - 0.90) for current non-smokers. Conclusions: For efficiency, school-based smoking prevention programs need to be designed to target the high risk group exposed to future smoking through the prediction model developed by the study, instead of implementing the programs for all the students.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.10
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pp.21-28
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2016
The aim of this research is to analyze Perceived Usefulness(PU) and Perceived Ease of Use(PEOU) based on Technology Acceptance Model in , and how viewing experiences and knowledge of motion graphics have an impact on attitude toward using and behavioral intention to use. Both usability for learning and usability for appreciation in terms of PU have significant correlations with the degree of satisfaction and immersion, and behavioral intention to use. On the other hand, PEOU has an influence on degree of exhibition satisfaction and immersion, and onto behavioral intention to use with the exception of intention to revisiting . Unlike PU or PEOU, previous viewing experiences do not have correlation with attitude toward using and behavioral intention to use. Only previous knowledge of motion graphics has a correlation with degree of satisfaction and immersion, and behavioral intention to use. As the influence on PU and PEOU's attitude toward using and and behavioral intention to use has been verified, our findings show that two variables of TAM enable the prediction of user's technology acceptance on digital exhibitions and as a result prove the suitability for TAM as an evaluation model for digital exhibition of remediating the originals. This study offers a fresh understanding of the importance of motion graphic effects which influence attitude toward using and behavioral intention to use from the perspective of curating methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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