• 한국농림기상학회지
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• 제11권4호
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• pp.174-184
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• 2009

지표 증발산은 육상 생태계의 수문순환의 주요 성분으로서, 지표-대기간의 에너지 교환, 미기후, 지역의 수자원 함량, 식생의 일차생산성 등에 중요한 영향을 미친다. 증발산을 추정하기 위한 방법들 중에서 MODIS를 이용한 방법은 위성 자료만을 사용하여 넓은 지역에 대한 지속적인 증발산 모니터링이 가능하다는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 MODIS 기반의 증발산 추정 알고리즘을 동아시아 지역에 적용하고, 그 신뢰도를 평가하였으며, 주요 오차요인을 분석하였다. 증발산 평가 결과 여섯 연구지역(GDK, HFK, TKY, TMK, CBS, SKT)에서는 $r^2$가 0.38~0.73, ME 와 RMSE가 각각 $-44{\sim}+31W\;m^{-2}$, $48{\sim}111W\;m^{-2}$로 신뢰할 만한 결과를 나타냈다. 하지만 다른 세 연구지역(HBG, QYZ, MKL)에서는 관측 값과 비교해서 차이를 나타내었고, 과소평가하는 경향을 보였다. HBG, MKL 지역은 MODIS 기상 자료 및 복사요소의 오차가 주요 원인으로 나타났다. 그러나 QYZ지역은 기상 자료와 복사요소가 모두 좋은 일치도를 보였기 때문에, 모형의 모수와 관련된 오차가 주요 원인의 하나로 판단된다. 임관 전도도의 오차가 증발산 오차에 미치는 영향을 분석한 결과, HBG지역을 제외한 다른 연구지 역에서 r값이 0.59~0.82로 관측값과의 상관성이 높은 것을 확인하였다. 또한 MODIS로부터 산출된 순간 증발산을 일 단위로 확장시킨 결과, 순간 증발산의 일치도가 떨어졌던 3개 연구지역을 제외하고 6개 지역에서 $r^2$가 0.44~0.89, ME와 RMSE는 각각 $-0.7{\sim}+0.6mm\;day^{-1}$, $0.5{\sim}1.1mm\;day^{-1}$의 범위로 신뢰도 있는 결과를 나타냈다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권4호
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• pp.47-75
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• 2009

Recently, researches on Management Information Systems (MIS) have laid out theoretical foundation and academic paradigms by introducing diverse theories, themes, and methodologies. Especially, academic paradigms of MIS encourage a user-friendly approach by developing the technologies from the users' perspectives, which reflects the existence of strong causal relationships between information systems and user's behavior. As in other areas in social science the use of structural equation modeling (SEM) has rapidly increased in recent years especially in the MIS area. The SEM technique is important because it provides powerful ways to address key IS research problems. It also has a unique ability to simultaneously examine a series of casual relationships while analyzing multiple independent and dependent variables all at the same time. In spite of providing many benefits to the MIS researchers, there are some potential pitfalls with the analytical technique. The research objective of this study is to provide some guidelines for an appropriate use of SEM based on the assessment of current practice of using SEM in the MIS research. This study focuses on several statistical issues related to the use of SEM in the MIS research. Selected articles are assessed in three parts through the meta analysis. The first part is related to the initial specification of theoretical model of interest. The second is about data screening prior to model estimation and testing. And the last part concerns estimation and testing of theoretical models based on empirical data. This study reviewed the use of SEM in 164 empirical research articles published in four major MIS journals in Korea (APJIS, ISR, JIS and JITAM) from 1991 to 2007. APJIS, ISR, JIS and JITAM accounted for 73, 17, 58, and 16 of the total number of applications, respectively. The number of published applications has been increased over time. LISREL was the most frequently used SEM software among MIS researchers (97 studies (59.15%)), followed by AMOS (45 studies (27.44%)). In the first part, regarding issues related to the initial specification of theoretical model of interest, all of the studies have used cross-sectional data. The studies that use cross-sectional data may be able to better explain their structural model as a set of relationships. Most of SEM studies, meanwhile, have employed. confirmatory-type analysis (146 articles (89%)). For the model specification issue about model formulation, 159 (96.9%) of the studies were the full structural equation model. For only 5 researches, SEM was used for the measurement model with a set of observed variables. The average sample size for all models was 365.41, with some models retaining a sample as small as 50 and as large as 500. The second part of the issue is related to data screening prior to model estimation and testing. Data screening is important for researchers particularly in defining how they deal with missing values. Overall, discussion of data screening was reported in 118 (71.95%) of the studies while there was no study discussing evidence of multivariate normality for the models. On the third part, issues related to the estimation and testing of theoretical models on empirical data, assessing model fit is one of most important issues because it provides adequate statistical power for research models. There were multiple fit indices used in the SEM applications. The test was reported in the most of studies (146 (89%)), whereas normed-test was reported less frequently (65 studies (39.64%)). It is important that normed- of 3 or lower is required for adequate model fit. The most popular model fit indices were GFI (109 (66.46%)), AGFI (84 (51.22%)), NFI (44 (47.56%)), RMR (42 (25.61%)), CFI (59 (35.98%)), RMSEA (62 (37.80)), and NNFI (48 (29.27%)). Regarding the test of construct validity, convergent validity has been examined in 109 studies (66.46%) and discriminant validity in 98 (59.76%). 81 studies (49.39%) have reported the average variance extracted (AVE). However, there was little discussion of direct (47 (28.66%)), indirect, and total effect in the SEM models. Based on these findings, we suggest general guidelines for the use of SEM and propose some recommendations on concerning issues of latent variables models, raw data, sample size, data screening, reporting parameter estimated, model fit statistics, multivariate normality, confirmatory factor analysis, reliabilities and the decomposition of effects.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1465-1483
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• 2020

증발산은 토양으로부터 발생하는 증발과 식물의 잎에서 발생하는 증산을 통칭하는 것으로, 물 수지, 가뭄, 작물생장, 기후변화 등의 모니터링에 있어 중요한 요소이다. 실제증발산은 식생 지표면의 물 소비량 또는 물 필요량이며 기준증발산에 작물계수를 곱하여 구하므로, 농지의 실제증발산을 구하기 위해서는 기준증발산의 계산이 정확히 이루어져야 한다. 격자형 기준증발산을 합리적으로 산출하기 위하여 그동안 많은 노력들이 있었고 복수의 산출물이 제공되고 있다. 이에 본 연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, PKNU-NMSC, MODIS 기준증발산 산출물을 비교평가 함으로써, 우리나라처럼 복합적이고 이질적인 지표면에서 국지적 규모의 수문 및 농업 분야에 활용하기 위하여 어떤 기준증발산 산출 방법이 적합한지 살펴보고자 한다. 2016~2019년 3~11월의 1일 단위 자료와 8일 합성 자료를 기상청 현장관측치와 비교하여 지점별, 연도별, 월별로 분석하고 시계열변화를 검토한 결과, 기계학습을 통해 우리나라 농지에 대한 지역최적화가 상당히 잘 수행된 PKNU-NMSC 자료의 정확도가 월등히 높게 나타났으며, 시간과 장소에 상관없이 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 본연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, MODIS 산출물에 내재한 정확도 특성을 제시하였으며, 이는 기준증발산 자료 사용에 있어 중요한 정보가 될 것으로 기대한다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.135-148
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• 2010

阿拉伯人联合抵制丹麦产品, 澳大利亚人联合抵制法国产品, 而中国人厌恶日本产品, 这些是国家间的敌对行为影响消费行为的案例. 敌意文献中已考查过消费者对其他国家敌对行为的反应, 以及这种敌意如何影响消费者对敌对国家产品的态度和倾向. 例如, 中国消费者不愿购买日本产品, 是由于日本人在第二次世界大战中的暴行, 以及不平等的经济往来(Klein, Ettenson and Morris 1998). 然而在市场营销文献中, 却没有考查过那些对他国实施敌对行为的国家消费者的反应, 这些敌对行为是否会影响他们购买受害国产品的态度. 社会心理学文献认为, 消费者面对这样的敌对行为时, 会产生一种集体犯罪感. 集体犯罪感源于当组织成员认为组织要对伤害其他组织的行为负责时所产生的痛苦感(Branscombe, Slugoski, and Kappenn 2004). 案例包括美国人由于美军在Abu Ghraib监狱的暴行而产生犯罪感(Iyer, Schamder and Lickel 2007), 荷兰由于过去对印度尼西亚的占领而产生犯罪感(Doosje et al. 1998). 本研究的主要目的是考查当国家成员对他国有敌对行为时消费者的感知, 这种感知是否会影响他们对敌对国家产品的态度. 更准确的说, 本研究的目标之一是考查集体犯罪感的感知前提, 以及当国家成员对他国有敌对行为时, 人们的情绪反应. 另一个目标是考查集体犯罪感如何影响消费者对敌对国产品的感知和倾向. 如果集体犯罪感能起到明显的预言作用, 敌对国双方的公司可能会从这类不幸的事件中受益. 本研究利用了由Klein, Ettenson and Morris (1998)提出并经Klein (2002)发展的敌意模式. Klein发现美国消费者对日本人怀有敌意, 起因是二战期间的事件(如日军偷袭珍珠港)和近年来日本的经济威胁. 因此本研究认为, 二战间的事件(如广岛长崎的原子弹爆炸)可能导致美国消费者的集体犯罪感. 曾有过一系列的三个假设, 第一个假设关于集体犯罪感的前提. 之前有研究认为当消费者感知到侵害造成的非法伤害, 并且认为侵犯者来自的国家应为此负责, 集体犯罪感就产生了(Wohl, Branscombe, and Klar 2006). 因此提出下列假设: 假设1a: 感知到的伤害非法性越高, 集体犯罪感越强烈. 假设1b: 责任越大, 集体犯罪感也肯定越强烈. 第二个和第三个假设关于集体犯罪感对倾向日本产品的影响. Klein (2002)发现对日本的敌意越强, 相比较韩国产品对日本产品的倾向越小, 但相比较美国产品对日本产品的倾向并未变小. 这些结果说明集体犯罪感存在时, 消费者在购买日本产品和韩国产品时会更倾向于前者, 但在购买日本产品和美国产品时并未受影响. 假设2: 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 但与购买日本产品的倾向大于美国产品无关. 假设3: 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 并且对产品的判断和敌意保持不变. 有过一个实验测试这个假设. 使被调查者面临发生在二战中的敌对事件, 从而产生非法伤害和责任. 该实验由一家美国的消费者调查小组收集数据, 将调查对象随机分配到低等级责任和违法情况(n=259)或高等级责任和违法情况(n=268). 测试假设关系时, 运用到潜在变量结构方程模式(LVSEM). 第一个假设得到了支持, 美国人因二战中对日本人的伤害而产生的伤害非法性和责任都对集体犯罪感有积极影响. 第二个假设也得到了支持, 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 但与购买日本产品的倾向大于美国产品无关. 最后, 第三个假设也得到了支持, 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 同时还影响人们对日本产品的判断和敌意. 由这些研究的结果可得出结论. 第一, 伤害的非法性和责任是集体犯罪感的前提. 第二, 当消费者面临来自敌对行为目标国家的产品和其他外国产品之间的选择时, 会受到集体犯罪感的影响. 但当他们面临来自敌对行为目标国家的产品和本国产品时, 不受集体犯罪感的影响. 这一结果意味着当竞争对手来自国外时, 利用集体犯罪感对那些受到敌对行为的国家的公司是可行的, 但当竞争对手来自国内时则不可行.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권2호
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• pp.1-34
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• 2010

소비자의 구매 행위가 합리적이고 실용적인 방향으로 변화하는데 힘입어 할인점업계는 급속한 외형적인 성장과 함께 경쟁도 치열하다. 따라서 업계는 그 해결책으로 차별화와 수익성을 동시에 실현 시킬 수 있는 유통업체 브랜드(PB: Private Brand) 개발에 사활을 걸고 있다. 또한 치열한 경쟁 환경 하에서 생존하기 위해서는 고객만족을 넘어서 고객충성도를 높이는 것이 효과적인 방법임이 밝혀짐에 따라 PB가 고객충성도를 제고시키기 위한 전략적인 도구로 사용되고 있다. PB 이용 고객의 충성도를 높이려면 우선 고객집단의 특성을 파악해서 소비자가 지각하는 품질수준을 우선적으로 맞춰줘야 고객만족과 고객신뢰를 얻을 수 있고 결과적으로 고객충성도로 유도할 수 있다. 이에 본 연구는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 고객충성도에 영향을 미치는 변수들 간의 관계에 대한 체계적인 분석결과를 제시하기 위해 선행연구에서 검증된 인과관계를 기반으로 연구모형과 연구가설을 설정했고, 주요 연구결과는 다음과 같다. 기업명성, 브랜드명성, 제품경험, 브랜드친숙도가 높을수록 지각된 품질이 높아지고, 지각된 품질이 높을수록 고객만족, 고객신뢰, 고객충성도가 높아지며, 고객만족과 고객신뢰가 높을수록 고객충성도가 높아지는 것으로 조사되었다. 또한 기업명성이 지각된 품질에 미치는 영향력은 PB가 NB보다 높게 나타난 반면 브랜드명성과 브랜드친숙도가 지각된 품질에 미치는 영향력은 NB가 PB보다 높게 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 결과요인에 대한 보다 명확한 이해를 바탕으로 실무자가 마케팅 활동을 하는데 유용하게 활용할 수 있을 것이다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.111-137
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• 2010

본 연구는 서비스 시장에서의 지각된 품질과 개인가치간의 인과적 관계 및 고객의 인지욕구에 따른 온 오프라인상의 조절효과에 대해 실증분석하였으며 이를 통해 개인가치에 대한 서비스 전략과 마케팅 관리의 중요성을 제시하고 있다. 서비스 시장에서 서비스 제공자와 구매자간의 장기적 거래관계의 중요성이 크게 부각됨에 따라 관계구축 및 강화에 매우 중요한 역할을 하는 개인가치에 관한 연구는 학계뿐만 아니라 실무적으로도 고객관계관리의 관점에서 시사하는 바가 크다고 할 수 있다. 실증분석을 위해 대형마트(할인점)와 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 온 오프라인의 비교분석을 통한 차이검증을 위한 인과적 구성모델에 대해 구조방정식 모델분석을 통해 가설검증하였다. 구성모델에 대한 분석결과 물리적 환경, 상호작용 품질, 그리고 결과품질로 구성된 지각된 품질은 안정적 삶, 사회적 인식, 사회적 통합으로 구성된 서비스 개인가치에 통계적으로 매우 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 집단간 차이효과분석을 통해서도 온 오프라인에 따른 조정효과는 온라인에서보다는 오프라인에서 더 유의한 것으로 나타났다. 그리고 온라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때보다는 오프라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때 개인가치에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 구성모델에 대한 적합도 역시 수용할만한 수준인 것으로 나타났다.