This study examines how caregivers' academic motivation to participate in training affects their learning flow with their training. This study surveyed 230 trainees at a caregiver training agency in City B. A survey was conducted, and questionnaire was conceived to obtain the measure of two latent variables: learning flow, motivation to learning. Descriptive statistics, factor analysis, correlation analysis and regression analysis were used. Intrinsic motivation and extrinsic motivation had positive effects on learning flow. However Intrinsic motivation had high level of correlation than extrinsic motivation on learning flow. Therefore, learning flow had not alone intrinsic motivation but also partial correlation with extrinsic motivation. The multidirectional study is require the caregivers' training for development, caregivers' training and Management.
Purpose Internet only bank is one of the promising untact businesses which are rising in COVID-19 pandemic. Kakaobank and Kbank have been offering banking services since 2017 in Korea and WeBank and MYbank in China opened the services since 2015. It is necessary to examining determinants of customer loyalty beyond intention to use. The purpose of the present study is to analyze factors influencing customer loyalty and their determinants. A research model integrating the relationships among customer loyalty, service satisfaction, trust, and social influence, and their determinants was proposed. Design/methodology/approach Structural equation modelling for validating the research model was employed. 235 valid data were collected from users of Internet only bank in China. Nine latent variables grouped from 38 indicators were reliable and valid and nine hypotheses were tested by using SmartPLS. Findings All nine hypotheses were supported at significant levels of 0.001 and 0.01. Trust, service satisfaction, and social influence had influenced on customer loyalty. Trust not only affected customer loyalty directly, but also had influence on it indirectly through service satisfaction. Empathy and convenience are determinants of trust. Perceived expertise and dispositions believing acquaints had a positive influence on social influence, whereas users' anxiety for technology or change had a negative influence on social influence. Implications for academics and practitioners were suggested.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.14
no.1
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pp.149-170
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2007
The purposes of this study were to analyze the effect of service quality on tourist satisfaction and to determine the causes and effects relationship of the tourist satisfaction on rural experiential tourism for youth. The researchers developed a questionnaires to obtain the measures of two latent variables; service quality, satisfaction. Service quality was consisted of 4 sub-domains namely program, physical environment, interaction and achievement. Tourist satisfaction were measured by 4 question items respectively. The population of this study was 424 student participants who attended rural experiential tour conducted by Korea 4-H Association. Based on the conclusion of this study, the following recommendation were suggested to enhance participation on rural experiential tourism for youth: First, since the achievement was the important factor of the tourism, effective program should be emphasized for the successful rural experiential tourism for youth. Second, youth should be encouraged to have more opportunities to participate in rural tourism because of the high educational effects and satisfaction on rural experiential tourism.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.22
no.4
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pp.455-464
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2015
The purposes of this study are to explain and identify the frame of structural relations of learning orientation, self-efficacy, learning transfer and job performance of farmers who participated in the strong and small farms education. This is an experimental research with the data collected from 495 farmers who have taken the farm education. Based on the collected data, the study conducted a structural equation modeling(SEM) to confirm the validity and analyze the structural relations of the suggested model. Using measured and latent variables drew from the analyses, the study set a structural equation model and tested the model by analysis of the structural equation modeling with AMOS 18.0. The results found from the empirical analysis can be summarized as follows. 1) Learning orientation and self-efficacy positively influenced job performance through learning transfer. 2) The hypothesis that learning orientation would have direct impact on job performance was not supported. 3) The strong and small farms education is useful to expand learning transfer and to enhance job performance. So, government policy support has to reinforce learning support on farmers in order to achieve high performance of learning and job management through farm educations.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.9
no.3
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pp.410-425
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1997
Buildings are mostly under part load conditions causing an inefficient system operation in terms of energy consumption. It is critical to operate building air-conditioning system with a scientific or optimal manner which minimizes energy consumption and maintains thermal comfort by matching building sensible and latent loads. Little research has been performed in developing general methodologies for the optimal operation of air-conditioning system. Based on this research motivation, system simulation program was developed by adopting various equipment operating strategies which are energy efficient especially for humidity control in summer. A numerical optimization technique was utilized to search optimal solution for multi-independent variables and then linked to the developed system simulation model within a mam program. The main goal of the study is to provide a systematic framework and guideline for the optimal operation of air-conditioning system focusing on air-side. For given cooling loads and ambient outdoor conditions the optimal operating strategies of a commercial building are determined by minimizing a constrained objective function by a nonlinear programming technique. Desired space setpoint conditions were found through evaluating the trade-offs between comfort and system power consumption. The results show that supply airflow rate and compressor fraction play main roles in the optimization process. It was found that variable setpoint optimization technique could produce lower indoor humidity level demanding less power consumption which will be benefits for building applications of humidity problem.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2017.06a
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pp.263-263
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2017
Rice (Oryza sativa L.) is the world's third largest food crop after wheat and corn. Geographic authentication of rice has recently emerged as an important issue for enhancing human health via food safety and quality assurance. Here, we aimed to discriminate rice from six Asian countries through geographic authentication using combinations of elemental/isotopic composition analysis and chemometric techniques. Principal components analysis could distinguish samples cultivated from most countries, except for those cultivated in the Philippines and Japan. Furthermore, orthogonal projection to latent structure-discriminant analysis provided clear discrimination between rice cultivated in Korea and other countries. The major common variables responsible for differentiation in these models were ${\delta}^{34}S$, Mn, and Mg. Our findings contribute to understanding the variations in elemental and isotopic compositions in rice depending on geographic origins, and offer valuable insight into the control of fraudulent labeling regarding the geographic origins of rice traded among Asian countries.
Purpose This study proposes a research model based on Expectation-Confirmation theory in order to investigate impacts of three variables(expectation confirmation, social interaction, and perceived usefulness) on continuous intention to uss SNS in MICE industry. Design/methodology/approach A survey approach was used in order to measure each latent variable in the research model. A total of 140 responses were collected from actual users of SNS in MICE industry. A structural equation modeling with SmartPLS 2.0 was conducted in order to analyze each relationship in the proposed research model. Findings The results indicated the expectation confirmation had a positive impact on the perceived usefulness, social interaction, and satisfaction. Second, perceived usefulness had a significant positive impact on satisfaction and continuous intention to use SNS in MICE industry. Thrid, social interaction had a positive influence on both satisfaction and continuous intention to use SNS in MICE industry. Finally, the relationship between satisfaction and continuous intention in SNS of MICE industry was fully supported.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.4
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pp.205-215
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2012
Due to a rapid change of business environment, many firms are eager to find the competitiveness by information technology adoption and diffusion. In this exploratory study, we examined the applicability of a previously proposed model to evaluate IT competitiveness based on the innovativeness and verified it's propriety with empirical data. As suggested by previous studies, the proposed model considers a variety of corporate and market characteristics concerned with IT adoption, and it consists of several internal and external impacting factors, which have influence on technology diffusion and its performance. For the empirical analysis, the survey data of domestic ERP adoption cases were adopted from 128 small and medium-sized enterprises(: SMEs) in IT and electrical engineering industry, and analyzed by partial least squares(: PLS) - a popular structural modeling and multivariate projection technique to latent variables. The results indicated positive supports for the research model of external and internal IT adoption factors' influences on innovativeness' performances. However, there are a couple of limitations not to show the reliability of selected measurement items and the generality of model proposed in this exploratory study.
The considerable progress of IT industry has changed the industrial structure and lifestyle of our society. One of the remarkable fields of IT industry is online game industry. It showed rapid growth for the past decade. But in recent years online game industry faced with the limit of its growth for a number of reasons. To overcome such situation, online game companies should improve functions of game and analyze their customer's needs for sustainable growth through increasing customer satisfaction and loyalty. The purpose of the study is to investigate and evaluate the factors of online game service quality and the relation of customer satisfaction and loyalty. SPSS 14.0 and AMOS 7.0 are used for experimental research. Through reliability and validity test, service quality factors influencing the customer satisfaction are appeared to be 5 latent variables(reliability, responsiveness, assurance, empathy, tangibles). In addition, by structural equation model and covariance structural model, the result showed that empathy is the most influenced factor to customer satisfaction and customer satisfaction has positive effect on customer loyalty. The results of this research have important implications for explaining an mechanism for service quality of online game, customer satisfaction and loyalty and they might provide operational guidelines to the online game service company.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.5
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pp.9-14
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2018
For an efficient management of electricity market and power systems, accurate forecasts for electricity demand are essential. Since there are many factors, either known or unknown, determining the realized loads, it is difficult to forecast the demands with the past time series only. In this paper we perform a cluster analysis on electricity demand data collected from Jan. 2000 to Dec. 2017. Our purpose of clustering on electricity demand data is that each cluster is expected to consist of data whose latent variables are same or similar values. Then, if properly clustered, it is possible to develop an accurate forecasting model for each cluster separately. To validate the feasibility of this approach for building better forecasting models, we clustered data with t-SNE. To apply t-SNE to time series data effectively, we adopt the dynamic time warping as a similarity measure. From the result of experiments, we found that several clusters are well observed and each cluster can be interpreted as a mix of well-known factors such as trends, seasonality and holiday effects and other unknown factors. These findings can motivate the approaches which build forecasting models with respect to each cluster independently.
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