In this study, the hypothesized model of internet user satisfaction in e-commerce environment is developed and the relationships among constructs in the model are examined. A Confirmatory factor analysis is employed to analyze the relationships between the multiple dependent variables and independent variables.
Indoor air quality can be affected by indoor sources, ventilation, decay and outdoor levels. Although technologies exist to measure these factors, direct measurements are often difficult. The purpose of this study was to develop an alternative method to characterize indoor environmental factors by multiple indoor and outdoor measurements. Using a mass balance model and regression analysis, penetration factor (ventilation rate divided by the sum of ventilation rate and deposition constant) and source strength factor (source strength divided by the sum of ventilation rate and deposition constant) were calculated using multiple indoor and outdoor measurements. Subsequently, the ventilation rate and $NO_2$ generation rate were estimated. Mean of ventilation rate was 1.41 ACH in houses, assuming a residential N02 deposition constant of 0.94 $hr^{-1}$. Mean generation rate of $NO_2$ was 16.5 ppbv/hr. According to house characterization, inside smoking and family number were higher $NO_2$ generation rates, and apartment was higher than single-family house. In conclusion, indoor environmental factors were effectively characterized by this method using multiple indoor and outdoor measurements.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.2
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pp.544-549
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2008
National Education Information System (NEIS) is an ambitious reform project in the field of education, which is launched mainly by government initiative and is to link administrational work of between schools and their senior administration offices via internet. NEIS is introduced to lighten the teachers' overburden, to standardize the work process and to bring better quality education to each classroom and make it possible for those involved in education to resolve any related educational problem on line. This paper aims to construct a hierarchy model consisting of key factors such as administrative and technological factors for the effective use of NEIS and to evaluate the relative importance among key factors using multiple decision-making technique. Eventually, the analysis results can be utilized to develop the future improvement strategy of NEIS and to satisfy the users.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.8
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pp.738-744
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2013
According to the cognitive science research, the interaction intent of humans can be estimated through an analysis of the representing behaviors. This paper proposes a novel methodology for reliable intention analysis of humans by applying this approach. To identify the intention, 8 behavioral features are extracted from the 4 characteristics in human-human interaction and we outline a set of core components for nonverbal behavior of humans. These nonverbal behaviors are associated with various recognition modules including multimodal sensors which have each modality with localizing sound source of the speaker in the audition part, recognizing frontal face and facial expression in the vision part, and estimating human trajectories, body pose and leaning, and hand gesture in the spatial part. As a post-processing step, temporal confidential reasoning is utilized to improve the recognition performance and integrated human model is utilized to quantitatively classify the intention from multi-dimensional cues by applying the weight factor. Thus, interactive robots can make informed engagement decision to effectively interact with multiple persons. Experimental results show that the proposed scheme works successfully between human users and a robot in human-robot interaction.
The purpose of His research was to investigate the effect of grandchildren's solidarity with their grandparents on their caring attitude for the elderly. The participants were 311 college students in Chollabuk-Do province. Such statistical methods as factor analysis, ANOVA, Duncan's multiple range test, t-Test, pearson's correlation analysis, and multiple regression analysis were performed for this research. The results showed that the solidarity with grandparents was significantly different according to the college grade, birth order, mother's and grandparents' educational levels, economic status of grandparent, relationship with parents, and grandparents' ages. It was also found that there were significant differences in the levels of grandchildren's caring attitude for the elderly according to the college grade, occupational status of mother, relationship with parent, parents' educational levels, and family atmosphere. Finally, multiple regression analysis results indicated that grandchildren's caring attitude for the elderly was significantly influenced by grandchildren's affectional and contact solidarity with grandparents, relationship with parent, and grandparents' economic status.
The purpose of this study is to investigate the effects of clothing shopping orientations on consumers emotions in clothing stores based on level of clothing involvement. For this purpose, factor analysis was used to identify shopper types by clothing shopping orientation and factors of consumers' emotions and multiple regression analysis was used in each level of upper 25% and lower 25% of clothing involvement to find out the effects of clothing shopping orientations on consumers' emotions. The results of this study can be summarized as follows; 1. 4 factors were found in clothing involvement. 2. 6 factors were found in clothing shopping orientations but 'recreational shopping orientation' 'economic shopping orientation' of high loading factors were used for multiple regression analysis, 3. 4 factors were found in consumers' emotions but 'pleasure' arousal' 'enervation' were selected for multiple regression analysis. 4. In the upper 25% group of clothing involvement level; it is founded that 'recreational shopping orientation' influenced 'pleasure' and 'economic shopping orientation' did not influence 'pleasure'; it is founded that 'recreational shopping orientation' influenced 'arousal' and 'economic shopping orientation' did not influence 'arousal'; 'recreational shopping orientation' and 'economic shopping orientation' did not influence 'enervation'. 5, In the lower 25% group of clothing involvement level; it is founded that 'recreational shopping orientation' and 'economic shopping orientation' influenced 'pleasure' and did not influence 'arousal'; it is founded that only 'economic shopping orientation' influenced 'enervation' negatively.
In construction industry, strength is a primary criterion in selecting a concrete for a particular application. The concrete used for construction gains strength over a long period of time after pouring the concrete. The characteristic strength of concrete is defined as the compressive strength of a sample that has been aged for 28 days. Neither waiting for 28 days for such a test would serve the rapidity of construction, nor would neglecting it serve the quality control process on concrete in large construction sites. Therefore, rapid and reliable prediction of the strength of concrete would be of great significance. On this backdrop, the method is proposed to establish a predictive relationship between properties and proportions of ingredients of concrete, compaction factor, weight of concrete cubes and strength of concrete whereby the strength of concrete can be predicted at early age. Multiple regression analysis was carried out for predicting the compressive strength of concrete containing Portland Pozolana cement using statistical analysis for the concrete data obtained from the experimental work done in this study. The multiple linear regression models yielded fairly good correlation coefficient for the prediction of compressive strength for 7, 28 and 40 days curing. The results indicate that the proposed regression models are effectively capable of evaluating the compressive strength of the concrete containing Portaland Pozolana Cement. The derived formulas are very simple, straightforward and provide an effective analysis tool accessible to practicing engineers.
In this paper, we present a fatigue life prediction methodology using multiple S-N curves according to the different stress states of laminated composites. The stress states of the plies of the laminated composites are classified into five modes: longitudinal tension or compression and transverse tension or compression, and shear according to the maximum stress criterion and Puck's criterion with a scaling factor K. This methodology has advantages in computational cost, and it can also consider microstructural characteristics of the composites by applying different S-N curves. The S-N curves for the fatigue analysis are obtained by experimental fatigue test. The proposed methodol is implemented into commercial software, ABAQUS user material subroutine and therefore, the fatigue analysis is conducted using the structural analysis results. The finite element (FE) simulation results are presented for unidirectional composites with and without open-hole. The FE simulation results show that the stress condition is different depending on the fiber orientation of the unidirectional composite, so the fatigue life is calculated with different S-N curves.
This study conducted to analyze the causal relationships among image factors (brand, store, enterprise) of family restaurants, customer satisfaction, customer trust, and revisit intention as perceived by 271 customers, who have visited a family restaurant located in Ulsan and Busan regions. Present study performed frequency analysis, factor analysis, customer trust analysis, correlation analysis, and multiple (simple) regression analysis using SPSS 18.0 statistical program. The analysis results indicated that the image of family restaurants had significant positive (+) influences on customer satisfaction, customer trust, and revisit intention, among which the biggest influential factor was found to be the store factor. Significant influence was shown for brand image followed by corporate image. In addition, customer satisfaction and customer trust had significant positive (+) influences on revisit intention. As a result of this study, store image among family restaurant images appeared as the most important element; hereupon, this study considers that it is necessary for a family restaurant to build a differentiated image to increase revisit intention by satisfying customer needs and by encouraging customers to have trust in the restaurant.
The purposes of this study are to identify quality factors of knitwears, to find out important attributes of knitwears quality, and to find attributes of knitwears quality which improvement are required. College students in the Seoul district participated in the study, a convenience sampling method was used. A questionnaires was arranged with three separates subject sections, importance degree of knitwears quality, satisfaction degree of purchased knitwears, and demographic factors. Data from 280 questionnaires were used for the statistical analysis. For data analysis, factor analysis, paired-samples t-test and multiple response frequency were conducted. The results were as follows. Knitwears quality factors were classified into six subdivisions by factor analysis; physical functions, yarn and fabric properties, fit, symbol, aesthetic, and usefulness. Quality attributes in purchasing knitwears were considered importantly in order of design, textures, color, price, size, and shape stability, etc. Among quality attributes on knitwears, there were significant differences in importance degree and satisfaction degree; important degree was higher than satisfaction degree to six factors on knitwears quality. Especially, in graph according to gap analysis, physical function and symbol were included in IV area, attributes that attention, required of quality improvement. In contrast, yarn and fabric properties, fit, aesthetic, and usefulness were included in I area, strengths, maintained presently quality levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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