Purpose: This study examines the impact of cultural dimensions as an intervening variable on taxpayer compliance in Makassar, Indonesia, with a focus on the Bugis tribe's cultural context. Research design data and methodology: The research aims to understand how attitudes, subjective norms, and perceived behavioral control, influenced by local culture, affect taxpayer compliance. A quantitative research design was employed, collecting primary data through questionnaires distributed to 150 taxpayers, with 125 valid responses analyzed using the Structural Equation Model (SEM) and Partial Least Squares (PLS) methodology. Results: The results indicate that cultural factors significantly mediate the relationship between subjective norms and taxpayer compliance, highlighting the role of local cultural values, such as "Siri Na Pacce," in shaping compliance behavior. Subjective norms positively influence both cultural attitudes and compliance, while attitudes and perceived control have a less significant impact. The findings suggest that integrating cultural awareness into tax policy and education can enhance compliance rates in culturally rich regions. Conclusions: this study underscores the importance of considering cultural dimensionsin tax administration, particularly in regions with strong cultural identities, to improve the effectiveness of tax compliance strategies. The findings contribute to the broader understanding of how cultural context influences economic behavior, offering insights for policymakers and tax authorities.
Purpose: This paper aims to reveal similarities and differences in behaviors in negative consumer-brand relationships. Thus, we focused on consumer motivation which includes intensity and direction of behaviors. The motivation for negative customer behavior has been discussed in the context of brand hate, but there is only limited research that has tried to measure it using quantitative methods. We are trying to measure customers' motivation in negative consumer-brand relationships and reveal the relationship between in-field customers' negative behaviors. Research design, data, and methodology: We adopt Reactive-Proactive aggression to measure the motivation of customers' behaviors in a negative consumer-brand relationship. Also, to reveal the relationship between in-field behavior and customer aggression, we survey Korean game communities to reactive-proactive aggression and behaviors, whether they participate, in each observed behavior during the serial negative consumer movements that occurred in the Korean game industry. As a methodology, we run multinomial logistic regression. Results: We observed 9 behaviors in this case, and we found that reactive-proactive aggression is related to participation and motivation of these behaviors. Conclusions: We suggest the potential of reactive-proactive aggression as motivation for customers' complex negative behaviors. Based on this potential, we hope reactive-proactive aggression could be used to reveal similarities and differences in behaviors in negative consumer-brand relationships.
본 연구는 한국노년학회지에 실린 논문(1980-2008년) 중에 가족분야 논문을 선택하여 이론과 접근 시각, 연구방법론, 연구주제 등으로 정리 분석하여 한국노년학에서 가족분야 연구의 변화과정을 살펴보고 노년기 삶에서 가족의 중요성을 논의하고자함에 그 목적이 있다. 분석의 대상은 총 181편의 논문으로 가족과 관련된 다양한 주제를 다루었다. 가족관계와 가족문제는 물론, 가족복지와 실천적인 부분에 이르기까지 노년기의 노인과 가족의 관계가 매우 밀접함을 보여 주었다. 연구의 방법론 측면에서는 초기의 단순한 연구의 틀이나 통계기법에서 차츰 벗어나 다양한 연구의 틀과 고급 추리통계를 사용함으로써 연구의 모델을 검증하는 단계까지 향상되었다. 또한 기존이론의 적용이나 실천적 접근을 통하여 노인연구에 있어서 가족분야의 중요성이 부각되었다. 그러나 종단적 연구의 부재, 표집의 편의성, 그리고 이론의 현실적 적용의 부족, 실천적 연구의 확대의 문제는 앞으로 더욱 관심을 기울일 필요가 있는 측면이라고 판단된다.
이전 연구를 통하여 터널 굴진에 따른 터널 막장의 붕괴 위험에 대한 잠재 수준을 정량적으로 평가하기 위한 툴인 KTH-index(KICT Tunnel Collapse Hazard index) 지수화된 위험도 수준 표현 툴을 개발한바 있으며, 이는 다수의 시공현장에 성공적으로 적용되어 왔다. 본 연구에서는 제안된 터널 위험도 지수를 기반으로 수행된 터널 설계안의 전 종단구간에 대해 정량적인 위험도 수준을 시뮬레이션 하는 새로운 설계안 적정성 평가 방법을 제안하였다. 본 KTH-index 기반 시뮬레이션에서 가장 중요한 것은 시뮬레이션을 위한 입력항목의 결정이며, 대부분의 설계안 관련 항목과 시공관련 항목은 직접적으로 설계안으로부터 결정될 수 있으나, 불명확한 지반조건은 설계 당시 때 수행된 시추조사와 전기비저항 탐사를 기초로 준비된다. 이때, 낙관적 시나리오와 비관적 시나리오에 기반한 터널 종단 지반조건 시나리오가 설정되었다. 이러한 위험도 시뮬레이션을 통해서, 시뮬레이션 대상 설계안에 대한 위험도 수준을 사전에 파악할 수 있었으며, 사전에 파악된 요 주의구간은 시공단계와 연결시켜 시공 중 계측이나 막장관찰 시에 요긴하게 활용될 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 터널 설계구간의 대부분을 차지하는 미시추 구간의 지반 등급 분류를 정량적으로 수행할 수 있는 새로운 접근방법을 제안한다. 본 제안방법은 시추공에서 얻은 직접조사 결과와 시추구간의 전기 비저항 탐사결과를 이용해 인공 신경망을 학습시카고, 학습된 인공 신경망은 미시추 구간의 암반분류 등급을 추론하는데 적용된다. 지반등급 추론은 미시추 구간 영역에서 움직이는 격자형 창(window)의 중심점에서 이루어 지며 창내 귀속된 전기 비저항들은 추론을 위한 참고자료로 시용된다. 인공 신경망 학습은 최선 RPROP(Resilient backpropagation) 인공 신경망 학습 알고리즘과 early-stopping 기법을 이용하여 수행되었다. 본 연구에서는 실제 시추조사가 이루어진 터널현장에 제안기법을 적용하여 미시추 구간의 지반 등급을 추론하였으며, 전통적인 지구통계학적 크리깅(kriging) 기법에 의한 결과와도 상호 비교하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 학습된 인공 신경망은 전통 크리깅 방법에 비해 매우 구체적이고 현실적인 예측결과를 제공하였다 또한, 인공 신경망 추론으로부터 얻어진 터널 종단 방향의 RMR과 Q-값의 분포에서는 전기 비저항 탐사로부터 추정된 취약지반 구간의 위치와 잘 일치하였으며, 두 값 상호간의 관계도 선행 연구 결과와 부합하였다.
도로 용량은 제한적이나 교통수요의 증가로 인해 지체가 발생하고 온실가스 배출량을 증대시킨다. 최근 온실가스를 감축하기 위한 노력의 일환으로 청정개발체계 등이 활용되고 있다. 그러나 교통부문의 청정개발체계 채택사례는 아직 미흡한 실정이다. 교통부문의 청정개발체계를 활성화하기 위해서는 온실가스 배출량 산정방법론 관련 추가적인 연구의 필요성이 제기된다. 따라서 본 연구에서는 청정개발체계 승인 기관인 유엔에서 채택하고 있는 베이스라인 방법론을 바탕으로 ITS 서비스 중 첨단차량 및 도로 도입 시 온실가스를 정량적으로 산정하는 방법론을 개발하였다. 교통량과 통행시간의 관계식인 BPR 함수식을 이용하여 첨단의 자동운전차량들로 구성된 교통상황과 일반 차량들로 구성된 교통상황에서의 통행시간을 각각 산출하여 속도를 비교 검토하였다. 산정된 속도 값을 국내의 도로상황을 잘 반영한 국립환경과학원의 차종별 연료별 온실가스 배출계수 식에 적용하여 $CO_2$ 배출량을 산정하였다. 본 연구에서 개발한 방법론의 타당성을 입증하고자 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 수행한 결과, 안정류일 때는 첨단차량으로 구성된 도로의 $CO_2$ 배출량이 일반차량의 $CO_2$ 배출량보다 증가하는 경향을 보였으나 교통량이 용량에 근접하는 불안정류일 때는 첨단차량의 $CO_2$ 배출량이 일반차량의 $CO_2$ 배출량에 비해 현격히 감소하는 것으로 나타났다. 이는 불안정류 교통상황에서 시스템의 도입으로 인해 용량이 증대됨으로서 많은 교통수요를 처리하고 도로이용의 효율성이 향상됨을 알 수 있다.
다양한 제반 위험요소가 상존하는 고속도로 교통안전시설의 안전에 대한 사회적 관심증가로 인하여 교통안전시 설에 대한 체계적인 성능, 비용 및 효과 분석 프로세스가 요구되어지고 있다. 교통안전시설은 도로사용자의 직 간접적인 사고위험성이 상존하는 중요한 시설물임을 고려하여 위험도의 정량적 평가에 대한 고려가 필수적이다. 본 연구에서는 교통안전시설의 가치분석 수행시 정량적 위험도분석 결과를 적용한 합리적인 가치분석(VE)기법을 제시하였으며, 고속도로 개선 전 후 중앙분리대에 적용하여 가치평가를 수행하였다. 또한 기능분석을 통해 중점개선대상 기능 도출기법을 제시하였으며, 이를 통해 개선 전 중앙분리대 문제점의 정확한 분석이 가능하며 향후 다양한 교통안전시설의 가치대안 창출 시 적용 가능하다.
The purpose of this study was to explore effects of pattern alteration using a virtual clothing simulation approach in combination with 3D analysis software. Three raglan sleeves of different patterns were worn by an avatar using virtual clothing simulation with silk and cotton as the test fabrics. It was observed that the silhouette and hemline shape were affected differently based on raglan sleeve pattern and fabric type. By examining clothing pressure distribution, the cotton fabric designs and pattern shapes provided for a variety of influences on armhole and bust regions as well as the back sleeve area. For representative locations, cross section circumstance, cross section area, and volume were measured by using 3D analysis and the resulting correlation between the 2D and 3D data were investigated. Among different fabrics, there was little difference between the 2D and 3D clothing surface area. However, when using 3D analysis, clothing volume was significantly affected by different fabrics and pattern types. By simultaneously adopting the virtual simulator and 3D analysis, quantitative assessment of virtual clothing simulation was successfully conducted. In light of the results of this study, the resulting methodology is expected to be used as a comprehensive evaluation tool for virtual clothing simulation wear testing.
In order to maintain and manage ambient air quality, it is necessary to identify sources and to apportion its sources for ambient particulate matters. The receptor methods were one of the statistical methods to achieve reasonable air pollution strategies. Also, receptor methods, a field of chemometrics, is based on manifold applied statistics and is a statistical methodology that analyzes the physicochemical properties of gaseous and particulate pollutant on various atmospheric receptors, identifies the sources of air pollutants, and quantifies the apportionment of the sources to the receptors. The objective of this study was 1) after obtaining results from the PMF modeling, the existing sources of air at the study area were qualitatively identified and the contributions of each source were quantitatively estimated as well. 2) finally efficient air pollution management and control strategies of each source were suggested. The PMF model was intensively applied to estimate the quantitative contribution of air pollution sources based on the chemical information (128 samples and 25 chemical species). Through a case study of the PMF modeling for the PM-10 aerosols, the total of 11 factors were determined. The multiple linear regression analysis between the observed PM-10 mass concentration and the estimated G matrix had been performed following the FPEAK test. Finally the regression analysis provided quantitative source contributions (scaled G matrix) and source profiles (scaled F matrix). The results of the PMF modeling showed that the sources were apportioned by secondary aerosol related source 28.8 %, soil related source 16.8%, waste incineration source 11.5%, field burning source 11.0%, fossil fuel combustion source 10%, industry related source 8.3%, motor vehicle source 7.9%, oil/coal combustion source 4.4%, non-ferrous metal source 0.3%. and aged sea- salt source 0.2%, respectively.
This study tried to develop a basis for quantitative index of working postures associated with WMSDs (Work-related Musculoskeletal Disorders) that could overcome realistic restriction during application of typical checklists for WMSDs evaluation. The baseline data(for a total of 603 jbs) for this study was obtained from automobile manufacturing company. Specifically, data for back posture was analyzed in this study to have a better and more objective method in terms of job relevance than typical methods such as OWAS, RULA, and REBA. Major statistical tools were clustering, logistic regression and so on. The main results in this study could be summarized as follows; 1) The relationship between working posture and WMSDs symptom at back was statistically significant based on the results from logistic regression, 2) Based on clustering analysis, three levels for WMSDs risk at back were produced for flexion as follows: low risk(< $18.5^{\circ}$), medium risk($18.5^{\circ}{\sim}36.0^{\circ}$), high risk(> $36.0^{\circ}$), 3) The sensitivities on risk levels of back flexion was 93.8% while the specificities on risk levels of back flexion was 99.1%. The results showed that the data associated with back postures in this study could provide a good basis for job evaluation of WMSDs at back. Specifically, this evaluation methodology was different from the methods usually used at WMSDs study since it tried to be based on direct job relevance from real working situation. Further evaluation for other body parts as well as back would provide more stability and reliability in WMSDs evaluation study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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