The purposes of the present study were to investigate the factors of consumer dissatisfaction with backpacks and to examine if the levels of dissatisfaction with the factors differ significantly among the groups determined by demographic characteristics and purchase behaviors. The differences in the purchase behaviors of backpacks were also tested among the groups determined by demographic characteristics. Data collection was consisted of two pilot tests and the final test. The questionnaire was distributed to 40 students of universities in Seoul from July 1 to 13 in 2000 and 351 were usable. Data were analyzed by factor analysis, t-test, χ²analysis, MANOVA, ANAOVA, Duncan's multiple range tests using SPSS PC/sup +/ Program. Five factors were formulated : durability, ease-of-care/color fastness, dimensional stability, wearability and design. Subjects were most dissatisfied with the dimensional stability of backpacks. Different demographic characteristics and purchase behaviors resulted in significantly different levels of dissatisfaction with selected factors. Significant differences were also found in selected selection criteria and purchase behaviors among groups determined by some demographic characteristics.
Probability-based design codes have been developed to sufficiently confirm the safety level of structures. One of the most acceptable probability-based approaches is Load Resistance Factor Design (LRFD), which measures the safety level of the structures in terms of the reliability index. The main contribution of this paper is to calibrate the load and resistance factors of the design code for tunnels. The load and resistance factors are calculated using the available statistical models and probability-based procedures. The major steps include selection of representative structures, consideration of the limit state functions, calculation of reliability for the selected structures, selection of the target reliability index and calculation of load factors and resistance factors. The load and resistance models are reviewed. Statistical models of resistance (load carrying capacity) are summarized for strength limit state in bending, shear and compression. The reliability indices are calculated for several segments of a selected circular tunnel designed according to the tunnel manual report (Tunnel Manual). The novelty of this paper is the selection of the target reliability. In doing so, the uniform spectrum of reliability indices is proposed based on the probability paper. The final recommendation is proposed based on the closeness to the target reliability index.
In order to analyze possible effects of senior hospital selection factors and service satisfaction on senior hospital patients' revisit of senior hospital, this study surveyed guardians of total 204 patients hospitalized in major 4 senior hospitals in Busan. As a result, this study came to the following conclusions: First, it was found that guardians considered appropriateness of medical treatment cost as the biggest factor of choice, which was followed by kindness of doctor and hospital employees, locational accessibility (traffic convenience), and doctor's medical capacity. Second, the factor analysis about patients' satisfaction showed that the influential factors consisted of satisfaction at medical staffs, satisfaction at nursing and care, and satisfaction at facilities. Third, there was not significant difference in the overall impression of hospital and the intention of revisit depending upon sociological variables. Fourth, satisfaction at nursing and care and satisfaction at facilities had significant effects on better satisfaction at overall impression of hospital, and it was noted that the shorter admission period and the less complaint led to the higher intention of revisit. Therefore, it is necessary to improve satisfaction at medical staffs, nursing and care, and facilities rather than patients' own sociological characteristics.
The purpose of this study is to determine optimal transportation routes through the comparison of Korean - European transportation routes of automotive parts and to suggest information that can be utilized in Korea - Europe trade activities or trade route selection by establishing multipath. This study analyzed the direct transportation cost, inventory cost, and warehouse inventory cost of the sea and TSR / TCR railroad transport based on characteristics of automotive parts logistics and multimodal transportation. Also, this study identifies the most effective transportation route from the viewpoint of total logistics cost. In addition to the economic factors, we conducted an in-depth analysis through interviews with corporate executives to identify the importance of the factors with the behavioral factors, and the reliability was further secured through interviews. Through this study, it is possible to understand various aspects of international logistics by analyzing the factors of transportation choice in terms of economic and behavioral perspectives concurrently by differentiating from existing research.
The new generation of nuclear power plants (NPPs) will likely make use of state-of-the-art technologies in many areas of the plant. The analysis, design, and selection of advanced human-system interfaces (HSIs) constitute an important part of power plant engineering. Designers need to consider the new capabilities afforded by these technologies in the context of current regulations and new operational concepts, which is why they need a more rigorous method by which to plan the introduction of advanced HSIs in NPP work areas. Much of current human factors research stops at the user interface and fails to provide a definitive process for integration of end user devices with instrumentation and control and operational concepts. The current lack of a clear definition of HSI technology, including the process for integration, makes characterization and implementation of new and advanced HSIs difficult. This paper describes how new design concepts in the nuclear industry can be analyzed and how HSI technologies associated with new industrial processes might be considered. It also describes a basis for an understanding of human as well as technology characteristics that could be incorporated into a prioritization scheme for technology selection and deployment plans.
This study examined the shop selection standards and preferred shops depending on the clothing attitudes identified by the psychological characteristics of consumers. To this end, this study selected the Korean Chinese college women in Yanbian. The study was conducted against 300 college students from May to June, 2002. Questionnaire was used for studying the subject of the thesis. Each question was rate4 in 5 point scale, where 1 means 'not at all' and 5 means 'definitely'. The data of this study was statistically analyzed using the SAS PC program. The t-test and $X^{2}$ were conducted to identify the evaluation criteria for clothing store and the preferred shops depending on clothing attitude groups and the factor analysis was carried out to analyze the clothing behavior factors. The results of study are summarized as described below. The clothing attitude of college women was classified into four factors: fashionable, brand-oriented, aesthetic and modest. The subjects were divided into two groups with higher average score and that with lower average score by factor, respectively. As a result of study on the evaluation standards of shop selection and preferred shops depending on the clothing attitude, for the evaluation standards of shop selection, three factors, fashionable, brand-oriented and modest factors, showed the significant difference between two groups. There was a significant difference between two groups in fashionable and brand-oriented factor and the preferred shops.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.9
no.1
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pp.15-24
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2021
Purpose: This study measured the consumer-perceived importance and satisfaction of eco-friendly food selection factors and performed the IPA to derive the factors that need to be maintained, reinforced, improved and selectively improved or where investment need to be minimized, and thus provide some clues for eco-friendly food companies' sales growth. Research design, data and methodology: To this end, efficient questionnaires of a total of 312 respondents who answered the questions about the importance of and the satisfaction with 20 selection attribute factors of eco-friendly foods were returned, and then, paired-samples t-test and IPA by all respondents, gender, age and incomes were conducted. Results: The analysis showed that a maintenance/reinforcement strategies planned by companies are required for some factors including 'safety' and 'product quality' at the first quadrant, while active improvement strategies are required for others including 'price' and 'flavor' at the second quadrant. Conclusions: The findings show that different marketing strategies should be established for each consumer who often purchase eco-friendly foods, and that more effective and efficient performance of eco-friendly food companies may be acquired by establishing and operating active improvement strategies.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.1
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pp.187-194
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2019
This study examined that what attributes of student satisfaction are more important when students use university cafeterias. Factors that are considered to be more crucial when students use a cafeteria, such as menu, taste, price, and cleanliness, were tested. Based on the research of previous studies, it assumed that the selection attributes of students' cafeteria were menu, taste, price, and cleanliness. With 301 surveyed questionnaires, the study was carried out by AMOS 23.0 and the Structural Equation Model was used for examining the hypotheses as statistical method in this study. In consequence of the hypothesis test on the main effect, the factors such as the menu, taste, price and cleanliness were found to significantly affect satisfaction. Then, the moderating role of gender, age and allowance was analyzed. However, students' university cafeteria selection attributes differed depending on their allowance only. The path coefficients from menu to satisfaction were more significant in the group with a smaller allowance, while the path coefficient from price to satisfaction was more significant in the group with a larger allowance. The study analyzed that the effect of selection attribute of students' cafeteria on the satisfaction, and influence of students' allowance, and provide meaningful implications when they choose the attributes.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.6
no.3
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pp.1-7
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2016
The purpose of this paper is to develop a model for selecting the best contractor in the Gaza Strip using the Artificial Neural Network (ANN). The contractor's selection methods and criteria were identified using a field survey. Fifty four engineers were asked to fill a questionnaire that covers factors related to the selection criteria of contractors practiced in Gaza Strip. The results shows that the dominant part of respondents (91%) confirmed that the current awarding method "the lowest bid price" is considered one of the major problems of the construction sector, "award the bid to the highest weight after combination of the technical and financial scores" represented 50% of the respondents. The criteria weights were determined based on Relative Importance Index (RII. Ninety-one tenders(13 projects) were used to train and test the ANN model after re-evaluating the contractors depend on the weights of factors to select the best contractor who achieves the highest score. Neurosolution software was used to train the models. The results of the trained models indicated that neural network reasonably succeeded in selection the best contractor with 95.96% accuracy. The performed sensitivity analysis showed that the profitability and capital of company are the most influential parameters in selection contractors. This model gives chance to the owner to be more accurate in selecting the most appropriate contractor.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2006.06a
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pp.167-175
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2006
Building accurate corporate bankruptcy prediction models has been one of the most important research issues in finance. Recently, support vector machines (SVMs) are popularly applied to bankruptcy prediction because of its many strong points. However, in order to use SVM, a modeler should determine several factors by heuristics, which hinders from obtaining accurate prediction results by using SVM. As a result, some researchers have tried to optimize these factors, especially the feature subset and kernel parameters of SVM But, there have been no studies that have attempted to determine appropriate instance subset of SVM, although it may improve the performance by eliminating distorted cases. Thus in the study, we propose the simultaneous optimization of the instance selection as well as the parameters of a kernel function of SVM by using genetic algorithms (GAs). Experimental results show that our model outperforms not only conventional SVM, but also prior approaches for optimizing SVM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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