The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권1호
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pp.373-385
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2022
Due to the lack of information, medical tourists are regarded to be at high risk. Prior medical tourism research has found that various types of perceived risks have a significant impact on medical tourists' purchase behavior. Even though medical tourism is predicted to increase, there is a lack of behavioral research to explain how perceived risks affect medical tourists' purchase behavior. In the context of Korean medical tourism, this study attempts to evaluate the effects of multi-level (macro, organizational, and personal) factors on medical tourists' perceived risks and purchase intentions. A conceptual model and hypotheses were built and empirically validated to investigate links between multi-level characteristics, perceived risks, and purchasing intentions. The data for this study was collected from Chinese tourists using a questionnaire. The impact of cognitive country image, affective country image, and medical service quality on fundamental risk is confirmed by statistical testing. Surprisingly, expectancy discrepancy risk is influenced only by cognitive country image and information search capabilities. Both fundamental and expectation discrepancy risks lower medical tourists' purchase intentions. The findings of this study show that a multi-level strategy is required to investigate the links between perceived risks and medical tourism purchasing intentions based on macro, organizational, and personal factors.
Purpose: Mountain biking as a sport and recreational activity has grown rapidly over the previous two decades. The purpose of this study is to analyze differences of leisure satisfaction by demographic characteristics of mountain bike participants. Research design, data, and methodology: To accomplish the purpose, the study employed purposive sample method among nonprobability sampling and collected data from 300 participants. Of collected data, 288 responses were analyzed excepted for uncompleted responses. To analyze data, study utilized statistical techniques including descriptive statistics, reliability analysis, independent-sample t-test, and one-way ANOVA, and to verify difference between individual groups in relation to significant results, Duncan's multiple range was conducted. Results: Findings indicated no differences of leisure satisfaction by gender. Similarly, education level and occupations have not influence leisure satisfaction. Yet, differences of leisure satisfaction by participation frequencies were observed. Of participation frequencies, participants riding 5 times a week were more satisfied with MTB participation than the other groups participating less 3 times a week. Conclusions: The findings provide a couple of insights in terms of promoting MTB participation. In specific, results indicated that MTB would be attractive sports that is able to appeal huge populations regardless of their education and occupation. Furthermore, consistent participation is judged an effective way to increase psychological, educational, and social satisfaction. In this sense, regional MTB clubs could play a salient role in motivating riders to more participate in MTB. Hence, establishing strategies for encouraging club activities are needed.
Purpose The aim of this study is to investigate how system quality, privacy concerns, and usefulness impact user satisfaction and word-of-mouth intention towards smart order services among Chinese consumers. The study also seeks to provide both theoretical and practical implications based on the findings. Design/methodology/approach This study conducted an empirical study on Chinese consumers through an online survey on 274 users of smart order service in China. To analyze the data, frequency analysis, reliability analysis, and confirmatory factor analysis were performed using SPSS 26.0 and AMOS 26.0 statistical programs, and structural equation model was used for hypothesis testing. Findings The study results are as follows. First, system quality was found to have a positive effect on usefulness and user satisfaction. Second, privacy concerns were found to have a positive effect on user satisfaction, but not on usefulness. Third, user satisfaction was found to have a positive effect on consumers' word-of-mouth intention of the smart order service. Finally, mediating effects were found between system quality and user satisfaction through usefulness, as well as between system quality, perceived privacy concern, and usefulness through user satisfaction.
A probabilistic seismic damage analysis is an essential procedure to identify seismically vulnerable structures, prioritize the seismic retrofit, and ultimately minimize the overall seismic risk. To assess the seismic risk of multiple structures within a region, a large number of nonlinear time-history structural analyses must be conducted and studied. As a result, each assessment requires high computing resources. To overcome this limitation, we explore a deep learning-based metamodel to enable the prediction of the mean and the standard deviation of the seismic damage distribution of track-on steel-plate girder railway bridges in Korea considering the geometric variation. For machine learning training, nonlinear dynamic time-history analyses are performed to generate 800 high-fidelity datasets on the seismic response. Through intensive trial and error, the study is concentrated on developing an optimal machine learning architecture with the pre-identified variables of the physical configuration of the bridge. Additionally, the prediction performance of the proposed method is compared with a previous, well-defined, response surface model. Finally, the statistical testing results indicate that the overall performance of the deep-learning model is improved compared to the response surface model, as its errors are reduced by as much as 61%. In conclusion, the model proposed in this study can be effectively deployed for the seismic fragility and risk assessment of a region with a large number of structures.
원자력발전소에서 디지털 계측제어 시스템 비중이 높아지면서 원자력발전소에 대한 확률론적 안정성 평가 시 소프트웨어에 대한 신뢰도 평가가 중요해졌다. 원전 소프트웨어 신뢰도 추정을 위한 방법들이 몇 가지 제안 되었지만 해당 방법의 효과적 적용을 지원하는 도구 지원이 미비하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 개발 품질 및 검증 품질과 같은 정성적 정보와 통계적 시험 결과와 같은 정량적 정보를 활용하여 원전 소프트웨어 신뢰도를 정량적으로 측정할 수 있는 자동화 도구를 설계하였고 구현하였다. 개발된 도구를 산업용 원자로 보호 시스템 사례에 적용한 결과, 개발된 도구가 원전 소프트웨어의 신뢰성 평가를 효과적으로 지원할 수 있음을 확인하였다.
Myelodysplastic syndrome (MDS) is a heterogeneous disorder with diverse prognoses influenced by cytopenias, genetic variants, and myeloblast proportions in the bone marrow. Accurate prognosis prediction and tailored treatment plans are essential. The International Prognostic Scoring System-Molecular (IPSS-M), which additionally reflects the impact of MDS-related genetic mutations to the clinical and laboratory information, is anticipated to offer superior prognostic accuracy compared to existing systems like the Revised International Prognostic Scoring System (IPSS-R). Despite its statistical complexity, its web-based calculation and ease of discussing results with patients using intuitive data sets provide notable advantages. Progress in MDS treatment, exemplified by effective anemia correction with an erythropoiesis-maturation agent in SF3B1-mutated cases and efforts to refine poor prognoses in TP53-mutated cases, reflects the evolving landscape of genetic-based interventions in MDS. Advancements in genetic diagnostic technology, combined with enhanced knowledge of the bone marrow niche, are anticipated to lead to significant improvement in MDS treatment outcomes in the future.
In this study, an analysis was conducted on internal and external factors related to fires in electric vehicles in order to improve the safety of electric vehicles against fire accidents. To conduct the analysis, field survey data conducted on actual electric vehicle fire accidents were used, and accident-related statistical data was used. Among them, as a result of analyzing the internal factors related to fire accidents in electric vehicles, it was confirmed that high-voltage batteries are an important factor in fire accidents caused by internal factors of electric vehicles. An analysis of external factors for fire accidents of electric vehicles was also conducted in this study. The largest number of electric vehicle accidents that occurred on public roads were mainly caused by physical external forces such as collisions. Therefore, strengthening the safety of this road infrastructure could be an additional solution to improve the fire safety of electric vehicles. As a result, based on car accident cases, two crash scenarios based on road infrastructure were derived, each of which simulates a high-speed frontal collision situation and a lower-end collision situation. Additionally, detailed test methods for these scenarios were developed.
본 연구는 복합레진 적층방법에 따른 복합레진의 수축양상을 스트레인 게이지를 이용하여 비교 평가하고자 하였다. 사용된 광중합기의 광원은 light-emitting diode(LED)와 plasma arc lamp(PAL)이었으며, 복합레진은 Filtek $Z350^{TM}$를 사용하였다. 교정 치료를 목적으로 발거된 60개의 소구치를 대상으로 하여, 교합면에 와동을 형성하고 일회충전법, 수평적층법, 사면적층법으로 나누어 복합레진을 충전하여 치면에 발생된 strain과 응력을 측정하였고, 법랑질 표면에 시편을 부착하여 동일한 적층방법으로 충전한 후 전단결합강도를 측정한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. Strain의 변화를 살펴보면, LED와 PAL 조사군 모두 와동의 협설면에서는 주로 팽창이 일어났다가 시간이 지남에 따라 서서히 수축하는 양상을 보여주었다. 2. 와동의 근원심면에서는 팽창과 수축이 반복적으로 나타나면서 서서히 수축량이 증가하였다. 3. LED와 PAL 조사군 모두 적층방법 간의 응력 차이는 없었다(p>0.05). 4. LED 및 PAL 조사군 간의 응력 차이는 협면에서만 존재하였다(p<0.05). 5. 전단결합강도 측정 결과 LED 군에서는 사면적층법이 일회충전법, 수평적층법 보다 유의하게 낮게 나타났으나(p<0.05), PAL 광조사군에서는 유의차가 없었다(p>0.05). 6. 각 치면에 발생된 응력은 전단결합강도보다 낮았다(p<0.05).
우리나라 민간 시큐리티 교육과 관련된 연구들은 지금까지 주로 교육현황과 문제점 파악 및 개선에 집중되어 왔으며, 교육 참여에 따른 전이효과에 대해서는 체계적인 분석이 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구는 현직에 있는 민간 시큐리티 종사자를 대상으로 경비업법 제13조 1항에 의거하여 실시되는 신임 교육이 전이효과에 미치는 영향을 규명하고자 탐색적 연구를 실시하였다. 민간 시큐리티 종사자의 신임 교육이 전이효과에 미치는 영향을 보면 다음과 같다. 첫째, 시큐리티 종사자의 사회인구학적 특성에 따라 개인적 특성 교육훈련특성 업무환경, 전이효과의 차이를 검증한 결과 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 시큐리티 종사자의 개인적 특성이 전이효과에 미치는 영향을 검증한 결과 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 시큐리티 종사자의 교육훈련특성이 전이효과에 미치는 영향을 검증한 결과 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 시큐리티 종사자의 업무환경이 전이효과에 미치는 영향을 검증한 결과 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
높은 고도에서 운행되는 항공기는 -$50^{\circ}C$이하의 극저온 피로환경에 노출된다. 이때 반복하중을 통해 발생되는 크랙과 같은 미세결함은 항공기 구조물의 물성변화를 야기하고 구조물 파단과 같은 심각한 구조적 결함을 야기한다. 따라서 효율적인 구조물의 유지보수 및 수명 예측을 위해 구조물의 지속적인 상태진단이 필요하다. 본 연구에서는 실제 항공기 운행조건과 유사한 극저온 피로환경에서 항공기 날개의 구조 건전성 모니터링을 수행하였다. 초기 결함 탐지를 위해 사각배열 압전구동기 및 센서를 구조물 하단에 부착한 뒤, 유도초음파 기반 능동센싱 기법을 통해 손상에 의한 산란 및 반사파를 측정하였다. 이후 통계학적 모델 분석과 위상배열기법을 통해 손상 발생 시점을 파악 및 손상 위치 탐지를 실시하였다. 또한, 극저온 환경에서의 센서의 생존성 파악과 구조 건전성 모니터링 결과의 신뢰성 향상을 위해 센서자가진단을 실시하였다. 실험 결과, 제안된 기법을 통해 극한환경에서 운행되는 구조물의 초기 손상 탐지 및 손상 위치 탐지가 높은 정확도로 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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