The goal of supply chain integration is to improve the effectiveness and efficiency of supply chain in order to deliver customer value. So, the fit of between supply chain integration strategy and customer value strategy is very important. Therefore, this study explores the different types of relationship between supply chain integration and customer value, as well as in the firm performances. Cluster analysis is used to develop the typology of supply chain integration, and five typology (High Internal Oriented Integration, Medium Oriented Internal Integration, High Supply Chain Integration, High Customer Oriented Integration, Medium Oriented External Integration) are identified. Analysis of variance is used to test the relationship between supply chain integration typology and customer value, and firm performances. The results show that there are statistically significant differences in customer value and firm performances.
Min Sung Kim;Hee Reong Choi;Chun Young Sohn;Wan Soo Hong
Journal of the Korean Society of Food Culture
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v.38
no.6
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pp.415-424
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2023
This study was undertaken to provide basic data to aid product development and marketing by identifying purchasing behaviors and performing Important Performance Analysis (IPA) according to the consumption values of rice cakes. This study was conducted on 426 consumers who purchased rice cakes. Analysis was performed to determine general characteristics, consumption behaviors, preference for rice cakes, material preferences for rice cake development, need for rice cake development, and importance and satisfaction when selecting rice cakes. Cluster analysis classified consumption values into three clusters. The high and middle consumption value groups contained the greatest proportions of consumers aged over fifty. The high and medium consumption value groups preferred rice cakes more than the low consumption value group. Higher rice cake consumption value was positively associated with the greater preference for rice cakes. Furthermore, the perceived need to develop rice cakes was greatest in the high consumption value group. In addition, importance and satisfaction were positively associated with consumption value. IPA analysis showed that the attributes that require continuous attention because of their contributions to importance and satisfaction were taste, quantity, and hygiene. Different rice cake marketing and product development strategies are required for different consumption values.
The purpose of this study was to exam the effects of sociocultural attitude toward appearance on perceptual attitudinal body images and clothing behaviors. The research method was survey and the subjects were 447 male and female adolescents in Daejeon. The questionnaire consisted of 4 measuring instruments; sociocultural attitude toward appearance, perceptual and attitudinal body images, clothing behaviors, and subject’s demographic attributions. The data were analyzed by Cronbach's $\alpah$, x$^2$ test, t-test, factor analysis, cluster analysis, using SPSS program. The results were as follows. Adolescents had relatively high level recognition and internalization of sociocultural value toward appearance, and they perceived very thin body type as ideal body and had high interest of their appearance and weight. Sociocultural attitude toward appearance had important effects on adolescents' perceptual and attitudinal body images and clothing behaviors. The adolescents who are receptive to sociocultural value toward appearance had the tendency to distort their body as fat, showed high interest of their appearance and weight, and also showed high clothing interest & psychological dependency, clothing ostentation, and clothing conformity, but low clothing comfort than those who are not receptive to sociocultural value toward appearance.
An adequate understanding and response to natural hazards such as heat wave, heavy rainfall and severe drought is required. We apply extreme value theory to analyze these abnormal weather phenomena. It is common for extremes in climatic data to be nonstationary in space and time. In this paper, we analyze summer rainfall data in South Korea using exceedance values over thresholds estimated by quantile regression with location information and time as covariates. We group weather stations in South Korea into 5 clusters and t extreme value models to threshold exceedances for each cluster under the assumption of independence in space and time as well as estimates of uncertainty for spatial dependence as proposed in Northrop and Jonathan (2011).
The purposes of this study are to investigate the dimensions of the sensibility towards a spatial environment perceived by the general public and to present the characteristics of various spaces through empirical analyses. A set of words are selected to describe visitors' perception of a spatial environment based on previous studies, and then they are arranged according to the degree of understanding and suitability. The results of the survey on the sensibility measurement can be summarized as follows: Factor analyses and cluster analyses are conducted on the indicators measuring the general public's perception of the exhibition hall of the Deoksugung Museum, and the following five dimensions are obtained: spatial value, spatial aesthetic, spatial affinity, spatial freshness, and spatial materials. The satisfaction level of visitors regarding the space of the exhibition hall under study is also investigated. A regression analysis is conducted to find a relationship between the satisfaction level of visitors (DV) and the five dimensions (IVs), and the analysis shows that there is a significant relationship. Among the five factors, the 'Spacial Value' and 'Spacial Affinity' are found to Significantly affect visitors' satisfaction. The results of this empirical study show that visitors' affinity towards the exhibition hall of the Deoksugung Art Museum along with the surrounding garden, as well as visitors' appreciation of the social, historical, and cultural value of Deoksugung Palace, are found to greatly affect visitors' overall satisfaction with the spatial environment of the museum.
The purpose of this study was to classify the lifestyles of 20's and 30's male consumers, identify the differences among the lifestyle groups, and analyze clothing values and buying behaviors according to the lifestyle types. The results of the study were as follows. First, as a result of cluster analysis to classify the lifestyles of 20's and 30's male consumers, 4 groups were identified as "adventurous and self-accomplishing type", "positive and socially active type", "active and trend seeking type", and "practical and information-oriented type". Second, 4 factors of Utilitarian Value were classified as "symbolism", "diversity of wearing purpose", "convenience of management", and "physical activeness". Third, 4 factors of Hedonic Value were extracted as "pursuit for confidence", "pursuit for sexual sensitivity", "pursuit for trend", and "pursuit for personality". Fourth, upon analyzing the differences of clothing values based on lifestyles, 4 groups considered the most important value as the pursuit of sexual sensibility. Fifth, the male consumers in 20's and 30's purchased to express individuality and made their own decision on buying the casual wear. Based on these results, adventurous and self-actualizing type and active and trend seeking type were 518 of 684 and represented male consumer in 20's and 30's.
Gelatinization characteristics of 111 glutinous rice varieties were evaluated by Rapid Visco Analyzer. Gelatinization viscosity of glutinous rice tested varied with ecotypes or varietal groups: indica, japonica, and Tongil type. Indica rice showed the highest average value of initial pasting temperature. The average values for peak, hot, and cool viscosities were highest in Tongil-type rice, and lowest in japonica rice. Japonica showed the lowest breakdown and consistency, but the highest setback value. Indica was lower in alkali digestion value (ADV), and shorter in gel length after gelatinization thanjaponica and Tongil-type. Glutinous rices tested could be divided into six groups by cluster analysis based on their gelatinization characteristics. Group I-A was mostly early maturing japonica varieties while I-B was mostly indica and Tongil-type rices. Groups II-A and II-B were consisted of very early maturingjaponica, and III-A and III-B included medium or medium late maturingjaponica varieties. Group III-A showed the lowest average values of peak, hot, cool, and consistency viscosities, and also in breakdown and setback ratios. Group I-B revealed the highest values in peak, hot, cool, breakdown, and consistency viscosities. ADV was low in groups I-A, I-B, and II-B, and gel consistency was not different among the six varietal groups. Principal component analysis using seven traits related with gelatinization produced four effective components, and the first and second components were highly correlated with all the gelatinization characters evaluated.
Lee, Seung Wook;Chung, Bub Dong;Bang, Young-Seok;Bae, Sung Won
Nuclear Engineering and Technology
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v.46
no.4
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pp.481-488
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2014
An analysis of the uncertainty quantification related to LBLOCA using the Monte-Carlo calculation has been performed and compared with the tolerance level determined by the Wilks' formula. The uncertainty range and distribution of each input parameter associated with the LOCA phenomena were determined based on previous PIRT results and documentation during the BEMUSE project. Calulations were conducted on 3,500 cases within a 2-week CPU time on a 14-PC cluster system. The Monte-Carlo exercise shows that the 95% upper limit PCT value can be obtained well, with a 95% confidence level using the Wilks' formula, although we have to endure a 5% risk of PCT under-prediction. The results also show that the statistical fluctuation of the limit value using Wilks' first-order is as large as the uncertainty value itself. It is therefore desirable to increase the order of the Wilks' formula to be higher than the second-order to estimate the reliable safety margin of the design features. It is also shown that, with its ever increasing computational capability, the Monte-Carlo method is accessible for a nuclear power plant safety analysis within a realistic time frame.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.13
no.4
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pp.1-7
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2005
In vehicle door system, weatherstrip seals protect passengers form noise, dust, rain and wind out of the vehicle. The higher efficient a weatherstrip is, the more durable it is in contact between the door and body frame. In this study, nonlinear finite element(FE) analysis is performed to obtain cauchy-stresses, displacements and reaction forces of the weatherstrip. Mechanical properties of the weatherstrip is obtained by uniaxial tension test. The MARC which is a commercial software for the nonlinear analysis of a flexible FE model is used. Twenty-one cases of the FE model are developed by using Ogden-foam formulation. In the results of nonlinear FE analysis, the most valuable deformation of the weatherstrip occurred when displacement control value reaches 7.2mm. Severe deformation is observed as the displacement control value become more increased. When the weatherstrip is designed, it would be considered that the displacement value of the weatherstrip has to be less than 7.2mm.
Purpose: This research proposes a new modified Recency-Frequency-Monetary (RFM) model by extending the model with spatial analysis for supporting decision-makers in discovering the promotional target market. Research design, data and methodology: This quantitative research utilizes data-mining techniques and the RFM model to cluster a university's provider schools. The RFM model was modified by adapting its variables to the university's marketing context and adding a district's potential (D) variable based on heatmap analysis using Geographic Information System (GIS) and K-means clustering. The K-prototype algorithm and the Elbow method were applied to find provider school clusters using the proposed RFM-D model. After profiling the clusters, the target segment was assigned. The model was validated using empirical data from an Indonesian university, and its performance was compared to the Customer Lifetime Value (CLV)-based RFM utilizing accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. Results: This research identified five clusters. The target segment was chosen from the highest-value and high-value clusters that comprised 17.80% of provider schools but can contribute 75.77% of students. Conclusions: The proposed model recommended more targeted schools in higher-potential districts and predicted the target segment with 0.99 accuracies, outperforming the CLV-based model. The empirical findings help university management determine the promotion location and allocate resources for promotional information distribution and student recruitment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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