Purpose Local governments in each region actively hold local festivals for the purpose of promoting the region and revitalizing the local economy. Existing studies related to local festivals have been actively conducted in tourism and related academic fields. Empirical studies to understand the effects of latent variables on local festivals and studies to analyze the regional economic impacts of festivals occupy a large proportion. Despite of practical need, since few researches have been conducted to predict the number of visitors, one of the criteria for evaluating the performance of local festivals, this study developed a model for predicting the number of visitors through various observed variables using a machine learning algorithm and derived its implications. Design/methodology/approach For a total of 593 festivals held in 2018, 6 variables related to the region considering population size, administrative division, and accessibility, and 15 variables related to the festival such as the degree of publicity and word of mouth, invitation singer, weather and budget were set for the training data in machine learning algorithm. Since the number of visitors is a continuous numerical data, random forest, Adaboost, and linear regression that can perform regression analysis among the machine learning algorithms were used. Findings This study confirmed that a prediction of the number of visitors to local festivals is possible using a machine learning algorithm, and the possibility of using machine learning in research in the tourism and related academic fields, including the study of local festivals, was captured. From a practical point of view, the model developed in this study is used to predict the number of visitors to the festival to be held in the future, so that the festival can be evaluated in advance and the demand for related facilities, etc. can be utilized. In addition, the RReliefF rank result can be used. Considering this, it will be possible to improve the existing local festivals or refer to the planning of a new festival.
Campbell(1990)이 수행의 다차원성을 제안한 이후 전통적 직무수행의 단일구조와는 달리 크게 과업수행, 맥락수행, 반생산적 업무행동으로 분류되어 왔다. 이에 본 연구의 목적은 (1) 지금까지 직무수행의 다양한 측면으로 제시된 과업수행, 맥락수행, 반생산적 업무행동으로 구성된 수행의 요인구조를 확인하고, (2) 이들 3요인을 기반으로 수행 유형을 도출한 후 (3) 수형 유형별 성격 변인들의 예측력을 비교하는 것이다. 이를 위해 국내 직장인 681명을 대상으로 자기보고식 온라인 설문조사를 실시하였다. 탐색적 및 확인적 요인분석 결과, 과업수행, 맥락수행, CWB로 이루어진 3요인 직무수행 모델이 확인되었다. 성격 변인과의 관련성도 각 수행 차원별로 구분되는 결과가 나타나 3요인 구조의 타당성이 입증되었다. 또한, 위 3요인을 기반으로 잠재프로파일 분석(Latent Profile Analysis, LPA)을 실시하여 4개 수행 유형을 도출하였다(즉, 모범적 수행자, 양심적 중간수행자, 반생산적 중간수행자, 양심적 저수행자). 다항 로지스틱 회귀분석 결과, 이들 4개 유형별로 각기 다른 성격 변인이 선행변인으로 작용하는 것으로 나타났다. 마지막으로 위 연구 결과를 토대로 본 연구의 시사점과 제한점에 대해 논의하였다.
본 논문에서는 Bayesian spectral analysis regression (BSAR) 방법론을 이용한 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해서 고찰한다. 순서형 프로빗 회귀모형은 순서가 있는 범주형 자료를 모형화하는 방법으로, 정규 분포의 분포함수의 역함수인 프로빗 연결함수를 이용해 각 범주의 확률과 설명변수을 연결함으로써 반응변수의 확률을 모형화한다. 베이지안 프로빗 회귀 모형은 정규 분포를 따르는 잠재변수를 도입함으로써 사후 분포 도출을 용이하게 하고, 절단점에 따라 나뉘어지는 잠재변수들의 값에 따라서 반응 변수들이 범주화된다. 본 논문에서는 이러한 잠재 변수 방법을 확장해 BSAR 방법론에 기반하여 단조증가/감소와 같은 형태제약을 반영할 수 있는 베이지안 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해 연구한다. 모의실험을 통하여 이항형 프로빗 준모수 회귀모형과 기존의 다른 모형들 간의 적합결과를 비교하고, 형태 제약에 따른 순서형 프로빗 준모수 회귀모형의 적합결과를 비교 분석하도록 한다. 아울러, 국민건강영양조사 제 7기 1차년도 (2016) 자료(Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 2016)를 바탕으로, 본 논문에서 고찰한 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형을 적용하여, 흡연양태와 커피섭취 간의 관계에 대한 실증적 분석을 수행한다.
소프트웨어 시스템이 복잡해지면 고장의 원인이 하나의 강도함수에 의해서만 일어나지 않고 여러 원인이 중첩되어 발생할 수 있다. 이러한 복잡한 시스템에 의한 우도함수의 계산상의 어려움 때문에 반복표본을 이용하는 깁스 샘플링 기법이 고려되었다. 관찰된 고장시점은 중첩모형으로 표현이 가능한 잠재(latent)변수들을 이용하여 깁스 알고리즘을 적용하였다. 단순모형과 중첩모형의 비교를 위해 사후베이즈 요인과 상대오차의 합을 이용하여 모형선택을 시도하였다. 수치적인 예에서 GOS 속성을 가진 Goel-Okumoto 모형과 Weibull 모형을 선택하고 NHPP의 자료는 Lewis와 Shedler[25]에 의해 제시된 Thining 알고리즘을 이용하여 발생된 자료를 이용하고 사전분포는 상대적으로 확산분포(diffuse priors)를 이용한 모수추정과 사후베이즈요인과 상대오차를 이용한 모형선택을 한 결과 단순모형들 보다 중첩모형이 좋은 형으로 간주할 수 있음을 보여 주었다.
The objectives of this study are to conceptualize theoretically and to examine empirically the interrelationships among channel member's satisfaction, dependence, and performance being immanent between dealing partners, by integrating behavioral and economic approach to explain comprehensively the interrelationship between dealing partners in conventional marketing channel which have not studied in previous studies. To attain above objectives, latent variables and observed variables which had been immanent between licenced dealers and wholesalers in fish marketing channel were found out by exploratory study, and pre-test was conducted to select the proper variables, and then the model which could explain the interrelationships among the variables was set up. Three categories of varables were considered in this study. Namely, economic and noneconomic factors were identified as independent variable, the degree of satisfaction and dependence to dealing partner as intervening variable, and performance as dependent variable. The data for the study was obtained from a survey questionnaire of 214 licenced dealers who work in Pusan, Yusoo, and Kunsan and 190 wholesalers who work in whole country. Among them, 264 anayzable questionnaires(including 154 licenced dealers and 110 wholesalers)were collected. Statistical procedure to analyze the data was carried out by LISREL version 7. Major findings obtained from the results of the analysis are as follows. First, economic variables have a great influence on the degree of both licenced dealers' and wholesalers' satisfaction. Among economic variables, the degree of keeping wholesalers' payment date have greater influence on the degree of licenced dealers' satisfaction, and licenced dealers' faculty being able to send good fish in quality have greater influence on the degree of wholesaler's satisfaction than other variables. In short, licenced dealers make great account of wholesalers' payment, and wholesalers make great account of licenced dealers' faculty being able to send good fish in quality in dealing relationship. Second, noneconomic variables have more relevance to the degree of dependence in both sides than economic variables. This means that noneconomic variables as well as economic variables can be a factor to keep up the dealing relationship. Third, the degree of satisfaction and dependence have influence on performance in both sides. In the licenced dealers' side, the degree of dependence have greater influence on performance than the degree of satisfaction, on the other hand, in wholesalers' side, the degree of satisfaction have greater influence on performance than the degree of dependence. This means that wholesalers can easily substitute their dealing partner for another licenced dealer comparatively.
The aim of this study was to construct and test a structural equation model for the risk factors of metabolic syndrome in Korean adults. The structural equation model hypothesizes that eating alone and feeling depressed is a risk factor for metabolic syndrome. The data of this study were obtained from the Sixth Korea National Health and Nutrition Examination Survey which was cross-sectional data from the representative national survey. A total of 4,013 subjects replied to the survey item of lifestyle and completed the physical examinations among adults aged 19 years or older in South Korea was in 2015. The structural model in this study was composed of four latent variables: eating alone, depression, negative health behavior, and metabolic syndrome. Two variables, the rate of eating alone and depression, were exogenous variables. Negative health behavior was both a mediating variable and endogenous variable, and metabolic syndrome was the final endogenous variable. The data were analyzed using the Maximum Likelihood method and bootstrapping. The structural model was appropriate for the data based on the model fit indices. The results of this study can be summarized as follows: Eating alone is a direct risk factor of metabolic syndrome in Korean women. Depression can mediate metabolic syndrome through negative health behaviors. Negative health behavior had a direct impact on metabolic syndrome in both men and women. This study may be a guideline for interventions and strategies to reduce the incidence of metabolic syndrome in Korean adults.
This paper is to inquiry into the conceptual model of religious education in school curriculum focused on 7th revised curriculum, subject matter and teacher training system. We have to consider the related variables for the operation of school curriculum: student, school, teacher. In school curricula of Korea, religious education can be practiced as a elective course of subject, discretion activity and special activity, latent curriculum etc. And also it should be considered student's right of option and autonomy of private school, because at least those are the important variables effect upon the religious education in school curriculum. Now I'd like to abstract results of this paper as followed. First, it should be considered student's right of option for religious education in private school curriculum. But at this case, also under the name of education it should be justified precondition of purpose, content, approach method. If not, it easy to access to pejorative meaning as a religious indoctrination. Second, in case of conflict between student and school, I think that a proper method is to adjust the related variables. Third, if the purpose of religious education in school based on religiosity, it can be cover the understanding of religious culture, affectionate domain of religiosity, behavioral religiosity. Finally, in order to accomplish such an conceptual model of religious education in school, it should be set a condition for teacher training system, subject matter etc.
Purpose Internet only bank is one of the promising untact businesses which are rising in COVID-19 pandemic. Kakaobank and Kbank have been offering banking services since 2017 in Korea and WeBank and MYbank in China opened the services since 2015. It is necessary to examining determinants of customer loyalty beyond intention to use. The purpose of the present study is to analyze factors influencing customer loyalty and their determinants. A research model integrating the relationships among customer loyalty, service satisfaction, trust, and social influence, and their determinants was proposed. Design/methodology/approach Structural equation modelling for validating the research model was employed. 235 valid data were collected from users of Internet only bank in China. Nine latent variables grouped from 38 indicators were reliable and valid and nine hypotheses were tested by using SmartPLS. Findings All nine hypotheses were supported at significant levels of 0.001 and 0.01. Trust, service satisfaction, and social influence had influenced on customer loyalty. Trust not only affected customer loyalty directly, but also had influence on it indirectly through service satisfaction. Empathy and convenience are determinants of trust. Perceived expertise and dispositions believing acquaints had a positive influence on social influence, whereas users' anxiety for technology or change had a negative influence on social influence. Implications for academics and practitioners were suggested.
For an efficient management of electricity market and power systems, accurate forecasts for electricity demand are essential. Since there are many factors, either known or unknown, determining the realized loads, it is difficult to forecast the demands with the past time series only. In this paper we perform a cluster analysis on electricity demand data collected from Jan. 2000 to Dec. 2017. Our purpose of clustering on electricity demand data is that each cluster is expected to consist of data whose latent variables are same or similar values. Then, if properly clustered, it is possible to develop an accurate forecasting model for each cluster separately. To validate the feasibility of this approach for building better forecasting models, we clustered data with t-SNE. To apply t-SNE to time series data effectively, we adopt the dynamic time warping as a similarity measure. From the result of experiments, we found that several clusters are well observed and each cluster can be interpreted as a mix of well-known factors such as trends, seasonality and holiday effects and other unknown factors. These findings can motivate the approaches which build forecasting models with respect to each cluster independently.
컴퓨터의 발전에 따른 마코브체인 몬테카를로방법을 소프트웨어 신뢰확률모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산문제와 이론적인 정당성을 고려, 마코프연쇄와 메트로폴리스방법의 관계를 고찰하였으며, 특히 Mus-Okumoto와 Erlang(2)의 중첩모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하며 베이지안 계산과 예측 우도기준에 의 한 모형선택을 제안하고 Cox-Lewis에 의해 계시된 Thing method를 이용한 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과가 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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