Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.244-258
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2006
Previous studies from marketing domain suggest that the concept of involvement plays an important role in explaining consumers' purchase behavior. Despite its critical role and the explosive growth of e-commerce, there has been little research examining the role of involvement in Internet shopping mall context. With this motivation, this study has two research objectives. First, it introduces and tests a theoretical model in order to better explain consumers' intention to purchase in Internet shopping malt context. The proposed model extends and integrates existing models on purchase intention by incorporating purchase experience, innovativeness, and perceived self-control as consumer factors and perceived risk, information provision, and perceived price as Internet shopping mall factors. Second, this study attempts to shed some lights on how involvement differences may affect consumers' intention to purchase. For this purpose, two factors from involvement theory, involvement type and involvement level, are introduced as moderating factors into the research model. The empirical results partly support the proposed model and identify the moderating effect of involvement differences. Theoretical and practical implications of the study are discussed along with its limitations.
The purpose of this study is to articulate learning model based on achievement level in blended learning environment. In order to investigate the variables and mechanisms in the blended learning environment, we started by attempt to develop two questionnaires using the components of web-based instruction and self-regulated learning. And its results were implemented to represent the topology and directed merging path within components. 154 students at a high school were required to take each web course respectively for two weeks. And questionnaires data, achievement levels data were collected and analyzed. Various statistical analysis methods such as correlation analysis, classical multidimensional scaling, multiple regression analysis, were applied to the data. As an result, the topology and directed path within factors of blended learning process were derived and revised as a final model.
The purpose of this study was to present a conceptual model for predicting housing quality. Housing quality was measured in three ways: perceived quality about physical features of houses, perceived level of the quality in comparison with perceived average level I urban area and housing satisfaction. The specific objectives to achieve the purpose were ; 1) to measure the perceived quality about physical features of houses and perceived level of the quality in comparison with the perceived average level I urban 2) to measure the level of housing satisfaction 3) to clarify the causality between the composite variables of housing quality. A final instrument was developed through two stage pilot surveys. The respondents were 1292 homemakers of middle and high economic class in seoul and Daejeon, selected through stratified random sampling technique. Data were collected during March and April, 1986, and analyzed using SPSS and SAS computer packages. The statistics used were frequency, percentage, F-test, Duncan's Multiple Range, x2, Cramer's V, Multiple linear Regression, Path analysis. The major finding were as follows; the variables significantly related to predict the housing quality were found. The simple, composite variables and 3 measures of housing quality were linked using path analysis, thereby a conceptual model predicting housing quality was suggested.
The purpose of the study is to develop a numerical model based on experimental data to estimate the thermal comfort in the driving room of a motorcar. For the ecperiments, three air temperature level of 21, 23, 25 .deg. C are set to measure variable such as average skin temperature, R-R interval, the comfort sensation, and the performance level. By performing statistical analysis with the results obtainted, it is observed that two physiological factors-average skin temperature and R-R interval have significant relation with the thermal comfort in the driving room. Thus, those two factors are included as parameters in the proposed model to estimate the thermal comfort.
In this paper, a depth-averaged two-dimensional transport model is introduced, and its error bound is presented as the results of sensitivity analysis. The results show that the calculated SS concentration is highly dependant on Manning roughness coefficient, mixing coefficient. fall velocity. and critical shear stress. On the other hand, water level and dispersion coefficient are proved to be less significant in the variation of SS concentration.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.11
no.4
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pp.235-240
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2013
Cloud systems are popular computing environment because they can provide easy access to computing resources for users as well as efficient use of resources for companies. The resources of cloud computing are heterogeneous and jobs have various characteristics. One such issue is effective job scheduling. Scheduling in the cloud system may be defined as a multiple criteria decision model. To address this issue, this paper proposes a priority-based two-step job scheduling algorithm. On the first level, jobs are classified based on preference. Resources are dedicated to a job if a deadline failure would cause severe results or critical business losses. In case of only minor discomfort or slight functional impairment, the job is scheduled using a best effort approach. On the second level, jobs are allocated to adequate resources through their priorities that are calculated by the analytic hierarchic process model. We then analyze the proposed algorithm and make a scheduling example to confirm its efficiency.
Nuclear archaeology research provides scientific methods to reconstruct the operating histories of fissile material production facilities to account for past fissile material production. While it has typically focused on analyzing material in permanent reactor structures, spent fuel or high-level waste also hold information about the reactor operation. In this computational study, we explore a Bayesian inference framework for reconstructing the operational history from measurements of isotope ratios from a sample of nuclear waste. We investigate two different inference models. The first model discriminates between three potential reactors of origin (Magnox, PWR, and PHWR) while simultaneously reconstructing the fuel burnup, time since irradiation, initial enrichment, and average power density. The second model reconstructs the fuel burnup and time since irradiation of two batches of waste in a mixed sample. Each of the models is applied to a set of simulated test data, and the performance is evaluated by comparing the highest posterior density regions to the corresponding parameter values of the test dataset. Both models perform well on the simulated test cases, which highlights the potential of the Bayesian inference framework and opens up avenues for further investigation.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.2
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pp.63-70
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1997
This paper proposes a new algorithm for recognizing polyhedral objects using a single 2-D image. It is base don a new representation scheme having two level hierarchey. In the lower level, geometrical features of each primitive surface are represented using their signatures and the variation of signature due to rotation is represented suing the rotation map. In the higher level, topological features are represented in the inter-surface description table(SDT). Based on the proposed representaton scheme, loer level database searched to find a matching primitive surface. The srotation map determines the degree of rotation as well as the matchness. If all surfaces in a test object find their matching primitive surfaces, its structural information is compared with the SDTs of object models. If primitive surfaces of a test object equal to tha tof certain model and satisfy inter-surfaces relationship in SDT, a test object is recognized as the model.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.11a
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pp.219-222
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2003
This paper is to propose e-business strategies for individual SME's(small and medium-sized enterprises). e-business maturity model is used to assess e-business maturity level of a target SME, and then corresponding e-business strategy is proposed based on the current maturity level. We studied two SME's to show how it works. Most SME's are small and do not have enough resources to invest on information systems. As it turns out, e-business strategies of SME should heavily depend on its relationship with customers and suppliers. One of the studied SME's is found to be in higher maturity level, because its manufacturing system is tightly related to its customer. One of major implications of this study is that e-business level of SME's should be upgraded considering how it is doing business with its customers and suppliers.
As a national river remediation project has been completed, this study has a special interest on the capabilities to predict water levels at various points of the Geum River. To be endowed with intelligent forecasting capabilities, the author formulate the neuro-genetic algorithm associated with the short-term water level prediction model. The results show that neuro-genetic algorithm has considerable potentials to be practically used for water level forecasting, revealing that (1) model optimization can be obtained easily and systematically, and (2) validity in predicting one- or two-day ahead water levels can be fully proved at various points.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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