• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

• 마케팅과학연구
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• 제18권3호
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• pp.59-88
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• 2008

Digital Convergence means integration between industry, technology, and contents, and in marketing, it usually comes with creation of new types of product and service under the base of digital technology as digitalization progress in electro-communication industries including telecommunication, home appliance, and computer industries. One can see digital convergence not only in instruments such as PC, AV appliances, cellular phone, but also in contents, network, service that are required in production, modification, distribution, re-production of information. Convergence in contents started around 1990. Convergence in network and service begins as broadcasting and telecommunication integrates and DMB(digital multimedia broadcasting), born in May, 2005 is the symbolic icon in this trend. There are some positive and negative expectations about DMB. The reason why two opposite expectations exist is that DMB does not come out from customer's need but from technology development. Therefore, customers might have hard time to interpret the real meaning of DMB. Time is quite critical to a high tech product, like DMB because another product with same function from different technology can replace the existing product within short period of time. If DMB does not positioning well to customer's mind quickly, another products like Wibro, IPTV, or HSPDA could replace it before it even spreads out. Therefore, positioning strategy is critical for success of DMB product. To make correct positioning strategy, one needs to understand how consumer interprets DMB and how consumer's interpretation can be changed via communication strategy. In this study, we try to investigate how consumer perceives a new product, like DMB and how AD strategy change consumer's perception. More specifically, the paper segment consumers into sub-groups based on their DMB perceptions and compare their characteristics in order to understand how they perceive DMB. And, expose them different printed ADs that have messages guiding consumer think DMB in specific ways, either cellular phone or personal TV. Research Question 1: Segment consumers according to perceptions about DMB and compare characteristics of segmentations. Research Question 2: Compare perceptions about DMB after AD that induces categorization of DMB in direction for each segment. If one understand and predict a direction in which consumer perceive a new product, firm can select target customers easily. We segment consumers according to their perception and analyze characteristics in order to find some variables that can influence perceptions, like prior experience, usage, or habit. And then, marketing people can use this variables to identify target customers and predict their perceptions. If one knows how customer's perception is changed via AD message, communication strategy could be constructed properly. Specially, information from segmented customers helps to develop efficient AD strategy for segment who has prior perception. Research framework consists of two measurements and one treatment, O1 X O2. First observation is for collecting information about consumer's perception and their characteristics. Based on first observation, the paper segment consumers into two groups, one group perceives DMB similar to Cellular phone and the other group perceives DMB similar to TV. And compare characteristics of two segments in order to find reason why they perceive DMB differently. Next, we expose two kinds of AD to subjects. One AD describes DMB as Cellular phone and the other Ad describes DMB as personal TV. When two ADs are exposed to subjects, consumers don't know their prior perception of DMB, in other words, which subject belongs 'similar-to-Cellular phone' segment or 'similar-to-TV' segment? However, we analyze the AD's effect differently for each segment. In research design, final observation is for investigating AD effect. Perception before AD is compared with perception after AD. Comparisons are made for each segment and for each AD. For the segment who perceives DMB similar to TV, AD that describes DMB as cellular phone could change the prior perception. And AD that describes DMB as personal TV, could enforce the prior perception. For data collection, subjects are selected from undergraduate students because they have basic knowledge about most digital equipments and have open attitude about a new product and media. Total number of subjects is 240. In order to measure perception about DMB, we use indirect measurement, comparison with other similar digital products. To select similar digital products, we pre-survey students and then finally select PDA, Car-TV, Cellular Phone, MP3 player, TV, and PSP. Quasi experiment is done at several classes under instructor's allowance. After brief introduction, prior knowledge, awareness, and usage about DMB as well as other digital instruments is asked and their similarities and perceived characteristics are measured. And then, two kinds of manipulated color-printed AD are distributed and similarities and perceived characteristics for DMB are re-measured. Finally purchase intension, AD attitude, manipulation check, and demographic variables are asked. Subjects are given small gift for participation. Stimuli are color-printed advertising. Their actual size is A4 and made after several pre-test from AD professionals and students. As results, consumers are segmented into two subgroups based on their perceptions of DMB. Similarity measure between DMB and cellular phone and similarity measure between DMB and TV are used to classify consumers. If subject whose first measure is less than the second measure, she is classified into segment A and segment A is characterized as they perceive DMB like TV. Otherwise, they are classified as segment B, who perceives DMB like cellular phone. Discriminant analysis on these groups with their characteristics of usage and attitude shows that Segment A knows much about DMB and uses a lot of digital instrument. Segment B, who thinks DMB as cellular phone doesn't know well about DMB and not familiar with other digital instruments. So, consumers with higher knowledge perceive DMB similar to TV because launching DMB advertising lead consumer think DMB as TV. Consumers with less interest on digital products don't know well about DMB AD and then think DMB as cellular phone. In order to investigate perceptions of DMB as well as other digital instruments, we apply Proxscal analysis, Multidimensional Scaling technique at SPSS statistical package. At first step, subjects are presented 21 pairs of 7 digital instruments and evaluate similarity judgments on 7 point scale. And for each segment, their similarity judgments are averaged and similarity matrix is made. Secondly, Proxscal analysis of segment A and B are done. At third stage, get similarity judgment between DMB and other digital instruments after AD exposure. Lastly, similarity judgments of group A-1, A-2, B-1, and B-2 are named as 'after DMB' and put them into matrix made at the first stage. Then apply Proxscal analysis on these matrixes and check the positional difference of DMB and after DMB. The results show that map of segment A, who perceives DMB similar as TV, shows that DMB position closer to TV than to Cellular phone as expected. Map of segment B, who perceive DMB similar as cellular phone shows that DMB position closer to Cellular phone than to TV as expected. Stress value and R-square is acceptable. And, change results after stimuli, manipulated Advertising show that AD makes DMB perception bent toward Cellular phone when Cellular phone-like AD is exposed, and that DMB positioning move towards Car-TV which is more personalized one when TV-like AD is exposed. It is true for both segment, A and B, consistently. Furthermore, the paper apply correspondence analysis to the same data and find almost the same results. The paper answers two main research questions. The first one is that perception about a new product is made mainly from prior experience. And the second one is that AD is effective in changing and enforcing perception. In addition to above, we extend perception change to purchase intention. Purchase intention is high when AD enforces original perception. AD that shows DMB like TV makes worst intention. This paper has limitations and issues to be pursed in near future. Methodologically, current methodology can't provide statistical test on the perceptual change, since classical MDS models, like Proxscal and correspondence analysis are not probability models. So, a new probability MDS model for testing hypothesis about configuration needs to be developed. Next, advertising message needs to be developed more rigorously from theoretical and managerial perspective. Also experimental procedure could be improved for more realistic data collection. For example, web-based experiment and real product stimuli and multimedia presentation could be employed. Or, one can display products together in simulated shop. In addition, demand and social desirability threats of internal validity could influence on the results. In order to handle the threats, results of the model-intended advertising and other "pseudo" advertising could be compared. Furthermore, one can try various level of innovativeness in order to check whether it make any different results (cf. Moon 2006). In addition, if one can create hypothetical product that is really innovative and new for research, it helps to make a vacant impression status and then to study how to form impression in more rigorous way.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.59-87
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• 2014

결제서비스에 대한 기존의 연구는 결제서비스의 채택요인 또는 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인 등 행동이론을 중심으로 진행되어 왔다. 이러한 요인들이 미치는 영향에 대한 결과는 결제서비스의 종류에 따라 또는 연구 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 본 연구는 결제 서비스의 종류나 문화등의 변수에 관계없이 새로운 결제 서비스가 성공할 수 있는 일반적인 요인이 무엇인지에 대한 의문에서 시작하게 되었다. 기존 연구에서 중요한 영향을 미친다고 제시한 채택요인들은 실제 결제사례의 결과에 비추어 보면 기존 연구에서 주장한 바와 일치하지 않는 경우를 볼 수 있다. 이러한 이론과 현실사이의 괴리를 발견하고 새로운 결제서비스가 성공하기 위한 근본적이고 결정적인 요인이 무엇인지에 대해 제시하고 사례연구를 통해 가설을 입증하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하기 위해서는 기존 결제서비스의 비고객에게 이들이 결제할 수 있는 수단을 제공함으로써 새로운 결제 시장을 창출해야 함을 주장한다. 이를 위해 성공한 결제사례인 신용카드, 휴대폰 소액결제, PayPal, Square을 채택하였으며, 기존 결제서비스의 비고객을 3개의 계층으로 분류하여 분석하였다. 그리고 새로운 결제서비스가 어떠한 계층을 타겟으로 하였으며 이들에게 어떠한 결제수단을 제공하여 새로운 시장을 창출하였는지 제시한다. 사례 분석 결과, 성공 사례 모두 본 연구의 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 따라서 새로운 결제서비스는 결국 기존의 결제수단으로 거래를 할 수 없었던 이들이 결제를 할 수 있도록 함으로써 성공할 수 있다는 가설을 입증하였다. 모바일 결제서비스가 아직 대중화되지 못한 원인을 본 가설에 비추어 분석해 보면 보면, 기존의 결제 인프라를 이용할 수 있는 바코드, QR코드 기반의 모바일 결제 서비스뿐만 아니라 NFC, BLE, 음파 등의 새로운 기술이 적용된 모바일 결제 서비스가 출시되는 등 새로운 시도가 계속되고 있다. 또한 모바일 월렛은 사용자들이 소지하고 있는 카드정보를 스마트폰에 저장하여 지갑 없이도 결제가 가능하며, 쿠폰 제공, 적립카드 관리, 신분증을 저장하는 등의 다양한 부가적인 기능을 제공하고 있어 성공할 것이라는 전망이 대두되고 있다. 하지만 이러한 서비스들은 본 연구 관점에서 보자면 기존 결제서비스의 비고객이(기존 결제수단을 이용할 수 없었던 사용자) 거래할 수 있는 새로운 결제 수단을 제공해 주지 못하고 있기 때문에 결국 초기사용자에게만 채택될 뿐 대중화되는데 한계가 있을 것으로 예상된다. 반면, 새로운 모바일 결제서비스의 성공사례 중 하나인 PaybyPhone은 기존 코인주차 결제서비스의 비고객인 현금 미소지 고객에게 스마트폰을 이용한 새로운 결제수단을 제공함으로써 새로운 주차 결제 시장을 창출하였으며 현재 미국뿐만 아니라 유럽시장까지 진출하는 등 급성장하고 있다. 결론적으로, 많은 이해관계자들이 모바일 결제시장을 선점하기 위해 다양한 형태의 모바일 결제 서비스를 출시하고 있지만 캐즘을 뛰어넘어 주류 시장에 성공적으로 정착할 수 있느냐는 결국 기존 결제서비스의 비고객군에게 그들이 필요로 하는 새로운 결제수단을 제공하는지의 여부에 달려있다고 볼 수 있다. 따라서 모바일 결제 서비스의 기획자나 매니저들은 서비스 기획 시 기존 결제서비스의 비고객군은 누구인가? 그들은 어떠한 결제수단을 원하는가?를 먼저 고려해야 한다. 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하는데 미치는 요인에 대한 가설을 검증하기 위해 4개의 성공사례를 선택하였으며 각 사례에 동일한 가설을 검증하는 '반복연구논리'를 적용하였다. 본 가설을 더욱 공고히 하기 위해 사례연구방법론에서 제시하고 있는 경쟁가설을 포함한 후속 사례연구가 진행되어야 할 것이다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제6권1호
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• pp.36-42
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• 2006

목적: 암의 발생과 진행에 있어서 비정상적인 세포주기로 인하여 조절이 불가능한 세포성장과 분열이 중요한 기전으로 관여한다. 세포주기는 cyclin, CDK와 cyclin의 복합체는 CDKI에 의해 억제된다. 세포주기를 억제하는 인자는 종양 세포에서도 종양억제인자로 작용한다. 세포 주기 조절인자 CDKI는 INK family, CIP/KIP family로 구분된다. 본 연구는 CIP/KIP family인 $p21^{Waf1/Cip1}\;27^{kip1}$ 단백질의 발현유무에 따른 위암의 임상조직학적인 특성 및 예후와 연관성에 대해 조사하였다. 대상 및 방법: 1993년부터 1997년까지 위암으로 진단받고 수술적 치료를 받은 환자들 중에 추적 조사가 가능하고 파라핀 포매 조직상태가 좋은 192명의 환자를 대상으로 하였다. $p21^{Waf1/Cip1}$과$p27^{kip1}$에 대해 면역조직화학염색을 시행하였고, 종양세포의 핵에 염색되는 세포를 양성 판정하였다. 통계학적 분석은 임상조직학적인 특성과 생존율의 차이에 대하여 시행하였다. 결과: $p21^{Waf1/Cip1}$은 15.6% (30/192), $p27^{kip1}$은 28.1% (54/192)의 발현율을 보였다. $p21^{Waf1/Cip1}$은 양성에서는 T1-2 (80.0%), 음성에서는 T3-4 (50.6%)가 차지하는 비율이 높았으며(P<0.05) 다른 인자에서는 통계적인 유의성이 없었다. $p27^{kip1}$에서는 T-stage에서 $p21^{Waf1/Cip1}$과 비슷한 결과(77.8%, 55.1%)를 보였으며, Lauren 분류에서는 장형(62.7%)보다 미만형(91.3%)에서 음성을 보이는 비율이 높았다.(P<0.05)$p27^{kip1}$도 다른 인자에서는 통계적인 유의성이 없었다. 의 상관관계는 $p21^{Waf1/Cip1}(+)$과 $p27^{kip1}$의 상관관계는 $p21^{Waf1/Cip1}(+)/p27^{kip1}(+)$ 보이는 경우(53.3%)와, $p21^{Waf1/Cip1}(-)/p27^{kip1}(-)$ 보이는 경우(76.5%)가 많았다(P<0.05). $p21^{Waf1/Cip1}$과 $p27^{kip1}$ 복합 검사에서는 $p21^{Waf1/Cip1}(+)/p27^{kip1}(+)$인 경우에 T1-2 (87.5%)가 많았고 $p21^{Waf1/Cip1}(-)/p27^{kip1}(-)$인 경우에는 T3-4(58.1%)가 많았다(P<0.05). 또한 Lauren 분류에서는 $p21^{Waf1/Cip1}(+)/p27^{kip1}$인 경우가 장형 (100%)에서만 나타났으며(P<0.05), $p21^{Waf1/Cip1}(-)/p27^{kip1}(-)$인 경우는 미만형인 경우(87.0%)가 장형(54.9%)의 경우보다 많은 비율을 차지하였다(P<0.05). 5년 장기 생존율에 있어서는 각각의 $p21^{Waf1/Cip1}$과$p27^{kip1}$의 발현 유무에 따른 통계적인 유의성은 없었고 복합 검사에서도 $p21^{Waf1/Cip1}(+)/p27^{kip1}(+)$의 경우에 생존율이 높았지만 통계적인 유의성은 없었다. 결론: 저자들의 경우에는 $p21^{Waf1/Cip1}$과$p27^{kip1}$은 서로 비슷한 발현 형태를 나타내고 $p21^{Waf1/Cip1}$과$p27^{kip1}$의 발현은 침윤 정도에 영향을 주며, $p27^{kip1}$의 경우에는 Lauren분류와 관련성이 있었다. 또한, $p21^{Waf1/Cip1}$과$p27^{kip1}$ 복합 검사는 침윤 정도와 Lauren 분류와 연관성이 있다고 할 수 있다. 하지만, $p21^{Waf1/Cip1}$과$p27^{kip1}$의 발현에 따른 생존율의 차이가 유의성을 보이지 않아, 예후 예측인자로의 적용은 한계가 있다고 생각한다.

• 한국농공학회지
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• 제15권3호
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• pp.3059-3088
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• 1973

본연구(本硏究)에서는 연구(硏究)의 대상(對象)을 저습답(低濕畓)에 두기보다는 지하수위(地下水位)가 낮은 점질토(粘質土)의 건답(乾畓)에 두고 이 점질토(粘質土)논에 대(對)한 수잉전(移秧前)의 처리(處理)에 있어서 심경(深耕)을 한 것 답면(畓面)을 건조(乾燥)시켜 구열발달(龜裂發達)을 기(期)하게한 것 및 암거(暗渠)가 설치(設置)된 곳에서의 답면(畓面)을 건조(乾燥)시켜 구열발달(龜裂發達)을 기(期)하게 한 것 중에서 어떤 처리방법(處理方法)을 적용(適用)한 것이 뿌리신장(伸長)이 심층화(深層化)되여 벼의 수량(收量)을 높일 수 있고 동시(同時)에 지하배수기능(地下排水機能)이 제대로 발휘(發揮)되여 수확작업(收穫作業)에 대형기계(大型機械)를 도입(導入)하였을 때 농업기계(農業機械)의 주행성면(走行性面)에서 유리(有利)한가를 발견(發見)코저 한 것이다. 그래서 시험구처리(試驗區處理)에 있어서는 (1)이앙(移秧) 39일전(日前)에 경운(耕耘)하여 풍건(風乾)시킨 것(경운구(區)) (2) 이앙(移秧) 39일전(日前)에 경운(耕耘)하여 물로 포화(飽和)시켜 쓰린후(後) 구열(龜裂)을 발생(發生)시켜 이앙(移秧) 2일전(日前)에 15cm 깊이로 경운(耕耘)한 것(균열구(區)) (3) 이앙(移秧) 39일전(日前)에 암거설치(暗渠設置)와 동시(同時)에 경운(耕耘)하여 물로 포화(飽和)시켜 쓰린후(後) 구열(龜裂)을 발생(發生)시켜 이앙(移秧) 2일전(日前)에 15cm 깊이로 경운(耕耘)한 것(균암구(區))의 3요인(要因)에 15cm. 25cm, 35cm 깊이의 3수준(水準)으로 하고 15cm 깊이 경운구(區)를 Control구(區)로 정(定)하였는데 이에 의(依)하여 얻은 시험결과(試驗結果)는 대략(大略) 다음과 같이 요약(要約)될 수 있다. 1. 소비수량(消費數量)은 균암구(區)에 있어서는 경운구(區) 및 균열구(區)보다도 소비수량(消費水量)을 나타냈다. 따라서 유효우량은 균암구(區)에서 가장 크고 경운구(區), 균열구(區)의 순(順)으로 작은값을 나타냈고 순용수량(純用水量)에 있어서는 여전(如前)히 균암구(區), 경운구(區), 균열구(區)의 순(順)으로 작어저 균암구(區)가 가장 큰 양(量)을 나타냈다. 심도(深度)에 불구(不拘)하고 순용수량(純用水量)의 크기는 균암구(區)에서 105cm 내외(內外), 경운구(區)에서 70cm 내외(內外), 균열구(區)에서는 45cm 내외(內外)를 나타냈다. 2. 뿌리중량(重量)이 구열최대심도(龜裂最大深度)에 예민(銳敏)하게 영향(影響)을 받고 있는 경향(傾向)으로 미루어 볼 때 뿌리 발달(發達)은 답면상(畓面上)의 구열(龜裂)에 의(依)하기 보다는 구열심도(龜裂深度)에 더 큰 영향(影響)을 받는 것으로 되어 있다. 따라서 깊은구(區)일수록 뿌리중량(重量)은 커지는 경향(傾向)을 가졌고 처리간(處理間)에는 균열구(區), 균암구(區), 경운구(區) 순(順)으로 증대(增大)하는 경향(傾向)을 가졌다. 3. 초장(草丈)의 신장(伸長)에 있어서는 어느구(區)를 막론(莫論)하고 생육초기(生育初期)(분얼최성기(分얼最盛期))에는 별(別)로 차이(差異)를 발견(發見)할 수 없으나 생육중기(生育中期)(분얼종료기(分얼終了期)부터 유수형성기(幼穗形成期) 사이에서는 심도(深度)가 깊은구(區)일수록 그 성장(成長)이 떨어지고 생육후기(生育後期)(수잉기)(穗잉期)에 접어들면서 부터는 도리여 심도(深度)가 깊은구(區)가 얕은구(區)보다 더 왕성(旺盛)한 신장(伸長)을 하였다. 이것은 시험처리별(試驗處理別)로 볼 때 생육중기(生育中期) 이후(以後) 균열구(區)는 어느 다른 구(區)보다 떨어지고 균암구(區)와 경운구(區) 간(間)에는 별차이(別差異)는 없으나 균암구(區)가 여간(與干) 초장신장(草丈伸長)이 우세(優勢)한 경향(傾向)을 나타냈다. 4. 경수(數)에 있어서는 전생육기간(全生育期間)을 통(通)하여 심도(深度)가 깊은구(區)일수록 그 수(數)가 적어지는 경향(傾向)을 나타냈고 이것을 시험처별(試驗處別)로 볼 때 균열구(區)는 늘 균암구(區)와 경운구(區)보다 떨어졌으며 또 경운구(區)는 균암구(區)보다 약간(若干) 우세(優勢)한 경향(傾向)을 나타냈다. 5. 수량(收量)(조곡중)(租穀重))에 있어서는 시험처리별(試驗處理別) 각(各) 시험구(試驗區)의 수량(收量)을 Control 구(區) 15-경운구(區)와 대비(對比)할 때 35-경운구(區)에 있어서는 17%, 35-암거구(區)에 있어서는 10% 기타구(其他區)에 있어서는 모두 Control구(區)와 같거나 떨어졌다. 그리고 전체적(全體的)으로 볼 때 심도(深度)가 깊은구(區)일수록 수량(收量)은 증가(增加)하였고 경운구(龜)는 균암구(區)보다, 균암구(區)는 균열구(區)보다 수량(收量)이 높았으며 심도구(深度區)에는 1%의 유의성시험처리(有意性試驗處理)에는 5%의 유의성(有意性)이 존재(存在)하였다. 6. 조곡중(粗穀重)에 더 많은 영향(影響)을 주는 감수심(減水深)은 후기감수심(後期減水深)이며 15cm 구(區)에서는 2.7cm/day 이내(以內)에서 25cm 구(區)에서는 3.0cm/day 이내(以內)에서 35cm 구(區)에서는 3.3cm/day이내(以內)의 범위(範圍)에서 감수심(減水深)이 증대(增大)하면 조곡중(粗穀重) 증대(增大)하였고 동시(同時)에 동일감수심(同一減水深)에서는 심도(深度)가 깊은구(區) 일수록 조곡중(粗穀重)은 증대(增大)하였다. 따라서 동일감수심도(同一減水深度)가 깊은구(區)일수록 수량면(收量面)에서 유리(有利)함을 암시(暗示)하고 있다. 7. 뿌리중량(重量)에서 비례(比例)하여 조곡중(粗穀重)은 증대(增大)하였으며 벼뿌리중량(重量)이 동일(同一)할때는 심도(深度)가 깊은구(區)일수록 조곡중(粗穀重)은 증대(增大)하는 경향(傾向)을 보여주고 있다. 또 시험처리별(試驗處理別)로 볼 때는 벼뿌리 중량(重量)은 균열구(區), 균암구(區), 경운구(區)의 순(順)으로 컸고 따라서 조곡중(粗穀重)도 역시(亦是) 같은 순(順)으로 컸다. 그리고 조곡중(粗穀重)은 중간낙수기간(中間落水期間)의 최소함수비(最少含水比)와 그때의 평균지온(平均地溫)에 관계(關係)되나 함수비(含水比)가 40%이하(以下)에서는 평균지온(平均地溫)은 함수비(含水比)에 비례(比例)하여 증가(增加)하는 경향(傾向)이 있음으로 주(主)로 최소함수비(最小含水比)에 영향(影響)을 받는바가 크다. 8. 짚조곡중비(粗穀重比)는 심도(深度)가 얕은구(區)일수록 커지는 경향(傾向)을 보였고 또 벼뿌리중량(重量)에 역지수함수적(逆指數函數的)으로 증대(增大)하였다. 또 같은 심도(深度)의 구(區)에서는 15cm 구(區)를 제외(除外)하고는 짚조곡중비(粗穀重比)는 감수심(減水深)에 비례(比例)하여 증대(增大)하였다. 감수심(減水深)이 어느 한도(限度)까지 증대(增大)됨에 따라 조곡중(租穀重)이 증대(增大)하지만 동시(同時)에 짚조곡중비(粗穀重比)도 증대(增大)함을 보여주고 있다. 9. 동일토성(同一土性)에서 구열량(龜裂量)은 기상조건(氣象條件) 특(特)히 증발량(蒸發量)의 증대(增大)에 따라 증대(增大)하며 답면건조도중(畓面乾燥途中)에 강우(降雨)가 있으면 답면구열량(畓面龜裂量)은 현저(顯著)히 감소(減小)한다. 점질토(粘質土)의 구열량(龜裂量)은 대체(大體)로 함수비(含水比)가 25% 이상(以上)에서는 함량비(含量比)에 역지수적(逆指數的)으로 증가(增加)하는 경향(傾向)을 보였고 구열(龜裂)의 최대(最大) 심도(深度)는 31% 이하(以下)의 함수비(含水比)에서는 일정(一定)한 값을 유지(維持)하는 경향(傾向)이있다. 10. Cone 지수(指數)는 어느 한도(限度)까지는 구열량(龜裂量)에 비례(比例)하는 경향(傾向)이있으나 구열량(龜裂量)이 어느 한도(限度)를 넘으면 약간(若干) 구열량(龜裂量)에 역비례(逆比例)하는 경향(傾向)을 보여주고 있다. 그 한도(限度)의 함수비(含水比)는 25% 근처가 될 것이다. 11. 최종낙수후 (最終落水後)의 Cone 지수(指數)의 경시적(經時的) 증대(增大)는 생육후기(生育後期)의 감수심(減水深)에 비례(比例)하는 경향(傾向)을 보였고 동일감수심(同一減水深)에서 균암구(區)는 다른 두 구(區)보다 큰Cone지수(指數)를 나타냈고 경운구(區)는 심도(深度)가 깊은구(區)일수록 균열구(區)보다 작은 Cone 지수(指數)를 나타냈는데 특(特)히 35-경운구(區) Cone의 지수(指數)는 현저(顯著)하게 작은 값을 나타냈다. 12. 최종낙수후(最終落水後)의 답면건조(畓面乾燥)에 있어서는 함수비(含水比)의 감소상황(減少狀況) 및 Cone 지수(指數)의 증대상황(增大狀況)에 비추어 볼 때 시험처리별(試驗處理別)로는 균암구(區)가 다른 두 구(區)보다 밟르고 경운구(區)는 가장 늦어지고 심도(深度)가 깊은 구(區)에서는 더욱 늦어지고 있다. 농업기계(農業 機械)의 주행(走行)에 지장(支障)을 가져오지 않을 정도(程度)의 Cone 지수(指數)($2.5kg/cm^2$)로 답면건조(畓面乾燥)를 시키자면 최종낙수시기(最終落水時期)를 잡는 시기(時期) 및 낙수기간(落水期間)동안의 강우(降雨)의 유무(有無)에 따라 다르게지만 강우(降雨)가 전혀 없다면 누계계기증발량(累計計器蒸發量)을 기준(基準)으로 잡을 때 균암구(區)에서는 누계계기증발량(累計計器蒸發量)으로 약(約) 44mm가 필요(必要)하고 기타구(其他區)에서는 50mm 이상(以上)이 필요(必要)하게 됨으로 균암구(區)에서의 답면건조진행(畓面乾燥進行)은 대체(大體)로 경운구(區), 균열구(區)보다 2일이상(日以上)이 빠르며 35-경운구(區)와 비교(比較)하면 5일(日) 이상(以上)이나 빠르게 될 것이다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.71-110
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• 2010

본 연구에서는 항공권 예약 발권 웹사이트의 서비스 품질을 측정 뿐만 아니라 서비스 회복도 측정하고자 하였다. 또한 서비스 품질과 서비스 회복이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향관계를 실증하고자 하였다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 측정을 위해 Parasuraman, Zeithaml, & Malhotra(2005)가 개발한 E-S-QUAL과 E-RecS-QUAL을 사용했으며, 했다. E-S-QUAL은 온라인 서비스 품질을 측정하는 도구로써, 효율성, 시스템 이용가능성, 이행성, 프라이버시의 4개 차원 22개 항목으로 구성된다. E-RecS-QUAL은 온라인 서비스 회복을 측정하는 도구로써, 반응, 보상, 접촉의 3개 차원 11개 항목으로 구성된다. 실증분석을 위한 설문조사는 항공사나 여행사의 웹사이트를 통해 국내 외 항공권을 구입해 본 경험이 있는 소비자를 대상으로 실시하였는데, 총 400부가 회수되었고, 이 중 342부를 최종분석에 사용하였다. 실증분석을 위해 AMOS 7.0과 SPSS 15.0을 사용하였다. 먼저, SPSS 15.0을 사용하여, 요인점수를 이용한 회귀분석으로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 2, 3, 4, II-1, 2, 3, III-1, IV-1>이 전부 채택되었다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 각 차원은 모두 전반적인 서비스 품질에 유의한 영향을 보였고, 전반적인 서비스 품질은 고객만족에 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으로 고객만족 역시 충성의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 AMOS 7.0을 사용하여 모형 분석을 하였는데, 모형의 적합도는 가설검증을 하기에 합당한 수치가 나왔다. 이를 토대로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 3, II-1, 3, III-1, IV-1>은 채택되었고, <가설 I-2, 4, II-2>는 기각되었다. 이 결과는 Parasuraman et al.(2005)이 주장한 것처럼 E-S-QUAL을 나타내는 데는 요인점수를 이용한 회귀분석이 더 적합하다는 것을 보여주는 것이라고 판단된다. 이를 토대로 본 연구의 시사점을 정리하였다.