May Thi Tuyet Do;Min Ho Yeon;Young Hun Kim;Gi Ha Lee
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.167-167
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2023
Soil organic carbon (SOC) is a critical component of soil health and is crucial in mitigating climate change by sequestering carbon from the atmosphere. Accurate estimation of SOC storage is essential for understanding SOC dynamics and developing effective soil management strategies. This study aimed to investigate the factors influencing the spatial distribution of SOC storage in South Korea, using bulk density (BD) prediction to estimate SOC stock. The study utilized data from 393 soil series collected from various land uses across South Korea established by Korea Rural Development Administration from 1968-1999. The samples were analyzed for soil properties such as soil texture, pH, and BD, and SOC stock was estimated using a predictive model based on BD. The average SOC stock in South Korea at 30 cm topsoil was 49.1 Mg/ha. The study results revealed that soil texture and land use were the most significant factors influencing the spatial distribution of SOC storage in South Korea. Forested areas had significantly higher SOC storage than other land use types. Climate variables such as temperature and precipitation had a relative influence on SOC storage. The findings of this study provide valuable insights into the factors influencing the spatial distribution of SOC storage in South Korea.
The purpose of this study was to identify converged factors influencing subjective health status of patients with depression. The subjects of this study are 117 people answered that depression years of the 2013 National Health and Nutrition Examination Survey subjects. The results of this study were that the factors influencing subjective health status were education level, number of family member, quality of life, subjective body awareness, stress and they explained 55.9% of the variance. Therefore the intervention is considering various converged influencing factors should be done when the primary care for the promotion of subjective health status of patients with depression. This study identified a complex convergence of factors influence the subjective health status of patients with depression could be helpful on developing nursing intervention programs. It is necessary to identify forward more various social religious factors and disease influence the subjective health status of patients with depression.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.3
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pp.185-191
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2023
Research to analyze the future prediction of value is being conducted in various. However, it was found through the research results of each field that such future value analysis has too many variables according to each field, so the accuracy of the prediction result is low, and it is difficult to find objective key influencing factors that affect the result. In particular, since objective standards for the importance of various influencing factors have not been established, the key influencing factors have been judged and applied based on the researcher's subjectivity. Accordingly, there is a need for a reasonable process model for extracting key influencing factors that affect the prediction of volatility goods value that can be objectively applied in various fields. In this study, process modeling for extracting key influencing factors was conducted in seven steps, and the method for extracting key influencing factors was explained in detail in each step. In addition, as a result of simulation by applying Ni metal among the major variable goods in the field of raw materials using the proposed modeling, the predicted value by the existing method was 0.872% and the predicted value by applying the modeling of this study was 0.864%. conformance was confirmed.
In this study, we reviewed and analyzed the influencing factors of technology transfer performance in the previous studies (52 domestic journals and theses) and classified the various influencing factors into 6 top factors and 13 sub-factors based on the theoretical background. The study results of previous articles were analyzed by meta-analysis method so as to calculate the overall average effect size of influencing factors of technology transfer performance. As the result, the overall effect size (ESr) calculated through meta-analysis applying random effect model is .269, which corresponds to the medium effect size. By comparing effect sizes of influencing factors, the four(4) key influencing factors were also identified, which are 'number of researchers', 'dedicated organization', 'possess technology', and 'external cooperation'. The technology transfer performance are divided into three types: the number of technology transfers, technology transfer income, and other technology transfer performances. The major influencing factors of each type are derived through meta-analysis at the sub-category level. As moderator variables, the paper type and the data type were analyzed but no significant results were obtained. Since this research is limited to the technology transfer, it is necessary to carry out the study related to the influencing factors on the technology commercialization as following study.
The number of vegetarian restaurants in Malaysia has been increasing as people are motivated by various reasons to consume vegetarian foods. In addition, university students contribute to the economy, hence it is important for investors or owners of vegetarian restaurants to understand university students' perceptions on vegetarian restaurants based on their own experiences. This research provided an insight of factors influencing university students, such as family members, religion, trend and health. The objective of this research was to identify the perceptions of university students on vegetarian restaurants. This research used a qualitative approach by conducting a focus group interview with university students as a source of data collection. The six respondents were selected based on the criteria of university students in Malaysia who are consuming vegetarian food. Findings enabled investors and owners of vegetarian restaurants to have an in-depth understanding on the factors influencing university students' perceptions on vegetarian restaurants and take necessary action to accommodate them.
Purpose: This study aimed to analyze the factors influencing the well-being of middle-aged non-shift female workers using health-determinant models. Methods: This study analyzed data from the fifth Korean Working Conditions Survey (KWCS), involving 5,449 participants. A hierarchical multiple regression analysis was employed to examine the relationships between various factors and well-being. Results: The analysis identified key factors affecting well-being in middle-aged female non-shift workers, including supervisor support, presenteeism, satisfaction with the working environment, autonomy in working hours, support from coworkers, workplace discrimination, occupation, work-life balance, sleep problems, workplace size, weekly work hours, and sickness absence. This study confirms that the well-being of middle-aged non-shift female workers is influenced by factors at the individual, social, and community levels as well as by conditions related to love. Conclusion: To enhance the well-being of middle-aged female non-shift workers, it is essential to reinforce positive factors such as support from coworkers and superiors. Additionally, addressing and mitigating negatively influencing factors such as workplace discrimination and sleep problems is crucial in promoting well-being. By implementing measures to improve these aspects, organizations and policymakers can contribute to a healthier and more supportive work environment for middle-aged, non-shift female workers.
The objective of this research project is empirically investigating factors influencing EPP system implementation based on the degree of volatility of business environment. The results show that computes with low volatility have successfully implement ERP system compared to companies with high volatility. This research project also identified success factors of each phased chartering phase, executive participation sound assessment of business condition, good understanding of ERP system and carefully constructed case are identified as success factors. During project expenditures, participation of various groups, technical resources, prefect and change management are found to be important for successful construction. Trained users, integration of systems, well-designed process and technical and human resource are found to be success factors during shakedown phase. Managers commitment technical infrastructure, system flexibility, and adequate resource for maintenance and renewing system are identified as success factors of onward and upward phase.
Objectives : The objective of this study is to investigate various factors concerning Hwa-byung Methods : The research for various factors of Hwa-Byung was carried out for 686 female Participants. Hwa-Byung was diagnosed by Hwa-Byung Diagnostic Interview Schedule (HBDIS). Results : The rate of Past History about Chronic Bronchitis, Peptic Ulcer, Chronic Hepatitis/Hepatic Cirrhosis, Allergy, Arthritis, Hyperlipidemia is high in the Hwa-Byung group compared with the Control group. In the study of external environments, Hwa-Byung has tendency diagnosed in monthly income under 2,000,000 won, doing regular occupation, marriage, below graduation from high school. In the study of personal relationship, Hwa-Byung has tendency more influenced by negative influencing people than by positive influencing people. In the study of personal factors, Hwa-Byung has a short sleeping time, does not exercise regularly, feels more overburdened, and understimates their own condition to do easy tasks. Conclusions : According to the below results, in the study of Past History, the rate of Chronic Bronchitis, Peptic Ulcer, Chronic Hepatitis/Hepatic Cirrhosis, Allergy, Arthritis, and Hyperlipidemia is high in the Hwa-Byung group compared with the Control. Hwa-Byung has a tendency to be diagnosed by various factors such as the external environment, personal relationships, and personal factors.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.13
no.6
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pp.191-198
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2018
Technology transferors and technology transferees decide to transfer technology with various motivations as they share benefits and risks. On top of economic benefit factors and risk factors provided by technology transferees, technology transferors also make technology transfer decisions by taking into account various factors such as government policies and systems, as well as their management strategies. In this study, the factors influencing the technology transfer in the chemical industry and the influence on the technology transfer intention are analysed. As a result of this study, factors influencing technology transfer are economic benefit factor, technological factor, risk factor, and socio-cultural factor. A significant differences in the influencing factors between the technology transferors and the technology transferees are that the economic benefit factors are more considered by the technology transferees and the technological factors are more considered by technology transferors in technology transfer. Technology transferees shows the stronger intention to enter technology transfer than the technology transferors.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2006.11a
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pp.548-553
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2006
Activity-based productivity data can be used as an significant reference in many areas of project management such as performance evaluation and project planning. However, the existence of various factors influencing construction productivity makes it difficult to collect and analyze the productivity data. In the most of the domestic construction sites, there is no systematic method to collect and analyze the productivity data along with information on influencing factors; it is common to heavily rely on experience and intuition of field managers when dealing with construction productivity data. Therefore it is necessary to develop a management system for collecting and utilizing the productivity data as well as the factors influencing construction productivity. The main objective of this research is to define the construction productivity and its influencing factors at the activity level. In addition, methodologies on how to analyze the productivity data and to estimate productivity of future projects are proposed.
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