A consumer is an individual entity with various motivations. This study is intended to incorporate a hierarchical structure of motivation to understand self-determined motivation for purchasing secondhand merchandise at thrift stores. A conceptual model adopted from Cadwallader et al. (2010)’s comprehensive model of motivation used in a marketing context was developed to investigate motivational process in secondhand merchandise shopping. The conceptual model includes the three levels of motivational structure–the global, contextual (environmental concern and frugality), and situational motivation. A series of the causal relationships among the three levels of self-determined motivations and buying intention to shop at thrift stores were hypothesized. A total of 219 respondents from two different northeastern state universities in the U.S. completed a self-administered survey. The results indicated that secondhand merchandise shopping is well explained in the hierarchical structure of self-determined motivation where the global motivation had a positive impact on the contextual motivations regarding environmental concern and frugality. Of the two contextual motivations, only environmental concern had a positive impact on situational motivation for shopping at thrift stores. Finally, the situational motivation positively influenced the intention to shop at thrift stores. The results of this model suggest that the hierarchical structure of self-determined motivation would be a very useful framework to understand consumer behavior for apparel shopping. Also, further research can be done to identify other contextual motivational factors to understand consumer motivation for shopping at thrift stores.

이 연구의 목적은 위계적 선형모형의 원리와 활용 방법 그리고 제한사항과 극복 방안을 제시하는 것이다. 조직 연구는 구조적 특성상 구성원이 조직 수준의 다른 변수에 영향을 받는 것이 일반적이다. 그리고 상이한 수준의 변수 간의 관계를 분석하기 위하여 전통적인 분석 방법(예: 분산분석, 회귀분석모형 등)을 적용하는데 한계가 있다. 그러나 위계적 선형모형(HLM)은 전통적 분석 방법의 제한사항을 극복할 수 있는 장점이 있다. 따라서 이 연구는 개인과 조직 수

교통사고발생시 사고 심각도에 영향을 미치는 요인과 그 관계를 이해하는 것은 기하구조나 환경 측면에서 교통사고 발생을 예방하고 운전자와 사고 차량의 특성을 이해하는데 도움을 준다. 본 연구에서는 계층 이항 로지스틱모형에 의해 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인을 파악하고 영향변수 간 차이를 나타내는 비교위험도(odds ratio)를 도출하였다. 사고 심각도는 인명피해와 차량피해로 구분하여 사망사고모형과 차량완파사고모형을 구축하였다, 종속변수는 사망자 발생과 완파차량 발생 여부이며, 각각 사고-탑승자, 사고-차량의 2수준 계층구조를 적용하였다. 추정 결과 설명변수의 고정효과는 두 모형이 유사한 결과를 보이나 종속변수의 속성에 따라 차별화된 결과를 나타내기도 하였다. 본선과 진출입부에서의 사고가 가장 위험하며, 중앙선 침범과 통행위반, 과속 사고의 상해나 차량 파손 위험도가 높고, 충돌사고와 추돌사고, 화재 사고의 피해가 크다. 사고 심각도는 노면 상태나 시야 조건 등 외부환경에 영향을 받으나 기하구조 조건은 관련이 없다.

목적: 본 연구에서는 한국형 스포츠동기척도(SMS-K)의 타당도를 강화하는 단계로서 구체적으로 살펴보면 운동선수, 생활체육참가자, 남성, 여성들의 스포츠 참여동기를 측정할 수 있는 척도로서 활용가능한지 즉 운동수준과 성별이 상이한 집단에서 SMS-K를 사용할 수 있는지를 확인하는데 목적이 있다. 또한 본 척도를 통해 측정된 동기는 크게 무동기, 외적동기, 내적동기 세 가지 수준으로 나누어지고 아울러 외적동기는 4가지 요인(외적조절, 내사조절, 확인조절, 통합조절)으로 세분화 될 수 있는지를 확인함으로써 외적동기의 위계적 모형을 검증하는데 목적이 있다. 방법: 연구의 참여자는 국내의 대학운동선수 199명과 경쟁적인 스포츠에 참여하고 있는 대학생 175명으로 구성되었다. 자료 분석 방법으로는 측정동일성분석, 잠재평균분석, 확인적 요인분석이 사용되었다. 결과: 첫째, 한국형 스포츠동기척도(SMS-K)가 선수, 일반참가자, 남성, 여성 모두가 동일하게 사용될 수 있는 척도로 검증되었다. 둘째, 운동수준, 성별에 따라 스포츠 참여동기의 유의한 차이가 나타났다. 마지막으로, 외적조절, 내사조절, 확인조절, 통합조절 요인들이 상위의 개념 ‘외적동기’에 내포되었다. 따라서 ‘외적동기’를 일차원 및 이차원으로 볼 수 있음이 검증되었다. 결론: SMS-K의 타당도가 강력하게 확인되었다. 또한 외적동기의 위계적 모형이 검증 되었다.

Purpose: The purpose of this study was to prove the influence of method biases of social desirability on the sequential process of basic psychological needs → motivation → flow and emotion, suggested in HMIEM. Methods: This study conducted a questionnaire survey with 307 high school athletes. Structural Equation Model was employed to look into the scale of common method biases induced by social desirability. Results: As a result, a, b, and c, each of which is factor loading prior to control of social desirability, were .76, .80, and -.31, as shown in figure 2. Each factor loading after control of social desirability (shown in table 2) fell to .43, .56, and -.18. With regard to the SMC of each latent variable prior to control, the SMC of motivation was 57.5%, that of flow 63.5%, and that of emotion 9.8%. However, after control, motivation's SMC remarkably fell to 18.5%, flow's to 31.2%, and emotion's to 3.2%. Conclusion: Therefore, social desirability, one of common method biases, influenced the research model.

본 연구에서는 지역특성(위도, 경도, 고도)과 기후학적 특성(연최대강우량)을 계층적 Bayesian 모형안에서 연계하여 공간적 분석이 가능한 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 기존 지역빈도해석은 강수지점의 지리적/지형적 특성을 반영한 해석이 어려운 단점이 있으며, 지점을 기준으로 해석된 확률강수량을 유역면적강우량으로 변환 시 불확실성이 큰 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용하여 지역특성 및 기후학적 특성이 고려된 Gumbel 확률분포형의 매개변수를 추정하였으며, 이들 매개변수들을 공간적으로 보간하여 한강유역내 모든 지점에 대해서 확률강수량을 추정할 수 있도록 하였다. 결과적으로 기존 L-모멘트 방법과 유사한 결과를 확인할 수 있었으며 확률강수량의 불확실성 정량화와 더불어 지리적/지형적 영향을 고려한 해석이 가능하였다.

본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용한 새로운 지역빈도해석 모형을 개발하는데 목적이 있으며 이를 통해서 신뢰성 있는 매개변수를 추정과 동시에 지역빈도해석 절차의 불확실성 평가를 용이하게 접근할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안되는 계층적 Bayesian 기반 지역빈도해석 모형(HBRFA)의 적합성을 평가하기 위해서 모의실험을 수행하였다. 즉, 10개의 모의 관측소를 대상으로 Monte-Carlo 모의를 통한 평가를 수행하였으며 전체적으로 HBRFA 모형이 기존 L-모멘트 방법에 비해 편의를 줄여주는 것으로 평가되었다. 특히 재현기간이 증가될수록 편의가 두드러지게 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 전라북도의 6개 강우지점을 대상으로 HBRFA 모형과 기존 L-모멘트 기반 지역빈도해석 결과를 비교하였다. 계층적 Bayesian 모형의 특징을 평가하고자 매개변수의 Shrinkage 과정을 정량적으로 도출하여 제시하였으며 추정된 지역확률강수량이 기존 L-모멘트 기법과 유사한 결과를 갖는 것을 확인할 수 있었다. 더불어 빈도별 확률강수량의 불확실성을 정량적으로 제시할 수 장점을 확인할 수 있었다.

The purpose of this study is to analyze the determinants of the digital divide at individual level and regional level in Korea, considering interaction between individual and the regional variables. Following results are obtained. First, individual level digital devide in the 16 different regions has been found in terms of Internet use, implying the needs for further analysis on impact of the regional factor in individual Internet use. Second, the result finds the impact of level-l individual variables, "gender, age, education, income and jobs" on digital divide, significantly at level 10% level. Third, the regional variables influencing the individual digital divide were not found at state level. However, regional factors might affect digital devide at county level. Study suggest some plans to reduce digital divide. First, the digital devide at individual level should be remedied by focusing on neglected class of people. Second, we need to approach the digital divide by analyzing in more detail, reflecting interactions of the regional variables and individual variables. Third, we should come up with a policy for mending the digital divide at regional level.