The purpose of this study is to identify factors affecting the purchase of Fair Trade products and to segment consumer which were typed according to the fair trade consumption competency, attitude and ethical consciousness of the University students. As a result, there are 4 type consumers, general type, indifferent type, individualism type, and fair trade practice type. Factors that directly affect the purchase experience of Fair Trade products are knowledge, willingness and interest in fair trade. In the end, education should be provided through fair education and ethical consumption through systematic education, and outside of school, social effort should be accompanied by the media and various contents to enable college students to promote their knowledge and interest in fair trade. In order to activate the fair trade market, it will be necessary to improve the quality to secure the market value as a commodity and to increase the price acceptance of the consumer.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.2
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pp.367-377
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2012
(Estimating Compensation for Personal Information Infringement) As the value of personal information increases, personal information infringements is more likely to happen. The compensation for personal information infringements needs to be calculated in the process of infringement remedy. However, as personal information is regarded as non-market goods with no exchange price and calculating the remedy for mental sufferings from infringements has no guideline, it is not easy to determine the compensation amount. In this study, we adopt Contingent Valuation Methods (CVM) to analyze Willingness to Accept (WTA) of each type of personal information. Also, this study attempts to examine a standard model for calculating compensation by applying JNSA JO Model of Japan, which is not prepared in Korea. This study does not simply present a plan of estimating compensation. By measuring the value of personal information, it could awaken companies and organizations to the importance of personal information security.
This study is to analyze the selection criteria for street dance institutes in the subjects of ordinary people and students majoring in street dance who select the institutes. Moreover, it aims to enhance the perception and values of street dance and to provide with the required data for the development of institutes that train street dance. To do so, a survey was conducted in the subjects of 300 street dance learners who went to the street dance institutes. Frequency analysis, reliability test, correlation analysis, and one-way analysis of variance (ANOVA) were performed using SPSS 18.0 Program with the collected data, and the results are as follows. In summary, training programs, services, and promotional environment were identified to be important criteria to select the street dance institutes by the learners while the low level of perception on the price was found.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.3
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pp.105-117
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2022
This study investigated how women in their 20s to 60s think about the relationship between environmental pollution and the fashion industry and categorized their perceptions. Through this, I tried to find out the direction of the fashion industry to improve environmental problems. There were four types of perceptions of fashion and environmental pollution. Type 1 recognized that the process of producing and consuming clothing causes environmental pollution, but it was a type that preferred fast fashion and valued trends. Type 2 thought that the fashion industry pollutes air and water quality, and if the price was high, recycling clothes were not purchased. Type 3 thought that the fashion industry was not the main culprit of environmental pollution, and that if you purchase clothes, you should protect the environment by wearing them for a long time. Type 4 was a type of effort to reduce environmental pollution by considering the environment first, purchasing old clothes, and changing clothes. As the importance of the environment has grown, various efforts are needed to reduce environmental pollution in the fashion field.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.4
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pp.559-569
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2022
Infrastructure engineering is a field that supports construction (assembly) as a representative industry that creates high added value and jobs by combining science and technology with knowledge, though its importance is underestimated. According to a report from the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (Korea), the value-added rate (65.3%) of the engineering industry and the employment inducement coefficient (14 employees per billion won) are three times higher than in manufacturing. In particular,the forward value chain (such as project management and basic design) accounts for less than 10~15% of the total project cost but determines the overall price and quality of the infrastructure facilities. In this study, a work break-down system, design support module and database development method for road design projects for design platform development is presented. Based on the presented development method, a cloud-based infrastructure design platform's prototype is developed. The developed infrastructure engineering platform is expected to provide a web-based design work environment without time/space restrictions and greatly contribute to winning overseas business orders and securing competitiveness.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.8
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pp.23-30
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2022
Deep learning analyzes data to discover a series of rules and anticipates the future, helping us in various ways in our lives. For example, prediction of stock prices and agricultural prices. In this research, the results of solar photovoltaic power generation accompanied by weather are analyzed through deep learning in situations where the importance of solar energy use increases, and the amount of power generation is predicted. In this research, we propose a model using LSTM(Long Short Term Memory network) that stand out in time series data prediction. And we compare LSTM's performance with CNN(Convolutional Neural Network), which is used to analyze various dimensions of data, including images, and CNN-LSTM, which combines the two models. The performance of the three models was compared by calculating the MSE, RMSE, R-Squared with the actual value of the solar photovoltaic power generation performance and the predicted value. As a result, it was found that the performance of the LSTM model was the best. Therefor, this research proposes predicting solar photovoltaic power generation using LSTM.
Korean foreign direct investment (FDI) firms procure cheap raw materials, produce goods in developing countries featuring low rent and labor costs, and sell goods in world market. In this regard, global supply chain management is important to Korean FDI firms. The objective of this study is to analyze gaps in the performance of reliability and quality of supply chain orientations. To achieve this objective, this study confirms theoretical relationships between variables through prior research, selects measuring variables, and analyzes data collected from Korean FDI firms. Results are as follows; First, there is a gap in reliability performance among the levels of supply chain orientation. Managers should check the level of their supply chain orientation and make strategic and structural efforts to improve reliability performance. Second, there is a gap in quality performance among the levels of supply chain orientation. To improve quality performance, managers should identify the level of their supply chain orientation. In addition, managers can enhance quality performance on the basis of strategic and structural efforts.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.209-226
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2023
Cross-border e-commerce has emerged as a crucial force in stabilizing China's foreign trade, driving the transformation and upgrade of China's foreign trade, and contributing to global economic development and stability. As a result, promoting the high-quality development of cross-border e-commerce has become a common challenge within the Chinese industry. However, with the rapid growth of cross-border e-commerce, it faces new phenomena and challenges, such as a mix of quality, fierce competition, and price competition. Brands serve as distinguishing markers for identifying entities, and brand building is a prudent choice for achieving high-quality development in cross-border e-commerce. This article utilizes brand theory, employing a combined qualitative and quantitative approach, with a specific focus on key elements within the operations of cross-border e-commerce enterprises. Through an analysis of the key elements influencing the formation and development of brands within the internal operations of Chinese cross-border e-commerce enterprises, it investigates their internal formation mechanisms and assesses the significance of these critical factors in influencing brand formation. The research process is based on data from overseas consumers, conducting empirical analysis, ultimately providing certain guidance for brand development in cross-border e-commerce enterprises.
The maritime industry is playing an increasingly vital part in global economic expansion. Specifically, the Baltic Dry Index is highly correlated with global commodity prices. Hence, the importance of BDI prediction research increases. But, since the global situation has become more volatile, it has become methodologically more difficult to predict the BDI accurately. This paper proposes an integrated machine-learning strategy for accurately forecasting BDI trends. This study combines the benefits of a convolutional neural network (CNN) and long short-term memory neural network (LSTM) for research on prediction. We collected daily BDI data for over 27 years for model fitting. The research findings indicate that CNN successfully extracts BDI data features. On this basis, LSTM predicts BDI accurately. Model R2 attains 94.7 percent. Our research offers a novel, machine-learning-integrated approach to the field of shipping economic indicators research. In addition, this study provides a foundation for risk management decision-making in the fields of shipping institutions and financial investment.
This report gave analysis of food demand both in Korea and Japan through introducing the concept of cohort analysis to the conventional demand model. This research was done to clarify the factors which determine food demand of the household. The traits of the new model for demand analysis are to consider and quantify those effects on food demand not only of economic factors such as expenditure and price but also of non-economic factors such as the age and birth cohort of the householder. The results of the analysis can be summarized as follows: 1) The comparison of the item-wise elasticities of food demand demonstrates that the expenditure elasticity is higher in Korea than in Japan and that the expenditure elasticity is -0.1 for cereal and more than 1 for eating-out in both countries. In respect to price elasticity, the absolute values of all the items except alcohol and cooked food are higher in the Korea than in Japan, and especially the price elasticities of beverages, dairy products and fruit are predominantly higher in Japan. In this way, both expenditure and price elasticities of a large number of items are higher in Korea than in Japan, which may be explained from the fact that the level of expenditure is higher in Japan than in Korea. 2) In both of Korea and Japan, as the householder grows older, the expenditure for each item increases and the composition of expenditure changes in such a way that these moves may be regarded as due to the age effect. However, there are both similarities and differences in the details of such moves between Korea and Japan. Those two countries have this trait in common that the young age groups of the householder spend more on dairy products and middle age groups spend more on cake than other age groups. In the Korea, however, there can be seen a certain trend that higher age groups spend more on a large number of items, reflecting the fact that there are more two-generation families in higher age groups. Japan differs from Korea in that expenditure in Japan is diversified, depending upon the age group. For example, in Japan, middle age groups spend more on cake, cereal, high-caloric food like meat and eating-out while older age groups spend more for Japanese-style food like fish/shellfish and vegetable/seaweed, and cooked food. 3) The effect of the birth cohort effect was also demonstrated. The birth cohort effect was introduced under the supposition that the food circumstances under which the householder was born and brought up would determine the current expenditure. Thus, the following was made clear: older generations in both countries placed more emphasis upon stable food in their composition of food consumption; the share of livestock products, oil/fats and externalized food was higher in the food composition of younger generation; differences in food composition among generations were extremely large in Korea while they were relatively small in Japan; and Westernization and externalization of diet made rapid increases simultaneously with generation changes in Korea while they made any gradual increases in Japan during the same time period. 4) The four major factors which impact the long-term change of food demand of the household are expenditure, price, the age of the householder, and the birth cohort of the householder. Investigations were made as to which factor had the largest impact. As a result, it was found that the price effect was the smallest in both countries, and that the relative importance of the factor-by-factor effects differed among the two countries: in Korea the expenditure effect was greater than the effects of age and birth cohort while in Japan the effects of non-economic factors such as the age and birth cohort of householder were greater than those of economic factors such as expenditures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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