Amazon Go is a cashierless convenience store concept, which is seen as a disruption in the grocery retail segment. Although Amazon Go has the ability to disrupt the retail segment, there are speculations on how Amazon Go will be perceived by users. Existing studies have not utilized user-generated content to understand the factors that affect customer behaviour in case of Amazon Go. Additionally, in case of phygital retail, studies have not attempted at understanding the effect of emotions and gratifications on user behaviour. To address the gap of exploring user perspectives based on their experience, we have examined the impact of gratifications and emotions on the acceptance of phygital retail using user-generated-content. A mixed-method approach has been utilized using only user-generated content. Utilizing topic-modelling based content analysis and emotion analysis on 30 articles related to Amazon Go, we found themes like, convenience, technology, experience, personalization, enjoyment and emotions like, bad, good, annoyance, success. In the empirical analysis, we have utilized 522 reviews about Amazon Go from the cognition and emotion theory stance, and found that hedonic gratifications have a positive impact on challenge emotions. We also found a significant impact of emotions on customer's favourite behaviour.
Purpose - A work way of 'face to face' or a work way of 'unmanned' is very meaningful trend in contrast of robot as a worker. This paper explored some cases of unmanned terminal and kiosk which has been quickly adopted to fastfood industry in South Korea and researched whether any inconvenience or trouble exists in the level of 'the poor' and 'the aged' or not at the time of 'touching' screen in unmanned store. Research design, data, and methodology -The authors examined a few previous studies in keywords of AmazonGo, kiosk, digital divide, information gap, deregulation, and analyzed some cases of 'unmanned terminal' defines restrictively as all kinds of unmanned device, terminal and equipment including kiosk regardless of any place and type. Results - Promotion strategy of the unhandy and retailers needs to offer 'expansion of education and learning', readiness for the law aspect, reform of kiosk industry and priority of sufficient budge and politic assistance by government side. Conclusions - This paper presented some strategies of eliminating 'digital divide' both for a 'the poor', 'the aged', and for a retailer, so that the former may easily purchase goods on unmanned terminal, and the latter may easily sell the more goods at unmanned store.
클라우드 컴퓨팅은 자원을 사용한만큼 비용을 지불하는 모델을 채용하고 있는 새로운 패러다임이다. 클라이언트들은 개인이 소유하지 않은 자원이라 할지라도 다양한 자원을 사용할 수 있다. 이미 아마존이나 구글, 그리고 마이크로소프트사와 같은 IT 산업 분야의 큰 업체들은 클라우드 컴퓨팅에 대한 많은 응용을 개발하였다. 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 데이터 일관성을 위한 요구조건에 대해 기술한다. 클라우드 컴퓨팅에서 데이터는 중복, 분산, 대규모라는 특징을 가지고 있고, 가용성과 일관성을 동시에 제공하기 어려운 특징이 있다. 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅이 적용가능한 다양한 응용들을 분류하고, 그 응용들에 대한 일관성 기준의 요구 사항에 대해 기술한다. 이 연구를 통해서, 추후 구체적인 일관성 기준을 만드는 데 기반이 될 것으로 생각된다.
본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 무인 마켓에 도입하여 엣지 컴퓨팅의 효율성을 확인하고, 로컬 네트워크의 효율적인 대역폭 할당을 위한 두 가지 방법을 제안한다. 무인 마켓과 같이 엄청난 양의 데이터를 필요로 하고 만들어내는 서비스에서는 데이터들을 클라우드로 전송하여 소비자가 불편함을 느끼지 못하도록 빠르게 처리하는 것은 불가능에 가깝다. 그래서 우리는 Amazon Go 를 벤치마킹한 무인 마켓에 엣지 컴퓨팅을 도입하여 이를 구현한다. 그리고 구현한 시스템에서 엣지 컴퓨팅 외에 클라우드 컴퓨팅, 모바일 장치를 적용하여 처리할 때의 응답 시간을 분석하여 엣지 컴퓨팅의 높은 성능을 확인한다. 또한, 구현한 무인 마켓에서 데이터 전송의 효율성을 더욱 높이기 위해 카메라 단위와 매대 단위의 대역폭 할당 기법을 제안한다. 카메라 단위로는 모션 인식기술을 활용하여 움직임이 감지될 때만 각 이미지 프로세스에서 요구되는 고해상도로 송신하는 기법을 제안한다. 매대 단위로는 네트워크에서 수용 가능한 대역폭 임계치에 도달하지 못하게 하기 위해 매대 별 우선순위에 따른 대역폭 할당 스케줄링 기법을 제안한다. 그 결과로 평균 소모대역폭과 최대 소모대역폭을 비교하여 제안한 두 가지 기법이 기존의 방법에 비해 성능을 향상시키는 것을 보인다.
The integration of products and services is being expanded in both manufacturing and service companies such as in Apple's iPod & iTunes, Amazon's Kindle, and Hyundai Motor Company's Mozen. This phenomenon has recently accelerated due to multiple factors including market change, lessening of differences in quality of products or services, the paradigm of participation and sharing, and deindustrialization and evolution toward becoming a service economy. The objective of this paper is to investigate and analyze the status and characteristics of integration of products and services in Korean firms and to suggest policy directions promoting this integration. Towards this purpose, income statements from the Korea Listed Companies Association (KLCA) database of companies listed on the Korea Stock Exchange are analyzed regarding the servitization of manufacturing firms as well as the productization of service firms. In addition, this research investigates the Korean Innovation Survey 2011 database for the service sector and 2010 database for the manufacturing sector in order to evaluate R&D activity in each. In the manufacturing sector, the average ratio of service sales (servitization) was low at 0.208, with bias in the level and distribution of ratios associated with the manufacturing sector. 18 out of a total of 23 sectors (78%) have low servitization, showing there's a long way to go for servitization in the Korean manufacturing sector. In the service sector, the average ratio of product sales (productization) was 9.53%, which is relatively high compared to that of the manufacturing sector. However, the distribution of ratios is also biased, as with the manufacturing sector. Based on this analysis, policy directions are proposed in terms of 1) R&D, 2) concept boost, 3) R&D result spread, 4) statistics, 5) infrastructure and 6) green growth.
아마존고의 출시와 함께 온라인 기업들이 온라인 디지털 사업에서 축적한 자산과 역량에 기반하여 오프라인으로 진출하는 O4O의 시대가 열렸다. 디지털 콘텐츠 업계에서도 O4O 전략을 시행하는 회사들이 늘고 있다. 본 논문은 디지털 콘텐츠 업계 O4O의 대표적인 사례인 카카오프렌즈를 대상으로 온-오프라인 연계 마케팅을 연구한 결과물이다. 온라인에서 캐릭터 체험이 어떤 경로를 통해 오프라인 연관 상품의 구매 의향으로 연결되는지를 브랜드 경험과 브랜드 태도에 대한 선행연구 모형을 준용하여 탐구하였다. 연구 결과, 온라인 디지털 콘텐츠를 경험한 것은 경험만족도와 브랜드 선호도 및 브랜드 신뢰도를 매개로 하여 구매의도에 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 그러나 체험만족도가 구매의도에 영향을 미친다는 가설은 기각되었다. 디지털 콘텐츠 기업을 포함하여 온-오프라인 트랜스미디어 마케팅을 수행하는 기업은 소비자의 구매의도를 높이고자 할 때, 체험만족도를 끌어올리는 것보다는 브랜드 선호도와 브랜드 만족도를 제고하는 데 집중할 필요가 있다.
본 연구는 국내외에서 점차 확대되고 있는 무인 매장, 그중 세븐일레븐 시그니처 매장을 중심으로 더 나은 사용 경험을 위한 가이드라인을 제안하는 데 그 목적이 있다. 연구방법으로 사례연구를 통해 미국과 중국의 무인 매장에 대한 특징을 조사하였고, 세븐일레븐 시그니처 매장과 비교연구를 진행하였다. 그 결과, 무인 매장 쇼핑 경험 개선에 도움이 되는 주요한 7가지 항목인 Easy, Simplified, Accessible, Findable, Informative, Flexible, Credible을 도출해낼 수 있었다. 이 연구는 국내 최초의 무인 편의점 세븐일레븐 시그니처를 중심으로 국내 무인 매장의 쇼핑경험 개선을 위한 가이드라인을 제시했다는 점에 의의가 있다. 후속 연구를 통해 국내 무인매장 개선 방안을 보완하고, 경험 개선에 도움이 되기를 기대한다.
Purpose The purpose of this study is to examine news articles and analyze trends and key agendas related to artificial intelligence(AI). In particular, this study tried to compare the reporting behaviors of Korea and the United States, which is considered to be a leader in the field of AI. Design/methodology/approach This study analyzed news articles using a big data method. Specifically, main agendas of the two countries were derived and compared through the keyword frequency analysis, topic modeling, and language network analysis. Findings As a result of the keyword analysis, the introduction of AI and related services were reported importantly in Korea. In the US, the war of hegemony led by giant IT companies were widely covered in the media. The main topics in Korean media were 'Strategy in the 4th Industrial Revolution Era', 'Building a Digital Platform', 'Cultivating Future human resources', 'Building AI applications', 'Introduction of Chatbot Services', 'Launching AI Speaker', and 'Alphago Match'. The main topics of US media coverage were 'The Bright and Dark Sides of Future Technology', 'The War of Technology Hegemony', 'The Future of Mobility', 'AI and Daily Life', 'Social Media and Fake News', and 'The Emergence of Robots and the Future of Jobs'. The keywords with high centrality in Korea were 'release', 'service', 'base', 'robot', 'era', and 'Baduk or Go'. In the US, they were 'Google', 'Amazon', 'Facebook', 'China', 'Car', and 'Robot'.
클라우드 컴퓨팅 환경에서, 클라우드 서비스 사용자는 클라우드 자원 제공자로부터 가상화된 컴퓨팅 자원을 사용할 시간만큼 구매하여 할당받는다. 일반적으로 아마존, 고그리드 및 마이크로소프트와 같은 대형 클라우드 자원 제공자들은 자원 과금 정책을 온디맨드와 예약형 기반 가상 자원의 두 가지로 구분하여 제공한다. 예약형 기반 가상 자원은 상대적으로 장기간 할당을 가지므로 단위 시간당 자원 사용 비용이 온디맨드 가상 자원과 비교하여 더 저렴하다. 이러한 과금 정책 특성을 기반으로 클라우드 서비스 사용자의 서비스 요구 사항을 고려하여 적절한 자원 할당을 수행함으로써 클라우드 서비스 제공자는 자원 할당 비용을 효과적으로 절감할 수 있다. 이를 위해서, 기존의 가상 자원 할당 기법들은 서비스 사용자의 요구사항 특성을 미리 예측하여 최적의 자원을 할당하는 방법들을 제안하였다. 그러나 실세계에서는 다양한 클라우드 서비스 사용자가 존재하고 서비스 요구사항이 동적으로 변하기 때문에 정확한 예측을 하기 어려우며, 최적화된 할당을 위한 연산 시간이 추가 오버헤드가 되어 자원 관리 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 자원 할당 기법을 제안하여 요구사항 예측 및 최적화 기법을 수행하지 않으면서도 서비스 요구사항에 효과적으로 대응하여 자원을 제공할 수 있도록 한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 자원 사용 비용을 크게 절감하면서도 클라우드 서비스 사용자의 QoS를 만족함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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