The reason why NCS education is conducted in college is because students are expected to improve their skills through practical education. In addition, NCS education is expected to have a positive impact on job competence and competitiveness. The purpose of this study is to explain the necessity of NCS education, and to analyze whether the education transition and practical performance are manifested. For this purpose, the research model was composed of "NCS Education ${\Rightarrow}$ Educational Transition ${\Rightarrow}$ Practical Results" and surveyed about 300 college students in the metropolitan area. If NCS education is necessary in practice, colleges and other educational institutions should plan to make NCS education operate efficiently. As a analysis result, it was confirmed that the internal consistency was secured and both the intensive validity & discriminant validity were confirmed in the validity. As a result of using the structural equation model, this research model was found to be suitable. As a result of the hypothesis test, it is analyzed that the standardization coefficient of the research hypothesis is above the appropriate level and the correlation is highly formed.
Kim, Hyun-Deuk;Kim, Dong-Min;Lee, Kyung-Geun;Yoon, Je-Whan;Youm, Sekyoung
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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제42권3호
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pp.25-38
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2019
This study is to develop a diagnostic model for the effective introduction of smart factories in the manufacturing industry, to diagnose SMEs that have difficulties in building their own smart factory compared to large enterprise, to identify the current level and to present directions for implementation. IT, AT, and OT experts diagnosed 18 SMEs using the "Smart Factory Capacity Diagnosis Tool" developed for smart factory level assessment of companies. They analyzed the results and assessed the level by smart factory diagnosis categories. Companies' smart factory diagnostic mean score is 322 out of 1000 points, between 1 level (check) and 2 level (monitoring). According to diagnosis category, Factory Field Basic, R&D, Production/Logistics/Quality Control, Supply Chain Management and Reference Information Standardization are high but Strategy, Facility Automation, Equipment Control, Data/Information System and Effect Analysis are low. There was little difference in smart factory level depending on whether IT system was built or not. Also, Companies with large sales amount were not necessarily advantageous to smart factories. This study will help SMEs who are interested in smart factory. In order to build smart factory, it is necessary to analyze the market trends, SW/ICT and establish a smart factory strategy suitable for the company considering the characteristics of industry and business environment.
This study aims to analyze the profitability of Robo-Advisors portfolio combined with the analysts' forecasts on the Korean stock prices. Sample stocks are 8 blue-chips and sample period is from 2003 to 2019. Robo-Advisor portfolio was suggested using the Black-Litterman model combined with the analysts' forecasts and its profitability was analyzed. Empirical result showed the suggested Robo-Advisor algorithm produced 1% annual excess return more than that of the benchmark. The study documented that the analysts' forecasts had an economic value when applied in the Robo-Advisor portfolio despite the prevalent blames from investors. The profitability on small or medium-sized stocks will need to be analyzed in the Robo-Advisor context because their information is relatively less known to investors and as such is expected to be strongly influenced by the analysts' forecasts.
Bitcoin prices have been soaring recently as investors flock to cryptocurrency exchanges. The purpose of this study is to predict the Bitcoin price using a deep learning model and analyze whether Bitcoin is profitable through investment strategy. LSTM is utilized as Bitcoin prediction model with nonlinearity and long-term memory and the profitability of MA cross-over strategy with predicted prices as input variables is analyzed. Investment performance of Bitcoin strategy using LSTM forecast prices from 2013 to 2021 showed return improvement of 5.5% and 46% more than market price MA cross-over strategy and benchmark Buy & Hold strategy, respectively. The results of this study, which expanded to recent data, supported the inefficiency of the cryptocurrency market, as did previous studies, and showed the feasibility of using the deep learning model for Bitcoin investors. In future research, it is necessary to develop optimal prediction models and improve the profitability of Bitcoin investment strategies through performance comparison of various deep learning models.
Recently, collaborations through MCS use in team projects are frequently conducted. This study developed a research model to examine the impact of collaboration through MCS on project performance. Team commitment and team trust regarded as the key drivers of enhancing project performance. Moreover, we also investigated the effect of usefulness of MCS on project performance. We posit ubiquity, polychronic use, and ease of use as the key antecedents of usefulness of MCS. The proposed theoretical framework was tested by using survey data collected from 116 university students who have rich experience with collaboration through MCS. PLS was employed for the analysis of the data. The analysis results showed that team trust significantly influences team commitment and project performance, respectively. However, usefulness of MCS is not significantly related to team commitment, while it play a prominent role in enhancing project performance. The results reveals that ease of use has a significant effect on usefulness of MCS, whereas ubiquity and polychronic use are not significantly related to it. From theoretical and practical perspective, this paper can provide in-depth knowledge of the effects of collaboration via MCS on project performance.
This study focused on analyzing the effects of characteristics of marketing mix on brand image, perception, switching barrier and loyalty of authorized dealers in the Korean CCTV converging channels. This study formulated a structural equational model, in which characteristics of marketing mix was adapted as an exogenous variable and in which brand image, perception of authorized dealer, switching barrier were included as mediator variables, having influences to the endogenous variable such as loyalty of authorized dealers. In this study, 8 hypotheses were formulated, on which this research models were based, in order to test the significance of mediator effects, suggested in the previous articles, that having high significance. This study collected the effective questionnaires of 191 respondents who were the authorized dealers in nationwide and then analyzed with AMOS20 and SPSS20 to test the hypotheses. This study concluded as follows: Product and price in marketing mix had a significant effect on the brand image but only advertising had some effects on the perception of providing parties.
This study empirically investigates the relation between information quality measured by accruals quality and the KOSPI200 index rebalancing. The accruals quality is used for the proxy of information quality and is estimated by employing the Francis et al. (2005) model. The result shows that there is a statistically significant difference between additions group and deletions group. The average information quality of deletions group is substantially lower than that of additions group. In addition, the regression analysis shows that the relationship between accruals quality and a dummy variable for changes in the KOSPI200 index composition is negative and statistically significant. This result implies that additions to the KOSPI200 stock index improves information quality and relieves the information risk of firm which results in the amelioration of information asymmetry. On the other hand, deletions from the KOSPI200 index result in the deterioration of information quality. These results are consistent with Merton (1987).
This study aims to deeply analyze the information consumption behavior structure of rural residents in Changchun, China. and further improve the information consumption level of rural residents. Questionnaire survey and statistical analysis were used in this study. First, Through in-depth interview and open questionnaire collection and compilation of measurement questions. Secondly, residents in 15 rural areas around Changchun were selected for the survey, Finally, SPSS23.0 was used for exploratory factor analysis of recovered data, and Mplus7.4 was used for confirmatory factor analysis. The results show that the structure of information consumption behavior of rural residents in Changchun includes three dimensions of information demand, information literacy and payment ability, which is corresponding to the previous studies on information consumption behavior structure's demand power, purchasing power and information quality. This study has certain empirical validity.
With the increase of employment pressure in China and the need of economic transformation, chinese government started to encourage college students to innovate and start their businesses to relieve the employment pressure. Due to the lack of entrepreneurship ability, the success rate of college students' entrepreneurship is not high. Therefore, based on the grounded theory and qualitative research methods, this paper focuses on the entrepreneurial ability of college students, selects college students who have started their own businesses in jilin university of China as interview objects, and summarizes the original data obtained in the in-depth interview for analyzing the connotation of college students' entrepreneurial ability, and puts forward the concept model of Chinese college students' entrepreneurial ability. The results show that the entrepreneurial ability of college students consists of driving force, management ability, entrepreneurial endowment, and potential ability. This study has certain guiding significance for universities to carry out entrepreneurship education.
Family tourism has become the mainstream demand of the tourism market, and it is also an effective way to obtain happiness. This paper takes family tourists as the research object, takes the family tourism family affection interaction behavior and the experience value relationship as the link, Empirically tests the family tourism "interaction behavior-social support-experience value" conceptual model and the relationship hypothesis. The results showed that interaction of family affection had a positive and significant effect on the functional, cognitive and emotional experience value of family tourists. Family interaction in family tourism has a significant positive impact on social support. Social support has significant positive effects on functional, cognitive, emotional and overall experiential values. This conclusion expands the theoretical and empirical research on the relationship between interaction behavior and experience value, and provides a basis for understanding the interaction behavior and experience value of family love from the perspective of tourism experience essence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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