Purpose - This research paper empirically analyzes the effect of changes in the employment environment due to the 4th industrial revolution on the turnover intention of cosmetic employers and employees and seeks the necessary measures for job instability in the industrial field. Research design, data, and methodology - A self-report questionnaire was conducted on 513 cosmetic implementers. Statistical processing of the data collected by the data analysis method was analyzed using the Statistical Package for Social Science (SPSS) WIN23.0 statistical package program through data coding and data organizing process. Results - Changes in the employment environment were found to have a significant effect on the effect of job instability (t=13.218, p<0.05). As for the effect of organizational commitment on turnover intention, the higher the organizational commitment, which is a parameter, has a negative (-) effect on turnover intention, a dependent variable (p<0.05). Conclusions - Our results are based on an analysis that allows cosmetic employers and workers to explore ways to address job insecurity. Based on the analysis results, it will help the growth of the cosmetics industry by providing basic data for the identity of the cosmetics industry and the development of the cosmetics service organization.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제20권4호
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pp.221-234
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2013
In this paper, we report bankruptcy risk level forecasting result for automobile parts manufacturing industry. With the premise that upstream supply risk and downstream demand risk could impact on automobile parts industry bankruptcy level in advance, we draw upon industry input-output table to use the economic indicators which could reflect the extent of supply and demand risk of the automobile parts industry. To verify the validity of each economic indicator, we applied simple linear regression for each indicators by varying the time lag from one month (t-1) to 12 months (t-12). Finally, with the valid indicators obtained through the simple regressions, the composition of valid economic indicators are derived using stepwise linear regression. Using the monthly automobile parts industry bankruptcy frequency data accumulated during the 5 years, R-square values of the stepwise linear regression results are 68.7%, 91.5%, 85.3% for the 3, 6, 9 months time lag cases each respectively. The computational testing results verifies the effectiveness of our approach in forecasting bankruptcy risk forecasting of the automobile parts industry.
Purpose - This research, based on the successful experience of Korea, especially of Korea government, which, though promulgating laws and making policies, plays an rather pivotal role in Korea cultural industry development process, in developing cultural industry, explores possibly successful path and pattern that is suitable for China cultural industry. Research design, data, and Methodology - The study conducted a survey on Korea's 2000-2011 year data. After empirically analyzing the data, we believe that cultural industry in Korea and China will maintain its growth momentum. Results - This study shows that China and Korea are both belong to the only cultural circle of Confucianism and Chinese character, therefore, to research the successful experience of Korea government in cultural industry development will do much good to better promoting the optimal development of China cultural industry. China can encourage private flow to take on enterprises. In terms of financing, diversification can be achieved, by the means of cash, land, intangible assets, technology, stock, bond, cultural lottery etc. Conclusions - Besides, to better the degree of the internationalization of the allocation of the cultural resources, China government can, under the condition that Chinese laws permit, encourage foreign capital to invest in Chinese cultural industry field.
Recently, due to the significance of Industry 4.0, the manufacturing industry is developing globally. Conventionally, the manufacturing industry generates a large volume of data that is often related to process, line and products. In this paper, we analyzed causes of defective products in the manufacturing process using the decision tree technique, that is a well-known technique used in data mining. We used data collected from the domestic manufacturing industry that includes Manufacturing Execution System (MES), Point of Production (POP), equipment data accumulated directly in equipment, in-process/external air-conditioning sensors and static electricity. We propose to implement a model using C4.5 decision tree algorithm. Specifically, the proposed decision tree model is modeled based on components of a specific part. We propose to identify the state of products, where the defect occurred and compare it with the generated decision tree model to determine the cause of the defect.
Purpose - An increase in automation has been as a result of digital technologies. The data will be instrumental in the determination of the services that are more necessary so that more resources can be allocated for them. The purpose of the current research is to investigate how big data utilization will help increase the profitability in the industry 4.0 era. Research design, Data, and methodology - The present research has conducted the comprehensive literature content analysis. Quantitative approaches allow respondents to decide, but qualitative methods allow them to offer more information. In the next step, respondents are given data collection equipment, and information is collected. Result - The According to qualitative literature analysis, there are five ways in which big data utilization will help increase the profitability in the industry 4.0 era. The five solutions are (1) Better Customer Insight, (2) Increased Market Intelligence, (3) Smarter Recommendations and Audience Targeting, (4) Data-driven innovation, (5) Improved Business Operations. Conclusion - Modern companies have been seeking a competitive advantage so that they can have the edge over other companies in the same industries providing the same services and products. Big data is that technology that businesses have always wanted for an extended period of time to revolutionize their operations, making their businesses more profitable.
The production and procurement of shipbuilding and offshore equipment is an important competitive factor in the shipbuilding and offshore industry. Recently, ICT-based digital technology has been rapidly applied to the manufacturing industry following the Fourth Industrial Revolution. Under the digital transformation, real-time data interface technology based on SCM (Supply Chain Management) is emerging as an important tool to improve the efficiency of the equipment manufacturing process. In this study, the characteristics and advantages and disadvantages of interface technologies of web-based data interface technologies were compared and analyzed. The performance was compared between theoretical evaluation based on technical features and practical application cases. As a result, it was confirmed that GraphQL is useful for selective data processing, but there is a problem with optimization, and REST API has a problem with receiving data due to a fixed data structure. Therefore, this study aims to suggest ways to utilize and optimize these data interface technologies.
Since Jan. 2004, the Ministry of Construction and Transportation has partly introduced estimation system of historical cost data in order to reflect result cost of construction market to cost estimation for public construction. It is expected that the purpose of the introduction would be evaluated considering the long-term development of domestic construction industry. In article 3, paragraph 4 of the planning criteria of estimated cost of financial regulation related to government contract rule, the profit estimated by historical cost data indicates sales profit and it is calculated by multiplying the sum of direct cost, indirect cost and general overhead by rate of profit. Finally, it is said that rate of profit cannot exceeds 10%. However, there are a lot of constructions for electronic equipment in the electronic construction and the proportion of government furnished material is very high, not like engineering works or constructions. Therefore, as the proportion of material cost over direct cost is relatively lower, if current rate of profit (10%) is applied, there would be a wide difference of cost in the items of profit under the estimation system of historical cost data. This paper was conducted to examine estimation methods of the items of profit under the estimation system of historical cost data and suggest reasonable applications.
본 연구는 주인-대리인 모델을 적용하여 데이터 산업의 이해관계자인 정부, 개인, 기업의 규제 이슈를 분석해내는 데 목적이 있다. 데이터 산업은 거대한 딜레마적 상황에 직면해 있다. 데이터 경제의 중요성이 빠르게 부상하고 있으나, 데이터 사용에 대한 국가의 규제로 인해 산업 발전이 저해되는 한편, 데이터의 무분별한 활용으로 인한 개인의 프라이버시 역시 침해받고 있다. 본 연구에서는 기술적 사례연구의 방식을 이용하여 딜레마적 상황에서 각각의 행위자들의 이해관계에 기반한 규제 이슈를 분석하고, 그에 대응할 수 있는 전략을 제시하였다. 사례분석 결과 첫째, 국내 데이터 산업의 주요 정책행위자는 데이터 회사와 정부이다. 둘째, 데이터 기반 사회에서 가장 우려스러운 두 가지 문제점은 기업이 빈번하게 개인정보를 침해한다는 것과 국제적 기업의 데이터 독과점 현상이 나타난다는 점이다. 이러한 규제 이슈를 해결하기 위해 본 논문에서는 이에 대한 전략을 다음과 같이 제시하고 있다. 정부는 글로벌 기업의 감독을 위한 국내 대리인제도를 활성화하고 데이터 보호를 증대해야 한다. 기업은 차별적인 규제환경을 해결하고 합법적인 데이터 활용기준을 확장해야 한다. 마지막으로 개인은 능동적인 동의 행태를 구현해야 한다.
In most shipbuilding company, cutting procedure is proceed by cutting machine which run by CNC(Computer Numerical Code) data. In our cutting process, all CNC data is created by our nesting post processor system automatically. Among them, in case that cutting piece in the remnant plate, our system creates only one piece CNC data. Because remnant plate is not typical shape, and ship designers don't know remnant plate shape and quantity. In can happen some merit and good point if we modify 1:1 piece NC data by shorten cutting path, reducing cutting time or re-arrangement piece. For modifying cutting data, outside workers have to call to ship designer or have to go to NC control room where control the CNC system and cutting machine. It makes stop work process, and it waste time. In this paper, we introduce a program that can modify and replace 1:1 NC data with continuous or common NC data automatically.
본 View Point에서는 COVID-19으로 초래된 사회 경제적 새로운 질서(New Normal)에서 데이터 산업의 성장 가능성을 조망하고 데이터 비즈니스가 산업생태계에서 생존하는 데 필요한 요소와 전략을 살펴본다. 비대면 사회로의 전환은 데이터의 양적 팽창과 함께 집중화 현상 촉진으로 이어지고 있다. 국가적으로 데이터 산업생태계의 발전 전략을 수립하고 자본의 흐름이 뒤따르고 있는 지금은 데이터 비즈니스에 기회의 시기라고 할 수 있다. 특정 데이터 비즈니스가 산업 생태계에서 생존하고 성장하기 위해서는 안정적인 데이터 품질을 기반으로 경쟁사 대비 비교우위에 있는 품질 속성을 파악해야 하고 특히 어떤 비즈니스 세분화 영역에 해당하는지를 판단할 수 있어야 불필요한 자원투입의 낭비를 막고 효율적인 투자를 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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