International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권1호
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pp.270-275
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2024
Introduction. In this study, purpose is to analize the types of golf tourism, inbound or outbound, by using big data and see how movement of industry is being changed and what changes have been made during and after Covid-19 in golf industry. Method Using Textom, a big data analysis tool, "golf tourism" and "Covid-19" were selected as keywords, and search frequency information of Naver and Daum was collected for a year from 1 st January, 2023 to 31st December, 2023, and data preprocessing was conducted based on this. For the suitability of the study and more accurate data, data not related to "golf tourism" was removed through the refining process, and similar keywords were grouped into the same keyword to perform analysis. As a result of the word refining process, top 36 keywords with the highest relevance and search frequency were selected and applied to this study. The top 36 keywords derived through word purification were subjected to TF-IDF analysis, visualization analysis using Ucinet6 and NetDraw programs, network analysis between keywords, and cluster analysis between each keyword through Concor analysis. Results By using big data analysis, it was found out option of oversea golf tourism is affecting on inbound golf travel. "Golf", "Tourism", "Vietnam", "Thailand" showed high frequencies, which proves that oversea golf tour is now the re-coming trends.
In Korea, deep-sea fishing industry is faced with pressure of being thrown out of business, because of the upcoming unfavorable business conditions such as the fishing regulation of coastal countries, Korea-US Free Trade Agreement(KORUS FTA), and the other socio-economic changes. Hence, we present an evaluation of future business competitive for the deep-sea fishing industry so that the government can develop a concession plan for the deep-sea fishing industry by utilizing the results of this study. In efficiency analysis of deep-sea fishing industry, the decision maker may have two problems: (1) how to deal with multiple inputs and outputs of deep-sea fishing industry and (2) how to assign the weights on different inputs and outputs, In this paper, we proposed to use Data Envelopment Analysis (DEA) to estimate efficiency of deep-sea fishing industry with multiple inputs and outputs. In the DEA, The direct impact of KORUS FTA, fishing regulation of coastal countries, fishing charges, and competitive fishing conditions were used as input parameters while the profitability and secured fishing quarters, as outputs. The results of DEA-BCC model indicate that 6 out of 12 DUMs have better efficiency under variable return to scale assumption.
Purpose: This research explores possibilities for unique tourism programs in the Port of Incheon that would bring tourism benefits from the cruise line industry to Incheon. This research also tries to find practical strategies and principles for the cruise line industry by reviewing the current itinerary in the cruise line industry. Research design, data, and methodology: Because this study is exploratory research, it first reviews trends in global tourism, ocean tourism, and the cruise line industry. Then, this study compares the current status of cruise line industry in South Korea with those in Japan. Lastly, existing cruise itineraries are reviewed for practical strategies and principles. Results: Based on reviewing the example of a cruise ship itinerary from the cruise ship company, possible cruise line programs at stopover places are suggested for the Port of Incheon and if the program is planted, it will boost Incheon's economy and tourism industry. Conclusion: Basic data about tourism in coastal regions and data analyses are lacking. Therefore, this study not only recommends further research in itinerary development or evaluation of cruise stopover programs, but also future research should explore the impact of the cruise industry from many different perspectives.
There is a belief that timely and precise data are important to decisions and the better decisions are related to better firm performance. However, empirical research investigating the effect of data quality on firm financial performance is still scarce up to recently. Current study empirically explores such an effect of data quality on firm accounting performance in the Korean manufacturing industry during 2008~2010 with secondary data. The results show that better data quality does not impact on sales and operating profit, but positively and significantly impacts on EVA(Economic Value Added). Raising the level of data quality management maturity by one level can increase EVA by about 34% in manufacturing firms.
Our agriculture and rural villages have faced negative conditions in many reasons. To overcome this situation, a new change is needed by the 6th industrialization. Many agriculture and rural villages in Korea are pursuing the 6th industrialization through the convergence of the primary, secondary, and tertiary industries to vitalize agriculture and rural villages. But there are several problems with the 6th industrialization. There is a limit to the capacity building of the members of the rural organization and Korean agricultural base primary, secondary, and tertiary industries are weak all. In addition, it has been insufficient research for value chain management of the region as a whole; there has been no study of information sharing across the region for the 6th industrialization. This study is about value chain management model for successful the 6th industry with Quick Response System and the big data technology. In this study to provide the efficiency of 6th industry value chain management with customer's needs analysis using big data and research for the information share between the industries in the region through the information pipeline theory of the QR System. We hope that our study is helped to proceed successfully on the 6th industrialization in Korea.
Purpose - The development of Anhui high-tech industry is the key to transforming the mode of economic development and optimizing the industrial structure. Research design, data, and methodology - The data of paper that is the data of Anhui province and the six provinces of central China from 2010 to 2015, which analyzed the present situation of High-tech industry in Anhui Province by means of data comparison and literature analysis, and then explored several possible modes of undertaking. Results - With the analysis of the current situation of the development of high-tech industry in Anhui Province, several possible modes for undertaking the transfer of high-tech industries in Anhui Province were explored: The mode of undertaking of Leading Enterprises + Industrial park, the mode of undertaking of differentiated development + Regional comprehensive exploitation and the mode of undertaking "Dynamic industrial Chain" + industrial cluster. Conclusions - Based on the perspective of industrial upgrading, this paper analyzes the shortcomings of Anhui Province in the traditional mode of undertaking industrial transfer and expounds the inherent requirements of innovation industry undertaking. Finally, on the basis of the above analysis, the author explored three possible modes of acceptance.
본 연구는 빅데이터 생태계의 개념 및 구성요소의 역할과 책임을 파악하여 빅데이터 산업이 활성화되기 위해서 필요한 전략을 도출하였다. 빅데이터 생태계의 구성요소는 거버넌스, 데이터 보유자, 서비스 이용자, 서비스 제공자, 인프라 제공자로 5개 구분하였다. 5개의 구성요소 간 역할과 책임을 통해 총 11개의 활성화 전략을 도출하였다. 또한 빅데이터 산업 활성화를 위해 선행연구자들이 주장한 내용을 요약 정리하여 총 12개의 활성화 방안을 제시하였다. 빅데이터 구성요소 간 활성화방안과 선행연구자들이 주장한 내용을 결합하여 본 연구에서 총 13개의 빅데이터 산업의 활성화 전략을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 빅데이터 산업 활성화 전략이 빅데이터 사업 및 정책방향과 계획 수립의 기본자료로 활용되기 위하여 빅데이터 산업 활성화에 긍정적인 영향을 제공할 것으로 기대한다.
Purpose In this study, the difficulties were analyzed with the field data from two domestic and interview with industry practitioners. And We presented initiatives with feasibilities to overcome the hurdle for progress of easy-payment. Design/methodology/approach We collected industry data from two domestic credit card companies and analyzed that data to prove 7 proposition in detail. Also We had interview data from industry practitioners who can understand the relationship between stakeholders. For this analysis, we used the causal loop diagram to find activation inhibition and activation elements about easy-payment. Findings The Fintech easy-payment industry has been organically involved in various partners such as customers, merchants, PGs, VANs, credit card issuers, banks, payment providers, terminal manufacturers, etc. and they have been competing against each other to hold leader position in the easy-payment market. Because of the reasons, the easy-payment does not spread out as much as it expects. In this study, the difficulties were analyzed with the field data and interview with industry practitioners and proposed five initiatives with feasibilities to overcome the hurdle for progress of easy-payment. This study helps to understand current situation and issues of Fintech and easy-payment for related research in future.
The Korean fisheries industry is a traditional business, the majority of which are small and medium-sized enterprises (SMEs). It has played an important role in the South Korean economies in the past several decades, but it currently faces the limitations of growth potential and profitability due to declining workforce, aging populations, deteriorating fishery environments, climate changes, and rapid changes in the global industrial ecosystem. Many studies have suggested solutions for the fisheries industry in macro perspective, but there are rarely any studies taking the strategic approaches for the problem. If it is possible for governments to support the companies that are likely to increase their value-added selectively, it will break through the current situation more effectively. This paper introduces a study on the selection method utilizing data envelopment analysis (DEA) to find SMEs with potentials to increase profits and growth. We suggest selecting SMEs with high management efficiency and ability to utilize intangible assets as the target companies. We also suggest policy objectives for SMEs in the domestic fisheries industry based on the results of DEA analysis and propose a data-based method for the policy decisions.
The Korean halibut farming industry suffer from price instability and demand decrease due to various environmental and social issues. It is urgent to predict the appropriate amount of halibut production. However, it is not easy for employments working in the halibut farming industry to handle statistical tools in order to perform the prediction. In this paper, we implemented a Excel-based regression analysis tool that allows users to get a regression analysis result by just entering historical data in a sheet. Our tool will reduce workloads of employments working in the halibut farming industry by enabling them to perform a regression analysis with Excel on-the-fly. This study expect that by using the tool the halibut farming industry cope actively with the real-time change in the industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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