International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.7
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pp.59-62
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2024
Non-fungible tokens (NFTs) are interchangeable rights to digital assets such as art, in-game items, collectibles or music, etc. NFTs have the potential to be infinitely useful in many industries by increasing security and processing costs for transactions and providing a new platform for the gigeconomy to work through. Its markets have grown fast and significantly since early 2021. We investigate the uses of NFTs and research the facts and figures on the usage of NFTs supporting websites. Using daily data between 2019 to 2021. NFTs took the world by storm in 2021, bringing forth a digital art revolution while becoming one of the fastest-growing asset classes of the year. While the NFTs market has been growing at a rapid pace, many are still wary of entering it because of the theoretical insanity around its worth. NFTs have been out there for quite some time and this trend doesn't plan to go any further. NFTs services have many practical use cases and their potential will only grow over time. While celebrities dive into this marketplace to maintain their onlinepresence andincrease their Net worth.
In this study, we evaluated degree of importance of e-marketplace solution selection factors. Factor analysis was conducted to find out relationships among various variables which come from literature survey. The result shows that 16(sixteen) -selection variables regarding solution characteristics could be grouped into four areas 'flexibility', 'ease of use', 'security', and 'economy'. And 11(eleven) selection variables regarding to vendor characteristics could be grouped into three areas, 'vendor's support', vendor's general situation', and 'vendor's business accomplishment`. Through various analysis, we found important factors for 3 types of operational companies, buyer-biased, seller biased and neutral. 'Security for data item' was showed as the most important factor for all kind of B2B operational companies. For buyer-biased companies, additional supporting manpower, solution education, and educational cost are shown to be more important factors than others. Place of education, education hours and education level are important for 'Neutral' companies. And the factor 'market share of vendor' are important for 'seller biased' companies.
The e-Marketplace is growing rapidly and providing a more complex relationship between providers and consumers. In recent years, e-Marketplace integration or cooperation issues have become an important issue in e-Business. The e-Catalog is a key factor in e-Business, which means an e-Catalog System needs to contain more large data and requires a more efficient retrieval system. This paper focuses on designing an efficient retrieval system for very large e-Catalogs of large e-Marketplaces. For this reason, a new similarity measure for e-Catalog retrieval based on semantic relationships was proposed. Our achievement is this: first, a new e-Catalog data model based on semantic relationships was designed. Second, the model was extended by considering lexical features (Especially, focus on Korean). Third, the factors affecting similarity with the model was defined. Fourth, from the factors, we finally defined a new similarity measure, realized the system and verified it through experimentation.
This study aimed to categorize consumers using super app functional characteristics to identify demographic differences, and analyze shopping orientations by consumer type. This data can be used by fashion and beauty companies for product planning and marketing strategies. To categorize super app consumers, data were analyzed with SPSS v.26.0 software using frequency, factor, reliability K-mean cluster, and distributed analyses, one-way-ANOVAs, and Scheffe verification. Cross-analysis was conducted to correlate super app consumer types with demographic characteristics. One-way-ANOVAs and Scheffe verification were used to analyze the differences in shopping preferences between super app consumer groups. As a result of our analyses, super app consumers were classified into four types: the ration type, the low-use type, the multifunction type, and the habit type. There were statistically significant differences between these types in age, occupation, marital status, average monthly household income, and shopping impact factors. Five super app user shopping orientations were identified: brand pursuit, pleasure pursuit, trend pursuit, risk perception, and economic orientation. The differences in the preferred orientation between super app consumer types were found to be statistically significant. The majority of respondents were multifunction type consumers. This group used the super app most frequently and effectively. They also demonstrated the highest scores for all five of the shopping orientations. The classification of consumer types in this study will allow the fashion and beauty industries to utilize super apps for more targeted product design and marketing.
In general, content business companies include animation industry can have benefits, which they have higher incomes when they obtain wider markets. Therefore, they pursue to have diverse windows for content distribution or to reach the foreign markets for dealing their content products with potential customers. It have the greatest value. They can re-invest the incomes to produce their new products, and they can enhance the international competitiveness of their next products. As the results, the companies can have more incomes and wider markets in next business, and it will be the effectiveness of the good cycle of the animation industry. Animation industry has being undergone of its structure changes, more economical chances and viewers' attitudes changes through the all over the industry because of the acceptance of new digital technology. To response the changes or have the new chances from the changes, they should to review the existing system and the law concerned with the animation business as well as having the diverse new plans for supporting the industry like a construction of the online marketplace of Korean animation. It would make the Korean animation companies to meet foreign customers easily by making lower the entrance barrier of the foreign markets. Current Korean government needs to estimate the value of the Korean animation accurately and objectively by concerning its surroundings to support efficiently. However, it is very difficult to estimate the value of the content rightly because of its' intangible and subjective matter. For this, they should analyze the all the data of the information of the Korean animation content by accumulate, open to the public and manage. So if the government makes online marketplace for the Korean animation, which all the Korean animation companies get in, it would be a solution of estimating the value of the Korean animation rightly. In addition, it will be used as the role of archive of the government to lead the industry successfully. As a point of the small size of the Korean animation companies, they are government dependable because of its low budget, so they strongly expect the government to do the right role as the unique knowledge distributor. Therefore, the Korean animation online marketplace would make not only big companies, but also small companies to have the chances to increase the value of their content in the global markets by themselves without economic burdens.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.3
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pp.41-50
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2021
The purpose of this study is to analyze various energy platforms using data in the US and to suggest directions and implications. Some of the leading energy platforms are selected and analyzed based on the opening platform model. We focus on the case analysis of the US utility companies. In case of the horizontal open platform, Green Button sponsor's 'Connect My Data (CMD)' driven by the government invites the utility companies to jointly develop the sponsor's data solution. In case of the vertical open platform, the certification program 'Share My Data (SMD)' allows backward compatibility, because the technical improvement is minimal. The utility companies benchmark Amazon's three-sided market mediation and prefer platform and category exclusivity. For the former, they have data analytics companies like Enervee, Opower and for the latter, they have electronics manufactures and energy service providers (ESPs) like Distributed Energy Resources (DERs). Based on this US case study, we suggest the energy platforms to open their platform for renewable energy supply, energy conservation, high-efficiency products, and residential DER dissemination. To successfully implement the government's energy transition policy, the US platforms should be benchmarked as a business model. Especially, it is needed for them to coordinate a platform ecosystem. To ensure trust in the products and services offered on the marketplace platform, platform's certification program is helpful.
Electronic catalog is a kind of electronic document to exchange product and service data for B2B or B2C EC(electronic commerce). Up to date a lot of selution/service providers which develop EC systems such as shopping malls, have constructed electronic catalogs. However, they use different contents, formats, and exchange methods without a standardized concept and consistent definition of components. This causes problems that time and cost to develop catalogs are duplicated and data exchange across e-marketplaces is difficult. In order to resolve these problems, standardization works for electronic catalog are carried out inside and outside the country. In this paper, we introduce types of standards concerned with electronic catalog, trends of standardization activities, and domestic standardization activities by industry such as electronics, automobile, shipbuilding, heavy industry, steel, electricity, construction, distribution, biomedical, and textile.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.3
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pp.23-33
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2014
The smart phone are changing the way people communicate. And, the mobile app marketplace is greatly fast-growing. The app store continues its rapid growth, there are already more than 900,000 mobile apps on AppStore. We anticipate to see gained momentum throughout the business. Mobile is also becoming popular for marketers. Therefore, specialized app analysis systems are becoming important to how marketers and app developers invest, analyze and market their apps. App analysis systems enable users to discover and analyze behavior through data observations and meaningful patterns. In this paper, we introduce app analysis system and CMS System Open API, NugaLog. The NugaLog acquires users data and engages with them in a variety of ways. It will be essential for us to understand how users interact with and move through the app. The NugaLog will be able to see the number of users, smart phone model, smart phone OS, resolution, page views, and app version.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.342-351
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2002
A personalized product recommendation is an enabling mechanism to overcome information overload occurred when shopping in an Internet marketplace. Collaborative filtering has been known to be one of the most successful recommendation methods, but its application to e-commerce has exposed well-known limitations such as sparsity and scalability, which would lead to poor recommendations. This paper suggests a personalized recommendation methodology by which we are able to get further effectiveness and quality of recommendations when applied to an Internet shopping mall. The suggested methodology is based on a variety of data mining techniques such as web usage mining, decision tree induction, association rule mining and the product taxonomy. For the evaluation of the methodology, we implement a recommender system using intelligent agent and data warehousing technologies.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.33
no.3
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pp.322-328
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2007
Highly standardized products are suitable for automated purchasing using electronic commerce technology, where the price becomes the most important factor. Suppliers can change the prices dynamically based on the inventory level and market situation in order to maximize the sales and profit. In the virtual marketplace where multiple customers purchase multiple standardized products from multiple suppliers repetitively, customers can purchase the required amount of each item as a dynamic bidding by allocating purchase orders to the suppliers based on the current price. Customers need a method to quickly determine the optimal allocation of orders to the suppliers using the dynamically changing data to minimize the total cost. We present a LP model which minimizes the sum of the total price plus transportation cost for this problem. Simulation results using random data show meaningful reduction of the total cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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