The purpose of this research was to investigate the factors influencing global expansion/scalability of Kenyan Small and Medium Enterprises (SMEs). Factor analysis and multiple/multivariate regression analysis to determine the functional relationship between independent variables (factors) and the dependent variable was used. The independent variables were: innovation & technology, fitness/appropriateness of management, global marketing strategy; and support environment and the dependent variable, global expansion/scalability. Data was collected from a survey of randomly selected firms of 205, drawn from a population of 440 firms from Kenya Manufacturers Directory, with 175 firms responding. The key findings from the research in relation to Kenyan SMEs were that: there is a functional relationship between global market strategy and global expansion; there is a functional relationship between innovation and technology orientation and global expansion, there is no significant functional relationship between supportive environment of firms and their global expansion; and there is no significant functional relationship between fitness/appropriateness of management and global expansion/scalability. The implications for practice is that the ranking of the factors in order of priority supports focusing concern on the orientation of business strategy toward global market strategy, market research geared at obtaining foreign market intelligence, innovation and technology, product adaptation, service orientation, collaborative ventures, and long-range vision as key factors in making Kenyan firms successful in the international market. The implication for policy and practice is that there is need for collaboration between industry and government in pursuing policies for global expansion/scalability and among SMEs and large enterprises particularly in areas of rapid technological change.
본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.
본 연구의 목적은 비교문화 연구에 비교적 새로운 개념으로서 Earley and Ang(2003)이 도입한 문화 인텔리전스(cultural intelligence : CQ)를 적용하여 중소기업 수출담당자의 문화 인텔리전스가 해외시장정보 탐색과 해외시장정보 활용능력(마케팅적응, 관계적응) 간의 관계에 어떤 영향을 미치는지를 분석하는 것이다. 구조모형 분석방법으로서 SmartPLS가 사용되었고, 94개 수출중소기업을 대상으로 실증적으로 분석한 결과, 문화 인텔리전스는 해외시장정보탐색과 해외시장정보 활용능력에 부분적으로 조절적 역할을 하는 것으로 검증되었다. 문화 인텔리전스의 선행요인으로서는 수출담당자의 외국어유창성, 해외출장빈도, 다국어구사력, 해외출장용무, 문화선행학습, 해외체류경험 등이 유의한 요인으로 검증되었다. 연구결과에 의거하면, 해외시장정보를 습득-이해-가공하는 과정에 문화 인텔리전스의 역할이 큰 것으로 추론할 수 있다. 따라서 다차원적 성격의 문화 인텔리전스 강화를 위해 기업 및 수출지원기관의 차별화된 문화역량 교육 및 훈련프로그램 개발이 필요하다.
The role of artificial medical intelligence through medical big data has been focused on data-based medical device business and medical service technology development in the field of diagnostic examination of the patient's current condition, clinical decision support, and patient monitoring and management. Recently, with the 4th Industrial Revolution, the medical field changed the medical treatment paradigm from the method of treatment based on the knowledge and experience of doctors in the past to the form of receiving the help of high-precision medical intelligence based on medical data. In addition, due to the spread of non-face-to-face treatment due to the COVID-19 pandemic, it is expected that the era of telemedicine, in which patients will be treated by doctors at home rather than hospitals, will soon come. It can be said that artificial medical intelligence plays a big role at the center of this paradigm shift in prevention-centered treatment rather than treatment. Based on big data, this paper analyzes the current status of artificial intelligence technology for chronic disease patients, market trends, and domestic and foreign company trends to predict the expected effect and future development direction of artificial intelligence technology for chronic disease patients. In addition, it is intended to present the necessity of developing digital therapeutics that can provide various medical services to chronically ill patients and serve as medical support to clinicians.
International journal of advanced smart convergence
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제12권2호
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pp.108-116
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2023
Smart home and artificial intelligence technologies are developing rapidly, and various smart home systems associated with artificial intelligence (AI) improved the quality of living for people. In the present research, we examine the role of individuals' motivational system in their responses to the application of AI in smart homes. In particular, this research focuses on individuals' prevention motivational system and investigates whether individuals' attitudes toward the application of AI in smart homes differ according to their level of prevention motivation. Specifically, it is hypothesized that individuals with strong (vs. weak) prevention motivation will have more favorable attitudes toward the application of AI in smart homes. Consistent with the hypothesis, the results reveal that the respondents in the strong (vs. weak) prevention motivation reported significantly more favorable attitudes toward the six types of AI-based application in smart homes (e.g., AIbased AR/VR games, AI pet care system, AI robots, etc.). Our findings suggest that individuals' prevention motivational system may be an effective market segmentation tool in facilitating their positive responses to the application of AI in smart homes.
NGUYEN, Thanh Luan;NGUYEN, Van Phuoc;DANG, Thi Viet Duc
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권5호
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pp.225-237
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2022
The term "artificial intelligence" is considered a component of sophisticated technological developments, and several intelligent tools have been developed to assist organizations and entrepreneurs in making business decisions. Artificial intelligence (AI) is defined as the concept of transforming inanimate objects into intelligent beings that can reason in the same way that humans do. Computer systems can imitate a variety of human intelligence activities, including learning, reasoning, problem-solving, speech recognition, and planning. This study's objective is to provide responses to the questions: Which factors should be taken into account while deciding whether or not to use AI applications? What role do these elements have in AI application adoption? However, this study proposes a framework to explore the significance and relation of success factors to AI adoption based on the technology-organization-environment model. Ten critical factors related to AI adoption are identified. The framework is empirically tested with data collected by mail surveying organizations in Vietnam. Structural Equation Modeling is applied to analyze the data. The results indicate that Technical compatibility, Relative advantage, Technical complexity, Technical capability, Managerial capability, Organizational readiness, Government involvement, Market uncertainty, and Vendor partnership are significantly related to AI applications adoption.
This article proposes a framework to elucidate the structural dynamics of the generative AI ecosystem. It also outlines the practical application of this proposed framework through illustrative policies, with a specific emphasis on the development of the Korean generative AI ecosystem and its implications of platform strategies at AI platform-squared. We propose a comprehensive classification scheme within generative AI ecosystems, including app builders, technology partners, app stores, foundational AI models operating as operating systems, cloud services, and chip manufacturers. The market competitiveness for both app builders and technology partners will be highly contingent on their ability to effectively navigate the customer decision journey (CDJ) while offering localized services that fill the gaps left by foundational models. The strategically important platform of platforms in the generative AI ecosystem (i.e., AI platform-squared) is constituted by app stores, foundational AIs as operating systems, and cloud services. A few companies, primarily in the U.S. and China, are projected to dominate this AI platform squared, and consequently, they are likely to become the primary targets of non-market strategies by diverse governments and communities. Korea still has chances in AI platform-squared, but the window of opportunities is narrowing. A cautious approach is necessary when considering potential regulations for domestic large AI models and platforms. Hastily importing foreign regulatory frameworks and non-market strategies, such as those from Europe, could overlook the essential hierarchical structure that our framework underscores. Our study suggests a clear strategic pathway for Korea to emerge as a generative AI powerhouse. As one of the few countries boasting significant companies within the foundational AI models (which need to collaborate with each other) and chip manufacturing sectors, it is vital for Korea to leverage its unique position and strategically penetrate the platform-squared segment-app stores, operating systems, and cloud services. Given the potential network effects and winner-takes-all dynamics in AI platform-squared, this endeavor is of immediate urgency. To facilitate this transition, it is recommended that the government implement promotional policies that strategically nurture these AI platform-squared, rather than restrict them through regulations and stakeholder pressures.
This paper, we argue that sector in terms of the creative industries the need to the institutional settle of the rent-a-driver business; the industry could create more than 200,000 jobs, the effect is to bring out the about 4 trillion underground economy and Can be interpreted industry, which contributes to reduce social costs, ranging from 1.7 trillion won to 5.7 trillion per year. Through institutionalization of policy should support. Observation and in-depth interviews were conducted with the law and the president of the rent-a-driver business company. The operating system should be improved. the rent-a-driver business, for the formulation of the work ethic and education is desperately needed. The effect socio-economic contribution effect of the rent-a-driver business industry can be summarized as follows. First, it is an industry that has an operating system utilizing state-of-the-art technology and equipment, and the convergence of creative industries to comply with the market. Second, the effect appears as an industry that creates jobs for the populace to replace the social security system, social safety net is considered as an industry. Third, this is an industry that can be self-reliant in the short term at least political support, the industry is considered in the industry to maximize the effectiveness and efficiency of the support policy.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권5호
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pp.141-158
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2023
In the field of animation, as technology advances, production technology, production methods, and production culture are also steadily developing. The demand for content is increasing rapidly around the OTT platform, and the demand for animation content and diversity is increasing. With these market changes, animation creation ability is becoming a more important animation education goal. There is also a need to innovate educational methods to provide students with the skills and knowledge required in the modern animation business. This paper investigated the composition of the educational curriculum of domestic and foreign animation universities education. It examines artificial intelligence (AI) technology that can be used in animation creation and explores the design and direction of the university animation curriculum using it. AI technology has already proven its potential in various areas, and it is integrated into the animation curriculum to present various development potentials. Using AI technology, students can focus on practical and essential animation education by preventing technical difficulties in animation creation, increase their experience in animation production, and experiment with planning and producing various contents. It is proposed to design an educational curriculum that further strengthens animation creation and production capabilities by forming smart animation classes to foster talents who can lead the future animation industry in a new direction.
현재 국내 전통시장은 중앙정부와 지방자치단체 등 많은 관련 주체들의 다양한 사업 추진에도 불구하고 2000년대 초반부터 시작된 침체의 늪을 벗어나지 못하고 있다. 이러한 전통시장의 봉착된 위기를 극복하기 위하여 최근에는 빅데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷 등과 같은 정보통신기술이 융합된 스마트 전통시장 구축 방안에 대한 R&D가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전통시장 활성화 관련하여 2012년 이후부터 최근까지 진행되었던 여러 선행연구 및 전통시장 이용자, 해외 전통시장의 ICT 기술 적용사례 등을 분석하고, 분석된 내용을 토대로 ICT 기술을 활용하여 스마트 전통시장을 구축하기 위한 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델에는 방문객과 상호작용할 수 있는 전통시장 메타버스의 구축, NFC 기술을 접목시킨 디지털 사이니지를 통한 전통시장 방문 인증, IoT와 AI 기술을 적용한 화재감지 기능의 정확성 고도화, 시장 상품 출시 정보 및 이벤트 알림을 위한 스마트폰 앱 개발, 그리고 이상 네 가지 방안과 연동하는 전자상거래 시스템을 포함하는 방안이 포함된다. 제안 모델은 온라인 쇼핑 및 모바일 기기 사용에 익숙한 MZ 세대를 전통시장의 주요 고객으로 확대시키기 위한 방안이라 말할 수 있다. 따라서 제시된 모델을 기반으로 스마트 전통시장 플랫폼이 구현되어 운영된다면, MZ 세대 및 외국인 관광객들에게 전통시장에 대한 흥미와 관심을 이끌어 낼 수 있어 스마트 전통시장을 하나의 문화 콘텐츠로 자리매김하게 만들 것이며, 보다 안전한 시장 환경 조성과 함께 적시에 효과적인 마케팅을 전개할 수 있어 향후 전통시장 활성화에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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