The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.2
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pp.191-196
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2024
Recently, research on intelligent IoT technology has been actively conducted by various companies and research institutes to analyze various data collected from IoT devices and provide it through actual application services. However, security issues such as personal information leakage may arise in the process of transmitting and receiving data to use data collected from IoT devices for research and development. In addition, as data collected from multiple IoT devices increases, data management difficulties exist, and data movement is costly and time consuming. Therefore, in this paper, we intend to develop an Ethereum network-based federated learning system with guaranteed reliability to improve security issues and inefficiencies in a federated learning environment composed of various devices.
Following the growth of e-Business, there has been a recent increase of interest in promoting Social Business (s-Business) based on Social Network Service(SNS). As the introduction of the Internet brought about the increasing number of its users followed by the growing market of e-Commerce, online games, and e-Learning, the increasing number of SNS users has opened the new markets combining the existing industrial fields with SNS, and it developed into a revenue model beyond the mere sharing of information. Despite such industrial and social environments, understanding of new social business technology from the aspect of business has been insufficient, and the empirical study on participation in the social business has been scant as well. Thus, the main purpose of this study is to investigate the s-Business in detail and to study the factors giving influence to the users' participation in s-Business. This study proposes six variables(Self-Empowerment, Job Relevance, Formation of Social Capital, Relative Advantage, Shared Value, Relationship Specified Investment) and the moderating effects of Psychological Contract as influential factors closely related with s-Business. A total of 362 data from a survey were analyzed by using Structural Equation Modeling(SEM). Result showed that all factors with the exception of Job Relevance have meaningful influence on the intention to participate in s-Business. The implication of the findings suggests to compliment limitations of the existing researches, and to prepare the theoretical foundation for promoting s-Business participation in addition to further suggesting directionality from the view point of the users of the social business-relevant studies.
At present, health care industries throughout the world are struggling with the challenges to set up financial structures as cost-effective ways and means of satisfying customer needs for health care services. Many hospitals consign foodservice management to foodservice companies for the purpose of efficiency. The companies taking charge of hospital foodservice are also striving to gain an advantage over keen competitions. This study applied Quality Function Deployment(QFD) to one hospital (which will be shown as $\ulcorner$A hospital$\lrcorner$ below) managed by a contract foodservice company for the purpose of strategy planning to provide sustainable competitive advantage. First of all, this study scanned internal and external environment of $\ulcorner$A hospital$\lrcorner$ by means of a Quality Measurement Tool and a fieldwork study. With the result of environment scanning, this study elicited 20 strategies through SWOT analysis, which were categorized by 4 perspectives such as financial, customer, internal process, learning and growth perspectives. Finally, the priorities of 20 strategies were extracted from QFD methodology. According to the results obtained by applying QFD to $\ulcorner$A hospital$\lrcorner$'s foodservice, the strategies which $\ulcorner$A hospital$\lrcorner$ foodservice was obliged to introduce and implement were : the specialization of Children's hospital foodservice, scientific foodservice management through the standardization of foodservice operations, the maintenance of sanitary quality through sanitary system, the remodeling of facilities, the introduction of new equipment, the prompt and accurate response to customer needs, the development of appropriate patient menus, the provision of competitively priced meals for patient selection, the development of a demand forecast model by considering the characteristics of a children's hospital, improvement of productivity and the reduction of labor costs through the employment of experienced employees based on their seniority.
The purpose of this study is to identify the important factors of education service quality and to develop the evaluation instrument in learning facilities for care workers. This study was processed as four steps. First, the important factors were confirmed through literature reviews and the expert board discussions. Second, the evaluation instrument was developed and validity & reliability of the instrument were checked by factor analysis and Cronbach's ${\alpha}$. Lastly, the instrument was rechecked by the expert board in language usages and importance of the items. The results indicated that the important quality factors were divided with infrastructure and service process. Especially, the process contained providing appropriate education information & counseling, providing appropriate contract & paying fees, keeping specified service principles and so on. The study instrument was developed with 28 items. This instrument will be helpful to improve the education service quality. Besides, the staffs must continuously try to improve and manage their education services using the results of this kind of evaluation instrument.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.4_2
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pp.897-908
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2024
Evaluating the adequacy of facility safety inspection and diagnosis services performed by private enterprises is a time-consuming and administratively complex process. This study aims to analyze the determinants that could influence the rating of these safety inspection and diagnosis services using data analytics approach. Through a comparative analysis of several machine learning algorithms suitable for multi-class classification, we selected the model with the best performance (Random Forest) and identified the main determinants using the permutation importance technique. Among the variables examined, "contract value," "days of service performed" and "adherence to fair market value" were found to be strongly correlated with the rating assessments. Furthermore, we discovered that the skills and expertise of service performing personnel significantly impacted the rating. The results of this study can contribute to the enhancement of the current post-evaluation administrative processes and offer valuable insights into rating assessments by incorporating previously unexplored variables pertaining to both service providers and the services itself.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.10
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pp.1201-1208
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2019
The government has operated financing fund under the National Finance Act for the smooth conduct of national policy. But, It is exposed to problems such as the possibility of abuse of fund and the lack of after-loan management. In this paper, It uses fintech such as the blockchain and machine learning to solve these problems. The fund operation procedure is designed as a consortium blockchain, and it suggests the application of PBFT negotiation algorithm and the smart contract. In case of the fund management, it suggests utilizing multilayer artificial neural network model of machine learning and a module of result interpretation. The introduction of this research approach will improve the transparency and efficiency of the financing fund, ensure the credibility and also contribute to the improvement of the fund management and the establishment of the fund policy.
Kim, Ho-Cheol;Choi, Jun-Hyuk;Jung, Sek-Gi;Lee, Yong-Beom;Bae, Hyang-Jong
Journal of Bio-Environment Control
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v.18
no.3
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pp.266-272
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2009
This study was conducted survey on fruit and vegetables farms (FM), consulting companies (CC), and the consultants (CT) to investigation actual conditions and improvements in consulting part of horticulture. In results of survey on FM, FM chose 'necessity' on consulting for learning of production skill and 'field visit' in means of consulting. FM had a low trust on experience and knowledge of CT and answered that FM had not enough time for consulting by reason of over-work of CT, chose 'necessity' on crop registration system. In results of common questions among FM, CC, and CT, same answer of questions were term of contract (answer: yearly contract), means of consulting (answer: visit), consulting time per a visit (answer: $2{\sim}3$hours). Different answer between supplier (CC, CT) and consumer of consulting were decision method of contract price (answer: provisional contract$\neq$contents and the quality of consulting), percentage of government subsidy (answer: propriety$\neq$step-up).
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.6
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pp.1319-1328
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2018
A blockchain system developed for crypto-currency has attractive characteristics, such as de-centralization, distributed ledger, and partial anonymity, making itself adopted in various fields. Among those characteristics, partial anonymity strongly assures privacy of users, but side effects such as abuse of crime are also appearing, and so countermeasures for circumventing such abuse have been studied continuously. In this paper, we propose a machine-learning based method for classifying smart contracts in Ethereum regarding their functions and design patterns and for identifying user behaviors according to them.
New product innovation is a process of embodying new knowledge in a product and technology licensing is getting popular as a means to innovations and introduction of new product to the market in today's competitive global market environment. Incumbents often rely on technology licensing to access new product opportunities created by other firms. Prior research has examined various aspects of technology licensing agreements such as specific contract terms of licensing agreements, e.g., distribution of control rights, exclusivity of licensing agreements, cross-licensing, and the scope of licensing agreements. This study aims to provide answers to an important, but under-researched question: why do some incumbents initiate more licensing agreement for exploratory learning while others do it for exploitative learning along the innovation process? We attempt to extend our knowledge of licensing agreements from an organizational learning perspective. Technology licensing as a specific form of interfirm linkages can be initiated with different learning objectives along the process of new product innovation. The exploratory stages of the innovation process such as discovery or research stages involve extensive searches to create new knowledge or capabilities, whereas the exploitative stages of the innovation process such as application or test stages near the commercialization are more focused on developing specific applications or improving their efficiency or reliability. Thus, different stages of the innovation process generate different types of learning and the resulting technological resources. We examine when incumbents as licensees initiate more licensing agreements for exploratory learning objectives and when more for exploitative learning objectives, focusing on two factors that may influence a firm's formation of exploratory and exploitative licensing agreements: 1) its past radical and incremental innovation experience and 2) its internal investments in R&D and marketing. We develop and test our hypotheses regarding the relationship between a firm's radical and incremental new product experience, R&D investment intensity and marketing investment intensity, and the likelihood of engaging in exploratory and exploitive licensing agreements. Using data collected from various secondary sources (Recap database, Compustat database, and FDA website), we analyzed technology licensing agreements initiated in the biotechnology and pharmaceutical industries from 1988 to 2011. The results of this study show that incumbents initiate exploratory rather than exploitative licensing agreements when they have more radical innovation experience and when they invest in R&D activities more intensively; in contrast, they initiate exploitative rather than exploratory licensing agreements when they have more incremental innovation experience and when they invest in marketing activities more intensively. The findings of this study contribute to the licensing and interfirm cooperation studies. First, this study lays a foundation to understand the organizational learning aspect of technology licensing agreements. Second, this study sheds lights on how a firm's internal investments in R&D and marketing are linked to its tendency to initiate licensing agreements along the innovation process. Finally, the findings of this study provide important insight to managers regarding which technologies to gain via licensing agreements. This study suggests that firms need to consider their internal investments in R&D and marketing as well as their past innovation experiences when they initiate licensing agreements along the process of new product innovation.
International conference on construction engineering and project management
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2005.10a
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pp.913-916
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2005
This paper presents the development of Artificial Neural Network models for forecasting the cost and contract duration of school reconstruction projects to assist the planners' decision-making in the early stage of the projects. 132 schools reconstruction projects in central Taiwan, which received the most serious damage from the Chi-Chi Earthquake, were collected. The developed Artificial Neural Network prediction models demonstrate good prediction abilities with average error rates under 10% for school reconstruction projects. The analytical results indicate that the Artificial Neural Network model with back-propagation learning is a feasible method to produce accurate prediction results to assist planners' decision-making process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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