Purpose - There have been many studies regarding the preceding factors required for success of start-up. The purpose of this study is to verify one of the paths by which the individual characteristics of founders and governmental support lead to enhanced start-up performance, via entrepreneurship and network building. Research design, data, methodology - Data for this study was collected from surveys of 332 founders throughout South Korea, and statistical analyses of this data were performed using SPSS 22.0 and Smart PLS 2.0. To verify our hypothesis, path analysis was performed using a structural equation model. Results -The variables, entrepreneurial self-esteem and experience were found to have positive effects on the entrepreneurship and networks. Secondly, governmental support did not have significant positive effect on entrepreneurship, but it did have positive effect on networking. Thirdly, entrepreneurship and networking were confirmed to have positive effects on both the utilization of opportunities and financial performance, which are variables indicating start-up performance. Conclusion - Although founder's characteristics are important for success of start-up, it is also critically important to actively utilize governmental support. Notably, many founders suffer from inadequate networks. They would be able to enhance their start-up performance by utilizing various governmental support programs to reinforce their network capabilities.
Online consumer activities have increased considerably since the COVID-19 outbreak. For the products and services which have an impact on everyday life, online reviews and recommendations can play a significant role in consumer decision-making processes. Thus, to better serve their customers, online firms are required to build online-centric marketing strategies. Especially, it is essential to define core value of customers based on the online customer reviews and to propose these values to their customers. This study discovers specific perceived values of customers in regard to a certain product and service, using online customer reviews and proposes a customer value proposition methodology which enables online firms to develop more effective marketing strategies. In order to discover customers value, the methodology employs a text-mining technology, which combines a sentiment analysis and topic modeling. By the methodology, customer emotions and value factors can be more clearly defined. It is expected that online firms can better identify value elements of their respective customers, provide appropriate value propositions, and thus gain sustainable competitive advantage.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.91-100
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2022
Major developed countries are seriously considering smart factories to increase their manufacturing competitiveness. Smart factory is a customized factory that incorporates ICT in the entire process from product planning to design, distribution and sales. This can reduce production costs and respond flexibly to the consumer market. The smart factory converts physical signals into digital signals, connects machines, parts, factories, manufacturing processes, people, and supply chain partners in the factory to each other, and uses the collected data to enable the smart factory platform to operate intelligently. Enhancing personalized value is the key. Therefore, it can be said that the success or failure of a smart factory depends on whether big data is secured and utilized. Standardized communication and collaboration are required to smoothly acquire big data inside and outside the factory in the smart factory, and the use of big data can be maximized through big data analysis. This study examines big data analysis and standardization in smart factory. Manufacturing innovation by country, smart factory construction framework, smart factory implementation key elements, big data analysis and visualization, etc. will be reviewed first. Through this, we propose services such as big data infrastructure construction process, big data platform components, big data modeling, big data quality management components, big data standardization, and big data implementation consulting that can be suggested when building big data infrastructure in smart factories. It is expected that this proposal can be a guide for building big data infrastructure for companies that want to introduce a smart factory.
Recently, many studies have been conducted to improve quality by applying machine learning models to semiconductor manufacturing process data. However, in the semiconductor manufacturing process, the ratio of good products is much higher than that of defective products, so the problem of data imbalance is serious in terms of machine learning. In addition, since the number of features of data used in machine learning is very large, it is very important to perform machine learning by extracting only important features from among them to increase accuracy and utilization. This study proposes an anomaly detection methodology that can learn excellently despite data imbalance and high-dimensional characteristics of semiconductor process data. The anomaly detection methodology applies the LIME algorithm after applying the SMOTE method and the RFECV method. The proposed methodology analyzes the classification result of the anomaly classification model, detects the cause of the anomaly, and derives a semiconductor process requiring action. The proposed methodology confirmed applicability and feasibility through application of cases.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.381-386
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2020
Global construction and engineering consulting (E&C) firms are actively seeking entry into overseas markets based on loan projects from multilateral development banks to provide a basis for entry into overseas markets and sustainable growth. Bids on these projects are competitive between global top firms in terms of the technical level and price due to the limited number of projects; thus, developing a successful partnership to complement competence has become an essential element to win bids. In this regard, many studies have analyzed enterprises through characteristic analyses or the derivation of influential factors from the past social networks based on social network analysis (SNA). However, few studies have been conducted to reflect the process of changes to analyze collaborative relationships. Thus, this study aims to identify dynamic changes in past social networks and develop a model that can predict changes in the relationships between E&C firms based on similarities or differences between firms, presenting a methodology to target firms for appropriate collaboration. The analysis results demonstrate that the sensitivity of the developed prediction model was 70.26%, which could accurately predict 163 out of 232 actual cooperative cases.
This study analyzed the impact of Higher-order resources on profit sustainability for domestic companies using a mathematical statistical model. Higher-order resources refer to resources that do not directly affect profits but influence other resources that directly contribute to profits. As a result of analysis using 30 years of actual data from more than 650 domestic companies, the average duration of competitive advantage including high-order resources was found to be about twice as long as the period suggested by the autoregressive model excluding high-order resources. Through this, if companies want to earn more profits over a long period of time than their competitors, they must not only possess resources that are more valuable, rare, difficult to imitate, and non-substitutable compared to their competitors, but also that higher-order resources can contribute to changes in these resources over time. It was confirmed that it must lead the long-term profit difference. High-level resources include strategic planning, mergers and acquisitions (M&A) capabilities, and good forecasting.
Recently, implementing ERP(Enterprise Resource Planning) systems has been one of major concerns of many companies. Despite the trend in the business area, few theoretical researches about the ERP have been published to date. The primary propose of current study, therefore, lies in examining the effects of change management characteristics on ERP performance. Top management support, user participation, and consulting support were selected as change management characteristics. Additionally, ERP implementation characteristics were considered as contingency variables which may moderate the relationships between change management characteristics and ERP performance. Two ERP implementation characteristic variables introeuced in this study were ERP implementation approach and ERP implementation strategy. Hypotheses concerning the relationships among those variables of change management characteristics. ERP performance and ERP implementation characteristics were empirically tested. The findings show that change management characteristics are strongly correlated with ERP performance, and ERP implementation characteristics have contingency effects, partially at least, on the relationship between change management characteristics and ERP performance.
To generate a multicast routing tree guaranteeing the quality of service (QoS), we consider the hop constrained Steiner tree problem and propose a new mathematical formulation for it, which contains fewer constraints than a known formulation. An efficient procedure is also proposed to solve the problem. Preliminary tests show that the procedure reduces the computing time significantly.
Product liability as a process has developed significantly in the United Kingdom and the United States of America. The rapid introduction of product liability has recently been a prevalent phenomenon, as global changes arising from rapid development in science and the economy have resulted in a highly interconnected world economy. This thesis was established, based on current literature and business consulting cases in the position of companies, and is one of the operating subjects in a system for legal responsibility in manufactured products.
This paper deals with a mathematical approach for finding the time-fractions for the time-fraction based scheduling method in multimedia wireless networks. By introducing a constraint that regulates the performance fairness amongst users, we present a systematic method for harmonizing both the system and user performance. Numerical results show that the time-fraction based scheduling method reinforced with our scheme is very effective especially in multimedia environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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