This article analyzes the survival of Korean software firms from 1995 to 2015 by Cox regression model and product-limit method. The results show that survival rates are different for each sector: IT service, package software, game software and internet service. In addition, firm growth and investment in research and development positively affect software firm's survival, while slack resources negatively affect the software firm's survival. The implication of this study is that characteristics of the software industry and technologies should be taken into consideration in survival strategy of software firms and government policy. Previous research on survival analysis has been mainly conducted in the manufacturing industry or at the special circumstance such as the foreign exchange crisis of Korea in the late 1990s. The contribution of this study is that expanding the survival analysis to software firms in Korea which are becoming more important recently.
Purpose - This study examines the status of franchises and qualifications for franchising business, examines the franchising qualifications focusing on overseas cases, and suggests policy directions for strengthening the qualifications of franchising business. In order to achieve these purposes, the study reviewed the cases of USA, China, Australia, and United Kingdom franchising business law. Literature Review - According to the Fair Trade Commission, franchise is defined as a transactional relationship in which a franchiser provides certain support and education to franchisees in order to sell their goods and services more effectively. In addition, a franchise is a legally and financially independent business of franchisers and franchisees, and according to the concept of affiliates, it is necessary to define a franchise as a product and service marketing based on close and continuous collaboration. A franchiser can be defined as a company with the ability to develop a franchise system, create sustainable value based on it, and replicate "KNOW-HOW" to sellers. Case Study - This study examined the requirements for establishing a franchiser in the United States, China, Australia, and United Kingdom. In most countries, the requirements of franchisers must be operated for at least one year, which means that education, manual production, and continuity of stores should be checked. Suggestion - Based on Korea's population density and consumption sales index, we propose a screening system that registers through 2 + 1 systems, which require two stores to be operated for more than a year, by dividing Korea's commercial rights into two and a screening system instead of simple registration. In the case of a small franchisors, at least one franchsing retail store must be operated for at least one year, which should be applied to only one brand.
Objectives: The purpose of this study was to understand the level and patterns of college adjustment, major satisfaction, academic engagement, and attention deficit hyperactivity disorder (ADHD). This study examined the factors influencing adaptation to college life. Methods: This study was approved by the institutional review board of 00 university. We analyzed 166 survey data responses collected by distributing questionnaires from June 1 to July 2, 2020. Statistical product and service solutions version 23.0 was used for statistical analyses. The data were presented as frequencies and percentages or means and standard deviations, and pearson correlation analysis and multiple regression analysis were performed. Results: There was a significant difference in the average score of major satisfaction according to the type of college (university) and grades. For college adjustment, there was a significant difference in the average score according to major grades. Academic engagement showed a significant difference in the average score according to the college type and grade. Major satisfaction, college adjustment, and academic motivation showed significant positive correlations among the variables, whereas ADHD, major satisfaction, and college adjustment showed a significant negative correlation. Multiple regression analysis revealed that major satisfaction (p<0.001) and academic motivation (p<0.001) were factors affecting college adjustment (p<0.05). Conclusions: It is necessary to develop and apply specific and systematic adaptation programs to improve the understanding, control, and guidance methods for college students and to promote human relations, such as school life and social life.
Tomato crops are easy to expose to disease and spread in a short period of time, so late measures against disease are directly related to production and sales, which can cause damage. Therefore, there is a need for a service that enables early prevention by simply and accurately diagnosing tomato diseases in the field. In this paper, we construct a system that applies a deep learning-based model in which ImageNet transition is learned in advance to classify and serve nine classes of tomatoes for disease and normal cases. We use the input of MobileNet, ResNet, with a deep learning-based CNN structure that builds a lighter neural network using a composite product for the image set of leaves classifying tomato disease and normal from the Plant Village dataset. Through the learning of two proposed models, it is possible to provide fast and convenient services using MobileNet with high accuracy and learning speed.
This study aimed to provide information to establish a service strategy in cross-border e-commerce through an assessment of consumer satisfaction with a cross-border shopping channel and "amazon global store" managed by 11street, a domestic e-commerce corporation. The influence of brand familiarity with amazon as a global retail brand was tested. The mediating roles of the perceived value and risk of both cross-border shopping and amazon global store were investigated; the moderating role of the domestic e-commerce corporation was also studied. An empirical study was conducted on consumers who had experience using the amazon global store managed by 11street. To verify the hypothesis, data from 200 people was analyzed using PROCESS macro 4.0. The results indicated that familiarity with global brands did not have a direct effect on consumer satisfaction; the effect of global retail brand familiarity on consumer satisfaction was mediated only by the perceived value of cross-border shopping and amazon global store, not by the perceived risks. E-commerce corporate credibility showed a moderated mediation effect by mediating functional values of the amazon global store. For consumer groups with a credibility level of medium and above, the interaction effect of brand familiarity and corporate credibility was significant.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.46
no.1
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pp.80-98
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2022
Artificial intelligent chatbot services have recently become common in fashion e-retailing and are expected to improve online shopping by making it easy to recommend products. This study examines whether the perceived quality of a fashion chatbot affects consumers' trust and perception of usefulness, which in turn influences satisfaction and intention to use, in accordance with the information system success model. The study also investigates differences in perceived quality and consumer response variables between high and low groups of self-efficacy. A total of 341 consumers participated in an online survey. The results revealed that information quality and system quality had a significant impact on perceived usefulness and trust, and that service quality significantly impacted trust. Perceived usefulness and trust had a positive effect on consumer satisfaction, which in turn had a positive effect on intention to use. In addition, the findings revealed that people who had higher self-efficacy showed higher scores on perceived usefulness, trust, satisfaction, and intention to use chatbots as compared to people who had lower self-efficacy. This study suggested theoretical implications by applying the information system success model theory to fashion chatbot studies. It also suggested practical implications for e-commerce marketers developing retail strategies.
Purpose The purpose of this study is to develop a virtual try-on deep learning model that can efficiently learn front and back clothes images. It is expected that the application of virtual try-on clothing service in the fashion and textile industry field will be vitalization. Design/methodology/approach The data used in this study used 232,355 clothes and product images. The image data input to the model is divided into 5 categories: original clothing image and wearer image, clothing segmentation, wearer's body Densepose heatmap, wearer's clothing-agnosting. We advanced the HR-VITON model in the way of Mixed-Precison, Gradient Accumulation, and sharing model weights. Findings As a result of this study, we demonstrated that the weight-shared MP-GA HR-VITON model can efficiently learn front and back fashion images. As a result, this proposed model quantitatively improves the quality of the generated image compared to the existing technique, and natural fitting is possible in both front and back images. SSIM was 0.8385 and 0.9204 in CP-VTON and the proposed model, LPIPS 0.2133 and 0.0642, FID 74.5421 and 11.8463, and KID 0.064 and 0.006. Using the deep learning model of this study, it is possible to naturally fit one color clothes, but when there are complex pictures and logos as shown in <Figure 6>, an unnatural pattern occurred in the generated image. If it is advanced based on the transformer, this problem may also be improved.
The HPLC conditions for analysis of ivermectin in solutions dosage forms of commercial anthelmintics are different for each product. The purpose of this study was to establish a standardized chromatographic method for the quantification of ivermectin in solution. The separation was achieved on Waters Xbridge C18 column (4.6×150 nm, 5 ㎛) using different kinds of mobile phase composed of water/methanol/acetonitrile (15/34/51, v/v and 19.5/27.5/53, v/v), with UV detection at wavelengths 245 nm and 254 nm. A total of five commercial ivermectin in solution samples were analyzed. In this study, the optimal chromatographic conditions for analysis of ivermectin in solution were mobile phase of water/methanol/acetonitrile (15/34/51, v/v) at a flow rate of 1.0 mL/min and a detection wavelength of 245 nm using a Waters Xbridge C18 column (4.6×250 nm, 5 ㎛) at a column temperature of 25℃. The linearity was observed in the concentration range of 50~150 ㎍/mL, with a correlation coefficient, r2= 0.99999. The limit of detection and the limit of quantification were 0.88 and 2.68 ㎍/mL, respectively. The accuracy (% recovery) was found to be 98.9 to 100.3%. Intra-day and Intermediate precisions with relative standard deviations were less than 1.0%. The content of ivermectin for five market samples ranged 91.2~102.7%. The proposed method was also found to be robust, therefore, the method can be used for the routine analysis of ivermectin in solutions dosage forms.
This study was conducted to explore the change in the market issues on HMR (Home Meal Replacements) using local foods after the COVID-19 outbreak. Online text data were collected from internet news, social media posts, and web documents before (from January 2016 to December 2019) and after (from January 2020 to November 2022) the COVID-19 outbreak. TF-IDF analysis showed that 'Trend', 'Market', 'Consumption', and 'Food service industry' were the major keywords before the COVID-19 outbreak, whereas 'Wanju-gun', 'Distribution', 'Development', and 'Meal-kit' were main keywords after the COVID-19 outbreak. The results of topic modeling analysis and categorization showed that after the COVID-19 outbreak, the 'Market' category included 'Non-face-to-face market' instead of 'Event,' and 'Delivery' instead of 'Distribution'. In the 'Product' category, 'Marketing' was included instead of 'Trend'. Additionally, in the 'Support' category, 'Start-up' and 'School food service' appeared as new topics after the COVID-19 outbreak. In conclusion, this study showed that meaningful change had occurred in market issues on HMR using local foods after the COVID-19 outbreak. Therefore, governments should take advantage of such market opportunity by implementing policy and programs to promote the development and marketing of HMR using local foods.
In this study, I explored the possibility of using ChatGPT math education. For this purpose, students' problem-solving outputs and conversation data between pre-service teachers and a student were selected as an analysis case. A case was analyzed using ChatGPT and compared with the results of mathematics education experts. The results that ChatGPT analyzed students' problem-solving strategies and mathematical thinking skills were similar to those of math education experts. ChatGPT was able to analyze teacher questions with evaluation criteria, and the results were similar to those of math education experts. ChatGPT could also respond with mathematical theory as a source of evaluation criteria. These results demonstrate the potential of ChatGPT to analyze students' thinking and teachers' practice in mathematics education. However, there are limitations in properly applying the evaluation criteria or providing inaccurate information, so the further review of the derived information is required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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