Journal of The Korean Digital Architecture Interior Association
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v.10
no.2
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pp.13-20
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2010
Uncertainty in housing price fluctuation has great impact on the overall economy due to importance of housing market as both place of residence and investment target. Therefore, estimating housing market condition is a highly important task in terms of setting national policy. Primary indicator of the housing market is a ratio between rent and transaction price of housing. The research explores dynamic relationships between Rent-Transaction price ratio, housing transaction price and jeonse rental price, using Vector Autoregressive Model, in order to demonstrate significance of shifting rent-transaction price that is subject to changes in housing transaction and housing rental market. The research applied housing transaction price index and housing rental price index as an indicator to measure transaction and rental price of housing. The price index and data for price ratio was derived from statistical data of the Kookmin Bank. The time-series data contains monthly data ranging between January 1999 and November 2009; the data was log transformed to convert to level variable. The analysis result suggests that the rising ratio between rent-transaction price of housing should be interpreted as a precursor for rise of housing transaction price, rather than judging as a mere indicator of a current trend.
The aims of this paper is to examine the key factor of customer satisfaction in the medical service. Especially service waiting is a significant component of the customer's overall satisfaction with the service process. For this purpose, this study proposed 6 hypotheses as follow : H1 : Waiting cost, affect on perceived service waiting, will be different between patient customer group and health care group. H2 : Controllability of the cause, affect on perceived service waiting, will be different between patient customer group and health care group. H3 : Controllability of the cause affect on perceived service waiting, will be different between patient customer group and health care group. H4 : Waiting environment, affect on perceived service waiting, will be different between patient customer group and health care group. H5 : Transaction importance, affect on perceived service waiting, will be different between patient customer group and health care group. H1 : Waiting cost, Controllability of the cause, Controllability of the cause, Waiting environment, Transaction importance, customer satisfaction will affect on service waiting significantly This study find that 1) Waiting cost and Transaction importance are significant variables to influence customer satisfaction between patient group and health care group. 2) customer satisfaction is very important variables to minimize perceived service waiting.
As volume of international trade is growing importance for service business and service trade are also increasing. Increasing importance of service trade in Korea is also a reflection of such international trading. In this treatise this writer did not address various topics in relation to international trade arising from service trade. But confined the topic to study of concept of service and concept and patterns of service trade. Depending on scholars concept of service may be varied and this holds true also with concept of service trade which also lends itself to various classification. Among them if the focus is concentrated to tax standard in international trade then it can be classified into service transaction. In other words classification can be made according to service trade separated from commodities transaction with embodiment of service and service trade accompanying commodities transaction. In this treatise this writer confined the topic to introduction of international service trade but issues arising in relation to such trade internationally are varied. For this reason more study on such topics will be required in future.
This paper proposes a Distributed Transaction models based on the multimedia framework (MPEG-21) in digital convergence environment. Digital media market is growing up rapidly according to the extension of internet and universality of multimedia contents. So, importance of the effective management with the production and distribution of produced multimedia contents is becoming larger. For effective management of multimedia contents, the multimedia contents which are represented with different standard each other can be processed adaptively in the variable network environment. A free compatibility among the different terminals and standards are the essential particular should be offered for the digital convergence environment. A multimedia framework supports this compatibility and various multimedia services. In this paper, the Distributed Transaction models that multimedia contents can be circulated among the individual users safely and freely are proposed and the relation technologies are described.
Machine learning (ML) is a method of fitting given data to a mathematical model to derive insights or to predict. In the age of big data, where the amount of available data increases exponentially due to the development of information technology and smart devices, ML shows high prediction performance due to pattern detection without bias. The feature engineering that generates the features that can explain the problem to be solved in the ML process has a great influence on the performance and its importance is continuously emphasized. Despite this importance, however, it is still considered a difficult task as it requires a thorough understanding of the domain characteristics as well as an understanding of source data and the iterative procedure. Therefore, we propose methods to apply deep learning for solving the complexity and difficulty of feature extraction and improving the performance of ML model. Unlike other techniques, the most common reason for the superior performance of deep learning techniques in complex unstructured data processing is that it is possible to extract features from the source data itself. In order to apply these advantages to the business problems, we propose deep learning based methods that can automatically extract features from transaction data or directly predict and classify target variables. In particular, we applied techniques that show high performance in existing text processing based on the structural similarity between transaction data and text data. And we also verified the suitability of each method according to the characteristics of transaction data. Through our study, it is possible not only to search for the possibility of automated feature extraction but also to obtain a benchmark model that shows a certain level of performance before performing the feature extraction task by a human. In addition, it is expected that it will be able to provide guidelines for choosing a suitable deep learning model based on the business problem and the data characteristics.
Purpose - The domestic technology trading market is composed of a technology trading platform with the participation of technology trading institutions. The institution that operates the technology trading platform provides various support for technology transaction. The purpose of this study is to suggest improvement plans through analysis of the services provided by the technology trading platform. Design/methodology/approach - TA model was built based on existing research and the importance and satisfaction of each evaluation item of the model were identified through the hierarchical analysis process and expert opinion gathering. Then importance-satisfaction correlation analysis was applied. Findings - As a result of analyzing the importance of the technology trading platform, supply technology information, technology value evaluation, and demand technology information are in order. Technology marketing and demand technology information are areas that require focus management and there are differences according to experience and low-skilled people suggest the need to improve technology value evaluation service. Research implications or Originality - This study is significant in that it evaluated the operational performance of a technology trading platform that had not been addressed for 15 years and suggested improvement measures. Initially a series of technology transaction processes such as technology value evaluation technology matching and technology commercialization support were expanded from simple information on previous technology and this study includes these changes.
As the interest about smooth logistics increases lately, the importance of multimodal transport, which performs the key role of logistics emerges, Through there are many issues respecting multimodal transport, the issue of the efficiency of multimodal transport seems to be the most importance. This paper examine as to the problems & systems of the multimodal transport including transportation document and customs clearance for door to door services. I wish our country will use total logistics automation systems for encouraging multimodal transport chance and make a partial amendment of commercial code including the customs clearance regulation. This study will assist in the development of logistic and the enlargement of multimodal transport transaction.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.1
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pp.159-171
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2017
The purpose of this study is to investigate the effects of e - commerce technology characteristics and personal values on purchasing behavior by information security importance. The results of the empirical study that examined the university students in 2006 and 2016 are as follows. First, personal value is centered on personal values, such as self - esteem and self - esteem in 2006. In 2016, however, personal values such as self - fulfillment and personal relationship with others are important. Transactional ease and product service serve as the main value of the fun and pleasure of life, but the sense of accomplishment as the core value of information protection. Second, the technical characteristics of e-commerce are as follows. In terms of ease of transaction and product service, technology characteristics are simplified and directly effected over time. On the other hand, information protection works very closely with individual value, There was a strong tendency to enjoy benefits. Especially in 2006, if you want to enjoy transactional convenience through transaction information security or benefit from product service, it has been changed to recognize the importance of information security through payment in 2016.
Today, 'Emotion' has come to stay as a powerful culture code. Though there has been not a few research results based on the recognition of the importance of emotion, the concept of 'Emotion' still differs according not only to researchers but also to the fields. There firstly lies the aim of this study to research the moaning and feature of 'Emotion' through John Dewey's Theory of Experience. Secondly, this study tries to categorize the strata of emotion in space, and further tries to present the methodology for the study of emotion shown in the space. Emotion is the impulse corresponding to the root force drawing out indefinite situations into the context of the problem, and is also the force which integrates all the elements in the process of reflective correlation. Emotion can be referred to as the activating and combining force which makes it possible for the separate elements to be related to the whole as one, and as the feature forming the completion of the transaction between organisms and environment.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.3
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pp.210-214
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2002
Association rule mining is an exploratory learning task to discover some hidden dependency relationships among items in transaction data. Quantitative association rules denote association rules with both categorical and quantitative attributes. There have been several works on quantitative association rule mining such as the application of fuzzy techniques to quantitative association rule mining, the generalized association rule mining for quantitative association rules, and importance weight incorporation into association rule mining fer taking into account the users interest. This paper introduces a new method for generalized fuzzy quantitative association rule mining with importance weights. The method uses fuzzy concept hierarchies fer categorical attributes and generalization hierarchies of fuzzy linguistic terms fur quantitative attributes. It enables the users to flexibly perform the association rule mining by controlling the generalization levels for attributes and the importance weights f3r attributes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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