A price discount is one of the effective marketing means to get business profitability in a short period of time. Recently most of the foodservice enterprises in our country utilize a variety of discount methods such as affiliated cards, point cards, discount coupons, social commerce and/or event discount as their marketing strategy. Therefore, this research aimed to investigate customer satisfaction about discount methods provided by the foodservice industry and explore the moderate effect of the discount methods between customer satisfaction and loyalty. For data collection, both of online and offline questionnaire surveys were carried out, and a total of 871 responses were analyzed. As results, the respondents showed high satisfaction with the discount methods, and the discount methods had a positive moderate effect between customer satisfaction and loyalty.
We describe a heterogeneous simulation framework, so called DEVS-HLA, in which conventional simulation models and the DEVS (Discrete Event System Specification) models are interoperable. DEVS-HLA conceptually consists of three layers: model layer, DEVS BUS layer, and HLA (High Level Architecture) layer. The model layer has a collection of heterogeneous simulation models, such as DEVS, CSIM, SLAM, and so on, to represent various aspects of a complex system. The DEVS BUS layer provides a virtual software bus, DEVS BUS, so that such simulation models can communicate with each other. Finally, the HLA layer is employed as a communication infrastructure, which supports several good features for distributed simulation. The DEVS BUS has been implemented on the HLA/RTI (Run-Time Infrastructure) and a simple example of a flexible manufacturing system has been developed to validate the DEVS-HLA.
The purpose of this study was to examine the internet shoppers' new purchase behavior, to examine the general purchase behavior(i.e., purchase pattern, preference), and to examine the related factors to promotion strategies(i.e., e-mail, event) of internet shopping mall. Focus group interviews were done with 40 internet shopping-mall users on May, 2003 for the data collection. Data were analyzed by content analysis and descriptive statistics(i.e., frequency, percent). The results of this study were as following. First, competitive price, accurate product and service information and convenience were considered as important factors in the new purchase behavior among internet shoppers. Second, the more frequent purchasing time through the internet shopping mall were on weekdays rather than weeekends and the most preferred information search engine were category type, item type, and price type in order. Third, e-mails from internet shopping mall were most likely opened by internet shoppers, that is to say, e-mail can be the efficient communication tool as well as the possible promotion strategies. Specifically, the title of email was considered as an important factor to approach the target consumers.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.9A
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pp.2258-2270
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1998
Recently, the distributed processing environments provide various open multimedia serivces through telecommunication network and have been developing into information networking structure based on object oriented concepts and distributed systems which can apply new services with a few changes the existing networks. This paper proposes the object group model which is the collection of objects and can functionally and efficiently manage the individual object. this paper presents the analysis of the requirement and the function specifications to propose the object group model, and depicts the functional structure in details using its analysis. The goal of this paper is to decrease the complexity of the object's management and to voercome the limitations of among the components of object group for management and service functions based on our proposed the object group model and show interaction procedures to eTD (event tracing diagram)s and finally we design the object group model by TINA-ODL.
International journal of advanced smart convergence
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v.5
no.4
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pp.40-47
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2016
Journalism robot by using a computer algorithm, while maintaining the precision and reliability of the existing media refers to an article which is automatically created. In this paper, we introduce 'stock robot' of robot journalism which writes securities articles and describe artificial intelligence algorithms in stages. Key steps of stock robot implemented artificial intelligence algorithm through four steps of data collection and storage, key event extraction, article content production, and article production. This research has developed a stock robot that collects and analyzes data on social issues and stock indexes for the last 2 years. In the future, as the algorithm is further developed, it becomes possible to write securities articles quickly and accurately through social issues. It will also provide customized information tailored to the user's preferences.
In the wireless sensor network environment, clustering scheme has a problem that a large amount of energy is unnecessarily consumed because of frequently occurred entire re-clustering process. Some of the studies were attempted to improve the network performance by getting rid of the entire network setup process. However, removing the setup process is not worthy. Because entire network setup relieves the burden of some sensor nodes. The primary aim of our scheme is to cut down the energy consumption through minimizing entire setup processes which occurred unnecessarily. Thus, we suggest a re-clustering scheme that considers event detection, transmitting energy, and the load on the nodes. According to the result of performance analysis, our scheme reduces energy consumption of nodes, prolongs the network lifetime, and shows higher data collection rate and higher data accuracy than the existing schemes.
Crime is not a completely random event but rather shows a pattern in space and time. Capturing the dynamic nature of crime patterns is a challenging task. Crime prediction models that rely only on neighborhood influence and demographic features might not be able to capture the dynamics of crime patterns, as demographic data collection does not occur frequently and is static. This work proposes a novel approach for crime count and hotspot prediction to capture the dynamic nature of crime patterns using taxi data along with historical crime and demographic data. The proposed approach predicts crime events in spatial units and classifies each of them into a hotspot category based on the number of crime events. Four models are proposed, which consider different covariates to select a set of independent variables. The experimental results show that the proposed combined subset model (CSM), in which static and dynamic aspects of crime are combined by employing the taxi dataset, is more accurate than the other models presented in this study.
In korea, 500MW standard coal fired power plants were designed and operated for the initial base load, so facility stability was prioritized from facility problem to treatment, but now we needed to research for minimizing greehouse gas emissions at the operation of coal fired power plants. research on various facilities and technologies was actively conducted to reduce environment pollutants was drastically reduced, but research and attempts on coping measures in the event of a reduction facility problem were in sufficient. this study considered investigated ways to minimized pollutants by quickly responding to logic development and application of the load runback concept in case of serious problems with environmental pollutant reduction facilities such as NOx reduction selective catalytic reduction facilities, SOx reduction wet flue gas desulpherisation facilities, and TSP(Total Suspended Particles) collection low temperature electric precipitator.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.3
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pp.315-320
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2023
Covid-19 is rapidly changing the global society. In particular, as the online connected world has become more important in recent years, new communication methods such as VR, AR, and metaverse have emerged as global trends. As social interest in technologies such as metaverse, blockchain, and NFT continues to grow, this study aims to understand the concept of NFT, which is being illuminated as a global trend keyword, and to examine the current status of the global fashion industry. As a result of examining NFT application cases of fashion brands that have grown rapidly since Covid-19, the use of NFT in the global fashion industry can be largely classified into three categories - Collection and Investment Type, Game Type NFT, Marketing and Event Type NFT. Based on this, We expect that this study will be used as basic data to actively utilize NFT, which is still in its infancy, to prepare a plan to revitalize the domestic fashion industry.
The researches on the system that automatically records and retrieves one's everyday life is relatively actively worked recently. These systems, called personal memex or life log, usually entail dedicated devices such as SenseCam in MyLifeBits project. This research paid attention to the digital devices such as mobile phones, credit cards, and digital camera that people use everyday. The system enables a person to store everyday life systematically that are saved in the devices or the deviced-related web pages (e.g., phone records in the cellular phone company) and to refer this quickly later. The data collection agent in the proposed system, called MyMemex, collects the personal life log "web data" using the web services that the web sites provide and stores the web data into the server. The "file data" stored in the off-line digital devices are also loaded into the server. Each of the file data or web data is viewed as a memex event that can be described by 4W1H form. The different types of data in different services are transformed into the memex event data in 4W1H form. The memex event ontology is used in this transform. Users can sign in to the web server of this service to view their life logs in the chronological manner. Users can also search the life logs using keywords. Moreover, the life logs can be viewed as a diary or story style by converting the memex events to sentences. The related memex events are grouped to be displayed as an "episode" by a heuristic identification method. A result with high accuracy has been obtained by the experiment for the episode identification using the real life log data of one of the authors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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