Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.29
no.1
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pp.473-478
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2005
This paper presents a approach to the measurement of efficiency which is trunk route of global liner. Data evelopment analysis(DEA), as it is called, has particular applicability in the service sector. Applying mathematical programming techniques, DEA enables relative efficiency ratings to be derived within a set of analysed units(line services). This paper investigates the efficiency employing DEA Model of line service classified into route(ex. America-asia line, Europe-asia line, Pendulum line etc). Result of this paper, suggests to some plan for improving the performance in the side of operating global liner.
In this study, the seawater Heat Pump System using seawater with temperature of annual domestic conditions ($0^{\circ}C$ to $25^{\circ}C$) is designed in order to compare its performance against the Heat Pump using unused heat of seawater. As a potential replacement for current refrigerants that exacerbate global warming and ozone delpetion, a Low GWP refrigerant's performance is analyzed. The basic water to water Heat Pump system is chosen and three commercial refrigerants - R134a, R410a, R32 - are used to compare against new Low GWP refrigerant R1234ze. When seawater with temperature of $25^{\circ}C$ is used, the performance change showed maximal increase in COP, 38.3%. low GWP refrigerant R1234ze, showed great performance characteristics reach to 5.242 and Existing commercial refrigerant, R134a showed only less than 0.03 performance difference against R1234ze. The study confirms notable performance of R1234ze refrigerant through simulation as environmentally friendly refrigerant for domestic seawater Heat Pump.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.3
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pp.230-239
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2021
There is a growing interest in project management knowledge, project management information systems, and process improvement to systematically project execution in public sectors, achieve high performance and value, and increase the effectiveness of the overall industry. In particular, the software industry is a knowledge-intensive industry centered on professional manpower. This study examines the effect of the project managers' competences of regional SW promotion agencies on and project performance and the moderating effect of the level of project management maturity. We collected data using a questionnaire to the project managers of regional SW promotion agencies. In this study, a structural equation model was used to analyze the relationship between project managers' competences and performance. In addition, a multi-group structural equation model was used to analyze the moderating effect according to the high and low project maturity. As a result of the analysis, it was found that only contextual competence among the competences of the project manager had a positive effect on project performance. It was found that technical and behavioral competence did not have a positive effect on management and completion performance. It was found that the moderating effect according to the maturity of business management of local institutions was not significant.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.16
no.3
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pp.73-86
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2021
The primary purpose of this paper is to explore the advanced models that predict entrepreneurial innovativeness most accurately. For the first time in the field of entrepreneurship research, it presents a model that predicts entrepreneurial innovativeness based on machine learning corresponding to data scientific approaches. It uses 22,099 the Global Entrepreneurship Monitor (GEM) data from 62 countries to build predictive models. Based on the data set consisting of 27 explanatory variables, it builds predictive models that are traditional statistical methods such as multiple regression analysis and machine learning models such as regression tree, random forest, XG boost, and artificial neural networks. Then, it compares the performance of each model. It uses indicators such as root mean square error (RMSE), mean analysis error (MAE) and correlation to evaluate the performance of the model. The analysis of result is that all five machine learning models perform better than traditional methods, while the best predictive performance model was XG boost. In predicting it through XG boost, the variables with high contribution are entrepreneurial opportunities and cross-term variables of market expansion, which indicates that the type of entrepreneur who wants to acquire opportunities in new markets exhibits high innovativeness.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.2
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pp.191-204
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2024
This study analyzes the effects of manufacturing firms' R&D investment on sales according to global political economic uncertainty. The variables in this research include the firm's R&D investment, sales, which serves as an indicator of the firm's performance, and the Global Economic Policy Uncertainty (GEPU) index, which reflects situations of global political economic uncertainty. Panel data analysis is conducted by using a total of 96 quarters of data spanning 24 years from 2000 to 2023 based on manufacturing firms in the Wharton Research Data Services' Compustat Database. We study the impact of firm's R&D investment on sales by considering the Global Economic Policy Uncertainty index, which was relatively underestimated in previous research, as moderating variable, and present a new direction for research by analyzing the time lag effect. We suggest effective R&D investment strategy for firms.
Purpose The purpose of this study is to demonstrate the relationship between ICT(Information & communication technology) infrastructure, investment environment, and innovation performance from a national perspective. Design/methodology/approach We derived 5 hypotheses based on the literature review. To measure each concept, We converted the scores of each country provided by the Global Innovation Index into a 7 Likert scale and performed a regression analysis. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that knowledge and technology output mediated the relationship between ICT infrastructure and creative goods and services. In addition, this study confirmed that the investment environment has a moderating effect between ICT infrastructure and knowledge and technology output.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.9
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pp.11-18
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2016
In this paper, we propose a gas classification method using combined features for an electronic nose system that performs well even when some loss occurs in measuring data samples. We first divide the entire measurement for a data sample into three local sections, which are the stabilization, exposure, and purge; local features are then extracted from each section. Based on the discrimination analysis, measurements of the discriminative information amounts are taken. Subsequently, the local features that have a large amount of discriminative information are chosen to compose the combined features together with the global features that extracted from the entire measurement section of the data sample. The experimental results show that the combined features by the proposed method gives better classification performance for a variety of volatile organic compound data than the other feature types, especially when there is data loss.
Many firms have used e-business systems to efficiently perform their business in an e-business management environment. Firms have applied their e-business capabilities to management activities in order to raise the performance of business execution in a global market environment. In this business environment, the analysis and management for the performance of a firm's e-business execution need to efficiently build and improve its e-business capability and competitiveness. This research presents an analysis tool for a firm e-business performance to efficiently manage and improve the e-business performance in this environment. The analysis items for a firm e-business performance are developed and extracted from the major components of a general firm performance in previous studies. The generated analysis items were verified by factor analysis and reliability analysis through a pilot test. The developed twelve items were extracted from twenty items by these analyses. This study developed a 12-item tool that can totally analyze a firm e-business performance in an e-business management environment. The developed tool consists of four analysis factors and twelve items.
The purpose of this paper is to develop a benchmark of performance standards for Global Logistics Provider in the merging logistics market. The Data Envelopment Analysis (DEA) can be employed to compare and analyse the efficiencies of Global Logistics Provider(3PL, 4PL). That is because Global Logistics Providers are able to reach the highest level of efficiency by using Logistics institutions and Logistics service systematically. This research is focused on analyzing the efficiencies of top 40 Global Logistics Providers. The framework assumes that the Providers use three inputs to produce one output. The inputs include number of employees information system, and number of warehouses. The output is the annual turnover. The results show that Panalpina, C.H. Robinson Worldwide, Maersk Logistics/Damco, Hub Group, Lander Global Logistics on Global Logistics Providers are the efficient providers. This paper also allows the inefficient DMUs to establish their benchmarking strategies. The strategies are dependent on the assets such as number of employees, information system, and number of warehouses.
Purpose - This study aims to identify the relationship between logistics companies' Logistics 4.0 technology adoption with logistics innovation capability and logistics performance, and analyze the mediating effect of logistics innovation capability and the mediated moderation effect of firm size through logistics innovation capability. Design/methodology - Research models and hypotheses were established based on prior research related to Industry 4.0, Logistics 4.0, logistics technology, logistics performance, and firm size. The survey was conducted on the employees of logistics companies, and exploratory factor analysis, reliability analysis, confirmatory factor analysis, discriminant validity analysis, structural equation model analysis, mediation effect, moderation effect, and the mediated moderation effect analysis were performed. Findings - The adoption of Logistics 4.0 technology was found to significantly affect logistics innovation capability and logistics performance. Logistics innovation capability was found to significantly affect logistics performance. Moreover, logistics innovation capability was found to have a significant mediation effect on the relationship between Logistics 4.0 technology adoption and logistics performance. The moderation effect based on firm size was found to have a partial effect on logistics innovation capability and logistics performance, but the mediated moderation effect was not significant. Originality/value - This study is meaningful in that it empirically analyzed the relationship of Logistics 4.0 technology adoption with logistics innovation capability and logistics performance, the mediating effect of logistics innovation capability, the moderation effect of firm size, and the mediated moderation effect of firm size, which were not addressed in previous studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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