국내의 디지털 시네마 산업은 지금 급물살을 타고 있다. 디지털 시네마는 D.I(Digital Intermediate) 작업을 통한 영상의 향상, 제작비의 절감, 배급과 상영의 편의성, 이후 다른 플랫폼으로의 전환용이 등의 완연한 장점으로 국내영화산업의 토대를 바꾸고 있다. 이러한 디지털 시네마로의 빠른 전환은 대기업에 의해서 독과점으로 집중되어 운영되고 있는 한국영화산업 구조가 주요한 배경이다. 또한 최근에는 국내의 이동통신 대기업들이 네트워크와 플랫폼의 활용을 목적으로 영화산업에 적극적으로 진출 한 것도 또 다른 이유가 되고 있다. 그러나 반면에 국내의 디지털시네마 산업은 제작공정에 있어서 디지털에 대한 맹신과 남용, 데이터의 부족 과 배급에 있어서 표준화의 문제 등이 드러나고 있다. 지금은 국내의 디지털 시네마의 빠른 발전보다는 건강한 발전에 대해서 생각해보아야하는 시점이다.
The classical Geometric Brownian motion (GBM) model for the price of a risky asset, from which the huge financial derivatives industry has developed, stipulates that the log returns are iid Gaussian. however, typical log returns data show a distribution with much higher peaks and heavier tails than the Gaussian as well as evidence of strong and persistent dependence. In this paper we describe a simple replacement for GBM, a fractal activity time Geometric Brownian motion (FATGBM) model based on fractal activity time which readily explains these observed features in the data. Consequences of the model are explained, and examples are given to illustrate how the self-similar scaling properties of the activity time check out in practice.
The turbine industry demands a reliable design with affordable cost. As technological advances begin to support turbines of huge sizes, and the increasing importance of wind turbines from day to day make design safety conditions more important. Wind turbines are exposed to environmental conditions that can affect their installation, durability, and operation. International Electrotechnical Commission (IEC) 61400-1 design load cases consist of analyses involving wind turbine operating conditions. This design load cases (DLC) is important for determining fatigue loads (i.e., forces and moments) that occur as a result of expected conditions throughout the life of the machine. With the help of FAST (Fatigue, Aerodynamics, Structures, and Turbulence), an open source software, the NREL 5MW land base wind turbine model was used. IEC 61400-1 wind turbine design standard procedures assessed turbine behavior and fatigue damage to the tower base of dynamic loads in different design conditions. Real characteristic wind speed distribution and multi-directional effect specific to the site were taken into consideration. The effect of these conditions on the economic service life of the turbine has been studied.
This study analyzed consumers' online fashion shopping site usage by site type and analyzed how product information search and product purchase differ. In addition, by comparing and analyzing preference and selection factors of PC and mobile shopping, we tried to provide basic data of effective mobile commerce operation strategy according to expansion of mobile market in fashion industry. We surveyed the use of 6 types of online sites (portal site, open market, general shopping mall, social commerce shopping mall, brand shopping mall and non-brand shopping mall) to understand the usage of mobile shopping site for consumers' fashion products. Consumer survey subjects were 373 college students in their early 20s who had the most mobile shopping experiences. The questionnaire consisted of online fashion site usage items, internet and mobile fashion shopping preference (6 items), internet and mobile shopping choice behavior (10 items), and purchase intention (3 items) .Data were analyzed using SPSS 14.0 program. The high preference of portal sites, open market, social commerce, and non-brand shopping malls in shopping online fashion products is a result of the perceptual changes of major distribution channels and the trends of consumers' value consumption tendency. Therefore, it is necessary for fashion companies to actively cope with fashion product distribution competition with huge shopping sites of current online market by well understanding consumers' preference trends and factors of online sites.
It is difficult to make plans about the production schedule and volume of seasonal products due to the huge uncertainty in the prediction of their demands, which is why the amounts of carryover seasonal products increase after the peak season. Traditional models fail to meet the important requirements of production and stock plans related to the enhanced efficiency of logistics system due to the reduced value of carryover products by the disposal based on large discounts and deterioration, which poses considerable difficulties with actual problem solving. This study examined the stages of product storage from the specialized factory warehouses during a low season through the stores and the warehouses of local distribution centers during a high season to stock disposal and carryover product warehouses after a high season. The study developed a model for logistics rationalization plans to minimize carryover products by advance selling new products by subscription during a low season in anticipation of high season demands, increasing the accuracy of demands prediction, and making stable production plans, as well as demonstrated its excellence through numerical analysis.
Deep learning models such as convolutional neural networks and recurrent neual networks process a huge amounts of data, so they require a lot of storage and consume a lot of time and power due to memory access. Recently, research is being conducted to reduce memory usage and access by compressing data using the feature that many of deep learning data are highly sparse and localized. In this paper, we propose a compression-decompression method of storing only the non-zero data and the location information of the non-zero data excluding zero data. In order to make the location information of non-zero data, the matrix data is divided into sections uniformly. And whether there is non-zero data in the corresponding section is indicated. In this case, section division is not executed only once, but repeatedly executed, and location information is stored in each step. Therefore, it can be properly compressed according to the ratio and distribution of zero data. In addition, we propose a hardware structure that enables compression and decompression without complex operations. It was designed and verified with Verilog, and it was confirmed that it can be used in hardware deep learning accelerators.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권10호
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pp.187-196
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2021
Vietnam has become one of the largest markets in Southeast Asia, with huge demand for many kinds of consumer goods, including dairy products. Although the domestic industry of producing and distributing milk has flourished dramatically in recent years, Vietnam still heavily hinges on dairy imports. The total value of milk products in 2020 exceeded 1 billion USD, leading to Vietnam being one of the 20 biggest importers of dairy milk globally. To explore this potential industry, we applied a multivariate linear regression model to investigate the milk consumption behaviors of Vietnamese adults. 2000 participants took part in our survey in which the products evaluated were Dielac Alpha - the most famous national powdered milk introduced in 2007 by Vinamilk. This product was designed for all ages, from children aged 0-6 to pregnant women or adults. The results indicate that the decision to purchase milk could be attributed to a host of factors. While price represents the most strongly influential factor, there might be variations according to consumer characteristics, namely age, marriage status, gender, and particular shopping behavior. From these findings, we propose some managerial implications for regulatory bodies and relevant enterprises to prepare appropriate policies and strategies for their business development.
NGUYEN, Phong Thanh;HUYNH, Vy Dang Bich;NGUYEN, Quyen Le Hoang Thuy To
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.195-200
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2021
In recent years, Vietnam's economic growth rate has been attributed to the growth of many well-managed industries within Southeast Asia. Among them is the civil construction industry. Construction projects typically take a long time to complete and require a huge budget. Many socio-economic variables and factors affect total construction project costs due to market fluctuations. In recent years, crucial socioeconomic development indicators of construction reached a fairly high growth rate. Also, most infrastructure and construction projects have a high degree of complexity and uncertainty. This makes it challenging to predict the accurate project price. These challenges raise the need to recognize significant factors that influence the construction price index of civil buildings in Vietnam, both micro and macro. Therefore, this paper presents critical factors that affect the construction price index using the fuzzy extent analysis process in an uncertain environment. This proposed quantitative model is expected to reflect the uncertainty in the process of evaluating and ranking the influencing factors of the construction price index in Vietnam. The research results would also allow project stakeholders to be more informed of the factors affecting the construction price index in the context of Vietnam's civil construction industry. They also enable construction contractors to estimate project costs and bid rates better, enhancing their project and risk management performance.
생산자에게는 상품의 적정가격 보장과 생산의 극대화를 위한 시설 개선으로 소비자의 구매 욕구를 충족시키는 것이다. 막걸리의 유통 개선 방안을 논의하고 막걸리에 대한 이론과 막걸리 열풍의 사회적 배경 및 영향, 그리고 막걸리 유통구조의 개선 및 대기업의 진입으로써 막걸리 업계에 미치는 영향, 지속적인 시장 활성화 방안에 대해 분석했다. 막걸리 유통구조와 문제점은 현재까지 많은 문제점과 개선방안이 실재하였음에도 불구하고, 개선책이 마련되지 않은 이유는 소비자에 대한 부정확한 문제 인식이 주요원인이며, 막걸리 유통구조 개선의 궁극적인 목적은 생산자에게는 막걸리 시장의 활성화로 인한 생산 시설의 개선이며, 소비자에게는 적정한 가격에 안전하고 좋은 품질의 상품을 공급받는 것이다. 위에서 언급한 바와 같이 물류시스템의 개선과 위생안전 관리를 위한 정부의 지원 등을 통한 변화가 필요하며, 이에 따르는 많은 막걸리 업체들이 유통의 주요 문제로 인식하여야 할 것이다.
This study aims to examine the relationship between the improvement of the income distribution index from the late 1980s to the 1990s and large-scale housing supply projects such as the 2 million housing construction project. Looking at Korea's economic development in terms of income growth and distribution, GDP has continuously increased since the establishment of the government, especially in the late 1980s. The Gini Index, a representative income inequality index, rapidly deteriorated in the early 1970s, and gradually improved from the late 1980s. The 2 million housing construction project, announced in 1988, supplied a third of the existing nationwide housing stock of 6.5 million units in three years. The project cost was 65 trillion won, equivalent to 50% of Korea's GDP at the time. This study questioned whether the ratio of the number of employed workers in the construction industry was a variable directly affecting the Gini Index. To verify this, the causal relationship between the proportion of employed workers in the construction and manufacturing industries and the Gini Index from 1979 to 2008 was statistically analyzed. For this, the ARIMA model was established for each variable, and the correlation of their residuals was verified. The 2 million housing construction project had the effect of improving income inequality in terms of rising wages for production workers and creating jobs for the low-educated and low-income class. During the project period, the number of middle-income earners increased sharply, and the income gap between the high-income and low-income earners greatly decreased. The expansion of the construction volume can be used as a powerful and direct policy tool for improving income distribution. However, the effect may be limited. When the proportion of workers exceeds the threshold, the effect is weakened.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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