The market of platform business is typically served by a few dominant players, presenting "winner-takes-all" phenomenon. This study aims to find service characteristics leading to the phenomenon. Six different service-characteristics were considered : Same-side network effect, cross-side network effects, entry barrier, multi-homing cost, switching cost, and heterogeneity of preference. To assess the degree of concentration of market share, HHI (Herfindahl-Hirschman Index) is calculated for top three major players. Based on the HHI value, 10 most eminent platform businesses are classified into three different segments and each segment is characterized with key factors. The results from this study provide some insight into the strategic management of platform business.
Opened on November 2008, as the public exhibition center of a telecommunication company, T.um is dedicated for delivering the future ubiquitous technologies and business vision of the company leading domestic mobile communication business to the global expected clients and business partners. Since the public opening, not only over 18,000 audiences in 112 nations have been visiting T.um, but also the public media have been releasing news regarding the ubiquitous museum constantly. By the reasons, T.um is regarded as a successful case for public exhibition centers. The most distinguished quality of the museum is established by the Location Based Service technology in the initial construction stage. A visitor in anyplace of T.um can be detected by digital devices equipped GPS systems. The LBS system in T.um allows visitors to get the information of relevant technologies as well as the process of how to operating each content at his own spots by smart phone of which wireless network systems make it possible. This study is focusing on analyzing and defining the T.um special qualities in terms of technologies to provide the basic data for following exhibition space projects based on LBS. The special method of experiencing contents can be designed by utilizing the network system applied to T.um in the planning stage.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.27
no.6
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pp.181-196
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2020
Based on the resource-based perspective, this study seeks to understand the relationship between the organizational slack and innovation, and to demonstrate that there exists a difference in the influence of the organizational slack according to the type of innovation by dividing the types of innovation into exploratory and exploitative innovations. They also want to understand the role that network diversity plays in the relationship between organizational slack and innovation. For this purpose, hypothesis and research models were presented based on resource-based perspectives and empirical analysis was conducted on 171 companies. The analysis confirmed that the impact of organizational slack on exploitative innovation is linear, not non-linear, as expected. In other words, the more resources available, the more productive the enterprise is, and the more resources available to the organization have a positive impact on the innovation. On the other hand, exploratory innovation represented an inverse U-shaped relationship between organizational slack and nonlinearity as expected. The control effect of network diversity was only seen in the relationship between organizational slack and exploratory innovation. Through this study, it provides implications such as the importance of network diversity, which is a relationship between companies, and the difference in the utilization of organizational slack according to the type of innovation.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.3
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pp.214-227
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2022
The successful implementation of green supply chain management(GSCM) practices requires a level of cooperation that can be difficult to conduct. Despite this challenge, limited scholarly attention has been paid to exploring how the implementation of GSCM practices can be effectively facilitated and enhanced through accumulated social capital with suppliers. Based on social capital theory, this study postulates that supplier network characteristics derived from social capital with key suppliers can be critical antecedents of GSCM, which in turn enhances the firm's environmental performance. To test hypotheses, data were collected from 330 firms in 15 countries, and structural equation modeling was employed. Results show that GSCM improves environmental performance, and structural and cognitive social capitals of the supplier network act as antecedents and lead to GSCM implementation.
The aim of this study is to identify research trends of "Journal of Fashion Business" by analyzing the keyword network of the paper published between 2006 and 2017. The papers selected for analysis in the study were 287 fashion design articles and 281 fashion marketing articles published between February 2006 and December 2017 and titles, volumes, publishing years, authors, keywords, and abstracts of each paper were collected for data analysis. The research was carried out through selection, collection of article data, keyword extraction and coding, keywords refinement, formation of network matrix, and analysis and visualization process. First, based on the title of the paper used in the analysis, the fashion design/aesthetics, marketing/social psychology, clothing materials, clothing composition, and other fields were classified. Research analysis used the Netminer 4 (Ver.4.3.2) program. Results indicated showed that the intellectual structure of the "Fashion Business" research paper showed key word changes over time, and the degree centrality and between centrality of the keywords.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.24
no.1
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pp.111-128
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2017
Existing studies for recommender have focused on recommending an appropriate item based on the customer preference. However, it has not yet been studied actively to recommend purchase timing for the repurchase product despite of its importance. This study aims to propose MLP and RNN models based on the only simple purchase history data to predict the timing of customer repurchase and compare performances in the perspective of prediction accuracy and quality. As an experiment result, RNN model showed outstanding performance compared to MLP model. The proposed model can be used to develop CRM system which can offer SMS or app based promotion to the customer at the right time. This model also can be used to increase sales for repurchase product business by balancing the level of order as well as inducing repurchase of customer.
This paper discusses a new algorithm, the PAPANET (Pivot And Probe Algorithm for NETwork optimization), for solving linear, capacitated linear network flow problem (NPs), PAPANET is a variation and specialization of the Pivot And Probe Algorithm (PAPA) developed by Sethi and Thompson, published in 1983-1984. PAPANET first solves an initial relaxed NP (RNP) with all the nodes from the original problem and a limited set of arcs (possibly all the artificial and slack arcs). From the arcs not considered in the current relaxation, we PROBE to identify candidate arcs that violate the current solution's dual constraints maximally. Candidate arcs are added to the RNP, and this new RNP is solved to optimality. This candidate pricing procedure and pivoting continue until all the candidate arcs price unfavorably and all of the dual constraints corresponding to the other, so-called noncandidate arcs, are satisfied. The implementation of PAPANET requires significantly fewer arcs and less solution CPU time than is required by the standard network simplex method implementation upon which it is based. Computational tests on randomly generated NPs indicate that our PAPANET implementation requires up to 40-50% fewer pivots and 30-40% less solution CPU time than is required by the comparable standard network simplex implementation from which it is derived.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.35
no.1
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pp.10-15
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2012
This paper considers an economic design problem of a tree-based network which is a kind of computer network. This problem can be modeling to be an objective function to minimize installation costs, on the constraints of spanning tree and maximum traffic capacity of sub tree. This problem is known to be NP-hard. To efficiently solve the problem, a tabu list coupled genetic algorithm approach is proposed. Two illustrative examples are used to explain and test the proposed approach. Experimental results show evidence that the proposed approach performs more efficiently for finding a good solution or near optimal solution in comparison with a genetic algorithm approach.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.11
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pp.97-104
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2017
Location prediction has been successfully utilized to provide high quality of location-based services to customers in many applications. In its usual form, the conventional type of location prediction is to predict future locations based on user's past movement history. However, as location prediction needs are expanded into much complicated cases, it becomes necessary quite frequently to make inference on the locations that target user visited in the past. Typical cases include the identification of locations that infectious disease carriers may have visited before, and crime suspects may have dropped by on a certain day at a specific time-band. Therefore, primary goal of this study is to predict locations that users visited in the past. Information used for this purpose include user's demographic information and movement histories. Data mining classifiers such as Bayesian network, neural network, support vector machine, decision tree were adopted to analyze 6868 contextual dataset and compare classifiers' performance. Results show that general Bayesian network is the most robust classifier.
Concerns about food safety continue to rise and under this situation, governments of some countries have reinforced their regulations more strictly for food safety. In order to prevent food safety incidents or, at least to minimize the impact, the preparedness is very important. As a consequence of this, traceability system has become an essential tool for food safety. Recently, it requires more prevention-based food safety control system. One of the most generally used systems for food safety control is Hazard Analysis and Critical Control Point (HACCP). Both traceability and HACCP systems can be integrated through Electronic Product Code (EPC) Sensor Network technologies which have four value propositions. In this paper, we will introduce the concept of product and process traceability system (P2TS) through the integration of three systems to improve food safety management. The final aim is to find out the added values of the P2TS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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