Local area festivals have grown on a scale for the past 20 years, but have suffered ups and downs. Through the trial and error of the festival operation, problems such as prediction of the number of visitors, planning of event scale, calculation and expansion of sales volume, and management of various participants in the duration were highlighted. To solve, this study designed and developed a mobile payment system and festival operation management system for local scale festivals as a platform operating system of web and app combined. The results of this study presents four basic functions. It includes ticketing management, attendance identification and entrance control, charge of festival currency and use of payments, real-time provision and management of related information, and performance reporting for each role. It was applied to local festivals in practice as to enable local shop owners to participate in advertisements or sponsorships and confirmed their contribution to local commercial market and the revitalization of festivals through this system.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.4
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pp.79-86
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2019
This paper describes a time-series data prediction based on artificial neural networks (ANN). In this study, a batch based ANN model and a stochastic ANN model have been implemented using TensorFlow libraries. Each model are evaluated by comparing training and testing errors that are measured through experiment. To train and test each model, tax dataset was used that are collected from the government website of indiana state budget agency in USA from 2001 to 2018. The dataset includes tax incomes of individual, product sales, company, and total tax incomes. The experimental results show that batch model reveals better performance than stochastic model. Using the batch scheme, we have conducted a prediction experiment. In the experiment, total taxes are predicted during next seven months, and compared with actual collected total taxes. The results shows that predicted data are almost same with the actual data.
Purpose - This case study analyzes the internationalization strategy and innovation strategy as key factors contributing to the business success of CAP, a small and medium-sized manufacturing company in Korea producing auto parts such as wipers. This study describes the diversification strategies conducted by CAP Corporation and highlights the company's core competencies that have largely contributed to their global competitive success. Research design, data, and methodology - This paper provides in-depth case study on how CAP was able to grow into a hidden champion company, focusing on their strategies since its establishment. In particular, by analyzing the success factors centering on CAP's aggressive innovation strategy and internationalization strategy, it presents guidelines for small and medium-sized enterprises in Asian countries to become a Hidden Champion company. Result - CAP's product technology has successfully established innovative system on their product called 'vertebra spring' to distribute uniform pressure to the rubber to ensure performance as well as durability of their products. In order to continue benefiting from utilizing core competence and to continue pursuing technological advancement in the wiper industry, CAP has launched a wide range of products (flat blade, conventional blade, hybrid blade) applicable to 95% of the vehicle in the market. Conclusion - Taken together, CAP has many aspects of a hidden champion company by investing in R&D up to 8% of its annual sales to R&D investment even during the crises situation. This number is about 3.36 times higher than the average ratio of listed companies in Korea. Furthermore, the leadership of the management team as well as their vision toward the global market and strong commitment to innovation enabled CAP to become the world's fifth-largest wiper and Asia's No. 1 wiper manufacturer.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.27
no.6
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pp.53-73
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2020
Many prior studies have been conducted that positive reviews increase the intention to purchase. However, there are very few papers that have studied the impact of review search on purchase satisfaction. It is meaningful to study the impact of review search on purchase satisfaction as it can lead the business successfully by inducing repurchase. There is also no study of how review search have different effects on purchase satisfaction among countries. Given the growing number of cross-border e-commerce, we believe that the need for research is high because identifying these differences between countries can have a very important impact on a company's successful overseas expansion. Therefore, in this study, the impact of positive and negative review search on purchase satisfaction and the national impact were set up as a research model. In order to verify this research model, the survey was distributed to those who experienced online purchase in Korea and China, and a total of 234 copies were collected, including 125 copies in Korea, 109 copies in China, and the research model was verified using Smart-PLS structural equation analysis tools. First, positive review search has been shown to positively affect purchase satisfaction. Second, it has been shown that negative review search also has a positive effect on purchase satisfaction. Third, the impact of positive and negative review search on purchase satisfaction was different between Korea and China. While Korea is more aggressive in review search than China due to its high tendency to avoid uncertainty, China is less likely to avoid uncertainty than Korea and is more likely to rely on brand familiarity. Therefore, according to the uncertainty avoidance moderation effect the impact of positive and negative review search on purchase satisfaction was higher in Korea than in China. In this study, Shopping mall managers need to take strategic measures to maximize shopping mall performance by recognizing positive aspects of negative review search on purchase satisfaction. Companies and managers in Korea and China can establish strategies to promote product sales when companies enter the global market.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.4
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pp.26-33
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2020
This study measured the downward stepping movement relative to weight change (no load, and 10%, 20%, 30% of body weight respectively of adult male (n=10) from standardized stair (rise of 0.3 m, tread of 0.29 m, width of 1 m). The 3-dimensional cinematography and ground reaction force were also utilized for analysis of leg stiffness: Peak vertical force, change in stance phase leg length, Torque of whole body, kinematic variables. The strategy heightened the leg stiffness and standardized vertical ground reaction force relative to the added weights (p<.01). Torque showed rather larger rotational force in case of no load, but less in 10% of body weight (p<.05). Similarly angle of hip joint showed most extended in no-load, but most flexed in 10% of body weight (p<.05). Inclined angle of body trunk showed largest range in posterior direction in no-load, but in vertical line nearly relative to added weights (p<.001). Thus the result of the study proved that downward stepping strategy altered from height of 30 cm, regardless of added weight, did not affect velocity and length of lower leg. But added weight contributed to more vertical impulse force and increase of rigidity of whole body than forward rotational torque under condition of altered stepping strategy. In future study, the experimental on effect of weight change and alteration of downward stepping strategy using ankle joint may provide helpful information for development of enhanced program of prevention and rehabilitation on motor performance and injury.
In the case of a 900 MW combined cycle power plant, most of the load on the site is a rotating device and is operated at a low power factor, and the power factor decrease increases the reactive power, which causes the efficiency of the device to be consumed and unnecessary unnecessary power consumption. This study intends to present the results by installing and operating a reactive power compensation device that absorbs and removes reactive power, which is a solution to this problem, on a 6.9 kV on-board bus. As a result of application of this system, first, it was confirmed that the power factor of the rotating machine was improved to 0.22 and the load power in the house was reduced by 1.4%, and the thermal efficiency of the generator was increased by 0.1% and the power generation power by 810 kW. Next, it was confirmed that the cost of construction and operation can be reduced in the future due to economic feasibility, with a decrease of 200 million won/year in electricity loss compared to 1.5 billion won in investment, an increase of 1 billion won/year in sales, and a one-year capital recovery period.
As the COVID pandemic has been prolonged, 'Contact-free' has emerged as a major trend keyword. Naturally, most people don't go out and eat at home. As a result, sales of products that can easily cooked such as 'meal-kits' have increased remarkably. Although the number of vegetarians is increasing rapidly in Korea, the domestic market has not been activated. Most vegetarians are cooking or eating HMR together due to the lack of vegetarian restaurants and vegetarian menus. According to the survey, the subjects perceive meal-kit as positive as their experience with meal-kit expanded, and this positive perception and the need for vegetarian meal-kits had a positive effect on the purchase intention of the vegetarian meal-kit. This study presents the direction and potential for development of vegetarian meal kits that meet consumer needs. It will be used as a basis for the development of products and expansion of the market for vegetarian meal-kits.
To prevent the spread of disease in aquaculture, it is a need for a system to predict fish diseases while monitoring the water quality environment and the status of growing fish in real time. The existing research in predicting fish disease were image processing techniques. Recently, there have been more studies on disease prediction methods through deep learning techniques. This paper introduces the research results on how to predict diseases of Paralichthys Olivaceus with deep learning technology in aquaculture. The method enhances the performance of disease detection rates by including data augmentation and pre-processing in camera images collected from aquaculture. In this method, it is expected that early detection of disease fish will prevent fishery disasters such as mass closure of fish in aquaculture and reduce the damage of the spread of diseases to local aquaculture to prevent the decline in sales.
Objectives: The purpose of this study was to confirm the influence of commercially available carbonated water on denture resin by confirming the changes in the denture surface and adhesion of bacteria. Methods: Carbonated water available in the domestic market was used on specimens made of prosthetic resins. The top four products with respect to sales performance was deposited for 30 min, 24 h, and 48 h over the study groups and over one control group. The surface roughness was measured. Candida albicans was inoculated and cultured over these dentures at 37℃ on the study groups of 1 h, 24 h, and 48 h, and the number of colonies formed was measured. Results: As a result of comparing the surface roughness between groups by immersion time, the difference between groups was confirmed at 48 hours. The Trevi group showed a larger Rz than the Samdasoo group. As a result of comparing the surface roughness by time in each group, statistical significance was shown in the Ra value of the Seagram and the Rz value of the Chojung sparkling water (p<0.05). The Ra value of the Seagram was higher for 48 h than for 30 min, and the Rz value of the Chojung sparkling water was higher at 48 h than at 30 min (p<0.05). Candida albicans concentration increased over the course of immersion. Conclusions: It was confirmed that longer the specimen of the denture resin was immersed in carbonated water, more the surface roughness was affected and higher the number of attached bacteria.
Research on what factors affect the success of the movie market is very important for reducing risks in related industries and developing the movie industry. In this study, in order to find out the degree of correlation of independent variables that affect movie performance, a survey was conducted on film experts using the AHP method and the importance of each measurement factor was evaluated. In addition, we hypothesized that factors derived from big data related to search portals and SNS will affect the success of movies due to the increase in the spread and use of smart phones. And a prediction model that reflects both the expert survey information and big data mentioned above was proposed. In order to check the accuracy of the prediction of the proposed model, it was confirmed that it was improved (10.5%) compared to the existing model as a result of verification with real data.Therefore, it is judged that the proposed model will be helpful in decision-making of film production companies and distributors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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