Customer Relationship Management (CRM) is a corporate marketing strategy maintaining and managing customers. And with CRM companies maximize the customer's value through a series of processes of new customer retention, VIP customer retention, customer value increase, potential customer activation, and customers for lifetime by collecting the customer information and taking advantage of it effectively. In particular, as the competitive environment is changing rapidly and getting more intense, maintaining the customer retention through customer churn management becomes more important in order to increase the customer value for maximizing the company's profit and to build up the relationship with customers. For example, the financial industry has managed the customer churn with the concept of customer segmentation. Recently the customer retention and churn management is becoming increasingly important in all business fields as well as financial industry since the companies expect the effect of preventing the customer churn by identifying characteristics of customers. However, despite the increasing interest and importance of the management of the customer churn, not many of studies are systematically executed by analyzing the data of customer churn. In this study we analyze the actual data of CRM activities for the customer retention, specifically the data of TV home-shopping. By doing so, we hope to identify the differences of demographic attributes and transaction specific characteristics in consumer behaviors between the churning customer and the retained customers. In addition, we try to find out the variables which can impact the churning of the customers and to predict the churn rate of individual customer through our proposed model of customer churn. In the end, based on our findings we suggest the possible marketing strategies for TV home-shopping companies.
Purpose: The purpose of this study was to review the outcomes of a series of studies on tissue regeneration conducted in multiple institutions including the Department of Periodontology, College of Dentistry, Yonsei University. Materials and Methods: Studies were performed divided into the following three subjects; 1) Development of three-dimensional nano-hydroxyapatite (n-HA) scaffold for facilitating drug release and cell adhesion. 2) Synergistic effects of bone marrow-derived mesenchymal stem cells (BMMSC) application simultaneously with platelet-rich plasma (PRP) on HA scaffolds. 3) The efficacy of silk scaffolds coated with n-HA. Also, all results were analyzed by subjects. Results: Hollow hydroxyapatite spherical granules were found to be a useful tool for the drug release and avidin-biotin binding system for cell attachment. Also, BMMSC simultaneously with PRP applied in an animal bone defect model was seen to be more synergistic than in the control group. But, the efficacy of periodontal ligament cells and dental pulp cells with silk scaffolds could not be confirmed in the initial phase of bone healing. Conclusion: The ideal combination of three elements of tissue engineering-scaffolds, cells and signaling molecules could be substantiated due to further investigations with the potentials and limitations of the suggested list of studies.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.7
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pp.760-769
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2023
A numerical simulations were performed to investigate the storm surge during the passage of Typhoon Maemi on the coast of Busan. The typhoon landed on the southern coasts of Korean Peninsula at 21:00, September 12, 2003 with a central pressure of 950 hPa, and the typhoon resulted on the worst coastal disaster on the coast of Busan in the last decades. Observed storm surges at Busan, Yeosu, Tongyoung, Masan, Jeju and Seogwipo harbors during the passage of the typhoon were compared with the computed data. The simulated storm surge time series were in good agreement with the observations. The simulated peak storm surges were estimated to be 230 cm at Masan harbor, 200 cm at Yeosu harbor and Tongyoung harbor, and 75 cm at Busan harbor. The computed storm surges along the east coast of Busan measure 52 to 55 cm, exhibiting a gradual reduction in surge height as one moves further from the coast of Busan. Therefore, coastal inundation due to the storm surge in the semi-enclosed bay can induce great disasters, and the simulated results can be used as the important data to reduce the impact of a typhoon-induced coastal disaster in the future.
This study suggested a citizen science based model to enhance the efficacy of the managing invasive alien plants and examined whose applicability in 3 Wetland Protected Areas (Jangrok of Gwangju metropolitan city, Madongho of Goseong in South Gyeongsang Province, and Ungok of Gochang in North Jeolla Province). The process consists of (a) collecting citizen scientist including local residents of 3 protected areas and piling up information on the 4 species of invasive alien plants (Sicyos angulatus L., Solanum carolinense L., Ambrosia artemisiifolia L. and Solidago altissima L) in a information platform Ecological Information Bank (EcoBank) from September 18th to October 31th, (b) constructing distribution map containing the location and density (3 phases: individual-population-community) of target plants, (c) providing distribution map to Environment Agency and local government who is principal agent of managing invasive alien plants in 3 protected areas, and from whom (d) surveying applications of the distribution map and opinion for future supplement. As a result, citizen science based monitoring should be continued to complement the nationwide information for the field management of invasive alien plants with the expansion of target species (total 17 plants species that Ministry of Environment in South Korea designated) and period of monitoring in a year to increase the usability of surveyed information from citizen science. In the long run, effectiveness of the management of invasive alien species applied by citizen science should be reviewed including efficacy of field management process from citizen's participating in elimination project of invasive alien plants and time series distribution followed by the management of the species.
On August 3, 2023, a brutal incident of unprovoked violence, termed as "Abnormal motivated crime," occurred in a multi-use facility, where retail and transportation facilities converge, near Seohyeon Station. The assailant drove onto the sidewalk, hitting pedestrians, and then entered a department store where a knife rampage ensued, resulting in a total of 14 victims. In the aftermath of this incident, numerous murder threats were posted on social media, causing widespread anxiety among the public. This fear was further exacerbated by the emergence of a "Terrorless.01ab.net" service. Purpose: This research aims to explore necessary institutional improvements for private security personnel who protect customers and employees in multi-use facilities, to enable them to perform their duties more effectively. Method: To assess the risk of Abnormal motivated crime, a time series analysis using the ARIMA model was conducted to analyze the domestic trends of such crimes. Additionally, Result: the study presents suggestions for improvements in the domestic security service law and emergency manuals for multi-use facilities. Conclusion: This is informed by a legal analysis of the indemnity rights for weapon use by private security guards abroad and their operational authority beyond weapon usage.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.229-235
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2023
This study was to examine the role for children's prosocial behavior in terms of maternal parenting behavior, smart-media addiction and ADHD-related behaviors. The study sample was 537 children who had participated in the tenth wave of the Panel Study on Korean Children. The data were analyzed for descriptive statistics, correlation, and serial multiple mediation analysis. The results of this study are as follows. First, it was found that the direct effect of maternal parenting behavior on children's prosocial behavior was not significant. Second, in the relationship between the maternal parenting behavior and the children's prosocial behavior, the mediating effects of smart-media addiction and ADHD-related behaviors were significant, respectively. Third, in the effect of maternal parenting behavior on children's prosocial behavior, it was found that smart-media addiction and ADHD-related behaviors mediate it in series. These results provide to a better understanding of the process between maternal parenting behavior to children's prosocial behavior and especially emphasize the importance of smart-media addiction and ADHD-related behaviors.
Aging and damaged underground utilities cause cavity and ground subsidence under roads, which can cause economic losses and risk user safety. This study used infrared cameras to assess the thermal characteristics of such cavities and evaluate their reliability using a CNN algorithm. PVC pipes were embedded at various depths in a test site measuring 400 cm × 50 cm × 40 cm. Concrete blocks were used to simulate road surfaces, and measurements were taken from 4 PM to noon the following day. The initial temperatures measured by the infrared camera were 43.7℃, 43.8℃, and 41.9℃, reflecting atmospheric temperature changes during the measurement period. The RP algorithm generates images in four resolutions, i.e., 10,000 × 10,000, 2,000 × 2,000, 1,000 × 1,000, and 100 × 100 pixels. The accuracy of the CNN model using RP images as input was 99%, 97%, 98%, and 96%, respectively. These results represent a considerable improvement over the 73% accuracy obtained using time-series images, with an improvement greater than 20% when using the RP algorithm-based inputs.
Kim Jin-Sam;Kim Kang-Joo;Hahn Chan;Hwang Gab-Soo;Park Sung-Min;Lee Sang-Ho;Oh Chang-Whan;Park Eun-Gyu
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.11
no.2
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pp.82-91
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2006
We investigated the possibility of using effluents from a municipal sewage treatment plant (STP) as tracers a tracer for hydrologic studies of rivers. The possibility was checked in a 12-km long reach downstream of Jeonju Municipal Sewage Treatment Plant (JSTP). Time-series monitoring of the water chemistry reveals that chemical compositions of the effluent from the JSTP are fluctuating within a relatively wide range during the sampling period. In addition, the signals from the plant were observed at the downstream stations consecutively with increasing time lags, especially in concentrations of the conservative chemical parameters (concentrations f3r chloride and sulfate, total concentration of major cations, and electric conductivity). Based on this observation, we could estimate the stream flow (Q), velocity (v), and dispersion coefficient (D). A 1-D nonreactive solute-transport model with automated optimization schemes was used for this study. The values of Q, v, and D estimated from this study varied from 6.4 to $9.0m^3/sec$ (at the downstream end of the reach), from 0.06 to 0.10 m/sec, and from 0.7 to $6.4m^2/sec$, respectively. The results show that the effluent from a large-scaled municipal STP frequently provides good, multiple natural tracers far hydrologic studies.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.18
no.6
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pp.201-214
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2023
This study attempted to analyze the impact of individual entrepreneurial capabilities on entrepreneurial intention targeting small and medium-sized business employees, and sought to confirm the mediating effect of entrepreneurial efficacy and entrepreneurial mentoring between entrepreneurial capabilities and entrepreneurial intention. The sub-variables of entrepreneurship competency were analyzed separately into creativity, problem solving, communication, and marketing. 368 questionnaires collected from employees at small and medium-sized manufacturing companies located across the country were used for empirical analysis. A parallel dual mediation model with no causal relationship between parameters was used for empirical analysis using SPSS v26.0 and PROCESS macro v4.2. As a result of the analysis, first, among the start-up competencies, creativity, communication, and marketing were confirmed to have a significant positive (+) effect on start-up efficacy. Second, among the start-up competencies, creativity, communication, and marketing were tested to have a significant positive influence on start-up mentoring. Third, both startup efficacy and startup mentoring were found to have a significant positive influence on startup intention. Fourth, among start-up capabilities, creativity and marketing were confirmed to have a significant positive (+) effect on start-up intention. Fifth, startup efficacy and startup mentoring were found to have a mediating effect on startup intention except for problem solving among startup competencies. As a result, it was confirmed that in order to strengthen the intention to start a business among small and medium-sized business employees, start-up efficacy and start-up mentoring are important factors, and that marketing and creativity have an important influence among individual start-up capabilities, so education and prior preparation for these are necessary. As follow-up research, it will be necessary to apply multivariate models, analyze time series data, research considering external environmental factors, and test the difference between start-up capabilities and performance considering detailed population characteristics.
In the era of big data, the field of artificial intelligence is showing remarkable growth, and in particular, the image classification learning methods by deep learning are becoming an important area. Various studies have been actively conducted to further improve the performance of CNNs, which have been widely used in image classification, among which a representative method is the Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) algorithm. The CRNN algorithm consists of a combination of CNN for image classification and RNNs for recognizing time series elements. However, since the inputs used in the RNN area of CRNN are the flatten values extracted by applying the convolution and pooling technique to the image, pixel values in the same phase in the image appear in different order. And this makes it difficult to properly learn the sequence of arrangements in the image intended by the RNN. Therefore, this study aims to improve image classification performance by proposing a novel hybrid method of CNN and RNN applying the concepts of encoder and decoder. In this study, the effectiveness of the new hybrid method was verified through various experiments. This study has academic implications in that it broadens the applicability of encoder and decoder concepts, and the proposed method has advantages in terms of model learning time and infrastructure construction costs as it does not significantly increase complexity compared to conventional hybrid methods. In addition, this study has practical implications in that it presents the possibility of improving the quality of services provided in various fields that require accurate image classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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