The purpose of this study is to determine how the use of retailtech technology affects consumers' purchase intention. Furthermore, this study aims to investigate the mediating effects of technology usefulness and ease of use on this influence relationship and whether experiential marketing moderates consumers' purchase intention. The survey was conducted from August 1, 2023 to September 30, 2023, and a total of 257 people participated in the study. For statistical analysis, hierarchical regression analysis, three-stage mediation regression analysis, and hierarchical three-stage controlled regression analysis were conducted to test the hypothesis. The results of the study are as follows. First, it was confirmed that big data-AI utilization, mobile-SNS utilization, live commerce utilization, and IoT utilization affect purchase intention in retail technology utilization. Second, technology usefulness has a mediating effect on IoT utilization, mobile-SNS utilization, and big data-AI utilization. Third, perceived ease of use of technology mediated the effects of IoT utilization, mobile-SNS utilization, live-commerce utilization, and big data-AI utilization. Fourth, escapist experience has a moderating effect on mobile SNS utilization and live commerce utilization. Fifth, esthetic experience has a moderating effect on mobile-SNS utilization and big data-AI utilization. Through this study, we hope that the domestic distribution industry will contribute to national competitiveness by securing the competitive advantage of companies by utilizing new technologies in entering the global market.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.13
no.1
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pp.1-16
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2024
Over recent years, 6 Sigma has become a key methodology in manufacturing for quality improvement and cost reduction. However, challenges have arisen due to the difficulty in analyzing large-scale data generated by smart factories and its traditional, formal application. To address these limitations, a big data-based 6 Sigma approach has been developed, integrating the strengths of 6 Sigma and big data analysis, including statistical verification, mathematical optimization, interpretability, and machine learning. Despite its potential, the practical impact of this big data-based 6 Sigma on manufacturing processes and management performance has not been adequately verified, leading to its limited reliability and underutilization in practice. This study investigates the efficiency impact of DX SS, a big data-based 6 Sigma, on manufacturing processes, and identifies key success policies for its effective introduction and implementation in enterprises. The study highlights the importance of involving all executives and employees and researching key success policies, as demonstrated by cases where methodology implementation failed due to incorrect policies. This research aims to assist manufacturing companies in achieving successful outcomes by actively adopting and utilizing the methodologies presented.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.2
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pp.48-59
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2024
As functions that support virtualization on their own in hardware are developed, user applications having various workloads are operating efficiently in the virtualization system. SR-IOV is a virtualization support function that takes direct access to PCI devices, thus giving a high I/O performance by minimizing the need for hypervisor or operating system interventions. With SR-IOV, network I/O acceleration can be realized in virtualization systems that have relatively long I/O paths compared to bare-metal systems and frequent context switches between the user area and kernel area. To take performance advantages of SR-IOV, network resource management policies that can derive optimal network performance when SR-IOV is applied to an instance such as a virtual machine(VM) or container are being actively studied.This paper evaluates and analyzes the network performance of SR-IOV implementing I/O acceleration is compared with Virtio in terms of 1) network delay, 2) network throughput, 3) network fairness, 4) performance interference, and 5) multi-network. The contributions of this paper are as follows. First, the network I/O process of Virtio and SR-IOV was clearly explained in the virtualization system, and second, the evaluation results of the network performance of Virtio and SR-IOV were analyzed based on various performance metrics. Third, the system overhead and the possibility of optimization for the SR-IOV network in a virtualization system with high VM density were experimentally confirmed. The experimental results and analysis of the paper are expected to be referenced in the network resource management policy for virtualization systems that operate network-intensive services such as smart factories, connected cars, deep learning inference models, and crowdsourcing.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.25
no.1
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pp.42-49
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2024
In recent years, the construction industry has diligently focused on improving the quality and safety of buildings through smart technologies. However, there is a growing trend of leakage defects, especially in educational facilities, due to aging. The objective of this study is to analyze the causes of these defects in educational environments using the Fault Tree Analysis (FTA) technique and propose preventive measures based on the findings. The FTA technique is explained through a review of domestic literature, and data from the Educational Support Center from 2019 to 2021 are examined to identify major defects. The construction of the Fault Tree (FT) for leakage defects resulted in the identification of 12 basic events. Subsequently, a comprehensive understanding of the causes of leakage is achieved through FTA analysis, leading to the identification of the primary causes of defects. Leakage defects accounted for 46.8% of all reported issues in educational facilities, with roof (ceiling) leaks being the most common problem. FTA analysis revealed that poor substrate treatment was the main cause of roof (ceiling) leaks, which could be attributed to cracks in the waterproof layer, joint cracks, and microvoids in the waterproof layer. The primary achievement of this research is to provide essential data for preventing leakage defects in educational facilities and developing preventive measures through the FTA technique. These results are expected to significantly enhance the management of educational facilities and the prevention of leakage issues.
Kim, Ji Eun;Kim, Min Ji;Kim, Seok-Woo;Kim, Tae-Woong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.57
no.1
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pp.45-58
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2024
Drought risk is expected to increase as the frequency, intensity, and duration of droughts increase due to climate change. Drought risk is related to not only hydro-meteorological factors, but also water supply and demand. Recently, along with climate change, socioeconomic factors have also been recognized to increase drought risk. Therefore, it is necessary to outlook the drought risk considering various conditions for coping with future extreme droughts in a timely manner. In addition, considering various drought scenarios help reduce the uncertainty in future drought outlook. In this study, drought scenarios considering climate change scenarios, population, and water demand were created to outlook drought risk for 160 administrative districts in Korea, then new levels of drought risk were assigned based on the results of drought risk outlook to suggest drought management measures. The results showed that the drought risk will increase in the future in 2020, 2025, and 2030, compared to past. Especially the drought risk is likely twice as high in 2030 under the baseline and high scenarios. Applying the drought outlook results from this study to the new methodology for setting the risk levels shows that most regions are in Response (V) in 2020 and 2030 for baseline and high scenarios.
By actively adopting technologies from the Fourth Industrial Revolution, the port industry is trending toward new types of ports, such as automated and smart ports. However, behind the development of these ports, there is an increasing risk of cyber security incidents and threats within ports and container terminals, including information leakage through cargo handling equipment and ransomware attacks leading to disruptions in terminal operations. Despite the necessity of research to enhance cyber security within ports, there is a lack of such studies in the domestic context. This study focuses on Busan Port, a representative port in South Korea that actively incorporates technology from the Fourth Industrial Revolution, in order to discover variables for improving cyber security in container terminals. The research results categorized factors for enhancing cyber security in Busan Port's container terminals into network construction and policy support, standardization of education and personnel training, and legal and regulatory factors. Subsequently, multiple regression analysis was conducted based on these factors, leading to the identification of detailed factors for securing and enhancing safety, reliability, performance, and satisfaction in Busan Port's container terminals. The significance of this study lies in providing direction for enhancing cyber security in Busan Port's container terminals and addressing the increasing incidents of cyber security attacks within ports and container terminals.
This study originated from recognition of importance of firefighters' decision-making in fire response, coupled with existing gap in research. By utilizing Q-methodology, the study aimed to categorize firefighters' subjectivity in fire response decision-making. Through this categorization, the study sought to highlight insights into the current technological and data limitations, as well as potential directions for future R&D in the field of firefighting. The findings of the study revealed that firefighters' subjectivity could be classified into three factors: "emphasis on direct information related to rescue," "emphasis on information related to the target property," and "emphasis on information related to command and coordination." The study theoretically confirmed that the subjectivity of firefighters' decision-making in fire response is partially influenced by their experiences and job. Additionally, the study's significance lay in its approach of collecting specific decision-making factors in fire response, moving beyond general theoretical models. Furthermore, from a policy perspective, the typification of decision-making factors contributed to connecting the identified data-based administrative needs from prior studies. Insights from the study emphasized the importance of leveraging on-site experience in Korea to aid decision-making, calling for the development of equipment and data collection methods that can rapidly and accurately assess on-site conditions.
Kim, Moon-Kyu;Kim, Gyu-Yong;Pyeon, Su-Jeong;Choi, Byung-Cheol;Lee, Yae-Chan;Nam, Jeong-Soo
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.24
no.2
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pp.203-213
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2024
This study delves into the mechanical properties of fiber-reinforced cement composites(FRCC) concerning the dispersion method of multi-walled carbon nanotubes(MWCNTs). MWCNTs find utility in industrial applications, particularly in magnetic sensing and crack detection, owing to their diverse properties including heat resistance and chemical stability. However, current research endeavors are increasingly directed towards leveraging the electrical properties of MWCNTs for self-sensing and smart sensor development. Notably, achieving uniform dispersion of MWCNTs poses a challenge due to variations in researchers' skills and equipment, with excessive dispersion potentially leading to deterioration in mechanical performance. To address these challenges, this study employs ultrasonic dispersion for a defined duration along with PCE surfactant, known for its efficacy in dispersion. Test specimens of FRCC are prepared and subjected to strength, drawing, and direct tensile tests to evaluate their mechanical properties. Additionally, the influence of MWCNT dispersion efficiency on the enhancement of FRCC mechanical performance is scrutinized across different dispersion methods.
Sang-Hyeak Yoon;Yoon-Jin Choi;So-Hyun Lee;Hee-Woong Kim
Information Systems Review
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v.22
no.4
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pp.75-92
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2020
As population and generation structures change, more and more customers tend to avoid facing relation due to the development of information technology and spread of smart phones. This phenomenon consists with efficiency and immediacy, which are the consumption patterns of modern customers who are used to information technology, so offline network-oriented distribution companies actively try to switch their sales and services to untact patterns. Recently, untact services are boosted in various fields, but beauty products are not easy to be recommended through untact services due to many options depending on skin types and conditions. There have been many studies on recommendations and development of recommendation systems in the online beauty field, but most of them are the ones that develop recommendation algorithm using survey or social data. In other words, there were not enough studies that classify segments based on user information such as skin types and product preference. Therefore, this study classifies customer segments using machine learning technique K-prototypesalgorithm based on customer information and search log data of mobile application, which is one of untact services in the beauty field, based on which, untact marketing strategy is suggested. This study expands the scope of the previous literature by classifying customer segments using the machine learning technique. This study is practically meaningful in that it classifies customer segments by reflecting new consumption trend of untact service, and based on this, it suggests a specific plan that can be used in untact services of the beauty field.
Yeon-Jeong Lim;Hyeonheui Ham;Mi-Hyun Lee;Woohyung Lee;Yong Hwan Lee
Research in Plant Disease
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v.30
no.2
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pp.194-198
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2024
Pathogens of fire blight can survive for a long time on pruning tools, etc., and fire blight can be spread through agricultural implements. In particular, in Korea, pruning is frequently performed to remove flowers, immature fruits, and succulent shoots, and this farm work is known to be a major factor of the spread of fire blight. Therefore, in this study, in order to completely sterilize pathogens on pruning shears, we verified the disinfection effect of disinfectants distributed domestically and used them to identify an effective disinfection method. When disinfecting by immersion after inoculating Erwinia amylovora TS3128 on the scissor blade, 70% ethanol and 1% and 0.2% sodium hypochlorite sterilized immediately 10 sec after immersion, while 30% chlorine dioxide showed little disinfection effect. When disinfecting by spraying, 70% ethanol sterilized bacteria 1 sec after spraying, but 1% and 0.2% sodium hypochlorite disinfected bacteria after 10 and 60 sec, respectively. After cutting the naturally disease occurring branches five and 100 times, the bacteria were not hardly sterilized in immersion treatment in 70% ethanol for 30 sec but perfectly disinfected over 60 sec. Considering these results, pruning shears should be disinfected by frequently immersing them in 70% ethanol for at least 60 sec during pruning work in the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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