The shared economy has been growing rapidly in recent years, creating an innovative economic paradigm based on the growing interest in sustainable development in the environmental aspect, the development of ICT technology, and the spread of mobile, Internet and smart environments. The purpose of this study is to investigate the factors influencing of the shared economy on the intention of domestic consumers using shared economy services. Also we would like to find out if personal orientation on sustainable development actually have a valid impact on perceived values and intentions of using Shared Economy services. The result of the study shows that the factors affecting the intention to use Shared Economy service were perceived usefulness, subjective norm, perceived risk, and sustainable orientation which are characteristics of Shared Economy service. In addition the result of the indirect effect study Find that the individual felt the emotional value through the perceived usefulness and have the greatest influence on intention to use. Therefore, it implies that the marketing strategy of the Shared Economy service should take into consideration the elements that can feel emotional value through usability. In the future, We research on domestic success and failure cases of Shared Economy services and robust verification of influential factors could be continue.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.5
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pp.352-362
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2019
The study investigates one of the long-standing, but still controversial issues in modern finance from the international and domestic perspectives. That is, financial components and differences on corporate profitability are identified and compared under the primary hypotheses. Empirical research settings include the sample data as KOSPI-listed chaebol firms, time reference covering the post-era of the global financial turmoil and two differently defined profitability indices measured by the market- and the book-value bases. A majority of total 7 explanatory variables except firm size and leverage ratio reveal their statistically significant power to explain profitability indices for the chaebol firms in the first hypothesis. The results are generally compatible with those obtained from their counterparts of non-chaebol firms. In the second hypothesis applying multinomial logistic model, the chaebol firms are classified into three groups according to the level of profitability. It is then confirmed that variables to represent the market-valued debt ratio, business risk and growth potential are financially discriminating factors among the three groups. The study may provide a new vision to identify financial factors of corporate profitability for Korean chaebol firms after the global financial crisis, which can enhance the benefits of interested parties at the government or corporate level in a virtuous cycle.
In the era of the 4th industrial revolution, smart factories have received great attention, where production and manufacturing technology and ICT converge. With the development of IoT technology and big data, automation of production systems has become possible. In the advanced manufacturing industry, production systems are subject to unscheduled performance degradation and downtime, and there is a demand to reduce safety risks by detecting and reparing potential errors as soon as possible. This study designs a model based on supervised and unsupervised learning for detecting anomalies. The accuracy of XGBoost, LightGBM, and CNN models was compared as a supervised learning analysis method. Through the evaluation index based on the confusion matrix, it was confirmed that LightGBM is most predictive (97%). In addition, as an unsupervised learning analysis method, MD, AE, and LSTM-AE models were constructed. Comparing three unsupervised learning analysis methods, the LSTM-AE model detected 75% of anomalies and showed the best performance. This study aims to contribute to the advancement of the smart factory by combining supervised and unsupervised learning techniques to accurately diagnose equipment failures and predict when abnormal situations occur, thereby laying the foundation for preemptive responses to abnormal situations. do.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.279-290
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2021
This study evaluated the economic feasibility of facility farms according to the introduction of the ultra-high density pot cultivation (UHDPC) for mango. The basic model was selected as a representative farmhouse case in the Jeonnam region, and seven scenarios for conventional crops were tested. The economic feasibility of crop switching was analyzed through partial budget analysis (PBA). The PBA analysis results were supplemented by adding a sensitivity analysis and a break-even point (BEP) analysis. As a result of the analyses, it was found that crop conversion was economical because the increase in the profit coefficient was greater than the increase in the loss coefficient due to the introduction of mango for all conventional crops. The economics of introducing mango was more sensitive to changes in gross income than to changes in cost items. The results show the detailed conditions of crop selection according to the conditions and preferences of individual farms by presenting the direction of increase and decrease by budget item and information on the amount of increase or decrease. In particular, the BEP analysis result, which is about half of the farms case, is significant in that it presents the minimum target value according to production and market risks.
Bitcoin, a representative cryptocurrency, is receiving a lot of attention around the world, and the price of Bitcoin shows high volatility. High volatility is a risk factor for investors and causes social problems caused by reckless investment. Since the price of Bitcoin responds quickly to changes in the world environment, we propose to predict the price volatility of Bitcoin by utilizing news information that provides a variety of information in real-time. In other words, positive news stimulates investor sentiment and negative news weakens investor sentiment. Therefore, in this study, sentiment information of news and deep learning were applied to predict the change in Bitcoin yield. A single predictive model of logit, artificial neural network, SVM, and LSTM was built, and an integrated model was proposed as a method to improve predictive performance. As a result of comparing the performance of the prediction model built on the historical price information and the prediction model reflecting the sentiment information of the news, it was found that the integrated model based on the sentiment information of the news was the best. This study will be able to prevent reckless investment and provide useful information to investors to make wise investments through a predictive model.
The information security disclosure system (ISDS) has been implemented since 2016 to ensure the protection of stakeholders and the right to know, and to promote voluntary investment in information protection by companies. Regarding the information security disclosure system, there have been studies that urge the implementation of the system, but studies that analyze the contents disclosed after the implementation of the system or suggest improvement directions are few. In this study, the contents of the information security disclosure system that had been announced on the information security industry promotion portal until 2019 were analyzed, the current status was summarized, and the direction of system improvement was suggested. In some cases, companies that disclosed information through the disclosure system increased the number of personnel in charge and obtained certifications related to information security, but did not find any effect on the increase/decrease in investment. The current disclosure system has not been activated because it has difficulty in giving individual companies incentives to disclose. Thus, this study suggests the inclusion of ISDS to information security management system (ISMS), which is currently mandatory for certain companies. In the current disclosure system, it is difficult for the company's stakeholders or customers to check the contents of the disclosure. As a way to do this, a method of including in the contents of the personal information processing policy or the notification of the use of personal information was suggested.
The concepts of entrepreneurship are very various. So many researchers are confused or not sure of the concepts of entrepreneurship. Likewise, the concept of entrepreneur are very various, and confused of the concepts of entrepreneur. This study try to set a comprehensive conceptual model of concepts of entrepreneurs. This model suggest a prototype model of entrepreneur with historical context and anthropological approach.
This study warns of the dangers of pre-marketing that is too preoccupied with raising market expectations before release at the film market level, and provides practical implications that the lower the level of mismatch of market expectations, the more ideal performance can be achieved. The level of expectation before release and satisfaction after release were measured by each movie rating, and the difference was calculated as the inconsistency of expectations. In raising expectations before the release, the expert rating among the star power, director power, expert rating, and number of screens has a significant influence. It was confirmed that the level of expectation before the release had a positive effect on the rating after the release, but had a negative effect on the level of discordance. In addition, the hypothesis that the higher the expectation level before the release, the greater the inconsistency, and the hypothesis that the higher the expectation inconsistency has a negative effect on the box office level is supported. This provides various implications for marketing carried out before or after the release of a movie to film-related practitioners for products with low involvement or emotional content such as movies.
Purposes: Prompt evaluation of routes and contact tracing are very important for epidemiological investigations of coronavirus disease 2019 (COVID-19). To ensure better adoption of contact tracing apps, it is necessary to understand users' expectations, preferences, and concerns. This study aimed to identify main reasons why people use the apps, appropriate services, and basis for voluntary app services that can improve app participation rates and data sharing. Methodology/Approach: This study conducted an online survey from November 11 to December 6, 2020, and received a total of 1,048 survey responses. This study analyzed the questionnaire survey findings of 883 respondents in areas with many confirmed cases of COVID-19. This study used a multiple regression analysis. Findings: Respondents who had experience of using related apps showed a high intention to use contact-tracing apps. Participants wished for the contact tracking apps to be provided by the government or public health centers (74%) and preferred free apps (93.88%). The factors affecting the participants' intention to use these apps were their preventive value, performance expectancy, perceived risk, facilitative ability, and effort expectancy. The results highlighted the need to ensure voluntary participation to address participants' concerns regarding privacy protection and personal information exposure. Practical Implications: The results can be used to accurately identify user needs and appropriate services and thereby improve the development of contact tracking apps. The findings provide the basis for voluntary app that can enhance app participation rates and data sharing. The results will also serve as the basis for developing trusted apps that can facilitate epidemiological investigations.
Profound changes have occurred in the archival landscape since the advent of community archives and the global spread of archival art. This trend can be seen in Korea where a noticeable growth in archival arts and local community archives can be observed. This study explores how archival arts in Korea function when they are specifically intended to play a role in local community archiving. For this purpose, we analyzed the 'Gyeonggi archive_Now (2018)' and 'Seongbuk Documenta (2016-2018)' exhibitions, which were both exemplary cases of archival arts exhibited in connection with local community archives. Based on the analysis of the Gyeonggi Archive, which was aimed at strengthening the local identity of Gyeonggi Province, as well as the analysis of Seongbuk Documenta, which focused on the loss of place that resulted from redevelopment projects in the area of Seongbuk-gu, this study identifies the multiple roles of artists in archiving work. This study also reveals the variety of archiving works that exist and illuminates the value that such initiatives have in constructing local identity and reviving a sense of place. In particular, this research shows that archival art has the potential to empower local community archives while also providing opportunities to boost artistic creation. Our research concludes by highlighting the necessity of promoting the right environment and conditions that are required for archival arts if they are to play a role not only in keeping records and memories but also in producing further knowledge and discourse in a local community.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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