One of the critical issues in the management of manufacturing companies is the efficient process of planning and operating service resources such as human, parts, and facilities, and it begins with the accurate service demand forecasting. In this research, service and sales data from the LCD monitor manufacturer is considered for an empirical study on Product Life Cycle (PLC) based service demand forecasting. The proposed PLC forecasting approach consists of four steps : understanding the basic statistics of data, clustering models using a self-organizing map, developing respective forecasting models for each segment, comparing the accuracy performance. Empirical experiments show that the PLC approach outperformed the traditional approaches in terms of root mean square error and mean absolute percentage error.
The complex interactions of climate, topography, geology, biota and hwnan activities result in the land cover patterns, which are impacted by natural disturbances such as fire, earthquake and flood. Natural disturbances disrupt ecosystem communities and change the physical environment, thereby generating a new landscape. Community ecologists believe that disturbance is critical in determining how diverse ecological systems function. Fires were once a major agent of disturbance in the North American tall grass prairies, African savannas, and Australian bush. The major focus of this research was to develop stochastic model of spatial process of disturbance or spatial events and simulate the process based on the developed model and it was applied to the fire arrival process in the Great Victoria Desert of Australia, where wildfires generate a mosaic of patches of habitat at various stages of post-fire succession. For this research, Landsat Multi-Spectral Scanner(MSS) data covering the period from 1972 to 1994 were utilized. Fire arrival process is characterized as a spatial point pattern irregularly distributed within a region of space. Here, nonhomogeneous planar Poisson process is proposed as a model for the fire arrival process and rejection sampling thinning the homogeneous Poisson process is used for its simulation.
The purpose of this study is to investigate factors related to use-diffusion of Nscreen service as well as consumers' lifestyle and media usage of Nscreen service, which is fundamentally changing both the competitive landscape for business and the daily lives of consumers. The data of 1,524 consumers used in this study were drawn from the first Korea Media Panel Study in 2012 of Korea Information Society Development Institute. This study categorized adopters depending on the usage rate of contents and the variety of media platforms they used. Consumers using various media platforms enjoyed more categories of contents provided by Nscreen services. The variety of media platforms was useful in grouping users to explain the difference between the groups in terms of lifestyle activities. Based on the factor analysis and cluster analysis based on the consumers' lifestyle to find out different characteristics of each clusters, the result elicited some implications.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.2
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pp.17-26
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2015
River corridors facilitate dispersal and movement and prevent local extinction of species. As a result of stream restoration projects, which include installation of waterfront and flood control structures, the number of animals, which rely on river corridor, is decreasing. For the study, factors affecting fish assembly were extracted by a species distribution model with the fish data collected from the Seom River in Hoengseong County and City of Wonju, Ganwon Province, Korea between March to October 2013. The riparian connectivity was assessed using species richness and rarity. According to result of the field survey, there were 38 species and 7,061 individuals for fish. The analysis suggests the following. Firstly, factors affecting fish richness in species distribution model results are shown to be velocity, riffle, riparian width, and water width. The accuracy of the model proves to be suitable with the correlation coefficient of 0.83 and MAPE of 19.2%. Secondly, the low rarity area is shown to be straight streams in Jeon river near to Hongseong County and the high rarity area to be streams with large width, existing alluvial area at channel junction between Jeon river and Seom river. Thirdly, according to connectivity results, areas where weirs are installed or riparian buffer area is removed showed low connectivity. The areas where farmland near riparian and forest areas showed high connectivity. The results of this study can be utilized to improve current facilities and enhance connectivity as a restoration guide.
The purpose of the present study is to analyze how and to what degree multinational companies organize and operate their supply chains in accordance with the strategic resource of knowledge in their multinational management, and what kind of influence knowledge oriented global supply chain management has on the management performance of multinational corporations. For this purpose, the current research proposed a measurement model to provide specific shape to the concept of knowledge oriented global supply chain management by adopting the knowledge creation process proposed by Nonaka (1994), and conducted an empirical analysis of what kind of impact the knowledge management system and the knowledge creation process of companies have on the performance of their global supply chain management. The result of the empirical analysis of 113 multinational companies verified the validity and reliability of the measurement model proposed in this study. In addition, the comparative study of the sampled companies by grouping them according to the level of knowledge orientation in global supply chain management indicated that the enterprises that effectively manage the knowledge created within the global supply chain presented overall superiority on the performance of global supply chain management.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.39
no.4
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pp.73-90
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2023
This research examines the impact of robotics integration on job dynamics in the U.S. manufacturing sector, adding to the critical dialogue on technological evolution and the future of jobs. Anchored in the task-model framework, the study hypothesizes that robotic integration exerts differential influences on diverse occupational clusters, each identified by their unique task-specific attributes. An in-depth examination was undertaken to elucidate the interplay between robotic integration and the occupation clusters. Employing a multilevel growth curve model, our empirical investigation tracked employment dynamics from 2012 to 2022 across 52 U.S. regions, covering 307 manufacturing occupations. The findings suggest a pronounced job decline within occupations necessitating manual dexterity. Nonetheless, the evidence does not conclusively support that the extent of robotics integration exacerbates this trend. These findings imply that the employment shifts in the U.S. manufacturing sector are predominantly driven by long-standing trends of deindustrialization and functional specialization, rather than by the recent diffusion of robotic technologies.
Latent Class model has been considered recently by many researchers and practitioners as a tool for identifying heterogeneous segments or groups in a population, and grouping objects into the segments. In this paper we consider data on prostate cancer patients from Korean National Cancer Institute and propose a method for grouping prostate cancer patients by using latent class Poisson model. A Bayesian approach equipped with a Markov chain Monte Carlo method is used to overcome the limit of classical likelihood approaches. Advantages of the proposed Bayesian method are easy estimation of parameters with their standard errors, segmentation of objects into groups, and provision of uncertainty measures for the segmentation. In addition, we provide a method to determine an appropriate number of segments for the given data so that the method automatically chooses the number of segments and partitions objects into heterogeneous segments.
The interest in rainfall observation and forecasting using remote sensing method like RADAR (Radio Detection and Ranging) and satellite image is increased according to increased damage by rapid weather change like regional torrential rain and flash flood. In this study, the basin runoff was calculated using adaptive neuro-fuzzy technique, one of the data driven model and MAPLE (McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) forecasted precipitation data as one of the input variables. The flood estimation method using neuro-fuzzy technique and RADAR forecasted precipitation data was evaluated. Six rainfall events occurred at flood season in 2010 and 2011 in Chungju Reservoir basin were used for the input data. The flood estimation results according to the rainfall data used as training, checking and testing data in the model setup process were compared. The 15 models were composed of combination of the input variables and the results according to change of clustering methods were compared and analysed. From this study was that using the relatively larger clustering radius and the biggest flood ever happened for training data showed the better flood estimation. The model using MAPLE forecasted precipitation data showed relatively better result at inflow estimation Chungju Reservoir.
This study examines the asymmetric volatility in the Korean bond market and stock market by using the KTB Prime Index and KOSPI. Because accurate estimation and forecasting of volatility is essential before investing assets, it is important to understand the asymmetric response of volatility in bond market. Therefore I investigate the existence of asymmetric volatility in Korean bond market unlike the previous studies which mainly focused on stock returns. The main results of the empirical analysis with GARCH and GJR-GARCH model are as follow. At first, it exists the asymmetric volatility on KOSPI returns like the previous studies. Also, I find that the GJR-GARCH is more suitable one than GARCH model for forecasting volatility. Second, it does not exist the asymmetric volatility on KTB Prime Index returns. This result is showed by that using the GARCH model for forecasting volatility in bond market is sufficient.
The purpose of this study was to verify the relationship of laptop purchasing behaviors based of Theory of Planned Behavior. The data collected from the 240 experience to that who used laptop computer, but was analyzed. With the collected data, factor analysis, K-Means analysis, correlation analysis, crosstabs analysis, and structural equation model analysis was performed by SPSSWIN 15.0 and AMOS 7.0. Factor and cluster analyses were used to segment the sample into four clusters. After analyzing the results, various relationships between attitudes, subjective norms, perceived behavioral control, behavioral intention were determined for the different groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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