This study aims to shed light on the new insights on the cross-buying intentions in the banking industry and suggests an integrated model of the cross-buying intentions. Recently with globalization in the financial sector, financial companies are trying to retain current customers and attract new one by developing various financial products. In South Korea, this trend is especially apparent in the banking sector. Cross-selling of various financial products such as beneficiary certificates, bankasurance and etc. is becoming more important in retaining competitive advantage in Korean banking industry. However, there are few studies which are trying to find out the factors affecting cross-buying intentions and explain their interrelationships comprehensively. Based upon the previous studies, this study finds out the factors affecting cross-buying intentions and classifies them into two dimensions: affective and instrumental. Affective dimension includes trust, satisfaction and commitment. Instrumental dimension includes the factors such as geological convenience, one-stop convenience, professionality, and direct mail. The results from this study are as follow. All the factors in the affective dimension(trust, satisfaction and commitment) have significant impacts on cross-buying intentions. Also all the factors in the instrumental dimension(geological convenience, one-stop convenience, professionality, and DM) significantly affect cross-buying intentions. Some implications of this dissertation are as follow; First, this study identifies the antecedents of cross-buying intentions comprehensively. Second, this paper provides practical guidelines for the banks attempting to intensify cross-selling activities. Third, banks need to develop sophisticated plans which can consolidate the emotional ties with customers through positive service experiences as the affective dimension is important in influencing cross-buying intentions. Finally, regarding the instrumental dimesnion, the implications are: 1) Developing various new financial products in addition to traditional product such as deposits and installment savings for improving customer convenience, 2) Enhancing the professionality of employees by strengthening education programs on numbers of financial products, 3) Increasing cross-buying intentions through the DM.
Kim, D.E.;Lee, W.Y.;Kang, D.H.;Kang, I.C.;Hong, S.J.;Woo, Y.H.
Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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v.18
no.1
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pp.101-112
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2016
Monitoring and control of the greenhouse environment play a decisive role in greenhouse crop production processes. The network system for greenhouse control was developed by using recent technologies of networking and wireless communications. In this paper, a remote monitoring and control system for greenhouse using a smartphone and a computer with internet has been developed. The system provides real-time remote greenhouse integrated management service which collects greenhouse environment information and controls greenhouse facilities based on sensors and equipments network. Graphical user interface for an integrated management system was designed with bases on the HMI and the experimental results showed that a sensor data and device status were collected by integrated management in real-time. Because the sensor data and device status can be displayed on a web page, transmitted using the server program to remote computer and mobile smartphone at the same time. The monitored-data can be downloaded, analyzed and saved from server program in real-time via mobile phone or internet at a remote place. Performance test results of the greenhouse control system has confirmed that all work successfully in accordance with the operating conditions. And data collections and display conditions, event actions, crops and equipments monitoring showed reliable results.
Container volume is a very important factor in accurate evaluation of port performance, and accurate prediction of effective port development and operation strategies is essential. However, it is difficult to improve the accuracy of container volume prediction due to rapid changes in the marine industry. To solve this problem, it is necessary to analyze the impact on port performance using the Internet of Things (IoT) and apply it to improve the competitiveness and efficiency of Busan Port. Therefore, this study aims to develop a prediction model for predicting the future container volume of Busan Port, and through this, focuses on improving port productivity and making improved decision-making by port management agencies. In order to predict port container volume, this study introduced the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) technique of a machine learning model. XGBoost stands out of its higher accuracy, faster learning and prediction than other algorithms, preventing overfitting, along with providing Feature Importance. Especially, XGBoost can be used directly for regression predictive modelling, which helps improve the accuracy of the volume prediction model presented in previous studies. Through this, this study can accurately and reliably predict container volume by the proposed method with a 4.3% MAPE (Mean absolute percentage error) value, highlighting its high forecasting accuracy. It is believed that the accuracy of Busan container volume can be increased through the methodology presented in this study.
Through inductive content analysis, this study sought to examine the crisis experienced by the institution, the quality of service, and the distrust of the system and institution based on the experience of distrust in the home-visiting care service of bbeneficiary and guardians. FGI was conducted on five managers of institutions that provide home-visiting care services. As a result, the central phenomenon was found: deterioration of service quality, distrust of systems and institutions, and difficulties in opera-ting long-term care institutions. In order to improve the quality of home-visited care services and build trust in care workers and institutions, first, home-based associations or operating corporations should develop new education program plans and manuals to strengthen the capabilities of care workers and social workers. Second, the NHIS's monitoring system and the professional management system of care workers should be established. Third, it is necessary to improve awareness of the role, expertise, and rights of care workers, and fourth, improvement measures are required to reduce the turnover rate of care workers, which is the cause of the deterioration of the quality of long-term care services.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.10
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pp.1-8
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2023
If there is a defect in the wheel bearing, which is a major part of the car, it can cause problems such as traffic accidents. In order to solve this problem, big data is collected and monitoring is conducted to provide early information on the presence or absence of wheel bearing failure and type of failure through predictive diagnosis and management technology. System development is needed. In this paper, to implement such an intelligent wheel hub bearing maintenance system, we develop an embedded system equipped with sensors for monitoring reliability and soundness and algorithms for predictive diagnosis. The algorithm used acquires vibration signals from acceleration sensors installed in wheel bearings and can predict and diagnose failures through big data technology through signal processing techniques, fault frequency analysis, and health characteristic parameter definition. The implemented algorithm applies a stable signal extraction algorithm that can minimize vibration frequency components and maximize vibration components occurring in wheel bearings. In noise removal using a filter, an artificial intelligence-based soundness extraction algorithm is applied, and FFT is applied. The fault frequency was analyzed and the fault was diagnosed by extracting fault characteristic factors. The performance target of this system was over 12,800 ODR, and the target was met through test results.
Young Nae Choi;Yoon ho Shin;Hwangeui Cho;Jung Bok Kim
Journal of Food Hygiene and Safety
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v.38
no.6
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pp.420-429
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2023
GC-MS/MS using liquid-liquid extraction (LLE) and C18 cartridges was used to identify and quantify levels of chlorpyrifos, chlorpyrifos-methyl, cypermethrin, deltamethrin and permethrin in bulk raw milk. A calibration curve spanning 10 ng/mL to 200 ng/mL was obtained with a satisfactory correlation coefficient of 0.99. The limits of detection (LOD) and limits of quantitation (LOQ) for chlorpyrifos, chlorpyrifos-methyl, cypermethrin, deltamethrin, and permethrin in the matrix ranged from 0.06 to 1.81 ng/mL and 0.19 to 6.04 ng/mL, respectively. The recoveries of 5 pesticides from spiked samples at 37.5-125 ng/mL ranged from 86.1 to 102.1%. The measurement of uncertainty of the GC-MS/MS method for these five pesticides was developed based on the analytical process and quantification. An analysis method that is easier and faster than the method specified in the Korean food standards codes for analyzing these five pesticides in raw material milk was developed. Moreover, the analytical method for chlorpyrifos, chlorpyrifos-methyl, cypermethrin, deltamethrin, and permethrin in bulk raw milk by GC-MS/MS was established.
Jinhwan Kim;Yong Baek;Jong-Hyun Lee;Gyuphil Lee;Woo-Seok Kim
The Journal of Engineering Geology
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v.33
no.4
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pp.531-541
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2023
The most important thing in the 4th industry, AI era, and smart construction era is digital data. Basic data in the civil engineering field begins with ground investigation. The Ministry of Land, Infrastructure and Transport operates the Geotechnical Information Database Center to manage ground survey data, including drilling but the focus is on data distribution. This study seeks to devise a plan for long-term use of the results of drilling investigation conducted for the design and construction of various construction projects. For this purpose, a pilot area was set up and a 'geotechnical design parameters digital map' was created using some geotechnical design parameters from the drilling investigation data. Using the developed algorithm, a digital map of friction angle and permeability coefficient for the hard rock stratum in the pilot area was created. Geotechnical design parameters digital map can identify the overall condition of the ground, but reliability needs to be improved due to the lack of initial data input. Through additional research, it will be possible to produce a more complete geotechnical design parameters digital map.
Due to the Fourth Industrial Revolution, innovation in various technologies such as artificial intelligence (AI), big data (Big Data), and cloud (Cloud) is accelerating, and data is considered an important asset. With the innovation of these technologies, various efforts are being made to lead technological innovation in the field of defense science and technology. In Korea, the government also announced the "Defense Innovation 4.0 Plan," which consists of five key points and 16 tasks to foster advanced science and technology forces in March 2023. The plan also includes the establishment of a Condition-Based Maintenance system (CBM+) to improve the operability and availability of weapons systems and reduce defense costs. Condition Based Maintenance (CBM) aims to secure the reliability and availability of the weapon system and analyze changes in equipment's state information to identify them as signs of failure and defects, and CBM+ is a concept that adds Remaining Useful Life prediction technology to the existing CBM concept [1]. In order to establish a CBM+ system for the weapon system, sensors are installed and sensor data are required to obtain condition information of the weapon system. In this paper, we propose a sensor data metadata schema to efficiently and effectively manage sensor data collected from sensors installed in various weapons systems.
This study conducted a digital forensic analysis of Signal and Telegram, two secure messengers widely used in the Android environment. As mobile messengers currently play an important role in daily life, data management and security within these apps have become very important issues. Signal and Telegram, among others, are secure messengers that are highly reliable among users, and they safely protect users' personal information based on encryption technology. However, much research is still needed on how to analyze these encrypted data. In order to solve these problems, in this study, an in-depth analysis was conducted on the message encryption of Signal and Telegram and the database structure and encryption method in Android devices. In the case of Signal, we were able to successfully decrypt encrypted messages that are difficult to access from the outside due to complex algorithms and confirm the contents. In addition, the database structure of the two messenger apps was analyzed in detail and the information was organized into a folder structure and file format that could be used at any time. It is expected that more accurate and detailed digital forensic analysis will be possible in the future by applying more advanced technology and methodology based on the analyzed information. It is expected that this research will help increase understanding of secure messengers such as Signal and Telegram, which will open up possibilities for use in various aspects such as personal information protection and crime prevention.
This study examines Korean representation of the biotechnology and psychological factors which can influence lay people's perception and attitude about biotechnology. Korean college students(N=433) and lay adults(N=90) whom had college education participated in the study. Participants of the study 1 were asked to list words which comes to mind when associate with the biotechnology in broad sense, and several specific applications in health, medicines, agriculture and research. Participants of the study 2 were asked to list possible benefits and costs of biotechnology and their specific applications. In study 3, Participants responded the questionnaires about perceptions and attitudes of biotechnology. Korean people associated the biotechnology with its costs or risks and benefits. Korean college students mainly got the informations of the biotechnology from TV, newspapers, or internet. They trusted the scientist group and NGO group on their judgements about the assessment of risk and benefit of the biotechnology. College students showed the positive attitude with the applications in medicines and negative attitude with the applications in agriculture and public using of individual's genetic information. The radicalism, sensitivity in behavioral activation system, and trust/cynicism were to be found as a significant influencing factor for interest/knowledge and behavioral intention in related with biotechnology. Finally, more extensive knowledge of biotechnology did not lead to greater acceptance of it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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