In a customer-based industry, customer retention is the competitiveness of a company, and improving customer retention improves the competitiveness of the company. Therefore, accurate prediction and management of potential dormant customers is paramount to increasing the competitiveness of the enterprise. In particular, there are numerous competitors in the domestic card industry, and the government is introducing an automatic closing system for dormant card management. As a result of these social changes, the card industry must focus on better predicting and managing potential dormant cards, and better predicting dormant customers is emerging as an important challenge. In this study, the Recurrent Neural Network (RNN) methodology was used to predict potential dormant customers in the card industry, and in particular, Long-Short Term Memory (LSTM) was used to efficiently learn data for a long time. In addition, to redefine the variables needed to predict dormant customers in the card industry, Unified Theory of Technology (UTAUT), an integrated technology acceptance theory, was applied to redefine and group the variables used in the model. As a result, stable model accuracy and F-1 score were obtained, and Hit-Ratio proved that models using LSTM can produce stable results compared to other algorithms. It was also found that there was no moderating effect of demographic information that could occur in UTAUT, which was pointed out in previous studies. Therefore, among variable selection models using UTAUT, dormant customer prediction models using LSTM are proven to have non-biased stable results. This study revealed that there may be academic contributions to the prediction of dormant customers using LSTM algorithms that can learn well from previously untried time series data. In addition, it is a good example to show that it is possible to respond to customers who are preemptively dormant in terms of customer management because it is predicted at a time difference with the actual dormant capture, and it is expected to contribute greatly to the industry.
Kitae Hwang;Kyung-Mi Kim;Yu-Jin Kim;Chae-Won Park;Song-Yeon Yoo;In-Hwan Jung;Jae-Moon Lee
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.3
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pp.51-57
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2023
Smart mirror is an IoT device that attaches a display and an embedded computer to the mirror and provides various information to the user along with the mirror function. This paper presents performance evaluation of the CoMirror system as an extension of the previous research in which proposed and implemented the CoMirror system that connects Smart Mirrors using a network. First, the login performance utilizing face recognition was evaluated. As result of the performance evaluation, it was concluded that the 40 face images are most suitable for face learning and only one face image is most suitable for face recognition for login. Second, as a result of evaluating the message transmission time, the average time was 0.5 seconds for text, 0.63 seconds for audio, and 2.9 seconds for images. Third, as a result of measuring a video communication performance, the average setup time for video communication was 1.8 seconds and the average video reception time was 1.9 seconds. Finally, according to the performance evaluation results, we conclude that the CoMirror system has high practicality.
Market instability offers opportunities as well as the need for careful innovation strategies and learning for a company's survival. Companies that find new opportunities decide to carry out innovation and decide on the size of their investments by considering their position in the market they are aiming for and the intensity of competition. This study was conducted to check whether obstacles to innovation face by SMEs in the manufacturing sector vary depending on the stage of corporate growth and to identify the impact of the government support system on the decision-making process on the performance of innovation. According to the analysis, there were differences in obstacles to innovation depending on the stage of corporate growth. It was found that more innovative SMEs are, more obstacles they face, and to overcome such obstacles, they try to access government support systems more. In addition, the use of a government support system eliminated obstacles to innovation, and the positive and significant effects of investing in innovation were identified. This study is meaningful in that it explicitly approached these hypotheses by applying a multistage model to the process of innovation carried out by SMEs in the manufacturing sector.
Ji, Hyo-Sang;Kim, Jae-Sung;Kim, Ri-Won;Kim, Jeong-Joon;Han, Ik-Joo;Park, Jeong-Min
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.8
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pp.327-342
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2017
In this paper, we introduce an integrated processing system of smart sensor data for IoT service which collects sensor data and efficiently processes it. Based on the technology of collecting sensor data to the development of the IoT field and sending it to the network · Based on the receiving technology, as various projects such as smart homes, autonomous running vehicles progress, the sensor data is processed and effectively An autonomous control system to utilize has been a problem. However, since the data type of the sensor for monitoring the autonomous control system varies according to the domain, a sensor data integration processing system applying the autonomous control system to various different domains is necessary. Therefore, in this paper, we introduce the Smart Sensor Data Integrated Processing System, apply it and use the window as a reference to process internal and external sensor data 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase 3 With the process of the stage, we provide and implement the automatic window opening / closing system "Smart Window" which ventilates to create a comfortable indoor environment by autonomous control system. As a result, standby information is collected and monitored, and machine learning for performing statistical analysis and better autonomous control based on the stored data is made possible.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.6
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pp.63-72
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2017
This study made of centrally actual application in general arts classes based on movie in university. Especially, I analyzed the activities of the class with 'Untouchable: 1% friendship' among 6 films. The objects of this study are 44 students of D university in Busan Metropolitan City who take 'creative fusion from movie' general arts class which opened first semester in 2016. In this study, students were able to watch movies through the creative class, which was out of the traditional classroom method, and after 15 hours of learning the quiz online, they conducted 15 weeks as a teaching method to perform tasks, presentations, experiments, and experiences in regular class time. The results of this study are as follows. 'It is a general arts class that makes movements live,' 'It is a general arts class that shows movies from various perspectives,' and 'It is a general arts class that makes me know.' This suggests that the educational medium, which is easily accessible in everyday life, and the general arts class, which is active in the space outside the framework, are perceived as stimulating curiosity and adding fun to college students.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.9
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pp.563-571
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2018
The purpose of this study is to explore the direction of multicultural mentoring class activities in order to promote the professional growth and critical reflection of student mentors who are undergraduate students from a variety of major. For this purpose, the contents and phenomena of the multicultural mentoring of the mentor - mentee were reported as activity texts, and then seven directions of textuality were applied to explore the direction of multicultural mentoring class activities. As a result, coherence refers to the relationship between the mentor and the mentee for continuing the activities of multicultural mentoring, and cohesiveness refers to the relationship between the mentor and the mentee. It was called the achievement of identity. Intention means that the mentor has an intention or goal for the class before the mentoring activity, and tolerance means that the text produced by the mentor in the multicultural mentoring process is accepted by the mentee. Intentional means that the mentor has intention or goal for the class before the mentoring class activity, and tolerance means having the text as the class activity text when the mentor's text is accepted by the multicultural mentoring class activity process. In the case of informativeness, the information produced by the mentor is less informative when the mentee is predictable and less informative when the predictor is low. In the case of contextuality, contextuality of class activities can be changed according to the physical text situation and the mentee situation in class activity. In case of multicultural mentoring class activity, except for case where mentor creates new class activity text, it is related to the production of class activity texts through mentor learning experiences, peer friends' advice, and education.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.3
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pp.499-510
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2023
Recently, an intelligent and advanced cyber attack attacks a computer network of a public institution using a file containing malicious code or leaks information, and the damage is increasing. Even in public institutions with various information protection systems, known attacks can be detected, but unknown dynamic and encryption attacks can be detected when existing signature-based or static analysis-based malware and ransomware file detection methods are used. vulnerable to The detection method proposed in this study extracts the detection result data of the system that can detect malicious code and ransomware among the information protection systems actually used by public institutions, derives various attributes by combining them, and uses a machine learning classification algorithm. Results are derived through experiments on how the derived properties are classified and which properties have a significant effect on the classification result and accuracy improvement. In the experimental results of this paper, although it is different for each algorithm when a specific attribute is included or not, the learning with a specific attribute shows an increase in accuracy, and later detects malicious code and ransomware files and abnormal behavior in the information protection system. It is expected that it can be used for property selection when creating algorithms.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.40
no.2
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pp.183-209
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2023
The purpose of this study is to evaluate the Dublin Core metadata generated by ChatGPT using book covers, title pages, and colophons from a collection of books. To achieve this, we collected book covers, title pages, and colophons from 90 books and inputted them into ChatGPT to generate Dublin Core metadata. The performance was evaluated in terms of completeness and accuracy. The overall results showed a satisfactory level of completeness at 0.87 and accuracy at 0.71. Among the individual elements, Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Rights, and Language exhibited higher performance. Subject and Description elements showed relatively lower performance in terms of completeness and accuracy, but it confirmed the generation capability known as the inherent strength of ChatGPT. On the other hand, books in the sections of social sciences and technology of DDC showed slightly lower accuracy in the Contributor element. This was attributed to ChatGPT's attribution extraction errors, omissions in the original bibliographic description contents for metadata, and the language composition of the training data used by ChatGPT.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.54
no.2
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pp.131-154
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2023
This study analyzed the effectiveness of visiting reading programs for vulnerable children, focusing on the case of libraries in A-si, Gyeonggi-do. Library A utilized a visiting teacher to deliver books that matched the children's levels and interests through non-face-to-face interactions, or to engage in face-to-face reading sessions and deliver books together. In 2022, a total of 158 individuals from 103 families participated in the program, with 103 individuals from 67 families delivering books and 55 individuals from 36 families engaging in book reading activities. Pre- and post-project surveys were conducted to assess the reading effects, and interviews were conducted with the visiting teachers. The analysis revealed that the level and interest of the children during book delivery and reading sessions were identified, and the effects of reading books with high levels of interaction were significant. Infants who were able to easily acquire reading experiences according to their age exhibited better reading effects compared to elementary school students. The program aimed at the new participant group showed slightly greater effectiveness than the group of continuing participants. Furthermore, following the implementation of the program, improvements were observed in reading interest, reading attitude, reading environment, reading interaction, self-esteem, social skills, language ability, reading proficiency, self-directed learning ability, and library utilization rate.
Recently, in school mathematics, classes using mathematical modeling are attracting attention to improve students' mathematical problem-solving skills. However, existing preceding studies have been conducted mainly on elementary, middle, and high school or in-service teachers, so it may be limited to apply the contents and results of the research as it is to pre-service teachers, who are future professors. Therefore, this study examined the school days' experiences of mathematical modeling for pre-service elementary school teachers. In addition, in order to provide a positive experience for mathematical modeling, mathematical modeling problem creation activities were conducted through group activities, and the results and their perceptions were examined. As a result of the study, elementary school preservice teachers had very little experience with mathematical modeling activities during their elementary, middle, and high school days. It was found that there is a deficiency in creating an appropriate mathematical modeling problem suitable for the level of elementary school students. In addition, it was found that they had a positive perception of mathematical modeling after participating in the study. Based on these results, implications for the training process for preservice teachers were suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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