Due to the recent worldwide economic downturn, companies are required to put more effort into their innovation and quality improvement. In particular, business relationship is increasingly emphasized to be changed from a vertical relationship to a more horizontal relationship, such as collaborative partnership based on trust. In the logistics industry, through the collaboration, consignors can gain competitive advantages by focusing on their core capabilities, and freight forwarders also take advantages of securing stable cargoes and specialist expertise in distribution. Therefore, this study aims to identify key factors for developing a collaborative partnership between freight forwarders and consignors, and further examine the differences between the two groups empirically by using questionnaire survey. Based on the results, the main factors were found as follows: 1) Trust Building, 2) Competence Improvement, 3) Business Ecosystem and 4) Government Assistance. According to the analysis on sub-factors, first, among the four main factors, it turned out that trust is the most important variable. Specifically, the sub-factor of providing regular and stable service was revealed to be most critical. Second, it was found that forwarders need to improve services on 'Information Exchange System' and 'Electronic Data Interchange'. Finally, it is necessary for both consignors and forwarders to have better understanding of partnership. Key implications for both groups are highlighted based on the results.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.6
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pp.9-19
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2016
In finance literature, stock liquidity showing how stocks can be cashed out in the market has received rich attentions from both academicians and practitioners. The reasons are plenty. First, it is known that stock liquidity affects significantly asset pricing. Second, macroeconomic announcements influence liquidity in the stock market. Therefore, stock liquidity itself affects investors' decision and managers' decision as well. Though there exist a great deal of literature about stock liquidity in finance literature, it is quite clear that there are no studies attempting to investigate the stock liquidity issue as one of decision making problems. In finance literature, most of stock liquidity studies had dealt with limited views such as how much it influences stock price, which variables are associated with describing the stock liquidity significantly, etc. However, this paper posits that stock liquidity issue may become a serious decision-making problem, and then be handled by using data mining techniques to estimate its future extent with statistical validity. In this sense, we collected financial data set from a number of manufacturing companies listed in KRX (Korea Exchange) during the period of 2010 to 2013. The reason why we selected dataset from 2010 was to avoid the after-shocks of financial crisis that occurred in 2008. We used Fn-GuidPro system to gather total 5,700 financial data set. Stock liquidity measure was computed by the procedures proposed by Amihud (2002) which is known to show best metrics for showing relationship with daily return. We applied five data mining techniques (or classifiers) such as Bayesian network, support vector machine (SVM), decision tree, neural network, and ensemble method. Bayesian networks include GBN (General Bayesian Network), NBN (Naive BN), TAN (Tree Augmented NBN). Decision tree uses CART and C4.5. Regression result was used as a benchmarking performance. Ensemble method uses two types-integration of two classifiers, and three classifiers. Ensemble method is based on voting for the sake of integrating classifiers. Among the single classifiers, CART showed best performance with 48.2%, compared with 37.18% by regression. Among the ensemble methods, the result from integrating TAN, CART, and SVM was best with 49.25%. Through the additional analysis in individual industries, those relatively stabilized industries like electronic appliances, wholesale & retailing, woods, leather-bags-shoes showed better performance over 50%.
The technology conflict between the U.S. and China is deepening recently. The U.S.-China battle began as a national security issue but is comprehending as a U.S.'s check for China's rapid technological advancement. China is rapidly growing in several indexes including R&D expenditure, patent application, and publications, and is challenging the U.S. in 5G and Artificial Intelligence. In 2018, Huawei became the largest 5G network/equipment provider and second largest smart phone manufacturer in the world. Now, Huawei is outperforming at AI chipset manufacturing, Bigdata analysis and cloud, positioning to become a critical player in the 4th industrial revolution. The purpose of this research is to analyze the effect of recent Huawei issues to Korean SMEs focusing on the relation between Huawei and Korean companies; the cooperation status from the Global Value Chain (GVC) perpsective, and Korean government's policies related to Huawei's information security issues will be the three main frames for the analysis. Then, this research proposes policy implications such as increasing Korea's competitiveness in manufacturing and information security.
Recently, Deep learning analysis of unstructured text data using language models, such as Google's BERT and OpenAI's GPT has shown remarkable results in various applications. Most language models are used to learn generalized linguistic information from pre-training data and then update their weights for downstream tasks through a fine-tuning process. However, some concerns have been raised that privacy may be violated in the process of using these language models, i.e., data privacy may be violated when data owner provides large amounts of data to the model owner to perform fine-tuning of the language model. Conversely, when the model owner discloses the entire model to the data owner, the structure and weights of the model are disclosed, which may violate the privacy of the model. The concept of offsite tuning has been recently proposed to perform fine-tuning of language models while protecting privacy in such situations. But the study has a limitation that it does not provide a concrete way to apply the proposed methodology to text classification models. In this study, we propose a concrete method to apply offsite tuning with an additional classifier to protect the privacy of the model and data when performing multi-classification fine-tuning on Korean documents. To evaluate the performance of the proposed methodology, we conducted experiments on about 200,000 Korean documents from five major fields, ICT, electrical, electronic, mechanical, and medical, provided by AIHub, and found that the proposed plug-in model outperforms the zero-shot model and the offsite model in terms of classification accuracy.
Nowadays, organizations have adopted Smart Work to efficiently manage tasks, such as electronic document approval, customer management, and site inspection, without spatial-temporal constraints. Smartphones, which are commonly used in Smart Work, enable individuals to perform their jobs anytime and anywhere, thus blurring the boundary between work and non-work. To solve the problem of blurred work/non-work boundaries, a construct of self-control and affective factors needs to be considered because business style is changed from command to autonomy in the Smart Work context. Moreover, employees can convey their emotions easily over smartphones. Recent marketing studies have analyzed consumers' behavior based on the combination of cognitive, affective, and behavioral components, and researchers of information systems are also interested in these factors. However, previous research has some limitations, such as not classifying factors into cognitive, affective, and behavioral as well as not covering all three factors. Therefore, we explore the roles of cognitive, affective, and behavioral components in emotional exhaustion and education performance, and conduct a survey on undergraduate and graduate students, who are the major users of smartphones. Findings show that when individuals improve their cognitive capability (self-control) and usage experience (smartphone communication and internet usage), they can decrease emotional exhaustion and increase education performance. In the role of affective capability, increasing education performance is partially accepted. These results imply that organizations should not focus on controlling the usage of smartphones but on promoting appropriate smartphone usage.
Consumers tend to trust information provided by other consumers more than information provided by sellers. Therefore, while inducing consumers to write high-quality reviews is a very important task for companies, it is not easy to produce such high-quality reviews. Based on previous research on review writing and memory recall, we decided to develop a way to use digital nudge to help consumers naturally write high-quality reviews. Specifically, we designed an experiment to verify the effect of uploading a photo during the online review process on the quality of review of the review writer. We then recruited subjects and then divided them into groups that upload photos first and groups that do not. A task was assigned to each subject to write positive and negative reviews. As a result, it was confirmed that the behavior of uploading a photo first increases the review length. In addition, it was confirmed that when online users who upload photos first have extremely negative satisfaction with the product, the extent of two-sidedness of the review content increases.
Korea water resources corporation (K-Water) has developed the real-time water resources management system for the Nakdong and the Geum River basin to efficiently operate multi-purpose dams in the basins. This study has extended to the Han River basin for providing an effective ending target storage of a month to the real-time water resources management system using Sampling Stochastic Dynamic Programming (SSDP), consequently increasing the efficiency of the reservoir system. The optimization model were developed for three reservoirs, named Soyang, Chungju, and Hwacheon, with high priority in terms of the amounts of effective capacity and water supply for the basin. The number of storage state variable for each dam to set an optimization problem has been assigned from the results of sensitivity analysis. Compared with the K-water operating policy with the target water supply elevations, the optimization model suggested in this study showed that the shortfalls are decreased by 37.22 MCM/year for the required water demands in the basin, even increasing 171 GWh in hydro electronic power generation. In addition, the result of a reservoir operating system during the drawdown period applied to real situation demonstrates that additional releases for water quality or hydro electronic power generation would be possible during the drawdown period between 2007 and 2008. On the basis of these simulation results, the applicability of the SSDP model and the reservoir operating system is proved. Therefore, the more efficient reservoir operation can be achieved if the reservoir operating system is extended further to other Korean basins.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.33
no.6
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pp.893-903
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2009
Smart clothing represents the future of both the textile/clothing industry and electronic industry and has an effort to make electronic devices a genuine part of our daily life. The researches about technologies innovation and application of smart clothing can be found in previous studies. But consumer researches about perception or attitude toward smart clothing can be hardly found. Therefore, we proposed a conceptual framework that explores the impact of perceived risks on perceived attributes to adopt smart clothing. In addition, we compared differences of this framework among three counties. Korea, U.S. and Spain. Based on the literature review and hypotheses development, a research model was constructed. After data analysis using Amos 7.0, the results can be concluded as following: First, the influences of psychological risk among Korea, U.S. and Spain are same. Psychological risk has negative effect on relative advantage and complexity, but has positive effect on trialability. Second, loss risk was found to have nothing to do with relative advantage. But it negatively influences complexity for Korean consumers and positively influences trialability for both Korean and American consumers. Third, the influences of performance risk for different consumers are different. At last, based on our discussion, some implications were also concluded.
The current cadastral business is being operated by conversion to a digital cadastral management system through computerized registers (land register and forest land register) and maps (cadastral map and forest cadastral map). Digital surveying methods, such as GPS surveying and electronic plane table surveying, are also used for cadastral surveying. At present, fees for cadastral surveying are calculated based on a standard pursuant to the Construction Standard Production Unit System and an announcement by the Ministry of Land, Infrastructure, and Transportation. In many cases, however, the cadastral surveying fee system announced at present fail to apply the digitalized environment depending on the item. This study sought to analyze the cadastral surveying fee system that requires improvement in the rapidly changing digital cadastral management environment, and to prepare a basis to establish a cadastral surveying fee system suitable to the digital environment by suggesting an improvement method for such system. As a result of the study, the following suggestions were made: a method of changing to terms suitable to the digital environment based on the current status analysis; preparation of a new estimation system regarding new estimation items; and re-survey of an estimation system of cadastral confirmation survey and preparation of an estimation system.
Lee Sang-Heun;Yoon Young-Joong;Lee Byoung-Moo;So Joon-Ho
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.17
no.5
s.108
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pp.476-482
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2006
In this paper, a multimode feed horn antenna is suggested for a high power microwave(HPM) antenna system. The proposed HPM feed horn antenna which is connected with a mode converter is located between source and reflector antenna. A multimode feed horn antenna which has reduced -25 dB beamwidth is designed and fabricated for miniaturization of reflector antenna because -25 dB beamwidth which is determined by considering spillover of feed horn antenna decides a size of reflector in case of HPM. As a result, feed system which uses the multimode feed horn antenna has high gain about 27 dBi and return loss is less than -22 dB at 10 GHz. The measured -25 dB beamwidths of the radiation pattern at vertical, horizontal-plane equal to $20.24^{\circ},\;28.92^{\circ}$ which is less than about $10^{\circ}$ beamwidth of conventional feed system. Thus the suggested feed hem antenna is suitable to feed horn for miniaturization of HPM antenna system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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