Location-based advertising or application has been one of the drivers of third-generation mobile operators' marketing efforts in the past few years. As a result, many studies on location-based marketing or advertising have been proposed for recent several years. However, these approaches have two common shortcomings. First. most of them just suggested the theoretical architectures, which were too abstract to apply it to the real-world cases. Second, many of these approaches only consider service provider (seller) rather than customers (buyers). Thus, the prior approaches fit to the automated sales or advertising rather than the implementation of CRM. To mitigate these limitations, this study presents a novel advertisement recommendation model for mobile users. We call our model MAR-CF (Mobile Advertisement Recommender using Collaborative Filtering). Our proposed model is based on traditional CF algorithm, but we adopt the multi-dimensional personalization model to conventional CF for enabling location-based advertising for mobile users. Thus, MAR-CF is designed to make recommendation results for mobile users by considering location, time, and needs type. To validate the usefulness of our recommendation model. we collect the real-world data for mobile advertisements, and perform an empirical validation. Experimental results show that MAR-CF generates more accurate prediction results than other comparative models.
The LBS (Location-Based Services) are valuable information services combined the location of moving object with various contents such as map, POI (point of Interest), route and so on. The must general service of LBS is route determination service and its applicable parts are FMS (Fleet Management System), travel advisory system and mobile navigation system. The core function of route determination service is determination of optimal route from source to destination in various environments. The MODB (Moving Object Database) system, core part of LBS composition systems, is able to manage current or past location information of moving object and massive trajectory information stored in MODB is value-added data in CRM, ERP and data mining part. Also this past trajectory information can be helpful to determine optimal route. In this paper, we suggest methods to determine optimal route by querying past trajectory information in MODB system and verify the effectiveness of suggested method.
As technologies have been more quickly developed in this 4th Industry Revolution era, their application to defense industry has been also growing. With these much advanced technologies, we attempt to use Manned-Unmanned Teaming systems in various military operations. In this study, we consider the Location-Routing Problem for reconnaissance surveillance missions of the maritime manned-unmanned surface vehicles. As a solution technique, the two-phase method is presented. In the first location phase, the p-median problem is solved to determine which nodes are used as the seeds for the manned vehicles using Lagrangian relaxation with the subgradient method. In the second routing phase, using the results obtained from the location phase, the Vehicle Routing Problems are solved to determine the search routes of the unmanned vehicles by applying the Location Based Heuristic. For three network data sets, computational experiments are conducted to show the performance of the proposed two-phase method.
최근, 스마트 기기의 발전과 더불어 스마트 단말을 이용한 지능형 실내 위치 인식 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 이때 실내 위치 측위 기술로서 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술이 관심을 받고 있다. 그러나 방대한 위치 정보를 수신하는 스마트 단말에서 수집된 위치 정보의 신뢰성을 확인할 수 있는 방법은 없다. 이는 신호 간섭 등의 이유로 실내 위치 정보의 신뢰성가 떨어지기 때문이다. 본 논문에서는 iBeacon의 위치 정보로 부터 신뢰성 있는 위치 정보를 얻기 위해 수집된 빅 데이터의 관리 기법을 제안한다.
We develop the success factors model including research hypotheses in the restaurant service industry. The research model in this study was tested on survey data collected from 282 restaurant owners. In this study, we tried to identify the success factors of the restaurant service industry and analyze the relationship between those success factors and business performance. Especially, we analyzed the impact of success factors on business performance being moderated by the restaurant type and location. Through the analysis of the research model, it is shown that operation management and customer relationship management and so on play an important role in the improvement of business performance. In addition, we found that the impact of the success factors on business performance is moderated by the restaurant type and location. A limitation of our study is the sampling. Franchise restaurants will need to be included in future studies. We expect that our research will help start-up restaurant managers to get useful insights to better manage their own businesses. Although the study on the success factors of the restaurant service industry is very important, there are few researches on that in Korea. Therefore, this study can give new insights on how the restaurant owners do business in the restaurant service industry.
The location of inspection stations is a significant component of production systems. In this paper, a prototype expert system is designed for deciding the optimal location of inspection stations. The production system is defined as a single channel of n serial operation stations. The potential inspection station can be located after any of the operation stations. Nonconforming units are generated from a compound binomial distribution with known parameters at any given operation station. Traditionally Dynamic programming, Zero-one integer programming, or Non-linear programming techniques are used to solve this problem. However a problem with these techniques is that the computation time becomes prohibitively large when t be number of potential inspection stations are fifteen or more. An expert system has the potential to solve this problem using a rule-based system to determine the near optimal location of inspection stations. This prototype expert system is divided into a static database, a dynamic database and a knowledge base. Based on defined production systems, the sophisticated rules are generated by the simulator as a part of the knowledge base. A generate-and-test inference mechanism is utilized to search the solution space by applying appropriate symbolic and quantitative rules based on input data. The goal of the system is to determine the location of inspection stations while minimizing total cost.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1327-1335
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2010
In this paper, we want to develop objective priors for the common location parameter in two half-t distributions with unequal scale parameters. The half-t distribution is a non-regular class of distribution. One can not develop the reference prior by using the algorithm of Berger of Bernardo (1989). Specially, we derive the reference priors and prove the propriety of joint posterior distribution under the developed priors. Through the simulation study, we show that the proposed reference prior matches the target coverage probabilities in a frequentist sense.
The purpose of this study is to design a system that can be used for military simulation and virtual training using the location information of individual soldier's weapons. After acquiring the location information using Arduino's GPS shield, it is designed to transmit data to the Smartphone using Bluetooth Shield, and transmit the data to the server using 3G/4G of Smartphone in real time. The server builds the system to measure, analyze and manage the current position and the tracking information of soldier. Using this proposed system makes it easier to analyze the training situation for individual soldiers and expect better training results.
Purpose - This paper proposes measurement models to evaluate the management performance of small and medium-sized retail businesses on the basis of a trading area analysis that compares their proposed revenue to actual revenue in the trading area. Research design, data, methodology - The study proposes measurement models consisting of five stages, namely: (1) district background survey, (2) customer survey, (3) competitor survey, (4) business district survey, and (5) business performance analysis. Results - To identify business districts easily, this study preferred a minor-adjusted method based on the Euclidean distance, as it is simple to employ for the small and medium-sized businesses. This model was applied to select coffee shops in Daejeon. Results indicated that although the targeted shop was not located in an appropriate location, actual sales were higher than expected. Conclusions - Small- or medium-sized retail businesses face difficulties regarding the economies of scale and brand recognition and must choose an appropriate location to ensure management stability. However, such businesses will find it difficult to evaluate their competitive edge accurately using a trading area analysis.
This study examined nonpatient revenues of university hospitals in korea. The data source for this study was 22 university hospitals over the period 2010-2012. In this study, patient revenues, patient expenses, operating profit, nonpatient revenues, total revenues, operating margin, normal profit to gross revenues, ratio of the nonpatient revenues in the total revenues were analysed by the annual and three-year average. The analysis of nonpatient revenue differences by hospital type, bed size, location, management performance was performed by T-test and oneway ANOVA. The results were as follows. First, nonpatient revenues of university hospitals were increased during the period 2010-2012. Second, nonpatient revenues according to hospital type, bed size, location in the university hospitals had significant difference. Third, hospital type was significantly associated with normal profit to gross revenues which was profitability index about nonpatient revenues. Based on these results, this study suggests implications to diversify for management performance in hospitals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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