Min-Jae JUNG;Kwang-Yeol YOON;Sang-Rul KIM;Su-Hye KIM
웰빙융합연구
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제6권2호
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pp.27-31
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2023
Purpose: Establishment of a real-time monitoring system for odor control in traditional markets in Gangwon-do and a system for linking prevention facilities. Research design, data and methodology: Build server and system logic based on data through real-time monitoring device (sensor-based). A temporary data generation program for deep learning is developed to develop a model for odor data. Results: A REST API was developed for using the model prediction service, and a test was performed to find an algorithm with high prediction probability and parameter values optimized for learning. In the deep learning algorithm for AI modeling development, Pandas was used for data analysis and processing, and TensorFlow V2 (keras) was used as the deep learning library. The activation function was swish, the performance of the model was optimized for Adam, the performance was measured with MSE, the model method was Functional API, and the model storage format was Sequential API (LSTM)/HDF5. Conclusions: The developed system has the potential to effectively monitor and manage odors in traditional markets. By utilizing real-time data, the system can provide timely alerts and facilitate preventive measures to control and mitigate odors. The AI modeling component enhances the system's predictive capabilities, allowing for proactive odor management.
Artificial Intelligence (AI) technology has already penetrated deeply into our daily lives, and we live with the convenience of it anytime, anywhere, and sometimes even without us noticing it. However, because AI is imitative intelligence based on human Intelligence, it inevitably has both good and evil sides of humans, which is why ethical principles are essential. The starting point of this study is the AI principles for companies or organizations to develop products. Since the late 2010s, studies on ethics and principles of AI have been actively published. This study focused on AI principles declared by global companies currently developing various products through AI technology. So, we surveyed the AI principles of the Global 500 companies by market capitalization at a given specific time and collected the AI principles explicitly declared by 46 of them. AI analysis technology primarily analyzed this text data, especially LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling, which belongs to Machine Learning (ML) analysis technology. Then, we conducted a Delphi technique to reach a meaningful consensus by presenting the primary analysis results. We expect to provide meaningful guidelines in AI-related government policy establishment, corporate ethics declarations, and academic research, where debates on AI ethics and principles often occur recently based on the results of our study.
최근 인터넷과 모바일 환경을 기반으로 금융과 IT가 융합된 핀테크(Fintech) 산업이 급속히 성장하고 있으며 간편성, 편리성 등으로 무장한 핀테크 서비스는 모든 금융서비스의 온라인 모바일 화를 주도하고 있다. 그러나 핀테크 산업의 급격한 성장에도 불구하고, 핀테크 기술에 대한 세부기술 분류와 주요 시장국의 기술개발 동향을 분석하고 기술기획을 지원하기 위한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 핀테크 기술의 비정형 데이터 형태의 특허 데이터를 이용하여 토픽모델링 기법을 통해, 핀테크 세부 기술을 추출하고 정의한다. 도출된 핀테크 세부 기술에 대해 Hot&Cold topic 을 파악하여 핀테크 기술의 트렌드를 파악한다. 또한 핀테크 산업의 주요 기술에 대한 주요 시장국인 미국, 한국, 중국의 기술개발 동향을 각각 분석한다. 마지막으로 핀테크 세부 기술 간 네트워크 분석을 통해 기술 간의 연계 관계를 살펴본다. 본 연구를 통해 파악된 핀테크 산업 기술 동향은 핀테크 산업분야의 정책 수립과 핀테크 관련 기업의 기술 전략 수립에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
소비자 리뷰분석은 제품 개발, 고객 만족, 경쟁 우위 및 효과적인 마케팅을 위해 중요하다. 무선이어폰 사용 증가는 생활 방식의 성장과 함께 2026년까지 457억 달러에 이를 것으로 예상된다. 따라서 시장의 성장과 중요성을 고려하여, 애플과 삼성의 무선이어폰에 대한 소비자 리뷰를 분석하였다. 본 연구에서는 쿠팡에서 판매되고 있는 애플, 삼성의 무선이어폰 리뷰 11,320건을 수집하여 텍스트마이닝의 빈도, 감성, LDA 토픽 모델 분석을 통해 소비자의 구매의도를 분석하고 소비자 만족도를 분석에 대한 결과를 도출하였다. 토픽 모델링 결과 16개 토픽이 도출되어, 음질, 연결, 쇼핑몰 서비스, 구매의도, 배터리, 배송, 가격 등으로 분류되었다. 브랜드 비교 결과 삼성은 선물 목적으로 구매를 많이 하였고, 가격에 긍정 감정이 높았고, 애플은 배터리, 음질, 연결, 서비스, 배송에 대한 긍정 감정이 높은 결과로 나타났다. 본 연구의 결과는 제조업, 소매업, 마케터 및 소비자를 포함한 고객 만족도, 품질 및 시장 동향에 대한 개선과 통찰력을 얻을 수 있는 연구 결과로 관련 산업의 자료로 활용될 수 있을 것이다.
Demand response (DR) programs give opportunity to consumers to manage their electricity bills. Besides, distribution system operator (DSO) is interested in using DR programs to obtain technical and economic benefits for distribution network. Since small consumers have difficulties to individually take part in the electricity market, an entity named demand response provider (DRP) has been recently defined to aggregate the DR of small consumers. However, implementing DR programs face challenges to fairly allocate benefits and payments between DRP and DSO. This paper presents a procedure for modeling the interaction between DRP and DSO based on a bilevel programming model. Both DSO and DRP behave from their own viewpoint with different objective functions. On the one hand, DRP bids the potential of DR programs, which are load shifting and load curtailment, to maximize its expected profit and on the other hand, DSO purchases electric power from either the electricity market or DRP to supply its consumers by minimizing its overall cost. In the proposed bilevel programming approach, the upper level problem represents the DRP decisions, while the lower level problem represents the DSO behavior. The obtained bilevel programming problem (BPP) is converted into a single level optimizing problem using its Karush-Kuhn-Tucker (KKT) optimality conditions. Furthermore, point estimate method (PEM) is employed to model the uncertainties of the power demands and the electricity market prices. The efficiency of the presented model is verified through the case studies and analysis of the obtained results.
현재 모바일 쇼핑 시장의 빠른 성장에도 불구하고 주요 사업자들은 심한 경쟁 속에서 지속적인 영업적자를 기록하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 모바일 쇼핑 시장은 과도한 경쟁보다는 고객만족도와 고객충성도를 높이기 위한 연구들이 요구된다. 그러나 기존의 연구들은 기술수용 모형과 문헌연구를 기반으로 요인을 추출하고 있어 고객의 직접적인 요구를 반영하는 데 한계가 있다. 본 연구는 모바일 쇼핑 앱 사용자들의 직접적인 요구사항을 도출하기 위하여 사용자 리뷰 토픽분석을 시행하여 고객만족도에 영향을 미치는 구체적이고 다양한 요인들을 도출하였다. 그리고 미국 고객만족도 지표 모형을 참조한 구조방정식 연구모형을 수립하여 도출된 요인들이 고객만족도에 미치는 중요도를 평가하고 고객만족도가 고객 불평과 고객충성도에 주는 영향을 실증 분석하였다. 본 연구에서 제안한 토픽분석과 구조방정식을 연계한 연구 프레임워크는 다른 모바일 서비스의 고객만족도 연구에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
Purpose - This study aims to examine the effect of entrepreneurship of start-ups on export performance when the business closure rate is higher than business start-up rate in Korea. Thus, this study analyzes various factors for start-ups established within the past seven years and uses export performance as an indicator. Prior to analysis of factors, the study defines the concepts of start-up factors based on various studies. Design/methodology - In order to analyze the export performance of startups, this study conducted an empirical analysis using statistical analysis. Theories were established based on previous studies, and hypotheses and research models were designed based on the established theories. Subsequently, in order to verify the research hypothesis and research model, factor analysis such as validity and reliability, and structural equation modeling were analyzed. Findings - As a result of analysis based on previous studies, we found that there is a difference between theoretical and practical aspects. Whereas previous studies showed that market orientation, technology orientation, and social capital have a direct impact on export performance, the present study analyzed that there is no such impact, and that technology capabilities were important as a result of the unique traits of start-ups. Originality/value - Existing studies have limitations in understanding the overall characteristics of a company by using market orientation, technology orientation, and social capital as individual independent variables. In addition, the existing researches have been analyzed in relation to corporate performance, whereas this study has been limited to export performance, so it can be regarded as different from other studies.
Purpose - The increasing share of Korean private label products (PLPs) in the domestic market helped generate lucrative revenue. In recent years, major South Korean retailers have begun to cast their sights on overseas markets and actively export their PLPs. In China, the proportion of private label fresh food (PLFF) is gradually expanding amid the development of the new retailing model. A profound understanding of the relationship between private label fresh produce and purchase intention may be the answer to helping Chinese retailer private labels expand supply chains in Korea. This study, taking Chinese retailers as an example, examines the impacts of selection factors of private label fresh food and perceived value on purchase intention. Apart from that, the relationship between the selection factors and purchase intention will be analyzed with perceived value as a mediator. Design/methodology - This work aims to empirically analyze the purchase intention of private label fresh food using statistical analysis. In this study, a hypothetical causal model consisting of 6 latent variables and 24 measured variables is developed based on the literature review. To validate the research hypotheses and the research model, SPSS23.0/AMOS23.0 is used to analyze factors such as validity and reliability, as well as structural equation modeling. Findings - The hypothetical model established in this study is of general applicability. In respect to PLFF, perceived value, while significantly influencing purchase intention in combination with four selection factors (perceived quality, perceived price, brand trust, and store image), mediates partially between the first three factors and purchase intention, which rules out the impact and mediating effect of store image on purchase intention. Originality/value - These research results, as helpful insights into the present circumstances of Chinese PLFF in the domestic market, provide useful information and guidance for Korean retailers and service providers to innovate production and service, as well as develop marketing and promotion strategies, so that they can shift private label goods with advantages from domestic demand to export, thus increasing overseas profitability. Further, this work will also contribute to relevant research.
Purpose: Non-Fungible Token (NFT) ART, based on NFT technology, represents a novel form of art that has recently garnered significant attention in the art market. NFT technology enables the assertion of ownership over digital data, introducing the concept of ownership into the digital realm. As digital data gains ownership, NFT ART is anticipated to be positively viewed as an investment and expected to become more active due to the characteristics of this new technology. Therefore, this study aims to verify the influence of NFT ART characteristics on perceived value. This study contributes to extracting the distinctive characteristics of NFT ART compared to other forms of art and to understanding the perceived value of NFT ART among consumers with purchasing experience. Methods: This study applied structural equation modeling to explore the relationships among the variables using SPSS 26.0 and R program version 4.2.3. A total of 320 questionnaires were retrieved, all of which were adopted as valid analytical samples without missing values. Results: The findings indicate that the decentralization, transparency, and scarcity of NFT ART positively influence the perceived usefulness and enjoyment among consumers, while security does not have a significant impact. This suggests that higher levels of decentralization, transparency, and scarcity in NFT ART enhance perceived usefulness and enjoyment for consumers, significantly influencing the perceived value. Furthermore, it was confirmed that these characteristics are considered important values and perceptions from the consumer's perspective. Conclusion: The research presents positive factors for the activating of purchases among consumers considering buying NFT ART. It emphasizes the necessity of benefits for all participants to activate the art market. Additionally, the perceived value provides crucial insights for inducing active purchasing behavior in the NFT ART market and serves as a foundational study for further research.
레이저 스캔과 사진측정법 등의 기술이 3D 모델링에 광범위하게 적용됨에 따라 리토폴로지는 3D 모델링 프로세스에서 매우 중요한 부분이 되었다. 하지만 리토폴로지 사용방법이 부적당한 경우 제작과정에서 많은 시간의 낭비를 초래한다. 3D 모델링의 유형에 따라 각각 가장 적합한 리토폴로지 방식과 소프트웨어를 선택하여 3D 모델링의 리토폴로지 효율성을 높이는 방안을 탐구하는 것이 본 연구의 목적이다. 시장에 현존하는 리토폴로지 소프트웨어에 따라 수동식, 자동식, 래핑식 세 가지로 분류하였다. 이를 기반으로 이 세 가지 리토폴로지 방식의 특성과 각각 포함한 소프트웨어의 특징을 살펴보았다. 스태틱메시, 스켈레탈메시, 하드서페이스 모델링에 대해서 위의 세 가지 리토폴로지 방식으로 사례 제작을 진행했다. 세 가지 리토폴로지 방식이 각이 포함한 소프트웨어의 장단점을 요약하고 수동식의 결과가 좋고 자동식의 속도가 빠르며, 래핑식은 미리 존재하는 베이스 메시가 필요로 하며 유형별 3D 모델링에 가장 적합한 리토폴로지 방식을 제공한다. 본 연구는 리토폴로지 작업 및 3D 모델링의 제작 효율 높이기에 도움이 된다고 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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