This study was conducted to establish a strategy to improve the grafted cacti export which has been stagnated in these year. To promote its exporting, first of all, Korean cactus producer needs to save the cost of labor by using bottom nutriculture system for the greater national competitiveness. Second, it is desired to diversify the export cactus items such as a new variety of Epiphyllum truncatum, big size of perfect brand, a finished package production to satisfy foreigner's demand coping with international market change of grafted cacti. On the other hand, Korean cultivar protection and national negotiation for a reducing tariff rate or an efficient plant inspection system are also needed.
Most of logistics system has difficulties in transportation logistics tracking due to problems in real world such as discordance between logistics information and logistics flow. For the solution to these problems, through case study about corporation, suppliers that transport order items in shopping mall, we retain traceability of order items through accordance between logistics and information flow and derive transportation logistics tracking model. Through literature review, we selected permissioned public block chain model as reference model which is suitable for transportation logistics tracking model. We compared, analyzed and evaluated using centralized model and block chain as application model for transportation logistics tracking model. In this paper we proposed transportation logistics tracking model which integrated with logistics system in real world. It can be utilized for tracking and detection model and also as a tool for marketing.
The interconnectedness of all things is continuously expanding. For example, bluetooth low energy (BLE) beacons are wireless radio transmitters that can send an identifier to nearby receivers and trigger a number of applications, from proximity marketing to indoor location-based service. iBeacon technology which is one of the newest technologies in the smart tourism field, is reckoned as being very useful for travelers in enhancing the experience with visiting places. However, there is consequently not much existing research yet about the connection between iBeacon technology and tourism destination. Considering that, this study analyzes the adoption of iBeacon in tourism destination, this study examine the interrelationships and feedback structures of key factors in iBeacon adoption. To serve the purpose, this study used system dynamics approach to develop a model of iBeacon adoption in tourism destination. The analysis results showed that the concept of 'Social Influences' is one of the significant predictors for individual's intention behavior to accept iBeacon, and word of mouth (WOM), subjective norm, privacy concern, and perceived usefulness are key factors influencing the iBeacon adoption.
In the 4th industrial revolution, Artificial Intelligence (AI), big data, Internet of Things (IoT) are already around us, making our society hyper-connected and blurring the lines between the digital and biological spheres. We witness drastic changes not only in the food industry, but also in economy, society and our life as a whole. Technologies bring industrial reorganization and greater changes at the system level and the food industry is not exceptional. Human demand for foods continues to grow and the very nature of the food industry remains unchanged, but its production, distribution and marketing face unprecedent innovations. Passing through the global pandemic, the food industry has been evolved into 'contact-free', as the safety become our top priority. Amid the gradual shift to technology-oriented society, the smarter food safety management skills and tools are being adopted in many countries exerting greater efforts to enhance traceability and to upgrade AI-powered safety management system.
Recently, the retail industry has been increasingly demanding information technology convergence and utilization to respond to various external environmental threats such as COVID-19 and to be competitive using AI technologies, but there is a very lack of research and application services. This study is a CCTV video data-driven AI application case study, using CCTV image data collection in retail space, object detection and tracking AI model, time series database to store real-time tracked objects and tracking data, heatmap to analyze congestion and interest in retail space, social access zone.We present the orientation and verify its usability in the direction designed through practical implementation.
This study was conducted to determine the proper time of corn marketing by cultivating time movement and cultural practice system establish. The rate of development of corn from planting to anther is a function of temperature rather than of photosynthesis. The major yield components of sweet corn for yield increase are more ear heavier grain weight, greater of kernels and heavier 100 grain weight. Early sowing has show yield decrease because yield capacity decreased with the shorting of vegetative growth and it was relatively susceptible to maize black streaked dwarf virus.
Kyu Ik Kim;Berdibayev Yergali;Soo Hyung Kim;Jin Suk Kim
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.2
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pp.176-182
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2023
With about 80% of the global economy expected to shift to the global market by 2030, exports of reverse direct purchase products, in which foreign consumers purchase products from online shopping malls in Korea, are growing 55% annually. As of 2021, sales of reverse direct purchases in South Korea increased 50.6% from the previous year, surpassing 40 million. In order for domestic SMEs(Small and medium sized enterprises) to enter overseas markets, it is important to come up with export strategies based on various market analysis information, but for domestic small and medium-sized sellers, entry barriers are high, such as lack of information on overseas markets and difficulty in selecting local preferred products and determining competitive sales prices. This study develops an AI-based product recommendation and sales price estimation model to collect and analyze global shopping malls and product trends to provide marketing information that presents promising and appropriate product sales prices to small and medium-sized sellers who have difficulty collecting global market information. The product recommendation model is based on the LTR (Learning To Rank) methodology. As a result of comparing performance with nDCG, the Pair-wise-based XGBoost-LambdaMART Model was measured to be excellent. The sales price estimation model uses a regression algorithm. According to the R-Squared value, the Light Gradient Boosting Machine performs best in this model.
The communication via MIM(Mobile Instant Messenger) has unique characteristics; one of them is use of emoticons. Although using emoticons in MIM is getting a lot of attention from business fields and emoticons markets in MIM is growing rapidly, there are little researches focused on emoticons in MIM in consumer behaviors and marketing area. So, the purpose of this study is to fill this theoretical and practical gap. For this purpose, we explore the effect of and trust in MIM system and attitude toward use of emoticons on purchase intention to emotions in MIM. Our study used structural equation modeling analysis; the results showed that perceived benefits and perceived risk to MIM affected trust in MIM system significantly, more specifically, while perceived benefits affected trust in MIM system positively, perceived risk affected trust in MIM system negatively. We also found that perceived usefulness of emoticon in MIM and flow experience influenced attitude toward use of emoticons positively. Lastly, trust in MIM system and attitude toward use of emoticons had positive effect on purchase intention to emoticons in MIM. The implication and limitations of this study are also discussed.
Recently, Korean medium-sized medical organizations require innovative strategies. Network-driven concerns in Korean medical organization have been a front burner issue to enhance economic and managerial efficiencies. Effective network-driven collaboration depends upon effective processes and economics strategies among medical providers group. From this motivation, we studied and provided the systems' theoretical background and networked hospital system structures. The aim of suggested research model in this paper is to overcome demerit of stand-alone medium-sized hospitals and analyze a system dynamics model to measure managerial performances. The developed system dynamics model is to quantify the effects of network strategy based on the historical financial data of real-life hospitals network experiences. The network effects are resulted in efficiencies and effectiveness enhancements in competitiveness through advertisement and effective education system. The simulations of system dynamics results can explain the improvement in financial outcome by joining in the network group. The network effects are shown more effective in dental hospital than other groups. In conclusion, it is expected that network effects have a critical influence of managerial, marketing, and medical collaboration performance for any type of medical hospitals.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.5
no.3
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pp.77-86
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2002
Recently software industry in GIS(geographic information system) becomes an interesting issue by performing a large scale of national GIS application development as well as even small unit of FMS(facility management system). Also, there exist many cases to combine GIS with various business domains such as MIS(marketing information system), CNS(car navigation system) and ITS(intelligent transportation system). In this situation, in order to develop an efficient and useful GIS application for a short term, there must be a deep consideration of not only developing GIS component but also managing GIS component. In fact, even though there exist many certain components having high reusability, excellent interoperability and good quality, their reusability may be reduced because of their difficulty to access in a certain repository. Therefore, it is important to classify components having common characteristic based on their particular rule with reflecting their functionality and non-functionality before cataloging them. Here, there are two non-functional classification categories discussed such as GIS content-dependent metadata and GIS content-independent metadata. This cataloged components will help application developers to select easily their desired components. Moreover, new components may be easily producted by modifying and combining previous components. Finally, the original goal of all this effort can be defined through obtaining high reusability and interoperability of GIS component.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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