In the supply chain, The ATP function doesn't only give customers to confirmation of delivery. It can be used by the core function with ATP rule that can reconcile supplies and demands on the supply chain. Therefore We can acquire the conformation about accuracy on the due date of supplier by using the ATP function of management about real and concurrent access on the supply chain, also can decide the affect about product availability due to forecasting or customer's orders through the ATP. This study analyze the data concerned with ATP and define the necessity on a SCM solution. Under the these environments, after defining the ATP rule that can improve the customer value and data flow related the CRM, we propose the advanced ATP model that proposes the method and classification system that can flexibly aggregate the ATP data with ATP rule on the supply chain.
Purpose : With the proliferation of O2O platform services that combine offline and online services, many startups are fiercely competing to lead services in the O2O service market. While the prospects for growth in the O2O service market are optimistic because of the close convenience to life, startups can achieve corporate performance only through close cooperation and partnership with suppliers. The purpose of this study is to verify the effect of O2O-based startups' and suppliers' cooperation in supply chain management on SCM performance through supply chain partnerships and startup satisfaction with suppliers. Research design, data, methodology : Data were collected from O2O service-based startups and hypotheses were verified through frequency analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, confirmatory factor analysis, feasibility analysis, and structural equation path analysis. In addition, the mediating effects of supply chain partnerships and startup satisfaction on suppliers were verified. Results : As a result of this study, IT utilization of the O2O startup cooperation method affects the financial perspective of supply chain partnership and SCM performance. The contract implementation of the cooperation method had an impact on the financial and innovation growth perspectives of the SCM performance, and the communication of the cooperation method had an effect on the supply chain partnership, startup satisfaction in the supply chain, and the innovation growth perspective of the SCM performance. Supply chain partnerships had an impact on the financial, innovation growth, and customer perspectives of SCM performance and startup satisfaction within the supply chain had a significant effect on innovation growth and customer perspectives. Conclusions : The implications of this study identified the factors that can improve SCM performance through the cooperation method of O2O startup, supply chain partnership and startup satisfaction with suppliers, and it is significant that the causal relationship was identified by the structural model through the supply chain cooperation factors derived by characteristics. Based on the empirical results, as the services of O2O startups grow, it is expected that empirical research and practical activation of academia should be considered as important in the cooperation of the supply chain.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2019.11a
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pp.197-198
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2019
In this study, the study was conducted to derive the utility of the safety management system applying block chain technology and big data technology to improve the problems of construction sites where concealment and operation of safety accidents occur. If block chain technology and big data technology are applied to construction safety management, transparent data can be collected, and based on the collected data, it is possible to predict accidents that can occur at the construction site and establish countermeasures. It can also be an opportunity to strengthen the safety awareness of construction workers and managers, and can clearly identify the responsibility in the event of a safety accident. This study suggests that the application of the 4th Industrial Revolution technology could be a great opportunity to innovate the construction industry which is less than other industries.
Purpose - Due to its potential to improve supply chain operations, supply chain collaboration has attracted significant attention from both academics and practitioners. This study focuses on VMI, in collaboration with consignment, and examines its impact on supply chain performance. Research design, data, and methodology - This study employs the analysis of mathematical models, formulated based on the proposed supply chain framework. Using numerical examples, it evaluates the performance of three supply chain systems: one including VMI and consignment, a consignment-only system, and a traditional system. Results - The combination of VMI and consignment produces greater supply chain benefits than the consignment-only and traditional systems. Whereas only the performance of the buyer improves with the consignment-only system, the system with VMI and consignment is beneficial to both the buyer and supplier. Conclusions - The results of this study reveal that the inclusion of the additional collaborative function of VMI makes consignment a better supply chain collaboration program. Future studies should examine issues regarding the testing of diverse collaboration programs and the building of a firm theoretical background.
Purpose: In Korea, win-win growth policy has been successfully implemented in supply chain and logistics management. In the policy, it is recommended to support supply chain partners with various mechanisms including financial and technical aids. This study attempts to scientifically analyze the effects of direct and indirect win-win growth policy factors on supply chain and logistics management performance through partnership factors. Research design, data and methodology: This study builds a structural equation model reflecting the relationship between the win-win growth policy, partnership and performance factors. The proposed model is verified with the PLS (Partial Least Squares regression) methodology. Data from shipper and logistics companies were collected and analyzed by the PLS model. Results: The analysis showed that both direct and indirect policy factors are meaningful to improve supply chain and logistics performance. Indirect support factors including R&D, management innovation, human resources development and educational supports have positive impacts on partnership factors. Direct support factors including financial aids and fairness also have positive impacts on the performance. Conclusions: This study is meaningful in that it suggests a turning point in which supply chain Win-win growth and partnership efforts are perceived as new value-creating mechanism rather than unilateral cost reduction for logistics industry.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.10
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pp.1287-1295
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2021
During the past decade, it seems apparent that Bitcoin has been the best performing asset class. Even without a centralized authority that takes control over, Bitcoin, which started off with basically no value at all, reached around 65000 dollars in 2021, showing a movement that will definitely go down in history. Thus, even those who were skeptical of Bitcoin's intangible nature are stacking bitcoin as a huge part of their portfolios. Bitcoin's exponential growth in value also caught the attention of traditional banking and investment firms. Along with the spotlight Bitcoin is getting from the investment world, research using macro-economic variables and investor sentiment to explain Bitcoin's price movement has shown progress. However, previous studies do not make use of On-Chain Data, which are data processed using transaction data in Bitcoin's blockchain network. Therefore, in this paper, we will be utilizing LSTM, a method widely used for time-series data prediction, with On-Chain Data to predict the price of Bitcoin.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.12
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pp.37-50
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2022
Modern supply chains include multiple activities from collecting raw materials to transferring final products. These activities involve many parties who share a huge amount of valuable data, which makes managing supply chain systems a challenging task. Current supply chain management (SCM) systems adopt digital technologies such as the Internet of Things (IoT) and blockchain for optimization purposes. Although these technologies can significantly enhance SCM systems, they have their own limitations that directly affect SCM systems. Security, performance, and scalability are essential components of SCM systems. Yet, confidentiality and scalability are one of blockchain's main limitations. Moreover, IoT devices are lightweight and have limited power and storage. These limitations should be considered when developing blockchain-based IoT-SCM systems. In this paper, the requirements of efficient supply chain systems are analyzed and the role of both IoT and blockchain technologies in providing each requirement are discussed. The limitations of blockchain and the challenges of IoT integration are investigated. The limitations of current literature in the same field are identified, and a secure and scalable blockchain-based IoT-SCM system is proposed. The proposed solution employs a Hyperledger fabric blockchain platform and tackles confidentiality by implementing private data collection to achieve confidentiality without decreasing performance. Moreover, the proposed framework integrates IoT data to stream live data without consuming its limited resources and implements a dualstorge model to support supply chain scalability. The proposed framework is evaluated in terms of security, throughput, and latency. The results demonstrate that the proposed framework maintains confidentiality, integrity, and availability of on-chain and off-chain supply chain data. It achieved better performance through 31.2% and 18% increases in read operation throughput and write operation throughput, respectively. Furthermore, it decreased the write operation latency by 83.3%.
Sinha Narayan Chandra;Islam M. Ataharul;Ahmed Kazi Saleh
Journal of the Korean Statistical Society
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v.35
no.4
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pp.355-376
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2006
To identify whether the sequence of observations follows a chain dependent process and whether the chain dependent or repeated observations follow stationary process or not, alternative procedures are suggested in this paper. These test procedures are formulated on the basis of logistic regression model under the likelihood ratio test criterion and applied to the daily rainfall occurrence data of Bangladesh for selected stations. These test procedures indicate that the daily rainfall occurrences follow a chain dependent process, and the different types of transition probabilities and overall transition probabilities of Markov chain for the occurrences of rainfall follow a stationary process in the Mymensingh and Rajshahi areas, and non-stationary process in the Chittagong, Faridpur and Satkhira areas.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.21
no.4
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pp.173-186
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2014
This study outlines possible risk factors in the SCM of a company and correlates risk assessment, the strategy of risk management, and the supply chain performance. The data is surveyed from an international Korean company and is analyzed by the structure equation model of actual proof. The research model verifies the correlation between the risk assessment, the strategy of risk management, and the supply chain performance as dependent variables after the risk factors of the SCM are defined as independent variables. The research shows that there are consecutive links among the risk factors of the SCM, the risk assessment, and the strategy of risk management. The strategy of risk management was conclusively determined to have an effect on supply chain performance. Therefore, improving the supply chain performance of a company requires the constructive process for risk management based on a correlation between risk assessment and the strategy of risk management.
This study focuses on a method for sequential data augmentation in order to alleviate data sparseness problems. Specifically, we present corpus expansion techniques for enhancing the coverage of a language model. Recent recurrent neural network studies show that a seq2seq model can be applied for addressing language generation issues; it has the ability to generate new sentences from given input sentences. We present a method of corpus expansion using a sentence-chain based seq2seq model. For training the seq2seq model, sentence chains are used as triples. The first two sentences in a triple are used for the encoder of the seq2seq model, while the last sentence becomes a target sequence for the decoder. Using only internal resources, evaluation results show an improvement of approximately 7.6% relative perplexity over a baseline language model of Korean text. Additionally, from a comparison with a previous study, the sentence chain approach reduces the size of the training data by 38.4% while generating 1.4-times the number of n-grams with superior performance for English text.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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