Purpose: The current research based on the comprehensive literature evaluation aims to gain insight into the factors contributing to an Oriental art gallery's success and the strategies used to advertise and sell these works effectively. Understanding and experience in Oriental art are essential for finding solutions to these issues. Research design, data and methodology: The current research conducted the following stages to conduct a thorough literature analysis on the issues that plague Oriental art gallery practitioners and the methods used to increase sales of this kind of art: Finding Valuable Resources and Subjects, Screening and Selection of Articles, Data Extraction and Analysis, Synthesis of Findings. Results: After reviewing the many aspects that affect the success of a gallery specializing in Oriental art, there were four key approaches that have emerged for boosting sales of this kind of artwork. Based on the findings, these approaches are grounded in four areas: consumer preferences; marketing methods; pricing strategies; and art investments. Conclusions: All in all, the current study finally indicates that practitioners should consider cultural background, age, gender, income, and level of education when developing marketing strategies and selecting artwork to exhibit. Target marketing is an effective method for attracting and retaining customers.
Byung-Sun Cho;Sang-Sup Cho;Sung-Sik Shin;Gang-hoon Kim
ETRI Journal
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v.45
no.2
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pp.267-276
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2023
R&D strategies of companies with low and high technological levels are discussed based on the concept of technology convergence and divergence. However, empirically detecting enterprise technology convergence in the distribution of enterprise technology (total productivity increase) over time and identifying key change factors are challenging. This study used a novel statistical indicator that captures the internal technology distribution change with a single number to clearly measure the technology distribution peak as a change in critical bandwidth for enterprise technology convergence and presented it as evidence of each technology convergence or divergence. Furthermore, this study applied the quantitative technology convergence identification method. Technology convergence appeared from the separation of total corporate productivity distribution of 69 IT companies in Korea in 2019-2020 rather than in 2015-2016. Results indicated that when the total technological level was separated from the technology leading and technology catch-up, IT companies were found to be pursuing R&D strategies for technology catch-up.
Purpose - This study attempts to provide a new theoretical perspective on the quality signaling and its impact on a market under information asymmetry, focusing on how the accuracy and the cost of quality signaling affect sellers' and buyers' profit, suggesting appropriate designs of quality signaling methods which mitigates information asymmetry. Design/methodology/approach - In order to examine the effect of quality signaling on strategic interactions within the market, we establish an analytic model where market outcomes are determined by seller's quality claim and price, and buyers are risk-neutral. By investigating this analytic model through relevant game trees, we find the subgame perfect Nash equilibria of the market and predict related market outcomes based on sellers' quality signaling strategy. Findings - Our analytic model shows counterintuitive results that seller profit will be the lowest with inaccurate quality signaling and the highest with no quality signaling, mostly due to the certification cost. Consequently, sellers should proceed with caution if the quality signaling is less than accurate, as it may backfire. We believe that this is due to the fact that the inaccuracy of quality signaling causes some confusion and uncertainty in both sellers and buyers' decision to maximize profit, making it hard for sellers to predict buyers' behavior. Research implications or Originality - Although the sources and types of quality signaling errors have been investigated in the literature, there has not been satisfactory understanding regarding how inaccuracy of quality certification affects specific market outcomes. We expect that our theoretical model would provide important implications on how to utilize quality signaling to solve adverse selection issues in markets under information asymmetry.
This study examines the effects of data-driven learning (DDL)-an approach employing corpora for inductive language pattern learning-on error identification in second language (L2) writing. The data consists of error identification instances from fifty-five participants, compared across different reference materials: the Corpus of Contemporary American English (COCA), dictionaries, and no use of reference materials. There are three significant findings. First, the use of COCA effectively identified collocational and form-related errors due to inductive inference drawn from multiple example sentences. Secondly, dictionaries were beneficial for identifying lexical errors, where providing meaning information was helpful. Finally, the participants often employed a strategic approach, identifying many simple errors without reference materials. However, while maximizing error identification, this strategy also led to mislabeling correct expressions as errors. The author has concluded that the strategic selection of reference materials can significantly enhance the effectiveness of error identification in L2 writing. The use of a corpus offers advantages such as easy access to target phrases and frequency information-features especially useful given that most errors were collocational and form-related. The findings suggest that teachers should guide learners to effectively use appropriate reference materials to identify errors based on error types.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.19
no.2
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pp.23-43
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2008
Knowledge resources are classified with two groups, the records produced by internal parts of company and general information materials from external organizations. Production, acquisition, storage, retrieval and utilization patterns of two groups became similar due to digitization of knowledge resources. And separated RM and IM should be changed integrated management concept. This paper compares RM and IM based on KM governance strategy and several methods to integrate RM and IM. Especially the selection and identification of knowledge resources, information systems to be integrated and the methods of integration and integrators of public enterprises are presented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.5
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pp.1238-1259
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2024
Previous studies on joint optimization of computation offloading and service caching policies in Mobile Edge Computing (MEC) have often neglected the impact of dependency-aware subtasks, edge server resource constraints, and multiple users on policy formulation. To remedy this deficiency, this paper proposes a many-objective joint optimization dependency-aware task offloading and service caching model (MaJDTOSC). MaJDTOSC considers the impact of dependencies between subtasks on the joint optimization problem of task offloading and service caching in multi-user, resource-constrained MEC scenarios, and takes the task completion time, energy consumption, subtask hit rate, load variability, and storage resource utilization as optimization objectives. Meanwhile, in order to better solve MaJDTOSC, a many-objective evolutionary algorithm TSMSNSGAIII based on a three-stage mating selection strategy is proposed. Simulation results show that TSMSNSGAIII exhibits an excellent and stable performance in solving MaJDTOSC with different number of users setting and can converge faster. Therefore, it is believed that TSMSNSGAIII can provide appropriate sub-task offloading and service caching strategies in multi-user and resource-constrained MEC scenarios, which can greatly improve the system offloading efficiency and enhance the user experience.
Treatment of femoral bone defects continues to be a challenge in revision total hip arthroplasty (THA); therefore, meticulous preoperative evaluation of patients and surgical planning are required. This review provides a concise synopsis of the etiology, classification, treatment strategy, and prosthesis selection in relation to femoral bone loss in revision THA. A search of literature was conducted for identification of research articles related to classification of bone loss, management of femoral revision, and comparison of different types of stems. Findings of a thorough review of the included articles were as follows: (1) the Paprosky classification system is used most often when defining femoral bone loss, (2) a primary-length fully coated monoblock femoral component is recommended for treatment of types I or II bone defects, (3) use of an extensively porous-coated stem and a modular fluted tapered stem is recommended for management of types III or IV bone defects, and (4) use of an impaction grafting technique is another option for improvement of bone stock, and allograft prosthesis composite and proximal femoral replacement can be applied by experienced surgeons, in selected cases, as a final salvage solution. Stems with a tapered design are gradually replacing components with a cylindrical design as the first choice for femoral revision; however, further confirmation regarding the advantages and disadvantages of modular and nonmodular stems will be required through conduct of higher-level comparative studies.
Jaya Paul;Kalpita Dutta;Anasua Sarkar;Kaushik Roy;Nibaran Das
ETRI Journal
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v.46
no.4
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pp.648-659
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2024
Author verification is challenging because of the diversity in writing styles. We propose an enhanced handwriting verification method that combines handcrafted and automatically extracted features. The method uses a genetic algorithm to reduce the dimensionality of the feature set. We consider offline Bangla handwriting content and evaluate the proposed method using handcrafted features with a simple logistic regression, radial basis function network, and sequential minimal optimization as well as automatically extracted features using a convolutional neural network. The handcrafted features outperform the automatically extracted ones, achieving an average verification accuracy of 94.54% for 100 writers. The handcrafted features include Radon transform, histogram of oriented gradients, local phase quantization, and local binary patterns from interwriter and intrawriter content. The genetic algorithm reduces the feature dimensionality and selects salient features using a support vector machine. The top five experimental results are obtained from the optimal feature set selected using a consensus strategy. Comparisons with other methods and features confirm the satisfactory results.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.47
no.3
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pp.8-17
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2024
There is a demand for introducing a challenging and innovative R&D system to develop new technologies to generate weapon system requirements. Despite the increasing trend in annual core technology development tasks, the infrastructure expansion, including personnel in research management institutions, is relatively insufficient. This situation continuously exposes difficulties in task planning, selection, execution, and management. Therefore, there is a pressing need for strategies to initiate timely research and development and enhance budget execution efficiency through the streamlining of task agreement schedules. In this study, we propose a strategic model utilizing a flexible workforce model, considering constraints and optimizing workload distribution through resource allocation to minimize bottlenecks for efficient task agreement schedules. Comparative analysis with the existing operational environment confirms that the proposed model can handle an average of 67 more core technology development tasks within the agreement period compared to the baseline. In addition, the risk management analysis, which considered the probabilistic uncertainty of the fluctuating number of core technology research and development projects, confirmed that up to 115 core technology development can be contracted within the year under risk avoidance.
Korea has an economy based on manufacturing industrial fields, which produce high amounts of hazardous wastes, in spite of few landfill candidates, and a significant concern for fine airborne particulates; therefore, traditional waste management is difficult to apply in this country. Moreover, waste collection and accumulation have recently been intensified by the waste import prohibitions or regulations in developing nations, the universalization of delivery services in Korea, and the global COVID-19 crisis. This study thus presents a domestic waste management strategy that aims to address the recent issues on waste. The contents of the strategy as the main results of the study include the (1) improvement of the compatibility of the classification codes between the domestic hazardous waste and the international ones such as those of the Basel Convention; (2) consideration of the mixed hazard indices to represent toxicity from low-content components such as rare earth metals often contained in electrical and electronic equipment waste; (3) management application based on risks throughout the life cycles of waste; (4) establishment of detailed material flow information of waste by integrating the Albaro system, Pollutant Release and Transfer Register (PRTR) system, and online trade databases; (5) real-time monitoring and prediction of the waste movement or discharge using positional sensors and geographic information systems, among others; and (6) selection and implementation of optimal treatment or recycling practices through Life Cycle Assessment (LCA) and clean technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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