Kim, Ae-sook;Ryu, Gi-hwan;Jung, Ju-hee;Kim, Hee-young
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.4
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pp.375-380
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2022
The purpose of this study is to find out consumers' perception and meaning of convenience store convenience food by using big data. For this study, NNAVER and Daum analyzed news, intellectuals, blogs, cafes, intellectuals(tips), and web documents, and used 'convenience store convenience food' as keywords for data search. The data analysis period was selected as 3 years from January 1, 2019 to December 31, 2021. For data collection and analysis, frequency and matrix data were extracted using TEXTOM, and network analysis and visualization analysis were conducted using the NetDraw function of the UCINET 6 program. As a result, convenience store convenience foods were clustered into health, diversity, convenience, and economy according to consumers' selection attributes. It is expected to be the basis for the development of a new convenience menu that pursues convenience and convenience based on consumers' meaning of convenience store convenience foods such as appropriate prices, discount coupons, and events.
The recent steep increase in the minimum hourly wage has increased the burden of labor costs, and the share of unmanned stores is increasing in the aftermath of COVID-19. As a result, theft crimes targeting unmanned stores are also increasing, and the "Just Walk Out" system is introduced to prevent such thefts, and LiDAR sensors, weight sensors, etc. are used or manually checked through continuous CCTV monitoring. However, the more expensive sensors are used, the higher the initial cost of operating the store and the higher the cost in many ways, and CCTV verification is difficult for managers to monitor around the clock and is limited in use. In this paper, we would like to propose an AI image processing fusion algorithm that can solve these sensors or human-dependent parts and detect customers who perform abnormal behaviors such as theft at low costs that can be used in unmanned stores and provide cloud-based notifications. In addition, this paper verifies the accuracy of each algorithm based on behavior pattern data collected from unmanned stores through motion capture using mediapipe, object detection using YOLO, and fusion algorithm and proves the performance of the convergence algorithm through various scenario designs.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.544-546
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2021
Recently, the number of unmanned stores is increasing due to COVID-19. In unmanned stores, payments are mainly made using kiosks, but some people with physical disabilities or people with disabilities who use wheelchairs are not easy to use it. Also, young children and the elderly are also having difficulty using new technologies such as kiosks as they get older. In this study, in order to compensate for these problems, we intend to design and implement a system capable of performing order by a speech recognition function as well as a visual system when a user interacts with a kiosk.
Recently, the emergence of new technologies caused by the Fourth Industrial Revolution caused a great change not only in the overall society but also in the retail industry. In the retail industry, unmanned stores based on new technologies have emerged, changing the consumption behavior of consumers. In particular, the global pandemic caused by COVID-19, which appeared in December 2019, raised social risks, and as a result of this, the beginning of the non-face-to-face era, interest in unmanned stores is increasing. In this study, the effects of benefits factors (perceived usefulness, perceived economics, perceived enjoyment, relative advantages) and sacrifice factors (perceived risk, technicality) perceived by unmanned store users on continuous use intention through perceived value. In addition, it is a study to test through empirical analysis what role the social risk from COVID-19 plays in the process of consumption through unmanned stores. The purpose of this study is to provide strategic implications for the activation of unmanned stores in the non-face-to-face era. In this study, a total of 293 copies of data were collected for users of unmanned stores for hypothesis testing. In addition, the collected data was analyzed using SPSS 21.0 and AMOS 21.0 statistical programs. The results of the study are summarized as follows. First, it was found that the perceived benefits (perceived usefulness, perceived economics, perceived playfulness, and relative advantages) of unmanned stores all had a significant positive effect on perceived value. Second, it was found that all perceived sacrifices (perceived risk, technicality) of unmanned stores had a significant negative effect on perceived value. Third, it was found that the perceived value of unmanned stores had a significant positive effect on the intention to continue use. Finally, the social risk from COVID-19 has been shown to play a moderating role when the perceived sacrifice of unmanned stores affects the perceived value.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.581-582
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2023
코로나 19 이후 무인매장에 대한 수요가 꾸준히 증가하며 빠른 시장 규모 성장을 보이고 있다. 그러나 관리자의 부재로 감시가 어렵고 즉각적인 대응이 불가능한 환경으로 인해 도난 문제 또한 꾸준히 발생하고 있다. 본 논문은 YOLO 객체인식 기술을 활용한 무인매장 도난 감지 시스템과 실시간 메일 알림 기능을 제안한다. 이를 통해 무인매장에서 발생하는 도난 범죄를 예방하고, 즉각적인 조치를 가능하게 함으로써 보다 안전하고 효율적으로 무인매장을 관리할 수 있게 한다.
This purpose of this paper was to review the development trend of the VTOL MAVs with a ducted propellant that can fly like the VTOL at intermediate and high speeds, hovering, landing, and lifting off vertically over urban areas, warships, bridges, and mountainous terrains. The MAV differs in flight characteristics from helicopters and fixed wings in many respects. In addition to enhancing thrust, the duct protects personnel from accidental contact with the spinning rotor. The purpose of the U.S. Army FCS and DARPA's OAV program is spurring development of a the VTOL ducted MAV. Today's MAVs are equipped with video/infrared cameras to hover-and-stare at enemies hidden behind forests and hills for approximately one hour surveillance and reconnaissance. Class-I is a VTOL ducted MAV developed in size and weight that individual soldiers can store in their backpacks. Class-II is the development of an organic VTOL ducted fan MAV with twice the operating time and a wider range of flight than Class-I. MAVs will need to develop to perch-and-stare technology for lengthy operation on the current hover-and-stare. The near future OAV's concept is to expand its mission capability and efficiency with a joint operation that automatically lifts-off, lands, refuels, and recharges on the vehicle's landing pad while the manned-unmanned ground vehicle is in operation. A ducted MAV needs the development of highly accurate relative position technology using low cost and small GPS for automatic lift-off and landing on the landing pad. There is also a need to develop a common command and control architecture that enables the cooperative operation of organisms between a VTOL ducted MAV and a manned-unmanned ground vehicle.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.2
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pp.114-121
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2019
Tailless aircraft have advantages of low visibility compared to conventional aircraft, but drawback of poor stability as well which makes designing controller difficult. The controller design is more difficult, especially when the center of gravity moves due to store release or fuel consumption during flight. In this paper, an L1 adaptive controller is proposed as a way to overcome these problems. The reliability and performance of the controllers were verified by non-linear simulations. RPV Flying Quality Design criteria were used for design criteria. Using the simulation, it is shown that the adaptive controller maintains stability of the unmanned aircraft for sudden large change in the inertial properties. It is also shown that the calculation burden can be reduced when it is used with the gain scheduling method.
Purpose: According to the growth of technology in the service industry, the interaction service between customer and employee has recently been transformed into between customer and technology by Self Service Technology (SST) requiring direct interaction with customers. In this context, self service technology such as unmanned ordering system installed at the store is actively introduced at the work place to reduce labor costs by food and retail company and the research for self-service technology which is rapidly replacing existing face-to-face service is needed. As the growth speed of SST is rapid, many researchers have studied the characteristics of SST, in every sector of business worldwide. Among the characteristics, attributes, Self Service Technology Quality (SSTQUAL) to evaluate SST is important because it may cause the customer's behavior. Thus, this research focuses on the effects of SSTQUAL on SST Satisfaction and SST continuance usage intention. This research suggests the guidelines for how Restaurant Company should prepare SST and build their customer satisfaction and continuance usage that increase the sales. Research design, data and methodology: This study tests the structural relationship between SSTQUAL of unmanned ordering system, SST satisfaction and SST continuance usage. SSTQUAL divided into four sub-dimensions and two categories, cognitive service attributes (Convenience, Functionality) and affective service attributes (Enjoyment, Assurance). In order to achieve the purposes of this research, research model and hypotheses were developed based on previous researches. All constructs were measured with multiple items developed and tested in the previous studies. The data were collected from 524 customers experiencing SST and were analyzed through SPSS 25.0 and SmartPLS 3.0 statistical package program. Results: The findings of this research are as follows. First, all SSTQUAL have significant positive impacts on SST satisfaction. Second, SST satisfaction has significant positive impact on SST continuance intention. Third, cognitive service attributes and affective service attributes had wealth of explanation of service attribute more than a single dimension. Conclusions: The implications of this study are as follows. Overall, Restaurant Company should manage SSTQUAL consisting of not only cognitive service attributes (Convenience, Functionality) but also affective service attributes (Enjoyment, Assurance) to satisfy customers basically regardless of the type of restaurant.
This paper proposes a digital signage system based on an intelligent recommendation model. The proposed system consists of a server and an edge. The server manages the data, learns the advertisement recommendation model, and uses the trained advertisement recommendation model to determine the advertisements to be promoted in real time. The advertisement recommendation model provides predictions for various products and probabilities. The purchase index between the product and weather data was extracted and reflected using correlation analysis to improve the accuracy of predicting the probability of purchasing a product. First, the user information and product information are input to a deep neural network as a vector through an embedding process. With this information, the product candidate group generation model reduces the product candidates that can be purchased by a certain user. The advertisement recommendation model uses a wide and deep recommendation model to derive the recommendation list by predicting the probability of purchase for the selected products. Finally, the most suitable advertisements are selected using the predicted probability of purchase for all the users within the advertisement range. The proposed system does not communicate with the server. Therefore, it determines the advertisements using a model trained at the edge. It can also be applied to digital signage that requires immediate response from several users.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.240-242
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2021
Recently, Kiosks, a wireless ordering system, has been introduced as the system where employees and customers order in person has disappeared in most stores. However, Drive-Thru, which is serviced in stores, still has a system where employees and customers communicate directly to order. In this paper, we propose the design of a Drive-Thru system in which customers order direct communication between Drive-Thru's employees and customers without facing them using QR-Code. The non-face-to-face Drive-Thru system aims to provide a more automated system by minimizing employees in the store. As a result, customers receive more accurate services and have the effect of improving the quality of consumption.
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