Purpose - to examine the theories related to the internationalization of multinational corporations as well as theories related to internationalization of small and medium-sized enterprises. Research design, data, and methodology - traditional theories, e.g. eclectic paradigm and behavioral theory and product life cycle etc. were examined and recent advances theories - network theory, entrepreneurship - were also examined to outline the theory of internationalization of firm. Results - the main schools of international researches are divided into two; one is the economics school, the other is the behavioral school. The economics school has considered internationalization as a pattern of investment in foreign markets explained by rational economic analysis of internalization, ownership, and location advantages. Apart from the economics approach, a theory relevant to smaller firms highlights slow and incremental overseas market commitment. Recent research on the network perspective is fast emerging and it can be applied and well explained on the internationalization of smaller firms, focusing on firm behavior in the context of a network of interorganizational and inter-personal relationships Conclusions - Small medium-sized enterprises have been recently rising, however, there has still been little consolidation of literature in internationalization and most of the relevant theories have been still focusing on explaining the globalization of multinational corporations. Little studied on the internationalization in the context of smaller firms which are distinctly differentiated from larger firms including international new ventures, which the motivation to study strongly calls for more information and studied on small medium-sized enterprises.
Kim, Young-Su;Lee, Jae-Ho;Seo, In-Shik;Kim, Hyun-Dong;Shin, Ji-Sub;Na, Yun-Young
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.03a
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pp.987-997
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2008
Successful design, construction and maintenance of geotechnical structure in soft ground and marine clay demands prediction, control, stability estimation and monitoring of settlement with high accuracy. It is important to predict and to estimate the compression index of soil for predicting of ground settlement. Lab. and field tests have been and are indispensable tools to achieve this goal. In this paper, Artificial Neural Networks (ANNs) model with Levenberg-Marquardt Algorithm and field database were used to predict compression index of soil in Korea. Based on soil property database obtained from more than 1800 consolidation tests from soils samples, the ANNs model were proposed in this study to estimate the compression index, using multiple soil properties. The compression index from the proposed ANN models including multiple soil parameters were then compared with those from the existing empirical equations.
In the assessment of existing RC buildings, the reliable appraisal of the compressive strength of in-situ concrete is a fundamental step. Unfortunately, the data that can be obtained by the available testing methods are typically affected by a high level of uncertainty. Moreover, in order to derive indications about the degradation and ageing of the materials by on site tests, it is necessary to have the proper terms of comparison, that is to say, to know the reference data measured during the construction phases, that are often unavailable when the building is old. In the cases when such a comparison can be done, the in situ strength values typically turn out to be lower than the reference strength values (tests performed on taken samples during the construction). At this point, it is crucial to discern and quantify the specific effect induced by different factors: ageing of the materials; poor quality of the placement, consolidation or cure of the concrete during the construction phases; damage due to drilling. This paper presents a procedure for correlating the destructive compressive tests and non-destructive tests (ultrasonic pulse velocity tests) with the data documenting the compressive strength tested during the construction phases. The research work is aimed at identifying the factors that induce the difference between the in-situ strength and cubes taken from the concrete casting, and providing, so, useful information for the assessment procedure of the building.
For better predictions and classifications in customer recommendation, this study proposes an integrative model that efficiently combines the currently-in-use statistical and artificial intelligence models. In particular, by integrating the models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction, this study suggests an integrative prediction model. Integrated models consist of four models: ASFM model which combines Association Rule(A) and Frequency Matrix(B), ASRI model which combines Association Rule(A) and Rule Induction(C), FMRI model which combines Frequency Matrix(B) and Rule Induction(C), and ASFMRI model which combines Association Rule(A), Frequency Matrix(B), and Rule Induction(C). The data set for the tests is collected from a convenience store G, which is the number one in its brand in S. Korea. This data set contains sales information on customer transactions from September 1, 2005 to December 7, 2005. About 1,000 transactions are selected for a specific item. Using this data set. it suggests an integrated model predicting whether a customer buys or not buys a specific product for target marketing strategy. The performance of integrated model is compared with that of other models. The results from the experiments show that the performance of integrated model is superior to that of all other models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction.
Dementia is defined as a syndrome which is characterized by various impairments in cognitive functions, especially memory function. Most of the diagnostic criteria for dementia include memory impairment as on essential feature. Memory decline can be present as a consequence of the aging process. But it does not cause significant distress or impairment in social and occupational functionings while dementiadoes. Depression may also be associated with memory impairment. However, unlike dementia, depression dose not cause decrease in delayed verbal learning and recognition memory. In dementia, different features of memory impairment may be present depending on the involved area. Memory impairment in cortical dementia is affected by the disturbance of encoding of information and memory consolidation, while memory imparnene in subcortical denentiy is affected by the disturbance of retrieval in subcortical dementia.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2010.09c
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pp.37-46
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2010
Marine clays are soft soil deposits having complicated mineralogy and formation characteristics. Thus, characterization of its geotechnical behavior has been a main issue for geotechnical engineers. Nowadays, the importance and applications of geophysical exploration on marine clays are increasing significantly according to the accuracy, efficiency, and reliability of geophysical survey technology. For marine clays, seismic survey is effective for density and elasticity characterization, while electro-magnetic wave provides the information about the fluid conductivity phenomena inside soil. For practical applications, elastic wave technology can evaluate the consolidation state of natural marine clay layers and estimate important geotechnical engineering parameters of artificially reclaimed marine deposits. Electrical resistivity can provide geophysical characteristics such as particle cementation, pore geometry shape, and pore material phase condition. Furthermore, nondestructive geophysical monitoring is applicable for risk management and efficiency enhancement during natural methane gas extraction from gas hydrate-bearing sediments.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.149-158
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2022
The pandemic of Covid-19 (Coronavirus Disease 19) has devastated the world, affected millions of people, and disrupted the world economy. The cause of the Covid19 epidemic has been identified as a new variant known as Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2(SARS-CoV2). It motives irritation of a small air sac referred to as the alveoli. The alveoli make up most of the tissue in the lungs and fill the sac with mucus. Most human beings with Covid19 usually do no longer improve pneumonia. However, chest x-rays of seriously unwell sufferers can be a useful device for medical doctors in diagnosing Covid19-both CT and X-ray exhibit usual patterns of frosted glass (GGO) and consolidation. The introduction of deep getting to know and brand new imaging helps radiologists and medical practitioners discover these unnatural patterns and pick out Covid19-infected chest x-rays. This venture makes use of a new deep studying structure proposed to diagnose Covid19 by the use of chest X-rays. The suggested model in this work aims to predict and forecast the patients at risk and identify the primary COVID-19 risk variables
Over the years a lot of organizations or enterprises are spending the majority of their IT budgets on IT resources procurement and maintenance. IT resources are typically duplicated in each Region, Division, and/or Business Unit. The biggest sources of cost savings come directly from the reduction in maintenance cost and the elimination of duplicated resources. Global corporations are investing heavily in shared services implementations in order to stay competitive in an industry environment. A number of financial services firms have turned to IT shared services to reduce the level of IT asset and infrastructure redundancies. Recently, Korean financial services industry is moving to diversification(bank, securities, insurance, etc.) and consolidation(M&A, strategic alliance, etc.), and wants the elimination of duplicated IT resources. This research is intended to find out and demonstrate the factors having a significant effect on adoption of IT shared services center in finance services industry.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.5
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pp.103-111
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2013
This paper provide a framework for an IGILMS(internet-based global integrated logistics management system) which can access and mediate cargo transportations among small- and medium-sized domestic/international logistics corporations as regards cargo, registration and search for space, public tender and negotiation, contract, payment and safety-guarantee, transportation through the internet, wireless communication means, or smart phone etc. In addition, we describe a model to provide customized services in the B2B e-market for IGILMS and the structure and the control of its fulfillment process, and provide technical architecture of the IGILMS for an internet-based global logistics management system. To validate an efficiency of the proposed system, we develop a simulation model and analyze the performance of the proposed system.
In this study, a model was developed for the estimating the locational thickness information of the upper clay layer to be used for the consolidation vulnerability evaluation in the Nakdong river estuary. To estimate ground layer thickness information, we developed four spatial estimation models using machine learning algorithms, which are RF (Random Forest), SVR (Support Vector Regression) and GPR (Gaussian Process Regression), and geostatistical technique such as Ordinary Kriging. Among the 4,712 borehole data in the study area collected for model development, 2,948 borehole data with an upper clay layer were used, and Pearson correlation coefficient and mean squared error were used to quantitatively evaluate the performance of the developed models. In addition, for qualitative evaluation, each model was used throughout the study area to estimate the information of the upper clay layer, and the thickness distribution characteristics of it were compared with each other.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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