Purpose - The paper aims to develop the theory of TAM and perceived risk through a more comprehensive and rigorous understanding of the influencing factors of the consumer's adoption of LG HomNet smart home from the perspective of trade-offs. Design/methodology - Based on the TAM and perceived risk theory, combined with the individual characteristics of consumers in the context of information technology as the external factors of the technology acceptance model, this paper constructs a theoretical model of the factors affecting the use intention of the consumer. It was empirically tested by using SEM, and survey data was collected from 458 respondents. Findings - The research results show that 9 hypotheses of the research model are supported and have reliable prediction accuracy. Consumers' perceived interest, perceived connectivity and perceived controllability have a significant positive impact on their intention to use. In addition, this paper also confirmed the mediating effect of perceived usefulness and perceived ease of use. Originality/value - Consumers are very concerned about gains and losses. Low-level performance risks, security risks, and financial risks will drive the consumer to have a stronger intention to use, and financial risks have the strongest impact. This research provides a useful implication and guidance for smart home equipment manufacturers and service providers in product and service innovation and marketing and promotion strategies.
Purpose: This study aims to identify the core competency of sellers on their sales performance in the context of e-commerce, and to verify the mediating effect of innovative sales activities. Research design, data, methodology: A questionnaire survey was carried out to 200 sellers in e-commerce. Exploratory factor analysis and reliability analysis for Cronbach's Alpha were performed to verify the validity and reliability of the and the regression analyses of 5,000 bootstrap samples were carried out to test hypotheses. Results: Based on the analysis, the elements of competencies of sellers in e-commerce such as self-control, trust-building, social interaction skills were positively related to the innovative sales activities and sales performances. Innovative sales activities also affected sales performances. Indirect effects of competencies of sellers on sales performance via innovative sales activities were partially effective depending on variables that brought practical implications. From a practical perspective, the valid competencies found in this study may be applied for the recruitment and selection of sellers. Conclusion: This study shed light on theories of e-commerce sales and sales practices by examining the competencies of sellers in e-commerce compared to those of traditional sellers and by revealing innovative sales activities as the effective mediator for sales performance.
In recent times, an exponential increase in Internet traffic has been observed as a result of advancing development of the Internet of Things, mobile networks with sensors, and communication functions within various devices. Further, the COVID-19 pandemic has inevitably led to an explosion of social network traffic. Within this context, considerable attention has been drawn to research on network traffic analysis based on machine learning. In this paper, we design and develop a new machine learning framework for network traffic analysis whereby normal and abnormal traffic is distinguished from one another. To achieve this, we combine together well-known machine learning algorithms and network traffic analysis techniques. Using one of the most widely used datasets KDD CUP'99 in the Weka and Apache Spark environments, we compare and investigate results obtained from time series type analysis of various aspects including malicious codes, feature extraction, data formalization, network traffic measurement tool implementation. Experimental analysis showed that while both the logistic regression and the support vector machine algorithm were excellent for performance evaluation, among these, the logistic regression algorithm performs better. The quantitative analysis results of our proposed machine learning framework show that this approach is reliable and practical, and the performance of the proposed system and another paper is compared and analyzed. In addition, we determined that the framework developed in the Apache Spark environment exhibits a much faster processing speed in the Spark environment than in Weka as there are more datasets used to create and classify machine learning models.
Purpose - Market structure is crucial to identify as it defines the market states for new and existing container ports to perform within a given region. the study aims to compare the major ports in the Bay of Bengal in the context of Chittagong Port. Design/methodology/approach - For this study, the past 9 years of container volume data have been collected and analyzed through the HHI index, BCG matrix and shift effect analysis. Based on the analysis, this study has found that the Chittagong Port is in an oligopoly competitive market structure. Findings - The findings have shown that port in low market share and low growth in very recent years with the moderately concentrated ports HHI index. The shift effect analysis shows that the container volumes shifted from one port to another in the 2019 and 2020 periods. This study is the pioneer study in the Bay of Bengal region to identify the market structure, analyze market share and growth, and analyze the market concentration. Research implications or Originality - Future recommendations for the port authority is to take advantage of geolocation; attract international; tax exemption, faster clearance process, reduced waiting charges; increasing storage and technological machinery; promoting maritime logistics education; promoting Chittagong tourism; collaboration with other countries. Also, this study can be used as basic data for the establishment of a new supply chain between Korea and Southwest Asia for the Korean government and companies.
Adeiza, Adams;Malek, Marlin Abdul;Ismail, Noor Azizi
The Korean Journal of Franchise Management
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v.8
no.1
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pp.5-18
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2017
Purpose - Although literature has established the relevance of entrepreneurial orientation(EO) in the performance of conventional firms, the constraining nature of franchise arrangement makes one wonders if the same relationship holds for companies operating under the business model. Research design, data, and methodology - Using Nigeria - a country with high potential for franchise growth - as a context, this study aims to explore the relevant entrepreneurial orientation skills exhibited by franchisees and show the extent to which these skills influence their business performance and intention to remain. 26 franchisees purposively selected from six local franchise brands in Nigeria were interviewed. Result and Conclusions - The three classic entrepreneurial orientation factors of innovativeness, proactiveness and risk-taking were found to have varying influence on franchisees' business outcomes. This study answers the calls for more in-depth understanding of the relationship between EO and firm performance generally and, franchise firm performance in particular. The value of this effort lies in the fact that it strengthens theory and updates literature on the subject. Based on the findings, specific recommendations are offered to help improve the practice of franchising in Nigeria.
The main objective of this study is to examine the impact of entrepreneurial orientation (EO) on small and medium-sized enterprises' (SMEs) performance in the context of subcontracting buyer-supplier relation. Specifically, we seek to examine whether the power dynamics between buyer and supplier either support or hamper subcontracting SMEs' ability to effectively pursue EO for enhancing their performance. Research design, data, and methodology: We collected survey questionnaires from Korean SMEs that are certified with Inno-biz by the Korean Ministry of SMEs and Startups. The collected data was analyzed using SPSS 26 and AMOS to create an integrated model. Result: Based on the analysis, our findings indicate that the proactiveness and innovativeness dimensions of EO have a positive effect on the SMEs' performance. However, the risk-taking dimension of EO has a negative effect on performance. Additionally, buyer dependency exhibit both positive and negative moderating effects on different dimensions of EO. Conclusion: For SMEs that rely heavily on a particular buyer in terms of sale, pursuing innovativeness dimension of EO could lead to positive performance, while pursuing proactiveness dimension of EO had a negative moderating effect on performance.
Purpose In online delivery platforms, platform workers are required to perform both platform labor, which is compensated with immediate wages, and shadow work which is a kind of unpaid job to support the platform labor. Thus, the objective of this study is to empirically examine how platform workers' platform labor and shadow work affect their job burnout and their turnover intention in the online delivery platform context. Design/methodology/approach This study developed a research model by employing platform labor and shadow work to influence job burnout and turnover intention. This study also tested the model by partial least square techniques after collecting 169 cross-sectional data from food delivery riders in Korea. Findings This study found that both platform labor and shadow work affected platform workers' job burnout. In addition, the results showed that shadow work influenced their turnover intention while platform labor did not affect the turnover intention. Based on the results, this study contributed to relevant researchers who are interested in platform contexts by offering measurable constructs on platform labor and shadow work. In addition, this study could provide practitioners with practical implications on managing platform workers.
Kim, Do-Hyeon;Ok, Jun-Hyuk;Jang, Hong-Jun;Hwang, Yohan;Kim, Byoungwook
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.88-90
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2022
영어 교육 시장이 증대되면서 영어 학습을 효과적으로 지원하는 다양한 학습 시스템들이 개발되고 있다. 영어문장을 구성하는 기본적인 단위는 어휘로 문장 전체의 의미를 파악하기 위해서는 어휘의 의미를 이해하는 것이 필수적이다. 따라서 영어 어휘 능력 향상을 위한 다양한 영어 어휘 학습 시스템들이 개발되고 있으나, 어휘가 사용되는 문맥을 고려하거나 동시에 학습하면 효과적인 어휘 등 어휘 학습에 효과적인 교수학습 방법의 원리가 적용된 영어 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 n 개의 영어 단어가 하나의 그룹으로 동시에 제시되면서 그 n개의 영어 단어가 모두 포함된 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 설계한다. 임의로 n 개의 영어 어휘가 주어졌을 경우 문맥에 맞게 영어 예문을 자동으로 생성하는 지능형 영어 문장 생성 모델이 본 연구의 핵심이다. 또한, 어휘 능력 평가에서 기존 어휘 학습 시스템과 같이 단순히 어휘를 얼마나 암기하고 있는지에 대한 평과 결과만을 제시하는 것이 아니라, 그룹별 취약 어휘 분석을 통해 효과적인 그룹 어휘 선택 규칙을 파악할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 본 논문에서 제안한 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 통해 영어 어휘 학습자들의 학습 능력 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.
In the post-pandemic era, colleges and students keep passion for learning online sine its unique advantages. This study explores how students' basic psychological needs drawn from self-determination theory, connect to interaction, and learning engagement in the context of online learning. While prior research explored students' intentions, digital interactions, and engagement in online learning, this study aims to come up with a united conceptual model drawing the three basic psychological needs and interaction and their effects on learning engagement. 178 response data collected through a questionnaire survey, were analyzed using PLS-SEM. Findings indicate that online learning interaction enhances intrinsic motivation, leading to higher learning engagement. Autonomy emerges as the most influential psychological need on learning engagement. This study integrates self-determination theory with online learning interactions and engagement and offers practical insights. Future research should examine long-term outcomes and diverse student populations.
Purpose We introduce a groundbreaking surveillance system explicitly designed to overcome the limitations typically associated with conventional surveillance systems, which often focus primarily on object-centric behavior analysis. Design/methodology/approach The study introduces an innovative approach to risk assessment in surveillance, employing image captioning to generate descriptive captions that effectively encapsulate the interactions among objects, actions, and spatial elements within observed scenes. To support our methodology, we developed a distinctive dataset comprising pairs of [image-caption-danger score] for training purposes. We fine-tuned the BLIP-2 model using this dataset and utilized BERT to decipher the semantic content of the generated captions for assessing risk levels. Findings In a series of experiments conducted with our self-constructed datasets, we illustrate that these datasets offer a wealth of information for risk assessment and display outstanding performance in this area. In comparison to models pre-trained on established datasets, our generated captions thoroughly encompass the necessary object attributes, behaviors, and spatial context crucial for the surveillance system. Additionally, they showcase adaptability to novel sentence structures, ensuring their versatility across a range of contexts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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