In this study, the load fluctuation of the main engine is considered to be a disturbance for the jacket coolant temperature control system of the low-speed two-stroke main diesel engine on the ships. A nonlinear PID temperature control system with satisfactory disturbance rejection performance was designed by rapidly transmitting the load change value to the controller for following the reference set value. The feed-forwarded load fluctuation is considered the set points of the dual loop control system to be changed. Real-coded genetic algorithms were used as an optimization tool to tune the gains for the nonlinear PID controller. ITAE was used as an evaluation function for optimization. For the evaluation function, the engine jacket coolant outlet temperature was considered. As a result of simulating the proposed cascade nonlinear PID control system, it was confirmed that the disturbance caused by the load fluctuation was eliminated with satisfactory performance and that the changed set value was followed.
Tourism and hospitality have encountered significant changes in recent years as a result of the rapid development of information technology (IT). Customers now expect more expedient services and customized travel experiences, which has intensified competition among service providers. To meet these demands, businesses have adopted sophisticated IT applications such as ChatGPT, which enables real-time interaction with consumers and provides recommendations based on their preferences. This paper focuses on the AI support-prompt middleware system, which functions as a mediator between generative AI and human users, and discusses two operational rules associated with it. The first rule is the Information Processing Rule, which requires the middleware system to determine appropriate responses based on the context of the conversation using techniques for natural language processing. The second rule is the Information Presentation Rule, which requires the middleware system to choose an appropriate language style and conversational attitude based on the gravity of the topic or the conversational context. These rules are essential for guaranteeing that the middleware system can fathom user intent and respond appropriately in various conversational contexts. This study contributes to the planning and analysis of service design by deriving design rules for middleware systems to incorporate artificial intelligence into tourism services. By comprehending the operation of AI support-prompt middleware systems, service providers can design more effective and efficient AI-driven tourism services, thereby improving the customer experience and obtaining a market advantage.
Seungsik Kim;Nami Gu;Jeongin Moon;Keunwook Kim;Yeongeun Hwang;Kyeongjun Lee
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권5호
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pp.485-499
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2023
This study aimed to predict the number of meals served in a group cafeteria using machine learning methodology. Features of the menu were created through the Word2Vec methodology and clustering, and a stacking ensemble model was constructed using Random Forest, Gradient Boosting, and CatBoost as sub-models. Results showed that CatBoost had the best performance with the ensemble model showing an 8% improvement in performance. The study also found that the date variable had the greatest influence on the number of diners in a cafeteria, followed by menu characteristics and other variables. The implications of the study include the potential for machine learning methodology to improve predictive performance and reduce food waste, as well as the removal of subjective elements in menu classification. Limitations of the research include limited data cases and a weak model structure when new menus or foreign words are not included in the learning data. Future studies should aim to address these limitations.
This study aims to investigate the difference in the perception of shippers on the quality of air freight service between air express and air freight forwarders. This study suggests hypothesis verification and implications on importance-performance between two groups of air express and air freight forwarders. In this study, we find that important variables through paired t-test and importance-performance analysis. As a result of paired t-test, there was a difference in the use variables of the document work variables through computerization in the importance area. In the satisfaction area, there was a difference between the groups in the response to customer request and the response to accidents. The variables that need to improve the focus derived from the importance-performance analysis are document work through computer and response to accidents. It is necessary to observe and manage the response of shippers continuously by holding various transportation schedules in the schedule area, possibility of adjustment of transportation schedule, regular freight and schedule provision.
The objective of this study is to verify the effect of the market orientation, CEO capacity, and environmental characteristics of overseas markets on the performance of overseas expansion among the success factors of domestic overseas expansion companies. For this purpose, employees of domestic overseas companies based in the Seoul metropolitan area were surveyed, and the hypothesis test was conducted. As a result of the verification, among the contributors to overseas advancement of domestic overseas companies, the factors of CEO capacity, overseas business_education ability, market environment and market size have a significant positive effect on the financial performance of overseas expansion. However, market-oriented factors were found to have no significant effect on the financial performance of overseas expansion. Among the contributors to overseas advancement of domestic overseas companies, the market-oriented factor, the customer-oriented factor, has a significant positive effect on the non-financial performance of overseas expansion. However, factors in CEO competency and environmental characteristics in overseas markets do not have a significant positive effect on the non-financial performance of overseas expansion.
Purpose: Increasingly limited environmental resources encourage all sectors to implement robust distribution systems, including Logistics Service Provider (LSP) as a company that manages customer logistics activities. However, efforts to achieve a robust distribution system have many challenges. To overcome these challenges, as a first step, LSP needsto classify and analyze the challenges faced and find solutions. Knowledge of the challengesin managing robust logisticsisstill not widely researched in developing countries. This paper explores existing research gaps in the region. Research design, data and methodology: The research enquiries used are a questionnaire and in-depth interviews. In the field study, surveys, observations, interviews related to robust logistics implementation in the LSP were carried out. Results: The results of the study show that although robust logistics is recognized as very important, understanding among LSPs is still very diverse. The main challengesfound in this study come from the economic aspect and the internal conditions of the organization. Conclusion: LSP is advised to carry out internal strengthening of the company, especially for economic and organizational aspects therefore they can implement robust and sustainability practices more intensively. LSP needs to have good financial support in order to implement the aspects on an ongoing basis.
A Smart factories are systems that enable quick response to customer demands, reduce defect rates, and maximize productivity. They have evolved from manual labor-intensive processes to automation and now to cyber-physical systems with the help of information and communication technology. However, many small and medium-sized enterprises (SMEs) are still unable to implement even the initial stages of smart factories due to various environmental and economic constraints. Additionally, there is a lack of awareness and understanding of the concept of smart factories. To address this issue, the Cooperation-based Smart Factory Construction Support Project was launched. This project is a differentiated support project that provides customized programs based on the size and level of the company. Research has been conducted to analyze the impact of this project on participating and non-participating companies. The study aims to determine the effectiveness of the support policy and suggest efficient measures for improvement. Furthermore, the research aims to provide direction for future support projects to enhance the manufacturing competitiveness of SMEs. Ultimately, the goal is to improve the overall manufacturing industry and drive innovation.
In the current era of rapid digitization of the fashion industry, this study aims to facilitate the digitization of local Hawaiian fashion products. The research compares and analyzes the patterns and colors of digital clothing products sold on Zepeto, a metaverse platform, and those of physical products sold both, online and offline, by six specialized brands with stores in Honolulu, Hawaii, or Hawaiian signature clothing products. The following results were obtained: First, physical products generally display various patterns, such as animals, plants, geography, regions, and beaches. However, the pattern diversity of digital products is relatively limited, with a tendency to focus on plant and animal designs, which are Hawaii's signature patterns. Second, the color analysis results demonstrate that chromatic color groups, such as blue and red, were the most popular in physical products, whereas digital products used mostly green and neutral colors. Considering that physical products are sold both, online and offline, this is presumed to be due to differences in expression techniques and customer responses to digital and physical products, rather than market differences. To facilitate the digitization of Hawaiian local fashion products, a library that accommodates physical products in a variety of patterns and colors must be secured, and continuous modifications must be made to match the overall fashion trends.
Samina Saleem;Hussain Saleem;Abida Siddiqui;Umer Sheikh;Muhammad Asim;Jamshed Butt;Ali Muhammad Aslam
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권7호
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pp.177-185
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2024
Web science, a general discipline of learning is presently at high demand of expertise with ideas to develop software-based WebApps and MobileApps to facilitate user or customer demand e.g. shopping etc. electronically with the access at their smartphones benefitting the business enterprise as well. A worldwide-computerized reservation network is used as a single point of access for reserving airline seats, hotel rooms, rental cars, and other travel related items directly or via web-based travel agents or via online reservation sites with the advent of social-web, e-commerce, e-business, from anywhere-on-earth (AoE). This results in the accumulation of large and diverse distributed databases known as big data. This paper describes a novel intelligent web-based electronic booking framework for e-business with distributed computing and data mining support with the detail of e-business system flow for e-Booking application architecture design using the approaches for distributed computing and data mining tools support. Further, the importance of business intelligence and data analytics with issues and challenges are also discussed.
This study examines the factors influencing the use of mobile food ordering applications and their impact on consumption behavior amidst recent societal changes. It re-evaluates the relevance of factors from the UTAUT2 theory in predicting customers' behavioral intentions. Additionally, the study explores the moderating effect of confidence in food safety measures (CFSM). Quantitative research methods are employed. A structured questionnaire that measures the psychological factors, behavioral intention, and actual usage of mobile food ordering applications was used to collect customer data. Regression and moderation analyses are conducted to test the hypotheses and examine the moderating role of CFSM. The findings reveal that performance expectation, effort expectation, and habit significantly predict customers' intention to use mobile food ordering applications. Moreover, for customers with high CFSM, social influence, facilitating conditions, and hedonic motivation add additional contributions to their behavioral intention. This study extends the UTAUT2 theory by applying it to mobile food ordering applications and examining the influence of CFSM. It identifies the specific factors that drive customers' intention to use these applications and highlights the importance of CFSM as a moderating factor. The findings offer theoretical insights and practical implications for researchers and practitioners in the mobile food ordering industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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