As advertising and promotions are categorized as operating expenses, managers tend to reduce marketing budget to improve their short term profitability. Gauging the value and accountability of marketing spending is therefore considered as a major research priority in marketing. To respond this call, recent studies have documented that financial market reacts positively to a firm's marketing activity or marketing related outcomes such as brand equity and customer satisfaction. However, prior studies focus on the relation of marketing variable and financial market variables. This study suggests a channel about how marketing activity increases firm valuation. Specifically, we propose that a firm's marketing activity increases the level of the firm's product market information and thereby the dispersion in financial analysts' earnings forecasts decreases. With less uncertainty about the firm's future prospect, the firm's managers and shareholders have less information asymmetry, which reduces the firm's cost of capital and thereby increases the valuation of the firm. To our knowledge, this is the first paper to examine how informational benefits can mediate the effect of marketing activity on firm value. To test whether marketing activity contributes to increase in firm value by mitigating information asymmetry, this study employs a longitudinal data which contains 12,824 firm-year observations with 2,337 distinct firms from 1981 to 2006. Firm value is measured by Tobin's Q and one-year-ahead buy-and-hold abnormal return (BHAR). Following prior literature, dispersion in analysts' earnings forecasts is used as a proxy for the information gap between management and shareholders. For model specification, to identify mediating effect, the three-step regression approach is adopted. All models are estimated using Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods to test the statistical significance of the mediating effect. The analysis shows that marketing intensity has a significant negative relationship with dispersion in analysts' earnings forecasts. After including the mediator variable about analyst dispersion, the effect of marketing intensity on firm value drops from 1.199 (p < .01) to 1.130 (p < .01) in Tobin's Q model and the same effect drops from .192 (p < .01) to .188 (p < .01) in BHAR model. The results suggest that analysts' forecast dispersion partially accounts for the positive effect of marketing on firm valuation. Additionally, the same analysis was conducted with an alternative dependent variable (forecast accuracy) and a marketing metric (advertising intensity). The analysis supports the robustness of the main results. In sum, the results provide empirical evidence that marketing activity can increase shareholder value by mitigating problem of information asymmetry in the capital market. The findings have important implications for managers. First, managers should be cognizant of the role of marketing activity in providing information to the financial market as well as to the consumer market. Thus, managers should take into account investors' reaction when they design marketing communication messages for reducing the cost of capital. Second, this study shows a channel on how marketing creates shareholder value and highlights the accountability of marketing. In addition to the direct impact of marketing on firm value, an indirect channel by reducing information asymmetry should be considered. Potentially, marketing managers can justify their spending from the perspective of increasing long-term shareholder value.
Kim, Byunghyun;Lee, Junhwa;Sim, Sung-Han;Cho, Soojin;Park, Byung Ho
Smart Structures and Systems
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제30권5호
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pp.521-535
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2022
Efficient management of deteriorating civil infrastructure is one of the most important research topics in many developed countries. In particular, the remote displacement measurement of bridges using linear variable differential transformers, global positioning systems, laser Doppler vibrometers, and computer vision technologies has been attempted extensively. This paper proposes a remote displacement measurement system using closed-circuit televisions (CCTVs) and a computer-vision-based method for in-situ bridge bearings having relatively large displacement due to temperature change in long term. The hardware of the system is composed of a reference target for displacement measurement, a CCTV to capture target images, a gateway to transmit images via a mobile network, and a central server to store and process transmitted images. The usage of CCTV capable of night vision capture and wireless data communication enable long-term 24-hour monitoring on wide range of bridge area. The computer vision algorithm to estimate displacement from the images involves image preprocessing for enhancing the circular features of the target, circular Hough transformation for detecting circles on the target in the whole field-of-view (FOV), and homography transformation for converting the movement of the target in the images into an actual expansion displacement. The simple target design and robust circle detection algorithm help to measure displacement using target images where the targets are far apart from each other. The proposed system is installed at the Tancheon Overpass located in Seoul, and field experiments are performed to evaluate the accuracy of circle detection and displacement measurements. The circle detection accuracy is evaluated using 28,542 images captured from 71 CCTVs installed at the testbed, and only 48 images (0.168%) fail to detect the circles on the target because of subpar imaging conditions. The accuracy of displacement measurement is evaluated using images captured for 17 days from three CCTVs; the average and root-mean-square errors are 0.10 and 0.131 mm, respectively, compared with a similar displacement measurement. The long-term operation of the system, as evaluated using 8-month data, shows high accuracy and stability of the proposed system.
원산지 관련 연구는 오랫동안 마케팅과 국제경영 분야에서 연구되어 왔다. 최근 원산지 관련 연구는 급속도로 글로벌화 되어 가는 기업환경을 반영하여 원산지 효과의 존재를 입증 및 분석하고자 하는 연구흐름과 원산지 효과의 발생과정을 설명하고자 하는 연구흐름으로 분화 및 발전해왔다. 본 연구는 최근 단순한 원가절감 차원을 넘어서 브랜드 자체와 브랜드원산지의 경쟁력을 제고시키는 전략적 수단으로 활용되고 있는 제조원산지의 선택과 관련된 기업 활동의 효과를 설명하고자 하였다. 이를 위해 제조원산지와 브랜드원산지를 긍정조합 및 부정조합으로 구분하여 원산지효과를 검증하였으며, 이 과정에서 소비자의 동기성향(조절초점)이 갖는 조절효과를 살펴보았다. 연구 결과 긍정적인 원산지의 조합(예컨대, 일본에서 생산된 프랑스 브랜드 오디오)의 경우가 부정적인 조합(예컨대, 중국에서 생산된 독일 브랜드 의류)의 경우보다 호의적인 반응을 유발함으로써 제조국 원산지효과가 있음이 확인 되었다. 또한 개인의 동기성향이 제품에 대한 메시지의 내용과 일치할 때 제품에 대한 평가가 좋아지는 조절적 적합성(regulatory fit) 효과가 존재한다는 것도 확인 되었다. 끝으로 동기성향의 조절효과를 보았을 때, 긍정적인 원산지 조합에서는 개인의 동기성향에 따라 제품평가가 달라져 조절효과를 입증할 수 있었으나, 부정적인 원산지 조합에서는 동기성향의 조절효과가 태도 부분에서만 부분 지지되고 품질지각과 구매의도 부분에서는 지지되지 않아서 동기성향의 조절효과가 존재한다는 점을 부분적으로만 확인할 수 있었다. 연구결과를 토대로 기업이 제조원산지를 결정할 때 고려할 요소와 이미 제조원산지가 결정된 상황에서 보다 효과적인 마케팅 전략을 수립하기 위한 시사점을 제시하였다.
본 연구는 통합적 브랜드 관리에 있어 매체 간 컬러의 불일치가 브랜드 태도에 긍정적인 영향을 미치며, 브랜드-소비자 자아 일치성이 이 영향에 조절적 효과를 가져 온다는 가정을 실험을 통해 증명하였다. 매체는 컬러의 영향을 살펴보기 위하여 시각적 영향이 부각되는 매체로 제한하였으며, 컬러 이외의 시각적 요인은 일관되도록 하였고, 브랜드에 대한 친숙도가 낮은 브랜드, 브랜드에 대한 이전의 지식이 없는 브랜드를 대상으로 하였다. 결과는 매체 간 컬러의 불일치에 따른 브랜드 태도는 컬러의 일관성에 따른 브랜드 태도에 비해 높게 나타났으며, 브랜드-소비자의 자아일치가 낮은 경우에 높은 경우보다 태도의 변화가 높게 나타나 가설이 모두 지지되었다. 이 결과는 브랜드의 관리적 요소로서 브랜드 표현, 즉 시각적 요인 중 컬러를 통하여 브랜드에 대한 인식을 높이고, 긍정적인 브랜드 태도를 형성할 수 있다는 것을 제안하였다는 것에 의의가 있다. 또한 본 연구는 브랜드 관리자의 직관에 의지하던 브랜드 표현의 일관성과 다양성의 수준이 일반적 의식보다 더 폭넓다는 것을 실증적으로 증명하고, 이전의 연구에서 성숙브랜드(mature brand)를 리포지셔닝 repositioning)하는 전략으로만 연구되었던 불일치를 신생 브랜드의 인지를 높이기 위한 전략으로 그 범위를 확장시켰다고 할 수 있다.
In preparation for the ever-changing climate and unification of North Korea and South Korea, it is necessary to increase the grain self-sufficiency rate by selecting crops with good utilization in high-altitude regions. The principle is to sow pastures at the end of August. However, sowing occurs in spring because the sowing period is missed when the weather is bad or when the workforce is insufficient. Sometimes when the grassland is completely devastated, it is frequently sowed in spring. In addition, North Korea consists of a high-altitude regions, and has been devastated in a general mountainous region. As a result, the landscape is not good and it is vulnerable to natural disasters such as landslides. Therefore, to prevent this, pasture must be sowed in the high-altitude regions. The goal of this study was to evaluate and compare yield and feed value of pasture species and varieties by spring sowing in high-latitude regions. The study was conducted in Pyeongchang, Gangwon-do, which is 700m height above sea level. The pasture species and varieties was sown on April 24, 2022. Each treatment was carried out by sowing 30 kg/ha, the experiment field size was 1 m2(1m×1m), and randomized block design with tri-repeat. The total of 14 varieties was used in the study, 6 varieties of Orchardgrass (OG), 6 varieties of Tall fescue (TF) and 2 varieties of Perennial ryegrass (PRG). The grassland composition fertilization using (N:P2O5:K2O at 80:200:70 kg/ha) was conducted and management fertilizer was N:P2O5:K2O at 210:150:180 kg/ha. The first harvest was June 26,2022 and the second harvest was on August 16, 2022. For statistical analysis of the data, an Analysis of Variance (ANOVA) was performed using the R3.6.3 software program, and all data was subjected to analysis using Duncan's multiple range test. Significance was set at the 5% level. The dry matter yield at the first harvest was the highest in PRG, and second harvest was the highest in TF (p < 0.05). Overall, PRG showed a trend of gradually decreasing growth, OG and TF showed a trend of gradually improving growth. This showed that PRG was considerably weaker to summer depression than other pasture species. Comparing the total dry matter yield, TF was the highest (4,565.45 kg/ha), but there was no significance difference with PRG (4,487.24 kg/ha) (p < 0.05). In addition, comparing the total TDN (total digestible nutrient) yield, TF was the highest (3147.33 kg/ha), second in PRG (2975.67 kg/ha) and third in OG (2052.33 kg/ha). Since this result is the data of the second harvests, if the result is derived by the end of next year, it will be provided as basic data for selection of pasture species and varieties suitable for spring seeding in high-altitude regions.
농업 및 축산업 분야에서 혁신과 변화가 빠르게 진행되고 있으며, 스마트 축사와 같은 새로운 기술의 도입이 이루어지고 다양한 센서의 활용으로 장비 제어가 가능한 데이터들이 수집되고 있다. 그러나 축사 운영에는 다양한 어려운 과제들이 존재하며, 이러한 문제들을 해결하기 위하여 가상센서 기술이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 축사에 사용되는 다양한 데이터 항목과 센서 데이터 유형을 정의하고 타 분야에서 가상센서를 활용한 사례를 연구하며 최종 스마트 축사를 위한 가상센서 시스템을 구현하고 설계하였다. 최종적으로 구현된 시스템에 대한 평가 및 성능 지표 분석을 위한 MBE와 EVRMSE를 활용하였으며, 가상센서를 활용하여 데이터 수집 및 관리를 진행한 결과 실물센서와의 데이터 값 차이가 뚜렷하지 않아 만족스러운 결과를 보였다. 스마트 축사에서 가상센서 시스템을 활용하면 축사 운영 및 가축 건강 상태 모니터링 등 다양한 부분에서 혁신과 효율성 향상을 기대할 수 있을 것으로 기대한다. 이 논문은 스마트 축사 분야에서 가상 센서 기술을 활용하여 데이터 수집 및 관리의 혁신적인 방법을 제안하고, 그 성능을 검증하는데 있어서 중요한 결과를 도출한 연구이며, 향후 연구과제로 가상 센서를 활용한 디지털 축사의 연결 등을 탐색하고자 한다.
본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.
본 연구는 경찰교통에서의 효과적 ChatGPT 활용 방안 도출을 위한 사전 연구로서 운전면허 학과시험과 도로교통사고감정사 시험에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT가 뛰어난 성능과 접근성으로 여러 분야에서 기대를 받고 있으나 경찰 교통법규와 같이 고도의 정확성이 요구되는 분야에서는 사전에 그 성능과 한계를 탐색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 운전면허 학과시험 문제은행과 도로교통사고감정사 1차 시험을 대상으로 파이썬 코드로 OpenAI API를 이용해 30회의 반복 실험으로 ChatGPT의 응답을 수집하고 응답 결과를 바탕으로 시험별·연도별·내용 영역별 정답률, 일관성 능력을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 운전면허 학과시험 및 도로교통사고감정사 1차 시험의 평균 정답률은 각 44.60%, 35.45%로 합격기준보다 낮았다. 연도별로는 2022년 이후 정답률이 평균 정답률을 하회했다. 둘째, 영역별 정답률은 29.69%~56.80%로 나타나 큰 편차를 보였다. 셋째, 정답을 맞힌 경우 95% 이상 일관되게 같은 응답을 출력하였다. ChatGPT의 효과적 활용을 위해서는 사용자의 전문 지식, 평가 데이터 및 방법 마련, 양질의 교통법규 말뭉치 설계와 주기적 학습이 필요하다고 판단된다.
최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.
크라우드펀딩은 자금조달이 어려운 스타트업과 중소기업을 위한 대안적 자금조달 방법으로 혁신적이고 창의적인 특징을 가진다. 크라우드펀딩을 진행하기 위해서는 화면 구성을 위한 디자인, 대중을 대상으로 하는 마케팅 및 홍보, 모집된 자금을 관리하는 회계, 리워드 구성을 위한 제품 제작 및 구매 등 다양한 기능이 필요하다. 또한, 단기간에 완성해야 하는 프로젝트로 팀원들 간의 협력이 중요하다. 이에 본 연구는 이러한 크라우드펀딩의 특성에 주목하여 크라우드펀딩을 진행하는 팀 특성이 팀성과에 어떤 영향을 미치는지를 연구하였다. 본 연구에서는 팀 특성 변수로 기능적 배경 다양성과 공유리더십을 측정하였고, 팀성과로 객관적인 성과인 크라우드펀딩 달성 금액과 주관적인 성과인 업무완성도, 팀혁신을 측정하였다. 총 79개 크라우드펀딩팀에 소속된 220명을 대상으로 회귀분석을 통해 연구가설을 검정한 결과, 기능적 배경 다양성과 공유리더십은 업무완성도와 팀혁신에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 펀딩 금액에는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 크라우드펀딩을 진행할 때 필요한 요소인 팀원의 기능적 배경 다양성과 공유리더십 등 제안자의 특성이 크라우드펀딩에 미치는 영향을 밝혀냄으로써 크라우드펀딩의 연구를 확장하고, 크라우드펀딩팀 구성뿐만 아니라 혁신적인 아이템을 기반으로 조직을 운영하는 스타트업과 중소기업의 팀 구성에 시사점을 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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