The use of the internet to facilitate commerce among companies promises vast benefits. Lots of e-marketplaces are building for several industries such as chemistry, airplane, and automobile industries. This study provides the new B2B EC business model for the shipping industry which concerns relatively massive fixed assets to be fully utilized. To be successful the proposed model gives participants useful information. To do this the expert system is constructed with the hybrid prediction system of neural network (NN) and memory based reasoning (MBR) with self-organizing map (SOM) and knowledge augmentation technique using qualitative reasoning (QR). The expert system supports participants useful information coping with dynamic market environment. with this shipping companies are induced to participate in the proposed e-marketplace and helped for exchanges easily. Also participants would utilize their assets fully through B2B exchanges.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.1-9
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2005
Today, according to tremendous development of B2B e-commerce, B2B e-marketplaces which accomplish various types of transactions through a number of buyers and sellers on online are embossed importantly. However, buyers are unable to search correct products because of inconsistency of product information between buyers and sellers. This paper solved this problem as semantic web technology. Semantic Web is an extension of current Web in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation. The Semantic Web aims at machine-processable information. Its underlying technologies are RDF, RDF Schema, and ontology as the shared formal conceptualization of particular domains. In this paper, we present an implementation of Semantic Web enabled search system for B2B E-Marketplace domains. The system exploits OWL as the standard ontology language proposed by W3C and the Jena which is a Semantic Web toolkit, namely a Java framework writing Semantic Web applications. Finally, we summarize our experiences and discuss future research topics.
Purpose This study was conducted to identify the multidimensional role of institutional mechanisms in the linear relationship of satisfaction, trust and repurchase intention, which are used as an important concept in the research of e-commerce. To this end, a research model was proposed by combining concepts which are the concept of perceived effectiveness of institutional mechanisms for overall e-commerce environment(e.g., PEEIM) and the concep of perceived effectiveness of institutional structures(e.g., PEIS) of a specific marketplace based on the social cognitive theory. Design/methodology/approach This study was conducted by dividing the data into two groups to identify institutional mechanisms and trust-building relationships according to the institutional contexts inherent in e-commerce. The institutional contexts were set up for the top two online companies and the bottom two online companies according to the results of the open market brand assessment from 2018 to 2019 in South Korea. Findings The result of this study found that PEIS had a direct impact on trust in both high and low groups respectively whereas PEEIM presented different paradoxical results in high and low groups. In the relationship between the satisfaction and the trust in the vendor of the high group, PEEIM showed negative moderating effects but in the relationship between the trust and the repurchase intention of the low group PEEIM showed positive moderating effects.
Electronic Commerce (EC) has been at the center of discussion as a symbol of the integration of unprecedentedly developed Information and Communication Technologies (ICTs) and traditional commerce. In spite of much attention to EC, the research from a spatial perspective has not proliferated yet. EC was regarded to have aspatial characteristics based on the expectation for a global expansion of business activities in a digital economy. This paper attempts to figure out the spatial characteristics of public Business-to-Business electronic marketplaces (public B2B e-MPs), as one of the most evolving forms of B2B EC, regardless of the low proportion in B2B EC at present. Many of the firms operating public B2B e-MPs in Korea were located in Seoul, especially in Gangnam-gu. The analysis of three spatial indices showed their extreme spatial concentration. The analysis on the location factors of Public B2B e-MP firms in Korea demonstrated that location factors of public B2B e-MP firms were differentiated by regional groups: Gangnam-gu, Seoul except Gangnam-gu, and the provinces. It was againt an initial extreme expectation that the firms relevant to B2B EC will not care about physical locations because they mainly do businesses in electronic space. The differences between those in Gangnam-gu and in the provinces were strikingly prominent. Such differentiated location factors by region were closely related to the different attributes of the public B2B e-MPs by region. In conclusion, public B2B e-MPs are not irrelevant to physical space and physical proximity, at least at a current stage. Customized spatial strategies are required for successful online businesses.
The e-Marketplace is growing rapidly and providing a more complex relationship between providers and consumers. In recent years, e-Marketplace integration or cooperation issues have become an important issue in e-Business. The e-Catalog is a key factor in e-Business, which means an e-Catalog System needs to contain more large data and requires a more efficient retrieval system. This paper focuses on designing an efficient retrieval system for very large e-Catalogs of large e-Marketplaces. For this reason, a new similarity measure for e-Catalog retrieval based on semantic relationships was proposed. Our achievement is this: first, a new e-Catalog data model based on semantic relationships was designed. Second, the model was extended by considering lexical features (Especially, focus on Korean). Third, the factors affecting similarity with the model was defined. Fourth, from the factors, we finally defined a new similarity measure, realized the system and verified it through experimentation.
In logistics e-marketplaces, brokerage agents intermediate empty vehicles and freights registered by car owners and shippers. In the previous research, we proposed constant periodic/fixed matching algorithms for the logistics brokerage agents with the objective of minimizing the total transportation lead time and the transportation due date tardiness of freights(Jeong, 2004; Jeong, 2007). However, the constant type algorithms cannot consider changes in the balance status of an e-marketplace, i.e. the difference between the numbers of freights and vehicles to wait for matching, because they use non-changing matching periods and amounts. In this paper, we propose variable type algorithms for the logistics brokerage agent, in which the matching periods and amounts are changed continuously by considering the balance status between the freights and vehicles. In order to compare performance of the variable type algorithms to the previous constant type algorithms, we carried out computational experiments on various problem instances. The results show that the variable type algorithms give better performance than the constant type algorithms. We can expect that the logistics brokerage agents can improve their performance by using the proposed variable periodic/fixed matching algorithms.
Despite the fact that the sourcing process in B2B e-Marketplaces is one of the most important tasks, the evaluation and selection process of suppliers have been ad-hoc based and mainly dependent on the experience of sourcing managers' subjective knowledge. To remedy the problem, we developed a decision support System (called Wise - I) that helps sourcing managers evaluate suppliers in a more systematic way. The system reflects company's strategy and know-how by adopting company enforced weighted scores for different factors and employing a more scientific method of considering factors other than price and on-time delivery rate, utilizing the AHP method. This paper reports the effectiveness of the system as well as the detailed description of the system. To investigate the effectiveness of the system, we collected information through interview and questionnaire survey. The information was also augmented through the firm key index system, which monitors average delivery lead time and on-time delivery rate. The result indicates that the system leads to the efficiency of purchasing section and the transparency of buying process, therefore reduces delivery time and cost.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.34
no.12
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pp.1980-1991
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2010
This study proposes the O P E N Triad framework as a future set of tools and perspectives for individual members and institutes to further their professional and academic potential as well as prospect and vitalize the future of the Korean Clothing and Textiles discipline through a global perspective. The millennial generation desires On-demand, Personal, Engaging, and Networked (O P E N) experiences effecting cultural change for creative and influential interaction in transactions, communication, and education. O P E N Individuals offers a WebSphere model as a holistic learning system that has a synergizing value of education across academic courses, industries, and cultures. Through a digitalized and virtualized class, it complements relevant technologies already familiar to the student population. By employing environmental scanning approaches, the most influential and viable future global issues related to the clothing and textiles discipline are identified and dialogued within O P E N Institutes. For future clothing and textiles institutes, this scanning allows them to be open to new ideas, to focus on inter-engagements, to collaborate among individuals, to associate as a part of web of people, organizations, and ideas, to personalize an institutes curricula, and to dialogue generative knowledge. O P E N Industries reveals three dominant future issues that cross academia and industry, sustainability, supply chain management, and social networking. In-depth interviews with U.S. industry experts identified interdependent gaps in global consumer experience practices and suggested the following gaps as future research areas: a standardized business model to the entrepreneurial model, strategic management to a sustainable competitive advantage, standardized to differentiated products, services and operations, market segmentation to global consumer clusters, business-driven marketplaces to consumer-engaged marketspaces, and excellent services to optimal experience. This O P E N Triad framework empowers millennial students, universities, and industries to anticipate and prepare for a radically changing world.
Services for self-designing, or adaptive customization services, have become dominant in virtual marketplaces and are believed to create additional values both for the company as well as for the customer. While most research focused on the value from the services' outputs, this research attempts to address the customer-perceived value deriving from the process of the services, and focuses on the self-fulfillment effect of the involved mental processing. An online survey was administered with 313 U.S. shoppers. In the results, participants using adaptive customization services reported higher self-fulfillment perceptions, than did those not using the services. Furthermore, both the self-fulfillment perceptions (i.e., autonomy and competence) significantly increased perceived design utility. The results suggest that the process of adaptive customization services should be strategically managed to improve the customers' positive mental states that subsequently improve the perceived value of the output designs. Implications and suggestions for future studies are dsicussed.
In this paper we deal with the logistics brokerage process in which a logistics agent intermediates between vehicle owners and shippers for matching empty vehicles and freights. Based on the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methodology, the proposed agent system matches the most preferred empty vehicle to the shipper and the most preferred freight to the vehicle owner. In the proposed agent system, an MCDM based sensitivity analysis is also used for supporting decision makers under negotiations. Among various MCDM methodologies, Analytic Hierarchy Process (AHP) is utilized in this paper. Although AHP is one of the most popular MCDM methodologies, AHP needs a number of pair-wise comparisons for assessing alternatives and hence may give excessive decision making burden to the decision makers. In this paper, in order to reduce the decision making burden, a preference function based estimation method is proposed. We can expect that the MCDM based logistics brokerage agent can be used as an efficient and effective tool for e-logistics marketplaces on the internet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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