The effect of learning orientation on company innovation and innovation capability are explored based on survey data collected from 154 small and medium-sized manufacturing firms. The theoretical links between learning orientation and company innovation as well as innovation capability are investigated in four research models that compare textile and non-textile manufacturing firms. Learning orientation has a significant effect on company innovation and innovation capability in the model test. However, some of the three segmented factors (commitment to learning, shared vision, and open-mindedness) of learning orientation had no significant effect on company innovation and innovation capability. Company innovation and innovation capability of textile manufacturing firms are predicted by the commitment to learning and shared vision, whereas those of non-textile firms were determined by shared vision and open-mindedness. Differences show that firms may need to put weight on some distinctive aspects of learning orientation according to the business categories in order to enhance company innovation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.5
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pp.667-675
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2002
In this Paper, we present a new nonlinear active noise control scheme using neural networks. Two neural network4 are used, one is for the active controller and another one is for the secondary path model. This scheme is suitable for the plant which has time-varing secondary path dynamics, because the secondary path modeling is performed via on-line fashion. Simulation results of active noise control with nonlinear primary/secondary path are presented. The results show that the new algorithm can reduce the noise level greatly.
For safe last-mile autonomous robot delivery services in complex environments, rapid and accurate collision prediction and detection is vital. This study proposes a suitable neural network model that relies on multiple navigation sensors. A light detection and ranging technique is used to measure the relative distances to potential collision obstacles along the robot's path of motion, and an accelerometer is used to detect impacts. The proposed method tightly couples relative distance and acceleration time-series data in a complementary fashion to minimize errors. A long short-term memory, fully connected layer, and SoftMax function are integrated to train and classify the rapidly changing collision countermeasure state during robot motion. Simulation results show that the proposed method effectively performs collision prediction and detection for various obstacles.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.35
no.10
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pp.1139-1149
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2011
This study tested the validity of a three-factor model of the centrality of visual product aesthetics developed by Bloch, Brunel, and Arnold (2003) and explored the relationships between the centrality of visual product aesthetics and the relevant constructs. It was hypothesized that the path relationships including innovativeness and consumer independent judgment making are relevant constructs of the centrality of visual product aesthetics. Data were gathered by surveying university students in the Seoul metropolitan area (using convenience sampling) and 322 questionnaires were used in the statistical analysis. Correlation analysis, factor analysis, and regression analysis were conducted to analyze the data. The findings show the validity of the three factors (value, acumen, and response intensity) of the centrality of visual product aesthetics. Tests of the hypothesized path show that innovativeness influences the centrality of visual product aesthetics both directly and indirectly through consumer independent judgment making. Innovativeness positively influenced consumer independent judgment making and the three factors of the centrality of visual product aesthetics, whereas consumer independent judgment negatively influences the response intensity factor of the centrality of visual product aesthetics. The implications of these findings and suggestions for future study are also discussed.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.42
no.1
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pp.38-49
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2016
This paper proposes a mathematical model-based solution for sourcing decisions with an objective of minimizing the manufacturer's total cost in the two-echelon supply chain with supply capacity risk. The risk impact is represented by uniform, beta, and triangular distributions. For the mathematical model, the probability vector of normal, risk, and recovery statuses are developed by using the status transition probability matrix and the equations for estimating the supply capacity under risk and recovery statuses are derived for each of the three probability distributions. Those formulas derived are validated using the sampling method. The results of the simulation study on the test problem show that the sourcing decisions using the proposed solution reduce the total cost by 1.6~3.7%, compared with the ones without a consideration of supply capacity risk. The total cost reduction increases approximately in a linear fashion as the probability of risk occurrence or reduction rate of supply capacity due to risk events is increased.
The purpose of this study is to identify the determinants of the susceptibility of global consumer culture. As determinants, materialism and self monitoring as psychological variables and fashion clothing product knowledge as clothing-related variable were included. It was hypothesized that both psychological variables and clothing-related variable influence susceptibility of global consumer culture. Data were gathered by surveying university students in Seoul metropolitan area, using convenience sampling, and 311 questionnaires were used in the statistical analysis. In analyzing data, exploratory factor analysis using SPSS and confirmatory factor analysis and path analysis using AMOS were conducted. Factor analysis of susceptibility of global consumer culture revealed four dimensions, 'social prestige' factor, 'quality perception' factor, 'conformity to others' factor, and 'conformity to consumption trend' factor. In addition, factor analysis of self monitoring revealed three dimensions, 'center-oriented attention' factor, 'situation-appropriate self-presentation' factor, and 'strategic displays of self-presentation' factor. The results showed that all the fit indices for the variable measures were quite acceptable. In addition, the overall fit of the model suggests that the model fits the data well. Tests of the hypothesized path show that all variables except for the one factor of self monitoring, 'center-oriented attention', and materialism influence all the factors of susceptibility of global consumer culture. The implications of these findings and suggestions for future study are also discussed.
This manuscript will discuss a numerical method where the six equations of two-phase flow, the solid heat conduction equations, and the two equations that describe neutron diffusion and precursor concentration are solved together in a tightly coupled, nonlinear fashion for a simplified model of a nuclear reactor core. This approach has two important advantages. The first advantage is a higher level of accuracy. Because the equations are solved together in a single nonlinear system, the solution is more accurate than the traditional "operator split" approach where the two-phase flow equations are solved first, the heat conduction is solved second and the neutron diffusion is solved third, limiting the temporal accuracy to $1^{st}$ order because the nonlinear coupling between the physics is handled explicitly. The second advantage of the method described in this manuscript is that the time step control in the fully implicit system can be based on the timescale of the solution rather than a stability-based time step restriction like the material Courant limit required of operator-split methods. In this work, a pilot code was used which employs this tightly coupled, fully implicit method to simulate a reactor core. Results are presented from a simulated control rod movement which show $2^{nd}$ order accuracy in time. Also described in this paper is a simulated rod ejection demonstrating how the fastest timescale of the problem can change between the state variables of neutronics, conduction and two-phase flow during the course of a transient.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.10
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pp.391-399
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2020
This study aims to analyze the relationship of e-HRM implementation to employee performance both directly and indirectly through the intervening of the Human Resource service Quality variable, both practically and theoretically. This study uses variance-based structural equation modeling (SEM) techniques with partial least square (PLS) statistical testing tools to test the direct relationship of e-HRM and the performance and relationship moderated by Human Resources service quality tested on 200 civil servants in five offices under the coordination of the Government of the South Sulawesi Province of Indonesia. The data collection model in this study uses an online survey. The data analysis stages through the explanatory concept consist of, first, the interpretation of the distribution of the average frequency of respondents' answers; second, outer-loading; third, determination of the validity and reliability; fourth, the coefficient of determination test and partial test; fifth, the GoF model; sixth, validity test; and seventh, hypothesis testing. This study explores four hypotheses in a comprehensive fashion; the results of this study show that all hypotheses have positive and significant effects both through direct and intervening relationships. Among the three direct relationships, the relationship of e-HRM variables on HR Service Quality is greatest and most dominant.
Euisok Chung;Hyun Woo Kim;Byunghyun Yoo;Ran Han;Jeongmin Yang;Hwa Jeon Song
ETRI Journal
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v.46
no.2
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pp.277-289
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2024
In this paper, we describe a neural network-based application that recommends multiple items using dialog context input and simultaneously outputs a response sentence. Further, we describe a multi-item recommendation by specifying it as a set of clothing recommendations. For this, a multimodal fusion approach that can process both cloth-related text and images is required. We also examine achieving the requirements of downstream models using a pretrained language model. Moreover, we propose a gate-based multimodal fusion and multiprompt learning based on a pretrained language model. Specifically, we propose an automatic evaluation technique to solve the one-to-many mapping problem of multi-item recommendations. A fashion-domain multimodal dataset based on Koreans is constructed and tested. Various experimental environment settings are verified using an automatic evaluation method. The results show that our proposed method can be used to obtain confidence scores for multi-item recommendation results, which is different from traditional accuracy evaluation.
In the modem times, consumers are exposed in a plethora of advertisements either consciously or unconsciously. Generally, companies try to make eye-catching advertisements by using highly attractive models (HAM). In the case of apparel, consumers mainly collect information on fashion trends from advertisements they see in magazine, newspaper, catalogue, and television programs which are created by marketers. Therefore, the advertisements which are supplied by marketers affect consumers apparel purchasing behavior. In this study, a structural equation model is developed to examine how consumers determine the match-up suitability between models in the advertisements and the apparel they promote. As a result, we find two dimensions, sensuality and cuteness, in model attractiveness. Empirical results show that each dimension of the attractiveness plays different role in enhancing model-apparel match-up in the advertisements. Several implications of this study are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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