농업 기업가의 과학 기술적 경향은 새로운 기회를 식별하고 탐구하기 위해 필요해지고 있다. 최근 연구에 따르면 신기술의 채택은 기업가적 지향(EO)의 광범위한 접근법과 일치한다. 농업의 타당성이 증가하고 있다고 해도, 기업가적 연구는 대체로 이 도전적인 분야를 간과해 왔다. 게다가, 문헌에는 경험적 연구가 상대적으로 부족하고 여전히 연구되어야 하는 부분이며 잠재력이 있다고 논하고 있다. EO의 문헌에서 비롯된 이 연구는 농업 분야인 HEO(Humanine Entrepreneural Orientation)의 접근을 제안한다. 이 논문은 HEO의 다양한 치수가 농가의 신기술 채택 성향에 미치는 영향을 검증하기 위한 경험적 분석을 제안한다. 모든 결과는 기업, 연구 시스템 및 공공 정책에 대한 몇 가지 시사점을 강조한다. 농업이 매우 특이한 분야이고 제조업과 상당히 다르더라도 농민도 기업인으로 볼 수 있으며 기업가정신을 따를 수 있다고 본다. 따라서, 경험적 연구의 상대적 부족인 농업 EO에 대한 문헌을 본 연구를 통해 풍부하게 할 수 있다고 본다.
Purpose Based on the development of artificial intelligence and big data technologies, the RegTech has been emerged to reduce regulatory costs and to enable efficient supervision by regulatory bodies. The word RegTech is a combination of regulation and technology, which means using the technological methods to facilitate the implementation of regulations and to make efficient surveillance and supervision of regulations. The purpose of this study is to describe the recent adoption of RegTech and to provide basic examples of applying RegTech to capital market regulations. Design/methodology/approach English-based ontology and deep learning technologies are quite developed in practice, and it will not be difficult to expand it to European or Latin American languages that are grammatically similar to English. However, it is not easy to use it in most Asian languages such as Korean, which have different grammatical rules. In addition, in the early stages of adoption, companies, financial institutions and regulators will not be familiar with this machine-based reporting system. There is a need to establish an ecosystem which facilitates the adoption of RegTech by consulting and supporting the stakeholders. In this paper, we provide a simple example that shows a procedure of applying RegTech to recognize and interpret Korean language-based capital market regulations. Specifically, we present the process of converting sentences in regulations into a meta-language through the morpheme analyses. We next conduct deep learning analyses to determine whether a regulatory sentence exists in each regulatory paragraph. Findings This study illustrates the applicability of RegTech-based ontology and deep learning technologies in Korean-based capital market regulations.
In recent, T-commerce is widely dispersed as alternative type of commerce. It is forecasted that t-commerce system is used more than e-commerce system. Therefore more and more t-commerce-related industries are also recognizing that t-commerce is a critical business model. It is needed to understand the concept of t-commerce and develop the t-commerce marketing strategy. CEO analyses consumer's behaviors according to the data about buyers and applies the advantage of t-commerce to the communication with customers. This t-commerce system plays an important role in maximizing customer satisfaction and affecting their intention to reuse it. Therefore this paper attempts to identify T-commerce critical success factors and divide between use-intention group and unuse-intention group by taking out a discriminant function by the discriminant analysis. This lays a foundation in developing T-commerce strategy. According to the discriminant function extracted, convenience factor, amusement factor, system quality factor, product perception factor are significant in the sequence of influential degree. However, usefulness factor and speedy connection factor are not significant. In result, the target hitting rate is 77.9% in the first unuse-intention group and it is 95.2% in the second use-intention group. The total discriminant target hitting rate is computed to higher value, 86.55%. The statistic package, SPSS 12.0, is used to survey and analyse data and test the hypothesis. The validity and reliability of variables are verified by both reliability analysis and factor analysis. The discriminant analysis is used to tell the difference between use-intention group and unuse-intention group.
Rania Alsulami;Raghad Albalawi;Manal Albalawi;Hetaf Alsugair;Khaled A. Alblowi;Adel R. Alharbi
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.109-120
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2023
With the increasing interest in blockchain technology and its employment in diverse sectors and industries, including: finance, business, voting, industrial and many other medical and educational applications. Recently, the blockchain technology has played significant role in preventing fraud transactions in accounting systems, as the blockchain offers high security measurements, reduces the need for centralized processing, and blocks access to the organization information and system. Therefore, this paper studies, analyses, and investigates the adoption of blockchain technology with accounting systems, through analyzing the results of several research works which have employed the blockchain technology to secure their accounting systems. In addition, we investigate the performance of applying the deep learning and machine learning approaches for the purpose of fraud detection and classification. As a result of this study, the adoption of blockchain technology will enhance the safety and security of accounting systems, through identifying and classifying the possible frauds that may attack the accounting and business organizations.
Purpose: The study attempts to explore the operational performance of the existing Malaysian logistics companies and the extent of their adoption of digitalization. The role of digitalization in enhancing the performance of companies in the logistics industry in Malaysia, for value creation, is the topic of study. Research design, data and methodology: A qualitative research method with a semi-structured interview approach was applied and judgmental sampling was used as the sampling technique to collect data. The research has chosen nine companies in the logistics industry in Peninsular Malaysia, with the interviews aimed at eleven members of top and middle-level management. Data analysis was performed using logical system techniques to examine and evaluate data, reorganizing feedback, comparing it with literature, and transforming it into structured, valuable information after interviews. Results: The study revealed mixed opinions on digitalization in logistics, despite its potential benefits such as improved operational efficiency, real-time information, and customer service. However, high costs may hinder financial performance and require revisions due to stakeholder involvement. Conclusions: The Malaysian logistics industry's adoption of digitalization is gaining traction, with most companies satisfied with their status. However, challenges like cost and inefficiency persist, prompting calls for government support to improve efficiency and reduce costs while ensuring sustainable transportation.
최근 정보기술(IT)의 발전에 힘입어 품질관리 정보를 통합하여 그 활용의 정도를 극대화하려는 노력이 대형 종합 건설회사를 중심으로 여러 방면에서 이루어지고 있으며, 이에 건설업계는 품질정보를 통합 관리하는 시스템의 구축에 많은 관심과 노력을 기울이고 있다. 몇몇 앞서가는 업체들은 시스템의 구축을 완료하여 현장에 적용시키는 단계에 있으나 이는 몇몇 대형 종합 건설업체에만 국한되어 있다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 품질 관리 정보 시스템의 개발 및 도입을 위한 평가모델을 구축하는데 필요한 기초자료를 제공하기 위해 대형 종합 건설회사들의 품질관리 정보시스템의 기능별 특징 및 제반 사항을 살펴보고 결과중심의 시스템과 프로세스 중심의 시스템으로 분류하여 그 성향들을 분석하여 보았다.
Park, Sung-Won;Son, Sung-Yong;Kim, Changseob;LEE, Kwang Y.;Hwang, Hye-Mi
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권5호
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pp.1874-1885
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2018
The customer side operation is getting more complex in a smart grid environment because of the adoption of renewable resources. In performing energy management planning or scheduling, it is essential to forecast non-controllable resources accurately and robustly. The PV system is one of the common renewable energy resources in customer side. Its output depends on weather and physical characteristics of the PV system. Thus, weather information is essential to predict the amount of PV system output. However, weather forecast usually does not include enough solar irradiation information. In this study, a PV system power output prediction model (PPM) under limited weather information is proposed. In the proposed model, meteorological radiation model (MRM) is used to improve cloud cover radiation model (CRM) to consider the seasonal effect of the target region. The results of the proposed model are compared to the result of the conventional CRM prediction method on the PV generation obtained from a field test site. With the PPM, root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE) are improved by 23.43% and 33.76%, respectively, compared to CRM for all days; while in clear days, they are improved by 53.36% and 62.90%, respectively.
The progress of information technology triggered the rapid progress of tourism industry and the industry has now grown to be the biggest and the highest value added producing industry. Tourism industry is characterized by its high information dependency and is subject to the frequent changes of schedule. Therefore, dynamic cooperations between the service provider and the service agent is essential. One of the latest trend in information technology is the popular adoption of XML as the standard means of document exchange in the internet environment. This paper proposes a supply chain management system which enhances the productivity and customer satisfaction in the tourism industry by exploiting the exchange of information in XML among the tourism society, which consists of the producer, the agents, and the consumer. This Paper is especially addressed to the applicability of e-SCM for the productivity enhancement in the tourism industry, which is known as the leading service industry in the internet environment.
A Study on the Curtain Wall parts that appear to cause problems and to improve information exchange system by applying the model of SOA-based development directions are suggested. Availability of the IT industry than other industries that have closed in the field of construction such as SOA. IT systems for the compatibility of the information being sought may be applied. In the future adoption of SOA and Web service-based approach to information exchange with suppliers and improving the efficiency of information for the construction to cover the entire field of research will be conducted as a SOA system.
본 연구는 정보시스템이 조직에 수용된 후의 이용단계에서 사용자의 성격유형이 지속적인IS 사용의도에 중요한 영향요인들 중 하나임을 추론하였고, 개인의 성격유형판별지표인 MBTI에 근거한 IS 사용자 성격유형에 따라 IS의 지속적인 사용의도의 수준이 어떻게 다른지를 실증적으로 규명하고자 하였다. 본 연구에서 도출된 연구모형과 가설을 검증하기 위해 330명의 IS 실무 사용자를 대상으로 설문조사를 실시하였고, 이에 의해 수집된 자료를 바탕으로 통계분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 정보시스템 수용후 단계에 있어서 사용자의 지속적인 사용의도는 IS에 대한 자기효능감에 의해 영향을 받고, 자기효능감은 자기주도성에 의해 영향을 받으며, 자기주도성은 사용자 성격유형과 IS에 대한 기대일치수준에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 즉, 사용자 성격유형과 3가지 매개변수들(기대일치, 자기주도성, 자기효능감)은 사용자의 지속적인 IS 이용의도의 중요한 에측변인들임이 밝혀졌다. 본 연구결과는 정보시스템 수용 후의 단계에서 IS 성공요인을 규명하는데 대한 이론적 근거를 제공할 뿐 아니라, 조직내 정보시스템의 구축 운영과 관련한 인사관리 업무수행에 있어서 실무적 가이드라인을 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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