The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.11
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pp.253-264
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2021
The COVID-19 pandemic has imposed a number of restrictions on the lives of people and services, forcing them to adopt a "New Normal" way of living. Contactless technologies provide a mechanism to reduce the risk of infection, encouraging people to use touchless payment methods. The aim of this study is to develop an integrated framework based on the Health Belief Model and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology to justify the use of mobile payment during the COVID-19 pandemic in Vietnam. Based on a survey of 434 samples, the proposed conceptual model was empirically justified using structural equation modeling (SEM). This study found that performance expectancy, effort expectancy, enjoyment, perceived severity, and perceived susceptibility significantly and positively influenced behavioral intention of using contactless payment technologies. In addition, this study discovered that effort expectancy, perceived severity, and perceived susceptibility all have a positive impact on performance expectancy, while enjoyment triggered users' effort expectancy. By adding novel insights into the literature on the acceptance of technology during the pandemic, this study makes a major contribution to justifying how contactless payment technologies can reduce the risk of getting infected by COVID-19.
One of the biggest change in the distributive market recently is that the development of private brand is progress actively since consumers purchasing behavior is tend to shift to resonable and practical planned purchase from brand image or brand name. Once the development of private brands is done successfully, the independent merchandising distinguished from other distribution companies is established, store image through customer satisfaction is strengthen and volume of sales and profit are increased. However, the existing studies in this field have not dealt with this matter systematically. Therefore, the purpose of this study is to propose an integrated framework within which to view private brand proneness. Factors found to influence private brand proneness included perceived cost, with private brand, perceived value for money, store fame, perceived risk, perceived quality variation between national and private brand products. Foe empirical analysis, the data were collected from 211 consumers who purchased the private brands in discount store and department store. With the collected survey data, reliability test, factor analysis for validity test and regression analysis for hypotheses test were conducted. Most hypotheses were accepted but on hypotheses were rejected negative relation of perceived cost and private brand proneness. Research results indicate that private brand proneness is affected by perceived value, perceived fame and there are negative relation between private brand proneness and perceived quality variation.
This paper deals with break size estimation of loss of coolant accidents (LOCA) using a nonlinear autoregressive with exogenous inputs (NARX) neural network. Previous studies used static approaches, requiring time-integrated parameters and independent firing algorithms. NARX neural network is able to directly deal with time-dependent signals for dynamic estimation of break sizes in real-time. The case studied is a LOCA in the primary system of Bushehr nuclear power plant (NPP). In this study, number of hidden layers, neurons, feedbacks, inputs, and training duration of transients are selected by performing parametric studies to determine the network architecture with minimum error. The developed NARX neural network is trained by error back propagation algorithm with different break sizes, covering 5% -100% of main coolant pipeline area. This database of LOCA scenarios is developed using RELAP5 thermal-hydraulic code. The results are satisfactory and indicate feasibility of implementing NARX neural network for break size estimation in NPPs. It is able to find a general solution for break size estimation problem in real-time, using a limited number of training data sets. This study has been performed in the framework of a research project, aiming to develop an appropriate accident management support tool for Bushehr NPP.
Kang, Beom Ryong;Han, Ji Hee;Kim, Jeong Jun;Kim, Young Cheol
Mycobiology
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v.46
no.4
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pp.440-447
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2018
Dual biocontrol of both insects and plant pathogens has been reported for certain fungal entomopathogens, including Beauveria bassiana and Lecanicillum spp. In this study, we demonstrate, for the first time, the dual biocontrol potential of two fungal isolates identified by morphological and phylogenetic analyses as Isaria javanica. Both these isolates caused mortality in the greater wax moth, and hence can be considered entomopathogens. Spores of the isolates were also pathogenic to nymphs of the green peach aphid (Myzus persicae), with an $LC_{50}$ value of $10^7spores/mL$ 4 days after inoculation and an $LT_{50}$ of 4.2 days with a dose of $10^8spores/mL$. In vitro antifungal assays also demonstrated a strong inhibitory effect on the growth of two fungi that are pathogenic to peppers, Colletotrichum gloeosporioides and Phytophthora capsici. These results indicate that I. javanica isolates could be used as novel biocontrol agents for the simultaneous control of aphids and fungal diseases, such as anthracnose and Phytophthora blight, in an integrated pest management framework for red pepper.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.215-218
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2016
The robot performs with combined various functional equipments organically. OPRoS (Open Platform for Robotic Services) is a framework to provide integrated development environment to develop an equipment in the form of the component parts to various institutions and developers and to combine them. To ensure the reliable operation of the robot, the developer should test the component can be coupled reliably with other components developed by other developers. First of all, that the search to find components to be coupled with the component meaningfully is necessary. In this paper, we propose the interoperability evaluation system which can find components to be meaningfully coupled with the component to be evaluated.
Lee, Han Sol;Choi, Jeong Woo;Byeon, Gi Beom;Hong, Ji Man
Smart Media Journal
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v.8
no.1
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pp.35-42
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2019
With IoT device technology developments, such devices now can perceive the surrounding environment and operate upon the condition, but a method for efficiently processing an enormous amount of IoT device data is required. The existing cloud computing has a transmission delay problem due to load and distance. Fog Computing, an environment to control IoT devices, therefore, emerged to solve this problem. In Fog Computing, IoT devices are located close to each other to solve the shortcomings of the cloud system. While many earlier studies on Fog Computing for IoT mainly focus on its structure and framework, we would like to propose an integrated Fog Computing platform that monitors, analyzes, and controls IoT devices.
After the Fukushima-Daiichi accident in 2011, the multi-unit risk, i.e., the risk due to several nuclear power plants (NPPs) in a site has become an important issue in several countries such as Korea, Canada, and China. However, the multi-unit risk has been discussed for a long time in the nuclear community before the Fukushima-Daiichi nuclear accident occurred. The regulatory authorities around the world and the international organizations had proposed requirements or guidelines to reduce the multi-unit risk. The concerns regarding the multi-unit risk can be summarized in the following three questions: How much the accident of an NPP in a site affects the safety of other NPPs in the same site? What is the total risk of a site with many NPPs? Will the risk of the simultaneous accidents at several NPPs in a site such as the Fukushima Daiichi accident be low enough? The multi-unit risk assessment (MURA) in an integrated framework is a practical approach to obtain the answers for the above questions. Even though there were few studies to assess the multi-unit risk before the Fukushima-Daiichi nuclear accident, there are still several issues to be resolved to perform the complete MURA. This article aims to provide an overview of the multi-unit risk issues and its assessment. We discuss the several critical issues in the current MURA to get useful insights regarding the multi-unit risk with the current state art of probabilistic safety assessment (PSA) technologies. Also, the qualitative answers for the above questions are addressed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.7
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pp.2399-2413
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2021
A recommendation system is an information filter tool, which uses the ratings and reviews of users to generate a personalized recommendation service for users. However, the cold-start problem of users and items is still a major research hotspot on service recommendations. To address this challenge, this paper proposes a high-efficient hybrid recommendation system based on Fuzzy C-Means (FCM) clustering and supervised learning models. The proposed recommendation method includes two aspects: on the one hand, FCM clustering technique has been applied to the item-based collaborative filtering framework to solve the cold start problem; on the other hand, the content information is integrated into the collaborative filtering. The algorithm constructs the user and item membership degree feature vector, and adopts the data representation form of the scoring matrix to the supervised learning algorithm, as well as by combining the subjective membership degree feature vector and the objective membership degree feature vector in a linear combination, the prediction accuracy is significantly improved on the public datasets with different sparsity. The efficiency of the proposed system is illustrated by conducting several experiments on MovieLens dataset.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.2
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pp.124-131
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2021
In the recent business environment, risks related to product safety problems are increasing. These are arising from various factors such as increasing product and production complexity, supply chain diversification, enhanced PL (product liability) law and strengthening regulations of the government. Accordingly, ISO (international organization for standardization) published standards of PSMS (product safety management system) for suppliers such as ISO 10377 and ISO 10393. Meanwhile, the ISO 9001 QMS (quality management system) was revised in 2015, and it has established itself as an effective tool that can consistently meet the various requirements of stakeholders and promote customer satisfaction. This study aims to suggest an integration framework of QMS and PSMS based on the recent ISO international standards. To this end, firstly, the relationship between QMS and PSMS is studied based on the quality and product safety definitions, PDCA (plan-do-check-act) cycle and risk-based thinking. Secondly, the requirements of ISO 10377 and ISO 9001 are compared and classified as the common and ISO 10377 specific requirements. Finally, integration steps of two systems are suggested and guidelines that can systemize the integrated requirements are presented in the aspect of processes and documentation. This study is expected to be used as a guideline that helps companies those have already acquired QMS certification to build an international-level product safety management system early.
Purpose: The objective of this research is to identify the core aspects of persuasive factors influencing consumer's experiential value towards using Augmented Reality (AR) try-on feature while shopping cosmetic products online. The conceptual framework of this study is adopted and integrated from the theoretical study on how narrative experience, media richness, and presence affect the formation of experiential value in the augmented reality interactive technology (ARIT) process. Research design, data and methodology: The sample (n = 550) were collected from online and offline questionnaires by using stratified random sampling and purposive sampling methods. Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Model (SEM) were used to analyze the data to confirm goodness-of-fit of the model and hypothesis testing. Results: The results indicated that media richness induced higher experiential value (consumer ROI, playfulness, service excellence and aesthetics), followed by narrative experience and presence towards using AR try-on feature. Conclusions: Consumer's experiential value towards using AR try-on feature when shopping cosmetic products online rely on media richness, narrative experience and presence respectively. Therefore, marketing practitioners are recommended to develop the feature design and content to be more useful, authentic, user-friendly and entertaining to better connect and provide confidence to consumers when shopping cosmetics online.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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