Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.24
no.6
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pp.25-34
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2019
VTON (Virtual try-on) is a key technology that can activate the online commerce of fashion items. However, the early 3D graphics-based methods require the 3D information of the clothing or the human body, which is difficult to secure realistically. In order to overcome this problem, Image-based deep-learning algorithms such as VITON (Virtual image try-on) and CP-VTON (Characteristic preserving-virtual try-on) has been published, but only a sampled results on performance is presented. In order to examine the strength and weakness for their commercialization, the performance analysis is needed according to the complexity of the clothes, the object posture and body shape, and the degree of occlusion of the clothes. In this paper, IoU and SSIM were evaluated for the performance of transformation and synthesis stages, together with non-DL SCM based method. As a result, CP-VTON shows the best performance, but its performance varies significantly according to posture and complexity of clothes. The reasons for this were attributed to the limitations of secondary geometric deformation and the limitations of the synthesis technology through GAN.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.23
no.1
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pp.71-81
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2020
Family companies are the unique industry-academic cooperation-related systems of Korean universities created by universities to promote various forms of industry-academic cooperation with companies. It is important to figure out the current status of family companies in order to understand the achievements of industrial-academic cooperation projects that have been actively pursued since the early 2000s. A lot of studies on industry-academic cooperation have focused mainly on the university's position. On the contrary, this study focuses on understanding the current status of the family company system and the status of industry-academic cooperation. Introduced in 2004, the Family Company System expanded rapidly as it was used as a performance indicator for college financial support projects related to industry-academic cooperation, with 174,425 companies registered as family companies as of 2017. A survey of family companies registered in universities carrying out the LINC+ project shows that companies registered in multiple universities are increasing, with relatively high demand and satisfaction for industry-academic cooperation among companies. Family companies were found to be relatively satisfied in terms of the use of R&D equipment or joint research, while they were relatively less satisfied in terms of workforce training and retraining. While companies have assessed product quality improvements through industry-academic cooperation, they have underestimated the effect of increasing sales and reducing production costs. Further, it was found that it was urgent to expand incentive systems and improve online information services to boost corporate participation in order to enhance the effectiveness of industry-academic cooperation.
Today, one of the important factors that determine the university rating is the employment rate. The jobseekers are using online or offline recruiting services in order to get the desired job information. There are lots of employment supporting systems as like web-based employment agencies and University's job centers, but they are focusing more on providing job information rather than on managing the employment support. In addition, those are insufficient to support business process associated with MOU companies, industry field training, mentoring processors, etc., and to continue to manage and to update the information (resume, personal statement, etc.) about the students which the companies want, and the information about the companies which jobseekers want. Therefore, it is required that the employment supporting system which not only storages the initial data (student and corporate information), but also assist the career placement. In this paper, we considered the specific employment rights management features of the existing employment support system, it could receive real-time job information in the smart phone, we presented the design and construction of the system linked to the Bachelor Information System.
This study is the one trying to examine the relationship between relationship benefit, customer satisfaction and customer loyalty perceived by the internet shopping mall customers. It will try to extend and apply the concept of relationship benefit mainly dealt with in the existing study to the online environment The specific purposes of study are presented as follows. First, this study will present five dimensions of relationship benefit levels as customization benefit, information benefit, psychological benefit, social benefit and economic benefit to clarify their relationship with customer satisfaction. Second, the relationship between customer satisfaction and loyalty will be examined. Third, a comparative analysis will be performed according to the type of internet shopping mall, in other words, between general shopping mall and specialized shopping mall. As a result, the remaining relationship benefit dimensions (customization benefit, psychological benefit, social benefit and economic benefit) except for information benefit among the five types of relationship benefit levels perceived by internet shopping mall customers have been shown as having significant positive effect on customer satisfaction. Finally, as a result of verifying the result on the difference between specialized shopping mall and general shopping mall, the difference between each group was shown as not being statistically significant. However, as a result of applying the study model by classifying into specialized shopping mall and general shopping mall, only the information benefit was shown as not having significant positive effect which is identical to the overall result.
Currently, the influence of the Internet portal sites that can make it quick and easy to contact the vast amount of information is increasing. Users can connect the Internet through a portal to obtain information, such as communication between Internet users, which can be used to meet a variety of purposes. People are exposed to a variety of information from other users in the search for a movie and get information. The impact on the reviews and ratings with the limited number of characters of the film allows users to form a relationship to the movie, decide whether you want to see the movie or find another movie. but, the user can not read the whole movie review. When user see the overall evaluation, the user can receive the correct information. This research conducted a study on the prediction of the rating by the use of review data. Information of reviews, is divided into two main areas: the"fact" and "opinion". "Fact" is to convey the dispassionate information and "Opinion" is, to represent the user's feelings. In this study, we built sentiment dictionary based on the assessment and evaluation of the online review and applied to evaluate other movies. In the comparative study with a simple emotion evaluation technique, we found the suggested algorithm got the more accurate results.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.6
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pp.50-59
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2015
This study aimed at suggesting Willingness To Pay (WTP) for introduction of the Traffic Accident emergency Call (TAC) system by using Contingent Valuation Method (CVM) which is a general valuation method. As the method, this study suggested a WTP estimation method of the TAC system with the double-bound dichotomous choice model. In previous studies, the data are processed differently according to the type of questions and analysis models used for the calculation of willingness to pay. Therefore, we re-organized the model by the cases using the truncated data sets, and showed the difference in WTPs. The dataset was developed by more than 500 questionnaire obtained from online and offline survey with the consideration of composition ratio by age group referring housing census in 2010 to mitigate regional bias of samples. At last, this study applied various statistical methods, survival analysis, multiple regression, and Tobit model for better interpretation of the questionnaires.
There is no doubt that distribution channels and services greatly satisfy consumers' desires. Lots of products and services, stimulate consumers to purchase products to relieve their depressed feeling/stress temporarily, leading them gradually to a shopping addiction. Shopping addiction generates lots of problems, damaging not only consumers themselves but also other consumers and the entire society. Therefore, the purposes of this study were 1) to examine psychological factors that affected addictive shopping orientation of consumers, 2) to explore the effects addictive shopping orientation on the post-purchase emotions(positive emotion/negative emotion), 3) to examine the effect of post-purchase emotions on post-purchase behaviors (repurchasing/refund and exchange/negative word of mouth). 4) the study explored the differences in terms of effects of addictive shopping orientations on post-purchase emotions and behaviors, depending on the retailing channel (online and off line). The study performed a questionnaire survey for female adults older than 18 years old, living Seoul and Pusan areas. By using 404 copies for questionnaires, factor analysis, reliability analysis, and Amos 7.0 were used for the data analysis. It was found that psychological variables, self-esteem, compensatory buying and impulsiveness, had significant effects on addictive shopping orientations. Addictive shopping orientations affect both positive and negative post-purchase emotions in case of off-line shopping. Negative post-purchase emotions have higher impact on the postpurchase behaviors than positive post-purchase emotions.
Virtual communities have been suggested to play important roles such as attracting customers, building customer loyalty, and leading to commercial transactions. Little research in marketing has focused on virtual communities in spite of its importance indicated by many practitioners and conceptual studies. More specifically, little research has empirically examined factors of customer participation and its consequences. This research investigate if customers' participation motives in virtual communities affect their sense of community and if sense of community affects customers' loyalty towards and purchase intentions from the website offering the community service. One hundred ninety six questionnaires were collected from individuals who have participated in and have been involved in online activities in various virtual communities. Major results of this research can be summarized as follows. First, participation motives employed significantly affected customers' sense of community and more specifically, perceived ease of use and perceived playfulness had a large influence on the customers' sense of community. Second, customers' sense of community positively affected their loyalty toward the community and more specifically, membership and emotional connection had a large influence on loyalty. Third, customers' sense of community did not affect directly their purchase intentions. Fourth, customers' loyalty toward virtual communities had a significant, positive, although marginal, influence on their purchase intentions.
This study takes a close look at the recent success of independent documentaries to find its implications and a way to invigorate Korean documentary ecosystems. To this aim, this study performed in-depth interviews with independent documentary film makers and television documentary directors. Also, it analyzed the case of POV (Point Of View), which is television's longest-running showcase for independent documentary films in the USA. The results display that independent documentaries convey competitive edge of contents and expansion of distribution and funding through film industry systems, based on the producer systems, global distribution networks of overseas pitching and film festivals, marketing and audience strategy of film industry. Although this shows its molding of documentary industry ecosystems, there are great needs for various platforms other than film industrial outlet in order to make an advancement of the ecosystems under the digital environment. POV works on the basis of 'open sourcing' form when collaborating with independent film makers. Independent documentaries picked up by POV are aired on PBS, streamed via its online service, and distributed through community screenings; this three-outlet strategy makes POV a unique platform and has a relevance and feasibility to apply for Korean documentary ecosystems. Therefore, this study suggests to create a platform adopting POV system hoping that more studies and efforts would come for various and novel platform building so to make more advanced and invigorated ecosystems of Korean documentary.
Recently, many companies improving their management performance by building a powerful brand value which is recognized for trademark rights. However, as growing up the size of online commerce market, the infringement of trademark rights is increasing. According to various studies and reports, cases of foreign and domestic companies infringing on their trademark rights are increased. As the manpower and the cost required for the protection of trademark are enormous, small and medium enterprises(SMEs) could not conduct preliminary investigations to protect their trademark rights. Besides, due to the trademark image search service does not exist, many domestic companies have a problem that investigating huge amounts of trademarks manually when conducting preliminary investigations to protect their rights of trademark. Therefore, we develop an intelligent similar trademark search model to reduce the manpower and cost for preliminary investigation. To measure the performance of the model which is developed in this study, test data selected by intellectual property experts was used, and the performance of ResNet V1 101 was the highest. The significance of this study is as follows. The experimental results empirically demonstrate that the image classification algorithm shows high performance not only object recognition but also image retrieval. Since the model that developed in this study was learned through actual trademark image data, it is expected that it can be applied in the real industrial environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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