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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 魏志平 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Chih-Ping Wei | en |
| dc.contributor.author | 陳俊偉 | zh_TW |
| dc.contributor.author | Chun-Wei Chen | en |
| dc.date.accessioned | 2024-08-16T17:15:33Z | - |
| dc.date.available | 2024-08-17 | - |
| dc.date.copyright | 2024-08-16 | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.date.submitted | 2024-08-11 | - |
| dc.identifier.citation | 一、中文文獻
1. 李偉綸(2013),「服務業與科技結合之效益研究-以美髮業為例」,碩士論文,龍華科技大學資訊管理系。 2. 吳碧瓊(2015),「美髮設計師核心競爭力之研究-以美髮沙龍經營者暨專業設計師觀點」,碩士論文,東方設計學院文化創意設計研究所。 3. 張予宣(2013),「台灣美髮業品牌經營之成功關鍵因素」,碩士論文,中華大學企業管理學系。 4. 劉素如(2015),「美髮沙龍創新商業模式之探討」,碩士論文,建國科技大學美容科技研究所。 5. 廖敏榮(2009),「台灣美髮業競爭優勢及關鍵成功因素探討-以大桃園地區美髮沙龍為例」,碩士論文,國立東華大學高階經營管理碩士在職專班。 6. 全國創新創業總會(2019),「微型創業寶典」(https://www.careernet.org.tw/upload/201911/03其他服務-1002.pdf)。 二、英文文獻 資料競爭力相關文獻 1. Hagiu, A., & Wright, J. (2020). When data creates competitive advantage. Harvard Business Review, 98(1), 94-101. 頭皮技術開發相關文獻 1. Chang, W.J., Chen, M.C., Chen, L.B., Chiu, Y.C., Hsu, C.H., Ou, Y.K., & Chen, Q. (2020). A mobile device-based hairy scalp diagnosis system using deep learning techniques. In Proceedings of 2020 IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech) (pp. 145-146). IEEE. 2. Su, J.P., Chen, L.B., Hsu, C.H., Wang, W.C., Kuo, C.C., Chang, W.J., Hu, W.W., & Lee, D.H. (2018). An intelligent scalp inspection and diagnosis system for caring hairy scalp health. In Proceedings of 2018 IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) (pp. 507-508). IEEE. 3. Wang, W.C., Chen, L.B., & Chang, W.J. (2018). Development and experimental evaluation of machine-learning techniques for an intelligent hairy scalp detection system. Applied Sciences, 8(6), 853. 4. Kim, H., Kim, W., Rew, J., Rho, S., Park, J., & Hwang, E. (2017). Evaluation of hair and scalp condition based on microscopy image analysis. In Proceedings of 2017 International Conference on Platform Technology and Service (PlatCon) (pp. 1-4). IEEE. 5. Chang, W.J., Chen, L.B., Chen, M.C., Chiu, Y.C., & Lin, J.Y. (2020). ScalpEye: A deep learning-based scalp hair inspection and diagnosis system for scalp health. IEEE Access, 8, 134826-134837. 6. Kim, S., Kim, J., Hwang, M., Kim, M., Jo, S.J., Je, M., Jang, J.E., Lee, D.H., & Hwang, J.Y. (2019). Smartphone-based multispectral imaging and machine-learning based analysis for discrimination between seborrheic dermatitis and psoriasis on the scalp. Biomedical Optics Express, 10(2), 879-891. 醫學檢測頭皮文獻 1. Grimalt, R. (2007). A practical guide to scalp disorders. In Journal of Investigative Dermatology Symposium Proceedings (Vol. 12, No. 2, pp. 10-14). Elsevier. 2. Nayak, B.S., Ann, C.Y., Azhar, A.B., Ling, E.C.S., Yen, W.H., & Aithal, P.A. (2017). A study on scalp hair health and hair care practices among Malaysian medical students. International Journal of Trichology, 9(2), 58-62. 3. Elewski, B.E. (2005). Clinical diagnosis of common scalp disorders. In Journal of Investigative Dermatology Symposium Proceedings (Vol. 10, No. 3, pp. 190-193). Elsevier. 4. Miteva, M., & Tosti, A. (2012). Hair and scalp dermatoscopy. Journal of the American Academy of Dermatology, 67(5), 1040-1048. 5. Ross, E.K., Vincenzi, C., & Tosti, A. (2006). Videodermoscopy in the evaluation of hair and scalp disorders. Journal of the American Academy of Dermatology, 55(5), 799-806. 三、網站資料 1. 關於商業模式圖(Business Model Canvas) https://point10coach.com/9/ 2. 完整掌握商業模式圖https://growthmarketing.tw/business-model-canvas/ 3. 圖像辨識為何? https://zh.oosga.com/docs/image-recognition/ 4. 商業模式圖是什麼https://mingisland.com/journal/ 5. 為什麼巨量資料逐漸成為企業的競爭優勢之一? https://www.pro2e.com.tw/?p=1944 6. 台灣服務貿易商情網(2019/08/02),到2025 年全球美容和個人護理產品市場規模預計達到7166 億美元。https://www.taiwanservices.com.tw/internet/zh/procurementInfoDetail.aspx?item=15487&cat=7 7. Kknews 每日頭條(2019/05/09),全球美容美髮行業市場現狀與發展前景分析。https://kknews.cc/zh-tw/health/pppg9lp.html 8. 中央通訊社,看見技職力,美容美髮產業篇,消費力爆發美麗經濟商機無限。http://tve.cna.com.tw/beautification_industry.aspx 9. 預測:2025 年東南亞及台灣美容市場規模https://kknews.cc/zh-tw/finance/rj2yma4.html 10. 圖像辨識定義為何?https://zh.oosga.com/pillars/image-recognition/ 11. 影像辨識與深度學習https://www.leadtek.com/cht/product/IR/ 12. 圖像辨識:威脅與挑戰https://nordvpn.com/zh-tw/blog/tuxiang-bianshi/ 13. 卷積神經網路介紹https://linchin.ndmctsgh.edu.tw/Deep%20Learning-Theory%20and%20Practice/Lesson%206/Lesson_6.html#(20) 14. 影像辨識,所有你應該知道的深度學習模型https://medium.com/cubo-ai/%E7%89%A9%E9%AB%94%E5%81%B5%E6%B8%AC-object-detection-740096ec4540 15. 圖形辨識與物聯網之發展將日趨密切 https://www.syscom.com.tw/ePaper_New_Content.aspx?id=470&EPID=211&TableName=sgEPArticle | - |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/94641 | - |
| dc.description.abstract | AI圖像辨識技術在美髮沙龍產業中的應用正成為一個商業模式創新的重要方向。隨著科技的進步和消費者對個性化服務的需求增加,美髮沙龍業面臨著許多挑戰和機會。AI圖像辨識技術可以幫助美髮沙龍業提供更準確和個性化的頭皮護理建議,從而提高顧客滿意度並增加業務收益。本研究將探討AI圖像辨識在美髮沙龍產業中的商業模式,包括技術應用、數據收集和分析、市場定位和價值創造等方面的創新。通過分析現有商業模式所遇到的困難,我們提出一個基於AI圖像辨識的商業模式和創新框架,以幫助美髮沙龍業者在競爭激烈的市場中取得優勢和成長機會。
本研究我們結合產醫學各方面的能力,運用學界AI圖像辨識將專業的醫學知識訓練AI人工智慧模型來協助美髮沙龍產業在頭皮養護上面的服務,解決其在頭皮知識方面的缺乏,進而創造美髮沙龍產業新的商業模式,透過研究的過程我們也深刻地體悟到擁有大數據資料不代表就具備足夠的競爭力,數據競爭力是否能夠有效的充分表現在商業模式上,還必須充分的理解自身在大數據蒐集上「數據本身的競爭力」以及「組織應用數據能力的競爭力」,進一步針對數據競爭力的不足與可能面臨的問題,做出適當的因應與對策,以確保自身在應用數據的決策過程中所形成的商業模式能夠達成。 在研究的最後我們總結得到下面幾個結論: 1.透過AI技術的應用可以整合不同產業的價值 2.利用AI技術圖像辨識可以創造新的機會與商業模式 3.擁有龐大的數據量,並不意味著就具有強大的數據競爭力 4.數據本身是否具有競爭力與數據的特性有一定的關係 5.組織本身的條件與資源,牽動著組織是否能夠運用數據而創造出競爭力 6.研究數據競爭力可以延伸創新的機會,增加創造產業價值的可能 | zh_TW |
| dc.description.abstract | The application of AI image recognition technology in the hair salon industry is becoming an important area for business model innovation. With advancements in technology and increasing consumer demand for personalized services, the hair salon industry faces numerous challenges and opportunities. AI image recognition technology can assist salons in providing more effective and personalized scalp care recommendations, thereby enhancing customer satisfaction and increasing business revenue. This study aims to explore the business models of AI image recognition in the hair salon industry, including technological applications, data collection and analysis, market positioning, and value creation. By analyzing existing business models and successful cases, we propose an AI image recognition-based business model and innovation framework to help hair salon service providers gain a competitive edge and seize growth opportunities in a highly competitive market.
In this study, we combine the capabilities from various aspects of the medical industry and utilize AI image recognition from academia to train AI models with specialized medical knowledge to assist the hair salon industry in scalp care services, addressing their lack of expertise in scalp health. This, in turn, creates a new business model for the hair salon industry. Through the research process, we have also come to a profound realization that possessing a large volume of data does not necessarily equate to having high competitiveness. The competitiveness of data must also effectively manifest in the business model, necessitating a thorough understanding of both the “competitiveness of the data itself” and the “competitiveness of the organization in utilizing data.” After comprehending their data competitiveness, organizations must further address deficiencies and potential challenges in data competitiveness and develop appropriate strategies and countermeasures to ensure the effectiveness of the business models formed through data utilization in decision-making processes. In conclusion, our research has yielded the following findings: 1.Applications of AI technologies can support the integration of the values across different industries. 2.AI-based image recognition technologies can help create new opportunities and business models. 3.Having a large amount of data collection does not guarantee high data competitiveness. 4.The competitiveness of data itself is related to the properties of data. 5.The conditions and resources of the organization influence whether the organization can utilize data to create competitiveness. 6.Researching data competitiveness can extend innovative opportunities and increase the potential to create industry values. | en |
| dc.description.provenance | Submitted by admin ntu (admin@lib.ntu.edu.tw) on 2024-08-16T17:15:33Z No. of bitstreams: 0 | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2024-08-16T17:15:33Z (GMT). No. of bitstreams: 0 | en |
| dc.description.tableofcontents | 口試委員會審定書 i
誌謝 ii 中文摘要 iii ABSTRACT iv 表次 viii 圖次 ix 第一章、緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 第二節 研究問題與目的 3 第三節 研究範圍、流程與架構 5 第二章、文獻探討 8 第一節 商業模式圖(Business Model Canvas) 8 第二節 以AI圖像辨識為基礎的商業應用 11 第三節 數據的競爭力 13 第三章、美髮沙龍產業現況與相關應用分析 16 第一節 美髮沙龍經營現況及市場趨勢 16 第二節 頭皮養護在美髮沙龍技術現況與困難 18 第四章、在美髮沙龍產業建構以AI為基礎的商業模式 23 第一節 美髮沙龍現在頭皮養護的商業模式 23 第二節 產、醫、學整合的商業模式佈局規劃 32 第三節 頭皮檢測系統開發的目標及策略 35 第四節 推薦系統的應用與意義 37 第五節 商業模式畫布與生態系架構 38 第五章、AI應用系統架構及圖資收集策略 45 第一節 資訊系統的架構 45 第二節 頭皮檢測系統AI辨識架構圖 47 第三節 資訊系統使用者效益及應用延伸機會 52 第六章、本研究的數據競爭力評估與因應對策 54 第一節 數據競爭力及評估 54 第二節 數據競爭力因應對策 59 第七章、結論 64 第一節 研究總結 64 第二節 整個計畫最終要去的地方 64 第三節 整個計畫在品牌上產生的效益 65 第四節 在產業中所產生的意義與延伸發展 65 第五節 在醫界的可能應用 66 第六節 應額外要注意重視的地方 66 參考文獻 68 一、中文文獻 68 二、英文文獻 68 三、網站資料 69 | - |
| dc.language.iso | zh_TW | - |
| dc.subject | 美髮沙龍 | zh_TW |
| dc.subject | 頭皮養護 | zh_TW |
| dc.subject | AI圖像辨識 | zh_TW |
| dc.subject | 人工智慧 | zh_TW |
| dc.subject | 商業模式 | zh_TW |
| dc.subject | 數據競爭力 | zh_TW |
| dc.subject | 頭皮檢測系統 | zh_TW |
| dc.subject | Hair Salon | en |
| dc.subject | Scalp Analysis System | en |
| dc.subject | Data Competitiveness | en |
| dc.subject | Business Model | en |
| dc.subject | Artificial Intelligence | en |
| dc.subject | AI Image Recognition | en |
| dc.subject | Scalp Care | en |
| dc.title | AI圖像辨識在美髮沙龍產業應用之商業模式與創新 | zh_TW |
| dc.title | Business Model and Innovation of AI Image Recognition in the Hair Salon Industry | en |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.date.schoolyear | 112-2 | - |
| dc.description.degree | 碩士 | - |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 彭志宏;陳建錦;連勇智 | zh_TW |
| dc.contributor.oralexamcommittee | Chih-Hung Peng;Chien-Chin Chen;Yung-Chih Lien | en |
| dc.subject.keyword | 美髮沙龍,頭皮養護,AI圖像辨識,人工智慧,商業模式,數據競爭力,頭皮檢測系統, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Hair Salon,Scalp Care,AI Image Recognition,Artificial Intelligence,Business Model,Data Competitiveness,Scalp Analysis System, | en |
| dc.relation.page | 70 | - |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202403764 | - |
| dc.rights.note | 同意授權(全球公開) | - |
| dc.date.accepted | 2024-08-13 | - |
| dc.contributor.author-college | 管理學院 | - |
| dc.contributor.author-dept | 碩士在職專班資訊管理組 | - |
| 顯示於系所單位: | 資訊管理組 | |
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