This research has reviewed the major composition concepts and the positive research results in the selected studies which were theoretically based on IDT (Innovation Diffusion Theory), IRM (Model of Innovation Resistance), TAM(Technology Acceptance Model), and IAPA(Information Asset Protection Activity) in order to improve the theoretical explanation of major characterized factors influencing on the introduction of MST (Mobile Security Technology). The characterized factors for the adaptation of MST and 17 hypotheses on the MST study models in order to test the effects on the intention to use are empirically verified by utilizing the analysis method of structure equation model. As a result of a study, First, the most influential characterized factors of IRM are shown as compatibility, complexity, relative advantage, information asset protection in order. Second, the characterized factors affecting intention to use are shown as relative advantage, compatibility, innovation resistance, performance expectancy. The results of this study are relevantly significant to establish the theoretical foundation of the study on the adaptation of MST and The verification of the characterized factors provide strategic implication for the introduction of MST and policy direction which alleviates informational gap between new MST and previous Security Technology to diffusion agency.
It is crucially important to exchange and manage the financial information of an organization for the reason of complexity and diversity of information caused by its implicit information involved. Especially, according to the development of information technology, various approaches appeared to manage financial data of organization. For example, XBRL (Extensible Business Reporting Language) is one of the technologies dealing with the above criteria. Basically, XBRL is a business reporting language to define and exchange financial information, such as a financial statement of organization. XBRL is an international standard which enables the exchange of information between information providers and consumers by adding the tags involving the information of circumstantial factors of data. However, XBRL is not able to describe semantics because XBRL is fundamentally based on XML(Extensible Markup Language) having the purpose of expressing and structuring data. Therefore, this paper aims to enable semantic information to XBRL through the semantic technology. The objective of this paper is an ontologization of the knowledge to perform sharing, reusing, discovering, and inferring the knowledge described and conducted by XBRL. In order to achieve the above objective, this paper suggests the methodology for the ontologization of the category and instance document of XBRL. Furthermore, this paper points out the possibility of suggested methodology in a practical business through indicating the advantages of the knowledge described by XBRL.
Those studies in the field of Management Information Systems and the Success Model of the DeLone and McLean's Information Systems suggest that some factors related to information systems should be developed and operated to affect the performance of the user's personal and companies through the introduction and use of corporate information systems. The purpose of this study is put on searching for some factors which impact on user satisfaction about the customer information management systems of call center. We did conduct on a survey of 539 people who are working as a call center counseling employees as setting up a structural equation model which reflects previous research on working environment and job satisfaction, and modified DeLone and McLean's information system success model. The results of this study are as follows. First, seven of the eleven hypotheses that three quality of the information systems might be affecting working environment, job satisfaction, user satisfaction were adopted Second, we confirmed that the working environment works as a the partial mediation and the quality of services works as a fully mediation between system/information quality and users' satisfaction. The implications of this study are that it is necessary not only to make a good working environment but also to keep improving it in order to boost the operational performance of information systems in the future.
It is a very important time to check how SW curriculum is actually organized and what is inadequate to practical requirements of SW manpower in the present situation where there is a difference of viewpoints between software field and SW curriculum of university. In overseas cases, efforts have already been made to cultivate SW manpower based on SW training centered on practical requirements. As a result, there is a positive response to the recruitment of actual related companies. In Korea, these attempts have been attempted under government initiative. In particular, based on the SW-centered university project, it has given the role of a leading university in related fields. However, with regard to the labor supply problem in the SW sector, the requirements of the business enterprises still differ from the educational curriculum. In this study, we tried to diagnose the method that can reduce the difference between the composition and the practice of the contents according to the existing limit that the environment factor of the viewpoint of the working companies about the curriculum composition is not clearly reflected. As a result, the topic modeling based on the university's curriculum and lecture plan data is used to derive keywords for curriculum and lecture plan. Through the data analysis, this study confirmed that the practice rate of related university departments utilized in data analysis is relatively low. In addition, we found that it is important to establish a systematic curriculum and to build a lecture plan to cultivate practical skills, as the number of overlapping textbooks and the number of keyword overlapping are found.
Due to the mobil-centered lifestyle following the wider use of Smartphones, Mobile services, including mobile banking and mobile shopping business have increased rapidly. Also with the emergence of "Fintech", which finance combined with technology, IT based financial market is going to be highly promising. In this trend, interests mobile credit cards are increasing. But diffusion of the mobile credit card services is still in the low level. In this situation, to identify factors that influencing satisfaction and continuous usage intention on mobile credit card, this study applied innovation diffusion theory (IDT) and post acceptance model (PAM). To conducting this research, survey data were collected, and we used SmartPLS to analyze survey data. As a result of the study, perceived easy of use, image, compatibility and facilitation positively affect user's satisfaction in mobile credit cards and that such satisfaction have a positive impact on continuous intention to use. The facilitation influences user satisfaction more strongly for those who use mobile credit cards more than plastic credit cards. Also, perceived of use and image influence user satisfaction more strongly for those who use plastic credit cards more than mobile credit cards. It is expected that this study can be a guideline for credit card service providers and policy makers to invigorate mobile credit card business. Also it worths as a early-stage research on Fintech-related studies.
Recently, various studies have been conducted on stock price prediction using machine learning and deep learning techniques. Among these studies, the latest studies have attempted to predict stock prices using limit order books, which contain buy and sell order information of stocks. However, most of the studies using limit order books consider only the trend of limit order books over the most recent period of a specified length, and few studies consider both the medium and short term trends of limit order books. Therefore, in this paper, we propose a deep learning-based prediction model that predicts stock price more accurately by considering both the medium and short term trends of limit order books. Moreover, the proposed model considers news headlines during the same period to reflect the qualitative status of the company in the stock price prediction. The proposed model extracts the features of changes in limit order books with CNNs and the features of news headlines using Word2vec, and combines these information to predict whether a particular company's stock will rise or fall the next day. We conducted experiments to predict the daily stock price fluctuations of five stocks (Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla) with the proposed model using the real NASDAQ limit order book data and news headline data, and the proposed model improved the accuracy by up to 17.66%p and the average by 14.47%p on average. In addition, we conducted a simulated investment with the proposed model and earned a minimum of $492.46 and a maximum of $2,840.93 depending on the stock for 21 business days.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.5
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pp.53-61
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2006
We propose public-oriented e-Marketplace framework construction that activates efficiently transaction of non-metal industrial resources through the case of Mineralland. The firms of Non-metal industrial resources domain have low information level and weak capital structure. So public enterprise has to construct e-marketplace to trade using exact market information. This framework consists of five domains-contents, commerces, communities, collaboration and electronic authentication. To draw this framework, we review many web-sites and literatures about B2B of industrial resources domain. In addition, this study provides practical implications and guidelines for activating public oriented e-Marketplace of non metal industrial resources.
Due to the development of internet technology and the steady increase of turnover at B2C market many companies put a lot of work into maintaining a good relationship with internet customers. Particularly, analyzing and understanding specific customer groups are essential for effective CRM and marketing strategy Thus, this paper proposes the method to define the customers of online bookstore into several meaningful groups. Five important factors and factor scores for each respondent are obtained by Factor Analysis. Six groups are classified by Cluster Analysis and Analysis of Variance(ANOVA) is used to verify the difference between each group.
현대사회는 전통적인 경제체제에서 디지털 경제체제로의 급속한 이전과 더불어 정보기술이 국가발전의 주요 원동력으로 등장하게 되었다. 특히, e-정부의 출현은 기존의 정부서비스에 대한 시공간적 제약을 극복하는 새로운 패러다임으로 간주되고 있다. 본 연구는 e-정부 실현을 위한 대표적인 사례로 KICIT을 중심으로 정보기술의 활용사례와 더불어 EC-Bank를 중심으로 한 지방정부의 사이버 마케팅에 대한 사례연구를 통해 e-정부의 조기 실현을 위한 산업부문의 e-비즈니스화에 대한 하나의 대안으로 소개하였다. e-구미의 모형은 행정, 생활, 산업 차원에서의 네트워크화, 균형과 조화, 부문간의 연계로 시행정의 디지털화, 사이버 정보생활의 실현 및 산업의 e-비즈니스화의 실현을 중심으로 제시하였다. 본 연구에서 KICIT은 중소도시에 집중되어 있는 지역정보센터의 산학관 협력의 모델케이스로 효율적으로 운영되고 있음을 확인할 수 있었다. 이제는 구미지역 기업체와 연구교육기관에서 핵심적인 지원기관으로 지역관련기관과의 보다 유기적인 협력을 계속 유지. 발전해 나가야 할 것이다. 지자체의 사이버 마케팅 사례인 EC-Bank는 정보서비스를 단순히 제공하는 수준인 전자상거래의 초기단계로 사이트 및 콘텐츠 관리의 소홀로 인하여 초기의 목적을 거의 이루지 못한 실정이다. 앞으로 산학관의 친밀한 협력과 e-프로세스의 대혁신을 통해서 새로운 업무활용, 웹기반의 거래처리 및 e-비즈니스 모형의 창출을 위해 계속적으로 노력해야할 것이다.
In the crossroads of social change caused by the spread of the Fourth Industrial Revolution and the prolonged COVID-19, the Korean government announced the Digital New Deal policy on July 14, 2020. The Digital New Deal policy's primary goal is to create new businesses by accelerating digital transformation in the public sector and industries around data, networks, and artificial intelligence technologies. However, in a rapidly changing social environment, information asymmetry of the future benefits of technology can cause differences in the public's ability to analyze the direction and effectiveness of policies, resulting in uncertainty about the practical effects of policies. On the other hand, the media leads the formation of discourse through communicators' role to disseminate government policies to the public and provides knowledge about specific issues through the news. In other words, as the media coverage of a particular policy increases, the issue concentration increases, which also affects public decision-making. Therefore, the purpose of this study is to verify the dynamic relationship between the media coverage and the stock market on the Korean government's digital New Deal policy using Granger causality, impulse response functions, and variance decomposition analysis. To this end, the daily stock turnover ratio, daily price-earnings ratio, and EWMA volatility of digital technology-based companies related to the digital new deal policy among KOSDAQ listed companies were set as variables. As a result, keyword search volume, daily stock turnover ratio, EWMA volatility have a bi-directional Granger causal relationship with media coverage. And an increase in media coverage has a high impact on keyword search volume on digital new deal policies. Also, the impulse response analysis on media coverage showed a sharp drop in EWMA volatility. The influence gradually increased over time and played a role in mitigating stock market volatility. Based on this study's findings, the amount of media coverage of digital new deals policy has a significant dynamic relationship with the stock market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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