Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.14
no.3
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pp.153-168
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2019
Augmented Reality(AR) has been one of the important technologies of the 4th industrial revolution. Consumer acceptance of new technologies is substantial issue for market expansion, but there have been few empirical studies on factors that affect the acceptance or use intention of AR. In this study, we have explored and analyzed the factors influencing technology acceptance based on the extended unified theory of acceptance and use of technology(UTAUT2) model in the AR business and have discussed it with comparison with existing research based on this analysis. The results of this study suggest that the main variables of the existing UTAUT1 model had significant positive effect on the intention to use, such as performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions and hedonic motivation, habits of UTAUT2. In addition, perceived risk introduced in this study had a negative effect on intention to use. Furthermore, the impact between these two factors have been effort expectancy(${\beta}=.294$)>habits(${\beta}=.268$)>hedonic motivation(${\beta}=.266$)>performance expectancy,(${\beta}=.263$)>facilitating conditions(${\beta}=.233$)>perceived risk(${\beta}=-.094$). The impact of social influence did not have a significant effect on intention to use. The intention to use was analyzed to have a significant positive effect on the actual use and recommendation intention. On the other hand, the hypothesis that the age and gender has played a moderating role between independent variables and the intention of use were investigated. Age was found out to play a role as a moderator between social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, habits and intention to use. In the same way, gender has been shown to play a moderating role between facilitating conditions, perceived risk and intention to use. Academic and practical implications are suggested based on the results of this study.
This study aims to analyze the effects of education for persons with disabilities on non-disabled children's attitude to accept disabled children in order to use it as foundational data to practice successful integrated education. According to the study result, education for persons with disabilities positively changed non-disabled children's attitude to accept disabled children's school life and personal life. This plainly shows that education for persons with disabilities is effective regardless of time consumed even with the short time of four weeks here. However, it did not exert positive effects on their attitude to accept social life. Therefore, it is needed to develop education programs for persons with disabilities constantly with various approaches in order to get rid of non-disabled people's wrong recognition on disability and also ignorance about disability.
The purpose of this study was to identify various factors that could possibly influence special teachers' adoption intention towards robot-based education and to see how well those factors predict special teachers' adoption intention. To do this, questionnaire items were selected and reconstructed based on preceding research relating to Technology Acceptance Model(TAM). The survey participants consisted of 623 special school teachers, representing various types of special students and levels of their schools. Questionnaires with unfaithful responses were excluded, and a total of 590 questionnaires were analyzed. Data analysis was carried out through Exploratory factor analysis and stepwise multi-regression analysis. According to the results of study, factors that influence special teachers' acceptance intention towards robot-based education are perceived ease of use, perceived usefulness, personal innovation, and social influence. Also, the most decisive factors affecting special teacher's acceptance intention were perceived usefulness and perceived ease of use. These factors directly influenced special teachers' acceptance intention.
This study investigated effects of college students' multicultural contacts on multicultural competency. This study also examined mediating effects of perspective taking and prejudice. Multicultural contacts were divided into quality of contacts and quantity of contacts. Effects of quality and quantity of contacts on multicultural competency through perspective taking and prejudice were separately analyzed using two models. For the purpose, 642 Korean college students completed the questionnaires including multicultural contacts, multicultural competency, perspective taking, prejudice and demographic information. The results indicate that both quality and quantity of contacts are associated with multicultural competency, but quality of contacts are more strongly associated with multicultural competency. Also, perspective taking and prejudice mediate the relationship between quality of contacts and multicultural competency while mediators did not mediate the relationship between quantity of contacts and multicultural competency. The results indicate that intimate and positive contacts with outgroup members help enhance college students' multicultural competency through increased perspective taking and prejudice reduction. Future multicultural education for undergraduate students should focus on increasing the quality of multicultural contacts and help them with perspective taking, and reducing prejudice.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.800-804
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2008
This study starts with the assumption that prosumers use the various media in individual ways stemming from a active audience. The purpose of this study is to decipher prosumer behavior in view of a theory of active audiences, dealt with in cultural theory but not from the perspective of traditional media effects theory. Consumers are not simply consuming products anymore. In brief, though a new concept of examining the behavior of active audience in UCC, features of such an active audience were identified and the significance of those features were pursued in this study.
Recently, investors' interest and the influence of stock-related information dissemination are being considered as significant factors that explain stock returns and volume. Besides, companies that develop, distribute, or utilize innovative new technologies such as artificial intelligence have a problem that it is difficult to accurately predict a company's future stock returns and volatility due to macro-environment and market uncertainty. Market uncertainty is recognized as an obstacle to the activation and spread of artificial intelligence technology, so research is needed to mitigate this. Hence, the purpose of this study is to propose a machine learning model that predicts the volatility of a company's stock price by using the internet search volume of artificial intelligence-related technology keywords as a measure of the interest of investors. To this end, for predicting the stock market, we using the VAR(Vector Auto Regression) and deep neural network LSTM (Long Short-Term Memory). And the stock price prediction performance using keyword search volume is compared according to the technology's social acceptance stage. In addition, we also conduct the analysis of sub-technology of artificial intelligence technology to examine the change in the search volume of detailed technology keywords according to the technology acceptance stage and the effect of interest in specific technology on the stock market forecast. To this end, in this study, the words artificial intelligence, deep learning, machine learning were selected as keywords. Next, we investigated how many keywords each week appeared in online documents for five years from January 1, 2015, to December 31, 2019. The stock price and transaction volume data of KOSDAQ listed companies were also collected and used for analysis. As a result, we found that the keyword search volume for artificial intelligence technology increased as the social acceptance of artificial intelligence technology increased. In particular, starting from AlphaGo Shock, the keyword search volume for artificial intelligence itself and detailed technologies such as machine learning and deep learning appeared to increase. Also, the keyword search volume for artificial intelligence technology increases as the social acceptance stage progresses. It showed high accuracy, and it was confirmed that the acceptance stages showing the best prediction performance were different for each keyword. As a result of stock price prediction based on keyword search volume for each social acceptance stage of artificial intelligence technologies classified in this study, the awareness stage's prediction accuracy was found to be the highest. The prediction accuracy was different according to the keywords used in the stock price prediction model for each social acceptance stage. Therefore, when constructing a stock price prediction model using technology keywords, it is necessary to consider social acceptance of the technology and sub-technology classification. The results of this study provide the following implications. First, to predict the return on investment for companies based on innovative technology, it is most important to capture the recognition stage in which public interest rapidly increases in social acceptance of the technology. Second, the change in keyword search volume and the accuracy of the prediction model varies according to the social acceptance of technology should be considered in developing a Decision Support System for investment such as the big data-based Robo-advisor recently introduced by the financial sector.
목적: 종양환자 및 가족을 위한 환자교육의 필요성은 건강 돌봄의 중심이 완치의 개념에서 삶의 질 개념으로 바뀌어 감에 따라 더욱 대두되고 있다. 이들을 위한 환자교육이 성공적으로 이루어지기 위해서는 환자와 가족들의 교육선호 양상과 일치하는 교육적 전략이 필요하다. 본 연구는 종양환자와 가족들의 교육선호와 일치하는 효과적인 교육적 전략의 기초를 제공하기 위해 시도되었다. 방법: 본 문헌고찰은 컴퓨터 데이터베이스 에 수록된 1990년에서 2002년에 출간된 선행연구 결과를 토대로 분석하였다. 결과: 종양환자와 그 가족은 의료전문인과의 대화, 책자, 시청각 및 인터넷 매체 등의 다양한 방법을 통해 정보를 구하였으며, 이러한 교육 요구 및 선호 양상은 다양한 요인에 따라 매우 개별적이었다. 또한 이들의 교육 준비상태는 질병 경험의 정신 사회적 수용 상태와 밀접하게 연관되어 있었다. 결론: 다양한 교육 방법을 활용한 개별적 접근이 종양 환자와 가족을 위한 환자교육에 적절할 것이며, 이들의 교육 준비상태와 일치하는 환자교육을 제공하기 위해 질병에 대한 정신적 적응과 수용상태를 지속적으로 사정하는 것이 필요하다.
Under the strong support of the government, nanotechnology(NT) has been expanded rapidly in Korea. Korea was one of the countries that followed the National Nanotechnology Initiative(NNI) of the US very soon and set up their own policies for NT. This paper argues that the main rationale of the Korean version of NNI was so called 'catch-up strategy' by entering at the early stage of new technology. It stimulated scientists and engineers from various disciplines to do researches and to establish new education programs in NT. Unlike IT and BT, however, such fast and big investment in NT was approved by the public in the sense that there has been few criticism on the governmental NT policies and potential harness of NT. With the relative uninterestedness of the civil society and competititveness seeking policy in NT, ELSI in NT was not included in the Korean version of NNI and the results of technology assessments on NT were not introduced to the public at all.
This study is to investigate the factors affecting the usage intentions of 5G service between 5G service subscribers and non-subscribers based on the Integratively Extended Technology Acceptance Model in the initial B2C 5G service market. We designed the integratively extended technology acceptance model to find the more specific factors to affect the usage intentions by integrating the exogenous factors including the technical factors, the social factors, and the personal factors with the ETAM(Extended Technology Acceptance Model). Referring to the previous studies, we constructed the hypotheses of structural influence relationship from the exogenous factors to the dependent usage intentions factors through the mediating belief factors. We designed the 5G service usage intentions model based on these hypotheses and operational definitions of the factors. Using the analysis of SEM(Structural Equation Model), the proposed model and the hypotheses were empirically tested by the data collected from 245 subscribed respondents and 245 non-subscribed respondents. As a result, the perceived ease of use has an effect on the perceived usefulness and enjoyment, and the perceived usefulness/enjoyment and the personal innovativeness have positive effects on the usage intentions of both groups.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.72-72
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2020
전 세계 태양광 발전용량은 2010년 초 25GW에서 2019년 말 617.9GW로, 지난 10년 동안 25배 이상 증가하였다(2019년 전세계 태양광 발전(PV)의 추가량은 거의 133GW 추정). 2020년에도 세계 태양광시장은 120~150GW를 형성해 전년대비 10% 내외의 성장세를 이어갈 것으로 전망되며, 향후에도 성장률은 다소 낮아지겠지만 2030년 태양광 수요피크 200GW까지 지속적인 성장이 기대된다. 한편 우리나라 수상태양광은 높은 잠재력(저수면적의 7%를 활용할 경우 5,304MW 규모의 수상태양광 개발이 가능)을 가지고 있는 것으로 평가된다. 신(新)정부 국정과제 3020 신재생 확산정책에 따라 신재생에너지 보급률 확산이 전망되는 가운데, K-water의 중장기('17~'26) 전략경영계획에 따르면 수상태양광은 2026년까지 2,758MW 개발을 목표로 하고 있다. 하지만, 수상태양광은 경제성과 환경적 측면에서의 불확실성을 포함하여 시설물의 안정성 검증, 사회적 수용성 등 극복해야 할 정책과제들을 안고 있다. ① REC 가격의 안정화, 경제성 제고 문제(높은 운영 및 관리 비용), ② 난개발, 환경·경관·안전 문제에 대한 주민들의 우려 : 주민 수용성 제고, ③ 투자 사기와 유착·비리, 편법개발, 난개발에 대한 규제방안, ④ 지역사회와의 거버넌스 및 갈등관리 문제, 공용 전력망 부족과 계통연계 문제 등. 이에 본 연구는 태양광 선도국가의 정책 사례 분석을 통해 수상태양광 관련 명확한 규제 및 지원정책을 제언하고자 한다. 분석방법으로는 첫째, 주요 국가에서 시행 중인 수상태양광에 대한 금융지원 및 정책 지원을 국내 사례와 비교·분석하였으며 둘째, 경제적·생태적 관점에서 수상태양광 모델을 개발하고, 이를 지역사회가 수용할 수 있도록 정책적 대안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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