Objective: The purpose of this study was to investigate major factors influencing adoption of smartphone to promote its use by older adults. Background: Despite increasing proportion of elderly people and elderly market, the proportion of elderly smartphone user is still relatively small compared to whole smartphone users. Thus, we need to find out major factors influencing adoption of smartphone to increase proportion of elderly smartphone users. Method: Seven major factors were extracted from 36 survey questions using factor analysis. Regression analysis was also applied to determine specific factors affecting intention of use based on user versus non-user of smartphone, age, gender, and educational background. Results: As results of factor analysis and regression analysis, major factors influencing adoption of smartphone for elderly users were significantly different according to gender, age, educational background based on smartphone users or non-users. Conclusion: The result of this study identified major factors influencing adoption of smartphone for the elderly and provided basic information related to adoption of smartphone according to elderly people's characteristics. Consequently, we can expect to reduce the information gap and to improve quality of life for the elderly. Application: The development and marketing strategy could be applied differently based on the factors influencing adoption of smartphone. It is also possible to develop a prediction model for smartphone adoption according to elderly users' characteristics.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권5호
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pp.41-57
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2023
This paper aims to analyse the factors influencing the implementation of smart factories and their performance after implementation, using the grounded theory analysis method based on interview data. The research subjects were 21 companies that were selected by the Smart Manufacturing Innovation Promotion Group under the SME Technology Information Promotion Agency in 2020-2021 as the best case smart factory implementation companies, and introduced the intermediate stage 1 or above. A total of 87 concepts were generated as a result of the analysis. We were able to classify them into 16 detailed categories, and finally derived six broad categories. These six categories are "motivation for adoption", "adoption context", "adoption level", "technology adoption", "usage effect" and "management effect". As a result of the overall structure analysis, it was found that the adoption level of smart factory is determined by the adoption motivation, the IT technology experience affects the adoption level, the adoption level determines the usage and usage satisfaction, internal and external training affects the usage and usage satisfaction, and the performance or results obtained by the usage and usage are reduced defect rate, improved delivery rate and improved productivity. This study was able to derive detailed variables of environmental factors and technical characteristics that affect the adoption of smart factories, and explore the effects on the usage effects and management effects according to the level of adoption. Through this study, it is possible to suggest the direction of adoption according to the characteristics of SMEs that want to adopt smart factories.
본 연구는 국내의 금융 등 서비스 산업을 중심으로 IT 아웃소싱의 도입요인으로 기업요인, 아웃소싱의 범위요인, 위험요인을 독립변수로 하고 도입성과를 종속변수로 하여 도입요인이 성과요인에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, IT아웃소싱 도입에 있어서 기업요인과 관련된 산업경쟁력과 최고경영자 지원은 아웃소싱 도입성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 서비스의 기술적인 환경변화는 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 둘째, IT아웃소싱 도입에 있어서 아웃소싱 범위요인과 관련된 인프라아웃소싱, 애플리케이션 아웃소싱, 토털 아웃소싱은 아웃소싱 도입성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, IT아웃소싱 도입에 있어서 위험요인과 관련된 안전성의 위험, 비용증가의 위험, 자율성 상실의 위험은 아웃소싱 도입성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권1호
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pp.217-229
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2019
The purpose of the research is to verify how task characteristics for business and technology characteristics, economic feasibility, technology readiness, organizational factors, environmental factors of cloud computing affect the performance of cloud computing adoption through Fit and Viability. The research aims to verify the relationship among the success factors for adopting cloud computing based on the Fit-Viability model. Respondents who work for IT companies which is using cloud computing in South Korea were chosen. The data was analyzed by the structural equating model. As a result, Task characteristics and Technology characteristics affected Fit in a positive manner, while Technology readiness, Organizational factors and Environmental factors also positively impacted Viability. Fit and Viability both affected the successful adoption of cloud equally. In particular, Environmental factors were proven to have the biggest impacts on Viability, and affected highly indirect impact on the Performance of cloud computing adoption through Viability. Entering the era of the fourth industrial revolution, corporations have established digital transformation strategies to secure a competitive edge while growing continuously, and are also carrying out various digital transformation initiatives. For the success of adoption of foundational technologies, they need to understand not only the decision-making factors of adopting cloud computing, but also the success factors of adopting cloud computing.
The increased investment in technological innovations makes the investigation of factors affecting technology adoption more interesting. Several perspectives have been proposed to explain the determinants of information technology adoption. While the traditional innovation diffusion research streams try to explain and predict adoption behavior with the adopter's perceptions about the characteristics of the innovation itself, critical mass theorists argue that adoption behavior as a collective action is based on what their business partners are doing and whether there exists enough critical mass to justify the investment. Drawing on theses two perspectives, this study investigates the decision criteria in the adoption of information technology as innovation and factors affecting the decision criteria. The survey results reveal that the adoption behavior is affected both by innovation characteristics and by critical mass's activity. Correlation analysis, t-test, and stepwise regression models also show that as the environmental uncertainty is getting higher, adoption decision is affected more by what others are doing, and that highly competitive organizations seem to play the role of critical mass.
Recently, the personal cloud computing service has been being spotlighted as an individual tool of productivity enhancement. However, compared to the rosy forecast, its diffusion rate in the domestic (Korean) market is much slower than expected. In order to find the reason for the slow growth of personal cloud computing service, we attempt to identify influencing factors on user's adoption resistance, while most prior research has focused on the factors affecting its adoption. Based on both the person-technology fit model and the privacy calculus model, we propose technostress and perceived value as key antecedents of adoption resistance. In addition, we identify (1) technical (pace of change and complexity) and personal (self-efficacy) influencing factors on technostress, and (2) beneficial (perceived mobility and perceived availability) and harmful (perceived vulnerability) influencing factors on perceived value. To validate our research model, 133 individual samples were gathered from undergraduate and graduate students who had actual experience of using at least one of personal cloud computing services. The results of the structural equation modeling confirm that both technostress and perceived value have significant effects on adoption resistance, but they have different influencing mechanisms to different types of adoption resistance (indifference, postponement, and rejection). Theoretical and practical contributions are discussed in the conclusion.
Niknejad, Naghmeh;Ghani, Imran;Hussin, Ab Razak Che;Jeong, Seung Ryul
인터넷정보학회논문지
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제17권4호
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pp.173-180
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2016
SOA has been adopted by enormous number of organizations world-wide. This study has investigated significant factors which affect SOA adoption in positive and negative manner. Unlike the previous similar studies, where they focused on qualitative analysis for SOA adoption, this study conducted a quantitative analysis to investigate the relationship between the adoption of SOA and the performance of IT organizations. In order to conduct the research, an online questionnaire was created and distributed among SOA experts through the social networking platform of professionals, LinkedIn. Total one hundred and four (104) respondents from thirty (30) different countries participated in this study. The results of this study indicate that there are both positive and negative influences upon SOA adoption. The positive influences includes: governance, strategy, culture and communication, business and IT alignment and ROI; whereas complexity, security concerns, and costs have negatively affected SOA adoption.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권2호
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pp.19-26
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2019
For the last two decades, a number of information systems are developed for various aims, depending on business' needs. There are a lot of organizations in the world which are using information systems in their environment, such as telecommunications organizations, universities and banks. Using information system has become crucial for most of organizations regarding with increasing the performance of work procedures and improve productivity and efficiency in general. There are many different models that have been designed and validated to explain the effect of constructs on the adoption of technologies. The aim of this research is to review the literature on information systems adoption and to analyze the different types of models which are frequently applied by researchers in their efforts to examine the factors that estimate the adoption of technologies. The research explores information systems adoption literature that focuses on development models.
This study focuses on fashion adoption behavior of adolescents. The impact of their clothing involvement factors and socio-demographic factors on their fashion adoption behavior was examined. Three core issues were identified for empirical test: 1) Elements of clothing involvement for adolescents; 2) Fashion adoption behavior of adolescents; 3) Impact of clothing involvement elements on fashion adoption behavior. The Likert Type questionnaires were used to measure clothing involvement and fashion adoption behavior. The data of 472 samples drawn from middle and high school students in Taegu Metropolitan City were analyzed by factor analysis, ANOVA, Scheff test, t-test and regression analysis. Main results of the study are as follows. 1 . Concept of the clothing involvement is composed of five dimensions: importance, fashion, self-expression, pleasure, and buying risk. 2. Socio-demographic factors do influence fashion adoption behavior. Average monthly pocket money, expenditures on clothes and household income are found to have statistically significant impacts on the adoption behavior. Female students are more fashion-oriented than male students. 3. The clothing involvement elements are found to have significant influences on fashion adoption behavior: fashion, importance and self-expression elements on fashion innovation; fashion, importance and pleasure elements on fashion information search.
A great number of companies are currently examining the opportunities made available through the internet. This research aims to identify the factors that influence the adoption of the internet market. The innovation-IT-diffusion theory provide the theoretical foundation for this study. Seven factors were found to influence the adoption level of the internet market. They are top management support, cost efficiency, inclination toward new technology, absorptive capacity, institutional support, competitors move and customer pressure. Nonparametric test was used to test hypotheses. The results shows that top management support is the most important factor, and institutional support is not related to the adoption of the internet market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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