KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.4
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pp.860-877
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2013
Cloud computing has become one of the most important technologies for reducing cost and increasing productivity by efficiently using IT resources in various companies. The cloud computing system has mainly been built for private enterprise, but public institutions, such as governments and national institutes, also plans to introduce the system in Korea. Various researches have pointed to security problems as a critical factor to impede the vitalization of cloud computing services, but they only focus on the security threats and their correspondents for addressing the problems. There are no studies that analyze major security issues with regard to introducing the cloud computing system. Accordingly, it is necessary to research the security factors in the cloud computing given to public institutions when adopting cloud computing. This research focuses on the priority of security solutions for the stepwise adoption of cloud computing services in enterprise environments. The cloud computing security area is classified into managerial, physical and technical area in the research, and then derives the detailed factors in each security area. The research derives the influence of security priorities in each area on the importance of security issues according to the identification of workers in private enterprise and public institutions. Ordered probit models are used to analyze the influences and marginal effects of awareness for security importance in each area on the scale of security priority. The results show workers in public institutions regard the technical security as the highest importance, while physical and managerial security are considered as the critical security factors in private enterprise. In addition, the results show workers in public institutions and private enterprise have remarkable differences of awareness for cloud computing security. This research compared the difference in recognition for the security priority in three areas between workers in private enterprise, which use cloud computing services, and workers in public institutions that have never used the services. It contributes to the establishment of strategies, with respect to security, by providing guidelines to enterprise or institutions that want to introduce cloud computing systems.
Recently, various mobile services are provided by the spread of wireless network infrastructures and smart devices. The improvement of cloud computing technologies increases the interests for enterprise mobile cloud services in various IT companies as well. By increasing the interests for enterprise mobile cloud services, it is necessary to evaluate the use of enterprise mobile cloud services. Therefore, the factors which affect the user acceptance of enterprise mobile cloud services are analyzed on the basis of Davis' technology acceptance model in this research. As analysis results, four external variables have significant effects on perceived ease of use of mobile cloud services. Also, these variables indirectly affect attitude toward using cloud services. The results show that the security is the most important factor for attitude toward using enterprise mobile cloud services. The service users also consider the interoperability as an important factor for the user acceptance of cloud services. The perceived ease of use has more contribution than the perceive usefulness on attitude toward using enterprise mobile cloud services. This research has both industrial and academic contributions because it provides the guideline to companies for introducing the enterprise mobile cloud services and apply the technology acceptance model on new IT services.
Cloud computing is provided on demand service via the internet, allowing users to pay for the service they actually use. Since cloud computing is emerging stage in industry, many companies and government consider adopting the cloud computing. Actually a variety of factors may influence on the adopting decision making of cloud computing. The objective of this study is to explore the significant factors affecting the adoption decision of enterprise cloud computing. A research model has been suggested based on TOE framework and outsourcing decision framework. Based on 302 data collected from managers in various industries, the major findings are following. First, the benefit factors of cloud computing service such as agility and cost reduction have direct and positive effects on adoption of the service. Second, lock-in as a risk factor of cloud computing service has a negative effect while security has not. Third, both internal and external environment factors have positive effects on adoption of the service.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.27
no.6
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pp.89-99
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2020
Cloud computing is rapidly increasing for achieving comfortable computing. Cloud computing has essentially security vulnerability of software and hardware. For achieving secure cloud computing, the vulnerabilities of cloud computing could be analyzed in a various and systematic approach from perspective of the service designer, service operator, the designer of cloud security and certifiers of cloud systems. The paper investigates the vulnerabilities and security controls from the perspective of administration, and systems. For achieving the secure operation of cloud computing, this paper analyzes technological security vulnerability, operational weakness and the security issues in an enterprise. Based on analysis, the paper suggests secure establishments for cloud computing.
Global Platform Solution Company (aka Amazon, Google, MS, IBM) who has cloud platform, are driving AI and Big Data service on their cloud platform. It will dramatically change Enterprise business value chain and infrastructures in Supply Chain Management, Enterprise Resource Planning in Customer relationship Management. Enterprise are focusing the channel with customers and Business Partners and also changing their infrastructures to platform by integrating data. It will be Digital Transformation for decision support. AI and Deep learning technology are rapidly combined to their data driven platform, which supports mobile, social and big data. The collaboration of platform service with business partner and the customer will generate new ecosystem market and it will be the new way of enterprise revolution as a part of the 4th industrial revolution.
This paper proposes a cloud workflow model theoretically supported by the information control net modeling methodology as a cloud workflow modeling methodology that is mandatory in implementing realtime enterprise workflow management systems running with cloud computing environments. The eventual goal of the cloud workflow model proposed in this paper is to support those cloud workflow architectures reflecting the types of cloud deployment models such as private, community, public, and hybrid cloud deployment models. Moreover, the proposed model is a mathematical graph model that is extended from the information control net modeling methodology used in conventional enterprise workflow modeling, and it aims to theoretically couple this methodology with the cloud deployment models. Finally, this paper tries to verify the feasibility of the proposed model by building a possible cloud workflow architecture and its cloud workflow services on a realtime enterpeise cloud workflow management system.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.20
no.2
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pp.57-68
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2013
Recently, cloud computing has been viewed as a technology of great influence. Despite the importance of personal cloud services, the majority of cloud computing studies has been focused on an enterprise level. Therefore, in this research, we list variables of personal cloud computing characteristics (accessibility, storage, trust, perceived ease of use, availability) from preceding research done on an enterprise level. So, through pilot testing, we analyze whether examined characteristic variables affect the intention to use personal cloud computing. Next, we investigate the relevancy between user characteristics, including gender, age, and occupation, and the usage rate of personal cloud computing. Lastly, we implement an analysis of variance in order to speculate whether there is any difference between the five characteristic variables in using personal cloud computing between cloud service enterprises. For empirical testing people with experience in personal cloud computing are surveyed. Frequency analysis, exploratory factor analysis, internal consistency analysis, T-test, ANOVA, and multiple regression analysis are implemented with 325 valid samples. The analysis results are as follows: First, among user characteristic variables, 'occupation' shows a significant relationship with cloud service usage, Second, between cloud service enterprises, all five characteristic variables of 'Naver N Drive' are thoroughly evaluated and 'Google Drive' receives a high evaluation in availability and accessibility. Third and finally, all of the selected characteristic variables affect the intention to use personal cloud computing. However, availability is identified to be the most important factor. This research will serve as a reference to enterprises for the practical implementation of personal cloud computing service.
The development of cloud computing service technologies plays a particularly important role in the enterprise. The introduction of cloud computing services by companies is also contributing to the improvement of market value and changes in corporate earnings. In this study, we demonstrated the importance of priorities by selecting sub-items that can be evaluated by separating the expected characteristics of efficiency, economics, and dependencies when introducing cloud computing services. The main priority items were selected based on prior research and the survey was conducted by IT system experts. Using AHP analysis method, the results of performing a double contrast bridge resulted in the final priority. The findings will later be used as important data to determine an enterprise's decision to accept cloud computing services.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.5
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pp.239-250
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2022
A business's Enterprise Resource Planning (ERP) solution is software that fully integrates the services that businesses require, continuously updates business processes and department operations in real-time, and so aids in the successful management of enterprise resources. Previously, ERP solutions were often deployed for large enterprises, but along with the strong digital transformation process, many small and medium enterprises have been deploying Cloud ERP (CERP) solutions. The objective of the study is to measure the factors affecting the successful implementation of CERP solutions at small and medium enterprises and the impact of successful implementation of CERP solutions on business process re-engineering and enterprise performance. Using a quantitative method based on data collected from 230 small and medium enterprises in Vietnam that have been implementing CERP solutions, the results show that there are 5 factors affecting, which are Organizational ERP Strategic, Top management Commitment, Data Security, Training in ERP Projects, Organizational Culture. Research results also show that Successful implementation of CERP has a direct impact on business process re-engineering and business performance. Based on the results, the study has made a number of policy implications in the successful implementation of CERP towards re-engineering business processes to improve the performance of small and medium enterprises.
Since the recent Corona 19, the importance of cloud computing is increasing, and at the same time, competition among clouds is intensifying. Cloud companies are competing for survival by promoting various management innovation methods for continuous growth and development amid a rapidly changing business environment. They are also increasingly interested in performance management in their operations and growth. In this paper, we propose Cloud BSC, an IT BSC-based performance measurement model for cloud enterprise performance management. The validity of the proposed model is verified through statistical analysis and causal analysis. Eventually, the proposed model is expected to be utilized as a management evaluation tool that can provide useful performance analysis information to cloud companies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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