The Event-B design pattern is an excellent way to quickly develop a formal model of the system. Researchers have proposed a number of Event-B design patterns, but they all lack formal behavior semantics. This makes the analysis, verification, and simulation of the behavior of the Event-B model very difficult, especially for the control-intensive systems. In this paper, we propose a novel method to transform the Event-B synchronous control flow design pattern into the labeled transition system (LTS) behavior model. Then we map the design pattern instantiation process of Event-B to the instantiation process of LTS model and get the LTS behavior semantic model of Event-B model of a multi-level complex control system. Finally, we verify the linear temporal logic behavior properties of the LTS model. The experimental results show that the analysis and simulation of system behavior become easier and the verification of the behavior properties of the system become convenient after the Event-B model is converted to the LTS model.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.8
no.3
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pp.30-46
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2020
This research aimed (1) to study and analyze the ability of current information retrieval (IR) systems based on views of information behavior (IB), and (2) to propose a conceptual framework for an IB model based on the collaboration between the system and user, with the intent of developing an IR system that can apply intelligent techniques to enhance system efficiency. The methods in this study consisted of (1) document analysis which included studying the characteristics and efficiencies of the current IR systems and studying the IB models in the digital environment, and (2) implementation of the Delphi technique through an indepth interview method with experts. The research results were presented in three main parts. First, the IB model was categorized into eight stages, different from traditional IB, in the digital environment, which can correspond to all behaviors and be applied to with an IR system. Second, insufficient functions and log file storage hinder the system from effectively understanding and accommodating user behavior in the digital environment. Last, the proposed conceptual framework illustrated that there are stages that can add intelligent techniques to the IR system based on the collaboration perspective between the user and system to boost the users' cognitive ability and make the IR system more user-friendly. Importantly, the conceptual framework for the IB model based on the collaboration perspective between the user and system for IR assisted the ability of information systems to learn, recognize, and comprehend human IB according to individual characteristics, leading to enhancement of interaction between the system and users.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.21
no.2
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pp.211-233
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2004
The web is a new information environment, which has different characteristics from a traditional IR environment. Needed are more research from a new point of view as well as the adoption of a new research paradigm in order to understand a user-system interaction on the web. The purpose of this study is to review and analyze models of web-based information seeking behavior, which Wang, Hawk & Tenopir, Hsieh-Yee, Choo, Detlor & Turnbull, Chun & Cooper, Rieh, and Spink proposed. The comparative analysis indicates that web-based information seeking models are categorized into three area: interaction model, information seeking behavior model, and evaluation model, and that they are based on a multifaceted interaction and a nonlinear perspective.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.29
no.9_10
s.146
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pp.1285-1294
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2005
This study was fulfilled in the purpose of proposing construction strategies of Internet shopping-mall through the analysis of consumer moving line in Internet shopping-mall. This study was executed in two stages: theoretical study, qualitative study. In the theoretical study, hypothetical Internet shopping behavior model were constructed. Five internet shopping behavior types of apparel : purchase, searching purchase, prepurchase deliberation, information accumulation, opinion leadership and recreation were constructed. Next, consumer decision process were extracted from previous studies and a hypothetical internet shopping behavior model was constructed on the base of consumer decision process and Internet shopping behavior types. And then, through the qualitative study, Internet shopping behavior types were identified and hypothetical model was confirmed after adjustment. For qualitative study, 30 subjects were sampled by focus sampling and investigated by in-depth interview and observation. Seven internet shopping behavior types of apparel were found by the qualitative study: cautious purchase by price comparison, searching purchase, special low price purchase, impulse purchase, prepurchase deliberation, information accumulation and recreation-oriented. On the base of these behavior types, Internet shopping behavior model was adjusted and completed. Finally, according to the results of this study, Internet shopping construction methods that made customer's loyalty high and marketing strategy of Internet shopping-mall were proposed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.10
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pp.3333-3354
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2022
The 5G Core Network (5GC) is an essential part of the mobile communication network, but its security protection strategy based on the boundary construction is difficult to ensure the security inside the network. For example, the Network Function (NF) mutual authentication mechanism that relies on the transport layer security mechanism and OAuth2.0's Client Credentials cannot identify the hijacked NF. To address this problem, this paper proposes a trust model for 5GC based on NF interaction behavior to identify malicious NFs and improve the inherent security of 5GC. First, based on the interaction behavior and context awareness of NF, the trust between NFs is quantified through the frequency ratio of interaction behavior and the success rate of interaction behavior. Second, introduce trust transmit to make NF comprehensively refer to the trust evaluation results of other NFs. Last, classify the possible malicious behavior of NF and define the corresponding punishment mechanism. The experimental results show that the trust value of NFs converges to stable values, and the proposed trust model can effectively evaluate the trustworthiness of NFs and quickly and accurately identify different types of malicious NFs.
The Expectation Confirmation Model (ECM) of information systems investigates the continued information systems usage behavior. This paper expands the original post-adoption beliefs and searches the applications in the emerging hedonic information systems. Previous IS researches focused on the organizational environments. However as the information technology (especially internet) evolves, information systems have not only emerged for the organizations but also for the individual users, such as internet portals, internet communities, on-line games etc. These information systems so called Hedonic Information Systems aims to provide self-fulfilling value rather than instrumental value to the users. Researches in other disciplines, including marketing and consumer behavior research, illustrate that the hedonic and utilitarian perspective of goods and services have different influence on the consumer behavior. Goods and services used to be classified into either hedonic or utilitarian aspect but now they may belong to both aspects simultaneously. Moreover consumer's goals or tasks have both hedonic utilitarian aspects. When a consumer makes a decision to purchase or repurchase goods or services, he/she compares the hedonic and utilitarian perspectives of goods to find most suitable ones to satisfy their goals/tasks. Finally, consumer's behavior is determined by the trade-off between what the goods can provide to the consumers and in what extent the goods fulfill consumer's purchase behavior. Consumer also shows that the salience of hedonic perspective is relatively greater when consumer decides which of several items to give up (forfeiture choices) than the time when they decide which item to acquire (acquisition choices). Some researches in MIS discipline have found out that the information systems also have both hedonic and utilitarian perspectives. The decision process of whether to use information systems or not is similar to that of a consumer's decision of purchasing or repurchasing goods or services. However most of researches in MIS tend to focus on the extrinsic motivation variables which only cover the utilitarian perspective of information systems. It is only recent that researches start to investigate the intrinsic motivation variable - Perceived Enjoyment - for the hedonic perspective. Considering the consumer's purchasing decision process, users of information systems evaluate the systems through balancing between intrinsic (hedonic) and extrinsic (utilitarian) variables according to their main tasks or tendencies. This paper proposes a model that is based on the ECM of IS Continuance model modified from Expectation Confirmation Model to fit into the continued usage of information system. It first started from the decision process regarding hedonic and utilitarian perspectives in the consumer behavior literatures. The model deals with continued usage of information systems beyond the mere technology adoption as in most of the previous MIS researches. This research is particularly important to the hedonic information systems, because their business model depends on the frequent usages rather simple adoption at the beginning. Because the basic model only considered the extrinsic motivations (perceived usefulness) to explain the users' behavior and as the information systems can have both hedonic and utilitarian dimensions, it should consider both perspectives. Therefore, this newly proposed model considers intrinsic variable (perceived enjoyment) as well. Since the individual user can have a preference on either aspects that is between the hedonic and utilitarian perspective depending on his/her main tasks or goals, some variables (Hedonic Orientation and Utilitarian Orientation) meaning the extents of users' pursuing from the information system were additionally studied.
This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.
With the increase of using Internet in clothing shopping, the gathering of customer information based on online research is emphasized. The purposes of this paper summarized the several aspects of on-line research as new data collection methods and investigate some characteristics through reviewing extant literature on online research. We explored a conceptual model of response behavior for the purpose of the literature in a manner which enhance a deeper understanding of online response behavior. This model was focused on exchange paradigm instead of a "help-the-sponsor" approach. The proposed conceptual framework included questionnaire design, response incentive, commitment, convenience, expertise, response behavior (satisfaction and attitude), and online research performance.
Although organizations are providing information security policy, education and support to guide their employees in security policy compliance, accidents by non-compliance is still a never ending problem to organizations. This study investigates the factors that influence employees' information security policy compliance behavior using elements of Triandis model. We analyzed the relationships among Triandis model's factors using PLS(Partial Least Squares). The result of the hypothesis tests shows that organization can induce individual's information security policy compliance intention and behavior by information security policy and facilitating conditions that support it, and proves the importance of members' expected value, habit and affect about information security compliance. This study is significant in a way that it applies Triandis model in the field of information security, and presents direction for members' information security behavior, and will be able to provide measures to establish organization's information security policy and increase members' compliance behavior.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.5
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pp.1963-1978
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2015
With the advancement of mobile web environments, identification and analysis of the user behavior play a significant role and remains a challenging task to implement with variations observed in the model. This paper presents an efficient method for mining optimized user behavior prediction model using genetic algorithm on mobile web structure. The framework of optimized user behavior prediction model integrates the temporary and permanent register information and is stored immediately in the form of integrated logs which have higher precision and minimize the time for determining user behavior. Then by applying the temporal characteristics, suitable time interval table is obtained by segmenting the logs. The suitable time interval table that split the huge data logs is obtained using genetic algorithm. Existing cluster based temporal mobile sequential arrangement provide efficiency without bringing down the accuracy but compromise precision during the prediction of user behavior. To efficiently discover the mobile users' behavior, prediction model is associated with region and requested services, a method called optimized user behavior Prediction Model using Genetic Algorithm (PM-GA) on mobile web structure is introduced. This paper also provides a technique called MAA during the increase in the number of models related to the region and requested services are observed. Based on our analysis, we content that PM-GA provides improved performance in terms of precision, number of mobile models generated, execution time and increasing the prediction accuracy. Experiments are conducted with different parameter on real dataset in mobile web environment. Analytical and empirical result offers an efficient and effective mining and prediction of user behavior prediction model on mobile web structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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