본 연구는 소셜 미디어 이용자들의 상호작용을 통한 제품정보 확산 패턴으로 트위터와 블로그의 특성차이에 따른 영향력을 확인해 보고자 시도되었다. 이에 각 매체에서의 제품정보에 관한 포스팅 수를 이용하여 바스모형을 통해 정보확산패턴을 확인해 보았다. 분석 결과 첫째, 블로그와 트위터 모두에서 실용재에 비해 쾌락재가 정보확산 속도가 빨랐다. 둘째, 제품유형에 관계없이 트위터는 블로그에 비해 모방효과의 영향력이 높게 나타났으며, 블로그는 트위터에 비해 혁신효과의 영향력이 높았다. 이를 통해 블로그는 트위터에 비해 이용자가 본인 스스로 직접적으로 정보를 찾는 경향이 더 높은 경향이 있으며, 트위터는 블로그에 비해 혁신에 대한 주관적 평가보다는 다른 사람으로의 전달된 평가에 더 의존하는 경향이 있음을 시사한다.
The Internet possesses not only features of mass media but also features of word of mouth communication. Communication channel is considered as one of most important variables in diffusion process. In this paper, we examined functionality of technology diffusion on the Internet through the use of meta tags. We have measured the coefficients of the Bass diffusion model which has been well-established in new product diffusion. This research shows that the Bass model is appropriate for describing technology diffusion on the Internet. The external influence as represented by the coefficient of innovation was found to be much smaller while the internal influence dominates in all meta tag diffusion. In meta tag diffusion, the internal influence as represented by the coefficient of imitation was increased at least twice bigger than that of consumer durables and information technology. Collecting necessary data in social sciences research can be a burden. This research shows that it can be alleviated through the use of software agents over the Internet. The research made use of software agents for collecting longitudinal data from publicly accessible archive such as Archive.org.
기술정책은 신기술 확산에 영향을 주는 중요한 요인 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 기존의 전염병 확산 모형을 기초로 정책변수를 추가한 신기술 확산모형을 구축하고, 미국에서의 이산화탄소 배출 감소에 응용되는 고체조명(Solid-State Lighting) 기술을 사례로 실증연구를 진행하는 것이다. 실험결과, 정책변수는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기술정책은 신기술의 확산에 추진 작용을 하는 것으로 나타났다. 이는 정책적 역할에 대한 정량적 이해를 도모하는데 있어서 정량적 판단을 위한 자료를 제공하고, 정책변수와 신기술 확산의 정량적 관계를 파악하는 데 도움이 될 것이다.
본 연구는 매체에 따른 정보확산차이와, 정보유형을 근접성의 정도로 분류하여 정보확산차이를 보고자 하였다. 이는 기존의 전통매체인 종이신문이나 TV, 라디오와 같이 일방적으로 전달되는 매체의 정보확산과는 달리, 온라인 뉴스나 소셜네트워크서비스와 같이 쌍방향적 소통이 가능한 매체 특성으로 인한 정보확산은 차이가 있을 것이라 판단하였다. 따라서 본 연구에서는 개인이 직접 기사를 올리고 다른 사람들과 공유할 수 있는 블로그(Blog) 매체와 온라인 뉴스(News) 매체에 따른 정보확산차이를 비교해 보고자 하였다. 또한 심리적, 지리적 근접성에 따른 정보확산차이를 보고자 정보의 유형을 세분화 하였다. 이는 수용자가 정보의 근접성이 높고 낮음의 차이 정도에 따라 정보유형에 따른 가치평가의 기준이 다를 것이라 보았다. 정보유형은 연예, 시사(국제), 제품으로 선정하였고, 세부내용은 연예와 관련된 '싸이 젠틀맨', 시사와 관련된 '중국 쓰촨성 지진', 제품과 관련된 '갤럭시 S4'를 선택하였다. 본 연구의 분석방법은 Bass 확산모형을 이용하여 증명하고자 하였다. Bass 확산모형은 혁신효과(Innovation effect)와 모방효과(Imitation effect)로 나눠서 측정한다. 혁신효과는 서비스 초기에 영향을 미치는 변수로 추정가능하며, 모방효과는 서비스 초기 단계 이후에 영향을 미치는 변수로 구전의 영향을 받는다고 볼 수 있다. 본 연구 결과 첫째, 매체에 따른 정보확산 흐름은 비슷하게 나타났다. 비록 두 매체의 특성에 차이점이 있을지라도, 뉴스가치 중 하나인 근접성에 따른 정보확산은 비슷한 형태를 보인다고 할 수 있다. 두 번째, 근접성에 기반한 정보유형별 정보확산에는 차이가 있었다. 수용자 입장에서 관련성이 높은 제품과 연예는 모방효과가 높게 나타났으며, 시사의 경우는 모방효과보다 혁신효과가 높게 나타났다. 이는 제품관련 정보나 연예관련 정보와 같이 개인에게 심리적으로나 지리적으로 근접성이 높은 정보는, 국제 재해와 관련된 시사정보와 같이 근접성이 낮은 정보에 비해서, 개인의 모방효과가 활발히 진행된다고 볼 수 있다. 연구결과를 통해 매체와 정보유형에 따라 정보확산 흐름변화를 고찰하여 실무에 활용한다면 도움이 될 것이라 본다. 하지만, 정보유형을 각각 하나의 기사만을 택하여 보았기 때문에 이 결과를 통한 정보확산 차이라고 규정짓기에는 sample size가 너무 작아 일반화에 어려움이 있다. 향후 연구에서는 소셜미디어 종류를 블로그 뿐 만 아니라 다양한 소셜미디어를 추가하여 비교해 볼 필요가 있을 것이다. 또한 정보의 유형을 근접성 측면뿐 만 아니라 다른 측면도 고려해 봐야 할 것이다.
This study segments information users according to depth and variety of use diffusion in order to differentiate between the influence of fashion information spread and diffusions from each segmented group. Data were collected from a fashion community to perform a social network analysis that used UCINET 6.0. Members completed the survey materials and the network materials were utilized in the analysis to test the hypothesis. The segmented groups of information users determined the study results according to use diffusion and the variables that affect them. The variables affecting information diffusion outcomes indicate different significant influence factors on each segmented market. Information variety and complexity represents elevated information reproductions and verbal acceptances from information diffusion outcomes.
The objectives of the study are to build a structural model of intra-organizational diffusion of information technology and to test this model. Data were collected from senior managers of the purchasing department through questionnaires and statistically analyzed using the structural equation modeling. The questionnaires were concerning firm's database system adoption. Key findings of the study are as follows. First, buying center dynamics (i.e., buying center decision centrality, participation in buying center, and top-management support) are substantially related to the intra-organizational diffusion. Second, environmental characteristics (i.e., market turbulence, technological turbulence, and competitive intensity) indirectly affect on intra-organizational diffusion via buying center dynamics.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제21권4_spc호
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pp.403-414
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2014
Forecasting technology in economic activity is a quite intricate procedure so researchers should grasp the point of the data to use. Diffusion models have been widely used for forecasting market demand and measuring the degree of technology diffusion. However, there is a question that a model, explaining a certain market with goodness of fit, always shows good performance with markets of different conditions. The primary aim of this paper is to explore diffusion models which are frequently used by researchers, and to help readers better understanding on those models. In this study, Logistic, Gompertz and Bass models are used for forecasting Global Wireline Subscribers and the performance of models is measured by Mean Absolute Percentage Error. Logistic model shows better MAPE than the other two. A possible extension of this study may verify which model reflects characteristics of industry better.
To solve the edge ringing or block effect caused by the partial differential diffusion in image enhancement domain, a new image enhancement algorithm based on bidirectional diffusion, which smooths the flat region or isolated noise region and sharpens the edge region in different types of defect images on aviation composites, is presented. Taking the image pixel's neighborhood intensity and spatial characteristics as the attribute descriptor, the presented bidirectional diffusion model adaptively chooses different diffusion criteria in different defect image regions, which are elaborated are as follows. The forward diffusion is adopted to denoise along the pixel's gradient direction and edge direction in the pixel's smoothing area while the backward diffusion is used to sharpen along the pixel's gradient direction and the forward diffusion is used to smooth along the pixel's edge direction in the pixel's edge region. The comparison experiments were implemented in the delamination, inclusion, channel, shrinkage, blowhole and crack defect images, and the comparison results indicate that our algorithm not only preserves the image feature better but also improves the image contrast more obviously.
2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계는 영상 분할 알고리즘을 사용해서 겔 영상을 반점 영역으로 분할하고 각 반점 영역을 반점 형태 모형에 정합하여 다음 단계에 필요한 반점 정보를 정량화한다. 현재 영상 분할 알고리즘으로는 분수령 기법이 일반적으로 사용되며, 대표적인 반점 형태 모형으로는 가우스 모형, 확산 모형이 있다. 확산 모형이 가우스 모형보다 실제의 반점 형태에 좀 더 가깝기는 하지만, 반점 형태는 매우 다양하며 특히 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적인 형태를 보인다. 반점이 비대칭적 형태인 이유는 2-DE 처리가 통상 이상적인 환경 하에서 이루어질 수 없기 때문에 단백질이 완전히 확산되지 못하기 때문으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 비대칭 확산 모형을 제안한다. 비대칭 확산 모형은 초기에는 단백질이 하나의 원으로부터 확산되지만, 시간이 흐름에 따라 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적으로 확산된다고 가정한 모형이다. 실험으로서 19개의 겔 영상에 대해서 세 모형별로 반점 정합을 수행하고 세 모형의 비교를 위해서 SNR의 평균을 구하였다. 실험결과인 SNR의 평균은 가우스 모형이 14.22dB, 확산 모형이 20.72dB, 비대칭 확산 모형이 22.85dB이었다. 실험결과로써 비대칭 확산 모형이 가우스 모형과 확산 모형에 비해서 반점 정합에 보다 더 효율적이며 적합한 모형임을 확인하였다.
한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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pp.113-116
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2008
In this paper we suggest two novel methods for an implementation of the spot detection phase in the 2-DE gel image analysis program. The one is the adaptive thresholding method for eliminating noises and the other is the asymmetric diffusion model for spot matching. Remained noises after the preprocessing phase cause the over-segmentation problem by the next segmentation phase. To identify and exclude the over-segmented background regions, il we use a fixed thresholding method that is choosing an intensity value for the threshold, the spots that are invisible by one's human eyes but mean very small amount proteins which have important role in the biological samples could be eliminated. Accordingly we suggest the adaptive thresholding method which comes from an idea that is got on statistical analysis for the prominences of the peaks. There are the Gaussian model and the diffusion model for the spot shape model. The diffusion model is the closer to the real spot shapes than the Gaussian model, but spots have very various and irregular shapes and especially asymmetric formation in x-coordinate and y-coordinate. The reason for irregularity of spot shape is that spots could not be diffused perfectly across gel medium because of the characteristics of 2-DE process. Accordingly we suggest the asymmetric diffusion model for modeling spot shapes. In this paper we present a brief explanation ol the two methods and experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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