Along the advent of Internet technology, the computing environment has been considerably changed in many application domains. Especially, a lot of researches for e-Logistics have been done for the last 3 years. The e-Logistics means the virtual business activity and service architecture among the logistics companies based on the Internet technology. To construct effectively the e-Logistics framework, researches on the development of the Moving Object Technology(MOT) including GPS and GIS with spatiotemporal databases technique so far has been done The Moving Object Technology stands for the efficient management for the spatiotemporal objects such as vehicles, airplanes, and vessels which change continuously their spatial location along with time flows. However, most systems manage just only the location information detected lately by many reasons so that the uncertainty processing for the past and future location of the moving objects is still very hard. In this paper, we propose the moving object uncertainty model and system design for e-Logistics applications. The MOMS architecture in e-Logistics is suggested and the detailed explain of sub-systems including the uncertainty processor of moving objects is described. We also explain the comprehensive examples of MOMS and uncertainty processing in Delivery Parcel Application that is one of major application of e-Logistics domain.
In this paper, we draw upon Task-Technology Fit theory to investigate the fit attributes which impacted on customer preference over three virtual shopping channels which included TV home shopping, Internet shopping, and broadband applications, i.e. IPTV. The fit attributes also reflected the product category contingency, which is classified based on the degree of quality assessing difficulty on the web, such as quasi-commodity, look and feel goods, and look and feel with variable quality goods. Using the collected survey data, we employed stepwise regression analysis to validate the fit attributes in the context of performing virtual shopping task via those three distinctive media technologies. Furthermore, through ANOVA test with Duncan statistics, we reported comparative intensity of the valid fit attributes across the product categories and distinct media technologies. The results validated four critical fit attributes and significant distinctions among product categories and three virtual shopping channels. The findings provide practical insights in distribution channel design exploiting digital convergence technologies.
The rapid expansion of the Internet-related technology has changed the current commercial transaction process. In the physical commercial transaction, most deals are accomplished through the negotiation process except a fixed price system. Thus, the negotiation is essential to conclude the business transactions. Especially, under the e-commerce environment, an automated negotiation system is necessary to respond quickly and flexibly to the diverse environmental changes and also to perform negotiations consistently and effectively. To this end, we develop an automated negotiation system using multi-agent technology. This new system includes such functions as creating negotiation proposals automatically, evaluating the counterpart’ proposals, and preparing counter offers.
E-learning is the application of e-business technology and services to teaching and learning. It use of new multimedia technologies and Internet to improved the qualify of learning by facilitating access to remote resources and services. In this paper, we show a computer-based test system, which is carefully designed and implemented. The system consists of a contents delivery mechanism, computer-adaptive test algorithm, and review engine. In this papepr, we describe what are points to be considered when design and implementing a computer-based test system. In addition, this paper shows how to control the bias value for computer-adaptive algorithm using real data.
There are expectations about future internet technology with IT development by end-users. Cloud computing is attracted to satisfy those demands. However, adoption of cloud computing is not active that much. Therefore, this study verified how cloud computing environment affects performance of team project. We conducted empirical study on performance of team project with cloud computing as technology tool focusing on Task-Technology Fit Model. We collected samples that were undergraduate and graduate school students and had experience on initial cloud computing such as Google-Docs and Webhard when they conducted team project for assignment. We focused on accessibility and reliability as task-technology fit and those variables treated as first order factor. Result showed that cloud computing is suitable technology tool for team project. This study suggests positive effects of cloud computing for collaboration by proving perceived fit and performance in initial cloud computing.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.13
no.2
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pp.127-143
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2006
As the number of Internet users increases, online shopping malls are gradually flourishing and sales are continuously growing. However, since consumers are not able to check what they purchase when buying products on the Internet, they are bound to have higher risk perception than buying directly from off-line stores. Especially, sporting goods require a special attention because a preliminary test is important. Therefore, the risk perception is much higher when people purchase sporting goods online. This study first identifies the multi-dimensionality of risk perception. Then, it investigates whether online purchasing experience of sporting goods makes differences in the level of risk perception. In addition, it examines whether the risk perception by those who had an experience in purchasing sporting goods online affects the customer satisfaction. This study has identified five dimensions in the concept of risk perception, such as financial risk, performance risk, security risk, delivery risk, and psychological/physical risk. A statistical analysis shows that people without an experience in purchasing sporting goods online have perceived significantly higher performance risk, security risk, and psychological/physical risk than those with online purchasing experiences. Finally, this study has found that delivery risk, financial risk, and psychological/physical risk have significant negative influences on the customer satisfaction.
Wireless Internet, created through the merging of mobile communication with Internet technology, provides the advantage of mobility, but the restrictions of the mobile environment are deterring it from growing into a mass public service. Of the restricting factors of the wireless environment, narrow memory space creates the disadvantage of not being able to manage resources in mobile devices efficiently Because there is a limit to obtaining sufficient memory space from hardware made with consideration of portability, future devices will need to have a platform design with storage area extended from internal storage to external storage space. In this paper, we present a mobile agent that extends the memory space from only the inside of a mobile device to an external server making it possible to use data by on-line Run-time, and can also manage internal files efficiently. We have designed and implemented a RMS(Resources Management System) as a realization. Devices using the proposed RMS will be able to apply extended processes with the 'Mobile Space Extension' and will be benefited with optimal memory space through efficient internal file management.
We are entering an Information age in which enabling technology will allow information to be delivered as a seamless, borderless service to be used immediately by local or remote customers. This paper looks at why libraries in general, and the corporate library in particular, must reengineer to take their rightful place in the new age.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.10
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pp.3230-3255
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2022
Causality mining in NLP is a significant area of interest, which benefits in many daily life applications, including decision making, business risk management, question answering, future event prediction, scenario generation, and information retrieval. Mining those causalities was a challenging and open problem for the prior non-statistical and statistical techniques using web sources that required hand-crafted linguistics patterns for feature engineering, which were subject to domain knowledge and required much human effort. Those studies overlooked implicit, ambiguous, and heterogeneous causality and focused on explicit causality mining. In contrast to statistical and non-statistical approaches, we present Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) integrated with Multi-level Feature Networks (MFN) for causality recognition, called BERT+MFN for causality recognition in noisy and informal web datasets without human-designed features. In our model, MFN consists of a three-column knowledge-oriented network (TC-KN), bi-LSTM, and Relation Network (RN) that mine causality information at the segment level. BERT captures semantic features at the word level. We perform experiments on Alternative Lexicalization (AltLexes) datasets. The experimental outcomes show that our model outperforms baseline causality and text mining techniques.
The e-Logistics means the virtual business activity and service architecture among the logistics companies based on the Internet technology. The management of vehicles' location in most conventional vehicle tracking system has some critical defects when it deals with data which are continuously changed. It means the conventional vehicle tracking system based on the conventional database is unable eventually to cope with the environment that should manage the frequently changed location of vehicles. The important things in the evaluation of the vehicle tracking system is to determine the threshold of cost of database ,update period and communication period between vehicles and the system. In other words, the difference between the reallocation of vehicle and the data in database can evaluate the overall performance of vehicle tracking systems. Most of the previous works considers only the information that is valid at the current time, and is hard to manage efficiently the past and future information. To overcome this problem, the efforts on moving objects management system(MOMS) and uncertainty processing have been started from a few years ago. In this paper, we propose an uncertainty processing model and system implementation of moving object that tracks the location of the vehicles. We adopted both linear-interpolation method and trigonometric function to chase up the location of vehicles for the past time as well as future time, respectively. We also explain the comprehensive examples of MOMS and uncertainty processing in parcel application that is one of major application of e-Logistics domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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