Are intentions important in deciding the outcome of an action such as sharing misinformation among social media users during the pandemic? What is their role and how far they are important for the very act of fake sharing news? The social media users' actions on the social platform are determined by what they plan to do themselves; however, their motivation has an immense role to play in the dissemination of fake news on social media. The study proposes a conceptual model for understanding how select factors affect fake news sharing motivation and intentions of social media users. The study scrutinizes the relationship between content and context, fear of missing out (FoMO), news verification and news sharing gratification on the motivation and intention of social media users of networked Asian society. Empirical Data were drawn from social media users (N = 243) from India, using an online questionnaire based on prior studies and structural equation modeling (SEM) approach was used to analyze the data collected. Results indicate that news content, news verification, and news sharing gratification have a direct and positive relationship with sharing motivation. On the other hand, news context and content, FoMO and news sharing gratification have a positive significant relationship with sharing intention. Likewise, it was discovered that news verification will decrease sharing intention of the social media users. However, news context, that is the pandemic in the case of the present study and FoMO were not identified as determinant variables for sharing motivation among social media users. The research limitations and further scope were discussed.
Objectives: Driven by a growth of single-person households and individualized lifestyles, solo dining in restaurants is an increasingly recognizable trend. However, a research gap exists in the comparison of solo and group diners' menu-decision making processes. Based on the self-control dilemma and the temporal construal theory as a theoretical framework, this study compared the ordering intentions of solo vs. group diners with healthy vs. indulgent (less healthy) entrées. The mediating role of consumption orientation and the moderating role of amount of menu nutrition information were further explored to understand the mechanism and a boundary condition. Methods: A scenario-based online survey was developed using a 2 (dining social context: solo vs. with others) × 3 (amount of menu nutrition information: no nutrition information vs. calories vs. calories/fat/sodium), between-subjects, experimental design. Consumers' level of nutrition involvement was controlled. A nationwide survey data (n = 224) were collected from a crowdsourcing platform in the U.S. Data were analyzed using multivariate analysis of covariance, independent t-test, univariate analysis of covariance, and moderated mediation analyses. Results: Findings reveal that solo (vs. group) diners have less (vs. more) intentions to order indulgent menu items due to a more utilitarian (vs. more hedonic) consumption orientation in restaurant dining. Findings also show that solo (vs. group) diners have more (vs. less) intentions to order healthy menu items when the restaurant menu presented nutrition information including calories, fat, and sodium. Conclusions: The findings contribute to the literature of foodservice management, healthy eating, and consumer behavior by revealing a mechanism and an external stimuli of solo vs. group diners' healthy menu-decision making process in restaurants. Furthermore, the findings provide restauranteurs and health professionals with insights into the positive and negative impacts of menu nutrition labelling on consumers' menu-decisions.
Purpose - As the scope of existing digital transformation expanded to various degrees, the Fourth Industrial Revolution came into being. In 2016, Klaus Schwab, Chairman of the World Economic Forum (WEF), said that the new technologies that lead the fourth industrial revolution are AI, Block chain, IoT, Big Data, Augmented Reality, and Virtual Reality. This technology is expected to be a full-fledged fusion of digital, biological and physical boundaries. Everything in the world is connected to the online network, and the trend of 'block chain' technology is getting attention because it is a core technology for realizing a super connective society. If the block chain is commercialized at the World Knowledge Forum (WKF), it will be a platform that can be applied to the entire industry. The block chain is rapidly evolving around the financial sector, and the impact of block chains on logistics, medical services, and public services has increased beyond the financial sector. Research design, data, and methodology - Figure analysis of data and social science analytical software of IBM SPSS AMOS 23.0 and IBM Statistics 23.0 were used for all the data researched. Data were collected from hotel employees in China from 25th March to 10th May. Results - The purpose of this study is to investigate the effect of the block chain characteristics of the existing hotel reservation system on the intention to use and to examine the influence of the block chain characteristics of the hotel reservation system on the intention to use, We rearranged the variables having the same or similar meaning and analyzed the effect of these factors on the intention to use the block chain characteristic of the hotel reservation system. 339 questionnaires were used for analysis. Conclusions - There are only sample hotel workers in this study, and their ages are in their 20s and 30s. In future studies, samples should be constructed in various layers and studied. In this study, the block chain characteristics are set as five variables as security, reliability, economical efficiency, availability, and diversity. Among them, Security and reliability made positive effects on the perceived usefulness. Also, security and economics did on the perceived ease. Availability and diversity did on both perceived usefulness and perceived ease. Perceived ease did on perceived usefulness. And perceived ease and perceived usefulness did on user intent. But security and economics did not on the perceived usefulness
모바일 협업은 사용자로 하여금 다양한 모바일 장치를 통해 정보를 공유하거나 교환을 가능하게 하며, 모바일 P2P 플랫폼은 분산 환경에서 이를 구현하기 위한 대표적인 방법으로 제시되고 있다. 그러나 효율적인 실시간 정보 공유를 가능하게 하는 SIP 프로토콜 기반의 공간데이터 공유 프레임워크에 대한 연구는 거의 전무한 실정이다. 본 논문에서는 모바일 기기 간에 공간 정보를 직접 송수신할 수 있도록 하는 모바일 P2P 플랫폼을 구성하기 위해 세션 제어 프로토콜인 SIP를 기반으로 실시간 공유 프레임워크를 구성하였다. 구현과 검증 시나리오의 적용을 통해, 위치 정보 송수신에 사용될 수 있는 포인트 데이터 이외에도 다양한 공간객체들을 SIP MESSAGE 메소드를 이용하여 전송할 수 있도록 표준 WKT와 WKB 기반 프로토콜이 정의되었으며, 기본도, 지번도 등 기본 지도 데이터는 SIP 서버와 통합된 긍간 데이터 서버를 이용하여 제공되도록 하였다. 지도 서버는 벡터 데이터를 포함하는 Feature 서비스와 이미지를 포함하는 Map 서비스가 모두 가능하도록 구성하였으며, 각각의 정보를 두 개의 저장소로 분리하여 서비스할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 프레임워크는 SIP기반으로 구성되어 효율적인 데이터 송수신이 가능하며, 모바일 기기 간의 VoIP 통화 중에도 필요한 지도 및 위성영상 정보 등을 실시간으로 송수신할 수 있도록 하는 장점이 있으므로 이를 필요로 하는 산림 관리, 국방 등의 분야에 응용 가능하다.
군사 작전의 패러다임은 정보기술의 발전으로 플랫폼 중심전에서 네트워크 중심전, 그리고 정보 중심전으로 진화해왔다. 최근 몇 년간 빅 데이터, 인공지능, 사물인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 발전으로 인해 군사 작전은 인공지능 기반의 지식 중심전(KCW)으로 진화하고 있다. 이에 따라 군은 신뢰성 있는 C4I (Command, Control, Communication, Computer, Intelligence) 시스템 구축을 위해 첨단 정보통신기술(ICT)의 통합에 큰 비중을 두고 있다. 본 연구는 C4I 시스템의 전투 능력 향상, 네트워크 기반 환경에서의 최적 활용, 정보 흐름의 효율적인 부하분산, 원활한 의사소통, 지식공유의 효과적인 구현 등을 분석하고 평가하기 위해 데이터 마이닝 기법을 적용할 필요성을 강조한다. 데이터 마이닝은 현대 빅 데이터 분석의 핵심 기술로, 본 연구는 데이터 마이닝을 활용하여 실제 사례를 분석하고 군의 지휘 통제체계의 효율성을 극대화하는 실용적인 전략을 제안하였다. 연구 결과는 C4I 시스템의 성능을 더 깊게 이해하고 현대 군사 작전에 지식 중심전을 강화하는 데 유용한 통찰을 제공할 것으로 기대한다.
현대사회는 21세기 초반 지식정보사회를 지나 지능정보사회로 바뀌어 가고 있다. 본 연구에서는 지능정보사회에서 요구되는 학습자의 핵심역량을 신장시키기 위하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 기반으로 소프트웨어 교육 교수-학습 모형을 개발하였다. 본 모형은 인공지능 자체에 대한 학습의 부담감을 줄이고, 머신러닝을 활용하여 문제를 해결하는 과정에서 핵심역량을 신장시키는 것에 중점을 두었다. 개발된 모형의 구체적인 단계는 문제인식 및 분석, 데이터 수집, 데이터 가공 및 선별, ML모델 훈련 및 평가, ML프로그래밍, 적용 및 해결, 공유 및 환류의 7단계로 구성되어 있다. 본 연구에서 개발한 모형을 학생과 학부모를 대상으로 적용한 결과 긍정적인 반응을 얻을 수 있었으며, 이를 통해 머신러닝 기반의 소프트웨어 교육 프로그램의 개발 및 운영에 작은 밑거름을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷을 통한 개방적 협업의 가치가 사회 경제적으로 증가하고 있는 가운데, 오픈소스 소프트웨어 개발 프로젝트의 성공적인 운영의 중요성 또한 증가하였다. 기존의 연구들이 프로젝트 성과에 영향을 미치는 다양한 요인들을 검증하였으나 프로젝트 운영자가 프로젝트 성과에 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구는 한정적이다. 따라서 본 연구는 운영자의 특성을 개인의 특성과 운영 방식의 특성으로 나누어 인상형성 및 사회적 자본 이론을 중심으로 그 영향을 검증하였다. 이를 위하여 대표적인 오픈소스 소프트웨어 개발 플랫폼인 깃허브(Github)에서 611개의 리퍼지토리(Repository)와 리퍼지토리 운영자의 데이터를 수집하였으며, 사회 연결망분석을 통해 각 리퍼지토리의 지식공유 네트워크를 구축하였다. 위계적 회귀분석을 통해 프로젝트 성과에 영향을 미치는 명시적 리더의 특성을 분석한 결과, 운영자가 개인의 정보를 많이 공개하여 신뢰성을 확보하고자 노력하거나, 적극적으로 팔로잉을 하여 외부 개발자에 대한 관심이 높거나, 지식공유 네트워크에서 중심적인 역할을 할 경우 성과에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면, 코드의 수용비율이 높거나, 깃허브 내에서 전문가로 인지되어 있을 경우 오히려 성과가 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 오픈소스 소프트웨어뿐만 아니라 다양한 형태의 개방적 협업의 성공적 운영을 위한 운영자 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In recent years, business environment is faced with multi uncertainty that have not been suffered in the past. As supply chain is getting expanded and longer, the flow of information, material and production is also being complicated. It is well known that development service industry using application software has various uncertainty in random events such as supply and demand fluctuation of developer's capcity, project effective date after winning a contract, manpower cost (or revenue), subcontract cost (or purchase), and overrun due to developer's skill-level. This study intends to social contribution through attempts to optimize enterprise's goal by supply chain management platform to balance demand and supply and stochastic programming which is basically applied in order to solve uncertainty considering economical and operational risk at solution supplier. In Particular, this study emphasizes to determine allocation of internal and external manpower of developers using S&OP (Sales & Operations Planning) as monthly resource input has constraint on resource's capability that shared in industry or task. This study is to verify how Stochastic Programming such as Markowitz's MV (Mean Variance) model or 2-Stage Recourse Model is flexible and efficient than Deterministic Programming in software enterprise field by experiment with process and data from service industry which is manufacturing software and performing projects. In addition, this study is also to analysis how profit and labor input plan according to scope of uncertainty is changed based on Pareto Optimal, then lastly it is to enumerate limitation of the study extracted drawback which can be happened in real business environment and to contribute direction in future research considering another applicable methodology.
The purpose of this study was to analyze the Biomechanical elements by looking at the differences on the motions of the right and left spikes of right-handed offense volleyball players, using 3D image analysis and force platform. For that purpose, spike motions of six male university volleyball players were recorded three times each using two 16mm high speed cameras and the speed of recording was set at 60 frames/sec. The coordinated raw data was leveled as 6Hz using low pass filtering method and the calculation of 3D coordinates was done by using a DLT (Direct Linear Transformation) method. Also KWON 3D program was used to analyze the variables. Through the experiments and research, the following results were found: That is, in case of the right spike, the required time from the toss to the impact, which affected the success rate of offense showed as longer and on the take-off, the exact timing to touch the ball was longer because the pace between right and left feet was wider, and also after the jump, the distance between the feet indicated shorter, than the left. In addition, the degree of somersault and horizontal adduction of shoulder joint was smaller and the degree of medial rotation of shoulder joint showed bigger than the left, so it indicated that it was not centered on the body, but by the arm with an axis of shoulder using a swing motion. After the impact, the speed of the ball indicated slower compared to the left spike.
인공지능 기법들은 특히 영상분류(image classification), 객체탐지(object detection), 영상분할(image segmentation)에 효과적으로 사용되고 있다. 특히, 딥러닝(deep learning)은 최근 컴퓨팅 파워의 증대와 함께 깊고 두터운 네트워크 구성이 가능해지고 보다 효율적인 활성함수(activation function)와 옵티마이저(optimizer)를 활용한 특징맵(feature map)의 생성을 통해 상당히 높은 정확도를 도출할 수 있다. 본고에서는 최근 다양한 원격탐사 분야에서 활용성이 확대되고 있는 딥러닝 영상인식 기법인 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 모델 및 Transformer 기반 모델에 대한 기술동향 및 사례연구를 검토하고, 우리나라에서 이들 기법의 활용방안 및 발전방향 등을 제시하고자 한다. 향후 원격탐사 기반의 재난 상황 대응을 위해서는 위성영상의 적시성 확보와 실시간 딥러닝 처리, 그리고 위성, 드론 및 Closed-circuit Television (CCTV) 영상이 함께 활용되는 영상 빅데이터 플랫폼도 개발되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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