The recent emergence of new Global Navigation Satellite Systems (GNSS) has resulted in a gradual improvement in the performance of positioning services. This paper verifies the degree of improvement in positioning performance of Assisted-GNSS (A-GNSS) receivers using assistance information compared to standalone-GNSS receivers that do not use assistance information in various urban environments in Korea. For this purpose, field tests are performed in various urban and indoor environments in Korea. The assistance information is provided by u-blox's AssistNow Online and low-cost commercial receivers are used for mobile station receivers. Through experiments, the Time to First Fix (TTFF), acquisition sensitivity, and position accuracy performance improvement are analyzed. The results of the experiments show that using assistance data improved the performance in all experiment locations, and, in particular, a significant performance improvement in terms of TTFF.
SYAIFULLAH, Jahid;SYAIFUDIN, Makmun;SUKENDAR, Markus Utomo;JUNAEDI, Junaedi
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.523-531
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2021
This study aims to examine the role of social media marketing on the performance of micro-, small and medium-sized enterprises (MSMEs) during the COVID-19 pandemic. This research method uses a quantitative approach and the analytical tool used is Structural Equation Modeling (SEM) based on Partial Least Square. The sampling technique used purposive sampling and the sample in this study was MSMEs who use social media for marketing. The social media used are Facebook, Instagram, and Whatsapp. The number of samples in this study was 254 MSMEs. Data collection used online questionnaires. The research findings show that the use of social media marketing is influenced by compatibility, perceived usefulness, and perceived ease-of-use. The results of this study indicate that the use of social media for marketing has a positive effect on the performance of MSMEs, especially in increasing sales, customer relationships, productivity, and creativity. This means that the better the management of social media for marketing, the better the performance of MSMEs will be. The theoretical contribution to this research is built on the TAM and UTAUT theories and their impact on social media marketing on MSMEs in developing countries that are living through the COVID-19 pandemic.
e-Learning이란 기술기반 교육을 의미하며, 교육용 CD-ROM이나 교육용 소프트웨어를 이용하는 컴퓨터 기반 교육, 웹 기반 교육, 가상 학습 디지털상의 교육과 협업을 포함하는 개념이다. 자기주도학습을 전제로 하고 있는 e-Learning의 학습 성과를 평가하기 위해서는 정보시스템 측면과 학습자 자신의 컴퓨터 사용능력과 같은 학습자 특성을 동시에 고려한 모형을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 정보시스템성과 모형과 자기효능감을 기반으로 e-Learning 학습 성과 평가 모형을 제시하고 실증 분석하였다. 216명의설문 응답 결과 사용 의도에 영향을 미치는 요인은 서비스 품질과 컴퓨터 자기효능감으로 나타났고. 사용자만족에 영향을 미치는 요인은 시스템 품질, 정보 품질, 서비스 품질, 컴퓨터 자기효능감으로 나타났다. 또한 사용 의도와 사용자 만족은 학습 성과에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제11권3호
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pp.81-112
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2021
In this study, users' perceptions and concerns about digital information resources were investigated, focusing on impediments to the use of digital resources, to devise measures for improvement by identifying factors that hinder the use of digital information resources. To achieve the purpose of the study, the research identifies the inconvenien ce factors and establishes the user inconvenience list based on prior research and the current status survey. Based on the derived list, a survey was conducted on users of public libraries. Through this study, it was found that the use of digital information resources can be enhanced by improving the internal library system. Specifically, it refers to improving search performance and accessibility of digital data, providing one-stop services for digital information resources through the operation of an integrated data management system, conducting customized user education, and establishing a digital information resource preservation system, e.g. web archiving. Also, improving the external environment and system, such as contracting with more libraries for digitized data use agreements, strengthening support, unifying the names and classifications of digital information resources, and simplifying the procedure for using digital information resources, is of great importance.
In this paper, we propose a AH LSU(Advanced Hybrid QoS Routing Link State Update) Algorithm that improves the performance of Hybrid LSU(Hybrid QoS Link State State Update) Algorithm with statistical information of flow holding time in network. AH LSU algorithm has had both advantages of LSU message control in periodic QoS routing LSU algorithm and QoS routing performance in adaptive LSU algorithm. It has the mechanism that calculate LSU message transmission priority using the flow of statistical request bandwidth and available bandwidth and include MLMR(Meaningless LSU Message Removal) mechanism. MLMR mechanism can remove the meaningless LSU message generating repeatedly in short time. We have evaluated the performance of the MLMR mechanism, the proposed algorithm and the existing algorithms on MCI simulation network. We use the performance metric as the QoS routing blocking rate and the mean update rate per link, it thus appears that we have verified the performance of this algorithm.
Investigations into family-friendly company culture have been carried out for various companies and conglomerates. But there has never been such investigation for police organization, so this investigation is intended to see the effect on organizational commitment and job performance of the organization culture that makes use of family-friendly program for the police organization. To this end, how the internal factors of family-friendly organization culture affects organization commitment and job performance is empirically analyzed with structural equation modeling. And it is found that family-friendly program has significant effect on organizational life and welfare, and the welfare, in return, is found to have significant effect on job performance.
Hyun Sil Moon;Jung Hyun Yoon;Il Young Choi;Jae Kyeong Kim
Asia pacific journal of information systems
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제27권2호
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pp.126-138
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2017
The proliferation of items increased the difficulty of customers in finding the specific items they want to purchase. To solve this problem, companies adopted recommender systems, such as collaborative filtering systems, to provide personalization services. However, companies use only meaningful and essential data given the explosive growth of data. Some customers are concerned that their private information may be exposed because CF systems necessarily deal with personal information. Based on these concerns, we analyze the effects of the amount of information on recommendation performance. We assume that a customer could choose to provide overall information or partial information. Experimental results indicate that customers who provided overall information generally demonstrated high performance, but differences exist according to the characteristics of products. Our study can provide companies with insights concerning the efficient utilization of data.
In this study, the current status of product information of functional outdoor jackets in the hang-tags was investigated in perspective of consumer protection. Effectiveness and preferred alternatives to hang-tag information were also investigated. For the market survey, 1560 hang-tags from 676 functional outdoor jackets were investigated. For the effectiveness and preferred alternatives, 472 adults in their 20-60's were surveyed. The average number of hang-tags was 2.3 but 5.9% did not provide any product information. The contents included functional property of fabric; quality guarantee; brand introduction; product characteristics; instructions for care/usage; subsidiary material information, and they were different depending on end-use of jackets. Consumers strongly wanted explanations of the terms used in the hang-tag and could not accurately figure out the functions of the products from hang-tag information regardless of expression methods. The percentage of incorrect answer of 'figure/foreign language' method was extremely high. It is a noticeable feature of graph method that customers perceived that the graph was difficult to understand, but the percentage of correct answers was much higher than other methods, implying that graph method was possibly more useful at delivering accurate information to the customers who pursuit information. Customers strongly agreed to need of alternative methods and preferred an unified performance grade from selected functions based on the end-use of products. Customers also wanted to include the information of performance change after laundering. The results could provide practical insights to the consumers, companies, and the government to prepare proper guideline/policies for consumer protection.
In this paper, we implemented an Ultra-Wideband radar system using Stripmap Synthetic Apertrure Radar algorithm to recognize objects inside a box. Different window functions such as Hanning, Hamming, Kaiser, and Taylor functions to improve image recognition performance are applied and implemented to radar system. The Ultra-Wideband radar system with 3.1~4.8 GHz broadband and UWB antenna were implemented to recognize the conductor plate located inside 1m3 box. To obtain the image, we use the propagation data in the time domain according to the 1m movement distance and use the Range Doppler algorithm. The effect of different window functions to improve the recognition performance of the image are analyzed. From the compared results, we confirmed that the Kaiser window function can obtain a relatively good image.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권2호
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pp.131-136
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2022
The recommendation system applied in museums has been widely adopted owing to its advanced technology. However, it is unclear which recommendation is suitable for indoor museum guidance. This study evaluated a recommender system based on social-filtering and statistical methods applied to actual museum databases. We evaluated both methods using two different datasets. Statistical methods use collective data, whereas social methods use individual data. The results showed that both methods could provide significantly better results than random methods. However, we found that the trip time length and the dataset's sizes affect the performance of both methods. The social-filtering method provides better performance for long trip periods and includes more complex calculations, whereas the statistical method provides better performance for short trip periods. The critical points are defined to indicate the trip time for which the performances of both methods are equal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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