소셜 네트워크의 확산에 따라 플랫폼을 기반으로 한 소셜커머스는 다중 스마트 기기의 사용과 함께 빠르게 성장해왔다. 쿠팡과 티켓몬스터와 같은 소셜커머스 사이트들의 빠른 성장을 감안한다면 소셜커머스 환경에서 사용자의 구매 의사 결정 과정을 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 첫째, 소셜커머스를 이용하는 사용자들의 목표에 대한 이해를 보다 풍부하게 발전시키고자 한다. 둘째, 사용자의 목표를 분석하기 위한 방법론적 대안을 소개한다. 본 연구에서는 래더링 인터뷰와 수단-목적사슬 분석을 활용했다. 소셜커머스를 활용한 구매 경험이 6개월 이상인 사용자 40명을 대상으로 실시한 인터뷰 분석 결과, 사용자의 목표 구조를 보여주는 위계적 목적지도가 도출되었다. 본 지도는 타인과의 따뜻한 관계, 쇼핑의 재미와 즐거움, 성취감, 만족감, 금전적 저축, 편의성 등을 포함한 소셜커머스의 22가지 궁극적인 목표를 담고 있다. 또한 활동에서부터 궁극적인 목표까지 다양한 경로가 존재하기에 사용자가 추구하는 목표를 조사하면 사용자를 이해하는 통찰력을 얻을 수 있다.
As platforms become primary decision making tools, platforms for decision have been introduced to improve quality of decision results. Because, decision platforms applied augmented decision-making process which uses experiences and feedback of users. This process creates a variety of alternatives tailored for users' abilities and characteristics. However, platform users choose alternatives before considering significant quality factors based on securing decision quality. In real world, platform managers use an algorithm that distorts appropriate alternatives for their commercial benefits. For improving quality of decision-making, preceding researches approach trying to increase rational decision -making ability based on experiences and feedback. In order to overcome bounded rationality, users interact with the machine to approach the optional situation. Differentiated from previous studies, our study focused more on characteristics of users while they use decision platforms. This study investigated the impact of quality factors on decision-making using platforms, the dimensions of systematic factors and user characteristics. Systematic factors such as platform reliability, data quality, and user characteristics such as user abilities and biases were selected, and measuring variables which trust, satisfaction, and loyalty of decision platforms were selected. Based on these quality factors, a structural equation research model was created. A survey was conducted with 391 participants using a 7-point Likert scale. The hypothesis that quality factors affect trust was proved to be valid through path analysis of the structural equation model. The key findings indicate that platform reliability, data quality, user abilities, and biases affect the trust, satisfaction and loyalty. Among the quality factors, group bias of users affects significantly trust of decision platforms. We suggest that quality factors of decision platform consist of experience-based and feedback-based decision-making with the platform's network effect. Through this study, the theories of decision-making are empirically tested and the academic scope of platform-based decision-making has been further developed.
KMS(Knowledge Management System)은 다양한 기관에서 정보 공유를 위해 사용하고 있다. 이 KMS는 각 기관에서 사용하는 기본 정보 뿐만 아니라, 중요 정보를 포함하고 있다. KMS에 저장된 중요 정보에 대한 접근을 통제하기 위하여, 많은 KMS는 사용자 식별 및 인증 기능을 적용하고 있다. 이러한 KMS 보안 환경은, KMS에 접근할 수 있는 사용자 계정 정보가 유출되면, 해당 계정 정보를 사용하는 악의적 공격자는 KMS에 접근하여 허가된 모든 중요 정보에 접근할 수 있는 한계점이 있다. 본 연구에서는 사용자 계정 정보가 유출되더라도 중요 정보를 보호할 수 있는 사용자 토큰(Token)을 적용한 파일 접근통제 기능 적용 KMS를 제안한다. 제안하는 토큰 기반 KMS는 암호 알고리즘을 적용하여 KMS에 등록된 파일을 보호한다. 실효성 검증을 위해 목표하는 사용자 접근통제 기능에 대한 단위 기능을 확인한 결과, KMS에서 제공해야 할 접근통제 기능을 정상 제공하는 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1089-1104
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2017
We have developed an information management tool for the EDISON (EDucation-research Integration through Simulation On the Net) open platform. EDISON is, at present, a web-based simulation service for education and research in five computational areas, namely, nanophysics, fluid dynamics, chemistry, structural dynamics, and computer aided optimal design. The EDISON open platform consists of three tiers: EDISON application framework, EDISON middleware, and EDISON infra-resources. The platform provides web portals for education and research in areas such as computational fluid dynamics, computational chemistry, computational nanophysics, computational structural dynamics, and computer aided optimal design along with user service. The main purpose of this research is to test the behavior of the release version of the EDISON Open-Platform under normal operating conditions. This management tool has been implemented using the RESTful API designed in EDISON middleware. The intention is to check co-operation between the middleware and the infrastructure. Suggested tools include User management, Simulation and Job management, and Simulation software (i.e., solver) testing. Finally, it is considered meaningful to develop a management tool that is not supported in other web-based online simulation services.
Kim, Seoung-Woo;Kim, Chul;Shin, Jae-Kwang;Kim, Young-Tak
한국통신학회논문지
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제27권4C호
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pp.282-294
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2002
The modern telecommunication networks are composed of various network-type and are managed by various management technologies, such as TMN, SNMP, TINA etc. Furthermore, the network user's needs of real-time multimedia services are rapidly increasing. In order to guarantee the user-requested quality-of-service(QoS) and keep the network utilization at maximum, it is required to manage the network performance continuously after the network is deployed. The performance management function should provide the useful information for the network expansion and the capacity reallocation in the future. In this paper, we propose a DPE-based performance management architecture for the integrated management of the heterogeneous network elements with TMN and SNMP. We propose an approach to provide the Intranet traffic monitoring and analysis function using layered network management concept and distributed processing technology. The proposed architecture has been designed and implemented based on multiprocess and multithread structure to support concurrent processing. To manage the traffic according to the Intranet service categories, we implemented an ITMA(Intelligent Traffic Monitoring Agent) with packet capture library. With the proposed architecture, we could measure and analyze the real Intranet traffic of Yeungnam University.
Purpose Domestic asset management fintech companies are expected to grow by leaps and bounds along with the implementation of the "Data bills." Contrary to the market fever, however, academic research is insufficient. Therefore, we want to analyze user reviews of asset management fintech companies that are expected to grow significantly in the future to derive strengths and complementary points of services that have been provided, and analyze key elements of asset management fintech companies. Design/methodology/approach To analyze large amounts of review text data, this study applied text mining techniques. Bank Salad and Toss, domestic asset management application services, were selected for the study. To get the data, app reviews were crawled in the online app store and preprocessed using natural language processing techniques. Topic Modeling and Aspect-Sentiment Analysis were used as analysis methods. Findings According to the analysis results, this study was able to derive the elements that asset management fintech companies should have. As a result of Topic Modeling, 7 topics were derived from Bank Salad and Toss respectively. As a result, topics related to function and usage and topics on stability and marketing were extracted. Sentiment Analysis showed that users responded positively to function-related topics, but negatively to usage-related topics and stability topics. Through this, we were able to extract the key elements needed for asset management fintech companies.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권7호
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pp.79-90
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2021
The purpose of this research is to identify factors affecting the acceptance and use of e-tax services among medium taxpayers in Phnom Penh, Cambodia. The researcher conducted the study based on a quantitative approach by using multi-stage sampling method, which selects a sample size by two or more stages. The first stage sampling was the stratified random sampling and the subsequent stage was purposive sampling. In this study, the stratified random sampling was first used, followed by purposive sampling. The data were collected from 450 medium taxpayers who experienced using e-tax services located in three tax branches in Phnom Penh. This study adapted the confirmatory factor analysis (CFA) and structural equation model (SEM) to analyze the model accuracy, reliability and influence of various variables. The primary result showed that behavioral intention has a significant effect on user behavior of e-tax services among medium taxpayers in Phnom Penh, Cambodia. Moreover, the results revealed that performance expectancy, effort expectancy, social influence, and anxiety have significant impact on behavioral intention. In addition, social influence has the strongest impact on behavioral intention, followed by anxiety, performance expectancy and effort expectancy. Conversely, facilitating conditions, trust in government, and trust in internet do not influence behavioral intention.
User satisfaction has been widely used by information system(IS) researchers as the most appropriate surrogate variable for the systems success since Bailey and Pearson(1983) provided their user satisfaction measurement. Because user satisfaction is a perceived performance measure by users, not a real or objective measure for systems success, however, perceived user satisfaction by users may not be exactly identical with the real systems performance. In this regard, if the user's ultimately perceived satisfaction is different from the real systems performance, we need to investigate why these two measures are different and which factors may cause the difference. From the perspective of disconfirmation of user expecations, this study examined why user satisfaction and real systems performance may not be identical each other. Expectaion-disconfirmation theory which has had a central role in marketing in explaining the effects of expectation and disconfirmation on consumer satisfaction was similarly adopted in this study to explain the role of expectation and disconfirmation in user satisfaction in the IS environment. Based on the expectation-disconfirmation theory, the current study developed a research model to examine the effects of expectation, system performance, and disconfirmation on user satisfaction in particular. Six research hypotheses derived from the research model were empirically tested using the partial least squares(PLS) method. The results of the statistical analysis indicate that the effects of system performance and disconfirmation were fairly strong on user satisfaction, while the user's expectation has shown insignificant influences on user satisfaction.
본 논문에서는 전이중(full duplexing) 모드로 동작하는 기지국과 시분할 이중(TDD: Time Division Duplexing) 모 드로 동작하는 사용자들이 통신하는 전이중 무선 셀룰라 네트워크를 고려한다. 전이중 모드 사용시 상향링크 사용자 는 하향링크 사용자에게 간섭을 유발하므로 시스템 성능을 극대화하기 위해서는 같은 무선 자원을 동시에 사용하는 상 하향링크 사용자 쌍을 어떻게 결정하는 지가 매우 중요하다. 본 논문은 셀 용량을 최대화하기 위한 최적화 문제 를 제시하고 낮은 복잡도를 갖는 차선의 사용자 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 스케쥴링 방식은 더 좋은 신호 품질을 갖는 하향링크 사용자가 자신에게 간섭을 덜 미치게 하는 상향링크 사용자를 먼저 선택할 수 있도록 우 선권을 갖는 방식으로 동작한다. 시뮬레이션 결과 제안 사용자 스케쥴링 방식을 사용하는 전이중 시스템은 최적 성 능을 달성하면서 기존 TDD 시스템의 셀 용량을 현저히 개선한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제31권1호
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pp.113-122
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2024
This comprehensive study delves into the analysis of user review data across various metaverse platforms, employing advanced text mining techniques such as TF-IDF and Word2Vec to gain insights into user perceptions. The primary objective is to uncover the factors that contribute to user satisfaction and dissatisfaction, thereby providing a nuanced understanding of user experiences in the metaverse. Through TF-IDF analysis, the research identifies key words and phrases frequently mentioned in user reviews, highlighting aspects that resonate positively with users, such as the ability to engage in creative activities and social interactions within these virtual environments. Word2Vec analysis further enriches this understanding by revealing the contextual relationships between words, offering a deeper insight into user sentiments and the specific features that enhance their engagement with the platforms. A significant finding of this study is the identification of common grievances among users, particularly related to the processes of refunds and login, which point to broader issues within payment systems and user interface designs across platforms. These insights are critical for developers and operators of metaverse platforms, suggesting a focused approach towards enhancing user experiences by amplifying positive aspects. The research underscores the importance of continuous improvement in user interface design and the transparency of payment systems to foster a loyal user base. By providing a comprehensive analysis of user reviews, this study offers valuable guidance for the strategic development and optimization of metaverse platforms, ensuring they remain responsive to user needs and continue to evolve as vibrant, engaging virtual environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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