Under combat simulation environment when inputting the detection performance data of the real system into the simulated object the given data affects the simulation analysis result. ACQUIRE-Target Task Performance Metric (TTPM)-Target Angular Size (TAS) model is used as a target acquisition model to simulate the detection ability of entities in the main combat simulation tool. This model estimates the decomposition curve of the object sensor and output the detection distance according to the target type. However, it is not easy to apply the performance of the new detection object that the user wants to input to the target acquisition model. Users want to input the detection distance into the target acquisition model, but the target acquisition model requires sensor decomposition curve data according to encounter conditions. In this paper, we propose a method of inversely deriving the sensor decomposition curve data of the target acquisition model by taking the detection distance to the target as an input. Here, the sensor decomposition curve data simultaneously satisfies each detection distance for three types of targets: personnel, ground vehicles, and aircraft. Finally, the detection distance of various reconnaissance equipment is applied to the detection object, and the detection effect according to the reconnaissance equipment is analyzed.
TikTok, as a leading short video platform, has attracted many users, and the resulting attention generates immense business value as a platform to diffuse knowledge. As a qualitative and explorative approach, this study reviews the knowledge payment industry and discusses the influential factors of users' payment decisions regarding knowledge products on TikTok. By conducting in-depth interviews with ten participants and observing 95 knowledge providers' videos, we find that TikTok has significant business potential in the knowledge payment industry. By using the ATLAS. ti software to code the data collected from these interviews, this study finds that demander characteristics (personal needs), product characteristics (product quality), provider characteristics (the key opinion leader effect), and platform characteristics (platform management) are the four core categories that influence users' payment decisions regarding knowledge products on TikTok. A theoretical model consisting of the ten variables of emotional needs, professional needs, quality, price, helpfulness, value, charisma, user trust, service guarantee, and scarcity is proposed based on the grounded theory. The theoretical and practical implications of the study findings are also discussed.
Recently, interest in and demand for sensors that recognize physical activity and their products are increasing. In particular, the development of wearable materials that are flexible, stretchable, and able to detect the user's biological signals is drawing attention. In this study, an experiment was conducted to improve the dip-coating efficiency of a single-walled carbon nanotube dispersion solution after fine holes were made in a hydrophobic material with a micro needle. In this study, dip-coating was performed with a material that was not penetrated, and comparative analysis was performed. The electrical conductivity of the sensor was measured when the sensor was stretched using a strain universal testing machine (Dacell Co. Ltd., Seoul, Korea) and a multimeter (Keysight Technologies, Santa Rosa, CA, USA) was used to measure resistance. It was found that the electrical conductivity of a sensor that was subjected to needling was at least 16 times better than that of a sensor that was not. In addition, the gauge factor was excellent, relative to the initial resistance of the sensor, so good performance as a sensor could be confirmed. Here, the dip-coating efficiency of hydrophobic materials, which have superior physical properties to hydrophilic materials but are not suitable due to their high surface tension, can be adopted to more effectively detect body movements and manufacture sensors with excellent durability and usability.
Due to the recent increase in information encountered on social media, algorithm-based recommendation formats selectively provide information based on user information, which often causes a filter bubble effect by an Echo Chamber. Eco-chamber refers to a phenomenon in which beliefs are amplified or strengthened by communication only in an enclosed system, and filter bubbles refer to a phenomenon in which information providers provide customized information according to users' interests, and users encounter only filtered information. The purpose of this study is to propose a method of efficiently selecting information as a way to improve the filter bubble phenomenon by such an echo chamber. The research progress method analyzed recommended algorithms used on YouTube, Facebook and Amazon. In this study, humanities solutions such as training critical thinking skills of social media users and strengthening objective ethical standards according to self-preservation laws, and technical solutions of model-based cooperative filtering or cross-recommendation methods were presented. As a result, recommended algorithms should continue to supplement technology and develop new techniques, and humanities should make efforts to overcome cognitive dissonance and prevent users from falling into confirmation bias through critical thinking training and political communication education.
Yoonmi Kim;Ho Seon Kim;Kyeong-Pyo Kang;Seoung Bum Kim
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.5
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pp.224-239
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2023
C-ITS (Cooperative-Intelligent Transportation System) refers to user safety-oriented technology and systems that provide forward traffic situation information based on a two-way wireless communication technology between vehicles or between vehicles and infrastructure. Since the Daejeon-Sejong pilot project in 2016, the C-ITS infrastructure has been installed at various locations to provide C-ITS safety services through highway and local government demonstration projects. In this study, a methodology was developed to verify the effectiveness of the warning information using individual vehicle data collected through the Gwangju Metropolitan City C-ITS demonstration project. The analysis of the effectiveness was largely divided into driving behavior impact analysis and environmental analysis. Compliance analysis and driving safety evaluation were performed for the driving impact analysis. In addition, to supplement the inadequate collection of Probe Vehicle Data (PVD) collected during the C-ITS demonstration project, Digital Tacho Graph ( DTG ) data was additionally collected and used for effect analysis. The results of the compliance analysis showed that drivers displayed reduced driving behavior in response to warning information based on a sufficient number of valid samples. Also, the results of calculating and analyzing driving safety indicators, such as jerk and acceleration noise, revealed that driving safety was improved due to the provision of warning information.
Yanjinlkham Khurelchuluun;Zainab Shabir;Dong-Seok Lee;Gwi-Gon Kim
Journal of Industrial Convergence
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v.21
no.11
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pp.1-12
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2023
With the recent explosive popularity of SNS, it is increasingly important to utilize SNS marketing, and in this process, the importance of image and caption order in SNS layout is also growing. This research aims to analyze the impact of SNS layouts (Image First vs. Caption First) on the user's attitude toward SNS shopping. A survey was conducted targeting 350 general public and college(graduate) students living in Daegu City and Gyeongbuk Province. The data was analyzed using PROCESS, regression analysis, and t-test by SPSS 21.0 program. The result of this study, it was confirmed that the Image First was more accessible than the Caption First. The Caption First was confirmed to be more diagnostic than the Image First. Moreover, from three specific mediation paths, only two were confirmed, named is through diagnosticity and usefulness, and through accessibility, diagnosticity, and usefullness. The path through diagnosticity and usefulness were stronger than another. Additionally, the impact of accessibility on diagnosticity was found to be higher when involvement was high rather than when involvement was low.
Due to the recent transition to a non-face-to-face society, many organizations are quickly adapting to foster a smart work environment. The introduction of smart work does not simply end with incorporating ICT systems or solutions into business models since fundamental factors such as forms of employment and work styles need to be in line with the progression of technological advances. However, previous studies regarding smart work focus on improvements in productivity and efficiency from a technology acceptance perspective. Therefore, there is a lack of discussion on innovation resistance from employees and management control when ICT systems are introduced into the workplace. This study empirically analyzes the moderating effects of the organizational control method for employees and innovation resistance within a smart work environment. Additionally, this study aims to identify the structural characteristics that employees resist from an innovation resistance perspective when organizational innovation occurs. The empirical analysis of this study suggests that when smart work such as ICT technology is introduced into the workplace the level of innovation resistance decreases when there is a high level of relative advantage and self-efficacy, whereas the level of innovation resistance increases when there is a high level of use complexity. Moreover, this study revealed that the level of innovation resistance increases when the employees' behaviors were controlled. The results of this study intend to contribute to improving business management by suggesting factors worth considering when incorporating smart work into work places through a thorough case analysis.
Jae Sun Yoo;Jaecheol Park;Hyun Jun Jeon;Jai-Yeol Son
Information Systems Review
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v.24
no.1
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pp.59-87
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2022
Since over-the-top (OTT) service has emerged as a new way of consuming video contents, OTT markets grow exponentially and the competition among the OTT services becomes intense. Only limited systematic research effort has been paid to understand why users subscribe such OTT services among other services. Therefore, we used developmental sequential mixed methods approach to find out the quality factors and their effect on post-subscription experiences and continuance intention. In the qualitative study, we derived six factors which a user considers important to continue the subscription. Based on the explored factors, we hypothesized a research model with modified three qualities from ISSM. The proposed research model was validated through quantitative research, a survey of 226 OTT service users in South Korea, using structural equation modeling. The results indicated that content quality is the key factor affecting both perceived enjoyment and satisfaction whereas system quality affects satisfaction, and service quality only affects enjoyment. Enjoyment affects satisfaction which sequentially affects continuance usage intention. This study contributes to research by modifying ISSM through mixed methods. It also provides OTT service providers with insight to enhance users' post experience and continuance intention to use the service through qualities derived from the interview.
This study aimed to provide a solution for improving ship collision alert of the 'accident vulnerable ship monitoring service' among the 'intelligent marine traffic information system' services of the Ministry of Oceans and Fisheries. The current ship collision alert uses a supervised learning (SL) model with survey labels based on large ship-oriented data and its operators. Consequently, the small ship data and the operator's opinion are not reflected in the current collision-supervised learning model, and the effect is insufficient because the alarm is provided from a longer distance than the small ship operator feels. In addition, the supervised learning (SL) method requires a large number of labeled data, and the labeling process requires a lot of resources and time. To overcome these limitations, in this paper, the classification model of collision alerts for small ships using unlabeled data with the semi-supervised learning (SSL) algorithms (Label Propagation and TabNet) was studied. Results of real-time experiments on small ship operators using the classification model of collision alerts showed that the satisfaction of operators increased.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.40
no.4
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pp.710-723
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2023
The purpose of this study is to investigate the effect on the revisit intention and recommendation intention on the golf course selection attribute factors of Chinese golf course users using IPA. In order to carry out this study, a survey was conducted on 388 Chinese golfers, data processing and IPA analysis were conducted, and the following conclusions were obtained. First, the importance of the selection attribute was the highest in employee etiquette, and the price of restaurants and food and beverage was the highest in satisfaction. Second, as a result of the IPA matrix analysis, there were 8 selection attributes for continuous maintenance, 14 for concentration improvement, 5 for low priority, and 3 for excessive effort avoidance. Third, cost, accessibility, course facilities, auxiliary facilities, caddy expertise, and satisfaction with user management were found to affect both revisit and recommendation intentions. Since this study was limited to Chinese golfers, there may be differences in comparing the results with previous studies conducted in other countries on golf culture. Therefore, studies considering cultural diversity should be conducted in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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