Private archives are an important indicator of understanding a society that contains various memories, the lives and experiences of members, daily lives, morality, and values. Recently, as diversity has emerged as an important value in Korean society, a number of individuals and communities have been appeared based on different bases and purposes, and the contents, types, and categories of private archives produced from their voluntary activities have also diversified. These private organizations and communities are potential targets for producing and holding private archives, but most of them do not have the minimum infrastructure or system for management of archives, and the foundation for management of archives is weak only to be supported with the voluntary will and activities of the private sector. Therefore, there is a need for a plan to support activities to manage archives suitable for each organization's level while respecting the unique characteristics and methods of the private sector within the national management system of archives. In addition, since it is difficult to solve all issues related to management of archives in the private sector with only a small number of process topics, a cooperative system should be established to sustain activities to manage archives on its own through networks between private sectors. In this study, we intend to propose a 'private archives information network platform (hereinafter referred to as a platform)' as a way to establish a communication and network foundation between private sectors and share resources with each other. Based on the results of analysis of cases of building network between private sectors and expected user requirements, we would like to establish a vision and target model of the platform and discuss ways to continuously operate the platform.
With the development of IT technology, various smart products and services have been spread in our daily life, providing users with convenience and emotional satisfaction. Particularly, input and output technologies, sensor technologies, and intelligent system technologies have offered new opportunities for diverse interaction patterns and new user experiences. This research started from the interest in the idea generation of product designers who need to combine various technological aspects with users' needs. The goal of this research is to propose an interaction design framework which can be used in an idea generation stage. To do so, first, the concept and characteristics of smart products were studied through literature reviews, and the interaction technologies, including input/output modality and context-aware technologies, were also investigated. Then, the frameworks that have been proposed in the deisgn fields were reviewed. This paper finally proposed the interaction design framework and explained its application to the idea generation, using several case studies. The proposed framework consists of four categories: product components, context-awareness elements, information input elements, and feedback output elements. Each of these are divided into several sub-categories, focused on users' needs. Sub-categories includes some elements of interaction, and each of the elements is explained with an existing smart product/system. The paper also describes how the proposed framework would be used in the idea generation process, using some design ideation examples. In the future study, more various concept ideas will be proposed through some elaborated case studies, and the framework is expected to be verified in terms of its possibility as an idea generation tool.
This study focused on indoor spaces and convenience devices among vehicle interior designs suitable for the autonomous driving era, and presented an interior design model for future automobiles by applying the STEEP analysis method. The service design methodology is applied to deal with changes in display devices installed for the purpose of rearranging layouts and providing driver-centered information. Changes in types and installation locations of displays for various purposes such as connected and infotainment are expected. In particular, through this analysis, trends and experiences through indoor interior research in future self-driving cars will be studied, and subsequent studies will be used as basic data for actual development and application. Key drivers were extracted after deriving future trends linking the research project conducted in five stages to STEEP and consulting experts through FGI. Through this, it was later presented as a direction for indoor design. Through user-centered participatory design methods, emotional keyword derivation methods were used, summarized the derived drivers in five major trends in the future society, and each derived drivers were grouped to consider the relevant technology fields, and added elements to the autonomous driving level. This is an indoor ray viewed from the perspective of various social issues as well as personal tendencies in the future self-driving car industry.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.51
no.3
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pp.166-178
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2023
This study aims to introduce and assess CNN Deep Learning methods to analyze visual landscape images on social media with embedded user perceptions and experiences. This study analyzed visual landscape images by focusing on a healing place. For the study, seven adjectives related to healing were selected through text mining and consideration of previous studies. Subsequently, 50 evaluators were recruited to build a Deep Learning image. Evaluators were asked to collect three images most suitable for 'healing', 'healing landscape', and 'healing place' on portal sites. The collected images were refined and a data augmentation process was applied to build a CNN model. After that, 15,097 images of 'healing' and 'healing landscape' on portal sites were collected and classified to analyze the visual landscape of a healing place. As a result of the study, 'quiet' was the highest in the category except 'other' and 'indoor' with 2,093 (22%), followed by 'open', 'joyful', 'comfortable', 'clean', 'natural', and 'beautiful'. It was found through research that CNN Deep Learning is an analysis method that can derive results from visual landscape image analysis. It also suggested that it is one way to supplement the existing visual landscape analysis method, and suggests in-depth and diverse visual landscape analysis in the future by establishing a landscape image learning dataset.
Journal of the Korea Knowledge Information Technology Society
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v.13
no.3
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pp.305-317
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2018
This study is about the elderly people's use and experience of Virtual Reality (VR) in order to enhance their quality of life. Leisure is main activity of the elderly. As a result, the quality and diversity of leisure affects the quality of the elderly people's life. VR services including video contents could provide them with advanced and interesting experiences. Across the world, population aging becomes one of the most important problems in each society. The social and economic burden of aging is serious challenge to sustainability welfare of the world, including S. Korea. The authors used virtual reality devices to conduct experiments on 99 aged 50 to 90 (men's average age : 75 and women's average age : 70.8). Through the survey, major variants were measured such as system quality, present sense, enjoyment, intent to reuse, and awareness of advanced technology. Multiple regression analyses with the presence as a dependent variable resulted in a sense of closeness (t = 5.381, p <. 01) and a sense of clarity (t = 4.494, p <. 01). The presence of an independent variant had significant effects on pleasure (t = 4.312, p <. 01) and significant effects on the intent to reuse (t = 3.323,).Therefore, it can be interpreted that the higher the sense of existence, the more pleasure and the intent to reuse it. As a result, the possibility of using VR devices and content to enjoy leisure activities can be found in this study even if the elderly group is unfamiliar with IT devices.
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.
Due to recent developments in smartphones, lifestyles centred around their use are rapidly changing across many societal areas. Mobility apps, widely used by a large number of people, have also become popular among tourists for travel purposes. This trend is exemplified by the premium taxi industry, which champions smart mobility services-an essential component of smart tourism-to attract tourists as customers. This study investigates how smart mobility service attributes influence memorable user experiences from the perspective of both residents and tourists. It also examines the consequent image of smart mobility and users' intentions to reuse these services. To this end, a survey and analysis were conducted with 320 registered customers of domestic premium taxi companies, which are expanding their services to cater to both residents and tourists. The analysis confirmed all hypotheses. Among the attributes of smart mobility, involvement played a crucial role in shaping the image of smart mobility, more so than refreshment or novelty. Furthermore, the image of smart mobility significantly impacted the intention to reuse it. Based on these findings, this study presents practical implications regarding which empirical factors should be managed from a smart mobility perspective to foster a positive image and encourage reuse.
Courier services users' experience of violating privacy affects psychology and behavior of protecting personal privacy. Depending on what privacy infringement experience (PIE) of courier services users, learning about perceived privacy infringement incidents is made, recognition is formed, affection is formed, and behavior is appeared. This paradigm of changing in privacy psychologies of courier services users has an important impact on predicting responses of privacy protective action (PPA). In this study, a theoretical research framework are developed to explain the privacy protective action (PPA) of courier services users by applying attitude theory. Based on this framework, the relationships among past privacy infringement experience (PIE), perceived privacy risk (PPR), privacy concerns (i.e., concerns in unlicensed secondary use (CIUSU), concerns in information error (CIE), concerns in improper access (CIA), and concern in information collection (CIC), and privacy protective action (PPA) are analyzed. In this study, the proposed research model was surveyed by people with experience in using courier services and was analyzed for finding relationships among research variables using structured an equation modeling software, SMART-PLS. The empirical results show the causal relationships among PIE, PPR, privacy concerns (CIUSU, CIE, CIA, and CIC), and PPA. The results of this study provide useful theoretical implications for privacy management research in courier services, and practical implications for the development of courier services business model.
The development of information technology(IT) has brought so-called "online experience" to satisfy our daily needs. The market for online experiences grew more during the COVID-19 pandemic. Therefore, this study attempted to analyze how the features of online experience services affect customer satisfaction by crawling structured and unstructured data from the online experience web site newly launched by Airbnb after COVID-19. As a result of the analysis, it was found that the structured data generated by service users on a C2C online sharing platform had a positive effect on the satisfaction of other users. In addition, unstructured text data such as experience introductions and host introductions generated by service providers turned out to have different subjectivity scores depending on the purpose of its text. It was confirmed that the subjective host introduction and the objective experience introduction affect customer satisfaction positively. The results of this study are to provide various implications to stakeholders of the online sharing economy platform and researchers interested in online experience knowledge management.
While the demand for extrapolating video content horizontally or vertically is increasing, even the most advanced techniques cannot successfully extrapolate all videos. Therefore, it is important to determine if a given video can be well extrapolated before attempting the actual extrapolation. This can help avoid wasting computing resources. This paper proposes a video classifier that can identify if a video is suitable for horizontal extrapolation. The classifier utilizes optical flow and an adaptive Gaussian blur network, which can be applied to flow-based video extrapolation methods. The labeling for training was rigorously conducted through user tests and quantitative evaluations. As a result of learning from this labeled dataset, a network was developed to determine the extrapolation capability of a given video. The proposed classifier achieved much more accurate classification performance than methods that simply use the original video or fixed blur alone by effectively capturing the characteristics of the video through optical flow and adaptive Gaussian blur network. This classifier can be utilized in various fields in conjunction with automatic video extrapolation techniques for immersive viewing experiences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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