This paper proposes the presence and importance of cultural differences to address user engagement in worldwide social media platforms. Based on Hofstede's cultural dimensions, this paper addresses their new meanings in the context of user engagement in social media. Our propositions address two research questions: (1) how do cultural dimensions, displayed on social media platforms, differ across national cultures?; (2) what different preferences the social media platforms have in terms of which cultural dimensions promote or suppress user engagement? User engagement in social media platforms is explained by the cultural differences in terms of the four cultural dimensions: individualism vs. collectivism, uncertainty avoidance, power distance, and masculinity vs. femininity. Implications are also discussed for research and practice.
Han, Gi Young;Kim, Do Hyun;Shin, Chang Ho;Kim, Song Hyun;Seo, Bo Kyun;Sun, Gwang Min
Nuclear Engineering and Technology
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제48권3호
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pp.765-772
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2016
In analyzing residual radiation, researchers generally use a two-step Monte Carlo (MC) simulation. The first step (MC1) simulates neutron transport, and the second step (MC2) transports the decay photons emitted from the activated materials. In this process, the stochastic uncertainty estimated by the MC2 appears only as a final result, but it is underestimated because the stochastic error generated in MC1 cannot be directly included in MC2. Hence, estimating the true stochastic uncertainty requires quantifying the propagation degree of the stochastic error in MC1. The brute force technique is a straightforward method to estimate the true uncertainty. However, it is a costly method to obtain reliable results. Another method, called the adjoint-based method, can reduce the computational time needed to evaluate the true uncertainty; however, there are limitations. To address those limitations, we propose a new strategy to estimate uncertainty propagation without any additional calculations in two-step MC simulations. To verify the proposed method, we applied it to activation benchmark problems and compared the results with those of previous methods. The results show that the proposed method increases the applicability and user-friendliness preserving accuracy in quantifying uncertainty propagation. We expect that the proposed strategy will contribute to efficient and accurate two-step MC calculations.
Lee, Sang Hyup;Seong, Yeon Jeong;Park, KiDoo;Jung, Young Hun
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.208-208
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2022
Recently, the frequency of abnormal weather due to complex factors such as global warming is increasing frequently. From the past rainfall patterns, it is evident that climate change is causing irregular rainfall patterns. This phenomenon causes difficulty in predicting rainfall and makes it difficult to prevent and cope with natural disasters, casuing human and property damages. Therefore, accurate rainfall estimation and rainfall occurrence time prediction could be one of the ways to prevent and mitigate damage caused by flood and drought disasters. However, rainfall prediction has a lot of uncertainty, so it is necessary to understand and reduce this uncertainty. In addition, when accurate rainfall prediction is applied to the rainfall-runoff model, the accuracy of the runoff prediction can be improved. In this regard, this study aims to increase the reliability of rainfall prediction by analyzing the uncertainty of the Korean rainfall ensemble prediction data and the outflow analysis model using the Limited Area ENsemble (LENS) and the Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) models. First, the possibility of improving rainfall prediction ability is reviewed using the QM (Quantile Mapping) technique among the bias correction techniques. Then, the GRM parameter calibration was performed twice, and the likelihood-parameter applicability evaluation and uncertainty analysis were performed using R2, NSE, PBIAS, and Log-normal. The rainfall prediction data were applied to the rainfall-runoff model and evaluated before and after calibration. It is expected that more reliable flood prediction will be possible by reducing uncertainty in rainfall ensemble data when applying to the runoff model in selecting behavioral models for user uncertainty analysis. Also, it can be used as a basis of flood prediction research by integrating other parameters such as geological characteristics and rainfall events.
People tend to resist changing their software even alternatives are better then the current one. This study examines the resistance to change in the use of software from the switching costs perspective based on status quo bias theory. For this study, we select Web Browsers as software. Based on the classification of switching costs into three groups (psychological, procedural, and loss), this study identifies six types of switching costs (uncertainty, commitment, learning, setup, lost performance, and sunk costs). This study tests the effects of six switching costs on user resistance to change based on the survey of 204 web browser users. The results indicate that lost performance costs and emotional costs have significant effects on user resistance to change. This research contributes towards understanding of switching costs and the effects on user resistance to change. This study also offers suggestions to software vendors for retaining their users and to organizations for managing user resistance in switching and adopting software.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제22권4호
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pp.127-158
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2015
This study analyzes the factors affecting user resistance to ERP in Vietnam, including the factors related to the cultural values of the users, which is rarely dealt in the previous ERP research. A research model is developed based on Klaus and Blanton [2010] and Hofstede [2011], consisting of the independent variables ('cultural value', 'system', 'organization', and 'process' related variables), a dependent variable ('user resistance to ERP') and a moderating variable ('self efficacy'). Major results of study include (1) users with high degree of uncertainty avoidance and femininity regard ERP as potential threat to their job and are likely to resist to ERP; (2) By training the users with high level of femininity to enhance their self efficacy, the degree of resistance to ERP can be reduced; (3) For ERP to be utilized successfully, systems should be developed in such a way in which working with ERP is not regarded as complex and difficult; and (4) communication and training play an important role in reducing the resistance of users.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권2호
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pp.74-80
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2015
In cognitive radios, spectrum sensing plays an important role in accurately detecting the presence or absence of a licensed user. However, the intervention of malicious users (MUs) degrades the performance of spectrum sensing. Such users manipulate the local results and send falsified data to the data fusion center; this process is called spectrum sensing data falsification (SSDF). Thus, MUs degrade the spectrum sensing performance and increase uncertainty issues. In this paper, we propose a method based on the Hausdorff distance and a similarity measure matrix to measure the difference between the normal user evidence and the malicious user evidence. In addition, we use the Dempster-Shafer theory to combine the sets of evidence from each normal user evidence. We compare the proposed method with the k-means and Jaccard distance methods for malicious user detection. Simulation results show that the proposed method is effective against an SSDF attack.
The images of MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) that provide wider swath and shorter revisit frequency than Land Satellite (Landsat) and Satellite Pour I' Observation de la Terre (SPOT) has been used fer land cover classification with better spatial resolution than National Oceanic and Atmosphere Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR)'s images. Due to the advantages of MODIS, several researches have conducted, however the results for the land cover classification using MODIS images have less accuracy of classification in small areas because of low spatial resolution. In this study, uncertainty of paddy fields classification using MODIS images was conducted in the region of Gyeonggi-do and the relation between this uncertainty of estimating paddy fields and topographical factors was also explained. The accuracy of classified paddy fields was compared with the land cover map of Environmental Geographic Information System (EGIS) in 2001 classified using Landsat images. Uncertainty of paddy fields classification was analyzed about the elevation and slope from the 30m resolution Digital Elevation Model (DEM) provided in EGIS. As a result of paddy classification, user's accuracy was about 41.5% and producer's accuracy was 57.6%. About 59% extracted paddy fields represented over 50 uncertainty in one hundred scale and about 18% extracted paddy fields showed 100 uncertainty. It is considered that several land covers mixed in a MODIS pixel influenced on extracted results and most classified paddy fields were distributed through elevation I, II and slope A region.
The importance of the life cycle cost analysis for construction projects of bridge has been recognized over the last decades. Accordingly, theoretical models, guidelines, and supporting softwares have been developed for the life cycle cost analysis of bridges. However, it is difficult to predict life cycle cost considering uncertainties precisely. This paper presents methodology for optimal design of substructure for a steel box bridge. Total life cycle cost for the service life is calculated as sum of initial cost, damage cost considering uncertainty, maintenance cost, repair and rehabilitation cost. The optimization method is applied to design of a bridge substructure with minimal cost, in which the objective function is set to life cycle cost and constraints are formulated on the basis of Korean Bridge Design Specification. Initial cost is calculated based on standard costs of the Korea Construction Price Index and damage cost on the damage probabilities to consider the uncertainty of load and resistance. An advanced first-order second moment method is used as a practical tool for reliability analysis using damage probability. Maintenance cost and cycle is determined by a stochastic method and user cost includes traffic operation costs and time delay costs.
The energy makes the basic element which improves the quality of life with motive power of industry and life. However, using the fossil fuel resources was restricted through it's abuse and exhaustion, and that cause a global warming resultingly. According to the reason, the world increased the interest that are stability and use of new and renewable energy which is clean energy with environment. Therefore, the property data of new and renewable is needed for developing and supplying the energy. In other words, the data of new and renewable energy becomes the standards for supply and evaluation of new and renewable energy with development of industry and technology. Also, the necessity came to the fore as the reference and standards of new and renewable energy data. Therefore, in this study, we evaluate and collect the solar radiation data as the new and renewable data and process the collected data through the standards for valuation. We evaluate uncertainty with standards which are NREL, WMO, and GUM. Whereby the data becomes reference standards data and gains the credibility. For the reliability data, we correct the measuring instrument with correction period. Using the DQMS and SERI QC, we efficiently manage and evaluate the solar radiation data. As a result, we evaluate uncertainty as 1,120 case about 16 area. we achieve credibility of data from evaluated solar radiation data and provide an accurate information to user. The annual average of horizontal radiation presents between 1,484 and 4,577, then the uncertainty evaluates from 163 to 453. The error of uncertainty presents smaller than the measurement values. So, we judge a credibility of data by expression of reliability quantitatively. In additional, the reference standards data which is possible to approach anywhere will be used for the supporting related industry and policy making.
온라인 상거래가 일상의 한 행위로 자리 잡은 요즈음 오프라인 채널과 온라인 채널 간의 간극이 점점 좁혀지고 있다. 즉, 종전에는 오프라인 상에서의 소비자 구매행위와 온라인상에서의 소비자 구매행위가 판이하게 달랐으나 온라인상에서의 다양한 상거래가 보편화되면서 이제는 온라인상에서의 구매행위에 대한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 그러나, 아직도 오프라인상에서의 신뢰가 온라인 구매행위에 미치는 영향에 관한 연구가 피상적인 수준에 머물러왔다. 이에 본 연구에서는 기존 연구의 한계를 극복하기 위하여 개인이 느끼는 뉴로티시즘 성향이 온라인상에서 사용자가 느끼는 불확실성, 거래비용, 그리고 만족 및 지속구매의도에 미치는 조절효과를 체계적으로 분석하고자 한다. 406부의 유효한 설문지를 토대로 분석한 결과, 사용자가 느끼는 거래비용은 온라인쇼핑 지속구매의도에 부의 효과를 미치고 있지만, 만족에는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 사용자가 가지고 있는 뉴로티시즘 성향은 온라인쇼핑 지속구매의도와 그 영향 요인들 간의 모든 관계에서 유의한 조절효과를 보이고 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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