In spite of recent increase in the use of avatar in Web and Virtual Reality, there has not been a service that allows users to control directly the avatar behaviors. In addition, the conventional behavior control languages required a lot of complicated information for controlling the avatar motions. Moreover, in order to apply written languages to a different task domain, it was necessary to modify or rewrite the languages. In this paper, we define Task-Level Behavior Description Language and Motion Representation Language for more simple control of the avatar behavior. The first thing allows describing the avatar behaviors in each task domain, and The second thing enables writing detailed data for motion control. And in this paper, we developed an interpreter which can automatically change the Behavior Description Language to the Motion Representation Language. So this system allow users control the avatar behavior simply with only use the Behavior Description Language. The system was applied to shopping mall and the Task-level Behavior Description Language was compared with conventional languages to see how it was more effective in behavior description.
This study explores how Twitter users perceive their socio-communication attitudes as well as those who users follow. From the theoretical perspective of communication styles in interpersonal communication, this study focuses on the positions and roles of users and their partners in Twitter conversations by conducting a survey and a content analysis. The results demonstrate that the respondents tended to perceive their communication attitudes to be more passive on Twitter than in the real world. In addition, they tended to perceive that their most trusted followees were more likely to show dominant communication attitudes than they did. These results indicate that ordinary users are more likely to play a role as listeners than as speakers on Twitter while entrusting several trusted users with the role of a dominant communicator and that their perception of their own and their followees' communication styles tends to influence their actual behavior on Twitter.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.19
no.3
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pp.111-122
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2002
In order to investigate information seeking behavior of web search users, this study analyzes transaction logs posed by users of NAVER, a major Korean Internet search service. We present a session definition method for Web transaction log analysis, a way of cleaning original logs and a query classification method. We also propose a query term definition method that is necessary for Korean Web transaction log analysis. It is expected that this study could contribute to the development and implementation of more effective Web search systems and services.
Kim, Kyung Kyu;Shin, Hokyoung;Chang, Hang Bae;Kong, Young-Il
Knowledge Management Research
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v.10
no.2
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pp.105-119
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2009
This study addresses the following questions : how does organization citizenship behavior(OCB) affect knowledge contribution in online communities? does the antecedents of OCB, cohesiveness and affection similarity, influence knowledge contribution in online communities? In order to test our hypotheses with an empirical study, we have conducted a survey which resulted in 192 valid response in the final sample. The PLS analysis results indicate that OCB affects knowledge contribution and coherence and affection similarity of online community users have influence on OCB. Further, knowledge contribution is influenced by community users' affection similarity. Practical implications of these findings and future research implications are also discussed.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.2
no.2
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pp.33-47
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2014
Mobile devices are the most important equipment for accessing various kinds of services. These services are accessed using wireless signals, the same used for mobile calls. Today mobile services provide a fast and excellent way to access all kinds of information via mobile phones. Mobile service providers are interested to know the access behavior pattern of the users from different locations at different timings. In this paper, we have introduced an associated tree for analyzing user behavior patterns while moving from one location to another. We have used four different parameters, namely user, location, dwell time, and services. These parameters provide stronger frequent accessing patterns by matching joins. These generated patterns are valuable for improving web services, recommending new services, and predicting useful services for individuals or groups of users. In addition, an experimental evaluation has been conducted on simulated data. Finally, performance of the proposed approach has been measured in terms of efficiency and scalability. The proposed approach produces excellent results.
The purpose of this explanatory study was to provide baseline information on the secondary prevention health behavior of cervical cancer in Korea which was related to the utilization of the Papanicolaou (Pap) smear screening test. The secondary data from the 1992 Korean Health Behavior Survey was used for analysis in order to determine sociodemographic profiles and the predictor variables. The sample analyzed for this study contained 1,489 Korean women residing in Korea aged 20-59 selected by multi-stage sampling method from the 1990 Korean census. Univariate, bivariate, and logistic regression analysis were performed to produce the findings of this study. Only 27.9% of the study sample had had a Pap test in 1992. It was found that the relative sociodemographic profiles of the Pap test between users and non-users were distinctive. The predictors variables were age, marital status, educational status, usual source of care, perceived household economic status, health check-up, and presence of chronic diseases
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.30
no.2
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pp.81-104
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2005
In the past days, most of studies about users' behavior in online environments have been mainly focused on the adoption of website and internet shopping or shopping mall. But the generic model of website usage behavior has not been made and the leading theory of website usage behavior has not been existed. The purpose of this study consists of two parts: (1) to find the determinant variables of the website users' continuous using Intention in a certain website, (2) to examine the relative influences of the variables influencing the users' behavior in online environments. The framework of this study is based on the combination of some theories - Davis(1989)'s TAM, Fishbein(1975)'s TRA, Hoffman et al.(1997), Schneiderman(2000), Yoon(2002), Lee and Turban(2001), Sultan et al.(2002), Shankar et al.(2002a, 2002b), McKnight et al.(2002), Chen and Dhillon(2003), Heijden(2003) and so on. Major findings of this research are summarized as fellows: First, determinant of website continuous using intention was affected by 1) the-attitude and 2) the trust of the website except of perceived usefulness. Second, the website attitude was affected by the perceived usefulness, design, experience, reputation. But perceived ease of use did not affect the website attitude. Third, the website trust was affected by the perceived usefulness, perceived ease of use, design, experience of website. But the reputation of website did not determine the trust of Website in this research model.
An online community is a virtual group whose members share their interests and hobbies anonymously with nicknames unlike Social Network Services. However, there are malicious user problems such as users who write offensive contents and there may exist data fragmentation problems in which the data of the same user exists in different nicknames. In addition, nicknames are frequently changed in the online community, so it is difficult to identify them. Therefore, in this paper, to remedy these problems we propose a behavior pattern feature vectors for users considering online community characteristics, propose a new implicit behavior pattern called relationship pattern, and identify the nickname of the same user based on Random Forest classifier. Also, Experimental results with the collected real world online community data demonstrate that the proposed behavior pattern and classifier can identify the same users at a meaningful level.
Security threats occur from the outside, but more often from the inside. In particular, since the internal user knows about the information service, the security threat damage caused by the internal user is greater. In this environment, the actions of all users accessing information services should be monitored and recorded in real-time. However, the current operating system records only the logs of system and application execution, so there is a limit to monitoring user behavior in real-time. In such a security environment, damage may occur due to user's unauthorized actions. To solve this problem, this study proposes an architecture that monitors user behavior in real-time in a Linux environment. As a result of verifying the function to confirm the effectiveness of the proposed architecture, the console input values and output angles of all users who have access to the operating system are monitored in real-time and stored. Although the performance of the proposed architecture is somewhat slower than the identification and authentication functions provided by the operating system, it was confirmed that the performance was not at a level that users would recognize, and thus it was judged to be sufficiently effective. However, since this study focuses on monitoring the console behavior, it is impossible to monitor the behavior of user applications running in the background, so additional research is needed.
Purpose: This study was done to investigate the relation to perceived maternal child rearing behaviors and the level of internet addiction in the upper year grade students. Method: Data was collected through self-report questionnaires in which perceived maternal child rearing behaviors and internet addiction. This study population was comprised of 668 students who enrolled 4~6 year-grade in Kwangwon-Do. The data collected was analyzed by the SPSS program. Results: The level of internet addiction of subjects was rather low. Of the children, 88.2% reported being average on-line users, 7.3%, heavy on-line users, and 4.5%, internet addicted. Gender, existence of father, mother's attitude when child overuse on-line, average playing time of on-line per day, frequency of on-line visits per week and purpose of on-line use for average on-line users were different from that of heavy on-line users. The level of perceived maternal child rearing behaviors were abbreviate positively correlated to the level of internet addiction in subjects. Conclusion: We suggest these results be used to develop a internet addiction prevention program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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