Journal of Information Technology Applications and Management
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v.29
no.3
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pp.57-74
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2022
Recently, big data services have been used in various fields. In this situation, this research studied the intention to provide personal information from users, which is necessary to provide useful big data services. A survey was conducted on college students and ordinary people who have understood big data services. And path analysis was performed through Amos' structural equation. As a result of the study, it was found that privacy risks, trust in service providers, individual innovativeness, service incentives, social influence, and service design are major variables influencing the intention to provide personal information. And it was found that trust in service providers plays a mediating role in influencing the intention to provide personal information. In addition, big data services were classified into types for information acquisition and types related to purchase. Accordingly, it was further analyzed whether major variables differ in the path affecting the intention to provide personal information, and new implications were found. Companies that actually develop and provide big data services should establish different strategies by reflecting research results depending on the type of big data service provided.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.290-296
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2022
Big Data is a data analysis technology empowered by late advances in innovations and engineering. In any case, big data involves a colossal responsibility of equipment and handling assets, making reception expenses of big data innovation restrictive to little and medium estimated organizations. Cloud computing offers the guarantee of big data execution to little and medium measured organizations. Big Data preparing is performed through a programming worldview known as MapReduce. Normally, execution of the MapReduce worldview requires organized joined stockpiling and equal preparing. The computing needs of MapReduce writing computer programs are frequently past what little and medium measured business can submit. Cloud computing is on-request network admittance to computing assets, given by an external element. Normal arrangement models for cloud computing incorporate platform as a service (PaaS), software as a service (SaaS), framework as a service (IaaS), and equipment as a service (HaaS).
With the advent of the fourth industrial revolution, each industry has been innovated with new concepts. New concept of each industry takes advantage of new information technologies based on big data infra. Thus quality control of big data is becoming more important. In this paper, we try to develop a framework of big data service quality through a case study. A 'Legal Tech' service was selected for the case study. Especially a big data quality framework was developed for a living law service in the Ministry of Justice.
Kim, Young Kook;Yum, Su Whan;Kim, Jin Hyung;Bae, Suk Min;Jung, Jai Jin
Journal of Korea Multimedia Society
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v.22
no.9
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pp.1132-1139
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2019
Big data is prominently used as a prediction method in achieving a goal, because it can analyze the regularities to predict future results from a vast amount of past data. Furthermore, big data has huge influence in very diverse academic fields. On such awareness, this study analyzed the regular effect of e-Commerce usefulness from the effects which expectations on big-data service affect the usage purpose of e-Commerce usefulness. This study categorized e-Commerce usefulness into quality recognition, service, and ease, and studied how each category works between the relationship of big-data service expectation and the use intention.
Park, Joon Min;Yu, Seon Cheol;Ahn, Jong Wook;Shin, Dong Bin
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.6
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pp.579-589
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2016
This research focuses on accomplishing analysis problems and issues by examining the policies and systems related to geo-spatial big data which have recently arisen, and suggests political and systemic improvement plan for service activation. To do this, problems and probable issues concerning geo-spatial big data service activation should be analyzed through the examination of precedent studies, policies and planning, pilot projects, the current legislative situation regarding geo-spatial big data, both domestic and abroad. Therefore, eight political and systematical improvement plan proposals are suggested for geo-spatial big data service activation: legislative-related issues regarding geo-spatial big data, establishing an exclusive organization in charge of geospatial big data, setting up systems for cooperative governance, establishing subsequent systems, preparing non-identifying standards for personal information, providing measures for activating civil information, data standardization on geo-spatial big data analysis, developing analysis techniques for geo-spatial big data, etc. Consistent governmental problem-solving approaches should be required to make these suggestions effectively proceed.
The existing computer environment, numerous mobile environments and the internet environment make human life easier through the development of IT technology. With the emergence of the mobile and internet environment, data is getting bigger rapidly. From this environment, we can take advantage of using those data as economic assets for organizations which make dreams come true for the emerging Big Data environment and Big Data security services. Nowadays, Big Data services are increasing. However, these Big Data services about Big Data security is insufficient at present. In terms of Big Data security the number of security by Big Data studies are increasing which creates value for Security by Big Data not Security for Big Data. Accordingly in this paper our research will show how security for Big Data can vitalize Big Data service for organizations. In details, this paper derives the priorities of the components of Big Data Information Security Service by AHP.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.5
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pp.57-65
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2019
Recommendation Systems are information technologies that E-commerce merchants have adopted so that online shoppers can receive suggestions on items that might be interesting or complementing to their purchased items. These systems stipulate valuable assistance to the user's purchasing decisions, and provide quality of push service. Traditionally, Recommendation Systems have been designed using a centralized system, but information service is growing vast with a rapid and strong scalability. The next generation of information technology such as Cloud Computing and Big Data Environment has handled massive data and is able to support enormous processing power. Nevertheless, analytic technologies are lacking the different capabilities when processing big data. Accordingly, we are trying to design a conceptual service model with a proposed new algorithm and user adaptation on dynamic recommendation service for big data environment.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.4
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pp.149-156
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2020
In the Fourth Industrial Revolution, successful cases using big data in various industries are reported. This paper examines cases that successfully use big data in the medical industry to develop the service and draws implications in value that big data create. The related work introduces big data technology in the medical field and cases of eight innovative service in the big data service are explained. In the introduction, the overall structure of the study is mentioned by describing the background and direction of this study. In the literature study, we explain the definition and concept of big data, and the use of big data in the medical industry. Next, this study describes the several cases, such as technologies using national health information and personal genetic information for the study of diseases, personal health services using personal biometric information, use of medical data for efficiency of business processes, and medical big data for the development of new medicines. In the conclusion, we intend to provide direction for the academic and business implications of this study, as well as how the results of the study can help the domestic medical industry.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.01a
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pp.433-434
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2014
Big Data services is composed of Big Data user, Big Data service provider, and Big Data application provider. And it is possible to extend the service to interplay-reciprocal actions among three subjects such as providing, being provided, connecting, being connected, and so on. In this paper, we propose an ecosystems of Big Data and a framework of its service.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.189-193
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2014
SNS (Social Network Service) has evolved to life-friendly service with the combination of local services. Unlike exsiting mobile services, life-friendly service is expected to be personalized with gathering of local information, location information and social network service information. In the process of gathering various kinds of information, Big-data technology and Cloud technology is needed. The effective algorithem has researched for this already, however the privacy protection model hasn't researched enough in life-friendly service or big-data using circumstance. In this paper, the privacy issue is dealt with in terms of 'Structure hole', and the privacy issue comes from big-data technology of life-friendly service.
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