Rapid development of computer and telecommunication technology brought out the expansion of electronic commerce which is the new type of business transaction. Offline transaction can lead to problems and disputes the same is for cyberspace transactions. However ADR is not meet for the online transaction for speed, cost and open network system, ODR methods to resolve electronic commerce conflicts is crucial for building confidence and permitting access to justice in an online business environment. And ADR refers to processes other than judicial determination in which an impartial person assists those in a dispute to resolve the issues between them. ODR refers to ADR processes assisted by information technology, particularly the internet. ODR has been available since 1996. Its development can be as passing through three broad stages : hobbyist, experimental, entrepreneurial, institutional phrase. Also, ODR has adapted a range of traditional ADR for use online, including arbitration. mediation. facilitated negotiation and case appraisal. Mediation and arbitration have been the most prevalent forms of ODR. ODR is the burgeoning field and has created a new issues. All such issues which have been debated in the ADR are composed with ODR. But these are not limited. Some of issues are further complicated by the nature of the online environment such as confidentiality and principle of parties. Finally electronic commerce now takes place on the Internet, it is inevitable that the commercial world wants access to dispute resolution process that best suits the new commercial environment. ODR methods are processing for development and legal issues are considered by both national and international authorities.
학술지 투고논문 심사에 적합한 심사위원을 찾아내고 선정하는 업무는 간단하지 않다. 이에 해외의 주요 학술지 온라인 투고관리시스템에서는 심사위원을 추천하는 기능을 개발하여 운영 중이다. 투고논문의 참고문헌에 있는 저자를 심사위원 후보로 추천하는 것부터 인용색인을 탐색해 광범위하게 제안하는 것까지 이들이 제공하는 기능은 다양하다. 이 연구는 온라인 투고관리시스템에서 심사위원 후보 추천과 관련하여 어떤 기능을 제공하고 있는지를 조사하였다. 조사결과 해외 주요 온라인 투고관리시스템인 ScholarOne Manuscripts, Editorial Manager 등은 상용 인용색인과 심사이력 플랫폼을 연동해 심사위원 후보를 추천하고 있었다. 반면에 국내 주요 투고관리시스템인 JAMS에는 심사위원 후보 추천 등과 같은 심화 기능이 없었다. 향후 국내에서도 투고논문의 적합 심사위원을 추천하고 심사이력을 활용하는 기능을 개발하는 등 투고관리시스템 기능 향상에 더욱 힘써야 할 것으로 보인다.
온라인 시장의 매출 성장률은 오프라인 시장을 크게 앞지르고 있으며 그 원인은 상점의 개인화를 통한 쇼핑 시간 절약, 상대적 편이성으로 알려져 있다. 온라인 상점의 개인화는 인터넷, 웹 테크놀로지가 제공하는 고객 쇼핑 행태에 관한 다양하고 상세한 고객의 쇼핑 데이터의 사용으로 가능하다. 과거에는 오프라인 상점에게 이와 같은 데이터가 제공될 수 없었으나, 최근 확산되고 있는 RFID 기술은 오프라인 상점에게 상점의 개인화라는 새로운 기회와 가능성을 제공한다. 본 논문에서는 오프라인 상점이 온라인 상점과의 상대적 경쟁력 향상을 위하여 그들 상점의 개인화에 사용할 수 있는 BRIMPS(BRIck-and-Mortar Personalization System) 시스템을 제안한다.
A local-step optimization method is proposed to supplement the global-step optimization methods which adopt online update mode of internal weights and error energy as stop criterion in learning of multilayer perceptrons (MLPs). This optimization method is applied to the standard online error backpropagation(EBP) and the performance is evaluated for a speaker verification system.
This study investigated the effect of service quality and using experience on a royalty in a electronic commerce. Expecially, used HTS (Home Trading System of securities companies)as a online service system. HTS (Home Trading System) is a electronic commerce system of securities companies that is a most progressive tool of it. Almost securities companies are offering these typical trading system, because it is a required factor for a competitive position in their compound market. This paper made hypotheses of five cases, and collected some data through survey questionnaire for an analysis of actual proof. For attaining the object of this research, used a structure equation modeling, and found that almost paths of the research model are supported among the service quality, using experience, involvement and royalty. This study could provide academic and managerial implications in a electronic commerce business.
Real Time Simulation (RTS) has long been used in the nuclear power industry for operator training and engineering purposes. And, Online Simulation (OLS) is based on RTS and with connection to the plant information system to acquire the measurement data in real time for calibrating the simulation models and following plant operation, for the purposes of analyzing plant events and providing indicative signs of malfunctioning. An OLS system has been developed to support PWR operations for CPR1000 plants. The OLS system provides graphical user interface (GUI) for operators to monitor critical plant operations for preventing faulty operation or analyzing plant events. Functionalities of the OLS system are depicted through the maneuvering of the GUI for various OLS functional modules in the system.
본 연구의 목적은 국내 인터넷서점들의 카테고리 및 판매도서의 분류의 특징을 조사 및 분석하여 그 개선 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해, 국내의 8개 인터넷서점을 선정하여 각 서점의 1차 카테고리 명칭의 일치 여부와, 판매도서의 카테고리 분류를 상호 비교하였다. 카테고리 비교를 위해서 일치도 변인, 카테고리 분류 비교를 위해서 분류 일치성 변인을 사용하였다. 연구 결과, 인터넷서점의 카테고리 일치도는 상당히 높았지만, 카테고리 분류는 판매도서에 따라 인터넷서점 간 차이가 많았다. 일부 인터넷서점에서 활용하고 있는 ISBN 내용분류기호는 판매도서의 카테고리 분류에 효과적인 역할을 하지 못하고 있었다. 개선방안으로 서점에 판매도서 분류에 활용할 수 있는 출판물 카테고리 개발을 제안하였다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제7권3호
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pp.67-86
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2017
The emergence of smart devices such as smartphones (e.g., iPhone) and tablets (e.g., iPad) may enhance e-learning by increasing communication and collaborative learning outside the classroom. These devices also facilitate the use of online technologies such as Facebook. However, the adaptation of Learning Management System (LMS) services to mobile devices took longer than social networks or online tools such as Facebook and Twitter have already been long used via smartphone. The main purposes of this study are to explore students' skill levels of LMS (Moodle) and their knowledge of online tools or technologies and then examine if there is a correlation between smartphone use and using of online tools and Moodle in learning. The study conducted among 173 students in the Department of Information Studies (DIS) in Oman, using online survey. The study found that most students demonstrated high levels of accessing course/subject materials and regularly engaging with studies of using LMSs. YouTube, Wikipedia and Facebook were clearly recorded as the most popular sites among students while LinkedIn and Academia.edu were two online tools that had never been heard of by over half of the 142 participants. Emailing and searching are recorded the most popular online learning activities among students. The study concluded that students prefer to use smartphone for accessing these tools rather than using it to access LMSs, while a positive correlation was found between the use of these tools and smartphones, but there was no correlation between smartphones and using LMSs.
This paper aims to assess the feasibility of a new and less-focused type of online sociability (the watching network) as a useful information source for personalized recommendations. In this paper, we recommend scientific articles of interests by using the shared interests between target users and their watching connections. Our recommendations are based on one typical social bookmarking system, CiteULike. The watching network-based recommendations, which use a much smaller size of user data, produces suggestions that are as good as the conventional Collaborative Filtering technique. The results demonstrate that the watching network is a useful information source and a feasible foundation for information personalization. Furthermore, the watching network is substitutable for anonymous peers of the Collaborative Filtering recommendations. This study shows the expandability of social network-based recommendations to the new type of online social networks.
Recently, online job websites have been activated as unemployment problems have emerged as social problems and demand for job openings has increased. However, while the online job platform market is growing, users have difficulty choosing their jobs. When users apply for a job on online job websites, they check various information such as job contents and recruitment conditions to understand the details of the job. When users choose a job, they focus on various details related to the job rather than simply viewing and supporting the job title. However, existing online job websites usually recommend jobs using only quantitative preference information such as ratings. However, if recommendation services are provided using only quantitative information, the recommendation performance is constantly deteriorating. Therefore, job recommendation services should provide personalized services using various information about the job. This study proposes a recommended methodology that improves recommendation performance by elaborating on qualitative preference information, such as details about the job. To this end, this study performs a topic modeling analysis on the job content of the user profile. Also, we apply LDA techniques to explore topics from job content and extract qualitative preferences. Experiments show that the proposed recommendation methodology has better recommendation performance compared to the traditional recommendation methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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