The recommender system (RS) has emerged as a solution to overcome the constraints of excessive information provision and to maximize profit and reputation for information providers. Although the RS can be implemented with various approaches, there is no study on how to appropriately utilize the information generated from the review of the recommended object. We propose a method to improve the performance of RS by using cluster information generated from online review. We implemented the proposed method and experimented with real data, and confirmed that the performance is significantly improved compared to the existing approaches.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.4
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pp.25-31
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2006
With the increasing demand of foreign language education in colleges, an effective testing and study system is also needed especially for large scale classes. In this paper, 1 propose a new online system for running large scale foreign language classes which supports not only testing function but also individually customized studying and diagnosis functions. Using the proposed system enables saving of testing space and helps all students get equally good testing and study environment regardless of class size and lecturers.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.453-466
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2006
The increasing popularity of the Internet has led to the emergence of online service delivered by websites. Given large investments in these websites, it is important to retain existing customers in online service contexts. In order to understand how website information and system attributes may influence perceived usefulness of using the websites, customer satisfaction, and ultimate continuous usage behaviors, we develop a model to integrate user satisfaction with technology acceptance. Furthermore, this integration is sharpened through the synthesis with research on continuous usage of online service based on customer satisfaction. We then test the model using a sample of 236 respondents who have used one of the most popular Internet blog and community service in South Korea within the last three months. The analysis results suggest that website information and system attributes play key roles in forming continuous intention of the service and perceived playfulness serves as an important moderator toward customer satisfaction. Our model is more likely to help link website design and invesment decisions to the strategy for retaining existing customers in the context of online service.
As the online e-commerce market growing, the need for a recommender system that can provide suitable products or services to customer is emerging. Recently, many studies using the sentiment score of online review have been proposed to improve the limitations of study on recommender systems that utilize only quantitative information. However, this methodology has limitation in extracting specific preference information related to customer within online reviews, making it difficult to improve recommendation performance. To address the limitation of previous studies, this study proposes a novel recommendation methodology that applies deep learning technique and uses various linguistic factors within online reviews to elaborately learn customer preferences. First, the interaction was learned nonlinearly using deep learning technique for the purpose to extract complex interactions between customer and product. And to effectively utilize online review, cognitive contents, affective contents, and linguistic style matching that have an important influence on customer's purchasing decisions among linguistic factors were used. To verify the proposed methodology, an experiment was conducted using online review data in Amazon.com, and the experimental results confirmed the superiority of the proposed model. This study contributed to the theoretical and methodological aspects of recommender system study by proposing a methodology that effectively utilizes characteristics of customer's preferences in online reviews.
In this paper, we investigate how the online voting system can be a trust-based system from a technical perspective. Under four principles of voting, we finely evaluate the existing belief that offline voting is safer and more reliable than online voting based on procedural processes, technical principles. Many studies have suggested the ideas for implementing online voting system, but they have not attempted to strictly examine the technologies of online voting system from the perspective of voting requirements, and usually verification has been insufficient in terms of practical acceptance. Therefore, this study aims to analyze how the technologies are utilized to meet the demanding requirements of voting based on the technologies proven in the field. In addition to general data encryption, online voting requires more technologies for preventing data manipulation and verifying voting results. Moreover, high degree of confidentiality is required because voting data should not be exposed not only to outsiders but also to managers or the system itself. To this end, the security techniques such as Blind Signature, Bit Delegation and Key Division are used. In the case of blockchain-based voting, Mixnet and Zero-Knowledge Proof are required to ensure anonymity. In this study, the current status of the online voting system is analyzed based on the field system that actually serves. This study will enhance our understanding on online voting security technologies and contribute to build a more trust-based voting mechanism.
The aim of online technology transfer market is not just to offer meeting place for technology seller and technology buyer, but to save cost and time in technology transfer by providing information on technology transfer. Providing timely information in technology transfer is important. As such integrated management system of the technology transfer information is required for efficient management of information on technology transfer. The existing online technology transfer sites provide simple technology information and can not check and update information from technology seller or buyer. This paper present an example of integrated management system of the technology transfer information which provides technology seller and buyer timely information.
Kang, Soyoung;Moon, Hyun Sil;Kim, Jae Kyeong;Choi, Bhang Gil
Journal of Information Technology Services
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v.17
no.4
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pp.119-137
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2018
Recently, the start-up firms have been under the spotlight because they can create many jobs and are regarded as the growth engine of a country in the fourth industrial revolution. Moreover, after the global financial debacle, many countries emphasize on an entrepreneurial spirit and venture firms. they also pay attention to the importance of educations to promote the start-up firms. In this work, based on technology acceptance model, we try to identify the main factors of accepting online start-up education system. We first defined this system as the online start-up education system which refers to a system to support learning for knowledge, experiences and overall process of start-up firms' tasks. This system also simulates tasks related with prep-entrepreneur so that can be regarded as a kind of decision support systems. As this system has some characteristics, we confirmed some factors of extended technology acceptance model. In our experiments, we find that the perceived ease of use and trust are main factors of acceptance for the online start-up education systems. These results mean that the system should be made to be easy and trustful for their users. Therefore, we expect that this work will be helpful to researchers and developers who consider start-up education systems and provide a way to activate founding start-up firms.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1998.10a
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pp.52-55
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1998
New electronic commercial paradign is now diffusing based on the rapid growth of computer network infrastructure and, therefore, online shopping malls are aggressively expanding all over the world. In this paper, we identify facilitating factors that affect active utilization of online shopping mall considering customers' needs and convenience such as service availability, information relevance to customers' needs. and system convinience. Empirical data analysis was performed for nine Korean online shopping malls. Results suggest that current shopping malls should concentrate on delivering relevant information to the customers needs and developing convenient shopping mall systems.
Jaemin Chung;Eunkyung Nam;Sung-Nam Cho;Jeong-Mee Lee;Hyunjung Kim;Hye-Sun Kim;Wan Jong Kim
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.12
no.1
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pp.87-101
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2024
As the academic publishing environment evolves rapidly and the open science paradigm emerges, the demand for efficient and transparent peer review is growing. This study outlines efforts to actively introduce advanced concepts in scholarly communication into the submission and review system. AccessON Peer Review Management System Plus (ACOMS+), developed and operated by the Korea Institute of Science and Technology Information, is an online submission and peer review system that aims for open science. This study provides an overview of ACOMS+ and presents its four main features: open peer review, open access publishing and self-archiving, online quantitative/qualitative evaluation, and peer reviewer invitation. The directions for further developing ACOMS+ to fully support open science are also discussed. ACOMS+ is the first system in Korea to introduce the open peer review process and is distinguished as a system that supports open access publishing and digital transformation of academic journals. Furthermore, ACOMS+ is expected to contribute to the advancement of the academic publishing environment through the increasing shift toward open access publishing, transparent peer review, and open science.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.55
no.3
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pp.197-217
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2021
The purpose of this study is to analyze the utilization status of the Comprehensive Support System for Reading Education and other Online tools to draw implications for its improvement. The levels of utilization of the system before and after the COVID-19 were compared, in order to analyze the degree of support and the level of contribution of the system to school library education in the COVID-19 situation, where the online platform utilization has been maximized in elementary and secondary education. A questionnaire survey was conducted among teacher librarians to compare the perceptions of the overall online tools and the utilization of the system in the school library education before and after the COVID-19. Requirements for the better system primarily based on teacher librarians' opinions were analyzed. Based on these, it was possible to discover necessary implications for the improvement of the system in order for the system to function as an online platform for school libraries.
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