Background: Hearing loss is one of the most prevalent worker health conditions worldwide. Although the effect of noise exposure on hearing is well researched, other workplace exposures may account for significant hearing loss. The aim of this review was to determine whether occupational hand-arm vibration exposure through use of power or pneumatic tools, independent of noise exposure, is associated with permanent hearing loss. Do workers suffer from hand-arm vibratione-induced hearing loss? Methods: Peer-reviewed articles published in English between 1981 and 2020 were identified through five online databases with five search keywords. Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses guidelines, including online database search methodology, study selection, article exclusion, and assessment of potential study design confounders and biases, were followed. Results: Database searches retrieved 697 articles. Fifteen articles that reported 17 studies met the criteria for review. All but two studies revealed statistically significant associations between occupational exposure to hand-arm vibration and hearing loss. The majority of the study results revealed associations between hand-arm vibration and hearing loss, independent of potential age and noise confounders. Conclusion: Few studies have examined the association between occupational exposure to hand-arm vibration and hearing loss. Dose response data were limited as only one study measured vibration intensity and duration. Although the majority of studies identified statistically significant associations, causal relationships could not be determined. Further research using standardized and uniform measurement protocols is needed to confirm whether the association between occupational exposure to hand-arm vibration and permanent hearing loss is causal and the mechanism(s).
Customers have been affected by others' opinions when they make a purchase. Thanks to the development of technologies, people are sharing their experiences such as reviews or ratings through online or social network services, However, although ratings are intuitive information for others, many reviews include only texts without ratings. Also, because of huge amount of reviews, customers and companies can't read all of them so they are hard to evaluate to a product without ratings. Therefore, in this study, we propose a methodology to predict ratings based on reviews for a product. In a methodology, we first estimate the topic-review matrix using the Latent Dirichlet Allocation technic which is widely used in topic modeling. Next, we predict ratings based on the topic-review matrix using the artificial neural network model which is based on the backpropagation algorithm. Through experiments with actual reviews, we find that our methodology can predict ratings based on customers' reviews. And our methodology performs better with reviews which include certain opinions. As a result, our study can be used for customers and companies that want to know exactly a product with ratings. Moreover, we hope that our study leads to the implementation of future studies that combine machine learning and topic modeling.
Recently, most of the users can easily get access to a variety of information sources about companies, products, and services through online channels. Therefore, the online user evaluations are becoming the most powerful tool to generate word of mouth. The user's evaluation is provided in two forms, quantitative rating and review text. The rating is then divided into an overall rating and a detailed rating according to various evaluation criteria. However, since it is a burden for the reviewer to complete all required ratings for each evaluation criteria, so most of the sites requested only mandatory inputs for overall rating and optional inputs for other evaluation criteria. In fact, many users input only the ratings for some of the evaluation criteria and the percentage of missed ratings for each criteria is about 40%. As these missed ratings are the missing values in each criteria, the simple average calculation by ignoring the average 40% of the missed ratings can sufficiently distort the actual phenomenon. Therefore, in this study, we propose a methodology to predict the rating for the missed values of each criteria by analyzing user's evaluation information included the overall rating and text review for each criteria. The experiments were conducted on 207,968 evaluations collected from the actual hotel evaluation site. As a result, it was confirmed that the prediction accuracy of the detailed criteria ratings by the proposed methodology was much higher than the existing average-based method.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.16
no.3
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pp.13-23
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2020
Currently, online means of replacing resident registration numbers(RRN) include I-Pin, mobile phone, credit card, MyPin, and general-purpose certificate. In order to issue alternative means based on the RRN, it must be designated through the designation review by the Korea Communications Commission(KCC) through a designation review by personal proofing agency and be subject to annual management. However, the criteria for designation and follow-up of the designation of the personal proofing agency carried out by KCC have been used in 2010 without revision, and there are problems that do not conform to the evaluation standards of various alternative means. Therefore, in this paper, we propose a method for improving the designation criteria and management system of the personal proofing service agency. The proposed method analyzes the characteristics of the alternative identification-based personal proofing service and proposes a follow-up management standard that can appropriately evaluate the analyzed characteristics and improves the designation criteria according to the emergence of new alternatives. Through the proposed method, it can be seen that it is possible to strengthen the safety of the personal proofing service based on the alternative means of RRN provided online and face-to-face and to protect the user's personal information.
Intelligent applications are crucial for increasing the popularity of shared urban electric bicycles (EBs). Building an application platform architectural system that can satisfy independent user operations is critical for increasing the intelligent usage of shared EBs. Consequently, we collected online reviews of shared EB applications, conducted semantic processing and sentiment analysis, and refined the positive and negative review data for each function. The positive and negative review indices of each function were calculated using the formulae for positive and negative review indices of product functions, thereby determining the functions that need to be improved. Each function of the Shared EB application was improved according to its business process. The main contributions of this study are to build a user requirement architecture system for the Shared EB application with five dimensions and 22 functions using the Delphi method to design the user interface (UI) of this application based on user satisfaction evaluation results; to create a high-fidelity dynamic interaction prototype and compare user satisfaction before and after improving the Shared EB application functions. The testing results indicate that the changes in the UI significantly improve the user experience satisfaction of the urban Shared EB application, with the positive experience index increasing by 69.21% and the negative experience index decreasing by 75.85% overall. This information can be directly used by relevant companies to improve the functions of the Shared EB application.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.3
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pp.9-23
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2019
The artificial intelligence speaker market is in a new age of mounting displays. This study aimed to analyze the difference of experience using artificial intelligent speakers in terms of usage context, according to the presence or absence of displays. This was achieved by using semantic network analysis to determine how the online review texts of Amazon Echo Show and Echo Plus consisted of different UX issues with structural differences. Based on the physical context and the social context of the user experience, the ego network was constructed to draw out major issues. Results of the analysis show that users' expectation gap is generated according to the display presence, which can lead to negative experiences. Also, it was confirmed that the Multimodal interface is more utilized in the kitchen than in the bedroom, and can contribute to the activation of communication among family members. Based on these findings, we propose a user experience strategy to be considered in display type speakers to be launched in Korea in the future.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.5
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pp.23-28
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2022
Today, the online market has grown rapidly due to the development of digital platforms and the pandemic situation. Therefore, unlike the existing offline market, the distinctiveness of the online market has prompted users to check online reviews. It has been established that reviews play a significant part in influencing the user's purchase intention through precedents of several studies. However, the current review writing method makes it difficult for other users to understand the writer's emotions by expressing them through elements like tone and words. If the writer also wanted to emphasize something, it was very cumbersome to thicken the parts or change the colors to reflect their emotions. Therefore, in this paper, we propose a technique to check the user's emotions through facial expression recognition using a camera, to automatically set colors for each emotion using research on existing emotions and colors, and give colors based on the user's intention.
The current study extends previous research by investigating the role of shopping experience and product type within the direction of online reviews and information reliability and product attitude. To test the hypotheses, this study conducted experimental designs. Direction of online reviews and product type were manipulated as between-subject factors. Then participants were classified into high or low group based on their shopping frequency. Dependent variable was information reliability and product attitude. The results indicate that direction of online reviews have a significant effect on both information reliability and product attitude. In addition, consumers' shopping experience also shows a moderating effect between the direction of online reviews and the dependent variables. Furthermore, product type also shows a moderating effect on the information reliability, yet not on the product attitude. The results of this study contribute to the literature as a new attempt to examine the direction of online reviews in the online shopping area. We also indicated the limitations of this study, and suggested the future research directions.
Since the emergence of coronavirus disease 2019 (COVID-19), medical schools have experienced a sudden, full-scale transition to online classes. As the COVID-19 pandemic continues, it is important to evaluate current educational programs and to assess their implications. This study explored perceptions of online classes and learning behavior among medical students. Twenty preclinical medical students were interviewed in focus groups for 2 months. They generally expressed positive perceptions about online classes, and in particular, positively assessed the ability to lead their individual lifestyles and study in comfortable environments with fewer time and space constraints. Students thought that the online environment provided a fair chance of facilitating positive interactions with the professor and considered communication with the professor to be an important factor only when it was related to the class content or directly helped with their grades and careers. Students also had negative views, such as feeling uncertain when they could not see their peers' learning progress and assess themselves in comparison and feeling social isolation. Learning behaviors have also changed, as students explored their learning styles and adapted to the changed learning environment. Students expanded their learning by using online functions. However, students sometimes abused the online class format by "just playing" the lecture while not paying attention and relying on other students' lecture transcripts to study. The results of this study are hoped to provide a useful foundation for future research on online class-based teaching and learning.
Real estate brokerage app service is an emerging online-to-offline (O2O) business model. This study analyze the relationship between the satisfaction and reuse of real estate app services through a survey of experienced users of the application. The results show that "ease of use" and "usefulness" of the online app service positively affect customer satisfaction and eventually affects reuse. Moreover, ease of use and usefulness of the offline brokerage introduced by the application positively affects customer satisfaction and eventually affects reuse too. One meaningful finding is the stronger impact of usefulness on customer satisfaction than that of ease of use in both online and offline situations. This finding implies that the value of usefulness is bigger than that of ease of use because of users who purposely use the application to find relevant real estates. The effect of online customer satisfaction on reuse is slightly higher than that of offline. This finding suggests that need to develop a strategy for online applications that focuses on enhancing the usefulness of real estate brokerage app services in the O2O market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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