Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.3
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pp.135-157
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2019
Information technology has economic, social and cultural impacts is closely linked to our lives. This information technology is becoming a key to the change of human civilization through connecting people and objects on the earth. In addition, future information technology is becoming more intelligent and personalized with the development of computing technology, and due to the rapid development of alcohol, environment without time and space constraint is realized, Is spreading. Since existing portable storage media are made of physical form, there is a limit to usage due to the risk of loss and limitation of capacity. Cloud services can overcome these limitations. Due to the problems of existing storage media, it is possible to overcome the limitations of storing, managing and reusing information through cloud services. Despite the large number of cloud service users, the existing research has focused mainly on the concept of cloud service and the effect of introduction on the companies. This study aims to conduct a study on individual characteristics that affect the degree of cloud use. We will conduct research on the causes of IT knowledge, personal perception of security, convenience, innovation, economical trust, and platform dependency affecting the intention to use the cloud. These results show that the variables affecting individual 's use of cloud service are influenced by individuals, and this study can be used as a basic data for individuals to use cloud service.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.1
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pp.177-182
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2009
Location Based Service(LBS) is various and widely spreading service based on the Location information. Those services are under the control of Privacy Act for Location Information to protect from misusing or overusing of personal location information. In this paper, we analyze a concept and a feature of personal location information and how to use and control the flow of location information by the Location Information Act. As the result of this paper, we expect to use the location information in various fields to develop more efficient service.
This study focuses on investigating and analyzing overall information use behavior of the health fields researchers. Questionaries were 116 researchers in there nursing university or college and EMT college. Four areas were tested on the basis of the purpose that there would exist unique characteristics in the information seeking behavior of health fields researchers. The findings of the study shows that health fields researchers prefer monographs and journals; they tend to use current materials; the first information source for their research activities is the cited references in the book or journal article; they are likely to delegate literature searching to the librarian, but they tend to conduct direct searching in online setting; in general, they react positively for the rapid change in information environment caused by recent development of information technology. It is emphasized that to design an efficient information system and provide an effective information service in the health science related library or information center, it is essential to consider the major characteristics and attributes of health fields researchers in terms of their information use behavior.
The objective of this paper is to propose the bus information system that provides bus passenger number. Recently, we use a bus conveniently through introduction of bus information system offering location-based information. However, we need additional information for decision making in order to use a bus comfortably. To do this, first, we analyzed the needs of providing passenger number; second, we adopted GPS and RFID type's transportation card to get location and passenger number. Finally, we implemented the system displaying that information by three types, and tested it. Our proposed system has advantages to use a bus comfortably and to manage a bus efficiently by providing bus passenger number which is the important element for decision making as well as location based information provided by existing bus information systems.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.17
no.4
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pp.57-82
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2010
Many companies today use information systems to maintain competitive advantage and to give immediate responses to customer requests. Over time, however, many of these companies failed to make the most of such information systems because the users stopped utilizing the system. While many reasons offer explanations to the phenomenon, this study analyzes how usage intention of information system can be enhanced by changing the environment and usefulness of the system from the user's perspective. Active and wide-ranging researches using the Technology Acceptance Model (TAM) have been carried out on an individual's tendency to using new technology. But, many of the studies remain focused on improving user intention by enhancing the ease of use and usefulness of the system under PC applications or Enterprise applications. The personalized intranet system is not only bringing about sweeping changes to a company's information systems environment but also providing users with freedom to design their own working environment, personalization, to Corporate Information Systems (CIS). Results from empirical tests on intranet systems verify that through personalization, a more voluntary information system environment can be created and that by increasing the ease of use and usefulness of the system, users can become more favorable to accepting new technologies and ultimately result in improved usage intention. This study suggests personalization variables and model for implementing a voluntary CIS for information system developers.
With the development of deep learning techniques, text mining is producing breakthrough performance improvements, promising future applications, and practical use cases across many fields. Likewise, even though several attempts have been made in the field of financial information, few cases apply the current technological trends. Recently, companies and government agencies have attempted to conduct research and apply text mining in the field of financial information. First, in this study, we investigate various works using text mining to show what studies have been conducted in the financial sector. Second, to broaden the view of financial application, we provide a description of several text mining techniques that can be used in the field of financial information and summarize various paradigms in which these technologies can be applied. Third, we also provide practical cases for applying the latest text mining techniques in the field of financial information to provide more tangible guidance for those who will use text mining techniques in finance. Lastly, we propose potential future research topics in the field of financial information and present the research methods and utilization plans. This study can motivate researchers studying financial issues to use text mining techniques to gain new insights and improve their work from the rich information hidden in text data.
In recent years, C2C e-commerce has become more and more popular in China. Chinese C2C buyers use an instant messaging more commonly during transactions compared to other countries, which seems to be an interesting phenomenon. Based on the Chinese market, this study aims to examine the role of instant messenger in the C2C e-commerce context and to find how it impacts buyers' purchase intentions. In addition to use of instant messenger, we brought in two antecedents of purchase intention-trust for vendor and customer satisfaction-to establish a theoretical research model. Through an online questionnaire survey, we tested and analyzed the research model and its related hypotheses. Structural equation modeling was used to analyze the data, and the results indicated that use of instant messenger did not directly influence purchase intention but had positive effects both on trust for vendor and customer satisfaction, which in turn influenced purchase intention. In conclusion, we discussed the research findings and suggested some implications for researchers and practitioners.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.15
no.3
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pp.55-67
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2019
In this study, I researched whether consumers would adopt artificial intelligence speakers. A study was conducted on the motivations that arise when consumers want to use artificial intelligence speakers. Key motivational factors include needs and wants, and emotion is also included in the hypothesis as influencing the intended use. These factors have modeled the motivational process in which consumers want to use artificial intelligence speakers. In the empirical study, the survey was conducted and the survey data was analyzed by applying the method of analysis of the structural equation model. As a result of empirical research, consumers' expectations to meet their general needs for artificial intelligence speakers affected their expectations to meet their wants and their favorable perceptions. And consumers' expectations of meeting their quasi-desire for artificial intelligence speakers have affected their expectations of meeting the wants and affected their perception of favorability. Finally, consumers' expectations for satisfying their wants and their perception of favorability affected their intention to use artificial intelligence speakers. The implications of this study is that it helps to formulate strategies for information technology products with combined functionality. The specific components of motivation can play an important role in increasing consumers' intention to use artificial intelligence speakers.
The rapid change in industry and the technological gap give rise to social demand for upskilling and reskilling and spread of alternative education. Against this backdrop, digital certification and career management tools can be used to manage various types of learning activities comprehensively. Digital badges provide various kinds of history information related to individual learning, and the reliability and transparency of the issued information can be strengthened by applying blockchain technology. There have been various discussions about digital badges for a long time, but due to the lack of standards to support the issuance and distribution of digital badges, they have been partially used in some areas. However, interest in digital badges is increasing due to the development of related technologies, establishment of standards, paradigm changes in higher education, and government policies related to nurturing digital talent. This paper deals with the use of digital badges for efficient and transparent learning management and career management in an online learning environment. The researcher analyzes the technical characteristics and use cases of digital badges, and proposes a plan for use in online higher education based on them.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.7
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pp.3112-3127
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2018
Since time series clustering is performed without prior information, it is used for exploratory data analysis. In particular, clusters of time series with similar shapes can be used in various fields, such as business, medicine, finance, and communications. However, existing time series clustering algorithms have a problem in that time series with different shapes are included in the clusters. The reason for such a problem is that the existing algorithms do not consider the limitations on the size of the generated clusters, and use a dimension reduction method in which the information loss is large. In this paper, we propose a method to alleviate the disadvantages of existing methods and to find a better quality of cluster containing similarly shaped time series. In the data preprocessing step, we normalize the time series using z-transformation. Then, we use piecewise aggregate approximation (PAA) to reduce the dimension of the time series. In the clustering step, we use density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) to create a precluster. We then use a modified K-means algorithm to refine the preclusters containing differently shaped time series into subclusters containing only similarly shaped time series. In our experiments, our method showed better results than the existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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