Journal of the Korean Society for information Management
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v.38
no.1
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pp.169-190
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2021
Research in various academic fields using network analysis techniques has been conducted and grown. This study performed bibliographical analysis and content analysis on a total of 2,187 network analysis papers published in journals from 2003 to 2021. The results showed that the fields of Pedagogy, Interdisciplinary Research, Computer Science, Library and Information Science, Public Administration, and Business Administration were higher in terms of the number of research papers. From the perspective of journal, mega-journals were indicated as the most productive journals. However, when looking at the impact based on the number of citations, the strength of Public Administration, Library and Information Science, and Pedagogy is clearly revealed. The results of the analysis by authors can also confirm the higher impact of Journalism, Public Administration Science, and Library and Information Science. Of the 1,537 authors identified, very few authors are active in research, confirming the need to expand the researcher base. The results of content analysis showed that the weighted and non-directional network was the most common network type with using the research papers as a data set. Generally nodes are expressed as words and links are expressed as relationship. For network analysis, the use of KrKwic, UCINET, NetMiner, and NetDraw is the most prominent.
In this study, we analyze and forecast quantum computer technology trends. Previous research has been mainly focused on application fields centered on technology for quantum computer technology trends analysis. Therefore, this paper analyzes important quantum computer technologies and performs future signal detection and prediction, for a more market driven technical analysis and prediction. As analyzing words used in news articles to identify rapidly changing market changes and public interest. This paper extends conference presentation of Cha & Chang (2022). The research is conducted by collecting domestic news articles from 2019 to 2021. First, we organize the main keywords through text mining. Next, we explore future quantum computer technologies through analysis of Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), and Key Emergence Map (KEM). Finally, the relationship between future technologies and supply and demand is identified through random forests, decision trees, and correlation analysis. As results of the study, the interest in artificial intelligence was the highest in frequency analysis, keyword diffusion and visibility analysis. In terms of cyber-security, the rate of mention in news articles is getting overwhelmingly higher than that of other technologies. Quantum communication, resistant cryptography, and augmented reality also showed a high rate of increase in interest. These results show that the expectation is high for applying trend technology in the market. The results of this study can be applied to identifying areas of interest in the quantum computer market and establishing a response system related to technology investment.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.405-413
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2022
Since the COVID-19 outbreak, the active utilization of new health care service utilizing the ICT technology and data science such as telemedicine, smart hospital, AI dignosis has been increasingly found. In this study we examined the business model of Amazon healthcare which leads disruptive innovation in U.S. health care industry with the introduction of hybrid model of telemedicin, in-person care and customer-centric online drug delivery, home-use diagnostic kit, characterized by the integrated model combining medical care, drug delivery and the use of diagnostic kit. We showed using the multiproduct competition model that the synergy effect between the Amazon's original business areas and the healthcare business area causes the active market penetration and the increase in the customer value from utilization of the Amazon care. Using Hotelling's spatial competition model, we also showed that the competition in the health care market can be greater when consumer's choice of health care providers are available in telemedicine platform. In the long, run the issue of competition being weakened due to the exit of less competent healthcare providers may arise, to which the policymakers in the charge of fair competition in health care industry should pay attention.
COVID-19, which occurred in 2019, has a strong contagious power, has serious symptoms of infection and after-effects, and death in severe cases depending on the underlying disease and symptoms. As COVID-19 is highly contagious, in Korea, screening clinics have been set up across the country to determine whether or not to be positive for COVID-19 and isolate the infected to prevent the spread of COVID-19. However, there are cases where COVID-19 test applicants flock to screening clinics and cannot receive tests due to longer waiting times, and there is a risk that secondary infections may occur in the atmosphere. In this study, the reservation and notification system can be applied from the existing screening care system to solve spatial constraints, reducing waiting time with screening appointments, and solving population bottlenecks to screening clinics. Taking the COVID-19 pandemic as an experience, we propose a system that can present directions in future pandemic situations. To process real-time data, we use Google's Firebase to use Realtime Database in the cloud environment. Because a real-time database is used, users can check the status of screening clinics in real time through the app, make reservations, and receive notifications about test reservations.
This study analyzes the results of a survey based on classes conducted in the field to understand the educational needs of learners, and reflects the elements necessary for SW education. In this study, various experimental elements according to learning motivation and learning achievement were constructed and designed through previous studies. As a survey applied to this study, experimental elements in three categories: Faculty Competences(FC), Learner Competences(LC), and Educational Conditions(EC) were analyzed by primary area and secondary major, respectively. As a result of analyzing CT-based SW education by area, the development of educational materials, understanding of lectures, and teaching methods showed high satisfaction, while communication with students, difficulty of lectures, and the number of students were relatively low. The results of the analysis by major were found to be more difficult and less interesting in the humanities than in the engineering field. In this study, Based on these statistical results proposes the need for non-major SW education to improve into an interesting curriculum for effective liberal arts education in the future in terms of enhancing learners' problem-solving skills.
Digital transformation refers to the economic and social effects of digitisation and digitalisation. Although digital transformation acts as a useful tool for economic/social development and enhancing the convenience of life, it can have negative effects (misuse of personal information, ethical problems, deepening social gaps, etc.). The government is actively establishing policies to promote digital transformation to secure competitiveness and technological hegemony, however, understanding of digital transformation-related risk issues and implementing policies to prevent them are relatively slow. Thus, this study systematically identifies risk issues of the future society that can be caused by digital transformation based on quantitative analysis of media articles big data through the Embedded Topic Modeling method. Specifically, first, detailed issues of negative effects of digital transformation in major countries were identified. Then detailed issues of negative effects of artificial intelligence in major countries and Korea were identified. Further, by synthesizing the results, future direction of the government's digital transformation policies for responding the negative effects was proposed. The policy implications are as follows. First, since the negative effects of digital transformation does not only affect technological fields but also affect the overall society, such as national security, social issues, and fairness issues. Therefore, the government should not only promote the positive functions of digital transformation, but also prepare policies to counter the negative functions of digital transformation. Second, the detailed issues of future social risks of digital transformation appear differently depending on contexts, so the government should establish a policy to respond to the negative effects of digital transformation in consideration of the national and social context. Third, the government should set a major direction for responding negative effects of digital transformation to minimize confusion among stakeholders, and prepare effective policy measures.
This study analyzed the factors influencing users' intention to use the Metaverse by applying the extended technology acceptance model. In other words, the factors affecting users' intention to use the Metaverse were defined as technical characteristics (telepresence, interoperability, seamlessness, concurrence, and economy flow) and personal characteristics (social influence and perceived enjoyment) from the perspective of the Extended Technology Acceptance Model. For this purpose, a survey was conducted among men and women of various ages ranging from teenagers to 60s, and the data collected from 327 participants were analyzed using SPSS 22.0 and Smart PLS 4.0. The results showed that perceived usefulness and perceived ease of use, which are antecedents of the Extended Technology Acceptance Model, influence the intention to use Metaverse, and perceived ease of use influences perceived usefulness. Telepresence, interoperability and economy flow were found to have a positive effect on perceived usefulness, and interoperability, seamlessness and concurrence were found to have a positive effect on perceived ease of use. In addition, social influence and perceived enjoyment had a positive effect on intention to use the Metaverse. This study is significant in that it empirically analyzed the factors of users' acceptance of the Metaverse, which is attracting attention as a new platform that will bring significant changes to our daily lives and platform consumption environments.
E-commerce is gradually upgrading from traditional text and image formats to short video and livestreaming formats. Livestreaming e-commerce enriches the content and forms of information dissemination and product display, enhances the consumer's shopping experience, and gradually becomes the mainstream new consumer scene. However, there are many negative phenomena in the development of livestreaming e-commerce, such as false propaganda, counterfeit goods, and various negative events, which seriously affect the level of consumer trust in livestreaming e-commerce. Trust is the core competitive factor of livestreaming e-commerce. Based on previous research on trust theory and combined with the characteristic elements of "people, goods, and scenes" of livestreaming e-commerce, this article constructs a trust model for livestreaming e-commerce, proposes hypotheses, and proves through empirical research that factors such as store characteristics, livestream host characteristics, brand image, product information, platform reputation, livestreaming situation, and trust tendency have a significant positive impact on consumer trust. Based on the research conclusions, this article provides insights and management suggestions, such as emphasizing the construction of store characteristic indicators, creating desirable livestream host characteristics, focusing on product brand building and selection, maintaining the display of product information, selecting suitable livestreaming platforms, and creating rich content for livestreaming situations.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.5
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pp.809-814
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2023
Currently, there is a lack of research that directly applies and integrates science and technology in the field of dance and translates it into creative work. In this study, the researcher applied motion capture to creative dance performance 'Youth' and described the process of incorporating motion capture into scenes for the performance. The research method involved utilizing practice-based research, which derives new knowledge and meaning from creative outcomes through the analysis of phenomena and experiences generated on-site. The creative ballet performance "<Youth>" consists of a total of 4 scenes, and the motion-captured video in these scenes serves as the highlight moments. It visually represents the image of a past ballerina while embodying the meaning of a scene that is both the 'past me' and the 'dream of the present.' The use of motion capture enhances the visual representation of the scenes and plays a role in increasing the audience's immersion. The dance field needs to become familiar with collaborating with scientific and technological advancements like motion capture to digitize intangible assets. It is essential to engage in experimental endeavors and continue training for such collaborations. Furthermore, through collaboration, the ongoing research should extend the scope of movement through digitized processes, performances, and performance records. This will continually confer value and meaning to the field of dance
Mobile shopping goes beyond the level of a tool that simply supports consumers' shopping in-store and creates a new level of experience for consumers through offline connection. It is important to acquire new customers in order to gain a competitive advantage through mobile shopping, but it is more important to maintain a continuous transaction relationship with the secured customers. Existing mobile shopping-related studies can be largely classified into three categories such as a study on the characteristics of mobile consumers, a study on the characteristics of a mobile shopping mall, and a study on the characteristics of mobile shopping itself. Therefore, this study aimed to analyze the impact of perceived value, perceived risk, and innovativeness on trust in mobile shopping. In order to investigate the impact of perceived value, perceived risk, consumer innovativeness on the trust in mobile shopping, consumers who have experience in purchasing products through mobile were investigated. The data collected in this study were verified the reliability and validity of the measurement items based on the measurement validation process. In this study, regression analysis was performed by selecting perceived value, perceived risk, innovativeness as independent variables, and trust as dependent variables. As a result of the analysis, perceived value, innovativeness had a positive impact on trust and perceived risk had a negative impact on trust. As a result of analysis, three hypotheses were supported. Finally, implications of the research are presented, and limitations and directions for future research are described.
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