Despite empirical research that the response to human risk is significantly influenced affective factors, the role of affective factors has been unexplored in information privacy research. This study aims to explore the privacy behaviors of location-based service (LBS) users from an affective point of view. Specifically, the study explored the relationship between three types of privacy threats (collection, hacking, secondary use), two affects (worry, anger), and a coping behavior (continuous use intentions). The structured survey was conducted with 552 users. In order to analyze the effect of the combination of perception of particular privacy threats and particular affects on the intention of continuous use, association rules, one of the data mining techniques, was employed. As a result, there was a difference in the intention to use according to the combination of the perception of risk and affect responses, and the most significant influence on the intention is when the second use of personal information was combined with anger. This study has significant theoretical contribution in that it includes affective factors in the research of information privacy users, complementing the biases of existing cognition-oriented approaches and providing a comprehensive understanding of privacy response behavior.
The purpose of this study is to examine the changes in the elderly healthcare app market through text mining analysis and to present basic data for activating elderly healthcare apps. Data collection was conducted on Naver, Daum, blog web, and cafe. As for the research method, text mining, TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency), emotional analysis, and semantic network analysis were conducted using Textom and Ucinet6, which are big data analysis programs. As a result of this study, a total of six categories were finally derived: resolving the healthcare app information gap, convergence healthcare technology, diffusion media, elderly healthcare app industry, social background, and content. In conclusion, in order for elderly healthcare apps to be accepted and utilized by the elderly, they must have a good diffusion infrastructure, and the effectiveness of healthcare apps must be maximized through the active introduction of convergence technology and content development that can be easily used by the elderly.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.13
no.6
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pp.7-20
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2017
The advancement of cloud and big data and the considerable growth of traffic have increased the complexity and problems in the management inefficiency of existing networks. The software-defined networking (SDN) environment has been developed to solve this problem. SDN enables us to control network equipment through programming by separating the transmission and control functions of the equipment. Accordingly, several studies have been conducted to improve the performance of SDN controllers, such as the method of connecting existing legacy equipment with SDN, the packet management method for efficient data communication, and the method of distributing controller load in a centralized architecture. However, there is insufficient research on the control of SDN in terms of the quality of network-using applications. To support the establishment and change of the routing paths that meet the required network service quality, we require a mechanism to identify network requirements based on a contract for application network service quality and to collect information about the current network status and identify the violations of network service quality. This study proposes a method of identifying the quality violations of network paths through ontology to ensure the network service quality of applications and provide efficient services in an SDN environment.
Considering the increase in health insurance benefits and the elderly population of the baby boomer generation, the amount consumed by health care in 2020 is expected to account for 20% of US GDP. As the healthcare industry develops, competition among the medical services of hospitals intensifies, and the need of hospitals to manage the quality of medical services increases. In addition, interest in online reviews of hospitals has increased as online reviews have become a tool to predict hospital quality. Consumers tend to refer to online reviews even when choosing healthcare service providers and after evaluating service quality online. This study aims to analyze the effect of sentiment score of healthcare service quality on hospital rating with Yelp hospital reviews. This study classifies large amount of text data collected online primarily into five service quality measurement indexes of SERVQUAL theory. The sentiment scores of reviews are then derived by SERVQUAL dimensions, and an econometric analysis is conducted to determine the sentiment score effects of the five service quality dimensions on hospital reviews. Results shed light on the means of managing online hospital reputation to benefit managers in the healthcare and medical industry.
As online shopping is activated by the development of the Internet, consumers' purchase form is changing from the traditional face-to-face purchase method to online purchase method. Many sellers have flowed into shopping malls, and competition among sellers is very intense. Therefore, sellers in shopping malls need to establish rational marketing strategies by analyzing consumer purchase patterns and product sales trends. In this paper, we analyzed the purchase price of consumers by analyzing the product price, rating, and sales quantity of competitors who sell the same product in open shopping malls by time zone. In addition, the collected information was visualized in a chart so that the company's and competitors' sales trends could be easily compared. Using the above system, it is possible to predict the sales volume through the analyzed purchasing pattern and to select the reasonable price of the product by grasping the sales trend.
A controlling system for airport refueling facilities is connected to sensors which collect various informations. Informations which are transmitted at a high speed in various sensors are processed by a dedicated software in the controlling system. The problems of system maintenance and network traffic caused by the use of dedicated software reduce the efficiency of the system operation. Therefore, a web-based system that can be accessed using the Internet environment is required. In this paper, we propose a system showing web-based real-time informations. To do this, we change the function of the communication by each sensor to a facade structure, and design a system for transferring web-based real-time informations. Also we propose data-driven infographics for displaying the real-time big data information at a high speed on the web. Finally, we compare and analyse the proposed system between the existing system and show that our system can effectively display the real-time information on the web.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.6
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pp.1243-1248
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2018
Metal Powder Metallurgy is a manufacturing technology that makes unique model parts or a certain type of product by using a hardening phenomenon when a powder of metal or metal oxide is put it into a mold and compression-molded by a press and then heated and sintered at a high temperature. Powder metallurgical press equipment is mainly used to make the parts of automobile, electronic parts and so on, and most of them are manufactured using precise servo motor. The intelligent precision servo control powder molding press system which is designed and implemented in this paper has advantages of lowering the price and maintaining the precision by using the mechanical camshaft for the upper ram part and precisely controlling the lower ram part using the high precision servo system. In addition, OPC-based monitoring and process data collection systems are designed and implemented to provide scalability that can be applied to smart manufacturing management systems that utilize Big Data in the future.
This study surveyed the perception of university students about employment in Small and Medium-sized Enterprises(SME) in the Chungbuk area to prepare improvement measures. In particular, the data were collected in descriptive questions along with the existing survey methods, and the perception of SME and decent work was identified using text-mining. As a result of the analysis, there are positive perceptions of jobs at SME such as various work experiences and low job competition rates, while there are generally many negative perceptions in pay, work and welfare. However, as a result of co-occurrence network analysis of responses to decent jobs, 'Information' was derived as a keyword. Currently, college students' negative perception of SME is affected by the lack of sufficient information, which needs to be improved first. To solve this problem, it was proposed to establish and operate a platform that can provide information on employment of SME and select necessary personnel.
The COVID-19 outbreak in 2020 caused continuous damage worldwode, especially the smart tourism industry was hit directly by the blockade of sky roads and restriction of going out. At a time when overseas travel and domestic travel have decreased significantly, the number of tourist hotels that are colsed and closed due to the continued deficit is increasing. Therefore, in this study, licensing data from the Ministry of Public Administraion and Security were collected and visualized to understand the operation status of the tourism and lodging industry. The machine learning classification algorithm was applied to implement the business status prediction model of the tourist hotel, the performance of the prediction model was optimized using the ensemble algorithm, and the performance of the model was evaluated through 5-Fold cross-validation. It was predicted that the survival rate of tourist hotels would decrease somewhat, but the actual survival rate was analyzed to be no different from before COVID-19. Through the prediction of the business status of the hotel industry in this paper, it can be used as a basis for grasping the operability and development trends of the entire tourism and lodging industry.
This study aims to analyze the secondary data of disease distribution and medical service behavior according to gender and income by using the 17th wave data of the Korea Welfare Panel, which is being distributed in April 2023. Data for 7,865 people of raw data generated using the R language were collected, and among them, missing values (NA, - 2,012) were analyzed for 5,853 people. For analysis, average income by health status and gender, relationship with chronic diseases, outpatient visits to medical institutions by gender/age group, type of medical institution used by age group, and annual health checkup usage rate by gender/age group were examined. Through this, the medical utilization rate was higher in men than in women, and the utilization rate of hospitals and clinics was high.
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