In recent days, lots of social commerce newly emerged business types of e-commerces are on the basis of social network. Therefore social commerce with social network might be powerful communication channel among customers and has suggested new paradigm in transaction model on the internet. In general, major roles of social commerce sites are to promote transaction with high discount rate and/or lots of event and to activate markets of local area. As characteristics of social commerce such as dynamic, rapid, and open, this research was assumed that design factors of sites that are different from existing e-commerce sites might be influential elements in decision making of purchase. This research is to empirically investigate which factors affect purchase decision making behaviors for 20s respondents who are major users of social commerce services. As a result major factor, easy-to-use, affecting decision making factors was identified and this result can give implication to researchers and persons in charge of fields who have interests in commerce site design and upgrade.
This study aimed to verify the mediating effects of personality and job-seeking efficacy in the process of college students' career maturity affecting their career decision certainty level. To this end, an online survey was conducted with 254 college students attending domestic and foreign universities, which confirmed the mediating effect of job-seeking efficacy in the relationship between career maturity and career decision certainty level. In addition, the effect of career maturity on the level of career decision certainty, mediated by job-seeking efficacy, was shown to be controlled by personality, namely extraversion, confirming the moderate mediating effect of this variable. Based on these findings, the implications and limitations of this study are discussed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.1
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pp.69-74
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2021
Internet access is also increasing as online activities increase due to the influence of Corona 19. However, network attacks are also diversifying by malicious users, and DDoS among the attacks are increasing year by year. These attacks are detected by intrusion detection systems and can be prevented at an early stage. Various data sets are used to verify intrusion detection algorithms, but in this paper, CICIDS2017, the latest traffic, is used. DDoS attack traffic was analyzed using the decision tree. In this paper, we analyzed the traffic by using the decision tree. Through the analysis, a decisive feature was found, and the accuracy of the decisive feature was confirmed by proceeding the decision tree to prove the accuracy of detection. And the contents of false positive and false negative traffic were analyzed. As a result, learning the feature and the two features showed that the accuracy was 98% and 99.8% respectively.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.5
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pp.1-13
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2019
This study examines the impact of factors that affect Hollywood movies' box office performance, using a sample of 149 movies that were ranked number 1 on the first week of release between 2014 and 2018. Such factors as production budget, the number of opening screens, the valence and volume of both critics and netizens, rating, distributor's power, remake, high season, genre are introduced to analyze box office performance. The result shows that the determinants of the US box office and the total box office are different. Considering the difference in budget by genre, the number of opening screens is not influential in the US box office performance of all genres with production budget of less than $100 million. The result suggests the need to refine more elaborated models for future research on box office performance.
As the e-Commerce gets increased based on the platform, a lot of small and medium sized sellers have tried to develop the more effective strategies to maximize the profit. In order to increase the profitability, it is quite important to make the strategic decisions based on the range of promotion, discount rate and categories of products. This research aims to develop the business intelligence application which can help sellers of e-Commerce platform make better decisions. To decide whether or not to promote, it is needed to predict the level of increase in sales after promotion. I n this research, we have applied the various machine learning algorithm such as MLP(Multi Layer Perceptron), Gradient Boosting Regression, Random Forest, and Linear Regression. Because of the complexity of data structure and distinctive characteristics of product categories, Random Forest and MLP showed the best performance. It seems possible to apply the proposed approach in this research in support the small and medium sized sellers to react on the market changes and to make the reasonable decisions based on the data, not their own experience.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.2
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pp.375-386
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2022
As information asset protection is recognized as an important management factor for organizations, organizations are increasing their investments in information security(IS) policies and technologies. However, strict application of IS may cause non-compliance behavior through IS stress on employees of the organization. Accordingly, this study suggests a mechanism by which employee stress affects IS compliance intentions through self-determination, and a method to reinforce IS compliance intentions through person-organization fit. We conducted an online survey of employees working at companies that adopted IS policies and tested hypotheses using 475 samples. First, as a result of analyzing the main effects of applying the structural equation model, role stress affected IS compliance intention through self-determination. Second, as a result of analyzing the moderating effect of applying Process 3.1, personal organization fit strengthened the relationship between self-determination and IS compliance intention. The research suggests a direction for achieving internal IS goals by confirming the influence of IS stress and behavioral causes of employees.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.30
no.3
s.151
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pp.470-480
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2006
Consumer may perceive needs of certain product information online rather than the number of pieces of information available for decision making. In addition, consumers may seek information that is more relevant to apparel category. Moreover, involved consumers intensify information seeking and seek certain information. The purpose of this study is to identify the perceived importance weight of each information cue when shopping apparel via the Internet, to investigate the differences of the perceived importance weight of product information cues in product category, and to examine the relationship between apparel involvement and the perceived importance weight of product information cues. This study employed a single-factor within-subjects design experiment that simulated online purchase situation for two product types, Jeans and a Shirt. A total of 125 college students participated in this study. Results indicated that selected information such size available, price, style, color description, item measurement, stock available, and item quality (in sequence) can be considered as global cues to judge product quality and influence purchase decision regardless of product category. The significant multivariate effects for product category on the perceived importance weight of product information cues were found. Personalization, fiber content, and fabric structure were product specific information cues. Consumers' product involvement significantly influenced the perception of information weight. Therefore, product information can be personalized based on consumer involvement
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.14
no.2
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pp.261-271
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2010
NEIS (National Education Information SystTem) provides educational information to parents while students are not able to have the direct access to their own academic information. Students filed their request to the National Human Right Agency. The objective of this study is to investigate the feasibility of students direct access to their own information and how to do it. In detail, online survey was conducted from 3,300 students, teachers and parents who are the stake holders of student information service on NEIS regarding whether they are for it, if so how to do it. The result indicated that students, parents and teachers are all positive in that order. It is unexpected that teachers who need to input and are responsible for the accuracy and reliability for student information are also for it. Although the human right law suggests all students have the right to direct access to their own information, the order of operation can be from secondary school level if the operation can not be done all at the same time. The range of information provided through this service is in principle the same as what parents can access except the counseling information.
The social consciousness on fake reviews has triggered researchers to suggest ways to cope with them by analyzing contents of fake reviews or finding ways to discover them by means of structural characteristics of them. This research tried to collect data from blog posts in Naver and detect habitual patterns users use unconsciously by variables extracted from blogs and blog posts by a machine learning model and wanted to use the technique in predicting fake reviews. Data analysis showed that there was a very high relationship between the number of all the posts registered in the blog of the writer of the related writing and the date when it was registered. And, it was found that, as model to detect advertising reviews, Random Forest is the most suitable. If a review is predicted to be an advertising one by the model suggested in this research, it is very likely that it is fake review, and that it violates the guidelines on investigation into markings and advertising regarding recommendation and guarantee in the Law of Marking and Advertising. The fact that, instead of using analysis of morphemes in contents of writings, this research adopts behavior analysis of the writer, and, based on such an approach, collects characteristic data of blogs and blog posts not by manual works, but by automated system, and discerns whether a certain writing is advertising or not is expected to have positive effects on improving efficiency and effectiveness in detecting fake reviews.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.23
no.1
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pp.56-70
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2020
This study identifies the impact of social network service (SNS) on the spatial characteristics of retail stores locations in the hyper-connected society, which have been closely related to the everyday lives of urban residents. In particular, we focus on the changes in the spatial distribution of restaurants since the information retrieval process was added to the decision-making process of a consumer's restaurant selection. Empirically, we analyze restaurants in Seoul, Korea since the smart-phone was introduced. By applying the kernel density estimation and Moran's I index, we examine the changes in the spatial distribution pattern of restaurants during the last ten years for running, newly-open and closed restaurants as well as SNS popular ones. Finally, we develop a spatial regression model to identify geographic features affecting their locations. As the results, we identified geographical variables and online factors that influence the location of restaurants. The results of this study could provide important groundwork for food and beverage location planning and policy formulation.
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