Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권3호
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pp.24-39
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2022
Online learning is becoming ubiquitous worldwide because of its accessibility anytime and from anywhere. However, it cannot be successfully implemented without understanding constructs that may affect its adoption. Unlike previous literature, this research extends the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology with three well-known theories, namely compatibility, online self-efficacy, and knowledge sharing and acquisition to examine online learning adoption. A total of 264 higher education students took part in this research. Partial Least Squares-Structural Equation Modeling was used to evaluate the proposed theoretical model. The findings suggested that performance expectancy and compatibility were significant predictors of behavioral intention, whereas behavioral intention, facilitating conditions, and compatibility had a significant and direct effect on online learning's actual use. The results also showed that knowledge acquisition, knowledge sharing, and online self-efficacy were determinates of performance expectancy. Finally, online self-efficacy was a predictor of effort expectancy. The proposed model achieved a high fit and explained 47.7%, 75.1%, 76.1%, and 71.8% of the variance of effort expectancy, performance expectancy, behavioral intention, and online learning actual use, respectively. This study has many theoretical and practical implications that have been discussed for further research.
An efficient and reasonable resource allocation strategy can greatly improve the service quality of Internet of Vehicles (IoV). However, most of the current allocation methods have overestimation problem, and it is difficult to provide high-performance IoV network services. To solve this problem, this paper proposes a network resource allocation strategy based on deep learning network model DDQN. Firstly, the method implements the refined modeling of IoV model, including communication model, user layer computing model, edge layer offloading model, mobile model, etc., similar to the actual complex IoV application scenario. Then, the DDQN network model is used to calculate and solve the mathematical model of resource allocation. By decoupling the selection of target Q value action and the calculation of target Q value, the phenomenon of overestimation is avoided. It can provide higher-quality network services and ensure superior computing and processing performance in actual complex scenarios. Finally, simulation results show that the proposed method can maintain the network delay within 65 ms and show excellent network performance in high concurrency and complex scenes with task data volume of 500 kbits.
Studies of recommender systems have focused on improving their performance in terms of error rates between the actual and predicted preference values. Also, many studies have been conducted to investigate the relationships between customer information processing and the characteristics of recommender systems via surveys and web-based experiments. However, the actual impact of recommendation on product pages for customer browsing behavior and decision-making in the commercial environment has not, to the best of our knowledge, been investigated with actual clickstream data. The principal objective of this research is to assess the effects of product recommendation on customer behavior in e-Commerce, using actual clickstream data. For this purpose, we utilized an online bookstore's clickstream data prior to and after the web site renovation of the store. We compared the recommendation effects on customer behavior with the data. From these comparisons, we determined that the relevant recommendations in product pages have positive relationships with the acquisition of customer attention and elaboration. Additionally, the placing of recommended items in shopping cart is positively related to suggesting the relevant recommendations. However, the frequencies at which the recommended items were purchased did not differ prior to and after the renovation of the site.
Studies of recommender systems have focused on improving their performance in terms of error rates between the actual and predicted preference values. Also, many studies have been conducted to investigate the relationships between customer information processing and the characteristics of recommender systems via surveys and web-based experiments. However, the actual impact of recommendation on product pages for customer browsing behavior and decision-making in the commercial environment has not, to the best of our knowledge, been investigated with actual clickstream data. The principal objective of this research is to assess the effects of product recommendation on customer behavior in e-Commerce, using actual clickstream data. For this purpose, we utilized an online bookstore's clickstream data prior to and after the web site renovation of the store. We compared the recommendation effects on customer behavior with the data. From these comparisons, we determined that the relevant recommendations in product pages have positive relationships with the acquisition of customer attention and elaboration. Additionally, the placing of recommended items in shopping cart is positively related to suggesting the relevant recommendations. However, the frequencies at which the recommended items were purchased did not differ prior to and after the renovation of the site.
The purpose of this study was to investigate the utilization level of forecasting methods in contract foodservice management companies. Questionnaires were distributed and collected from 30 foodservice management companies contracted with universities and 49 university foodservices in Seoul and Kyungki area. Statistical data analysis was performed using SPSS/WIN 10.0 based on the production records of Yonsei University foodservices and the weather reports from a meteorological observatory. The results of this study were as follows: 1) The objectives of the fore-casting systems were identified as saving costs through eliminating the leftover, meeting the customer demands, and improving efficiency in food preparation.2) All of the university foodservices were already performing the forecasting methods but in foodservice management companies as a whole,89.7 percents were applying the method and only 55.2 percents had the separate forecasting department. 3) A large number of foodservice staffs in the head office (65.5%) answered that they often utilized intuitive estimates based on the past experiences and records for forecasting while 65.3% managing staffs in the university foodservices answered the same.4) Both in the head office and university foodservices, actual number of meals served were recorded. In the head office, mostly estimated numbers and actual numbers of meals were recorded while estimated, prepared, and actual numbers of meals served were recorded for most of the cases in university foodservices. 5) The primary factors considered for forecasting were the actual production records for the last month, the customer preference for the selected menu items, and the specific day of the week.
Hardware technologies for high-performance computing has been developing continuously. However, actual performance of software cannot keep up with the speed of development in hardware technologies, because hardware architectures become more and more complicated and hardware scales become larger. So, software technique to utilize high-performance computing systems more efficiently plays more important role in realizing high-performance computing for computational science. In this paper, the effort to enhance software performance on large and complex high-performance computing systems such as performance optimization and parallelization will be presented. Our effort to serve high-performance computational kernels such as high-performance sparse solvers and the achievements through this effort also will be introduced.
Purpose: To explore the application prospect of support vector machine (SVM) in supply chain management and its practical application in supply chain performance evaluation practice. Research design, data and methodology: This paper establishes the performance evaluation index system of supply chain management according to the balanced scorecard (BSC) theory, and establishes the SVM model of supply chain management performance evaluation based on the SVM principle. Results: The performance evaluation results of the supply chain of an electric power equipment Co., Ltd. in Harbin established by using the model are consistent with the actual situation, which indicates the nature and accuracy of the possible reflection of the established supply chain performance evaluation model. Conclusions: The results show that SVM model can be used to evaluate enterprise supply chain management performance indicators, and can improve enterprise supply chain management performance, thus demonstrating the effectiveness of the model.
열차제어시스템의 기능 및 성능 검증을 위해 실제 열차 시험의 전 단계로 시뮬레이터를 이용하는데 이 경우 시뮬레이션 결과가 실제 시험과 얼마나 부합하는 지가 중요하다. 본 논문에서는 열차제어시스템 중 열차자동운전을 담당하는 ATO용 시뮬레이터에 대한 내용을 기술한다. ATO 관점에서 시뮬레이터와의 연결이 실제 열차와의 연결과 동일하도록 시뮬레이터에 실제 열차와 동일한 인터페이스를 구현하여 ATO와 통신하도록 하였다. 또한 시험으로 열차의 특성을 파악하여 열차 모델에 적용함으로써 열차 가감속 명령에 대한 시뮬레이션 상 열차의 반응이 실제와 유사하게 나타나도록 하였다. 시뮬레이션으로 수행한 정차 제어 시험 결과와 실제 본선 시운전 시험 결과를 보임으로써 본 연구에서 도출한 모델의 충실성과 시뮬레이터의 우수성을 보인다.
The purpose of this study is to evaluate the correlation coefficients between the airtightness and sound insulation performance of Han-style windows in New Han-ok. To achieve these goals, field measurements were accomplished in 18 bedrooms of 16 Han-oks in which actual residents were living, and then lab measurements were proceeded in the reverberation lab for evaluating the sound insulation performance. Followings are results. The results of the correlation analysis between the airtightness(Air change per hour at 50 Pa, ACH50) and sound insulation performance(Sound reduction index, Rw) in bedrooms of actual Han-oks, it was found that there were no significant correlation between two evaluating values. On the other hand, it was analyzed that the correlation coefficients of total 24 structures(double casement windows, single casement window, casement and sliding windows, single sliding window, 6 types per each structure) were located on 0.6757 exponentially and 0.4154 lineary in the lab evaluating conditions. But, The results of evaluating 4 structure classificatorily, it was found that there were high correlation coefficients(0.8665~0.9273 at ACH50, 0.8414~0.9346 at Rw). These results were signified that the correlation coefficients were changed according to the each structure and case by case analysis were necessary at the same time.
Music performance techniques have been primarily trained by apprenticeship. The technique transfer, which relies on the imitation of experience and actual performance without scientific evidence, required the pianists more time and effort than necessary. However, if the players in the field discover the principles of universally applicable piano playing techniques in collaboration with scientists, they will avoid errors and prepare a new paradigm in the development of piano playing techniques. This is why music performance science is needed. Little has been studied about it in Korea, but it has been activated abroad since the mid-1990s. The core science of music performance science is expected to be computer science fitting data analysis. In this paper, we introduce music performance science for the pianist and present how computer can help it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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