Journal of Information Technology Applications and Management
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제11권2호
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pp.149-166
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2004
In the wake of Fishbein and Ajzen's the Theory of Reasoned Action (TRA), Davis (1989) proposed a Technology Acceptance Model (TAM) to account for how perceived ease of use, perceived usefulness, and attitude predict behavioral intention to use Information Systems (IS). However, TAM is incomplete in one important respect: it does not account for social influence In the acceptance and utilization of new information systems. This study investigated the relationships between organizational tasks and intention to use internet using TAM. For using internet, social network is an important factor because the natural characteristic of internet is community-based. The results showed that Organizational Culture (OC) plays an important role in explaining intention to use the internet. Using O'Reilly et al. 's measurements, we extended and empirically validated the proposed model using Structured Equation Modeling (SEM). These findings enable future researchers and practitioners to apply the OC variable in the various contextual domains.
The mobile computing environment has already matured and mobile services are activated throughout many industries. In the following years, these changes are expected to evolve into a ubiquitous computing environment. In the meantime, whether newly developed information technologies will thrive or diminished depends on user's intention to adopt them. Hence, the necessity of user-centered research considering ubiquitous computing in mobile computing environment is obvious. This study, thus, investigated ubiquitous factors in various literature related to ubiquitous computing and technology acceptance and it proposes a research model of the ubiquitous factors affecting user's intention to use mobile services, in terms of meaning(connectivity, mobility), service(contextual offer), compatibility(compatibility), and infrastructure(privacy, truth). The proposed model is expected to help both researchers and practitioners extend their understanding about the ubiquitous factors in mobile computing environment
This paper presents a method for generating an autonomous activity-based diary in the environment including a personal computer (PC). In order to record a user's various tasks in front of a PC, we consider the contextual information such as current time, opened programs, and user interactions. As one modality for the user interaction, a motion sensor was applied to recognize a user's hand gestures in case that the activity is conducted without interaction between the user and the PC. Moreover, we propose a temporal clustering method to recapitulate the sequential and meaningful activity in the stream of extracted PC usage logs. By combining those two processes, we summarize the user activities in the PC environment.
In order to considerably reduce the ambiguity rate, we propose in this article a disambiguation approach that is based on the selection of the right diacritics at different analysis levels. This hybrid approach combines a linguistic approach with a multi-criteria decision one and could be considered as an alternative choice to solve the morpho-lexical ambiguity problem regardless of the diacritics rate of the processed text. As to its evaluation, we tried the disambiguation on the online Alkhalil morphological analyzer (the proposed approach can be used on any morphological analyzer of the Arabic language) and obtained encouraging results with an F-measure of more than 80%.
This study investigates a special class of Inter-Organizational Systems, Electronic Data Interchange (EDI) systems. The major objective of this research is to identify the factors that facilitate or inhibit the adoption of an EDI system. A research model is developed to investigate the research questions identified. The adoption of EDI systems is assumed to be affected by four contextual factors: 1. general characteristics of the industry in which a firm operates, 2. EDI-related industry characteristics, 3. general characteristics of the firm, and 4. information technology (IT) related firm characteristics. The findings of this study provide strong supporting evidence that most of the variables proposed and tested in the study are important factors affecting the adoption of EDI systems.
어떤 용어가 전문적인 개념을 많이 내포하고 있을 때 전문성(specificity)이 높다고 말한다. 본 논문에서는 정보이론에 기반한 방법으로 전운용어가 내포하는 전문성을 정량적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전문용어의 구성정보를 이용하는 방법과 문맥정보를 이용하는 방법으로 나눈다. 구성정보를 이용하는 방법에서는 전문용어틀 구성하는 단어의 빈도수, tf.idf 값, 내부 수식구조 등을 이용하고, 문맥정보를 이용하는 방법에서는 전문용어를 수식하는 단어들의 분포를 이용한다. 제안한 방법은 분야에 독립적으로 적용될 수 있고, 전문용어 생성 절차에 대한 특징을 잘 표현할 수 있는 장정이 있다. MeSH 트리에 포함된 질병명을 대상으로 실험한 결과 82.0%의 정확률을 보였다.
In this paper, we examine if the lexical information of the verb and its noun object affects the pitch accent patterns of the verb phrase focus. Three types of verb-object combinations with different semantic weights are discussed: when the verbs have optional direct objects, when the objects have the greater semantic weight relative to verbs, and when the verbs and the objects have equal semantic weight. Argument-structure-based works note that the pitch accent location in a focused phrase is closely related to the argument structure and contextual information. For example, it has been argued that contextually new noun objects receive accent while given noun objects don't. Contrary to nouns, verbs can be accented or not in verb phrase focus regardless of whether they are given information or new information (Selkirk 1984, 1992). However, the production experiment in this paper shows that the accenting of verbs is not fully optional, but influenced by the lexical semantic information of the verbs. The accenting of noun objects with given information is possible and the deaccenting of new noun objects also occurs depending on the lexical information of the noun objects. The results demonstrate that in addition to argument structure and information by means of context sentences, the lexical semantic information of words influences the pitch accent location in focused phrase.
본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 연구의 중요한 주제로 거론되고 있는 상황인식컴퓨팅의 도서관 정보서비스 적용에 관한 연구이다. 상황인식컴퓨팅은 이용자의 상황정보를 수집, 분석하여 이용자에게 최적화된 서비스를 제공하는 모바일 컴퓨팅 기술이다. 상황인식컴퓨팅의 개념은 90년대 말부터 논의되었으나 기술적 제한으로 인해 최근까지는 그 현실성이 크게 부각되지 않았었다. 최근의 정보통신기술의 급속한 발전과 스마트폰 사용을 필두로 한 모바일 정보검색의 대중화는 상황인식컴퓨팅을 현실에 적용시킬 수 있게 만들었으며 다양한 분야에서 그 유용성을 확인시켜주고 있다. 본 논문은 상황인식컴퓨팅의 개념을 소개하고 각종 사례를 살펴보며, 상황인식 컴퓨팅 서비스에 대한 이용자의 인식, 요구를 조사하여 도서관 환경에 적용해봄으로써 보다 이용자 중심적인 도서관 정보서비스를 제안하고자 한다.
Multimedia searching is an important activity on the Web, especially among the younger generation. The purpose of this study aims to examine college students’ multimedia information needs and searching on the Internet. While there is a clear pattern among students with respect to their multimedia uses, searching sources, relevance criteria and searching barriers, some differences exist especially according to searching of different multimedia types such as image, audio and video. For multimedia uses, information/data-focused uses are frequently found in image and video, while the use of audio is mainly for object-focused searches. As multimedia searching sources, audio and video files present a similar pattern of being high in media specific searching sources and low in generic search engines. Browsing through related blogs and homepages is an important part of searching for media files accounting for approximately 20% of total search for each media. The relevance criteria used by study participants when search for image files was primarily concerned with topicality while the contextual and media quality in the audio and video types are also considered important. Searching barriers for audio and video files are categorized into three broad aspects, including access and search quality, preview limitations and collection limitations, while obstacles for image files searching include access difficulties and low qualities of various collection.
Ha, Taehyun;Coh, Byoung-Youl;Lee, Mingook;Yun, Bitnari;Chun, Hong-Woo
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.86-95
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2022
Online recruitment websites discuss job demands in various fields, and job postings contain detailed job specifications. Analyzing this text can elucidate the features that determine job salaries. Text embedding models can learn the contextual information in a text, and explainable artificial intelligence frameworks can be used to examine in detail how text features contribute to the models' outputs. We collected 733,625 job postings using the WORKNET API and classified them into low, mid, and high-range salary groups. A text embedding model that predicts job salaries based on the text in job postings was trained with the collected data. Then, we applied the SHapley Additive exPlanations (SHAP) framework to the trained model and discovered the significant words that determine each salary class. Several limitations and remaining words are also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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