The purpose of this study is to examine the information search behavior of medical consumers visiting a hospital, and investigate the consumption values of medical consumers, classified according to the information search behavior, and characteristics of online health and disease information. This study also tried to identify the factors affecting medical consumers classified according to information search behavior, and gain an extensive understanding of medical consumers'consumption values and online information use. The analysis results of this study are as follows: First, the consumption values of medical consumers were classified into a total of 7 factors, i.e. future-positive value, family-oriented value, sustainablehealth value, rational-progressive value, social-cooperative value, socialachiever value and hedonistic-individual value. Next, the characteristics of medical consumers'online information search behavior were classified into three types of consumer groups, i.e. the limited information-oriented consumer group, the practical information-oriented consumer group and the passionate information-oriented consumer group. Second, the analysis of the differences among the three groups classified according to the characteristics of the information search behavior in terms of consumption values, use of online information sources, utility and the intention to reuse online information showed that all the differences were statistically significant. The passionate information-oriented consumer group showed the highest scores in the sustainable-health value, the social-achiever value and the hedonisticindividual value. Third, the factors affecting medical consumers, classified into three groups according to the characteristics of the information search behavior, were found to be socio-demographic variables like consumers' age and occupation, consumers'consumption values, use of online information sources, and utility of online information. This study tried to understand what values medical consumers have according to the differences in the information search behavior by examining the consumption values of medical consumers according to the information search behavior. The significance of this study lies in the fact that consumption values are instrumental in understanding medical consumers by identifying the fundamental motives and desires of consumers' behavior.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2006.06a
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pp.329-333
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2006
New computing paradigm in ubiquitous computing environments is revolutionizing the way people interact with computers, services and the surrounding physical spaces. In order to provide stronger authentication, MIST proposed an authentication framework for ubiquitous computing environments and assigned confidence values to some authentication methods to facility the combining. However, the assigned confidence values lack sufficient evidence. In this paper reliable confidence values for each authentication method used in MIST is proposed. These confidence values can combine multiple confidence values in some manner, producing a more accurate net confidence value. Authentication entities with confidence values allows the authentication framework to blond nicely into ubiquitous computing environments.
Kumar, Vinod;Garg, Ruchi Jain;Vandana, Vandana;Zia, Adil
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.10
no.3
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pp.1-14
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2022
The present study investigates the impact of perceived value metrics in driving satisfaction and behavioral intention to use e-resource among its users. Utilitarian, hedonic, uniqueness, epistemic, and economic are key values selected for the purpose of investigation in the study. This empirical study is carried out through a survey and responses have been analyzed using structural equation modelling. The target group is selected by means of simple random sampling (users of e-resources in selected business schools). Findings of the study reveal that utilitarian values, hedonic values, epistemic values, and uniqueness values have a significant impact on the usage intention of e-resources; however, economic values reflect an insignificant relationship to intention to use e-resources. The study is a distinctive piece of work on investigating the most and the least significant value(s) associated with satisfaction and usage intentions of e-resources.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.1
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pp.179-187
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2013
Bates and Watts (1981) have discussed the problems of reparameterizing nonlinear models in obtaining accurate linear approximation confidence regions for the parameters. A similar problem exists with computing confidence curves for fitted values or predictions. The statistical behavior of fitted values does not depend on the parameterization. Thus, as long as the intrinsic curvature is small, standard Wald intervals for fitted values are likely to be sufficient. Accuracy of linear approximation for fitted values is investigated using confidence curves.
The purposes of this study were to research the clothing shopping orientations and the utilizations of information sources according to values of male consumer aged between the 20's and the 30's. The data were analyzed by factor analysis, one-way ANOVA, Duncan's multiple range test, x2- test, Pearson's correlation. The results of the study were as follows: 1. Male consumer's values were classified into 2 factors, and consisted of three groups. 2. There were significant differences among groups according to demographics variables. 3. Clothing shopping orientations were classified into 6 factors and information sources were classified into 3 factors. 4. There were relationships between male consumer's values, clothing shopping orientation, and utilization of information sources.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.3
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pp.579-590
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2003
When we analyze incomplete data, i.e., data with missing values, we need treatment for the missing values. A common way to deal with this problem is to delete the cases with missing values. Various other methods have been developed. Among them are EM algorithm and regression algorithm which can estimate missing values and impute the missing elements with the estimated values. In this paper, we introduce multiple imputation software SOLAS which generates multiple data sets and imputes with them.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.12
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pp.169-174
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2015
Permutation p-values are provided for the agreement measures for multivariate interval data among many raters. Three agreement measures, Berry and Mielke's measure, Janson and Olsson's measure, and Um's measure are described and compared. Exact and resampling permutation methods are utilized to compute p-values and empirical quantile limits for three measures. Comparisons of p-values demonstrate that resampling permutation methods provide close approximations to exact p-values, and Berry and Mielke's measure and Um's measure show similar performance in terms of measuring agreement.
This study was conducted to examine how the types of housing values influence the preference for computerized housing (so called 'Intelligent Housing'). A questionnaire survey was conducted on 347 residents in Seoul metropolitan area. The following findings were obtained: 1) The housing values were classified into 6 types: ostentation, information & technology, tradition preservation, personality, practicality, and privacy pursuit. 2) There were significant differences in housing values by the generation and the level of familiarity with information technology. 3) In general, computerized housing was highly preferred, and the housing value types that affected the preference were 'ostentation' and 'information & technology.' 4) There is a need to develop diverse models of computerized housing systems to respond to consumer demands.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.2
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pp.143-152
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2003
A data set having missing observations is often completed by using imputed values. In this paper, performances and accuracy of five imputation procedures are evaluated when missing values exist only on the response variable in the exponential regression model. Our simulation results show that adjusted exponential regression imputation procedure can be well used to compensate for missing data, in particular, compared to other imputation procedures. An illustrative example using real data is provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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