The development of online funeral services and social issues of eco-friendly funeral culture have raised awareness of the new need for online funeral culture. There have been several attempts to revitalize online funeral services in domestic institutions and companies, but the effect is weak. The purpose of this study is to propose a design that can improve the accessibility and usability of online memorial services by analyzing the usability problem factors through a First Time User Experience analysis of the online memorial platform. Therefore, in this study, in order to identify the problem factors of the online memorial platform, a literature review on the UX, OOBE, and FTUE theories was conducted. The subject of the study was the app 'Memorial'. Before analyzing the First-Time User-Experience, IA was compared and analyzed with other similar services to understand the characteristics of the UX service of the app 'Memorial', which is the subject of the study. In addition, tasks corresponding to the Unpack-Setup/Configure-First Use stage were performed on 10 subjects who had no experience using the online memorial platform. The experimental process was expressed as the UX Curve to identify factors that caused negative experiences. As a result, the major problem factors included unnecessary UI elements, the need for sensitive personal information at the membership stage, and lack of immersion in the service. The improvements included strengthening community functions to facilitate the sharing of emotions and promote smooth communication between users. We proposed UI/UX service developments that enhanced the app by incorporating these insights. In order to verify the effectiveness, serviceability, and value of the developed prototype, an interview with a expert was conducted. The interviewes consisted of three service design experts. This study was conducted to contribute to the quality improvement and activation of the recently emerging online funeral services. The study is significant as it aims to understand the current status of these services and identify the factors necessary to improve service accessibility and usability. Subsequent studies require in-depth user verification of how much the proposed improvement plan affects the actual user experience.
In recent years, O2O (Online to Offline) services get a lot of attention to improve the trust in online shopping and minimize the inconvenience and the cost burden in offline shopping as the number of consumers, who do not show concern about the purchase platform like online or offline, increases. Even though the services have been getting the spotlight as a strong business platform for next generation commerce, there have been only a few studies on the O2O services. The purpose of this research is to investigate the factors which affect the consumer's intention to use location-based O2O services. The study is based on VAM (Value-based Adoption Model) which is able to analyze those factors from the aspects of benefit and sacrifice. We used the partial least squares (PLS) method for empirical analysis, and the result shows that contextual offers, instant connectivity, webrooming and economic efficiency, which fall under the benefit, affect perceived value positively while annoyance and face consciousness, which fall under the sacrifice, do not affect perceived value significantly. In addition, contextual offers and instant connectivity affect trust positively. Location accuracy, which falls under the benefit of location-based O2O service, do not significantly affect perceived value and trust while security risk affects trust and use intention negatively. It appears that trust affects perceived value and use intention positively.
During the COVID-19 pandemic, games played an important role in people's lives. Numerous online users flocked to the game platform, and brand companies started using online games to promote their products. Medical institutions have also implemented policies for healthy physical activity through online games. In order to attract more global game users, research on immersion in games is also very important to prevent users from leaving the platform. Therefore, it is necessary to analyze the common immersion elements of popular games by country and study them from the perspective of changing devices. In this paper, representative popular games of Korea, China, and Japan, which are recently called the dark horse of the game industry, are classified by devices of mobile, online PCs, and VR games and analyzed using immersion analysis tools proposed by researcher. Next, the representative metaverse games of the Web 3.0 era were analyzed, and their characteristics were compared with the results of the immersion analysis between Korea, China, and Japan, and proposed as game immersion elements suitable for metabus games.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.3
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pp.262-275
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2021
The expansion of the online market is expected to change the purchasing environment. The purpose of this study is to examine the difference in the moderating effect of each characteristic on perceived quality and purchase intention according to the group according to product involvement and purchaser age. The first step is to identify the characteristics of online information sources and social media platforms through a literature review. Next, when perceived quality affects purchase intention, we verify the moderating effect according to the characteristics of online information sources and social media platforms. The moderating effect is verified at the stage by dividing it into a group according to product involvement and a group according to age. The following results were confirmed throughout the study: First, perceived quality significantly affects purchase intention. Second, in the relationship between perceived quality and purchase intention, the influence of the moderating effect is different depending on the high-involvement product and the low-involvement product. Third, it was confirmed that there was a difference in the moderating effect of online information sources and social media platforms in the relationship between perceived quality and purchase intention according to age. This study intends to increase consumers' purchase intentions by identifying specific age groups and product groups of involvement and establishing strategies suitable for the characteristics of online information sources and social media platforms.
The importance of platform businesses in the global market is growing, but in Korea, platform businesses with a global competitive edge are rare. This study compared the competitiveness of the local and international platform businesses by analyzing the six success factors of platform businesses. It surveyed 104 professionals in ICT regarding the competitiveness of SNS services (Kakao Talk, Facebook), mobile payment systems (Samsung Pay, Apply Pay), digital content (Naver, YouTube), online shopping (G Market, Amazon) and education (K-MOOC, MOOC). In sum, the local platform business sector, compared to its U.S. counterpart, is lagging behind in creativity, value creation, cost reduction, networking effects and the ability to build, change and develop new ecosystems.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.11
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pp.59-66
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2023
Text mining (TM) is most widely used to find patterns from various text documents. Cyber-bullying is the term that is used to abuse a person online or offline platform. Nowadays cyber-bullying becomes more dangerous to people who are using social networking sites (SNS). Cyber-bullying is of many types such as text messaging, morphed images, morphed videos, etc. It is a very difficult task to prevent this type of abuse of the person in online SNS. Finding accurate text mining patterns gives better results in detecting cyber-bullying on any platform. Cyber-bullying is developed with the online SNS to send defamatory statements or orally bully other persons or by using the online platform to abuse in front of SNS users. Deep Learning (DL) is one of the significant domains which are used to extract and learn the quality features dynamically from the low-level text inclusions. In this scenario, Convolutional neural networks (CNN) are used for training the text data, images, and videos. CNN is a very powerful approach to training on these types of data and achieved better text classification. In this paper, an Ensemble model is introduced with the integration of Term Frequency (TF)-Inverse document frequency (IDF) and Deep Neural Network (DNN) with advanced feature-extracting techniques to classify the bullying text, images, and videos. The proposed approach also focused on reducing the training time and memory usage which helps the classification improvement.
This study explored students' online fashion studio class experiences, and investigated the factors affecting their class satisfaction. An online survey of college students who were enrolled in online studio classes within apparel and fashion-related departments during the spring of 2020 was conducted in June 2020. Responses from a total of 213 participants were included in the final data. Respondents rated lecture clips as the most useful, followed by teacher demonstration and feedback, PowerPoint (PPT) supplements, and Q&As. Frequently mentioned areas of improvement were online platform stability and video quality. Many respondents also stated that more streamlined teacher-student communication channels, immediate and meticulous teacher feedback, the adoption of course contents developed specifically for an online environment, and provisions for equipment usage would be desirable. Student satisfaction of an online fashion design studio class was significantly affected by teaching presence, social presence, online learning system stability, perceived usefulness of teacher's demonstration, and affective response toward COVID-19. Students satisfaction of an online garment construction studio class was significantly affected by teaching and social presence, online learning system stability, and perceived usefulness of teacher's demonstration. Based on these findings, we recommend developing teaching contents and methods that allow students to feel included in class and establish an online system with various functions to enhance the sense of social connection that can enable two-way communication.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.45
no.4
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pp.685-702
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2021
This study aims to discover how the perceived attributes of luxury fashion platforms affect consumer trust and satisfaction as well as online word-of-mouth intention. Based on a literature review, this study derived four dimensions of perceived attributes: brand assortment size, exclusivity, convenience, and personalization. The paper presents findings from an online survey targeting 359 consumers in their 20s to 30s who had recent experience with luxury fashion platforms. Based on the collected data, a structural model equation analysis was performed using AMOS 22.0 and SPSS 26.0. The findings illustrated that brand assortment size, exclusivity, and personalization had positive effects on consumers' platform trust. In addition, brand assortment size and convenience had a positive impact on satisfaction. Overall, the findings of the study illustrate that perceived attributes of luxury fashion platforms have a significant impact on consumers' platform trust and satisfaction and online word-of-mouth intentions. This study reveals that consumers' trend orientation moderates the effects of consumer attitude and behavioral intention. The academic practice of this study has laid the foundation for understanding mechanisms of marketing strategies by providing the characteristics of platforms in the luxury fashion industry.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.4
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pp.303-311
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2022
Recently the telemedicine platform firms which have been temporarily permitted since COVID-19 outbreak have increasingly provided online prescription drugs delivery, causing concerns among incumbent providers of medicine, some of whom began to take aggressive actions again them. In this study, using game theoretic market entry - deterrence model, we show that although the incumbent medicine provider can effectively deter entry by the telemedicine platform firms by its preemptive action, accommodation could be a optimal action when telemedicine platform firms already have penetrated the market with their being permitted to do business due to the COVID-19. However, for the incumbent to cooperate for the successful change in the retail market for medicines, policies like placing a ceiling on the maximum number of taking prescriptions by the pharmacists a day in the telemedince platform network, providing favorable exposure of community pharmacists on the telemedicine platform user interface, and allowing community pharmacies to participate as shareholders of the telemedicine platform firms in its initial public opening of capital, are suggested.
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