The purpose of this thesis is to analyze the present conditions and problems of the Electronic Commerce, specially by the fashion companies that utilize the Internet and to propose using plans of Internet Electronic Commerce as a strategic method of fashion companies that have a information-oriented mind to adapt itself to modern century. On the basis of my analysis, I propose some using plans of Internet Electronic Commerce by the fashion companies as follows. As a means of construction method, it is need for the pertinent companies to have an information-oriented mind and then to construct the low-expense but high-speed communication Infrastructure. As an operation and management method, positive web site advertisements plans, such as promotion, using various mass media, subscribing to the Internet search engines and dissemination of products information, etc., are need for companies to attract the consumers to connect to the web site. Second, to offer more satisfactory experiences, it is need for companies to frame the integrated shopping mall as a strategic alliance in the management of shopping mall. To frame the integrated shopping mall is also effective in solving financial problems of shopping mall management and introducing of security system As a means of technology supplement, security management systems, such as SSL or SET, should be introduced for consumers to pay the price and furnish their personal informations. Second, new technology developments, such as the newest simulation programs using Virtual Reality to solve the problem of products' actual feeling, should be need for consumers to feel as they really put clothes on. If these technological developments are realized, fashionable products will be dealt in the Internet shopping mall as well and the marketability of Internet shopping mall will be expanded.
Recently, folksonomy-based image-sharing sites where users cooperatively make and utilize tags of image annotation have been gaining popularity. Typically, these sites retrieve images for a user request using simple text-based matching and display retrieved images in the form of photo stream. However, these tags are personal and subjective and images are not categorized, which results in poor retrieval accuracy and low user satisfaction. In this paper, we propose a categorization scheme for folksonomy images which can improve the retrieval accuracy in the tag-based image retrieval systems. Consequently, images are classified by the semantic similarity using text-information and image-information generated on the folksonomy. To evaluate the performance of our proposed scheme, we collect folksonomy images and categorize them using text features and image features. And then, we compare its retrieval accuracy with that of existing systems.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.19
no.1
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pp.71-77
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2013
Smart work has been gaining more popularity recently. Smart work means that employees perform their works anytime and anywhere as utilizing the information and communication technology. It can be divided into four categories; the mobile office, the home office, the work-at-center and the tele-cooperation. Among them, the mobile office based on tablet personal computers(PCs) or smart phones, employees can exchange information with tablet PCs or smart phones via mobile radio communication networks and portable terminals. Smart devices such as tablet PCs and smart phones help to access intranet system for requests, approvals, information search whenever employees need. This mobile office system for real-time HSE managing can contribute to improve the productivity and work efficiency in a shipyard. In this study, the main goal is to design the specialized mobile application for the HSE management system on the shipbuilding industry. The mobile application including 10 functions is designed based on ooCBD(object-oriented Component Based Development) methodology.
Health care is one of the most popular reasons for accessing the Internet. Of concern is the amount of information from disreputable sources available on the Internet. A review of websites offering nutrition consulting services suggests sites are controlled by both registered dietitians and non-dietitian professionals marketing themselves as nutrition consultants. The purpose of this study was to investigate structure and content of websites controlled by registered dietitians and nondietitians professionals marketing themselves as nutritionists or nutrition consultants. Internet search queries of 'dietitian', 'dietitian consultant', and 'nutrition consultant' were completed for website selection. Thirty websites controlled by registered dietitians and 10 websites controlled by nutrition consultants were reviewed using an 18-item website evaluation instrument developed for this study. Five evaluators were recruited from the dietetics program at the University of Kentucky. Overall, websites controlled by registered dietitians ranked higher than websites controlled by nutrition consultants in a majority of categories. Sites controlled by registered dietitians ranked statistically higher for the following categories: 'accuracy of information'(p<.0001), 'inclusion of professional resume of owner or primary manager' (p<.05), and 'explanation of the affiliation to externallinks'(p<.05). A majority of sites controlled by both dietitians and nutrition consultants achieved a poor ranking in regards to provision of a legal disclaimer and inclusion of a privacy policy. Prior studies suggest personal privacy is the most important concern for consumers accessing health information on the Internet. Findings from this project will benefit dietitians to assist in development of reputable nutrition related websites.
Online recommendation services help people search for an appropriate product among a huge assortment in stores that also minimize consumers' choice overload. People with a need for uniqueness are likely to prefer this online recommendation service based on individual needs and tastes. This study verifies the effect of consumers' choice overload and similarity avoidance in consumers' evaluation towards an online recommendation service with a focus on innovativeness and use comparability. Two-hundred consumers participated in this study and data were collected through an online survey firm. A mock retailer's webpage was created and showed six types of sneakers, which was presented as a result of product recommendation based on consumers' personal information. Data was analyzed using confirmatory factor analysis (CFA), analysis of variance (ANOVA), and regression analysis. The results show that people with a high similarity avoidance perceive an online recommendation service as an innovative and compatible service. They also perceive a high level of use compatibility for an online recommendation service, especially when it is difficult to choose a product under choice overload. Innovativeness and use compatibility of an online recommendation service increase behavioral intention. The results of this study can contribute to strategies to start online recommendation services from online retailers' websites that identify circumstances in which consumers can adopt innovative services in a positive manner.
With the recognition of YouTube as an information search tool, YouTube creators have subsequently become sources of information to consumers. Accordingly, this study aims to analyze the consumers' response of famous fashion YouTubers in Korea, and to identify differences in consumer response based on the gender and generation of YouTubers. During the period from the opening of fashion creators' YouTube channels, we collected postings on blogs and Internet cafes using textom. As a result of preliminary investigation, six fashion YouTubers were selected. First, all the selected fashion YouTubers were well recognized by consumers as fashion informants. However, Milanonna has been shown to act as a life advisor and as an informant for luxury brands at the same time. Second, female fashion YouTubers were perceived with themes related to daily life, beauty, emotions, and mood rather than fashion itself; whereas, male fashion YouTubers appeared to be more interested in fashion accessories, especially with respect to the basic style. Third, Generation Z fashion YouTubers used the most non-fashion keywords, and their Millennial counterparts used keywords related to fashion items and product purchase properties. However, consumer response to OPAL fashion YouTubers have emerged with items such as life experiences, wisdom, and advice. Moreover, OPAL fashion YouTubers showed a variety of consumer assessments and the YouTuber's personal background. This study's analysis of the differences in the consumer response to fashion YouTubers based on gender and age enables the establishment of an appropriate strategy to attract target consumers and identify their appeal points.
YoungHwan Jeong;Won-gi Choi;Hyoseon Kye;JeeHyeong Kim;Min-hwan Song;Sang-shin Lee
Journal of Internet Computing and Services
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v.25
no.4
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pp.23-37
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2024
Digital twin is an M&S (Modeling and Simulation) technology designed to solve or optimize problems in the real world by replicating physical objects in the real world as virtual objects in the digital world and predicting phenomena that may occur in the future through simulation. Digital twins have been elaborately designed and utilized based on data collected to achieve specific purposes in large-scale environments such as cities and industrial facilities. In order to apply this digital twin technology to real life and expand it into user-customized service technology, practical but sensitive issues such as personal information protection and personalization of simulations must be resolved. To solve this problem, this paper proposes a federated learning-based accelerated client training method (FACTS) for personalized digital twins. The basic approach is to use a cluster-driven federated learning training procedure to protect personal information while simultaneously selecting a training model similar to the user and training it adaptively. As a result of experiments under various statistically heterogeneous conditions, FACTS was found to be superior to the existing FL method in terms of training speed and resource efficiency.
The purpose of this study is to investigate the effect of transaction characteristics on transaction cost and choice intention by applying transaction cost theory to experiential product. Experience-specificity, transaction uncertainty, and personal uncertainty are proposed to reflect the characteristics of experiential products, and the effects of these variables on transaction costs and transaction costs are assumed to have an influence on the choice intention. The results of this study are summarized as follows. First, experience-specificity(site, physical equipment, knowledge skill, temporal), transactional uncertainty(product-, process-), personal uncertainty (preference-, and situation-) have a significant positive effect on transaction cost. Second, transaction costs (search, comparison, examination, negotiation, payment, delivery) have a significant negative effect on the choice intention of the experiential product. The results of this study show that the increase of transaction costs can reduce the choice of experiential products and the strategic consideration of experience specificity, transaction uncertainty and individual uncertainty are required to reduce transaction costs. In addition, experiential products lacked access from a transactional and cost-based point of view, and this study contributes theoretically by compensating for the lack.
Park, Woon-Yong;Park, Cheol-Ung;Hong, Yun-Gi;Choi, Sung-Soo;Lee, Won-Cheol
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.4A
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pp.352-360
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2008
Recently Task Group (TG) 4 of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802.15a has been recommended a system with ranging capability in existence of multiple Simultaneous operating piconets (SOPs) as well as low-cost, low-power. According to the ranging service, coherent and non-coherent based ranging schemes using ternary code have been adopted as a standard. However it is hard to estimate an accurate time of arrival (TOA) in case of using direct sequence based TOA estimation method because pulse repetition interval (PRI) offered by TG is more limited than the maximum excess delay (MED) of channel. To mitigate inter pulse interference (IPI) problem, this paper proposes a non-coherent TOA estimation scheme using non-periodic transmission (NPT) pattern. The proposed receiver is based on a non-coherent energy detection considering with motivation of low rate wireless personal area network (LR-WPAN). TOA information is estimated via proper comparison with a prescribed threshold after the sliding correlation and search back window (SBW) process for reducing TOA error. To verify the performance of proposed ranging scheme, two distinct channel models approved by IEEE 802.15.4a TG are considered. According to the simulation results, we could conclude that the proposed scheme have performed better performance than the conventional method on the existence of multiple SOPs.
With the recent rapid development of ICT(Information and Communication Technology) and the popularization of digital devices, the size of the online market continues to grow. As a result, we live in a flood of information. Thus, customers are facing information overload problems that require a lot of time and money to select products. Therefore, a personalized recommender system has become an essential methodology to address such issues. Collaborative Filtering(CF) is the most widely used recommender system. Traditional recommender systems mainly utilize quantitative data such as rating values, resulting in poor recommendation accuracy. Quantitative data cannot fully reflect the user's preference. To solve such a problem, studies that reflect qualitative data, such as review contents, are being actively conducted these days. To quantify user review contents, text mining was used in this study. The general CF consists of the following three steps: user-item matrix generation, Top-N neighborhood group search, and Top-K recommendation list generation. In this study, we propose a recommendation algorithm that applies an extended similarity measure, which utilize quantified review contents in addition to user rating values. After calculating review similarity by applying TF-IDF, Word2Vec, and Doc2Vec techniques to review content, extended similarity is created by combining user rating similarity and quantified review contents. To verify this, we used user ratings and review data from the e-commerce site Amazon's "Health and Personal Care". The proposed recommendation model using extended similarity measure showed superior performance to the traditional recommendation model using only user rating value-based similarity measure. In addition, among the various text mining techniques, the similarity obtained using the TF-IDF technique showed the best performance when used in the neighbor group search and recommendation list generation step.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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