본 연구는 공유경제 서비스 중 가장 주목할 만한 성장을 보이고 있는 카셰어링 서비스의 재이용의도를 분석하는 과정에서 차량의 예약, 결재, 인계, 검수, 반납 등 모든 과정이 비대면 셀프서비스로 이루어지는 서비스의 독특한 특성을 반영하고자 하였다. 이에, 서비스에 대해 지각하는 혜택과 위험 요인과 더불어, '정보품질'이라는 플랫폼의 특성과 '자기효능감'이라는 개인 특성 변수의 역할을 함께 고려하였다. 자료 수집을 위하여 카셰어링 이용경험이 있는 성인을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였고, 총 320명의 응답이 분석에 사용되었다. 구조방정식모형 분석 결과, 정보품질 및 자기효능감은 서비스의 지각된 혜택을 증가시키는 것으로 나타났으며, 정보품질이 우수할수록 자기효능감 또한 높이 지각하는 것으로 분석되었다. 반면, 정보품질 및 자기효능감이 지각된 위험을 낮추는 역할은 미미하였으며 서비스 재이용의도는 지각된 위험 보다는 지각된 혜택에 의한 영향을 더 크게 받는 것으로 나타나, 소비자들이 카셰어링 이용 시 위험을 크게 인식하지 않는 것으로 이해되었다. Process Macro를 이용하여 매개효과를 추가 분석한 결과, 자기효능감이 재이용의도에 미치는 영향은 지각된 혜택에 의해 매개되는 것으로 나타났다. 정보품질이 지각된 혜택 또는 자기효능감을 매개로 재이용의도에 미치는 간접 효과는 모두 유의한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 플랫폼에서 이용자가 필요로 하는 정보를 적시에, 충분히, 이해하기 쉽게 제공해주는 것은 자기효능감을 향상시켜 서비스 재이용의도를 증가시키는 것을 시사한다. 카셰어링 서비스 기업은 고객이 차량을 더욱 쉽게 이용하고 커뮤니케이션 문제로 인한 분쟁이 발생하지 않도록 우수한 품질의 정보를 평소 잘 제공하는 것이 중요하다고 하겠다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.2977-2997
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2018
In big data era, fresh data grows rapidly every day. More than 30,000 gigabytes of data are created every second and the rate is accelerating. Many organizations rely heavily on real time streaming, while big data stream computing helps them spot opportunities and risks from real time big data. Storm, one of the most common online stream computing platforms, has been used for big data stream computing, with response time ranging from milliseconds to sub-seconds. The performance of Storm plays a crucial role in different application scenarios, however, few studies were conducted to evaluate the performance of Storm. In this paper, we investigate the performance of Storm under different application scenarios. Our experimental results show that throughput and latency of Storm are greatly affected by the number of instances of each vertex in task topology, and the number of available resources in data center. The fault-tolerant mechanism of Storm works well in most big data stream computing environments. As a result, it is suggested that a dynamic topology, an elastic scheduling framework, and a memory based fault-tolerant mechanism are necessary for providing high throughput and low latency services on Storm platform.
통합플랫폼 관리체재의 운용에 있어서 승객제어장치를 제어하고 감시하는 공항관리자에게는 공항관련 등의 상황통제시 항상 위험이 존재하고 있다. 비행기에 무인화를 도입하면 인간이 수동적으로 처리해야 하는 부분을 기계로 대체하면 보다 안전하게 되어 여러 위험도를 감소시킬 수 있는 해결책의 하나가 될 수가 있을 것으로 본다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해, 탑승시스템을 조작하는 제어시스템의 컴퓨터 시뮬레이터를 만들어 수행해 보았다. 본 논문에서는 통합플랫폼 관리체재 하에서 열악한 손상조건에서도 탑승객의 불편을 주지 않고 비행기의 여러 가지 돌발상황에 따른 적절한 조치를 자동적으로 취해주는 마이크로프로세서를 이용한 탑승시스템을 설계하고 구현했다. 제안하는 시스템은 기존 시스템과 비교시 보다 정밀하게 탑승영역활동을 하였고 돌발시에도 비행기가 처한 상황에 따라 보다 적절한 조치를 취할 수가 있었다.
초연결사회로 발전됨에 따라 정보통신의 역할이 크게 증대되고 통신재난이 발생할 경우 사회 인프라, 국가핵심기반의 서비스 중단 및 국민생활에 지대한 영향을 초래한다. 또한 정보통신분야는 산업구조가 고도화되면서 이에 대한 의존도가 급격히 증대하였기 때문에 재난으로부터 안전한 정보통신 환경 조성을 위해서는 체계적인 관리가 필요하다. 본 논문에서는 체계적인 관리를 위해서 정보통신, 금융, 보건 및 의료 등 국가핵심기반 및 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있는 정보통신인프라에 발생할 수 있는 재난의 유형 및 위험에 대하여 분석하였다. 정보통신인프라에 재난이 발생할 경우 국가핵심기반의 서비스 중단 및 국민생활에 지대한 영향을 초래할 것으로 사료된다.
Purpose This study aims to investigate the factors influencing social media users' sharing behaviors of COVID-19 health information. Specifically, we seek to examine the impact of three key antecedents-trust in information source, trust in information content, and trust in social media platform-on users' trust in information quality and determine whether their effects vary between South Korea and China. Design/methodology/approach To fulfill our research objectives, we conducted an online survey across two countries, collecting 408 valid responses (South Korea: N = 201; China: N = 207) for our analysis. We employed Partial Least Squared based Structural Equation Modeling (PLS-SEM) with SmartPLS 4 and performed Exploratory Factor Analysis (EFA) and independent t-tests with SPSS 27. Findings The study revealed that perceived risks significantly inhibit users from sharing health information, highlighting the critical role of trust in countering these effects. We also identified variances in the levels of trust in information content and trust in social media platform between the two countries, which offers fresh perspectives for designing culturally tailored public health communications and interventions.
The objective of this study was to create intelligent rail robots that are optimized for facility management and implement digital twin systems for smart road tunnel management. An autonomous surveillance system is formed by combining the sensing platform consisting of railing robots, fixed cameras and environmental detection sensors with the digital twin data platform technology for tunnel monitoring and early fire suppression. In order to develop mobile rail robots for fire extinguishing, we also designed and manufactured robots for extinguishing & monitoring and fire extinguishing devices, and then we examined the optimization of all parts. Our next step was to build a digital twin for road tunnel management by developing continuous image display system and implementing 3D modeling. After constructing prototypes, we attempted simulations by configuring abnormal symptom scenarios, such as vehicles fires. This study's proposal proposes high-accuracy risk prediction services that will enable intelligent management of risks in the tunnel with early response at each stage, using the data collected from the intelligent rail robots and digital twin systems.
본 연구에서는 지하철 승강장에서 화재가 발생하는 경우, 제연모드에 따른 위험도를 정량적 위험도 평가기법에 따라서 비교하여 안전확보에 가장 효과적인 제연모드를 제시함을 목적으로 한다. 이를 위해 전형적인 지하철 승장장을 모델로 하여 제연모드별로 대피개시간 및 화재발생열차의 위치에 따른 화재발생 시나리오를 작성하고, 시나리오별로 화재발생률(F)을 산정하고 화재해석과 대피해석을 수행하여 사망자수(N)를 정량적으로 추정하였다. 시나리오별 사고발생률(Frequency)과 사망자수(N:Fatalities)를 추정하여 F/N 선도로 작성하고 이를 사회적 위험도 평가기준과 비교하여 화재 안전성을 평가하였으며, 다음과 같은 결론을 얻었다. 정거장 열차화재 시 인명안전을 위해서는 최대 600 s 이전에 대피가 개시되어야 하며, 정거장 양단배기 시스템이 없는 승강장에서는 승강장 공조시스템을 급기로 운영하여 승강장을 가압하는 것이 대피안전성 확보에 유리한 것으로 나타났다. 승강장 열차화재시나리오에 따른 F/N선도를 작성하여 사회적 위험도 평가기준과 비교한 결과, 제연을 하지 않는 경우에는 한계기준을 상당히 초과하며, 양단배기를 수행하고 승강장을 가압운전모드에서 운영하는 제연모드가 대피안전에 가장 효과적인 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.726-741
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2022
The purpose of this study is to provide instructive theoretical models for art (music) education institutions especially when unpredictable risks, such as pandemics, occur again. Based on the customer behavior theory of the business-to-business-to-customer (B2B2C) platform, and in combination with the technology acceptance model (TAM) and expectation confirmation model (ECM), this study proposes an online education model from the perspective of art education. The framework is based on the three decision-making processes of the customer, and includes the product owner, content owner, and customer area. This paper highlights the factors that influence customers in making decisions when art education institutions are product owners. Regression analysis was introduced to study the factors influencing the expectation confirmation, and the overall fitting testing and six hypotheses testing of 385 effective samples were performed using the structural equation modeling (SEM). The results show that the course-design and after-service positively influenced the expectation confirmation, and the domain image positively influenced the continuance behavior. Negative emotions skipped the mediator (expectation confirmation) and directly exerted a significant negative impact on customers' willingness to continue system usage (continuance behavior). In addition, expectation confirmation positively influenced continuance behavior. The paths of detailed items comprising course-design, after-service, and negative emotion were also analyzed and discussed. In this path analysis, ordinary art learners did not believe that AI partners can play a very good auxiliary role. The findings contribute to the scope of information systems acting as an art education platform academically, and provide effective and theoretical support for the actual operation of art education institutions.
A number of wireless technologies have been implemented, but each technology has its limitation in terms of coverage and bandwidth. WLAN and 3G cellular network has emerged to be a complementary platform for wireless data communications. However, the mobility of roaming terminals in heterogeneous networks poses several risks. To maintain secure communications in universal roaming, the effective authentication must be implemented. The focus of this paper is on analysis of authentication architecture involved in integrated WLAN/3G networks.
The frequency of natural disasters because of global warming is gradually increasing, risks of flooding due to typhoon and torrential rain have also increased. Among these causes, the roads are flooded by suddenly torrential rain, and then vehicle and personal injury are happening. In this respect, because of the possibility that immersion of a road may occur in a second, it is necessary to study the rapid data collection and quick response system. Our research proposes a big data analysis system based on the collected information and a variety of system information collection methods for searching flooded road areas by torrential rains. The data related flooded roads are utilized the SNS data, meteorological data and the road link data, etc. And the big data analysis system is implemented the distributed processing system based on the Hadoop platform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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