This study examines options to revitalize a B2B textile trading platform, exploring user satisfaction and perceptions of the importance of several website features. Between June 8 and June 21, 2023, fashion studies majors and domestic fashion brand product planners were asked to use the website of an open B2B textile platform for 30 minutes and then evaluate its features by responding to a survey. The final sample for analysis wad comprised of 150 questionnaires. To analyze the key textile website features, a paired t-test, Importance-Performance Analysis (IPA), and multiple regression analysis were utilized. The analysis classified the key textile website features related to user importance and satisfaction into the following categories: convenience, appearance, product information, and uniqueness. An analysis investigation of the differences in importance and satisfaction for each website evaluation attribute found significant differences in 12 attributes. The IPA analysis revealed that attributes such as product reliability, quality, a convenient search function, and convenient page movement are highly important to users and garner high user satisfaction; these findings demonstrate the importance of maintaining these elements. Images on the main screen, the latest trend information, and product prominence attributes also garner high importance ratings, but result in low user satisfaction, which signifies extensive revision is required. Finally, user evaluation of the convenience, appearance, and product information of the website was found to affect user recommendation intention.
공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.
ㆍ A sub-set of SGML (Standard Generalized Markup Language) ㆍ A family of standards ㆍ XML 1.0 is the specification that defines what tags, attributes and other XML nodes are ㆍ License-free, platform-independent and well-supported ㆍ Simple ▶ Human-readable, easy to use ㆍ Extensible ▶ A dynamic data model ㆍ Flexible ▶ For handling complex data ㆍ Portable ▶ For cross-platform data exchange ㆍ Standard ▶ Easy to integrate, widely adopted(omitted)
Purpose: The study aims to identify the key factors that influence consumers' propensity to utilize community group buying platforms, employing the Technology Acceptance Model (TAM) as a theoretical framework. Research design, data and methodology: The research design involved selecting 192 consumers with experience in community group buying and analyzing the data statistically using SPSS 23.0. Hypotheses were tested utilizing the structural equation modeling software AMOS. Results: Key findings indicate that the attributes of products offered on community group buying platforms significantly enhance consumers' perceptions of usefulness and ease of use. Furthermore, these perceptions directly correlate with consumers' intentionsto use the platform. Conclusions: Thisresearch, grounded in the TAM, delves into how external factors of the community group buying platform impact perceived usefulness and ease of use, and subsequently, how these perceptions affect consumers' purchasing intentions. Based on these insights, several recommendations can be proposed for the platform's development: The platform should strive to enhance product quality and cultivate a positive reputation. Strategic promotional initiatives should be designed to attract new users while retaining existing customers. Continuous optimization of platform functionalities is necessary to augment users' perception of usefulness. These measures are anticipated to foster user engagement, increase adoption rates, and contribute to the overall success and sustainability of the community group buying platform.
본 연구에서는 농식품 플랫폼 이용자를 대상으로 플랫폼 선택속성이 공급자신뢰를 매개하여 고객만족에 미치는 영향을 분석하였다. 선택 속성의 하위변수로는 다양성, 편리성, 정보성, 상품성 및 상호작용성으로 구분하였다. 수집된 설문지 190부와 SPSS v24.0과 Process macro 4.0으로 실증분석에 사용하였다. 분석결과는 첫째, 정보성, 상품성 및 상호작용성은 공급자신뢰에 정(+)의 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났고 다양성과 편리성은 공급자신뢰에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 공급자신뢰는 고객만족에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 편리성, 정보성, 상품성 및 상호작용성은 고객만족에 정(+)의 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났고 다양성은 고객만족에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 넷째, 공급자신뢰는 선택속성의 정보성, 상품성 및 상호작용성과 고객만족 간을 매개하는 것으로 검정되었다. 이와 같은 결과들은 소비자에게 플랫폼의 정보성과 상품성 그리고 상호작용성이 공급자신뢰를 높임으로써 고객만족을 높일 수 있다는 것을 시사한다.
국내 경제를 포함한 글로벌 경제에서 플랫폼 기업이 지니는 중요성이 매우 커지고 있다. 많은 연구에서도 플랫폼 기업이 이끄는 디지털 경제를 통해 혁신이 창출되고 이들이 경제 성장의 동력으로 작동한다는 것을 강조하고 있다. 하지만, 플랫폼 기업에 대한 모호한 정의로 인해, 플랫폼 기업이 자리 잡고 있는 플랫폼 생태계에 대한 정확한 현황 파악이 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 선행연구에서 플랫폼을 기업으로써 바라보는 관점과 비즈니스로 바라보는 관점이 혼재되어 있는 것도 이와 같은 맥락이다. 따라서 이에 본 연구는 선행연구를 토대로 플랫폼 기업에 대한 정의를 내리고 플랫폼 기업의 유형을 분류하고자 하였다. 이를 통해 플랫폼 생태계의 구성 주체인 플랫폼을 비즈니스 중심의 속성이 아닌 '기업' 중심의 관점에서 이해할 수 있도록 돕고 나아가 향후 실증 분석을 위한 플랫폼 기업 유형과 세부적인 산업 및 서비스 분류를 제시하고자 하였다. 더불어 플랫폼 생태계의 현황에 대한 분석을 통해 향후 생태계의 발전과 활성화를 위한 정책적 제언을 제시하고자 하였다.
This study proposes a method to effectively teaching technic for pattern development and virtual garment manufacturing by adopting the K-MOOC platform for the Apparel Pattern CAD curriculum. According to K-MOOC guidelines, Apparel Pattern CAD curriculum were developed and presented through the K-MOOC platform. A questionnaire survey was utilized to evaluate K-MOOC platform features in terms of learner satisfaction when adopting the 5-point Likert scale. Questionnaire survey participants included 52 college students. The result of the survey found that most of the attributes of the K-MOOC platform were highly rated in terms of interaction and learning effectiveness. The user interface of the K-MOOC platform were shown to be satisfactory in terms of usability. Participants gave a positive assessment of the benefits of online lectures when comparing online and offline lectures. In particular, the preference for online lectures in computer-related courses such as CAD was higher than the offline. It was concluded that the Apparel Pattern CAD curriculum based on the K-MOOC platform was effective and satisfactory for learners in various aspects.
밀레니얼 하이 테크 미디어의 개인화된 특성은 기존의 정형화된 크리에이티브 문법을 깨트리고 있다. 파괴적인 하이 테크 미디어의 정보 형태는 소비자의 성향이나 특성에 따라 상이하게 수용된다. 이 연구의 목적은 하이테크 미디어의 효율적인 크리에이티브 전략 수립을 위한 가이드라인을 탐색해 보는데 있다. 소비자의 심리적 성향에서 소비자 혁신성은 하이 테크 미디어의 크리에이티브를 평가하는데 핵심적인 요인이다. 소비자의 혁신성과 하이 테크 미디어의 크리에이티브 유형에 대한 설득 커뮤니케이션 효과를 알아 본 결과는 다음과 같다. 구체적(추상적) 크리에이티브 유형은 혁신성이 낮은 소비자보다 혁신성이 높은 소비자에게 광고에 대한 태도, 브랜드 태도, 구매의도 그리고 구전의도에서 높게 나타났다.
Yang, Qing;Wang, Xiaoliang;Zheng, Jing;Ge, Wenqi;Bai, Ming;Jiang, Frank
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2188-2203
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2021
With the rapid development of mobile Internet, smart phones have been widely popularized, among which Android platform dominates. Due to it is open source, malware on the Android platform is rampant. In order to improve the efficiency of malware detection, this paper proposes deep learning Android malicious detection system based on behavior features. First of all, the detection system adopts the static analysis method to extract different types of behavior features from Android applications, and extract sensitive behavior features through Term frequency-inverse Document Frequency algorithm for each extracted behavior feature to construct detection features through unified abstract expression. Secondly, Long Short-Term Memory neural network model is established to select and learn from the extracted attributes and the learned attributes are used to detect Android malicious applications, Analysis and further optimization of the application behavior parameters, so as to build a deep learning Android malicious detection method based on feature analysis. We use different types of features to evaluate our method and compare it with various machine learning-based methods. Study shows that it outperforms most existing machine learning based approaches and detects 95.31% of the malware.
소셜미디어인 동영상콘텐츠 플랫폼은 높은 몰입도와 이용 편이성 그리고 제약이 낮은 제작 환경으로 다양한 콘텐츠 생산 수단으로 활용되고 있다. 하지만 기존 소셜미디어 관련 연구들은 플랫폼 유형이 따른 차이에도 불구하고 기존의 정보속성과의 차이를 살펴본 연구가 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 기존 미디어와 소셜미디어 정보속성에 따른 영향 관계를 살펴보고자 한다. 213명의 동영상콘텐츠 사용자들을 대상으로 설문을 실시하여 연구모형을 분석하였다. 연구모형 분석 결과 정보유희성, 정보적시성과 정보제공자 신뢰성은 정보유용성에 유의한 영향을 미쳤다. 하지만 정보생생함, 정보정확성, 정보중립성과 정보제공자의 전문성은 유의한 영향을 미치지 못했다. 본 연구를 통해 동영상콘텐츠와 기존 미디어나 소셜미디어와의 차이점을 알 수 있었으며, 신뢰성 있는 정보제공자가 적절한 시기에 즐거운 콘텐츠를 제공해야 함을 알 수 있었다. 또한 소셜미디어 성장세의 키플레이어인 동영상콘텐츠의 정보처리과정 이해를 통해 양질의 콘텐츠 제작에 많은 도움이 될 것으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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