The purpose of this study is to empirically identify the process of technology acceptance of the metaverse, a virtual world-based platform that has attracted attention due to the 4th industrial revolution and the COVID-19 pandemic. The technology acceptance model (TAM) was used to identify factors affecting the use of the metaverse platforms and to analyze the causal relationship among these factors. For research, a survey was conducted on ordinary adult men and women and was analyzed using a structural equation model. The study found that perceived pleasure, interactivity, self-efficacy, and social influence had a positive effect on perceived ease-of-use. Interactivity and social influence had a statistically significant effect on perceived usefulness. The relationship between perceived ease-of-use and perceived usefulness was not statistically significant, but both perceived ease-of-use and perceived usefulness had a significant effect on positively forming attitudes toward metaverse. Lastly, favorable attitudes toward the metaverse platform had a positive effect on the intention to continue using it. Through this study, it was possible to identify the factors affecting the intention to use the metaverse and to confirm the causal relationship between the factors. A deeper understanding of users may be obtained in future if the research subject can be expanded and investigated with various factors.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.1
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pp.85-95
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2019
Recently, studies on the fourth industrial revolution have been actively conducted in the areas of government, business, and academia. Corporate business models that utilize the major agendas of the fourth industrial revolution such as robots, artificial intelligence, Internet of things (IoT), and block chains have been created, and various changes have occurred in not only business, education, and living environments but also in international relations. In this study, we looked at changes in social contribution activities from the perspective of a company facing impacts of the fourth industrial revolution. This study examines the definition and activities of corporate social contribution and how we can contribute to society through corporate activities. 'AT Educom', LG Uplus 'Social Contribution through IoT', KT's anti-infectious disease prevention platform and cases of Intel using IoT. In addition, we have presented what we need to do in the future to promote corporate social contribution activities that will make more meaningful impacts on how corporate social contribution activities will change according to technology development. The first, measuring the performance of corporate social contribution activities needs a standardized methodology and social contribution activities through platform business and ICT should be actively pursued. Lastly, social contribution activities between companies and sectors will increase.
This study includes services that require six professional guides - health care, exhibition performance, restaurant, shopping, business and daily life - as well as a trip-based tour, along with solving existing problems that may occur on domestic and overseas trips, and proposes services that connect users with proven professional guides. As a result of previous research, the most needed services among overseas travel were air tickets, accommodation, transportation, and guides, but as Korea enters an aging society, professional guide services are expected to increase daily demand. Based on this, the service technology, user scenarios and brand development were presented. This Service Proposal provides users with a personalized guide to knowledge or experience that they have not previously known, providing them with a wealth of experience. In addition, guides can help develop new fields of expertise and help improve professional guides' capabilities. Finally, the platform service is meaningful in that it enables the creation of jobs by enabling everyone to engage in economic activities, as it allows users to provide services through their own capabilities while at the same time being convenient for them.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.155-163
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2020
This study developed a system that can collect, manage, and utilize the travel routes of individuals who tested positive for coronavirus disease 2019 (COVID-19) based on the data standardization and quality management principles and presented the analysis data collected from the existing system. Unlike many other countries in the world, Korea demonstrated a rapid response by conducting epidemiological investigations. Further, the local governments have actively shared the travel routes of individuals who tested positive for COVID-19 to facilitate proactive prevention of the infectious disease per the Infectious Disease Control and Prevention Law. However, currently, there is no standard protocol for the local governments to share the information, thus complicating the process of sharing, managing, and utilizing the collected data. Therefore, this study developed a system that can facilitate sharing of the travel routes of individuals who tested positive for COVID-19 by establishing database construction procedures and using the travel route of COVID-19 patients as per the Disaster & Safety Information Sharing Platform and developing a data processing guideline, a data entry system with default templates, and Open API. Although this sharing system was designed to communicate the travel routes of COVID-19 patients, it can also be utilized in case of other infectious diseases. Therefore, it can be used as a response strategy for future outbreaks of infectious diseases.
With the advancement of information and communications technology, a means to recruit IT professional has fundamentally changed. Nowadays recruiters search for candidate information from the Web as well as traditional information sources such as résumés or interviews. Particularly, open-source software development (OSSD) platforms have become an opportunity for developers to demonstrate their IT capabilities, making it a way for recruiters to find the right candidates, whom they need. Therefore, this study aims to investigate the impact developers' profiles in an OSSD platform on their finding a job. This study examined four antecedents of developer information that can accelerate their job search: job-seeking status, personal-information posting, learning activities and knowledge contribution activities. For the empirical analysis, we developed a Web crawler and gathered a dataset on 4,005 developers from GitHub, which is a well-known OSSD platform. Proportional hazards regression was used for data analysis because shorter job-seeking period implies more successful result of job change. Our results indicate that developers, who explicitly posted their job-seeking status, had shorter job-seeking periods than those who did not. The other antecedents (i.e., personal-information posting, learning, and knowledge contribution activities) also contributed in reducing the job-seeking period. These findings imply values of OSSD platforms for recruiters to find proper candidates and for developers to successfully find a job.
The purpose of this study is to explore what elements and measures are necessary to grasp the content influence and competitiveness of each OTT platform, which is difficult to measure only with the existing TV broadcast ratings indicator, on the same basis. In this study, based on the RACOI, the daily Top 10 list provided by Netflix was scored to determine the correlation with the viewers' reaction to TV dramas, and a meaningful comparison criterion index was derived. Based on this, the study tried to analyze the share of content provided by the top 3 OTT platforms in Korea. Spearman's correlation analysis was performed for each indicator of RACOI and the Netflix popularity score. It was confirmed that the Netflix popularity score was correlated with the digital video views indicator of RACOI. As a result of analyzing the platforms, it was found that the popularity of the content provided by Netflix and Tving was relatively high. This study did not secure the company's sales data, and there is a limitation in that long-term tracking analysis could not be performed. However, the study extracted the viewer response indicators of TV that are correlated with popularity within Netflix. It is valuable as a basic study of an extended study that compares and confirms the long-term impact of content provided by each OTT platform in the future.
Water resources which is formed of surface and groundwater, are considered as one of the pivotal natural resources worldwide. Since last century, the rapid population growth as well as accelerated industrialization and explosive urbanization lead to boost demand for groundwater for domestic, industrial and agricultural use. In fact, better management of groundwater can play crucial role in sustainable development; therefore, determining accurate location of groundwater based groundwater potential mapping is indispensable. In recent years, integration of machine learning techniques, Geographical Information System (GIS) and Remote Sensing (RS) are popular and effective methods employed for groundwater potential mapping. For determining the status of the integrated approach, a systematic review of 94 directly relevant papers were carried out over the six previous years (2015-2020). According to the literature review, the number of studies published annually increased rapidly over time. The total study area spanned 15 countries, and 85.1% of studies focused on Iran, India, China, South Korea, and Iraq. 20 variables were found to be frequently involved in groundwater potential investigations, of which 9 factors are almost always present namely slope, lithology (geology), land use/land cover (LU/LC), drainage/river density, altitude (elevation), topographic wetness index (TWI), distance from river, rainfall, and aspect. The data integration was carried random forest, support vector machine and boost regression tree among the machine learning techniques. Our study shows that for optimal results, groundwater mapping must be used as a tool to complement field work, rather than a low-cost substitute. Consequently, more study should be conducted to enhance the generalization and precision of groundwater potential map.
Recently, with the development of artificial intelligence (AI) and deep learning, the importance of conversational artificial intelligence chatbots is being highlighted. In addition, chatbot research is being conducted in various fields. To build a chatbot, it is developed using an open source platform or a commercial platform for ease of development. These chatbot platforms mainly use RNN and application algorithms. The RNN algorithm has the advantages of fast learning speed, ease of monitoring and verification, and good inference performance. In this paper, a method for improving the inference performance of RNNs and applied algorithms was studied. The proposed method used the word group expansion learning technique of key words for each sentence when RNN and applied algorithm were applied. As a result of this study, the RNN, GRU, and LSTM three algorithms with a cyclic structure achieved a minimum of 0.37% and a maximum of 1.25% inference performance improvement. The research results obtained through this study can accelerate the adoption of artificial intelligence chatbots in related industries. In addition, it can contribute to utilizing various RNN application algorithms. In future research, it will be necessary to study the effect of various activation functions on the performance improvement of artificial neural network algorithms.
The purpose of this study is to analyze the metaverse-related issues in the news big data from an educational perspective, explore their characteristics, and provide implications for the educational applicability of the metaverse and future education. To this end, 41,366 cases of metaverse-related data searched on portal sites were collected, and weight values of all extracted keywords were calculated and ranked using TF-IDF, a representative term weight model, and then word cloud visualization analysis was performed. In addition, major topics were analyzed using topic modeling(LDA), a sophisticated probability-based text mining technique. As a result of the study, topics such as platform industry, future talent, and extension in technology were derived as core issues of the metaverse from an educational perspective. In addition, as a result of performing secondary data analysis under three key themes of technology, job, and education, it was found that metaverse has issues related to education platform innovation, future job innovation, and future competency innovation in future education. This study is meaningful in that it analyzes a vast amount of news big data in stages to draw issues from an education perspective and provide implications for future education.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.16
no.1
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pp.105-113
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2023
Jeollanam-do has 25 land-to-island and island-to-island bridges, the largest number in Korea. It is a local government rich in specialized marine and tourism resources centered on the archipelago and the sea bridges connecting them. However, in the case of sea-crossing bridges, when strong winds or typhoons occur, there is an issue that increases anxiety among users and local residents due to excessive vibration of the bridge, apart from structural safety of the bridge. In fact, in the case of Cheonsa Bridge in Shinan-gun, which was recently opened in 2019, vehicle traffic restrictions due to strong winds and excessive vibrations frequently occurred, resulting in complaints from local residents and drivers due to increased anxiety. Therefore, based on the data measured using IoT measurement technology, it is possible to relieve local residents' anxiety about the safety management of marine bridges by providing quantitative and accurate bridge vibration levels related to traffic and wind conditions of bridges in real time to local residents. This study uses the existing measurement system and IoT sensor to constantly observe the wind speed and vibration of the marine bridge, and transmits it to local residents and managers to relieve anxiety about the safety and traffic of the sea-crossing bridge, and strong winds and to develop technologies capable of preemptively responding to large-scale disasters.
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