Due to advances in information and communication technologies (ICTs) and the advent of the Smartphone, people have access to the internet and can work at any time and any where. These are however likely to cause negative effects such as the personal information leakage and invasion of privacy. Caused by negative aspects of ICTs, the stress is so-called technostress. Recently, it is reported that managers tend to task order to their subordinates using an SNS or mobile messenger on a real-time basis after office hours or even on holiday, leading to a sharp increase in technostress. While previous studies of stress indicate that it is associated with the counter-productive work behavior (CWB), no empirical evidence has shown about the relationship between technostress and CWB. This study aims to explore the effect of technostress on CWB. In addition, it seeks to clarify the moderating effect of leader-member exchange(LMX) in this relationship. Drawing on literature regarding technostress and CWB, hypotheses are developed and tested with the sample of 101 using regression analyses. Results show that technostress has a significantly positive effect on CWB, but LMX has an insignificant moderating effect in the relationship between technostress and CWB. Implications and limitations with suggestions for future studies are presented.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.3-3
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2018
최근 기후변화에 의한 강우패턴 변화로 국지성 집중호우가 증가하고 있으며, 이로 인해 서울 강남('12), 부산('13), 울산('16), 인천, 부산('17) 등 대도시 지역에서 침수피해가 증가하고 있다. 도시침수는 하천홍수 피해와는 달리 매우 짧은 시간에 피해가 발생하며, 시설물 파괴보다는 주택, 차량, 상가 침수로 인한 재산 및 인명 피해가 높은 비율을 차지하고 있다. 또한 도시침수는 다양하고 복합적인 원인에 의해 발생되므로, 상황관리에 어려움이 있다. 현재 도시침수 피해저감을 위한 대책으로 구조적인 대책과 복구사업을 중심으로 이루어지고 있다. 그러나 짧은 시간, 높은 강도의 호우에 의해 발생하는 도시침수는 이와 같은 대책으로는 한계가 있으며, 사전 대비 대응을 위해서는 예 경보 시스템 등 비구조적인 대책이 함께 이루어져야 한다. 또한 도시침수의 실시간 분석 및 모니터링 등 상황관리지원을 위한 도시침수 통합 관리 시스템의 도입이 필요하다. 따라서 국립재난안전연구원에서는 도시침수 상황관리를 위한 "도시침수 모니터링 시스템" 개발 연구를 2014~2016년에 걸쳐 수행하였다. 도시침수 모니터링 시스템은 실시간 AWS 및 RADAR 예측강우 기반의 예 경보, 침수예상도 및 침수위험지역 정보제공, 실시간 강우빈도분석, 다양한 기상정보 제공, SNS알림 서비스 등을 제공하여 담당자의 의사결정 지원이 가능하며, 2017년부터는 시범운영을 통한 고도화를 추진하고 있다. 본 연구에서는 시범운영 결과를 통해 시스템의 적용성을 검증하고, 개선사항을 도출하였으며, 향후 도시침수 모니터링 시스템의 전국화 운영을 위해 전국 읍면동단위의 위험기준 추정 방법을 제시하고자 한다.
Yu, Yeong UK;Seong, Yeon Jeong;Park, Tae Gyeong;Jung, Young Hun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.193-193
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2021
전 세계적으로 기후변화가 지속되면서 그에 따른 자연재난의 강도와 발생 빈도가 증가하고 있다. 자연재난의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재난이 대부분을 차지하고 있으며, 홍수피해는 지역적 수문학적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라지는 경향을 보인다. 이러한 이질적인 피해를 관리하기 위해서는 많은 홍수피해 정보를 수집하는 것이 필연적이다. 정보화 시대인 요즘 방대한 양의 데이터가 발생하면서 '빅데이터', '머신러닝', '인공지능'과 같은 말들이 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 홍수피해 정보에 대해서도 과거 국가에서 발간하는 정보외에 인터넷에는 뉴스기사나 SNS 등 미디어를 통하여 수많은 정보들이 생성되고 있다. 이러한 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력의 우위를 좌우하는 중요한 자원이 될 것이며, 홍수대비책으로 활용될 소중한 정보가 될 수 있다. 본 연구는 인터넷기반으로 한 홍수피해 현상 조사를 통해 홍수피해 규모에 따라 발생하는 홍수피해 현상을 파악하고자 하였다. 이를 위해 과거에 발생한 홍수피해 사례를 조사하여 강우량, 홍수피해 현상 등 홍수피해 관련 정보를 조사하였다. 홍수피해 현상은 뉴스기사나 보고서 등 미디어 정보를 활용하여 수집하였으며, 수집된 비정형 형태의 텍스트 데이터를 '텍스트 마이닝(Text Mining)' 기법을 이용하여 데이터를 정형화 및 주요 홍수피해 현상 키워드를 추출하여 데이터를 수치화하여 표현하였다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.5
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pp.941-956
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2017
This study aimed to compare the differences in sexual function and sexual preference according to demographic characteristics of women, sexual experience, preference penile type, and sexual dysfunction. 72 adult women responded to the survey. 54 respondents were analyzed except respondents who did have incomplete response and no sexual experience. All collected data were analyzed using independent t-test and chi-square test using SPSS 22. In results, Married was significantly higher in intercourse frequency and sexual function than unmarried(p<.05). In economic status, high or middle was significantly higher in the subjective sexual experience and sexual function than the low(p<.05). In subjective sexual experience, high was higher in intercourse frequency than the low, and penile length and type were important(p<.05). preference of glans> penis was significantly higher in subjective sexual experience than preference of glans $${\frac{._-}{.}}$$ penis, and importance of penile girth and size(p<.05). In sexual function, normal function was lower in intercourse frequency than dysfunction, and penile length was not considered significant(p<.05). The results of this study suggest that there may be differences in sexual function and sexual preference according to various causes and can be used as basic data for the development of psychological counseling program for sexual function rehabilitation of women.
Mobile environments rapidly changing and digital convergence widely employed, mobile devices including smart phones have been playing a critical role that changes users' lifestyle in the areas of entertainments, businesses and information services. The various services using mobile devices are developing to meet the personal needs of users in the mobile environments. Especially, an LBS (Location-Based Service) is combined with other services and contents such as augmented reality, mobile SNS (Social Network Service), games, and searching, which can provide convenient and useful services to mobile users. In this paper, we design and implement the prototype of mobile personal assistant (PA) agents. Our personal assistant agent helps users do some tasks by hiding the complexity of difficult tasks, performing tasks on behalf of the users, and reflecting the preferences of users. To identify user's preferences and provide personalized services, clustering and classification algorithms of data mining are applied. The clusters of the log data using clustering algorithms are made by measuring the dissimilarity between two objects based on usage patterns. The classification algorithms produce user profiles within each cluster, which make it possible for PA agents to provide users with personalized services and contents. In the experiment, we measured the classification accuracy of user model clustered using clustering algorithms. It turned out that the classification accuracy using our method was increased by 17.42%, compared with that using other clustering algorithms.
The purpose of this study is to compare and analyze the utilization state of smart devices and the recognition level of educational application development of the general high school and the specialized high school. Specialized high school students preferred the utilization of smart devices more and daily spent on the devices more time than general high school students. As for the learning field, language for the general high school and the certificate of qualification for the specialized high school were shown high. The merit of smart device utilization is the use of spare time and its infrastructure was most required. The most expected content is a video lecture for the general high school and cooperative learning for the specialized high school and the most satisfied point was mobility. The specialized high school students feel more necessity about the application development for culinary education and had a plan to utilize it more and more preferred practice videos. As for the food development areas, the general high school students hoped simple food and the specialized high school students did cooking technician food and they both hoped the application to be uploaded in portal sites and the department homepage. The application development for culinary education is required to focus simulation learning including practice videos and cooking recipes and add an evaluation function to check the academic achievement levels. It is required to provide the subject goals of each course and concrete information on solving problems. Contents including video, music, texts need to be attached to improve learning immersion. There should be the beginning and development of a lesson and the flow of arrangement and communication between main bodies of learning should be improved by utilization of SNS cooperative learning services.
As big data become more important socially and economically in recent years, many problems have been derived from the indiscriminate application of big data. Big data are valuable because it can figure out the meaning of informative information hidden within the data. In particular, to predict customer behavior patterns and experiences, structured data that were extracted from Customer Relationship Management (CRM) or unstructured data that were extracted from Social Network Service(SNS) can be defined as a population to interpret the data, during which many errors can occur. However, those errors are usually overlooked. In addition to data analysis techniques, some data, which should be considered in the analysis, are not included in the population and thus do not show any meaningful patterns. Therefore, this study presents the measurement and interpretation of the data generated when the cause of error in the population setting is strong relationship and interaction between people or a person and an object. In other words, it will be shown that if the relationship and interaction are strong, it is important to include data collected from the perspective of user experience and ethnography in the population by comparing various cases of big data application, through which the meaning will be derived and the best direction will be suggested.
This study set the research model to examine the correlation between Word-of-Mouth constraint factors, efforts to negotiate pertaining to these, Flow and Word-of-Mouth intent based on the theory of leisure constrain when it comes to the correlation between consumers' Word-of-Mouth constraint factors and Word-of-Mouth. Correlation among the variables were verified in an empirical manner. Results of this study are summarized as follows. After verifying the hypotheses, all the hypotheses were adopted excluding the hypotheses of two results (Hypothesis 1, hypotheses 5). Detailed results regarding this are as follows. First, the following is the effect of the Intrapersonal Constraint and Word-of-Mouth constraint factors on the Word-of-Mouth constraint negotiation effort. Interpersonal Constraint and Structural Constraint exert positive (-) effect on the Word-of-Mouth constraint negotiation effort. In case of Intrapersonal Constraint, negative (-) effect was demonstrated. Thus, this was statistically significant although dismissed from hypothesis verification. Second, the following is the result of examining the structural correlation between Word-of-Mouth constraint negotiation effort, Flow and Word-of-Mouth. Word-of-Mouth constraint negotiation effort exerts positive (-) effect on the Flow, but it was not statistically effective in case of the Word-of-Mouth. Lastly, it is possible to see that the Flow plays the role of a medium since it exerted positive (-) effect on the Word-of-Mouth. Results of this study are expected to provide key theoretical and working level implications as well as general understanding of the Word-of-Mouth constraint factors, consumers' Flow and Word-of-Mouth.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.2
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pp.209-215
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2022
In this study, detailed factors of public sentiment toward the 'post-corona new normal' were examined through social media big data sentiment analysis. Thus, it is to provide basic data to preemptively cope with the post-COVID-19 era. For data collection and analysis, the emotional analysis program of 'Textom', a big data analysis program, was used. The data collection period is one year from October 5, 2020 to October 5, 2021, and the collection channels are set as blogs, cafes, Twitter, and Facebook on Daum and Naver. The original data edited and refined a total of 3,770 collected texts from this channel were used for this study. The conclusion is as follows. First, there is a high level of interest and liking for the 'post-corona new normal'. In other words, it can be seen that optimism such as daily recovery, technological growth, and expectations for a new future took the lead at 77.62%. Second, negative emotions such as sadness and rejection are 22.38% of the total, but the intensity of emotions is 23.91%, which is higher than the ratio, suggesting that these negative emotions are intense. This study has a contribution to the detailed factor analysis of the public's positive and negative emotions through big data analysis on the 'post-corona new normal'.
Purpose: This study was conducted to understand the public awareness of landslide and check dams in 2015-2020 using the big data platform 'Hyean' and to confirm the utilization of this platform in disaster prevention areas. Method: The total amount, number of detection by period by media, and affirmative and negative trends of a search for 'landslide' and 'check dam' in 2015-2020 were analyzed using a keyword search of 'Hyean.' Result: There is significant lack of public awareness of check dam compared to landslide, and the trend is more noticeable in the conspicuous gap of data amount between the news and SNS media. The number and the timing of the search for 'landslide' coincided with the actual occurrence of landslide, while the detection of 'check dam' was less related to it. Relatively affirmative preception for the check dam is inferred, but it was difficult to confirm accurate statistical affirmative and negative trends in the disaster prevention field using 'Hyean.' Conclusion: Unlike the experts who expect positive public awareness of check dam, the statistic results show that the public awareness of the check dam as an effective countermeasure against landslide was extremely low. Active promotion of erosion control projects should be carried out first, and a balanced sample survey should accompany online and periodic field surveys. Since there is a limit to grasping the effective perception in the field of disaster prevention area using 'Hyean', it should be very cautious to establish local/governmental policies using it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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