O2O services, a form of mobile commerce, are increasing due to the widespread use of smartphones and the rational consumption trend of young consumers. In addition, the introduction of Social Commerce's O2O service has transformed customer experience into innovation. Therefore, the purpose of this study is to investigate the effect of O2O service characteristics and social commerce provider characteristics on the social commerce 's O2O service as a social psychological image that consumers have at the point of purchase and use time, as a smart shopper feeling and a cheapness shopper feeling. And the relationship between consumer satisfaction and intention to use through Structure Equation Modeling, and to suggest the implications for O2O service management that can provide greater satisfaction to consumers by identifying the process of creating satisfaction of O2O service. The results of the study show that price discounts and scarcity of social commerce's O2O service characteristics have shown that it increases smart shopper feeling. Also, it was confirmed that brand awareness and ease of purchase, which are characteristics of social commerce, confirms the increase of cheapness shopper feeling. We also confirmed the effect of smart shopper feeling and cheapness shopper feeling on satisfaction. This satisfaction has a positive effect on the intention to use. The result of this study is that it is necessary to reduce the cheapness shopper feeling of consumers and to emphasize the price discount and scarcity so that the smart shopper feeling occurs in order to satisfy the consumers who purchase O2O service products.
Son, Jae Ik;Noh, Mi Jin;Rahman, Tazizur;Pyo, Gyujin;Han, Mumoungcho;Kim, Yang Sok
Smart Media Journal
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v.10
no.2
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pp.76-83
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2021
With the development and use of smart devices such as smartphones and tablets increases, the mobile application market based on mobile devices is growing rapidly. Mobile application users write reviews to share their experience in using the application, which can identify consumers' various needs and application developers can receive useful feedback on improving the application through reviews written by consumers. However, there is a need to come up with measures to minimize the amount of time and expense that consumers have to pay to manually analyze the large amount of reviews they leave. In this work, we propose to collect delivery application user reviews from Google PlayStore and then use machine learning and deep learning techniques to classify them into four categories like application feature advantages, disadvantages, feature improvement requests and bug report. In the case of the performance of the Hugging Face's pretrained BERT-based Transformer model, the f1 score values for the above four categories were 0.93, 0.51, 0.76, and 0.83, respectively, showing superior performance than LSTM and GRU.
Various kinds of devices are used for the Internet of Things (IoT) service, and IoT devices mainly use communication technology that uses the frequency of the unlicensed band. There are several types of communication technology in the unlicensed band, but WiFi is most commonly used. Devices used for IoT services vary in computing resources from devices with limited capabilities to smartphones and provide services over wireless networks such as WiFi. Most IoT devices can't perform complex operations for network control, thus they choose a WiFi access point (AP) based on signal strength. This causes a decrease in IoT service efficiency. In this paper, an intelligent AP system that can efficiently control the WiFi connection of the IoT devices is implemented. Based on the network information measured by the IoT device, the access point learns using a feed forward neural network algorithm, and predicts a network connection state to control the WiFi connection. By controlling the WiFi connection at the AP, the service efficiency of the IoT device can be improved.
This study analyzed the content of use Tendency and addiction according to smartphone use of targeting radiological Technologist working in Gyeongnam area. The tool used as the data for the study is a survey. From April 21 to May 31, 2019, a total of 330 questionnaires were distributed to radiological Technologist working at medical institutions in Gyeongnam, and 300 copies suitable for the study were SPSS/PC Ver 18.0 program for Analysis was performed using. The factors of the study subject's tendency to use smartphone were communication, information, leisure, and convenience. As for the addiction factors, a total of 37 questions were analyzed, including daily living disorder, virtual world orientation, tolerance, and withdrawal. Smartphone-related characteristics were set as monthly average fee, usage time, and SNS usage time, and technical statistics, t-test, ANOVA, correlation and regression analysis were performed. The radiological Technologist tendency to use smartphones was 3.10±.55 points, which was average, and smartphone addiction was 2.34±.62 points, which was lower than the average. It was found that there was a significant correlation between the radiological Technologist Tendency to use smartphone and addiction. The effect of radiological Technologist tendency to use smartphone on addiction it was found to account for 10.8%. Through this study, it can be said that it is important to analyze the addiction factors according to the tendency use smartphone of radiological Technologist and to prepare a desirable plan for smartphone use.
Investment in public sector information services has been on the rise in recent years. The supply of high-speed Internet and smartphones has become more common, and the stability of the information system provided to the public in the public sector has become an important management factor. In other words, tasks such as handling civil complaints and issuing certificates by public institutions, financial transactions by banks, customs clearance work, and e-commerce by individuals or institutions are mostly done online. Therefore, how to deal with obstacles arising from the information system, which is in charge of important civil service affairs, is becoming a very important issue. In other words, in the case of a disability that does not function normally even for a short period of time, various problems can occur when the work is delayed, as well as causing serious financial damage to the civil petitioner. This could be accompanied by a decline in public confidence and various other damages such as filing civil complaints. The reasons for the occurrence of information system failures are very diverse and realistically difficult to predict when. Among the various measures to cope with disability, this paper proposed a plan to establish a disability situation notification system that can minimize confusion caused by disability in the event of a homepage malfunction. The proposed disability situation notification system was established in the public IDC environment to show the possibility of utilization.
Speech recognition technology is being combined with deep learning and is developing at a rapid pace. In particular, voice recognition services are connected to various devices such as artificial intelligence speakers, vehicle voice recognition, and smartphones, and voice recognition technology is being used in various places, not in specific areas of the industry. In this situation, research to meet high expectations for the technology is also being actively conducted. Among them, in the field of natural language processing (NLP), there is a need for research in the field of removing ambient noise or unnecessary voice signals that have a great influence on the speech recognition recognition rate. Many domestic and foreign companies are already using the latest AI technology for such research. Among them, research using a convolutional neural network algorithm (CNN) is being actively conducted. The purpose of this study is to determine the non-voice section from the user's speech section through the convolutional neural network. It collects the voice files (wav) of 5 speakers to generate learning data, and utilizes the convolutional neural network to determine the speech section and the non-voice section. A classification model for discriminating speech sections was created. Afterwards, an experiment was conducted to detect the non-speech section through the generated model, and as a result, an accuracy of 94% was obtained.
The pandemic age came to us after the COVID19 broke out in the early of 2020, which resulted in many changes in our everyday life. One of the changes is non-contact transactions in economic activities, especially contact-free financial transactions are ever-increasing activities in the pandemic age. In non-contact financial transactions, security and trust are important issues that users are concerned about the most. So the paper examines how security and trust have effects on the attitudes of bank customers who use mobile banking applications on their smartphones. The study conducted factor ananlysis to extract research constructs using survey data gathered during Nobember of 2020 through February of 2021 across the nation. After extracting the constructs, the study checked validity, sampling adequacy, and internal reliability with KMO, Bartlett's test, and Crombach Alpha respectively. To make sure the purpose of the study, I do regression analysis. All factors of attitude had impacts on willingness on both of transactions and purchasing financial products. The results could give guidelines banks which want to attract more customers in open-banking environment through ever-more secure and trusty mobile banking application.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.336-344
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2021
The purpose of this study was to identify the self-awareness of smartphone dependence among undergraduate students and their response to the same. The data was drawn from a survey on smartphone overdependence conducted by the Ministry of Science and information and communications technology (ICT) and the National Information Society Agency in 2017. The responses of 1,735 undergraduate students were analyzed by frequency, percentage, mean, standard deviation, minimum-maximum value, 2-test, independent t-test, Pearson's correlation coefficient, and stepwise multiple regression analysis. The results indicated that 22.3% of participants were at risk of smartphone dependence, and 63.6% of them were unaware of their dependence on smartphones. The perception of smartphone dependence was significantly associated with a higher risk of smartphone dependence (=.35, p=.000) and the increasing use of applications such as games (=.19, p=.000), television/video (=.11, p=.000), and learning (=.11, p=.000). Of the participants with dependence awareness, only a few knew about the existence of centers to prevent smartphone and internet dependence. Moreover, they rarely utilized these centers. However, the participants felt the need for more counseling agencies (26.8%), programs for dealing with oneself (23.2%), information about smartphone dependence (14.9%), and help to overcome dependence (10.9%). These findings show the need to establish public services so that students can easily access correct information on smartphone dependence and address this problem.
Choi, Jong You;Jung, Gisun;Kim, Young;Kim, Yun Bae
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.29
no.4
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pp.9-19
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2020
The number of customers on Social Network Services(SNS) is rapidly increasing with the spread of smartphones. As of 2018, about 2.7 billion people of the world population (about 7.1 billion people) and more than 31.2 million people of the total population of South Korea (about 50.1 million) use SNS. There are several studies have been conducted on increasing SNS market. Most of them, however, were not quantitative but qualitative studies. This study is conducted on domestic SNS market to identify the competitive relationship among SNS platforms with great proportion in South Korea, such as Facebook, Instagram and Twitter. The objective is to suggest some hypotheses of the competitive relations, test them, and finally verify the trend of domestic SNS market. Competitive Lotka-Volterra (LV) model is used to find out the competitive relationships and Moving Window is also used to show the changes of them over time. In order to test the hypotheses on the relationships, some experiments are performed with Moving Window technique. Thus, the relations among the platforms and the changes of them over time are identified.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.483-497
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2022
Recently, due to COVID-19, non-face-to-face online lectures are being held all over the world. In higher education in the post-corona era, distance learning has become the main teaching and learning method. At this time, Metaverse is being proposed as a new alternative. Metaverse has basic elements such as avatars, 3D space, and activities accompanied by interaction, which can be seen as a difference compared to existing VR (Virtual Reality) contents. This study designed and built an educational metaverse platform that can be applied to actual lectures by reflecting the three elements of the metaverse.In addition, we implemented a cross-device-platform that supports various devices such as HMDs, smartphones, tablets, and PCs by reflecting user requirements through usability tests such as middle school, high school, college students, and parents, so that anyone can easily participate in Metaverse lectures. Currently, the metaverse platform is being developed and serviced in various ways, but there are hardly any services designed for education. Just as services such as Zoom, the existing video conferencing solution, were used for non-face-to-face education, some functions of the currently serviced metaverse are utilized for education and used in the form of a one-time event. The educational metaverse platform developed through this study is expected to be a reference in constructing the metaverse for education in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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