This study aims to explore driving factors of Artificial Intelligence application for city marketing strategy with perspectives of millennials and generation Z. This study proposed the following research questions: i) how perceived place branding factor, public service factor, affective factor, immersive experience factor, cognitive factor, cost benefit factor, social networking factor, and promotional value factor affect attitude toward AI application for city marketing; and ii) how attitude affect satisfaction and prospect toward AI application for city marketing? This study conducted an online survey with the assistance of a well-known research agency and applied factor and regression analysis to test hypotheses. The results found that effects of place branding, cognitive, social networking, and promotional value affect attitude significantly in the case of millennials, while effects of public service, affective, cost benefit, social networking, and promotional value affect attitude significantly in the case of generation Z. The results found that effects of attitude on satisfaction and prospect of AI showed significance. The results provide implications and different aspects for AI application of city marketing strategy with perspectives by generations, while millennials and generation Z perceived effects of promotional value as the most significant factor for AI application of city marketing strategy.
This thesis examined the effects of social demographical variables, multiple intelligences, and creative home environment on the child leadership. Study samples are 5 years old children at the kindergartens located in Seoul and metropolitan areas as well as their parents and (homeroom) teachers. 173 copies were analyzed. Results of this study are as follows: First, in terms of difference of multiple intelligences, creative home environment and child leadership depending on social demographical background, The second child showed significantly different interpersonal intelligence among other multiple intelligences from the first child with regard to the birth order. In terms of mother's education level and creative home environment, mothers with education more than universities showed big difference in family pressure. In terms of effects of total income, the children from families with total income over 4 million won showed significant difference in logical, mathematical, naturalist intelligence. and language intelligence. In terms of creative home environment, significant difference was found with regard to learning environment and child respect. Second, multiple intelligences, creative home environment, and child leadership showed correlated strongly. Third, total income in social demographic variables, language intelligence in multiple intelligences, and family pressure in creative home environment were found to have effects on it. Total income in social and demographical variables and family pressure in creative home environment were found to have effects on it. Interpersonal relation intelligence in multiple intelligences and learning environment in creative home environment were found to have effects on it. Total leadership had effects on family pressure only in creative home environment.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.1
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pp.189-199
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2023
This study aimed to identify the development direction of Arduino-based boards relating to artificial intelligence based on social awareness identified using big data analytical methods. For the purpose, big data were extracted through the Textom website, focusing on keywords that included 'Arduino + artificial intelligence' and 'Arduino + AI', and these data were refined and analyzed using the Textom website and the UNICET program. In this study, big data analyses, including frequency analysis, TF-IDF analysis, Degree Centrality analysis, N-gram analysis, and CONCOR analysis, were performed. The analyses' results confirmed that keywords relating to education and coding education, keywords relating to making and experience based on Arduino, and keywords relating to programs were the main keywords used in Arduino- and artificial intelligence-related Internet documents, and clusters were formed based on these keywords confirmed. The social awareness of Arduino and artificial intelligence was evaluated, and the direction of board development was identified based on this social awareness. This study is meaningful in that it identified various factors of board development based on the general public's social awareness, which was evaluated using a big data analysis method. This study may serve as a point of reference for future researchers or developers wishing to understand user needs using big data analysis methods.
The purpose of the study was to investigate mothers' beliefs and executions in the social relations area of the 2019 revised Nuri curriculum, and to investigate the effects of beliefs and executions on the emotional intelligence and prosocial behavior of young children. For this purpose, data were collected by distributing questionnaire packets to 268 mothers of children aged 3-5 years who were enrolled in 7 early childhood education institutions in Gyeonggi-do. The collected data were analyzed using the SPSS 25.0 program. As a result of the study, first, there was a statistically significant difference in the overall belief according to the mother's personal characteristic, the educational level, and a significant difference in the sub-factor, living together, in the execution. Second, it was found that there was a significant positive correlation between all variables except for the relationship between social relation execution and the ability to regulate others, which is a sub-factor of emotional intelligence. Third, beliefs and executions in social relation were found to affect all emotional intelligence and pro-social behavior, except for the effect of social relation execution on the ability to regulate others. This study is expected to provide basic data to improve parents' interest in the improvement of young children's social ability and practical interaction in child rearing.
In a competitive organizational environment, members view completing tasks to perfection without mistakes as the requirement for success and good evaluation from others. However, unrealistically strong perfectionism can have negative effects on members' psychological states and organizational performance. This study focuses on evaluative concerns perfectionism, the negative aspect of perfectionism, based on positive psychology theory to explore the positive mechanism that comes into place in the process of strengthening organization members' resilience. For this purpose, we performed a moderated moderation analysis to investigate whether the moderating effect of leaders' social support (primary moderator) is moderated by their emotional intelligence (secondary moderator). To verify our research model, we conducted a two-part survey of 252 employees in various industries with a time interval to minimize the common method bias. Job rank and positive affectivity were set as control variables to identify the clear causal relationship among variables. Our findings showed that first, evaluative concerns perfectionism reduced resilience; second, leaders' social support positively moderated the relationship between evaluative concerns perfectionism and resilience; and third, the leaders' emotional intelligence positively moderated the two-way interaction between evaluative concerns perfectionism and the leaders' social support, confirming a moderated moderation. Our findings suggest the need for leaders to assume multidimensional roles to enhance the positive traits of organization members, especially in today's complex business environment. The implications of our findings are further discussed in relation to knowledge management and the development of organization members who exhibit evaluative concerns perfectionism, along with suggestions for future research.
The purpose of this research was to study the effects of children's temperament, social competence, emotional intelligence, morality and parent's child rearing attitudes on young children's internalizing and externalizing problem behavior. Subjects were l34 five-year-old children attending day-care centers and kindergartens in Seoul, Korea. Analysis of the relationships among these variables was by correlation and stepwise multiple regressions. There were statistically significant correlations among the variables of temperament, social competence and parents' child rearing attitudes and young children's behavior problems. Variables influencing young children's internalizing behavior problems were children's temperament and parents' child-rearing attitudes; variables influencing children's externalizing behavior problems were children's temperament, their social competence, and parents' child-rearing attitudes.
Recently, the necessities of gathering, producing, and sharing criminal information are critically important as intelligence functions of police agencies to improving public safety and national security. However, the inadequacies and barriers within which police agencies have in regard to intelligence functions impede criminal information gathering, intelligence producing within their agency, and intelligence sharing with other agencies. In this study, we analyzed informal networks constructed from a survey dataset of information and intelligence sharing among officers in police agencies. The results revealed the different structural properties of intelligence networks between police agencies. We did find that officers with high indegree and outdegree in a network played critical role on the dynamics and degree of intelligence gathering and assessment responsibilities. Finally, we could find evidence that the potential role of intermediary triggered relational dynamics for developing and sharing critical information among all police agencies.
Humans have anxieties as well as expectations for artificial intelligence. This study attempted to identify the expectation and anxiety factors affecting the attitude toward artificial intelligence innovation and to ascertain how much influence they have on current artificial intelligence innovation. This study considered that attitudes toward artificial intelligence may be different for each generation sharing a similar technology change culture. Therefore, the researchers limited the research subjects to I generation, which is the main users of artificial intelligence in the future. As a main result, the factors of expectiation of 'performance gain', 'positive social impact', and the factor of anxiety of 'threat to human-oriented social value' were drawn, and these factors influenced weak and strong artificial intelligence respectively. The results of this study suggests that artificial intelligence should develop into a pleasant relationship with humankind.
As artificial intelligence services targeting humans increase, social demands are increasing that artificial intelligence should also be made on an ethical basis. Following this trend, the government and businesses are preparing policies and norms related to artificial intelligence ethics. In order to establish reasonable policies and norms, the first step is to understand the public's perceptions. In this paper, social data and news comments were collected and analyzed to understand the public's perception related to artificial intelligence and ethics. Interest analysis, emotional analysis, and discourse analysis were performed and visualized on the collected datasets. As a result of the analysis, interest in "artificial intelligence ethics" and "artificial intelligence" favorability showed an inversely proportional correlation. As a result of discourse analysis, the biggest issue was "personal information leakage," and it also showed a discourse on contamination and deflection of learning data and whether computer-made artificial intelligence should be given a legal personality. This study can be used as data to grasp the public's perception when preparing artificial intelligence ethical norms and policies.
As cases of social and ethical problems caused by artificial intelligence technology have occurred, artificial intelligence ethics are drawing attention along with social interest in the risks and side effects of artificial intelligence. Artificial intelligence ethics should not just be known and felt, but should be actionable and practiced. Therefore, this study proposes an artificial intelligence ethics education model to strengthen the practical ability of artificial intelligence ethics. The artificial intelligence ethics education model derived educational goals and problem-solving processes using artificial intelligence through existing research analysis, applied teaching and learning methods to strengthen practical skills, and compared and analyzed the existing artificial intelligence education model. The artificial intelligence ethics education model proposed in this paper aims to cultivate computing thinking skills and strengthen the practical ability of artificial intelligence ethics. To this end, the problem-solving process using artificial intelligence was presented in six stages, and artificial intelligence ethical factors reflecting the characteristics of artificial intelligence were derived and applied to the problem-solving process. In addition, it was designed to unconsciously check the ethical standards of artificial intelligence through preand post-evaluation of artificial intelligence ethics and apply learner-centered education and learning methods to make learners' ethical practices a habit. The artificial intelligence ethics education model developed through this study is expected to be artificial intelligence education that leads to practice by developing computing thinking skills.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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