Objectives : This study aimed to identify the factors that affect the utilization of Korean Medicine within the past year. Methods : I analyzed micro-data from the Korean Medicine Utilization Survey (2020), which surveyed the general public. "User (in last 1 year)" were defined as those who had used Korean Medicine within the past year, while "Non-user (in last 1 year)" were defined as those who had used it in their lifetime but not within the past year. I examined several factors, including general characteristics, perceptions of Korean Medicine, satisfaction with Korean Medicine, and intention for future utilization. I conducted the Rao-Scott chi-squared test and complex sample logistic regression analysis. Results : I analyzed a total of 3,762 respondents, of which 1,442 (36.3%) were User (in last 1 year) and 2,320 (63.7%) were Non-user (in last 1 year). User (in last 1 year) and Non-user (in last 1 year) differed significantly in terms of demographic characteristics, perceptions, and satisfaction with Korean Medicine. Women, the elderly, those with low education levels, non-married individuals, those with low-income, chronic diseases, and poor subjective health conditions were significant factors. Those who used Korean Medicine within the past year were more knowledgeable about Korean Medicine than those who had not used it recently, and recognized herbal medicine as safer. In terms of satisfaction, User (in last 1 year) were more satisfied than Non-user (in last 1 year). The more women, the older, the more aware of Korean Medicine, the safer they perceived herbal medicine, the more satisfied they were with its use, the better their subjective health condition, and the absence of chronic diseases, the less they experienced Korean Medicine. Conclusions : The study showed that positive experiences and perceptions of Korean Medicine increase the likelihood of its utilization. Individuals with better subjective health conditions and without chronic diseases have a lower possibility of using Korean Medicine.
The essence of brand identity is to draw an interrelation between user and brand based on user's desire. The housing cultural center is focused on brand identity for satisfaction of user. The purpose of this study is to inquire out the expression characteristics of brand Identity in housing cultural center according to analyze previous studies and case studies. The results of this study are summarized as follows. 'Uniqueness' is directly expressed through brand name or logo or through brand colors. 'Experience' is expressed as auditive expression through stimulation using a body and providing music. 'Relationship' has provided a communication environment or created relationship with brand by leading interaction with others. 'Estheticism' has increased visual satisfactory level by aesthetically sublimating lighting direction or form. 'Functionality' is expressed by providing various programs through smooth flow plan and grafting with the latest technology. 'Non-dailiness' has affected memory territory by inducing curiosity and astonishment through space modification or new and contrasting direction. The housing cultural center needs to be planned as a space where interaction of user and brand will be initiatively activated sensationally and psychologically by pursuing user-oriented brand identity.
This paper describes effectiveness and characteristics of 3 P(point) task analysis as a new Ergonomic and Kansei design method for extracting user demand especially. The key point in 3 P task analysis is to describe the flow of tasks and extract any problems in each task. A solution of a problem means a user demand. 3 P task analysis cal eliminate an oversight of check items by examining the users' information processing level. The suers' information processing level was divided into the following three stages for problem extraction: acquirement of information ---> understanding and judgment ---> operation. Three stages has fourteenth cues such as difficulty of seeing, no emphasis, mapping for extracting problems. To link analysis results to the formulation of a product concept. I added a column on the right side of the table for writing the requirements (user demand) to resolve the problems extracted from each task. The requirements are extracted by using seventh cues. Finally 3 P task analysis was compared with group interview to make the characteristics of 3 P task analysis, especially extracting user demand, clear.
Traditionally, Mobile Teletraffic model consists of two sub-models, i.e. the network traffic model and the traffic source model. In this paper, we present the traffic source model by developing MobCall (Mobile Call Simulator) which analyses various mobile wireless environments based on regional characteristics that the base stations are located. User mobility is presented by regional average vehicle speeds and the transportation share rate. Moreover, the user mobility on subway, which is increasing in urban area, is considered in MobCall. And also, user's movements on highway are considered in MobCall. The object-oriented simulation platform, C++SIM, is used to implement MobCall. Using MobCall, the accumulated number of calls in residential and commercial regions, the handoff rate with respect to traffic sources of Seoul, the handoff rate on highway, and the handoff rate according to the call duration are presented. MobCall enables the simulation of dynamic handoff buffering and functional entity control of one base station according to the changes in user's calling pattern at the design phase. Also, when a new town is under construction by a detailed plan, MobCall is used to design the mobile network with regional characteristics and user mobility considered.
The primary purpose of this study is to examine the effects of perceived characteristics on user satisfaction and continuous usage intention in personal communities. We developed a research model based on the literature reviews of personal communities, TAM, perceived risks, and satisfaction. The research model includes perceived playfulness, perceived ease of use, perceived usefulness, and perceived risk as perceived characteristics in personal communities. For validation of this theoretical model, we survey the users of 'Mini-hompy', one of the most popular personal communities in Korea. The research model was empirically verified by structural equation model analysis with data collected from 407 samples. Analysis of the results indicates that perceived ease of use is positively related perceived playfulness and perceived usefulness. Perceived playfulness, perceived ease of use, and perceived risks are significantly related to satisfaction. User's satisfaction has positive relationship with continuous usage intention in personal communities.
The purpose of this study is to find personal characteristics that affect users' cognitive characteristics of system, and to verify correlations between this users' cognitive characteristics and selection of system usage in using end -user searching systems (EUSS), For corroborative analysis of this study, preliminary model was constructed referring to Davis' Technology Acceptance Model. The model consists of exogenous variables (personal characteristics) , parameter variables (perceived usefulness, perceived ease of use), and effect variables (selection of system usage), When exogenous variables affect parameter variables, exogenous variables are independent variables and parameter variables are dependent variables. In addition, in correlation of parameter variables, which have been affected by exogenous variables, with effect variables, parameter variables are independent variables and effect variables are dependent variables, As for the research methodology, this study regards the Academic Information System connected with the Internet as EUSS, So questionnaires have been sent to researchers in universities who were conducting direct searching for the system. 229 valid responses to questionnaires have been analyzed according to Pearson Correlation Analysis and Stepwise Selection of Multiple Regression in the statistical software packages, 'SPSS PC+'. The findings and conclusions made in this study are summarized as follows; 1. Among the personal characteristics (age, disciplinary, computer literacy level, perceived usefulness of use education and training, perceived satisfaction of end-user searching, perceived satisfaction of system characteristics), all characteristics but age affect perceived usefulness and perceived ease of use. Specifically, perceived satisfaction of end user searching and perceived satisfaction of system characteristics most affect perceived usefulness and perceived ease of use respectively. 2. Perceived usefulness and perceived ease of use have a direct effect on selection of system usage in using EUSS. 3, Perceived usefulness more affect selection of system usage than perceived ease of use in using EUSS.
본 연구의 주목적은 UCC 서비스의 콘텐츠 품질이 사용자 만족과 지속이용의도에 미치는 영향관계를 규명해 보는 것이다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 선행문헌에 관한 종합적인 고찰 결과를 토대로 UCC 서비스의 콘텐츠 품질로 정확성, 완전성, 다양성, 유희성, 적시성 등의 다섯가지 요인을 도출하였고, 이들 UCC 서비스의 콘텐츠 품질 요인들이 사용자의 만족을 거쳐 지속이용의도를 형성하게 되는 구조적 관계에 관한 연구모형과 가설을 수립하였다. UCC 서비스 이용자 315명을 대상으로 한 본 연구의 실증분석 결과를 요약해 보면 다음과 같다. 첫째, UCC 서비스의 콘텐츠 품질 중 완전성, 다양성, 유희성, 적시성 둥의 네가지 요인이 사용자 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, UCC 서비스의 콘텐츠 품질 중 정확성, 완전성, 유희성, 적시성 등의 네가지 요인이 지속이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 마지막으로, UCC 서비스에 대한 사용자 만족은 지속이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 통해 향후 UCC 서비스 운영자에게 실무적, 관리적 측면에 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
사용자의 접근 형태에 따른 서버 부하의 특성에 관한 연구는 연속미디어 캐슁 정책과 서버 및 네트워크의 부하 분산 정책에 대한 통찰력을 제공한다 본 논문에서는 현재 인터넷을 통해 연속미디어 파일을 실시간 스트림 형식으로 제공하는 세개의 상용 사이트의 로그데이터론 이용하여, 각각의 서버가 보유한 연속미디어 파일의 특성과 각 연속미디어 파일에 대한 사용자 접근 요구의 특성을 분석하였다. 이들 서버는 이전에 발표되어진 연구의 서버보다 많은 연속미디어 파일을 보유하고 있으며, 매우 많은 사용자 접근 요구를 처리하고 있다. 각 서버가 보유한 연손 미디어 파일의 특성은 파일의 크기, 재생 시간, 인코딩 대여폭 등을 농해 분석하였으며, 사용자 접근 요구의 특성은 연속미디어 파일에 대한 사용자 요구 분포, 사용자의 접근 시간 분포, 파일의 인기도에 따른 접근율 분포, 시리즈 연속미디어 파일에 접근 요구수 분포 등을 통해 분석하였다.
As platforms become primary decision making tools, platforms for decision have been introduced to improve quality of decision results. Because, decision platforms applied augmented decision-making process which uses experiences and feedback of users. This process creates a variety of alternatives tailored for users' abilities and characteristics. However, platform users choose alternatives before considering significant quality factors based on securing decision quality. In real world, platform managers use an algorithm that distorts appropriate alternatives for their commercial benefits. For improving quality of decision-making, preceding researches approach trying to increase rational decision -making ability based on experiences and feedback. In order to overcome bounded rationality, users interact with the machine to approach the optional situation. Differentiated from previous studies, our study focused more on characteristics of users while they use decision platforms. This study investigated the impact of quality factors on decision-making using platforms, the dimensions of systematic factors and user characteristics. Systematic factors such as platform reliability, data quality, and user characteristics such as user abilities and biases were selected, and measuring variables which trust, satisfaction, and loyalty of decision platforms were selected. Based on these quality factors, a structural equation research model was created. A survey was conducted with 391 participants using a 7-point Likert scale. The hypothesis that quality factors affect trust was proved to be valid through path analysis of the structural equation model. The key findings indicate that platform reliability, data quality, user abilities, and biases affect the trust, satisfaction and loyalty. Among the quality factors, group bias of users affects significantly trust of decision platforms. We suggest that quality factors of decision platform consist of experience-based and feedback-based decision-making with the platform's network effect. Through this study, the theories of decision-making are empirically tested and the academic scope of platform-based decision-making has been further developed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2060-2077
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2019
Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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