Securities companies which faced with severe competition should not only attract new customers but also retain their on-line customers. This study examines the factors affecting loyalty of on-line stock trading customers. The research model based on the previous studies was established and the research hypotheses were generated. The test results based on the data gathered from 87 users of on-line stock trading services show that user satisfaction, learning cost, transaction fees, and reputation influence customer loyalty. User satisfaction, learning cost and reputation are positively related to customer loyalty, whereas transaction fee is negatively related to customer loyalty. The results also support that information quality and system quality are positively related to user satisfaction. The hypothesis that transaction fee is related to user satisfaction is not supported. There is no significant information to say that security risk is related to user satisfaction. It is considered that the study results may help managers to increase customer retention.
Recently released digital devices have various characteristics such as different screen sizes or different sensors embedded, according to the purpose of their use. So the device types are fragmented and the software should be independently developed for each devices with different characteristics. RRUI are being developed and standardized in progress to provide UI using user information and context information, as one way of solving the device fragmentation. In this paper, we take a look at various standards that classify and utilize user information and context information for RRUI and try to find correlations between MPEG-UD and RRUI.
협업적 여과 시스템은 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 아이템을 추천한다. 그러나 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 아이템이 피드백 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서의 사용자 클러스터링의 재구축 시간을 단축시키기 위해서 빈발 패턴 네트워크를 이용하여 사용자가 선호하는 장르 패턴을 추출하고, 추출된 패턴을 통해 사용자 클러스터링을 구축한다. 구축된 사용자 클러스터링을 협업적 여과에 적용하여 사용자에게 영화를 추천한다. 사용자 정보가 피드백 될 때, 전통적 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축하기 위해 모든 이웃 사용자를 재탐색하여 클러스터링 한다. 하지만 빈발 패턴 네트워크를 이용하여 장르 패턴 기반의 사용자 클러스터링을 적용한 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축시 사용자 탐색 공간을 국한시킴으로써 탐색 시간을 줄일 수 있다. 제안하는 장르 패턴기반의 사용자 클러스터링을 통해 사용자 정보가 피드백 된 후 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간을 줄일 수 있고, 전통적인 협업적 여과 시스템과 유사한 성능의 추천이 가능하게 되었다.
Purpose The number of Tablet PC users has recently increased in steep, which started to offer media companies more opportunities to enter into a new business field. Based on Information System Success model, this study finds that tablet magazine's quality factors influence perceived usefulness, user satisfaction and intention of continuous use. Design/methodology/approach We conducted a survey for 20-40's Tablet PC users. After pilot study, we analyzed the main survey data by using SPSS 18.0 and AMOS 18.0, and employed structural equation modeling to test the hypotheses. Findings Our research results are summarized as follows : First, information quality has a positive impact on user satisfaction, but not on perceived usefulness. Second, service quality has a positive impact on perceived usefulness, but not on user satisfaction. Third, perceived usefulness positively influences user satisfaction. Fourth, user satisfaction positively influences the intention of continuous use. In particular we found that Tablet PC usage experience had a moderating effect on the relationship between perceived usefulness and user satisfaction.
본 논문에서는 에이전트 기술을 이용하여, 사용자 기호 분석을 통해 사용자 기호에 가까운 결과를 제공하는 검색시스템을 제안하고 구현한다. 일반 검색 시스템의 불필요하고 중복된 검색내용을 지양하면서 보다 양질의 정보를 사용자에게 제공하기 위하여 본 시스템은 검색시 사용자의 정보를 입력받고, 입력된 정보에서 검색키와 카테고리를 생성한다. 그리고 에이전트 기반의 검색엔진을 통해 상용 검색엔진의 검색결과와 사용자 기호 정보를 비교하여 사용자 기호에 근접하는 결과만을 제공한다. 동시에 검색결과는 카테고리별로 데이터베이스화하여 또 다른 검색의 결과에 추가로 제공되도록 한다. 시스템 구현결과 사용자에게 제공되는 검색결과는 일반 검색 시스템의 중복 검색이 제거됐으며, 사용자 기호에 가까운 내용들로 검색이 이루어졌다.
Purpose The proliferation of data on the internet has created a need for innovative methods to analyze user satisfaction data. Traditional survey methods are becoming inadequate in dealing with the increasing volume and diversity of data, and new methods using unstructured internet data are being explored. While numerous comment-based user satisfaction studies have been conducted, only a few have explored user satisfaction through video and audio data. Multimodal sentiment analysis, which integrates multiple modalities, has gained attention due to its high accuracy and broad applicability. Design/methodology/approach This study uses multimodal sentiment analysis to analyze user satisfaction of iPhone and Samsung products through online videos. The research reveals that the combination model integrating multiple data sources showed the most superior performance. Findings The findings also indicate that price is a crucial factor influencing user satisfaction, and users tend to exhibit more positive emotions when content with a product's price. The study highlights the importance of considering multiple factors when evaluating user satisfaction and provides valuable insights into the effectiveness of different data sources for sentiment analysis of product reviews.
모바일 기기는 사용자가 늘 지니고 다니기 때문에 사용자의 주변 환경이나 행동 양상에 대한 매우 유용한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이들 정보를 하루 단위로 수집하여 하룻동안에 있었던 사용자의 행동에 대한 주제를 추출하고 이를 이용해 자동으로 일기를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 (1) 모바일 기기에서 사용자 행동 양상에 대한 정보를 모두 수집하고 (2) 수집한 정보로부터 개체명과 주제 연관 정보를 추출해 사용자가 그 날 있었던 일에 대한 주제를 추출한다. (3) (2)의 결과로부터 주제와 연관된 사건인 에피소드를 결정하고 (4) 문장 템플릿을 이용하여 문장을 생성한 후, 주제별 혹은 시간별로 스토리를 구성한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법보다 간단하기 때문에 모바일 기기 내에서도 수행이 가능하므로 개인 정보를 유출할 수 있는 문제를 최소화 할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 문장의 형태로 정보를 제공하기 때문에 보다 많은 정보를 표현할 수 있다. 그리고 문장 생성 과정에 생성되는 주제 정보는 사용자의 행동 양상을 파악하는 자료로 이용할 수 있으므로 이를 바탕으로 한 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 이용자 경험의 관점에서 지식정보자원시스템을 평가하기 위한 이용자 경험 지표를 개발하였다. 선행연구에서 도출된 이용자 경험요인을 검증하고 지표로 개발하기 위해 설문조사를 수행하였으며, 사전조사 158명, 본 조사 480명을 대상으로 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 기술통계, 탐색적 요인분석, 상관관계분석, 확인적 요인분석, 경로분석을 통해 분석을 수행하였다. 수행결과 총 7개 경험요인, 37개 세부 경험요인, 105개 시스템 지각요인이 최종 지식정보자원시스템 이용자 경험 지표로 도출되었다. 도출된 이용자 경험 지표는 지식정보자원시스템 이용자들이 지각하는 이용자 경험 정도를 측정할 수 있으며, 검증된 평가지표로서 활용하여 각 경험요인에 대한 단순 비교가 아닌 상관관계가 반영된 실효성 있는 평가를 진행해 볼 수 있다는데 의의가 있다.
최근 소셜 네트워크 서비스는 단순히 사용자들의 인맥 관계 형성뿐만 아니라 다양한 형태의 정보를 생성하고 공유하는 개방형 플랫폼으로 변화하고 있다. 기존 사용자 평판 관리 기법은 사용자 프로필, 명시적 관계, 명시적 평가를 기반으로 사용자 신뢰성을 판별하기 때문에 명시적 평가가 잘 이루어지지 않는 소셜 미디어에서 사용자 신뢰성을 판별하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 미디어에 대한 소셜 행위들을 분석하고 명시적인 평가 뿐만 아니라 암시적 평가를 고려한 사용자 평판 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 행위로부터 긍정적 암시적 평가와 부정적 암시적 평가를 도출한다. 또한, 사용자의 전문성을 고려하기 위해 분야별로 사용자 평판 정보를 생성하고 사용자의 영향력을 판단하기 위해 평가에 참여한 사용자들의 수를 반영한다. 이를 통해 명시적 평가가 없는 사용자도 평판 정보를 생성할 수 있도록 하고 소셜 미디어에 더 적합한 사용자 평판 정보를 생성한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.4908-4922
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2019
The popularization of smartphones in recent years has created a rich ground for online-to-offline (O2O) services based on location information. In the process of finding user locations in O2O services, BLE (Bluetooth Low Energy) beacons are widely used because the beacons are economical in many ways. The current BLE method does not specify the direction of user movement, but adding that information could enrich the user experience for various O2O services. This paper proposes a method that identifies the user movement direction through data analysis on data sets generated by a pair of BLE beacons. Also we demonstrate its implementation with examples of services that need the direction information of users in order to show the feasibility of the method proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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