Artificial intelligence (AI) devices are rapidly emerging as a core platform of next-generation information and communication technology (ICT), this study investigated consumer usage behavior and user experience through AI devices that are widely applied to consumers' daily lives. To this end, data was collected from 600 consumers with experience in using AI devices were derived to recognize the attributes and behavior of AI devices. The analysis results are as follows. First, music listening was the most used among various attributes and it was found that simple functions such as providing weather information were usefully recognized. Second, the main devices used by AI device users were identified as AI speakers, smartphone, PC and laptops. Third, associative images of AI devices appeared in the order of fun, useful, novel, smart, innovative, and friendly. Therefore, practical implications are suggested to contribute to provision of user services using AI devices in the future by analyzing usage behaviors that reflect the characteristics of AI devices.
Electronic mail (E-mail) is an integral part of communication for the recent Internet users. However, e-mail has also come to serve as a means to support flood of unwanted spam mails and junk mails having bad purposes. This paper was conducted in order to develop an intelligent e-mail system using user behavior pattern that can prevent these unnecessary information and enable the user to enjoy communication via e-mail in a cleaner environment. The concentrated analysis of the user behavior in terms of using e-mail functions has resulted in better classification between unnecessary and necessary information, thereby facilitating faster disposal of spam mails.
This qualitative study explores the impact of online food delivery platform attributes on customer satisfaction and repurchase intentions. Employing a phenomenological approach, we conducted in-depth interviews and focus group discussions with 15 participants to gain rich insights into user experiences. Thematic analysis revealed key factors influencing satisfaction and loyalty: service quality dimensions (efficiency, reliability, fulfillment, privacy), expectation disconfirmation, perceived usefulness and ease of use, multi-level customer value, relationship quality, electronic word-of-mouth, value co-creation, and phased loyalty formation. Our findings extend customer behavior theory in digital platforms, offering a comprehensive framework for understanding the complex mechanisms underlying user satisfaction and repurchase decisions. The study provides valuable implications for platform operators, highlighting the importance of exceeding customer expectations, enhancing user experience, building trust, leveraging user-generated content, and fostering co-creation processes. Methodologically, we demonstrate the efficacy of qualitative approaches in uncovering nuanced insights in digital service contexts. While acknowledging limitations in generalizability, this research establishes a solid foundation for future investigations into the rapidly evolving domain of online food delivery services. The integrated theoretical approach offers a robust model for analyzing customer behavior in emerging digital service environments, contributing significantly to both academic understanding and practical application in the field of digital service provision and platform management.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.1
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pp.81-87
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2014
Password-based authentication using smart card provides two factor authentications, namely a successful login requires the client to have a valid smart card and a correct password. While it provides stronger security guarantees than only password authentication, it could also fail if both authentication factors are compromised ((1) the user's smart card was stolen and (2) the user's password was exposed). In this case, there is no way to prevent the adversary from impersonating the user. Now, the new technology of biometrics is becoming a popular method for designing a more secure authentication scheme. In terms of physiological and behavior human characteristics, biometric information is used as a form of authentication factor. Biometric information, such as fingerprints, faces, voice, irises, hand geometry, and palmprints can be used to verify their identities. In this article, we review the biometric-based authentication scheme by Cheng et al. and provide a security analysis on the scheme. Our analysis shows that Cheng et al.'s scheme does not guarantee any kind of authentication, either server-to-user authentication or user-to-server authentication. The contribution of the current work is to demonstrate these by mounting two attacks, a server impersonation attack and a user impersonation attack, on Cheng et al.'s scheme. In addition, we propose the enhanced authentication scheme that eliminates the security vulnerabilities of Cheng et al.'s scheme.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.16
no.2
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pp.23-41
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1988
Environmental design pattern of the nine Small Urban Spaces at C.B.D. in City of Seoul are surveyed and analyzed for user's satisfaction and behavior under the environmental design evaluation by using Chrisopher Alexander's Pattern Language. Small Urban Spaces as a part of streetscape are formed by physical factors as well as visual environment and interacting user's behavior. Therefore, user's satisfacuion and behavior at the nine Urban Small Spaces were investigated under the further search for some possibilities of a pplication of those Pattern Languages. A pattern language has a structure of a network. It is used in sequence, going through the patterns, moving always from large patterns to smaller, always from the ones which create comes simply from the obsernation that most of the wonderful places of the city were not made by architects but by the people. It defines the limited number of arrangements of spaces that make sense in any given culture. And it actually gives us the power to generate these coherent arrangement of space. As a results, 'Plazl', 'Seats' and 'Accessibility' related design patterns are highly evaluated by Pattern Frequency, Pattern Interaction and their Composition ranks, thus reconfirm Whyte's Praise of urban Small Spaces in our inner city design environments. According to the multiple regression analysis of user's evaluation, the environmental functins related to the satisfaction were 'Plaza', 'Accessibility' and 'Paving'. According to the free response, user's prefer such visually pleasing environmental design object as 'Waterscape' and 'Setting'. In addition to, the basic needs in Urban Small Spaces are amenity facilities as bench, drinking water and shade for rest.
Most notices on local tax are perceived to be confusing, often leading to a negative feeling towards user due to the complex content and excessive information included in the tax forms. Several local governments have redesigned their notice forms in order to resolve these issues. Therefore I conducted an in-depth analysis of user experiences in regards to the issues posed by the design of the tax notice form so as to offer a basic set of data that can be used to improve the user experience and increase their understanding of the tax form.
쇼핑, 음악, 영화 등 오프라인에서 즐기던 많은 서비스가 이제는 온라인화 되어 일상화되었다. 그 중 뉴스의 경우도 미국의 리서치업체가 조사한 결과에 따르면, 인터넷 사용자의 21%가 온라인 뉴스를 오프라인보다 더 선호할 뿐만 아니라 온라인에 대한 선호도가 비약적으로 늘고 있다고 밝혔다. 종이 페이퍼로 뉴스를 제공할 때는 정보를 제공하는 공간이 제한적이기 때문에 사용자의 행위를 어느 정도 예상할 수 있다. 그러나 상대적으로 온라인 뉴스와 같은 컨텐츠 서비스는 하이퍼텍스트를 기본으로 하기 때문에 사용자의 패턴을 정확히 파악하기가 쉽지 않다. 컨텐츠 서비스 사용 행위를 분석하기 위해 아이트랙킹, 인뎁스인터뷰 등 여러 방법론을 적용할 수 있으며, 아이트랙킹 연구는 Poynter Institute 에서 2004년도에 진행한 사례가 있지만 여전히 컨텐츠 서비스에서의 핵심 이슈인 컨텐츠 영역에 대한 관심도, 영역별 연관성 파악 등에 대한 객관적 데이터가 부족하다. 따라서 본 논문은 컨텐츠 서비스 사용자의 유저 시나리오 도출을 위해 온라인 뉴스를 대상으로 한 분석 케이스를 소개한다. 본 사용자 행동 분석 리서치 수행을 위해 원격툴을 개발하였으며, 이 툴을 실제로 적용해봄으로써 컨텐츠 서비스 분석시 가능성과 고려사항들을 함께 살펴본다.
The purpose of this study was to analyze the purchasing behavior related factors of Small Store User in Yhasi street of Dong-Sung Ro, Daegu. Frequency, $X^2$-test MANOVA, ANOVA and Duncan multiple range test were used to analyze the sample. The results of this study were as follows: 1) The largest sample were as follows: un married female, college students of twenties, 101-200 thousand won for salaries. 2) The factors of purchasing behavior were classified into 8 factors, enjoy shopping, store image, unique goods, culture space, salesperson, low price, information seeking, value via price orientation. 3) There were significant differences found between attitude on information source, number of seeking store, music in shop, music sound, size, display, price, street, in their factors of purchasing behavior (unique goods, value via price, low price, store image, enjoy shopping) 4) There were significant differences found between demographic characteristics (personal sales, location, transportation) in their factors of purchasing behavior (salesperson, cultural space, store image).
Journal of the Korean Society for information Management
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v.36
no.3
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pp.149-174
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2019
This study analyzes the actual use data of the websites of university libraries, analyzes the users' usage behavior, and proposes improvement measures for the websites. The study analyzed users' traffic and analyzed their usage behavior from January 2018 to December 2018 on the C University website. The website's analysis tool used 'Google Analytics'. The web traffic variables were analyzed in five categories: user general characteristics, user environment analysis, visit analysis, inflow analysis, site analysis, and site analysis based on the metrics of sessions, users, page views, pages per session, average session time, and bounce rate. As a result, 1) In the analysis results of general characteristics of users, there was some access to the website not only in Korea but also in China. 2) In the user experience analysis, the main browser type appeared as Internet Explorer. The next place was Chrome, with a bounce rate of Safari, third and fourth, double that of the Explore or Chrome. In terms of screen resolution, 1920x1080 resolution accounted for the largest percentage, with access in a variety of other environments. 3) Direct inflow was the highest in the inflow media analysis. 4) The site analysis showed the most page views out of 4,534,084 pages, followed by the main page, followed by the lending/extension/history/booking page, the academic DB page, and the collection page.
As the performance of mobile devices has dramatically improved, users can perform many tasks in a mobile environment. This means that the use of behavior information stored in the mobile device can tell a lot of users. For example, a user's text message and frequently used application information (behavioral information) can be utilized to create useful information, such as whether the user is interested in parenting(profile prediction). In this study, I investigate the behavior information of the user that can be collected in the mobile device and propose the item that can profile the user. And I also suggest ideas about how to utilize profiling information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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