Journal of the Korean Society for information Management
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v.34
no.3
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pp.269-290
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2017
This study aims to present the framework for promoting active engagement of users in digital archives through social tagging. It analyzed the technological development involved with digital archives, and the user participation and engagement through social media. The analysis explored the aspects of social tagging in terms of communication, sharing and collaboration in digital archives. Based on the analysis and reviews, it developed the model of social tagging for user participation and interaction in digital archives. The study proposed the application of open and game platforms for promoting active engagement of users in digital archives through social tagging.
The purpose of this study is to verify the anthropomorphic design factors of pedagogical agents that can enhance user experience in learning foreign languages (English) through smartphones. In this study, when designing a pedagogical agent that delivers content, the presence or absence of the agent's image, the degree of human nature (HN), and role setting (leader vs. companion) among the anthropomorphic factors that influence facilitating learning, credibility, and engagement perception. As a result of the experiment, HN alone did not show a facilitating learning effect, and images and roles improved not only the facilitating learning effect but also other user experience factors. When HN factors were designed in combination with image and role factors, they were effective in overall user experience effects such as facilitating learning, credibility, and engagement.
Hyeon Ji Lee;Si Hyun Seong;Hyunjin Chung;Yun Jeong Lee;Jae-Hyun Kim
Korean Journal of Clinical Pharmacy
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v.33
no.1
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pp.51-61
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2023
Background: Mobile applications (apps) on dietary supplements can increase consumers' access to information. However, it can lead to indiscriminate use of dietary supplements. This study aims to systematically review dietary supplement apps released in English and Korean and evaluate the quality of those apps. Methods: Through the app stores, apps on dietary supplements were systemically searched and examined. Two independent evaluators evaluated the apps and presented a mean score using the Mobile App Rating Scale (MARS). The correlation between MARS scores, user and evaluator ratings, and the number of secondary features of the apps were analyzed. Results: Of the 2,772 dietary supplement apps identified, 17 apps were included according to the selection criteria. The mean MARS score was 3.28 (standard deviation: 0.29) out of 5. Apps had higher scores in aesthetics and functionality dimensions, while engagement and information dimensions had lower scores. There was a positive correlation between the number of app downloads and information among MARS dimensions. The subjective evaluation also correlated with the information dimension. There was a positive correlation between the secondary features of the apps and MARS total score as well as the engagement dimension. Conclusion: The dietary supplement apps need to be managed at a higher level of quality to provide safe and reliable information to consumers. Especially, quality on information and engagement dimensions can be improved. Involvement of healthcare professionals in the app development, management with adequate referencing of information, and use of secondary features for enhanced user engagement can be helpful.
The survivability of a naval ship is the ability of the ship and its onboard systems to remain functional and continue a designated mission in man-made hostile environments. A passive decoy system is primarily used as a weapon system for improving the survivability of a naval ship. In this study, an engagement scenario-based simulation program was developed for decoy effectiveness assessments against an anti-ship missile (ASM), which tracks a target with sea-skimming and active radar homing. The program can explain the characteristics of a target ship, such as the radar cross section and evasive maneuvers, as well as the operational performance of the onboard decoy system, the guidance method of the ASM, and the engagement environment's wind speed and direction. This paper describes the theory and formulations, configuration, and user interface of the developed program. Numerical examples of a decoy effect assessment of a virtual naval ship against an ASM are presented.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.10
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pp.185-195
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2024
In this paper, we propose a comparative evaluation framework for digital services in the Museum of Modern and Contemporary Art, focusing on user experience analysis of both mobile apps and curating-bots. Our method assesses the efficiency, support, and innovative attributes of these services, particularly regarding their Pragmatic Quality (PQ) and Hedonic Stimulation (HS). The proposed framework combines empirical user engagement data via survey with hypothesis testing to determine the influences of digital services such as the mobile app and curating-bot on visitor satisfaction and immersion. The research team demonstrates the suitability of the Technology Acceptance Model (TAM) and the Quality-Value-Loyalty (QVL) Chain in evaluating digital services in the art museum context and the impact of these services on the visitor experiences.
Various methods have been developed to predict the flight path of an air-launched weapon to intercept a fast-moving target in the air. However, it is also getting more challenging to predict the optimal firing zone and provide it to a pilot in real-time during engagements for advanced weapons having new complicated guidance and thrust control. In this study, a method is proposed to develop an optimized weapon engagement zone by the SCG (Scaled Conjugate Gradient) algorithm to achieve both accurate and fast estimates and provide an optimized launch display to a pilot during combat engagement. SCG algorithm is fully automated, includes no critical user-dependent parameters, and avoids an exhaustive search used repeatedly to determine the appropriate stage and size of machine learning. Compared with real data, this study showed that the development of a machine learning-based weapon aiming algorithm can provide proper output for optimum weapon launch zones that can be used for operational fighters. This study also established a process to develop one of the critical aircraft-weapon integration software, which can be commonly used for aircraft integration of air-launched weapons.
In this study, we examined how consumers who experience HMD virtual reality advertising differ in their ad attitudes and memory effects according to Presence (cognitive presence, emotional presence, media presence) and engagement level. Particularly, in the case of memory effect, the information that the user memorizes through the advertising is divided into "Attribute-Related Memory (ARM)" and "Global-Related Memory (GRM)" Respectively. First, the attitudes toward HMD based virtual reality ads are positive regardless of the type of presence. Second, in the virtual reality advertising, if the level of engagement is low, ARM that memorizes the information of the product attribute is increased, whereas if the level of engagement is high, the GRM which is the memory of the attitude-based evaluation information about the product is increased appear. Third, if cognitive presence and media presence are low, then ARM is more memorable than GRM.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.3
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pp.610-632
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2024
Mobile Learning (M-learning) adoption and success in supporting students' learning engagement mainly depend on many factors. Therefore, this study systematically reviews the literature, synthesizes and analyzes the predictors of M-learning adoption, and uses success for students' learning engagement. Literature from 2016 to 2023 in various databases is covered in this study. Based on the review's findings, the factors that influence students' learning engagement when it comes to M-learning usage and adoption, can be divided into technical, pedagogical, and social factors. More specifically, technical factors include mobile devices availability and quality, connectivity to the internet, and user-friendly interfaces, pedagogical factors include effective instructional design, teaching methods, and assessment strategies, and social factors include motivation of students, social interaction and perceived enjoyment - all these factors have a significant impact on the M-learning adoption and use success. The findings of the review also indicated that M-learning has a key role in enhancing the learning engagement of students through different ways, like increasing their motivation, attention, and participation in their process of learning, paving the way for interaction and building relationships opportunities with peers and instructors, which in turn, can lead to strengthening the learning environment. The implications of these findings extend beyond immediate educational contexts, offering vital insights for future educational technology strategies and policy decisions, particularly in addressing global educational challenges and embracing technological advancements in learning.
Recently, interactive media which maximizes audience engagement by making the audience appeal on a stage in digital media environment has been distributed more widely. In fact, there has been active movement to develop and promote a new participatory media genre with higher immersion by applying this kind of interactive media concept to advertisement, film, game and e-learning. In the conventional interactive media, digital media had to be enjoyed in particular environment where diverse sensors were installed or through a certain device to recognize a user's motion and voice. This study attempted to design and implement an image creation system which ensures interactions between a user and media in popular distribution-enabled web environment and through PC and smart devices to minimize the image producer-user constraints.
This study applies topic modeling to uncover user experience and app issues expressed in users' online reviews of a fan community platform, Weverse on Google Play Store. It allows us to identify the features which need to be improved to enhance user experience or need to be maintained and leveraged to attract more users. Therefore, we collect 88,068 first-level English online reviews of Weverse on Google Play Store with Google-Play-Scraper tool. After the initial preprocessing step, a dataset of 31,861 online reviews is analyzed using Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling with Gensim library in Python. There are 5 topics explored in this study which highlight significant issues such as network connection error, delayed notification, and incorrect translation. Besides, the result revealed the app's effectiveness in fostering not only interaction between fans and artists but also fans' mutual relationships. Consequently, the business can strengthen user engagement and loyalty by addressing the identified drawbacks and leveraging the platform for user communication.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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