Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.9
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pp.1737-1744
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2009
This study calculated the relative importance between evaluation factors of websites focused on culture and tourism in J region by 3C_D_T evaluation model of website. That is, this paper was analyzed by AHP (analytic hierarchy process) and calculated the relative weights and preference. In conclusion, this study showed that content was the most important factor and proposed the improvement planning through sensitivity analysis.
Reliability of embedded softwares, as one of factors which affect system reliability, is the probability of failure-free software operation for a specified period of time in a specified environment. and Embedded software is different from general package software because hardware and operating system are tightly coupled to each other. Reliability evaluation models for embedded softwares currently used do not separate estimation and prediction models clearly, and even a standard model has not been proposed yet. In this respect, we choose a reliability estimation model suitable for embedded softwares among software evaluation models being used, and modified the model so as to accomodate recent software environments. In addtion, based on the model, the web-based reliability prediction tool RPX is developed. Finally, an embedded software is analyzed using the tool.
An evaluation of bending test of composite I and Box beams for determining the ultimate strength limit design criteria was presented. Maxium loads of composite I beams were found in beams composed of thicker upper flanges and/or vertical LVL flanges. These loads of plywood web beams were greater than those of PB web beams. Maximum loads of unsymmetrical box beams were less than those of symmetrical box beams. Thus, it took on different phase in box type beams. Ultimate loads of composite beams were greater than those of solid. The failure of composite beams were abrupt and failure mode was classified into following categories; Edgewise shear failure in web, delamination in flange-web joint, tension failure and tearing in LVL flanges, and web delamination. These failures of composite beams were appeared at the mixed mode. The influence factor affecting the performance of tested composite beams was shear strength of PB-web composite beams and compressive strength in plywood-web composite beams. It was also assumed that the influence factors on structural performance on composite beams were flange quality, web material and geometry of cross section. As one of the design methods resisting to compressive stress that was required in the case of small span to depth ratio and deep beams. composite I-beams composed of thicker upper flanges comparing to lower flanges were very effective in structural performance.
Although the site evaluation factors that affect the navigation pattern are well documented, the attempt to explore the difference in the relationship between navigation pattern and site evaluation factors by post hoc segmentation approach has been relatively rare. For this purpose, this study constructs the structure equation model using web-evaluation data and log file of a community site with 300,000 members. And then it applies the structure equation model to each segment. Each segment is identified by mixture model. Mixture model is to unmix the sample, to identify the segments, and to estimate the parameters of the density function underlying the observed data within each segment. The study examines the opportunity to increase GFI, using mixture model which supposes heterogeneous groups in the users, not through specification search by modification index from structure equation model. This study finds out that AGFI increases from 0.819 at total sample to 0.927, 0.930, 0.928, 0.929 for each 4 segments in the case of the community site. The results confirm that segment level approach is more effective than model modification when model is robust in terms of theoretical background. Furthermore, we can identify a heterogeneous navigation pattern and site evaluation variation in the community website at segment level.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.25
no.3
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pp.99-118
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2008
As time gees by, the function and role of website become more important. Therefore, it is very critical to evaluate and improve continuously the website to the purpose. Many previous studies show that some website evaluation factors will influence the user satisfaction and revisit to the website. The website evaluation criteria from the previous studies related to the university library website evaluation were classified into five assessment criteria which are design, contents, user interface, reliability, and site management. In the results, some significant suggestions were found out. User satisfaction is seriously affected by user interface, and user's intention to revisit is influenced by contents and reliability, but there may not be a close connection between them. Besides, the evaluation method in this study may be applicable to the new website-improving approach of website administrators and researchers.
Internet GIS sites are currently being emersed as one of important places to acquire spatial information in stead of traditional paper map. This paper is intended to identify critical factors in evaluating internet GIS site quality. While there should be a considerable number and variety of factors associated with internet GIS site quality, this paper focuses on the site characteristics that generate visitor satisfaction. After carefully reviewing the previous literature of general website evaluation, four criteria that are critical to internet GIS site quality were identified: (1) contents (2) design (3) navigation (4) spatial analysis. An empirical study for a case study site has been conducted to confirm the validity for the four evaluation factors. A site diagnosis by the criteria provided many valuable information for Web site quality. For example, it was found that many symbols in the site made the visitors confusing and navigation interface was not very user-friendly to track required positional information due to inconsistency in terms of cartographic concept. The results indicate that the evaluation criteria may be used not only as a tool to evaluate internet GIS sites, but also as a checklist to improve the quality of a web site that is under development and requires remodelling. As a result, the research findings have established the new concept of ‘the quality assurance of the internet GIS site’, proposed as an initial aim of this paper Many of the issues unresolved in this project could be improved, based on the understanding of the four criteria suggested in this paper.
Web applications are indispensable in the software industry and continuously evolve either meeting a newer criteria and/or including new functionalities. However, despite assuring quality via testing, what hinders a straightforward development is the presence of defects. Several factors contribute to defects and are often minimized at high expense in terms of man-hours. Thus, detection of fault proneness in early phases of software development is important. Therefore, a fault prediction model for identifying fault-prone classes in a web application is highly desired. In this work, we compare 14 machine learning techniques to analyse the relationship between object oriented metrics and fault prediction in web applications. The study is carried out using various releases of Apache Click and Apache Rave datasets. En-route to the predictive analysis, the input basis set for each release is first optimized using filter based correlation feature selection (CFS) method. It is found that the LCOM3, WMC, NPM and DAM metrics are the most significant predictors. The statistical analysis of these metrics also finds good conformity with the CFS evaluation and affirms the role of these metrics in the defect prediction of web applications. The overall predictive ability of different fault prediction models is first ranked using Friedman technique and then statistically compared using Nemenyi post-hoc analysis. The results not only upholds the predictive capability of machine learning models for faulty classes using web applications, but also finds that ensemble algorithms are most appropriate for defect prediction in Apache datasets. Further, we also derive a consensus between the metrics selected by the CFS technique and the statistical analysis of the datasets.
Internet development requires the evaluation of secure Internet service quality. This study evaluated public Internet service quality categories and items based on the eQual program developed by Barnes & Vidgen (2006). Using a questionnaire designed to test Internet service qualities for public websites designed by The Knowledge and Information Resources Management Project, we examined 707 users and then measured the effects of service quality factors on customer satisfaction. In conclusion, we found that information quality, usability, and service interaction had a positive effect on customer satisfaction.
We propose a new method that specifies objective image quality factors by evaluating an image quality measurement model using random images. In other words, No-Reference variables are used to evaluate the quality of an original image without using any reference for comparison. 1000 portrait images were collected from a web gallery with votes constituting over 30 recommendation values. The bottom-up data collecting process was used to calculate the following image quality factors: total range, average, standard deviation, normalized distribution, z-score, preference percentage. A final grade is awarded out of 100 points, and this method ranks and grades the final estimated image quality preference in terms of total image quality factors. The results of the proposed image quality evaluation model consist of the specific dynamic range, skin tone R, G, B, L, A, B, and RSC contrast. We can present the total for the expected preference points as the average of the objective image qualities. Our proposed image quality evaluation model can measure the preferences for an actual image using a statistical analysis. The results indicate that this is a practical image quality measurement model that can extract a subject's preferred image quality.
Mobile internet access using such devices as PDAs and cellular phones becomes popular as mobile technologies grow. However, the characteristics of small screen devices such as small screen size and pen-based input cause many usability problems. In this study, a human factors experiment was conducted to identify the factors affecting the usability of information search on a PDA. Factors manipulated in the experiment included use of wheel equipment, scroll dimension, and screen orientation. Task completion time, error frequency, and subjective satisfaction level were measured. In addition, various users' behavioral patterns such as scanning routes and mainly used scrolling methods were analyzed. Scroll dimension has a significant effect on task completion time. Scroll equipment and screen orientation affect subjective satisfaction level. The results could be applied to designing information structure of web sites for mobile use by providing vertical scroll and using external scroll equipments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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