Recently, Omni Channel Services has been considered the most innovative business strategy. Omni-Channel sees a variety of channels from all channels viewpoints, organically combining each channel to provide a seamless experience for consumers. In other words, Omni-Channel is not simply a systematic integration of channels, but a means of delivering consistent services to consumers in all processes through a strategy to an organic connection. The aim of this study is to provide a comprehensive insight into the decision factors affecting the adoption of Omni-channel. For this purpose, an empirical analysis is conducted on the course of acceptanceof the Omni-channel service based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) and Task-technology fit (TTF), an effective model frequently selected to describe the acceptance of service in the introduction phase of new information technology. As a result of the study, it was confirmed that the task characteristics and the technical characteristics had a positive effect on the task-technology fit, and the task-technology fit had a positive effect on the performance expectancy. In addition, task-technology fit, performance expectancy, and social influence have a positive effect on the intention to use the Omni-Channel. This study is intended to deliver an experimental meaning by proposing a strategical measure to understand the behaviorsand uses of consumers in the Omni-channel service environment and increase the customer satisfaction for the system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.12
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pp.2489-2497
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2009
The objective of this research is to get the lesson of the policy by searching the factors of technology acceptance focused on u-Health system. For the purpose of this research, this study presented the concept of u-Health and literature review associated with technology acceptance. Also, this research analyzed the factors affecting 'acceptance of u-Health system'. As a result of the analysis, the first factor affecting acceptance of u-health system is 'self-efficacy' and the second factor is 'connecting'. These results showed characteristics of the innovative aspects and the 'anytime and anywhere' in the ubiquitous concept. Therefore, considering these factors when developing with the priority of u-health system will be able to increase the likelihood of business revenue.
This study examined the factors influencing the intention to use smartwatches using the integrated model of technology acceptance model (TAM) and innovation diffusion theory (IDT). An online survey was conducted and the data were analyzed using the structural equation modeling (SEM). The results showed that the research model had an acceptable fit, and all paths, except for the one from the perceived ease of use to the intention to use, were supported. Regarding paths from IDT to TAM, it was observed that higher the compatibility, the users perceived greater usefulness. Additionally, both observability and trialability influenced the perceived ease of use. However, perceived ease of use affected the intention only through the mediated effect of perceived usefulness. The implication of the study lies on the major focus on the effects of users' perceptions regarding innovative characteristics of smartwatches on the intention to adopt and attempted to increase the explanatory power of the TAM and IDT by combining both.
The social commerce is an innovative and emerging transaction. It is the result of combination with transaction and social media technology. This study analyzes Korean college students' social commerce behavior through extending technology acceptance model(TAM) with social influence(SI). We confirmed all proposed hypotheses are significant and supported by the given data through PLS path modeling method with SmartPLS. It indicates that SI is an important factor influencing intention to use, so SI should be consider for theorists to enhance explanation and prediction of TAM and for practitioners to earn higher performances as well. Finally, based on the findings, suggestions for future studies are discussed.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.45-50
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2022
The article substantiates the feasibility of using and actively implementing innovative technologies in the practice of organizing the educational process. The need for the use of telecommunication technologies, which provide constant communication between students and the teacher outside the classroom, has been identified. Particular attention is paid to the latest approaches to the use of various forms of multimedia technologies in student education, which intensify the process of acceptance and assimilation of educational material by foreign students. The advantages of using innovative means of distance education are determined, which thanks to modern electronic educational systems allow students to receive quality higher education. Innovative technologies promote the development of cognitive interest in students, they learn to systematize and summarize the material studied, discuss and debate. In this regard, the reorientation of the system of higher education in Europe towards innovation is becoming the most important tool in ensuring the competitiveness of graduates in the labor market. In addition, the investment attractiveness of a university often depends on the innovative nature of the development of scientific, educational and practical activities of the subjects of the educational process, their inclusion in the national innovation system. The article analyzes that in the universities of the European Union in the training of specialists in the management of basic interactive methods, forms and tools are binary lecture, briefing, webinar, video conference, video lecture, virtual consultation, virtual tutorial, slide lecture, comp. utheric tests. Various classes on slide technology took active forms during the training of management specialists.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.30
no.1
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pp.15-29
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2023
Recently, there has been increasing interest in renewable energy in the agricultural sector. Agrophotovoltaics, producing electricity while farming, has attracted much attention. This study aims to identify the factors influencing the acceptance intention of Agrophotovoltaics. Using the UTAUT2 model, we designed a research model to examine the impact of performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions, social influence, and investment utility on the intention to adopt Agrophotovoltaics through the mediation effect of the user's innovativeness. We conducted a survey on farmers and obtained 212 responses for the final analysis. The results showed that effort expectancy and innovativeness significantly positively affected the intention to adopt Agrophotovoltaics. Furthermore, innovativeness was found to fully mediate the relationship among performance expectancy, facilitating conditions, investment utility, and acceptance intention. This suggests that focusing supportive measures on innovative groups could promote the adoption of Agrophotovoltaics.
Recently, investors' interest and the influence of stock-related information dissemination are being considered as significant factors that explain stock returns and volume. Besides, companies that develop, distribute, or utilize innovative new technologies such as artificial intelligence have a problem that it is difficult to accurately predict a company's future stock returns and volatility due to macro-environment and market uncertainty. Market uncertainty is recognized as an obstacle to the activation and spread of artificial intelligence technology, so research is needed to mitigate this. Hence, the purpose of this study is to propose a machine learning model that predicts the volatility of a company's stock price by using the internet search volume of artificial intelligence-related technology keywords as a measure of the interest of investors. To this end, for predicting the stock market, we using the VAR(Vector Auto Regression) and deep neural network LSTM (Long Short-Term Memory). And the stock price prediction performance using keyword search volume is compared according to the technology's social acceptance stage. In addition, we also conduct the analysis of sub-technology of artificial intelligence technology to examine the change in the search volume of detailed technology keywords according to the technology acceptance stage and the effect of interest in specific technology on the stock market forecast. To this end, in this study, the words artificial intelligence, deep learning, machine learning were selected as keywords. Next, we investigated how many keywords each week appeared in online documents for five years from January 1, 2015, to December 31, 2019. The stock price and transaction volume data of KOSDAQ listed companies were also collected and used for analysis. As a result, we found that the keyword search volume for artificial intelligence technology increased as the social acceptance of artificial intelligence technology increased. In particular, starting from AlphaGo Shock, the keyword search volume for artificial intelligence itself and detailed technologies such as machine learning and deep learning appeared to increase. Also, the keyword search volume for artificial intelligence technology increases as the social acceptance stage progresses. It showed high accuracy, and it was confirmed that the acceptance stages showing the best prediction performance were different for each keyword. As a result of stock price prediction based on keyword search volume for each social acceptance stage of artificial intelligence technologies classified in this study, the awareness stage's prediction accuracy was found to be the highest. The prediction accuracy was different according to the keywords used in the stock price prediction model for each social acceptance stage. Therefore, when constructing a stock price prediction model using technology keywords, it is necessary to consider social acceptance of the technology and sub-technology classification. The results of this study provide the following implications. First, to predict the return on investment for companies based on innovative technology, it is most important to capture the recognition stage in which public interest rapidly increases in social acceptance of the technology. Second, the change in keyword search volume and the accuracy of the prediction model varies according to the social acceptance of technology should be considered in developing a Decision Support System for investment such as the big data-based Robo-advisor recently introduced by the financial sector.
Conventional studies on technology acceptance have focused on information technology for utilitarian value and hence based on 'theory of reasoned action'. Correspondingly, the studies depend on perceived usefulness and perceived ease of use as rational decision making elements. However, in ubiquitous society, innovative technologies are applied to non-task area, as well as task-oriented area. Therefore, users are more influenced by affective factors than cognitive factors in causing their usage intention. In line with those discussions, we cannot make sure that the conventional technology acceptance model could fully explain the current u-service acceptance phenomenon. Hence, to overcome the limitations of the prior technology acceptance studies, we propose an amended TAM which includes one hedonic factor and two factors on ubiquitous computing technology : ubiquity and intelligence.
This study is to explore the factors that may affect the social adoption diffusion of innovative technology, focusing on smart mobility. It reviewed the literature on theory of social acceptance-diffusion and technology adoption model of innovative products, set up structural equation model that includes the causes and effects of perceived usefulness(the nexus among influences, perceived usefulness and purchase intention) and empirically tested the relationship. The survey, covering 534 non-users, was conducted from August 1, 2016 through August 12, 2016. The results show that compatibility and relative advantage significantly positively affect adoption intention through perceived usefulness, and that communication significantly negatively affect. However, complexity and service quality do not have significant positive effects on perceived intention and purchase intention. Some implications to promote social acceptance of smart mobility based on the results of the study are offered.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.4
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pp.35-43
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2019
The purposes of this study is to derive the influence factors of Virtual Reality(VR) technologies acceptance based on the study of unified theory of acceptance and use of technology and value-based acceptance model to test the use and acceptance of VR devices. The survey methods were used for this study, and the data from a total of 400 consumers were used for the analysis. And the structural equation model was used to analyze the data. The results of the study are as follows: First, benefit components perceived enjoyment(EN) and sacrifice components personal innovative(PI) of VR devices were positively related to perceived values and use intention of VR devices, although the benefit components performance expectancy(PE) was positively related to perceived values(PV) but was not positively related to the use intention of VR devices. Second, sacrifice components perceived cost(PC) and anxiety(ANX) of VR devices were negatively related to perceived value(PV), but were not negatively related to the use intention of VR devices. Third, perceived values was not obvious related to the use intention(UI) of VR devices. The results of this study contribute to the literature as a new attempt to examining the effect on consumer use intention in VR technology areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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