KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.7
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pp.2239-2256
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2022
In this paper, a model is proposed to comprehensively evaluate the computational power. The five forces model of computational power solves the problem that the measurement units of different indexes are not unified in the process of computational power evaluation. It combines the bidirectional projection method with TOPSIS method. This model is more scientific and effective in evaluating the comprehensive situation of computational power. Lastly, an example shows the validity and practicability of the model.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.2
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pp.54-63
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2016
As technology has developed and cost for data processing has reduced, big data market has grown bigger. Developed countries such as the United States have constantly invested in big data industry and achieved some remarkable results like improving advertisement effects and getting patents for customer service. Every company aims to achieve long-term survival and profit maximization, but it needs to establish a good strategy, considering current industrial conditions so that it can accomplish its goal in big data industry. However, since domestic big data industry is at its initial stage, local companies lack systematic method to establish competitive strategy. Therefore, this research aims to help local companies diagnose their big data capabilities through a reference model and big data capability assessment system. Big data reference model consists of five maturity levels such as Ad hoc, Repeatable, Defined, Managed and Optimizing and five key dimensions such as Organization, Resources, Infrastructure, People, and Analytics. Big data assessment system is planned based on the reference model's key factors. In the Organization area, there are 4 key diagnosis factors, big data leadership, big data strategy, analytical culture and data governance. In Resource area, there are 3 factors, data management, data integrity and data security/privacy. In Infrastructure area, there are 2 factors, big data platform and data management technology. In People area, there are 3 factors, training, big data skills and business-IT alignment. In Analytics area, there are 2 factors, data analysis and data visualization. These reference model and assessment system would be a useful guideline for local companies.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.11
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pp.507-517
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2020
The present research intends to examine the relationship between the Big Five personality traits and leadership initiations among the marketing executives in Delhi NCR (INDIA), and seeks to uncover the predictors of leadership initiations within personality traits. The data are collected through online survey method using different social media platforms. A sample of 233 (male =136 and female =97) marketing executive's responses were included. The data collected with the help of self-reported Big Five model inventory and leadership initiation test. The collected data were analyzed statistically by using descriptive statistics, correlation. and stepwise multiple regression analysis. The results revealed that the age of respondents inversely correlated with leadership initiation. Neuroticism revealed significant inverse correlation with leadership initiation, whereas significant positive correlations were found between extraversion, conscientiousness, agreeableness, and leadership initiations, while openness to experience revealed insignificant positive correlation with leadership initiation. Extraversion and conscientiousness appeared as the most dominant personality traits among marketing executives, irrespective of gender, that positively influenced leadership initiation and appeared as the predictor of leadership initiation. In male executives extraversion and age emerged as the predictors of leadership behavior, while in female executives extraversion and openness to experience personality traits appeared as the predictors of leadership initiation.
The purpose of this study is to propose the performance measurement model for open big data platform. In order to develop the performance measurement model, we have integrated big data reference architecture(NIST 2018) with performance prism model(Neely et al. 2001) in the platform perspective of open big data. Our proposed model consists of five key building blocks for measuring performance of open data platform as follows: stakeholder contribution, big data governance capabilities, big data service capabilities, big data IT capabilities, and stakeholder satisfaction. In addition, our proposed model have twenty four evaluation indices and seventy five measurement items. We believe that our model could offer both research and practical implications for relevant research.
This study examined the reliability and validity of the Korean short version of the Big-Five Questionnaire for children, a instrument designed to measure Big-Five personality domains of elementary school students. The short Big-Five Questionnaire for children was composed of 15 items based on exploratory factor analyses on th data from 5th and 6th grade elementary school students(N=278). Confirmatory factor analyses revealed evidence of structural validity of the Korean short version BFQ-C. The correlations of K-BFQC-SF with the criteria of depression, academic achievement, career maturity were assessed to verify criterion-related validity. The correlation coefficients were correspondent to the results of previous studies. This study is meaningful in that it is sufficient to assess five factor personality domains in school settings.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.24
no.4
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pp.65-77
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2019
Adolescents reach the game-use states of adaptive and maladaptive by the absorption to computer game. Authors claimed that the two states are commonly related with the time of game-use, and the degree of them are distinctive according to adolescent individuals, specifically their self-control propensity. Authors proposed a conceptual research model that Big Five personality types predict their self-control which moderates the relationships from game use-time to the maladaptive and adaptive states. The data to test its validity and reliability had been sampled 999 Korean students in elementary school, middle school, and high school. Resultingly, the openness and conscientiousness of the adolescents affected positively on the self-control, which moderated negatively the relationship from the game use time to the maladaptive use state, but the positive moderation on the relationships from game use time to adpative state was not significant. These results mean that we could apply teenager's Big Five personality type and their self-control traits as a tool for preventing teens from the overuse state like addiction.
This paper proposes a new spectrum forecasting (SF) model to estimate the spectrum demands for future mobile broadband (MBB) services. The model requires five main input metrics, that is, the current available spectrum, site number growth, mobile data traffic growth, average network utilization, and spectrum efficiency growth. Using the proposed SF model, the future MBB spectrum demand for Malaysia in 2020 is forecasted based on the input market data of four major mobile telecommunication operators represented by A-D, which account for approximately 95% of the local mobile market share. Statistical data to generate the five input metrics were obtained from prominent agencies, such as the Malaysian Communications and Multimedia Commission, OpenSignal, Analysys Mason, GSMA, and Huawei. Our forecasting results indicate that by 2020, Malaysia would require approximately 307 MHz of additional spectrum to fulfill the enormous increase in mobile broadband data demands.
In this study, the influence of sub-factors of Big Five personality (extraversion, agreeableness, conscientiousness, neuroticism, openness to experience) to job satisfaction and turnover intention, and mediating effect of job satisfaction between Big Five personality and turnover intention were empirically analysed. Also the relationship between job satisfaction and turnover intention was investigated. The sample of this study were customer-contact employees of restaurant among Youngnam province. 243 questionnaires were used for the empirical analyses. According to the empirical analysis results, openness to experience and conscientiousness respectively had positive influences to job satisfaction and turnover intention. Also neuroticism gave negative influence to turnover intention. Another research finding of this study was that mediating effect of job satisfaction existed in the causal relationship of 'openness to experience' and conscientiousness to turnover intention. Managerial implications of the research findings are that restaurant managers are recommended to select employees of having much of conscientiousness and 'openness to experience', and to employ those of having much of agreeableness. In the field of restaurant industry, training is very important for employees to foster these personalities, because this industry does not have environment of hiring employees of having much of these personalities. Also training can be applied to employees of having high neuroticism for minimizing their turnover intention.
Liang Guo;Yue Wang;Yixing Zhang;Caihong Zhou;Kexin Xu;Shaopeng Wang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.10
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pp.2682-2700
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2023
To cope with the risks of climate change and promote the realization of carbon peaking and carbon neutrality, this paper first comprehensively considers the policy background, technical trends and carbon reduction paths of energy conservation and emission reduction in data center server industry. Second, we propose a computing power carbon efficiency of data center server, and constructs the carbon emission per performance of server (CEPS) model. According to the model, this paper selects the mainstream data center servers for testing. The result shows that with the improvement of server performance, the total carbon emissions are rising. However, the speed of performance improvement is faster than that of carbon emission, hence the relative carbon emission per unit computing power shows a continuous decreasing trend. Moreover, there are some differences between different products, and it is calculated that the carbon emission per unit performance is 20-60KG when the service life of the server is five years.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.3
no.2
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pp.91-101
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2008
For a friendly interaction between human and robot, emotional interchange has recently been more important. So many researchers who are investigating the emotion generation model tried to naturalize the robot's emotional state and to improve the usability of the model for the designer of the robot. And also the various emotion generation of the robot is needed to increase the believability of the robot. So in this paper we used the hybrid emotion generation architecture, and defined the generalized context input of emotion generation model for the designer to easily implement it to the robot. And we developed the personality and loyalty model based on the psychology for various emotion generation. Robot's personality is implemented with the emotional stability from Big-Five, and loyalty is made of familiarity generation, expression, and learning procedure which are based on the human-human social relationship such as balance theory and social exchange theory. We verify this emotion generation model by implementing it to the 'user calling and scheduling' scenario.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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