Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.18
no.6
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pp.71-82
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2013
Because recently the efficiency and effectiveness of public services has been an important issue, various studies related with performance management system in the area of public service has been actively investigated. The study of the performance management system relied on qualitative or quantitative assessment. However, because the field of the public service is very wide and complex, holistic view is required. Therefore, this study presents a new framework for performance management system which can evaluate public service based on the various aspects by adding carefully quantitative evaluation, DEA (Data Envelopment Analysis) and qualitative assessment. Finally, by applying to the public service of Changwon, the usefulness and feasibility of this framework are validated.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.3
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pp.193-200
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2019
Accruals-Quality(AQ) is an important proxy for evaluating the quality of accounting information disclosures. High-quality accounting information will provide high predictability and precision in the disclosure of earnings and will increase the response to stock prices. And high Accruals-Quality, such as mitigating heterogeneity in accounting information interpretation, provides information usefulness in capital markets. The purpose of this study is to suggest how AQ, which represents the quality of accounting information disclosure, is transformed into digitized data in real-time in combination with IT information technology and provided to financial analyst's information environment in real-time. And AQ is a framework for predictive analysis through big data log analysis system. This real-time information from AQ will help financial analysts to increase their activity and reduce information asymmetry. In addition, AQ, which is provided in real time through IT information technology, can be used as an important basis for decision-making by users of capital market information, and is expected to contribute in providing companies with incentives to voluntarily improve the quality of accounting information disclosure.
Today, many universities are confronted with the changing education paradigm such as e-Learning, CBT(Computer-based Training), Virtual University. Particularly, the Virtual University is now in the countrys educational mainstream as a legitimate, potentially standards-setting educational environment. These streams are certainly a new opportunity or threat to our universities. To overcome this problem, we should think this as strategic, and should implement IT-based Virtual University System to which computer and network technology is main edge. So, we think that the Virtual University System is SIS(Strategic Information System) which support universitys future education strategies. We proposed a planning framework for the Virtual University System. The framework which is based on the IS planning methodology is composed of such as environment analysis, requirement analysis of the system, strategic roles and objectives setting, scenario analysis of budget and revenue. To define the strategic roles and objectives of the system, we surveyed it on the side of instructors. We proposed five factors, which are to (1) improve competitiveness (2) reduce cost and secure profit (3) enhance education services (4) change the future education model (5) decrease dysfunctions of virtual education model.
Although many studies have focused on the influences and outcomes of personal information leakage, few studies have investigated how the personal information leakage prevention behavior differs depending on internet user. This study attempts to supplement the existing studies' limitations with the use of risk perception attitude (RPA) framework. More specifically, this study tries to show internet user can be classified into four groups based on perceived risk of personal information leakage and efficacy beliefs of personal information protection, and to identify how the groups differ in terms of motivation, information seeking, and behaviors for privacy leakage prevention. Analysis on survey data from 276 internet users reveals that the users can be classified into responsive, avoidance, proactive, indifference groups. Furthermore, there are differences between groups in terms of motivation, information seeking, and behaviors for personal information leakage prevention. This study contributes to expand existing literature by providing tailored guidelines for implementation of personal information protection strategies and policy.
The purpose of this study is to investigate those factors that are influenced when a user recognizes his/her private information value as an economic asset. The relationship among these factors will also be discussed. This research targets Internet users, and the value of their private information will be converted into economic figures. How economic value changes in relation with individual attributes, dealer's traits, and circumstantial properties will also be studied. The changes in the factors of private information value under different situations will be analyzed from an economic perspective. By using the cost-benefit analysis framework, this work hypothesizes that the user's private information value can be influenced by individual attributes and situational properties. in the business aspect, this study can help users recognize the true value of their personal information and minimize the cost resulting from private information security incidents. This work also highlights the necessity of estimating the scale of investments for protecting private information. Overall, this research will proceed under the hypothesis that the users' recognition of their private information value is influenced by the attributes of the individual, dealers, or situations.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.31
no.4
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pp.393-408
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2024
The sparse linear discriminant analysis can be incorporated into the penalized linear regression framework, but most studies have been limited to specific convex penalties, including the least absolute selection and shrinkage operator and its variants. Within this framework, concave penalties can serve as natural counterparts of the convex penalties. Implementing the concave penalized direction vector of discrimination appears to be straightforward, but developing its theoretical properties remains challenging. In this paper, we explore a class of concave penalties that covers the smoothly clipped absolute deviation and minimax concave penalties as examples. We prove that employing concave penalties guarantees an oracle property uniformly within this penalty class, even for high-dimensional samples. Here, the oracle property implies that an ideal direction vector of discrimination can be exactly recovered through concave penalized least squares estimation. Numerical studies confirm that the theoretical results hold with finite samples.
We introduce about XBRL, eXtensible Business Reporting Language, which is widely accepted as the international standard language for business financial reporting. XBRL is a language for the electronic communication of business and financial data which is revolutionizing business reporting around the world. It provides major benefits in the preparation, analysis and communication of business information. It offers cost savings, greater efficiency and improved accuracy and reliability to all those involved in supplying or using financial data. XBRL is a kind of XML application based on the open Internet technologies. We propose a framework for enterprise information supply chain using XBRL Web services. A Web service is defined as a software system based on XML and designed to support interoperable machine-to-machine interaction over a network by the W3C. Web services are frequently just application programming interfaces (API) that can be accessed over a network, such as the internet and executed on a remote system hosting the requested services. An XBRL Web service-based enterprise information supply chain enables for companies to implement seamless information supply chains from businesses to financial institutions, to supervisory authorities, and to other stake holders for real time information access. And thereby it is expected to contribute to the increase in the value of companies due to the enhanced visibility and transparency of accounting and management.
In this study, we propose an ubiquitous computing technology (UCT) based construction management (CM) framework which is composed of processes, information systems, and organizations. For this, we first define 14 promising UCT based CM tasks from 140 candidate tasks using a matrix analysis technique. After defining the 14 tasks, we survey the construction management experts with questionnaire of the importance, improvement possibility, ease of implementation of the tasks. Based on the survey results, we select three high priority tasks: material management, operation management, inspection and measurement management. We conceptually design the framework, that is, processes, information systems, and organizations for the 3 tasks to be more innovative by applying the UCT to the CM tasks. Finally, we apply the proposed framework to some construction fields and estimate the effectiveness of the framework. Estimation results show that the CM tasks can be performed more quickly with less man powers using the UCT-based CM framework.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.3
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pp.265-276
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2015
In this paper, we propose hierarchical cluster analysis and multidimensional scaling for joint distribution valued data. Information technology is increasing the necessity of statistical methods for large and complex data. Symbolic Data Analysis (SDA) is an attractive framework for the data. In SDA, target objects are typically represented by aggregated data. Most methods on SDA deal with objects represented as intervals and histograms. However, those methods cannot consider information among variables including correlation. In addition, objects represented as a joint distribution can contain information among variables. Therefore, we focus on methods for joint distribution valued data. We expanded the two well-known exploratory methods using the dissimilarities adopted Hall Type relative projection index among joint distribution valued data. We show a simulation study and an actual example of proposed methods.
A program analysis of a large-scale open-source software repository has a significant meaning in that it allows us to examine the changes and improvements of the software in repositories, and this brings more reliable results based on a large amount of programs. In this paper, we introduce a new static analysis framework WALABOA, which enables a scalable static analysis of large-scale software repositories. In addition, we show new findings from applying WALABOA, together with a module comparing the analysis results from a static analysis and a dynamic analysis, in evaluation of the field-based analysis, one of JavaScript static analysis techniques used in WALA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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