In the era of the 4th Industrial Revolution, artificial intelligence (AI) has become one of the core technologies in terms of the business strategy among information technology companies. Both international and domestic major portal companies are launching AI search services. These AI search services utilize voice, images, and other unstructured data to provide different experiences from existing text-based search services. An unfamiliar experience is a factor that can hinder the usability of the service. Therefore, the usability testing of the AI search services is necessary. This study examines the usability of the AI search service on the Naver App 8.9.3 beta version by comparing it with the search services of the current Naver App and targets 30 people in their 20s and 30s, who have experience using Naver apps. The usability of Smart Lens, Smart Voice, Smart Around, and AiRS, which are the Naver App beta versions of their artificial intelligence search service, is evaluated and statistically significant usability changes are revealed. Smart Lens, Smart Voice, and Smart Around exhibited positive changes, whereas AiRS exhibited negative changes in terms of usability. This study evaluates the change in usability according to the application of the artificial intelligence search services and investigates the correlation between the evaluation factors. The obtained data are expected to be useful for the usability evaluation of services that use AI.
The purpose of this study was to research the relationships among utilitarian perceptions, hedonic perceptions, perceived usefulness and behavioral intention. Recently, consumers rely heavily on user-generated contents of social media channels to support their purchase decisions, such as electronic word-of-mouth. Electronic word-of-mouth helps consumers to evaluate items before making purchase, to reduce purchase risks and to support their purchase decisions. This study was based on both the analysis derived from a hypothesis and literature reviews and data collected from 255 travelers who had used travel review website at least once. The results of empirical analysis showed as follows. First, Utilitarian perceptions(information quality) has a significant impact on the perceived usefulness of a travel review website. Second, Enjoyment has a significant impact on the perceived usefulness of a travel review website. Third, Curiosity fulfilment has a significant impact on the perceived usefulness of a travel review website. Finally, Perceived usefulness of a travel review website has a significant impact on behavioral intention. Based on these findings, the implications and limitations of the study were presented including some directions for future studies.
Kim, Seong-Min;Lee, Wan-Sun;Son, Keunbada;Lee, Kyu-Bok
Journal of Dental Rehabilitation and Applied Science
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v.35
no.1
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pp.11-19
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2019
Purpose: This study evaluated the usability of and satisfaction with two types of computer-aided design (CAD) software among users who had experience with dental implant CAD software and those who did not. Materials and Methods: Dental technicians (n = 20) who had previous experience with dental implant CAD Software and students from the College of Dentistry (n = 12) who had never designed implant custom abutments were asked to evaluate two types of CAD Software, Exocad and Deltanine. In addition, the participants were asked to fill out a structured questionnaire (Section 1: Entering basic information and retrieving files; Section 2: Setting conditions before abutment design; Section 3: Setting abutment design; and Section 4: Overall satisfaction). For the statistical analysis of the collected data, Mann-Whitney U test was used (${\alpha}=.05$). Results: The ease of design and satisfaction with the implant CAD Software, evaluated with respect to 21 statements divided into four Stages, were significantly higher for Exocad in both groups for Secion 1. For Sections 2 and 3, participants with experience evaluated Deltanine to be significantly better. For Section 4, both groups evaluated Exocad Software to be better. Conclusion: Overall, the Exocad Software was evaluated as having better usability and offering greater satisfaction. However, in terms of performance in the core of the design process, i.e. Sections 2 and 3, Deltanine was rated higher by the experienced users. Thus, if the user interface design parts are supplemented, Deltanine CAD Software could be put to a wider use in clinics.
The purpose of this study is to deliver both market-practical and civil-centric political implication for sharing economy by investigating the nature of consumer-adoption for car-sharing service. With the global interest and market proliferation of the sharing economy, various service models for sharing idle resources have also been released in Korea. Particularly, in case of car sharing service, public - private partnership projects are spreading rapidly in various local governments including Seoul, along with the growing demand for alternative transportation system centering on the urban area. This study conducted an empirical study on the process of accepting the car sharing service by analyzing the data collected from users of the car sharing service "Sharing Car(Nanum Car)" of Seoul Metropolitan Government. A survey was conducted on 281 users in their twenties who are in the age of main use among the experienced users of the "Sharing Car(NaNum)" residing in Seoul. The result of analysis on the relationship between these users' perceived value and intention to use the vehicle sharing service would provide implications for establishing consumer(citizen)-centeric policies as well as market implications.
We propose a deep learning-based method that can estimate an appropriate lighting of both indoor and outdoor images. The method consists of two networks: Crop-to-PanoLDR network and LDR-to-HDR network. The Crop-to-PanoLDR network predicts a low dynamic range (LDR) environment map from a single partially observed normal field of view image, and the LDR-to-HDR network transforms the predicted LDR image into a high dynamic range (HDR) environment map which includes the high intensity light information. The HDR environment map generated through this process is applied when rendering virtual objects in the given image. The direction of the estimated light along with ambient light illuminating the virtual object is examined to verify the effectiveness of the proposed method. For this, the results from our method are compared with those from the methods that consider either indoor images or outdoor images only. In addition, the effect of the loss function, which plays the role of classifying images into indoor or outdoor was tested and verified. Finally, a user test was conducted to compare the quality of the environment map created in this study with those created by existing research.
The virtual reality industry has an opportunity to take another leap forward with the surge in demand for non-face-to-face content and interest in the metaverse after Covid-19. Therefore, in order to popularize virtual reality content along with this trend, high-quality content production and storytelling research suitable for the characteristics of virtual reality should be continuously conducted. In order for content to which virtual reality characteristics are applied to be effectively produced through user feedback, a quantitative index that can evaluate the content is needed. In this study, the process of viewing virtual reality contents was analyzed and head movement was set as a quantitative indicator. Afterwards, the experimenter watched five animations and analyzed the correlation between recorded head movement information and immersion. As a result of the analysis, high immersion was shown when the head movement speed was relatively slow, and it was found that the head movement speed can be used significantly as an index indicating the degree of content immersion. The result derived in this way can be used as a quantitative indicator that can verify the validity of the storytelling method applied after the prototype is produced when the creator creates virtual reality content. This method can improve the quality of content by quickly identifying the problems of the proposed storytelling method and suggesting a better method. This study aims to contribute to the production of high-quality virtual reality content and the popularization of virtual reality content as a basic research to analyze immersion based on the quantitative indicator of head movement speed.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.1
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pp.61-73
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2021
Metaheuristic search methods have been developed to solve problems with a range of purpose functions in situations lacking information and time constraints. In this study, the Hybrid Vision Correction Algorithm (HVCA), which enhances the performance of the Vision Correction Algorithm (VCA), was developed. The HVCA has applied two methods to improve the performance of VCA. The first method changes the parameters required by the user for self-adaptive parameters. The second method, the CGS structure of the Exponential Bandwidth Harmony Search With a Centralized Global Search (EBHS-CGS), was added to the HVCA. The HVCA consists of two structures: CGS and VCA. To use the two structures, a method was applied to increase the probability of selecting the structure with the optimal value as it was performed. The optimization problem was applied to determine the performance of the HVCA, and the results were compared with Harmony Search (HS), Improved Harmony Search (IHS), and VCA. The HVCA improved the number of times to find the optimal value during 100 repetitions compared to HS, IHS, and VCA. Moreover, the HVCA reduced the Number of Function Evaluations (NFEs). Therefore, the performance of the HVCA has been improved.
In today's IT environment where various pieces of information are distributed in large volumes, recommendation systems are in the spotlight capable of figuring out users' needs fast and helping them with their decisions. The current recommendation systems, however, have a couple of problems including that user preference may not be reflected on the systems right away according to their changing tastes or interests and that items with no relations to users' preference may be recommended, being induced by advertising. In an effort to solve these problems, this study set out to propose a Fuzzy-AHP-based movie recommendation system by applying the BRNN(Bidirectional Recurrent Neural Network) language model. Applied to this system was Fuzzy-AHP to reflect users' tastes or interests in clear and objective ways. In addition, the BRNN language model was adopted to analyze movie-related data collected in real time and predict movies preferred by users. The system was assessed for its performance with grid searches to examine the fitness of the learning model for the entire size of word sets. The results show that the learning model of the system recorded a mean cross-validation index of 97.9% according to the entire size of word sets, thus proving its fitness. The model recorded a RMSE of 0.66 and 0.805 against the movie ratings on Naver and LSTM model language model, respectively, demonstrating the system's superior performance in predicting movie ratings.
This study empirically confirmed 'the political bias of the YouTube recommendation algorithm' and 'the selective exposure of user' to verify the Filter Bubble phenomenon of YouTube. For the experiment, two new YouTube accounts were opened and each account was trained simultaneously in a conservative and a liberal account for a week, and the "Recommended" videos were collected from each account every two days. Subsequently, through the text mining method, the goal of the research was to investigate whether conservative videos are more recommended in a righties account or lefties videos are more recommended in a lefties account. And then, this study examined if users who consumed political news videos via YouTube showed "selective exposure" received selected information according to their political orientation through a survey. As a result of the Text Mining, conservative videos are more recommended in the righties account, and liberal videos are more recommended in the lefties account. Additionally, most of the videos recommended in the righties/lefties account dealt with politically biased topics, and the topics covered in each account showed markedly definitive differences. And about 77% of the respondents showed selective exposure.
Population aging is an inevitable problem in our society nowadays, and the current aging trend in Asia is prominent and the number of elderly people is huge, among which the World Health Organization predicts that by 2050, 35% of China's population will be over 60 years old, making it the most serious aging country in the world. According to actual reports and surveys, there is a clear digital divide between a large proportion of the elderly and ICT technology, which has had a negative impact on the quality of life and mentality of the elderly living in cities due to the rapid development of technology and the dramatic changes that have occurred in urban life in recent years. The author chose Chinese urban elderly as the main research topic, the research method through the collation of existing literature and information combined with the actual data research, narrative collation of the current situation of ICT use among the Chinese urban elderly and the causes of the difficulties, summarize the ability of the Chinese urban elderly as the representative of the elderly users to master and learn ICT. The study concluded that the needs of the elderly for ICT are multi-layered and there is a gradation in the ability of the elderly users to master various ICT services, so that the elderly can better use and enjoy ICT services and provide teaching and services in a hierarchical and targeted manner can be the next research direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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