Recently, new financial services related to FinTech has gained attention more and more. Online P2P financial services transactions such as FinTech require careful examination of the constituents of information systems as an investment is made based on the information presented on the online platform without direct face-to-face contact. The purpose of this study is to find out the success factors of online P2P Lending service among FinTech. To serve the purpose, we build IS (information system) success model, and then use Kano model and fuzzy analytic hierarchy process (Fuzzy-AHP) to find out factors for the success of online P2P Lending service. In particular, this study uses Kano model to classify information system satisfaction factors and to calculate the satisfaction coefficient. The Kano model, however, has a drawback of evaluating single criterion. Therefore, we use multi-criteria decision-making technique such as Fuzzy-AHP to derive the relative importance of the factors. The analysis results show different results depending on the analysis technique. In the Kano model, most of the information system factors are a one-dimensional quality attribute. The satisfaction coefficient is highest for personalized service, followed by the responsiveness of service, ease of using a system, understanding of information, usefulness of information' reliability. The service reliability is the highest in dissatisfaction coefficient, followed by system security, service responsiveness, system stability, and personalized service. The results of the Fuzzy-AHP analysis shows that the usefulness of information quality, the personalization of service quality, and the security of system quality are the significant factors and the stability of system quality was a secondary factor.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.859-876
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2010
In this paper, we propose a hierarchical application traffic classification system as an alternative means to overcome the limitations of the port number and payload based methodologies, which are traditionally considered traffic classification methods. The proposed system is a new classification model that hierarchically combines a binary classifier SVM and Support Vector Data Descriptions (SVDDs). The proposed system selects an optimal attribute subset from the bi-directional traffic flows generated by our traffic analysis system (KU-MON) that enables real-time collection and analysis of campus traffic. The system is composed of three layers: The first layer is a binary classifier SVM that performs rapid classification between P2P and non-P2P traffic. The second layer classifies P2P traffic into file-sharing, messenger and TV, based on three SVDDs. The third layer performs specialized classification of all individual application traffic types. Since the proposed system enables both coarse- and fine-grained classification, it can guarantee efficient resource management, such as a stable network environment, seamless bandwidth guarantee and appropriate QoS. Moreover, even when a new application emerges, it can be easily adapted for incremental updating and scaling. Only additional training for the new part of the application traffic is needed instead of retraining the entire system. The performance of the proposed system is validated via experiments which confirm that its recall and precision measures are satisfactory.
최근 헬스케어는 다양한 의료 서비스를 제공받으려는 사용자가 급격하게 증가하고 있으며, 환자의 정보가 제3자에게 쉽게 노출되어 악용될 수 있어 환자에 따라 병원 관계자(의사, 간호사, 약사 등)의 역할이 명확하게 분류될 필요가 있다. 본 논문에서는 헬스케어 환경에서 환자의 정보가 제3자로부터 안전하게 사용하기 위해서 환자의 속성정보를 분류하고, 병원 관계자는 역할에 따라 권한을 분류하여 계층적 다중 속성을 이용한 환자의 프라이버시 보호기법을 제안한다. 제안 기법은 환자의 프라이버시 속성정보(데이터 소비자, 시간, 센서, 목적, 의무, 위임 그리고 상황 등)를 수학적 모델로 표현하고, 제 3자로부터 환자 정보가 불법적으로 악용되는 것을 예방하기 위해서 환자와 병원관계자 사이의 속성정보를 동기화하여 환자의 프라이버시 정보의 유출을 예방한다.
소셜 정보망의 발달로 마케팅의 방법도 다양하게 변화되고 있다. 기존의 유명인, 경제적 지원 기반의 성공적인 마케팅방법론과 달리, 최근 인플루언서 기반 유튜브 마케팅이 큰 대세를 이루고 있다. 본 논문 에서는 처음으로 유튜브 양적 정보 및 댓글분석 기반 다각도 질적 분석을 활용하여 54개 이상의 유튜브 채널에서 인플루언서 특징을 추출하고 대표적인 주제들을 모델링하여 개인 맞춤형 영상 만족도 극대화는 물론 기업체가 새로운 아이템을 마케팅 할 때 기존의 인플루언서 특징을 참고하여 새로운 아이템의 영상을 제작하고 배포함으로써 성공적인 홍보 효과를 누릴 수 있도록 보조 수단 제공을 목적으로 한다. 유튜브 채널 별 다양한 영상의 모든 댓글을 각 문서로 가정하고 TF-IDF 및 LDA알고리즘을 적용하여 성능 극대화 향상을 보였다.
Ashari, Afifah M.;Abd Halim, Shahliza;Jawawi, Dayang N.A.;Suvelayutnan, Ushananthiny;Isa, Mohd Adham
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2455-2475
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2021
Patient Navigation Program (PNP) is considered as an important implementation of health care systems that can assist in patient's treatment. Due to the feasibility of PNP implementation, a systematic reuse is needed for a wide adoption of PNP computerized system. SPL is one of the promising systematic reuse approaches for creating a reusable architecture to enabled reuse in several similar applications of PNP systems which has its own variations with other applications. However, stakeholder decision making which result from the imprecise, uncertain, and subjective nature of architecture selection based on quality attributes (QA) further hinders the development of the product line architecture. Therefore, this study aims to propose a quality-driven approach using Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) techniques for Software Product Line Architecture (SPLA) to have an objective selection based on the QA of stakeholders in the domain of PNP. There are two steps proposed to this approach. First, a clear representation of quality is proposed by extending feature model (FM) with QA feature to determine the QA in the early phase of architecture selection. Second, MCDA techniques were applied for architecture selection based on objective preference for certain QA in the domain of PNP. The result of the proposed approach is the implementation of the PNP system with SPLA that had been selected using MCDA techniques. Evaluation for the approach is done by checking the approach's applicability in a case study and stakeholder validation. Evaluation on ease of use and usefulness of the approach with selected stakeholders have shown positive responses. The evaluation results proved that the proposed approach assisted in the implementation of PNP systems.
Recently the technical advances and complexities have generated much of the difficulties in managing the project resources, for both scheduling and costing to accomplish the project in the most efficient manner. The project manager is frequently required to render judgments concerning the schedule and resource adjustments. This research develops an analytical model for a schedule-cost and risk analysis based on visual PERT/CPM. We used a three-step approach: 1) in the first step, a deterministic PERT/CPM model for the critical path and estimating the project time schedule and related resource planning and we developed a heuristic model for crash and stretch out analysis based upon a time-cost trade-off associated with the crash and stretch out of the project. 2) In second step, we developed web-based risk evaluation model for project analysis. Major technologies used for this step are AHP (analytic hierarchy process, fuzzy-AHP, multi-attribute analysis, stochastic network simulation, and web based decision support system. Also we have developed computer programs and have shown the results of sample runs for an R&D project risk analysis. 3) We developed an optimization model for project resource allocation. We used AHP weighted values and optimization methods. Computer implementation for this model is provided based on GUI-Type objective-oriented programming for the users and provided displays of all the inputs and outputs in the form of GUI-Type. The results of this research will provide the project managers with efficient management tools.
In the present study, a few of recently developed geostatistical models are comparatively studied. The models are two-point statistics based sequential indicator simulation (SISIM) and generalized coupled Markov chain (GCMC), multi-point statistics single normal equation simulation (SNESIM), and object based model of FLUVSIM (fluvial simulation) that predicts structures of target object from the provided geometric information. Out of the models, SNESIM and FLUVSIM require additional information other than conditioning data such as training map and geometry, respectively, which generally claim demanding additional resources. For the comparative studies, three-dimensional fluvial reservoir model is developed considering the genetic information and the samples, as input data for the models, are acquired by mimicking realistic sampling (i.e. random sampling). For SNESIM and FLUVSIM, additional training map and the geometry data are synthesized based on the same information used for the objective model. For the comparisons of the predictabilities of the models, two different measures are employed. In the first measure, the ensemble probability maps of the models are developed from multiple realizations, which are compared in depth to the objective model. In the second measure, the developed realizations are converted to hydrogeologic properties and the groundwater flow simulation results are compared to that of the objective model. From the comparisons, it is found that the predictability of GCMC outperforms the other models in terms of the first measure. On the other hand, in terms of the second measure, the both predictabilities of GCMC and SNESIM are outstanding out of the considered models. The excellences of GCMC model in the comparisons may attribute to the incorporations of directional non-stationarity and the non-linear prediction structure. From the results, it is concluded that the various geostatistical models need to be comprehensively considered and comparatively analyzed for appropriate characterizations.
유비쿼터스 컴퓨터 환경은 사용자가 언제 어디서나 컴퓨터를 이용할 수 있도록 네트워크를 통해 상호 연결된 보이지 않는 수많은 컴퓨터(Invisible Computer)가 편재되고 사용자가 원하는 대로 쉽게 이용할 수 있는 컴퓨팅 환경을 지향하고 더 나아가서는 사용자가 원하는 컴퓨팅을 컴퓨터 스스로 알아서 (상황인식 Context Awareness) 제공하는 스마트 환경이다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅은 보안에 있어 특히 취약한 면을 많이 내포하고 있다. 그 중에서도 분산된 다양한 컴퓨팅 기기들이 도처에 존재함으로 인해 사웅자 주턴에 있는 기기 중에서 사웅자 혹은 서버에 인증된 기기로의 위장공격 등이 가능해진다. 이에 본 논문에서는 다음과 같은 특징을 가지는 방식을 제안한다. 디바이스의 이동을 통한 인증 모델을 제시한다. 이는 개인의 작은 디바이스가 다른 사용자의 공간(MD: Multi Domain)로 이동하였을 경우 디바이스를 통한 인증을 실쳔하는 방식과 사용자 자신의 공간(SD: SinEle Domain)으로 이동하였을 경우 디바이스를 통한 인증을 실현하는 두 가지 방식을 제안한다.
물류서비스는 치열한 경쟁에 직면한 컨테이너부두들이 시행하는 경쟁우위 방안에서 가장 많이 언급되는 요소 중 하나이다. 지금까지 많은 연구들이 물류서비스 품질을 명확하게 평가하기 위해 노력해왔고 이를 관리하기 위한 전략적 방법의 제시도 시도해왔다. 그러나 품질은 다차원의 구조이기 때문에 모든 품질 속성이 고객에게 동일하게 중요도로 적용되지는 않는다. 즉 각 품질 속성들은 고객만족도에 있어 다른 의미를 가지고 있다. Kano 모형은 품질속성에 대해 성과와 만족도의 관계 측면에서 품질특성을 분류하였다. Timko (1993)는 Kano 모형에 기초하여 품질특성 분류 방법을 개선한 고객만족계수를 개발하였다. 고객만족 계수는 고객만족에 영향을 미치는 서비스품질이 어느 정도인지를 나타낸다. 본 연구는 광양항 컨테이너부두에 대해 Kano 모형과 고객만족계수를 이용하여 만족/불만족의 품질특성을 파악하려고 하였다. 이를 통해 물류서비스 품질에 있어 만족 또는 불만족 품질속성들을 제시하였다.
웹상에서 이용할 수 있는 방대한 문서의 집합인 WWW은 사용자를 위한 다양한 정보의 보고이다. 그러나 불필요한 정보의 필터링이나 사용자가 필요한 정보를 검색하는데 많은 시간이 소요되어 효율적인 의사결정을 하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 의사결정에 관한 요소를 계층화 구조로 나타내는 AHP나 Fuzzy AHP방법들을 데이터의 관점에서 대안, 평가기준, 주관적 속성가중치, 개념과 객체 사이에 퍼지 관계를 기반으로 웹 자원을 효과적으로 관리하고 의사결정을 할 수 있는 EFAM(Extended Fuzzy AHP Method) 모델을 제안하였다. 제안한 EFAM 모델은 웹상의 효율적인 문서검색과 특정 영역의 문제를 의사결정하기 위하여 영역의 코퍼스로부터 추출된 개념들이 가지는 의미론적 내용에 감성 기준을 고려함으로써 효율적으로 문서를 추출할 수 있어서 명확한 의사결정을 할 수가 있음을 실험을 통하여 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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