International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.6
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pp.99-108
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2024
The Internet of Things (IoT) is a novel concept that allows a large number of objects to be connected to the Internet while also allowing them to be controlled remotely. The Internet of Things is extensive and has become an almost inseparable part of our daily lives. Users' personal data is frequently obtained by these linked gadgets and stored online. In recent years, the security of acquired data has become a major concern. As devices grow more linked, privacy and security concerns grow more pressing, and they must be addressed as soon as possible. IoT implementations and devices are particularly vulnerable to attacks that might adversely affect customer security and privacy, which might have an impact on their practical utility. The goal of this study is to bring attention to the security and privacy concerns that exist in IoT systems. To that purpose, the paper examines security challenges at each level of the IoT protocol stack, identifies underlying impediments and critical security requirements, and provides a rapid overview of available security solutions for securing IoT in a layered environment.
Although various recommendation techniques have been applied to the e-commerce market, few studies compare the intent to use these techniques from the customer's perspective. In this paper, we conduct a comparative analysis of customers' intention to use five recommendation techniques widely adapted by online shopping malls and focus on the differences in purchasing electronic goods and apparel products. The recommendation techniques are as follows: best-seller recommendation, merchandiser recommendation, content-based recommendation, collaborative filtering recommendation, and social recommendation. Additionally, we examine which factors influence customer intent to use the recommendation services. Data were collected through a survey administered to 220 e-commerce users with prior experience with recommendation services. Collected data were examined using analysis of variance and regression analysis. Results indicate statistically significant differences in customers' intention to use recommendation services according to the recommendation technique. In particular, the best-seller recommendation technique is preferred when purchasing electronic goods, whereas the content-based recommendation technique is preferred for apparel purchases. Factors such as personal characteristics and personality, purchasing tendency, as well as perception of the product or recommendation service affect a customer's intention to use a recommendation service. However, the influence of these factors varies depending on the recommendation technique. This study provides guidelines for companies to adopt appropriate recommendation techniques according to product categories and personal characteristics of customers.
Affiliate marketing is classified as a type of online advertising, where merchants share a percentage of sales revenue generated by each customer, who visited the company's website via a content provider. Content provider, referred to as an affiliate, usually places an online advertisement at its website. For the past few years, there have been a lot of companies or individuals who participate in affiliate marketing. Generally speaking, most of them have websites and post the merchant's ads on their own websites. However, building and maintaining websites have some technology requirements. The widespread use of Social Network Service (SNS), especially microblog-based SNS such as Twitter and Sina Weibo, provides opportunities for individuals who want to be content providers of affiliate marketing. Since information spreads quickly on microblog-based SNS and the easy in targeting customers, it is both an effective and an efficient tool to do affiliate marketing. The relationship between a content provider and the potential customer, which is referred as "tie strength", is quite an important issue in such situation. This paper proved that service characteristics of the microblog-based SNS (security, community drivenness and navigability) and content quality all had positive influence on click-through intention, while tie strength played a moderating role. For the group with strong tie, tie strength is crucial in influencing click-through intention. While for the weak tie group, content quality was very important. Finally, we proposed some implications for both academics and practitioners.
Many customers of individual countries are interested in overseas direct purchase. B2C is not limited in a domestic market anymore. There are giant online shopping sites such as Amazon and eBay around the world. Many local and overseas customers can access and purchase products via B2C sites. Market size of overseas direct purchase has been dramatically increased. Overseas direct purchase can be closely associated with trade or international commerce due to the massive increase. This study aims at gaining a better understanding of overseas direct purchase in the country-level not customer-level. Specifically, this study examines relationships between overseas direct purchase and customer determinants including openness, innovativeness, and strategic confirmity to normative institution. Also, moderating effect with external environments such as logistics infrastructure and market uncertainty. Relying on RBV, TCA, Institutional theory, and OSAM model, this study justifies how internal and external determinants can increase or decrease consumer awareness on overseas direct purchase.
Due to recent expansion of online market such as clothing, utilizing customer review has become a major marketing measure. User review has been used as a tool of analyzing sentiment of customers. Sentiment analysis can be largely classified with machine learning-based and lexicon-based method. Machine learning-based method is a learning classification model referring review and labels. As research of sentiment analysis has been developed, multi-modal models learned by images and video data in reviews has been studied. Characteristics of words in reviews are differentiated depending on products' and customers' categories. In this paper, sentiment is analyzed via considering review data and metadata of products and users. Gated Recurrent Unit (GRU), Long Short-Term Memory (LSTM), Self Attention-based Multi-head Attention models and Bidirectional Encoder Representation from Transformer (BERT) are used in this study. Same Multi-Layer Perceptron (MLP) model is used upon every products information. This paper suggests a multi-modal sentiment analysis model that simultaneously considers user reviews and product meta-information.
Recently, as mobile banking enables to instantly provide the customized service in accordance with customer demand via information technology. With this individual customized service, mobile banking plays a role of transforming the existing offline banking strategies. However, contrary to expectation, the mobile banking service has not been widely used to the extent that it can replace offline banking service. Therefore, the current study aims to explore the antecedents to affect customer's usage of mobile banking. Specifically, the antecedents influencing the intention to use and actual usage of mobile banking include personal-innovation fit, positive psychological capital, and service quality factors, which reflect the innovative technology characteristics of mobile banking. Furthermore, the paper also analyzes the effect of mobile banking service on intention to use and actual usage of mobile banking service. With empirical analysis using Structural Equation Modeling for 195 mobile banking users, the results showed that user's ability fit, value fit, and positive psychological capital positively affected user's future intention to use and actual usage of mobile banking. Furthermore, the current paper also found the significant moderation effect of usage purpose of mobile banking (banking task and online stock exchange) in the relationship between positive psychological capital and intention to use. This study suggests that banks need to develop mobile banking services that reflect customer's IT usability as well as their pursuing purpose and value.
A smart phone has been widely spread around world and makes people enjoy online shopping in any time and any place. Recently it also changes the distribution environment. O2O (Online-to-Offline) service becomes new normal due to its convenience of ease shopping of product and services. O2O service market shows steady and steep growth, It is reported that, however, 80% of the businesses has been discontinued within the first year because of unstable business models, customer dissatisfaction and distrust of service. Therefore, it is very important research issue to find out influential factors promoting continuous usage intention of O2O service. Previous study shows that it only considers online characteristics and lack of analysis about offline characteristics and social impact factors. The purpose of this paper is to find out continuous usage intention factors of O2O services by literature review, case analysis, and empirical test. A comprehensive research model and related hypothesis are developed and tested by using a structural equation, Survey was carried out among users who have used O2O service including payment service for at least once. Finally 611 samples are selected out of total 813 surveys. The result shows that the model is theoretically proved and 12 out of 17 hypotheses are accepted. The contribution of this paper is that it provides a new theoretical research model about continuous usage intention factors as well as practical guidelines about promoting continuous usage and growth strategies of O2O service.
As the Internet spreads, many people have interests in e-CRM and product recommender systems, one of e-CRM applications. Among various approaches for recommendation, collaborative filtering and content-based approaches have been investigated and applied widely. Despite their popularity, traditional recommendation approaches have some limitations. They require at least one purchase transaction per user. In addition, they don't utilize much information such as demographic and specific personal profile information. This study suggests new hybrid recommendation model using two data mining techniques, association rule and classification, as well as intelligent agent to overcome these limitations. To validate the usefulness of the model, it was applied to the real case and the prototype web site was developed. We assessed the usefulness of the suggested recommendation model through online survey. The result of the survey showed that the information of the recommendation was generally useful to the survey participants.
This paper examines whether the functions of eCRM solutions affect the site visit and purchase by customers. The functions of eCRM solutions are extracted and classified into three categories of c-marketing, e-sales, and e-service. E-marketing includes campaign/event marketing, e-mail marketing, and questionnaire marketing; e-sales consists of recommendation system and incentive/discount promotion.; e-service is composed of e-mail call center and web call center. From the online survey, 146 responses are collected and analyzed. The analysis shows that the level of experience in campaign/event marketing, e-mail marketing, e-mail call center, and web call center significantly affect the website visit by customers and that the level of experience in all eCRM functions except e-mail marketing significantly affect the purchase by customers. The effects of those functions in eCRM on the website visit are moderate, while the effects of the functions on the purchase are low. The results from this study imply that eCRM needs to strengthen the effect on the purchase with more thorough analysis of the customer profile.
Increasing popularity of smartphone is creating many changes in payment market sector also. The new fin-tech and simple mobile payment service have provided convenience as well as various benefits and value-added services to create new payment culture. However, the infrastructure of offline shops is too poor for users to use the simple mobile payment services in Korea. There are several reasons why the support of simple mobile payment services by offline shops has reached the limit in Korea. They include the reluctance of shop owners due to highly priced devices, the failure of NFC of the leading offline payment infrastructure to support iOS, the services that are biased to the specific manufacturers and smartphones (Samsung Pay and LG Pay), prefer large shops (SSG Pay and L PAY), and focus on online transactions. This study used the Bluetooth technology that is the standard feature built in all smartphone to expand the offline shops that accept the simple mobile payment services ensuring universality and scalability from the convenience of customer's and service provider's aspects. Applying the same payment scene as the existing NFC payment method from the user's aspect and the Bluetooth technology from the service provider's aspect enables support of all smartphones and offering value-added services such as electronic receipt and promotions through the large-capacity bidirectional data transfer. This study is intended to review the simple mobile payment services in Korea and other countries, propose the simple mobile payment service model for Korea by analyzing the Bluetooth technology and preceding studies of payment services using BLE technology, and develop the pilot system using the BLE technology to verify the proposed system with actual shops.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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