This study identifies the key determinants and technology innovation adoption type of participation in multimedia UCC services. This research examines how the major factors of perceived usability, self-expression, fun & entertainment, arousal, information sharing, other's positive reputation and interface easiness contribute to participation in multimedia UCC services. A sample survey of internet users was conducted, responses were collected from 629 respondents and consumer streaming data were analyzed. Some of the practical implications of the results are follows. This research have categorized that the types of technology adoption for the participation of UCC were innovator consumer, early adaptor consumer, early majority consumer, and late majority consumer. The results of multiple regression analysis indicated that perceived usability, interface easiness, fun & entertainment, self-expression, arousal, other's positive reputation and type of technology adoption posited a significant effect in multimedia UCC Services.
The Technology Acceptance Model (TAM) presented by Davis (1989) has been regarded as highly explanatory as well as the clearest model in explaining consumers' adoption of innovative technology or products. Existing studies have expanded the model by adding related external variables to improve the explanation depending on the type of innovative technology. This study expanded TAM by adding two more variables, namely consumers' technology innovation and clothing involvement considering the feature of smart clothing. The objectives of this study are as follows: 1. to suggest the extended TAM in explaining the adoption process of smart clothing, 2. to verify the differences in the path hypotheses according to the type of smart clothing. A total of 815 effective samples were collected from adults over 20 years old, and AMOS 5.0 package was employed for data analysis. As a result, it was proved that the extended TAM was appropriate for explaining the process of adopting smart clothing according to the path hypotheses of smart clothing types. Technology innovation and clothing involvement were confirmed as antecedent variables in affecting TAM. The perceived usefulness appeared to be a more crucial variable than the perceived ease of use and attitude was found to be an important parameter in adopting smart clothing. Considering the path hypotheses of MP3 playing clothes, perceived usefulness had a direct influence on acceptance intention unlike other types of smart clothing. As for photonic clothes, the influence of perceived ease of use on attitude was supported while it was rejected in the case of MP3 playing clothes and sensing sportswear.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.28
no.4
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pp.45-57
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2021
This research explores how the success of smart factory adoption is influenced by firm's dynamic capability. This research describes the underlying processes on how organizations manipulate or adapt organizational elements harmoniously to implement smart factory successfully. Although understanding of these processes is essential to many researchers and practitioners in the field, the information system research literature contains very few examples of this type. The research is conducted in the following sequence: first, the concept of dynamic capability is presented followed by research methodology; and then the analyses of case data are presented followed by discussions and future directions. The results of this research show that the firms with higher dynamic capability adopted smart factory more easily through alignment of various organizational elements.
This paper focuses on the systematic approach to handle possible resistance by the members of an organization which adopts ERP system. We also analyze various factors that affect the members' receptivity to the new system. The analytic result from the data of 169 universities shows that emotional factors such as fear and doubt play a significant role, while other factors such as relative advantages of efficiency, relative advantages of system and technology support does not. This research demonstrates both the psychological and behavioral aspects of resistance to technology, and then provides a new perspective on the adoption and diffusion of technological innovation in an organization by systematically analyzing the possible negative consequences while the majority of existing research emphasizes on the rosy prospects of the innovation.
In this paper, factors affecting intra-organizational diffusion of Big Data systems from the perspective of the Big Data system vendors have been analyzed. In particular, the theory of resistance against innovation that exists in some form before the adoption or rejection of innovation has been focused on. In order to do that, the resistance has been divided into three categories : postponement, rejection and opposition. The variables affecting each type are also divided into four independent variables : perceived risk, innovation characteristics, user attributes, and organizational attributes. As a result of the survey, it was confirmed that the influences of each variable are different according to the type of resistance. As the strength of the resistance was increased, the influence of the trialability was increased as well. As the strength of the resistance was decreased, the satisfaction with the existing system became more influential on the resistance. The time risk and the satisfaction with the existing system were found to affect all types of resistance. From the vendor's point of view, strategic implications are presented in terms of marketing or system development for diffusion, depending on the degree of resistance of the adopter.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.19
no.4
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pp.41-59
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2012
This study examines the roles of user resistance and social influences on the acceptance and continuous usage of smartphones at different stages of adoption. The respondents were classified into three groups according to their innovation adoption stage : non-user group, the potential user group and the trial user group. Theories relevant to user resistance, social influences including normative social influences and informational social influences, as well as user adoption and continuance behavior were reviewed and integrated into our research model. In order to verify the proposed structured equation model, we conducted an online survey by targeting mobile phone users and collected data to be analyzed through a partial least squares (PLS) test. This study tested whether there exists differences in the effects of user resistance and different types of social influence on user's adoption or continuance intetion among these three groups. The results showed that user resistance exists in all adopter groups and that it has significant negative influences on intention to use a smartphone. The findings also revealed that user resistance can be enhanced or resolved by two types of social influence; informational social influence resolves user resistance regardless of the adopter category, while normative social influence enhances the user resistance of potential users. Furthermore, the findings show that social influence regardless of the type positively affects user intention. Several theoretic and practical implications pertaining to the results are discussed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.9
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pp.2904-2926
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2022
Currently, diabetes is the most common chronic disease in the world, affecting 23.7% of the population in the Kingdom of Saudi Arabia. Diabetes may be the cause of lower-limb amputations, kidney failure and blindness among adults. Therefore, diagnosing the disease in its early stages is essential in order to save human lives. With the revolution in technology, Artificial Intelligence (AI) could play a central role in the early prediction of diabetes by employing Machine Learning (ML) technology. In this paper, we developed a diagnosis system using machine learning models for the detection of type 2 diabetes among adults, through the adoption of two different diabetes datasets: one for training and the other for the testing, to analyze and enhance the prediction accuracy. This work offers an enhanced classification accuracy as a result of employing several pre-processing methods before applying the ML models. According to the obtained results, the implemented Random Forest (RF) classifier offers the best classification accuracy with a classification score of 98.95%.
The purpose of this study is to analyze the factors affecting innovation activities related to the introduction of the 4th Industrial Revolution technology for Korean firms faced to the severe global trade and competition environments. This paper conducted an empirical analysis using the 'The Survey of Business Activities' distributed by the Statistics Korea in 2019. According to the results of the analysis, it was found that the firm size, labor cost, R&D, and intellectual property rights had a significant influence on the firms' adoption of the 4th industrial revolution technology. It was also found that the dummy variables such as strategic alliance between companies, review of entry into a new business, transfer of main business operations, and holding of subsidiaries had statistically significant effects on innovation activities. In addition, this paper showed that the firm characteristics had impacts on innovation activities of firms by the 4th industrial revolution technology type. In order for Korean firms to adapt to the challenges by the 4th Industrial Revolution, it is important to provide policy support and an environment in line with the characteristics of the firms.
To overcome the pandemic, a new strategy for innovation is in demand throughout the value chains of the fashion industry that emphasize the importance of fashion technology. Accordingly, as various viewpoints and fields of debate are unfolding to consider the direction of change led by fashion technology, it is necessary to make an active value judgment precedent by understanding the differences between various opinions. This study aims to derive keywords from fashion technology used during the pandemic, to infer the characteristics of each type of perspective and to understand their characteristics. For the research, this study combines text mining analysis and content analysis. Text mining analysis is used to find statistical patterns by collecting keywords from big data from online media, and content analysis is used to interpret the data qualitatively. After analyzing the results of this study, the following observations are made. First, the perspective of positive acceptance seeks to maximize the perception and sensory action of fashion through technology; this amplifies experience, an opportunity for innovation and efficiency. Second, critical vigilance highlights the side effects of radical changes in fashion technology, characterized by concerns about capital-centered polarization, threats to human rights, and infringement of creative thinking. Lastly, the perspective of gradual adoption is the gradual convergence of technologies, characterized by the pursuit of an appropriate balance.
This paper posits that arm's length buyer-supplier relationship as the intermediate type between market exchange relations and strategic partnership might be advisable, and information technology may have a role as a mechanism actualizing the effects of such arm's length relationship by strategic supply-line diversification. Based on the theoretical analysis on interactive feedback relationships among IT level, buyer-supplier relationships, and supply chain structure, we suggest a set of advisable buyer-supplier relationship type for efficient supply chain management. Also, doing so would be helpful in suggesting a dynamic IT investment and adoption model appropriate for the establishment of productive buyer-supplier relationship, and further in providing theoretical foundations and practical guidelines on the role and function of B-to-B E-commerce for efficient SC integration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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