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저자정보
Chi-hoon Song (Sunmoon University) Jeong-Yeon Kang (Sunmoon University) Duckhee Lee (National Research Council of Science & Technology)
저널정보
한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제23권 제5호
발행연도
2023.10
수록면
217 - 251 (35page)
DOI
10.37272/JIECR.2023.10.23.5.217

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The goal of this study was to identify factors that determine the acceptance of cloud computing (CC), by integrating dependability attributes with the technology acceptance model. Simultaneous application of structural equation modeling (SEM) and machine learning (ML) indicates that availability, reliability and maintainability are direct predictors of CC acceptance, but security is not. Availability and reliability act as antecedents on the usefulness and the ease of CC, but the effect of security on CC is significant only in the case of the relationship with the ease of use of CC. CC acceptance is predicted by the usefulness, and the ease to use mediates the relationships between dependability attributes and usefulness. Overall, the ML achieved higher prediction accuracy than SEM. This study provides researchers and practitioners with empirical evidence to deepen understanding of the drivers of CC acceptance.
#Cloud Computing #System Dependability #Structural Equation Modeling #Artificial Neural Networks #Technology Acceptance

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Literature Review
Ⅲ. Proposed model and hypotheses
Ⅳ. Results
Ⅴ. Discussion
Ⅵ. Contribution
Ⅶ. Limitations and future research
Ⅷ. Conclusion
References

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