Owing to our rapidly aging society, accessibility evaluation to enhance the ease and safety of access to indoor and outdoor environments for the elderly and disabled is increasing in importance. Accessibility must be assessed not only from the general standard aspect but also in terms of physical and cognitive friendliness for users of different ages, genders, and abilities. Meanwhile, human behavior simulation has been progressing in the areas of crowd behavior analysis and emergency evacuation planning. However, in human behavior simulation, environment models represent only "as-planned" situations. In addition, a pedestrian model cannot generate the detailed articulated movements of various people of different ages and genders in the simulation. Therefore, the final goal of this research was to develop a virtual accessibility evaluation by combining realistic human behavior simulation using a digital human model (DHM) with "as-is" environment models. To achieve this goal, we developed an algorithm for generating human-like DHM walking motions, adapting its strides, turning angles, and footprints to laser-scanned 3D as-is environments including slopes and stairs. The DHM motion was generated based only on a motion-capture (MoCap) data for flat walking. Our implementation constructed as-is 3D environment models from laser-scanned point clouds of real environments and enabled a DHM to walk autonomously in various environment models. The difference in joint angles between the DHM and MoCap data was evaluated. Demonstrations of our environment modeling and walking simulation in indoor and outdoor environments including corridors, slopes, and stairs are illustrated in this study.
Tapanainen, Tommi;Dao, Trung Kien;Nguyen, Thi Thanh Hai;Pham, Thi Anh Duong;Nguyen, Danh Nguyen
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.27
no.1
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pp.147-171
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2020
In-app advertisement is a fast-growing trend in mobile advertising, where user acceptance of ads is facilitated by the fact that users have voluntarily downloaded the app through which the ad is served. However, research in this ad category is limited. This study applies an extended version of the theory of planned behavior. Analysis results from 412 young mobile users in Vietnam using structural equation modeling showed that while localization and perceived enjoyment affected user intention to watch in-app ads as expected, perceived behavioral control and trust did not. Such results may be due to embedding the ads to applications, confusing users' behavioral intentions. The results underline the need for more future research in the area. In practical terms, companies should improve localization and entertainment aspects of ads to create more relevant and engaging advertisements.
Purpose The purpose of this study is to empirically investigate impacts of e-Commerce traits on intention to use platform extended services based on Value-Attitude-Behavior(VAB) framework as well as the moderating effect of network impact as the current e-Commerce platforms provide more extended services to their customers. Design/methodology/approach The research model was developed based on the literature review and VAB framework in order to empirically investigate impacts of e-Commerce platform characteristics. The survey was conducted in order to test proposed hypotheses. 298 collected responses were analyzed for the structural equational modeling(SEM) with SmartPLS 3.0. Findings Findings show that all proposed hypotheses were supported with exception of responsiveness. Among five constructs represented as e-Commerce platform characteristics, product variety had a highest impact on platform value. In addition, this study confirmed that the variable - network effect - strength the relationship between platform attitude and intention to use extended service.
As the information technology grows interests in the intrusion detection system (IDS), which detects unauthorized usage, misuse by a local user and modification of important data, has been raised. In the field of anomaly-based IDS several artificial intelligence techniques such as hidden Markov model (HMM), artificial neural network, statistical techniques and expert systems are used to model network rackets, system call audit data, etc. However, there are undetectable intrusion types for each measure and modeling method because each intrusion type makes anomalies at individual measure. To overcome this drawback of single-measure anomaly detector, this paper proposes a multiple-measure intrusion detection method. We measure normal behavior by systems calls, resource usage and file access events and build up profiles for normal behavior with hidden Markov model, statistical method and rule-base method, which are integrated with a rule-based approach. Experimental results with real data clearly demonstrate the effectiveness of the proposed method that has significantly low false-positive error rate against various types of intrusion.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.2
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pp.595-609
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2020
In this study, we propose a decentralized mathematical model for predictive control of a system of multi-autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs), also known as drones. Being decentralized and autonomous implies that all members make their own decisions and fly depending on the dynamic information received from other unmanned aircraft in the area. We consider a variety of realistic characteristics, including time delay and communication locality. For this flocking flight, we do not possess control for central data processing or control over each UAV, as each UAV runs its collision avoidance algorithm by itself. The main contribution of this work is a mathematical model for stable group flight even in adverse weather conditions (e.g., heavy wind, rain, etc.) by adding Gaussian noise. Two of our proposed variance control algorithms are presented in this work. One is based on a simple biological imitation from statistical physical modeling, which mimics animal group behavior; the other is an algorithm for cooperatively tracking an object, which aligns the velocities of neighboring agents corresponding to each other. We demonstrate the stability of the control algorithm and its applicability in autonomous multi-drone systems using numerical simulations.
Purpose The study aims to compare the online review writing behavior of users in China and the United States through text mining on online reviews' text content. In particular, existing studies have verified that there are differences in online reviews between different cultures. Therefore, the purpose of this study is to compare the differences between reviews written by Chinese and American tourists by analyzing text contents of online reviews based on cultural theory. Design/methodology/approach This study collected and analyzed online review data for hotels, targeting Chinese and US tourists who visited Korea. Then, we analyzed review data through text mining like sentiment analysis and topic modeling analysis method based on previous research analysis. Findings The results showed that Chinese tourists gave higher ratings and relatively less negative ratings than American tourists. And American tourists have more negative sentiments and emotions in writing online reviews than Chinese tourists. Also, through the analysis results using topic modeling, it was confirmed that Chinese tourists mentioned more topics about the hotel location, room, and price, while American tourists mentioned more topics about hotel service. American tourists also mention more topics about hotels than Chinese tourists, indicating that American tourists tend to provide more information through online reviews.
This study begins with a review of commonly discussed dimensions of public risk perception that may influence public opinion toward risks. Factors that have been revealed by the literature to have substantial impact on risk perception, such as demographic background, trust, and media environment, are also discussed. Meanwhile, we evaluate two well-known research models in the realm of risk analysis: 1) the psychometric paradigm, and 2) the social amplification of risk framework (SARF). Based on a literature review, this study suggests that, besides the psychological and social approach, models of risk perception and risk communication research should shift to a more comprehensive one by considering the interrelations between laypeople and the environment. This study proposes a research model from the perspective of social cognitive theory (SCT) as a potential framework for future studies: 1) in the societal environment, individuals' risk perception and information seeking behavior, which is determined by risk perception will be influenced by trust in regulators and interpersonal trust; 2) in the media environment, individuals' risk perception and information seeking behavior will be influenced by individuals' perceived information characteristics. Knowledge about risk accumulated through information seeking will change risk perception in a longitudinal process.
The author tried to verify the mediating effect of the variable, perceived behavioral control, in the relationship between the independent variables(cosmetics-related variables, consumer's preference, advice & inducement), and the dependent variable(purchasing behavior), through AMOS structural equation modeling. As a result of analyzing the mediating effect in the impact relationship between latent variables, it was found that PBC(perceived behavior control) plays a mediating role in the impact relationship between CQ(cosmetics quality) and PB(purchasing behavior). Author found that the higher the quality of cosmetics and the greater the perceived behavior control in domestic cosmetics purchasing behavior, the more likely it will lead to purchasing behavior. In this context, while efforts are being made to improve cosmetic quality, measures to increase perceived behavior control, which can be said to be autonomy in purchasing behavior, should be sought.
A method for generation of design verification tests from behavior-level VHDL program is presented. Behavioral VHDL programs contain multiple communicating processes, signal assignment statements. So for large, complex system, it is difficult problem to test or simulation. In this paper, we proposed a new hardware design verification method. For this method generates control flow graph(CFG.) and process modeling graph(PMG) in the given under the testing VHDL program. And this method proved very effective that all the assumed design errors could be detected.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.4
no.2
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pp.589-610
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1997
When a modeling process is applied to an actual commodity market in the real world, interactions over closely related commodities through the marketing channel should also be formulated into the model to reflect the information that exists in the whole market system, otherwise unreliable estimates and test statistics may be produced by ignoring those effects. Single-equation type model in this case tends to yield inefficient estimates, and sometimes biased and inconsistent, which will mislead us. A system of equation method to examine the structure of the imported commodity market system is developed and its emtirical results are analyzed, then followed by some policy experiments and its implications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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