In this paper, an experimental study is performed in order to determine the effects of interaction between vehicle and structure. For this purpose a wheel tracking machine and an adequate precast concrete deck single span bridge are designed. Results presented in the paper show that interaction between vehicle and structure produce additional effects on dynamic behavior of structure including reversal and contrary behavior.
Journal of The Korean Digital Architecture Interior Association
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v.12
no.2
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pp.61-66
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2012
In space syntax, the mathmatical process to get a integration could be restrictive in understanding spatial configuration since it is based on only one behavior model. In this study, As another approach to spatial configuration analysis based on behavioral model, there is the simulation tracking analysis model that simulates the movements of human in the space and analyze them. In this study, the relationship between integration and behavioral model will be defined and the similarities and the differences between space syntax and the simulation tracking analysis model will be demonstrated. Furthermore, these two analysis models will be understood as a variety of tools that can analyze an object in multiple viewpoints.
The purpose of this research is to determine the point of fixation of the driver during the process of driving. Based on the results of this research, the driving instructor can make a judgement on what the trainee stare on the most. Traffic accidents have become a serious concern in modern society. Especially, the traffic accidents among unskilled and elderly drivers are at issue. A driver should put attention on the vehicles around, traffic signs, passersby, passengers, road situation and its dashboard. An eye-tracking-based application was developed to analyze the driver's gaze behavior. It is a prototype for real-time eye tracking for monitoring the point of interest of drivers in driving practice. In this study, the driver's attention was measured by capturing the movement of the eyes in real road driving conditions using these tools. As a result, dwelling duration time, entry time and the average of fixation of the eye gaze are leading parameters that could help us prove the idea of this study.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.3
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pp.1142-1166
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2020
Salp Swarm Algorithm (SSA) is a new nature-inspired swarm optimization algorithm that mimics the swarming behavior of salps navigating and foraging in the oceans. SSA has been proved to enable to avoid local optima and enhance convergence speed benefiting from the adaptive nonlinear mechanism and salp chains. In this paper, visual tracking is considered to be a process of locating the optimal position through the interaction between leaders and followers in successive images. A novel SSA-based tracking framework is proposed and the analysis and adjustment of parameters are discussed experimentally. Besides, the qualitative analysis and quantitative analysis are performed to demonstrate the tracking effect of our proposed approach by comparing with ten classical tracking algorithms. Extensive comparative experimental results show that our algorithm has good performance in visual tracking, especially for abrupt motion tracking.
Color tracking behavior of in the fringe-field switching (FFS) mode using a liquid crystal with positive dielectric anisotropy has been studied. In the in-plane switching and vertical alignment devices, color chromaticity at normal direction changes from bluish to yellowish white linearly with increasing grey levels from dark to white state. Interestingly, abnormal behavior in color tracking is observed in FFS devices using a liquid crystal with positive dielectric anisotropy, that is, it changes from bluish to yellowish up to a certain middle grey level but turns over to bluish white with further increasing from a grey level to a fully white state. In this paper, we analyze this abnormal effect from the calculated and experimental results.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.11
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pp.954-962
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2002
In a park or street, we can see many people jogging or walking with their dogs tracking their masters. In this study, an entertainment robot that imitates a dog's behavior is created. The robot's task is tracking a moving target that is recognized as the master. In order to design the robot, the ecological approach. in which the robot's goals and surroundings heavily influence its design, is used. A three-wheel type locomotion system is designed as the robot's physical structure which can follow a human jogging in outdoor space like a park. A sensor system which can detect the position of a master for the robot in the outdoor space, is developed. This sensor system consists of a signal transmitter which is at the hand of a master and some sensors which are mounted on the robot. The transmitter emits RF(radio frequency) and ultrasonic signals and the sensors detect the direction and distance from the robot to the transmitter by using the received signals. For the control architecture of the robot, a purely reactive behavior-based method is used in order to increase speed of response. The developed robot is evaluated through experiments conducted in indoor and outdoor environments.
Conspicuous consumption is often investigated in Korea and consumers purchase a product to publicly display economic power or social status. The existing studies argue that brand loyalty and luxury brand preferences escalate conspicuous consumption, and it is important to identify different visual perception to understand irrational consumers' behavior. Car emblem as brands' visual identity represents the brand's image, mission and message. Irrational consumers thus are expected have different visual perception to the emblem or logo. To understand the impact of irrational consumer behavior on visual perception, this study explored how brand loyalty and luxury brand preferences impact on the visual perception of car emblems between Korean domestic brand and imported brand. This study used eye tracking technology to measure the respondents' attention on an emblem of the cars. Eye tracking tools analyze fixations and measure the attention on a specific area of interests (AOI). This study explored the maintaining time and frequency on AOI, as well as explored the size of pupil to identify the respondents' attention on the AOI. In this experiment, the logos of domestic cars (i.e., Hyundai and Kia) and foreign cars (i.e., Mercedes-Benz and BMW) were swapped to see how irrational consumer behavior impact on visual perception of car emblem.
The behavior of angelfish Pterophyllum scalare exposed to low and high temperatures was monitored by video tracking, and information such as the initial speed, changes in speed, and locations of the fish in the tank were analyzed. The water temperature was raised from 26℃ to 36℃ or lowered from 26℃ to 16℃ for 4 h. The control group was maintained at 26℃ for 8 h. The experiment was repeated five times for each group. Machine learning analysis comprising a long short-term memory model was used to train and test the behavioral data (80 s) after pre-processing. Results showed that when the water temperature changed to 36℃ or 16℃, the average speed, changes in speed and fractal dimension value were significantly lower than those in the control group. Machine learning analysis revealed that the accuracy of 80-s video footage data was 87.4%. The machine learning used in this study could distinguish between the optimal temperature group and changing temperature groups with specificity and sensitivity percentages of 86.9% and 87.4%, respectively. Therefore, video tracking technology can be used to effectively analyze fish behavior. In addition, it can be used as an early warning system for fish health in aquariums and fish farms.
The purpose of this study was to collect and analyze personal bio data and social network services (SNS) data, derive user preference and user life pattern, and propose intuitive and precise user modeling. This study not only tried to conduct eye tracking experiments using various smart devices to be the ground of the recommendation system considering the attribute of smart devices, but also derived classification preference by analyzing eye tracking data of collected bio data and SNS data. In addition, this study intended to combine and analyze preference of the common classification of the two types of data, derive final preference by each smart device, and based on user life pattern extracted from final preference and collected bio data (amount of activity, sleep), draw the similarity between users using Pearson correlation coefficient. Through derivation of preference considering the attribute of smart devices, it could be found that users would be influenced by smart devices. With user modeling using user behavior pattern, eye tracking, and user preference, this study tried to contribute to the research on the recommendation system that should precisely reflect user tendency.
This study analyzed the factors that influence menu choices through eye-tracking and questionnaires in menu design. Demographic data of subjects coincided with choosing a menu and eye-tracking data. Hot Crispy Chicken Burger is the most popular menu. The study found that regardless of the selected menu, the menu name (35.5 seconds), price (21.6 seconds), and image (16.0 seconds) were viewed the longest, followed by country of origin (8.81 seconds), calories (4.6 seconds), and special indications (p<0.05). The menu name and image were checked more frequently, while calorie information was checked less often. As a result of analyzing various factors that influence menu selection through, Consumer experience and image greatly influenced menu choices. Therefore, if you want to receive a menu selection, it is considered effective to make good use of the menu name and image. In results of principal component analysis (PCA) by gender showed. Men had the longest price in the fixation duration. But, for females, there was a significant difference in gaze fixation when they took the exam, with menu names and special indications being important selection criteria. Since the results show that selection criteria and information acquisition methods differ depending on gender, this research is thought to be able to suggest directions for menu design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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