In recent years, the market for online computer games has become an important part in the entertainment industry. New online games have been introduced every month and the numbers of game players who are playing online games have grown rapidly. However, only a few online games have been successful in making a good profit among many online games. Why are most players playing only a few online games repeatedly? To answer the question, this research focuses on the customer loyalty and their optimal experience(flow) in playing specific online games. This research hypothesizes that customer loyalty for specific online game can be increased by customers' optimal experience(flow) in playing it, and they would feel optimal experience because of mechanic and social interaction in online games. In order to validate the hypothesis, this research analyzes online survey data of players of various online games. According to this survey results, players' optimal experience is affected by their mechanic interaction between a player and an online game system, and their social interaction with other players who participated in the online game. And their optimal experience during playing the online game affects the degree of customer loyalty to the game. This paper ends with conclusions of the survey results and study limits.
최근 현실감 있는 경험을 제공하기 위한 몰입형 가상현실(VR) 기술에 대한 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다. 가상현실 참여자에게 실제와 유사한 실감적인 가상현실 체험을 제공하기 위해서는 실제 현실 공간에 존재하는 환경 및 객체의 정보를 정밀하게 캡처 및 복원하여 가상 환경 시스템의 모델 데이터로 적용한 시스템 구성이 필요하다. 이러한 가상 환경 구성에 필요한 실 데이터를 획득하기 위해서는 다수의 비정형 카메라를 활용한 셋업으로 이루어진다. 하지만, 다수의 비정형 위치의 카메라를 활용해 실제 공간에서의 3차원으로 구성된 정보를 획득할 경우 카메라의 개수 및 위치가 최적화되지 않아 복원의 오류가 발생할 수 있다. 또한, 정밀한 객체 복원을 위해 과도한 양의 비정형 카메라가 배치될 경우 비정형 카메라 배치에 따른 자원의 낭비 또한 발생할 수 있어 적절한 개수의 비정형 카메라가 배치되어야 한다. 본 논문에서는 3차원 공간 데이터를 복원 시 필요한 정보를 얻기 위해 배치되는 다수의 비정형 카메라를 최적화할 수 있는 최적 카메라 배치(Optimal Camera Placement) 학습 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 통해 실제 환경 정보 획득 시 정확한 형태의 복원 데이터를 이용하여 가상 환경을 생성하고, 더욱 몰입도 높은 실감형 콘텐츠 시스템을 사용자에게 제공할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.3831-3851
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2015
This paper is concerned with the problem of joint resource allocation and user-pairing in virtual MIMO SC-FDMA systems to improve service quality of experience (QoE). No-reference logarithmic model is introduced to quantify service experience for each user and the objective is to maximize sum of all user's mean of score (MOS). We firstly formulate the optimal problem into an S-dimensional (S-D) assignment problem. Then, to solve this problem, the modified Lagrangian relaxation algorithm is deduced to obtain the suboptimal result of joint user-paring and subchannel allocation. The merits of this solution are as follows. First, the gap between its results and the global optimal one can be quantified and controlled by balancing the complexity and accuracy, which merit the other suboptimal algorithms do not have. Secondly, it has the polynomial computational complexity and the worst case complexity is O(3LN3), where L is the maximum iteration time and N is the number of subchannels. Simulations also prove that our proposed algorithm can effectively improve quality of experience and the gap between our proposed and the optimal algorithms can be controlled below 8%.
In most machining companies, operators decide the cutting condition, a pair of spindle speed (5) and table federate (F) by experience and subjective judgment. As cutting conditions are determined by operators' experience and ability, inconsistent cutting conditions are given in same operating conditions. The objective of this study is to develop the cutting condition decision system which utilizes shop data and predicts tool life by neural network and eventually leads to the optimal cutting condition. The production time per piece is considered for an optimization object. We will discuss the process of an optimal cutting condition decision by neural network. By this process, a series of shop data is stored. And neural network is constructed for prediction of tool life and the optimal cutting condition is recommended from a cutting condition decision system using the stored shop data. The results show that the developed system is rational in searching the optimal cutting conditions on job operations.
The optimal structure of the conventional Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNN)[3] depends on experience of designer. For the conventional Fuzzy Polynomial Neural Networks, input variable number, number of input variable, number of Membership Functions(MFs) and consequence structures are selected through the experience of a model designer iteratively. In this paper, we propose the new design methodology to find the optimal structure of Fuzzy Polymomial Neural Network by using Genetic Algorithms(GAs)[4, 5]. In the sequel, It is shown that the proposed Advanced Genetic Algorithms based Fuzzy Polynomial Neural Network(Advanced GAs-based FPNN) is more useful and effective than the existing models for nonlinear process. We used Medical Imaging System(MIS)[6] data to evaluate the performance of the proposed model.
The security threat posed by worms has steadily increased in recent years. This paper discusses the application of the optimal and sub-optimal Internet worm control via Pontryagin's maximum principle. To this end, a control variable representing the optimal treatment strategy for infectious hosts is introduced into the two-factor worm model. The numerical optimal control laws are implemented by the multiple shooting method and the sub-optimal solution is computed using genetic algorithms. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed optimal and sub-optimal strategies. It also provides a theoretical interpretation of the practical experience that the maximum implementation of treatment in the early stage is critically important in controlling outbreaks of Internet worms. Furthermore, our results show that the proposed sub-optimal control can lead to performance close to the optimal control, but with much simpler strategies for long periods of time in practical use.
관광산업은 여가시간의 증가와 함께 질적으로나 양적으로 큰 성장을 보이고 있다. 지역을 대표하는 관광콘텐츠 개발이 활발하게 이루어짐에 따라 관광콘텐츠는 지역을 방문하는 관광객에게 단순한 여행서비스를 제공하는 것을 넘어 최고의 경험을 제공하는 단계로 발전을 했다. 하지만 이러한 관광콘텐츠는 지역성의 차이 이외에는 그 구성이나 속성에 크게 차별성이 없는 명목상의 관광콘텐츠도 적지 않다. 관광콘텐츠가 개인에게 감동을 주고 이것이 소비로 이어지기 위해서는 개인에 대한 이해, 개인의 경험에 대한 이해가 필요하기 때문에 서비스 경제사회를 넘어 체험경제사회로 접어든 현재에 '경험'은 관광콘텐츠를 상품으로 기획, 개발하는 하나의 기준이 될 수 있다. 이러한 맥락에서 이 글에서 다루는 체험경제이론의 체험4요소와 몰입론의 Challenge-skill 모델은 양질의 관광콘텐츠를 기획/개발하는 단계에서 관광객의 경험을 구체화시켜주는 틀을 제공해줄 수 있다. 이 글은 결과적으로 콘텐츠를 일종의 체험으로 보았을 때, 체험4요소를 통해 최대의 즐거움을 제공할 수 있는 4가지 요소를 제안하였고, 몰입론을 통해 콘텐츠의 수준과 관광객의 이해라는 측면에서 제공되어야 하는 균형 잡힌 콘텐츠에 대해 제안하였다.
Purpose Customers consider the overall experience with the company as important as the quality of the product, and companies are also paying attention to creating long-term relationships with customers through optimal customer experiences. In this study, we propose a customer experience management process called 'CX-Q', which combines customer journey map and Q-methodology to understand the importance of customer experience based on the overall customer experience. Design/methodology/approach. CX-Q is a process that combines Q-methodology and customer journey maps, allowing stakeholders to explore and improve customer experiences at each contact point while engaging with brands, products, and services. It also enables them to derive customer experience insights and important management points for each segment. To demonstrate the usefulness of the proposed CX-Q, this study analyzed the experience of customers who used the Airbnb travel platform service as an example, applying the CX-Q process. Findings A total of four customer segments were derived, and it was found that each segment valued different attributes during the customer journey stage. The customer experience analysis using the CX-Q process proposed in this study is expected to help understand customers in more detail and assist in managing and improving customer experience.
우리가 일상생활에서 다양한 활동을 할 때 기술이나 도전 등과 같은 요인들이 어느 정도 수준에 이르면 이런 활동에 깊이 빠져들게 된다. 이러한 깊이 빠져드는 상태를 Csikszentmihalyi는 최적몰입경험(flow)이라고 명명한다. 학생들도 학습에 대하여 이러한 상태를 겪게 된다는 것을 우리는 경험으로 알고 있다. WBI를 통한 학습도 마찬가지이다. 만약 이렇게 빠져드는 것 같은 학습경험을 WBI 학습 도중에 할 수 있게 된다면 학습자의 학업성취도 뿐 아니라 학습만족도에도 긍정적 영향을 줄 것은 자명한 일로 보인다. 본 연구는 웹 기반 수업에서 학습자의 몰입 경험에 영향을 미치는 요인은 무엇이며 이 요인들이 어떠한 경로를 통해 영향을 주는지 분석해 내고, 그 요인들의 효과적 활용을 위한 지침을 제공하고자 수행되었다. 이러한 요인들은 WBI 설계자와 교수자 모두에게 유익하게 활용될 수 있을 것으로 기대 되며 웹 기반 교육의 설계 시 몰입 향상을 위한 시사점을 제시할 것이다.
The original tolerances, which are assigned by designers on the basis of handbooks and experience, cannot always be expected to be optimal or feasible, because they may yield an unacceptable manufacturing costs. So the systematic tolerance design considering manufacturing costs should be done. Therefore, this research analyzes the tolerance within the tolerance design using Monte-Carlo simulation method and sensitivity analysis and using genetic algorithm by tolerance allocation method. The genetic algorithm was developed for allocation of the optimal tolerance under the manufacturing limitation cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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