International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.1179-1186
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2022
Building Information Modeling (BIM) is widely used to efficiently share, utilize and manage information generated in every phase of a construction project. Recently, mixed reality (MR) technologies have been introduced to more effectively utilize BIM elements. This study deals with the haptic interactions between humans and BIM elements in MR to improve BIM usability. As the first step in interacting with virtual objects in mixed reality, we challenged moving a virtual object to the desired location using finger-pointing. This paper presents the procedure of developing a haptic interface system where users can interact with a BIM object to move it to the desired location in MR. The interface system consists of an MR-based head-mounted display (HMD) and a mobile application developed using Unity 3D. This study defined two segments to compute the scale factor and rotation angle of the virtual object to be moved. As a result of testing a cuboid, the user can successfully move it to the desired location. The developed MR-based haptic interface can be used for aligning BIM elements overlaid in the real world at the construction site.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.6D
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pp.923-929
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2008
Due to the increasing need for 3D spatial data, modeling of topography and artificial structures plays an important role in three-dimensional Urban Analysis. This study suggests a methodology for solving the problem of calculation for the extraction of building boundary, minimizing the user's intervention, and automatically extracting building boundary, using the LIDAR data. The methodology suggested in this study is characterized by combining the merits of the point-based process and the image-based process. The procedures for extracting building boundary are three steps: 1) LIDAR point data are interpolated to extract approximately building region. 2) LIDAR point data are triangulated in each individual building area. 3) Extracted boundary of each building is then simplified in consideration of its area, minimum length of building.The performance of the developed methodology is evaluated using real LIDAR data. Through the experiment, the extracted building boundaries are compared with digital map.
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.225-234
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2020
Reliability-based structural optimization usually requires designers or engineers model different designs manually, which is considered very time consuming and all possibilities cannot be fully explored. Otherwise, a lot of time are needed for designers or engineers to learn mathematical modeling and programming skills. Therefore, a framework that integrates generative design, structural simulation and reliability theory is proposed. With the proposed framework, various designs are generated based on a set of rules and parameters defined based on visual programming, and their structural performance are simulated by OpenSees. Then, reliability of each design is evaluated based on the simulation results, and an optimal design can be found. The proposed framework and prototype are tested in the optimization of a steel frame structure, and results illustrate that generative design based on visual programming is user friendly and different design possibilities can be explored in an efficient way. It is also reported that structural reliability can be assessed in an automatic way by integrating Dynamo and OpenSees. This research contributes to the body of knowledge by providing a novel framework for automatic reliability evaluation and structural optimization.
Purpose: This study aims to investigate how brand-related user-generated content (UGC) influences consumers' brand attitude and behavioral intention in the context of the Metaverse, and the mediating role of virtual brand experience, perceived information usefulness, perceived interactivity, and attitude toward advertising. Research design, data and methodology: The study was conducted using a survey with 239 questionnaires from frequent social media users in China and hypothesis testing through AMOS 26.0 structural equation modeling. Results: The findings suggest that (1) brand-related UGC positively influences brand attitude and behavioral intention through virtual brand experience, perceived information usefulness, perceived interactivity, and attitude toward advertising. (2) The study identified the fully-mediated effects of virtual brand experience, perceived information usefulness, perceived interactivity, and attitude toward advertising in the impact of brand-related UGC on brand attitude and behavioral intention. (3) The mediating pathway with the most significant impact on behavioral intention was the virtual brand experience and attitude toward the advertising, followed by the effect of the virtual brand experience, perceived information usefulness, and perceived interactivity on brand attitude. Conclusions: This study presents UGC as a new type of digital promotion that can positively impact the effectiveness of brand advertising in the Metaverse.
Fashion trends are actively disseminated through social media, which influences both their propagation and consumption. This study explored how users perceive subversive basic fashion in social media videos, by examining the associated concepts and characteristics. In addition, the factors contributing to the style's social media dissemination were identified and its distinctive features were analyzed. Through text mining analysis, 80 keywords were selected for semantic network and CONCOR analysis. TF-IDF and N-gram results indicate that subversive basic fashion involves transformative design techniques such as cutting or layering garments, emphasizing the body with thin fabrics, and creating bold visual effects. Topic modeling suggests that this fashion forms a subculture that resists mainstream norms, seeking individuality by creatively transforming the existing garments. CONCOR analysis categorized the style into six groups: forward-thinking unconventional fashion, bold and unique style, creative reworking, item utilization and combination, pursuit of easy and convenient fashion, and contemporary sensibility. Consumer actions, linked to social media, were shown to involve easily transforming and pursuing personalized styles. Furthermore, creating new styles through the existing clothing is seen as an economic and creative activity that fosters network formation and interaction. This study is significant as it addresses language expression limitations and subjectivity issues in fashion image analysis, revealing factors contributing to content reproduction through user-perceived design concepts and social media-conveyed fashion characteristics.
The study aims to determine the impact of quality outcomes on behavior intentions in Financial Technology (FinTech) payment services. The study is focused on the development and testing of the impact of the SERVQUAL model on the TAM, i.e., Technology Acceptance Model for the measurement of the behavioral intention of users to use fintech payment services. The sample entails 578 specific survey responses from northern India from October to December 2022. The respondents were users of FinTech. The PLS-SEM technique was employed to explain the implementation process. Consequently, it discovered a significant relationship between the SERVQUAL models and the impact on behavioral intentions identified by TAM. The study will provide insight into the factors that impact the quality outcomes and adoption of Fintech payment services to the providers. The paper demystifies FinTech payment services in the range of perception of service quality outcomes and provides essential theories. The TAM model reflects the customer's sense of satisfaction, usefulness, and attitude. In contrast, the SERVQUAL model demonstrates the user's assessment of service quality outcomes such as quality, trust, security, and service quality positively affects behavioral intention in FinTech payment services.
This study explores the impact of technostress on the intention to use telemedicine applications (apps) in the post-COVID19 era, a period marked by the rapid popularization of such apps to mitigate COVID19 infection risks. Utilizing the Technology Acceptance Model (TAM), the study identifies variables and proposes a research model. A questionnaire survey involving 364 adults is analyzed through Partial Least Squares-Structural Equation Modeling. Results indicate positive significance for variables linked to the TAM (perceived usefulness, perceived ease of use, attitude, and intention to use). Notably, techno-complexity negatively affects perceived ease of use, while techno-unreliability negatively impacts perceived usefulness and ease of use. Surprisingly, techno-uncertainty has a positive effect on both perceived usefulness and ease of use. Techno-overload, although negatively impacting perceived usefulness and ease of use, does not reach statistical significance. The study underscores the need to consider both positive and negative aspects, including technostress, when evaluating telemedicine app usage. Additionally, recognizing the varying impact of technostress based on users' ICT(Information and Communication Technology) confidence levels is crucial. Overall, these findings contribute academically to telemedicine app adoption literature and hold industrial significance by providing a user perspective on these apps.
Purpose: The study aims to identify the key factors that influence consumers' propensity to utilize community group buying platforms, employing the Technology Acceptance Model (TAM) as a theoretical framework. Research design, data and methodology: The research design involved selecting 192 consumers with experience in community group buying and analyzing the data statistically using SPSS 23.0. Hypotheses were tested utilizing the structural equation modeling software AMOS. Results: Key findings indicate that the attributes of products offered on community group buying platforms significantly enhance consumers' perceptions of usefulness and ease of use. Furthermore, these perceptions directly correlate with consumers' intentionsto use the platform. Conclusions: Thisresearch, grounded in the TAM, delves into how external factors of the community group buying platform impact perceived usefulness and ease of use, and subsequently, how these perceptions affect consumers' purchasing intentions. Based on these insights, several recommendations can be proposed for the platform's development: The platform should strive to enhance product quality and cultivate a positive reputation. Strategic promotional initiatives should be designed to attract new users while retaining existing customers. Continuous optimization of platform functionalities is necessary to augment users' perception of usefulness. These measures are anticipated to foster user engagement, increase adoption rates, and contribute to the overall success and sustainability of the community group buying platform.
Purpose: This study empirically examines the bandwagon effects on the adoption of Kiosks for the restaurants' owners. Utilizing Davis (1989)'s Technology Acceptance Model as a framework, this study contributes to the literature by adding a bandwagon effect variable. Bandwagon effect has been studied extensively on the consumer marketing domain in terms of end-user behavior, but not on the business owners' willingness to invest on the new technology. Research design, data, and methodology: Davis (1989)' Technology Acceptance Model with added a bandwagon effect variable was set as a theoretical model. Data was collected via survey instrument from restaurants' owners who purchased or are considering a Kiosk. Structural Equation Modeling was used to empirically test the proposed model. Results: Results show that bandwagon effect is indirectly affecting to the adoption of Kiosks via perceived usefulness, trustworthiness, and interests. The bandwagon effects are NOT directly affecting the adoption of Kiosks. Conclusion: The findings suggest that buyers of Kiosks as storeowners (not end users) consider buying them after storeowners check perceived interests and trustworthiness from others. Thus, there could be a practical implication that it is important to illustrate perceived interests for the business to the storeowners when marketing new technology.
Purpose: Consumers have become more interested in eating organic food in recent decades because of the effect of merchants' advertising. Eating organic food is also shown to strengthen immunity, especially during the recent COVID-19 pandemic. However, consumers may find it more difficult to choose organic food retailers than to purchase conventional goods. This is because of the uncertainty characterizing the process of selecting organic food retailers, despite the growing rivalry across supermarket chains that sell organic goods. This study explores how consumers' perceived image (social responsibility and ability image) of organic food stores affects consumer loyalty. Research design, data and methodology: The data for the analysis were collected using Macromill Embrain, an online research service agency. The data were analyzed using SPSS 26 and Smart PLS 4.0. Results: Based on structural equation modeling, the findings of the study demonstrate that store image positively impactsstore loyalty, and that the mediator (perceived value) affects the relationship between the two variables. Conclusions: Organic food stores must understand consumers to improve store loyalty. Efforts such as providing a user community that enables joint behavior by sharing experiences among customers or launching campaigns to improve consumers' perceived brand identity can increase store loyalty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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