The number of healthcare products available for pets has increased in recent times, which has prompted active research into wearable devices for pets. However, the data collected through such devices are limited by outliers and missing values owing to the anomalous and irregular characteristics of pets. Hence, we propose pet behavior recognition based on a hybrid one-dimensional convolutional neural network (CNN) and long short- term memory (LSTM) model using pet wearable devices. An Arduino-based pet wearable device was first fabricated to collect data for behavior recognition, where gyroscope and accelerometer values were collected using the device. Then, data augmentation was performed after replacing any missing values and outliers via preprocessing. At this time, the behaviors were classified into five types. To prevent bias from specific actions in the data augmentation, the number of datasets was compared and balanced, and CNN-LSTM-based deep learning was performed. The five subdivided behaviors and overall performance were then evaluated, and the overall accuracy of behavior recognition was found to be about 88.76%.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
no.3
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pp.201-218
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2015
The purpose of this study is to verify a causal relationship between social tv services and intended acceptance of social tv service through the SERVQUAL five dimensions which mean generally assessment of superior user. Also I am going to analyze that how factors of intended acceptance of social tv service effect on intended acceptance through perceived usefulness and perceived ease of use based on Technology Acceptance Model which provides theoretical basis for behavior response of information technology. This study is significant that social tv combine the five dimensions of service quality that mean assessment of overall excellent or superior user and Technology Acceptance Model that provides theoretical basis for describing an behavior response of information technology.
With the wide application of intelligent household appliances, the optimization of electricity behavior has become an important component of home-based intelligent electricity. In this study, a multi-objective optimization model in an intelligent electricity environment is proposed based on economy and comfort. Firstly, the domestic consumer's load characteristics are analyzed, and the operating constraints of interruptible and transferable electrical appliances are defined. Then, constraints such as household electrical load, electricity habits, the correlation minimization electricity expenditure model of household appliances, and the comfort model of electricity use are integrated into multi-objective optimization. Finally, a continuous search multi-objective particle swarm algorithm is proposed to solve the optimization problem. The analysis of the corresponding example shows that the multi-objective optimization model can effectively reduce electricity costs and improve electricity use comfort.
Promoting low carbon transportation adoption is important for energy saving. Some prior studies have discussed on environmental values affect low carbon transportation commuting is inconclusive. This study has constructed the environmental values, utility value, and social influence-based low-carbon transportation adoption model through the theory of the technology acceptance model and VBN model and the IS success model. Through the SEM model and stepwise regression analysis, we have found that environmental values positively affect utility value, and utility value also positively affects the behavior adoption of low carbon transportation. The utility value as mediating effect in the relationship between environmental values and low carbon transportation commuting behavior. Besides, we also have found that social influence positively impacts the behavior adoption of low carbon transportation. It better enhances the level of household residents' environmental values and utility values, and social influence for promoting the adoption of low carbon transportation. This present research provides theoretical guidance and suggestions for promoting the development of low-carbon transportation innovation.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.17
no.2
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pp.175-185
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2010
The primary objective of this paper is to examine post acceptance behavior model in UCC services. Based on the relevant literature reviews, this study posits six characteristics, that is, expectation confirmation, perceived usefulness, perceived enjoyment, satisfaction, and continuance intention as key variables to describe the post acceptance behavior model in UCC services. Then we constructed a research model and hypotheses about relationship between these variables. A total 286 usable survey responses of UCC service users have been employed in the analysis. The empirical results of this study are summarized as follows. Firstly, expectation confirmation has a positive effect on the perceived usefulness, perceived enjoyment, and satisfaction. Secondly, perceived enjoyment has a positive effect on the satisfaction. Lastly, perceived usefulness, perceived enjoyment, and satisfaction have a positive effect on the continuance intention. These results will be helpful for the UCC services sector to further develop service delivery strategies for strengthening the ongoing relationship with customers. Finally, some possible limits of the present research and future directions for such research were discussed.
This paper proposes a new group mobility model for wireless communication. The mobility model considers the psychological and sociological behavior of each node and the perception of other nodes for describing interactions among a set of nodes. The model assumes no permanent membership of a group, capable of capturing natural behaviors as fork and join. It emulates a cooperative movement pattern observed in mobile ad hoc networks of military operation and campus, in which a set of mobile stations accomplish a cooperative motion affected by the individual behavior as well as a group behavior. The model also employs a physic model to avoid a sudden stopping and a sharping turning.
This study was conducted by extending Ajzen's Theory of Planned Behavior(TPB) model in analyzing physician's observance behavior of National Health Insurance review standards. An extended TPB model was proposed by including 'background knowledge'and 'dorganizational commitment'in original model to predict physician's review standards observance behavior. Surveys for data collection were carried out on the physicians who were working in a general hospital, clinics, specialized hospitals, local medical centers and long term care hospitals located in Daegu and Kyoung-Buk province in Korea. Two hundreds twenty copies of questionnaires were distributed and 166 physicians responded. Data were analyzed using a structural equation model. The results show that an affirmative attitude and subjective norms have significant positive effects on physicians' behavior of observing review standards. However, the effect of perceived behavioral control on intention to behavior is not significant. The organizational commitment and background knowledge have a positive effect on the intention of observance of review standards. In conclusion, because physician's observance behaviors are affected by background knowledge and organizational commitment as well as attitudes, subjective norms, hospital managements should establish a communication system to share information on the review standards among physicians and provide appropriate measures to increase physician's organizational commitment.
Purpose The purpose of this study is to grasp the factors influencing domestic SNS users' privacy protection behavior and verify their relationship through self-efficacy and responsiveness. Thus, this study tries to suggest efficient and effective measures for SNS personal information protection. Design/methodology/approach To this end, with main variables of the protection motivation theory based on the assumption that when users are exposed to the threat to their health, they would have protection motivation and change their behavior of protecting their health, a research model was suggested. In addition, in order to empirically verify the research model, a survey was performed targeting general college students having the experience of using SNS. Findings As a result of the analysis, first, perceived effectiveness and self-efficacy had a positive effect on responsiveness. Second, perceived barrier had a positive effect on self-efficacy. Third, self-efficacy and responsiveness had a positive effect on privacy protection behavior. This study is expected to contribute to establishing an effective guideline for measures that could induce SNS users' privacy protection behavior.
While many surveys show very positive attitudes on the part of consumers towards eco-friendly products, the market share actually reflecting green IT purchases remains low in most countries. The motivations behind green IT purchase behavior are still obscure. Several studies have addressed the question of green IT diffusion from economic and normative viewpoints in an attempt to interpret IT adoption behavior. This study comes at the question from a different angle, namely negative frame, examining threat and coping behaviors using the Ordered Protection Motivation (OPM) model and threat appraisal theory. The results show that attitudes toward fairness and positive change, which are precedents of threat appraisal, play an important role in determining threat appraisal. Perceived threats in the green IT arena include habit change and ecological change. Appraisal for coping with these threats directly affects initial adoption behaviors regarding available green IT, and then indirectly encourages the purchase of new green IT products.
The purpose of this study is to obtain more insight into the explanation and prognosis of consumer behavior in real and virtual museums. The analysis focuses on the influence of the museum environment on the museum patrons (rather than on the influence of the art objects). On the basis of the emotional approach to environmental psychology by Mehrabian and Russell (1974), a behavior model has been developed for museums. The model, which is based on the emotional variables pleasure, arousal and dominance (PAD), is also enhanced by cognitive variabies (learning attractiveness, education standard and information demand). The enhancement of the classical model was necessary because cognitive variables play a major role in cultural institutions such as museums: One important objective of museums is the communication of cultural knowledge to visitors. The model is tested empirically using structural equation modeling. 301 visitors were interviewed individually. Two different museum environments were represented using visual stimuli. The theoretical model for museums can be proved empirically. The degree to which the model fits the empirical data was extensively tested. The model showed high compatibility with the data and could be accepted. The study proves that a model can be developed, which explains visitor behavior in museums. The model shows museum designers how museums should be designed to be both emotionally appealing and a learning environment. Based on empirical studies in virtual stores on the Internet, it is discussed whether the research findings in these environments may be applied to virtual museum environments. In order to create an emotionally appealing virtual museum, it is recommended that one uses a 3-dimensional representation to offer various possibilities for interaction and to create a multi-sensual environment that appears highly realistic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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