This study sought to describe the relationships among physical environment, self-congruity, positive emotion, and revisit intentions in the coffeehouse setting. This study adopted second-order factor of physical environment in a structural equation model, imploying trend(fashion), cleanliness, reliability, spatial, convenience, and appropriacy as the second-order factors. The conceptual model in this study used responses from 338 college students who visited coffeehouse at least once in the past month. The proposed relationships were analyzed using SPSS 20.0 and AMOS 6.0. The results of data analysis indicated that the six secondorder factors of physical environment significantly affected coffeehouse visitor's self-congruity and positive emotion, and self-congruity as well as positive emotion significantly influenced revisit intentions. Further discussion and theoretical/practical implications of the findings along with directions for future studies are provided. In essence, the findings highlight significant role of coffeehouse's physical environment toward self-congruity and positive emotion in the formation of customer's revisit intentions in the coffeehouse context.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.19
no.2
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pp.32-40
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1991
Damage to natural resources from inappropriate visitor behavior is a problem faced by National Park management. Based on the data gathered by personal interview and mail questionnaire, this study examines the effects of communication strategies to reduce depreciative behavior in Carlsbad Caverns National Park. One-quarter of Carlsbad Caverns visitors indicates that they have noticed damage to cave formation during their tour. Almost 38% of visitors say that they have witnessed someone touch a formation inside the Caverns. This is a relatively high percentage compared with other depreciative behavior research to refrain from "tattling" on fellow visitors. Two-thirds of the respondents recalls touching formation replicas before entering the Cavern, while almost all visitors (97.9%) say that they have heard the ranger's talk about not touching formation or leaving the trail. Visitors feel that the ranger's talk is more effective in reducing depreciative behavior than the formation replicas, although at least three-fourths of all respondents believes both techniques are effective.
The present research has created and evaluated contents capable of work appreciation visitors changing their viewpoints on their will by introducing mobile exhibition exposition devices (iPad) for large exhibition museum. Various exposition contents of usually invisible parts or those provided in accordance with user positions drew visitors' attentions and improved museum experience satisfaction. Utilization of digitalized exhibition information generated activeness in viewing and new communication between exhibition and a visitor instead of the conventional exhibition exposition.
Rabeeu, Ahmed;Ramos, Disney Leite;Rahim, Abdul Basit Abdul
Journal of Smart Tourism
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v.2
no.3
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pp.17-30
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2022
The tourism sector of the Maldives has seen rapid growth since its inception in 1972. One significant development is the transformation of the market composition in recent years. China has surpassed traditional European markets as the single largest source market. In this regard, this study seeks to assess the seasonality in the Maldivian tourism sector using a monthly dataset of visitor arrivals from 2003 to 2019. The seasonality ratio, the seasonality indicator, the Gini coefficient and the seasonal index were used to examine the seasonality patterns. The results of this study show that there are three distinct peaks (January to April, August, and November to December) and two off-peaks (May to July and September) periods. The findings also reveal that the rise of the Chinese market has significantly lessened the seasonality of Maldivian inbound tourism. Finally, some important implications are discussed.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.3
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pp.190-198
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2023
Sentiment analysis can be applied to all texts generated from websites, blogs, messengers, etc. The study fulfills an artificial intelligence sentiment analysis estimating visiting evaluation opinions (reviews) and visitor ratings, and suggests a deep learning model which foretells either an affirmative or a negative inclination for new reviews. This study operates review big data about Jeju tourist attractions which are extracted from Google from October 1st, 2021 to November 30th, 2021. The normalization data used in the propensity prediction modeling of this study were divided into training data and test data at a 7.5:2.5 ratio, and the CNN classification neural network was used for learning. The predictive model of the research indicates an accuracy of approximately 84.72%, which shows that it can upgrade performance in the future as evaluating its error rate and learning precision.
Proceedings of the Korean Institute of Interior Design Conference
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2008.05a
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pp.285-289
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2008
There has been a project in Japan recently to develop the mixed-use facility in order to help regenerate its city's vitality. They must make efficient use of resources that contains historical and local identity. In contrast, Korea hasn't considered developing their mixed-use facilities for maintaining their historical identity. This research will analyze how locality is reflected in the 8 mixed-use facilities in Japan. The research method was as follows: Preparatory study and literature research were conducted to extract the elements of locality shown in the mixed-use facilities in Japan. According to the results, the peculiarities of locality are as follows: 1) It's important to make the most of the local Identity by reflecting on the historical peculiarity of the region. 2) Nature and its environmental surroundings should be considered when constructing buildings in order to revitalize its local identity. 3) In the perception aspect, when a mixed-use facility is open for visit, the negative elements such as the 'peripheral regional gap' that may be felt by the visitor must be kept to the minimum.
Science museum are dealing with exhibits on field of changing science and technology, and previous research suggested that exhibits replacement should carried out at least every 5 years. In order to efficiently replace exhibits within a limited budget, various studies analyzed visitors' preferences to exhibits. Recently, studies use various technologies to collect the data on visitors' preferences automatically, but almost of studies had a high dependency on their visitors such as visitors needed to carry specific sub-devices in the museums for gathering data. As complementing the limitations of previous research, this study introduces the improved method which is able to automatically collect and quantify visitors' preferences to exhibits using TensorFlow, a deep learning technology. By the proposed analysis method, it was possible to collect 2,520 data of visitors' experience on exhibits in totality. Based on collected data, attraction power and holding power indicating the preference of visitors on exhibits were able to be calculated. The result also confirmed antecedent research conclusion that the attraction power and holding power of the exhibit which consists of 3 dimensional structures work are higher than other exhibits. As a conclusion, the proposed method will provide more convenient data collection method for detecting visitors' preference.
Muhammad Awaluddin Hamdy;Baharuddin Hamzah;Ria Wikantari;Rosady Mulyadi
Architectural research
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v.25
no.4
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pp.73-84
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2023
Indoor thermal conditions greatly affect the health and comfort of humans who occupy the space in it. The purpose of this research is to analyze the influence of water and vegetation elements as a microclimate modifier in buildings to obtain thermal comfort through the study of thermal environment models. This research covers two objects, namely public buildings and housing in Makassar City, South Sulawesi Prov-ince - Indonesia. Quantitative methods through field surveys and measurements based on thermal and personal variables. Data analysis based on ASHRAE 55 2020 standard. The data was processed with a parametric statistical approach and then simulated with the Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation method to find a thermal prediction model. The model was made by increasing the ventilation area by 2.0 m2, adding 10% vegetation with shade plant characteristics, moving water features in the form of fountains and increasing the pool area by 15% to obtain PMV + 0.23, PPD + 8%, TSV-1 - +0, Ta_25.7℃, and relative humidity 63.5 - 66%. The evaluation shows that the operating temperature can analyze the visitor's comfort temperature range of >80% and comply with the ASHRAE 55-2020 standard. It is concluded that water elements and indoor vegetation can be microclimate modifiers in buildings to create desired comfort conditions and adaptive con-trols in buildings such as the arrangement of water elements and vegetation and ventilation systems to provide passive cooling effects in buildings.
This paper explores the concept of enhanced smart tourism as a response to the challenges and opportunities arising in the post-pandemic tourism landscape. The COVID-19 pandemic has not only halted the global tourism industry but also prompted a reevaluation of its sustainability, technological integration, and impact on local communities. The need for a paradigm shift in tourism is emphasized, focusing on digitalization, innovation, and resilience. Enhanced smart tourism is characterized by a shift from traditional practices to innovative governance models, increased emphasis on sustainability, and the integration of technology for better management and visitor experiences. The paper discusses the four pillars of enhanced smart tourism - Technology, Sustainability, Accessibility/Mobility, and Innovation/Creativity, and their expansion in the post-pandemic era. Furthermore, the significant role of data in smart tourism is examined, highlighting the importance of data valuation, management, and ethics. The paper proposes frameworks and methods for data valuation and emphasizes the necessity of a comprehensive approach to data within the smart tourism ecosystem. The conclusion points to the need for further empirical and conceptual research to fully realize the potential of enhanced smart tourism.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.48
no.5
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pp.28-41
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2020
This study selects two linear parks representing each culture and reveals the differences between them using a visitor survey as small data and social media analytics as big data based on the three components of the model of landscape perception. The 606 in Chicago, U.S., and the Gyeongchun Line in Seoul, Korea, are representative parks built on railroads. A total of 505 surveys were collected from these parks. The responses were analyzed using descriptive statistics, principal component analysis, and linear regression. Also, more than 20,000 tweets which mentioned two linear parks respectively were collected. By using those tweets, the authors conducted the clustering analysis and draw the bigram network diagram for identifying and comparing the placeness of each park. The result suggests that more diverse design concept links to less diversity in behavior; that half of the park users use the park as a shortcut; and that same physical exercise provides different benefits depending on the park. Social media analysis showed the 606 is more closely related to the neighborhoods rather than the Gyeongchun Line Forest. The Gyeongchun Line Forest was a more event-related place than the 606.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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