Nowadays, it is hard to imagine one's life without smart phones or the internet. Furthermore, not only do people form groups offline, but also online. Based on the cognitive dissonance theory, there have been many studies about how an offline group's initiation affects attitudes toward the group. However, there has not been a study about how an online group's initiation can affect attitudes toward the group. Therefore, this study aims to find out how cognitive dissonance aroused by initiation affects the attitudes toward the online community, which represents groups that are formed online. In addition, this study examined how perceived similarity affects changes in attitude aroused by cognitive dissonance. Participants were assigned to a group in three ways as follows: without a registration process, with a simple registration process, and/or with a complex registration process. Perceived similarity was calculated by the difference between the current body mass index (BMI) and the target BMI of the participant. Attitudes toward the online group were measured by perceived source credibility, perceived information quality, satisfaction, information usefulness, and continuance intention. Contrary to the cognitive dissonance theory, the results showed that when applied to offline social groups, there were conflicting results. There were cases where there was no difference in the evaluation between initiation conditions. However, other cases showed that groups with the most complex registration process were found to have the worst evaluation. People were more favorable toward the group when the perceived similarity was larger. Interestingly, people who had higher perceived similarity had more positive attitudes toward the groups that had been assigned with a registration process compared to the group formed without a registration process. Conversely, people with lower perceived similarity had more positive attitudes toward the group when there was no initiation process. Online communities may use the results of this study to design more suitable registration processes for their communities.
This study is about what process and methodology could make UI designer be able to achieve the interface which considers user's mental model through implementing corporate line-up model, when people design an interface between product of multi-function printer and user. The most important concern of UI designers who are dealing with an interface between product and user is how they can make product system image match user's mental model so that users can utilize products without any confusion and discomfort. If concept model which designers bring up and mental model which users expect and recognize could be of one accord, then users can feel ease of use toward products. The understanding and observation for user behavior and use pattern is prerequisite to develop user-centered interface between product and user. However, UI designers do design interface from their own perspective and assumption in many business areas, and users do not react as designers assumed and intended in many cases or examples. This study is to find inappropriate system images against users' mental model on basic function of multi-function printer, and the relationship of system image and user's mental model is diagramed to build up a hypothesis. The hypothesis from this study is validated through evaluation of domestic and international users. In addition, two suggestions to improve usability problems revealed from user test are proposed. The optimal solution is designed based on the result of user evaluation and consideration of many user environments, and then it is implemented to line-up product. In conclusion, this study considers how UI designers can create system image which is close to user's mental model.
TThis study explored the requirement of fabric sensor that can measure the motion of the joint effectively by measuring and analyzing the variation in electric resistance of a sensor in accordance with bending and stretching motion of the arm by the implementation of a motion sensor utilizing conductive fabric. For this purpose, on both sides of two kinds of knitted fabric, namely 'L' fabric and 'W' fabric Single Wall Carbon Nano-Tube(SWCNT) was coated, fabric sensor was developed by finishing them in a variety of ways, and the sensor was attached to the arm band. The fabric sensor consisted of total 48 cases, namely background fabric for coating, the method of sensor attachment, the number of layer of sensors, the length of sensor, and the width of sensor. The performance of fabric motion sensors in terms of a dummy arm, that is, a Con-Trex MJ with 48 arm bands around it was evaluated. For each arm band, a total of 48, fastened around the dummy arm, it was adjusted to repeat the bending and stretching at the frequency : 0.5Hz, ROM : $20^{\circ}{\sim}120^{\circ}$, the voltage was recorded for each case after conducting three sets of repeat measurement for a total of 48 cases. As a result of the experiment, and as a consequences of the evaluation and analysis of the voltage based on the uniformity of the base line of the peak-to-peak voltage(Vp-p), the uniformity of Vp-p within the same set, and the uniformity of the Vp-p among three sets, the fabric sensors that have been configured in SWCNT coated 'L' fabric / welding / two layers / $50{\times}5mm$, $50{\times}10mm$, $100{\times}10mm$, and SWCNT coated 'W' fabric / welding / two layers / $50{\times}10mm$ exhibited the most uniform and stable signal value within 5% of the total variation rate. Through all these results of the experiment, it was confirmed that SWCNT coated fabric was suitable for a sensor that can measure the human limb operation when it was implemented as a fabric sensor in a variety of forms, and the optimal sensor types were identified.
In this research, we specify the image consumers' preferred image quality ranges based on objective image quality evaluation factors and follow a method which measures preference of the natural image scenes. In other words, according to No-Reference, we select dynamic range, color, and contrast as factors of image quality measurements. For collecting sample images, we choose the preferred 200 landscapes which have over 30 recommendations by image consumers on the internet photo gallery. According to the scores of three objective factors of image quality measurements, the final expected score which means the image quality preference is measured and its total score is 100 points. In the main test, the actual image sample shows dynamic range 10 stop, LAB mean value L:54.7, A:2.96, B:-15.84, and RSC contrast 376.9. Total 200 image samples' normal distribution z value represents in dynamic range 0.21, LAB mean value L:0.15, A:0.38, B:0.13, and RSC contrast 0.08. In the standard normal distribution table, we can convert the z value as a percentage; dynamic range is 8.32%, LAB mean value is L:5.96%, A:14.8%, B:5.17%, and RSC contrast is 3.19%. And then, we convert the percentage values into the scores of 100; dynamic range is 91.68, LAB mean value is 91.36, and RSC contrast is 96.81. Therefore, we can conclude that the sample image's total mean score is 94.99 based on three objective image quality factors. Throughout our proposed image quality assessment model, we can measure the preference value of natural scenes. Also, we can specify the preferred image quality representation ranges and measure the expected image quality preference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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