Numerous scholars have explored the modeling, control, and optimization of energy systems in buildings, offering new insights about technology and environments that can advance industry innovation. Eye trackers deliver objective eye-gaze data about visual and attentional processes. Due to its flexibility, accuracy, and efficiency in research, eye tracking has a control scheme that makes measuring rapid eye movement in three-dimensional space possible (e.g., virtual reality, augmented reality). Because eye movement is an effective modality for digital interaction with a virtual environment, tracking how users scan a visual field and fix on various digital objects can help designers optimize building environments and materials. Although several scholars have conducted Virtual Reality studies in three-dimensional space, scholars have not agreed on a consistent way to analyze eye tracking data. We conducted eye tracking experiments using objects in three-dimensional space to find an objective way to process quantitative visual data. By applying a 12 × 12 grid framework for eye tracking analysis, we investigated how people gazed at objects in a virtual space wearing a headmounted display. The findings provide an empirical base for a standardized protocol for analyzing eye tracking data in the context of virtual environments.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.1361-1369
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2021
Recent technological advancements have had a substantial impact on consumer buying behavior. This research aims to determine the factors affecting consumer behavior related to the adoption of self-service technologies (SSTs). The intended findings of this study are expected to contribute to understanding consumer behavior towards the adoption of SSTs taking into account the logic of two main theories in this regard: the Technology Acceptance Model (TAM) and the assumptions of the Behavioral Perspective Model (BPM). This research follows a triangulation approach. Consequently, a number of semi structured interviews were conducted with experts and executive directors from selected SSTs providers in Jordan. In addition, the convenience sampling technique was employed focusing on current (or) previous users of SSTs in the public and private sectors in Jordan using a self-administrative questionnaire (66% response rate). The results confirmed the influence (direct and indirect) of previous experience and personal initiatives and characteristics on consumer intention to use SSTs. In addition, the results indicated the important role of the mediator variables namely: perceived ease of use (EOU), perceived risk (PR), and perceived usefulness (PU) on consumer attitude towards SSTs which in turn will positively affect consumer intention to use SSTs.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.68
no.3
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pp.405-415
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2019
The considerations of the electrical device' characteristics and the customers' satisfaction have been important criteria for efficient smart grid systems. In general, an electrical device is classified into a non-interruptible device or an interruptible device. The consideration of the type is an essential information for the efficient smart grid scheduling. In addition, customers' scheduling preferences or satisfactions have to be considered simultaneously. However, the existing research studies failed to consider both criteria. This paper proposes a new and efficient smart grid scheduling framework considering both criteria. The framework consists of two modules - 1) A day-head smart grid scheduling algorithm and 2) Real-time sudden demand negotiation framework. The first method generates the smart grid schedule efficiently using an embedded genetic algorithm with the consideration of the device's characteristics. Then, in case of sudden electrical demands, the second method generates the more efficient real-time smart grid schedules considering both criteria. In order to show the effectiveness of the proposed framework, comparisons with the existing relevant research studies are provided under various electricity demand scenarios.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.8
no.2
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pp.1-12
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2020
Purpose: The rise of the phrase Work Life Balance was bought up in 1986 when amid many Americans there was prevalence of detrimental work place practices like neglecting families, leisure activities and friends in order to achieve their study place goals. The significance of work-life balance has been gaining ground in recent years to grasp a wider range of groups, including students. Searching and finding a balance can be complex and challenging for many individuals and students. Research design, data and methodology: Through this paper we will explore how students balance the competing demands of work, study, and social activities. Several factors have increased imbalances within Educational organizations, and technology specifically has been influential. However, technology also provides a novel solution to this organizational performance management issue. A Study-Life Optimization model (SLO) is suggested, which incorporates information systems, analytics, and decision support into a Smart Service System. A general framework for this model, detailing data collection, measurement, and ethical issues is explained briefly. Results: Outcomes include improved WLB, greater perceived quality of life, and increased Educational organizational performance. Conclusions: This paper contributes to the relevant literature as it pays attention to the various students' of varying lifestyles school-work-personal lives. Findings of this study will provide a meaningful of the Work/school-life balance issues faced by students. The research could be helpful to the various stakeholders of a University, the curriculum designers, program coordinators etc.
Purpose: The coronavirus (COVID-19) has become a worldwide pandemic and significantly influences the global economy. Therefore, this paper aims to determine the impact of COVID-19 on the accounting profession in Bangladesh. Research design, data, and methodology: The research has focused on its primary question. How much does COVID- 19 affect the accounting profession in Bangladesh? A formal questionnaire has been developed to address it. Questionnaire was spread via Facebook and email. Sample was determined by using random sampling method. The collection comprises 190 from Bangladesh. The Likert scale of five points was used. Descriptive and inferential statistical analysis (Wilcoxon signed-rank test) were used for analysis. Results: the study found a great impact of COVID-19 on the accounting profession in Bangladesh. Many changes are faced due to pandemics. Most accountants are working remotely during pandemic rather than before pandemic. They have adapted to new technology. Meetings and trainings are held virtually. They are also facing cybersecurity problems because of less data security. Job insecurity has increased. Conclusions Therefore, the global pandemic COVID-19 dramatically affects the accounting profession in Bangladesh. The changes that happened due to pandemics will advance the accounting profession. These revolutionary changes will become the world's new normal.
From the past to the present, reviews have had much influence on consumers' purchasing decisions. Companies are making various efforts, such as introducing a review incentive system to increase the number of reviews. Recently, as various types of reviews can be left, reviews have begun to be recognized as interesting new content. This way, reviews have become essential in creating loyal customers. Therefore, research and utilization of reviews are being actively conducted. Some studies analyze reviews to discover customers' needs, studies that upgrade recommendation systems using reviews, and studies that analyze consumers' emotions and attitudes through reviews. However, research that predicts the future using reviews is insufficient. This study used a dataset consisting of two reviews written in pairs with differences in usage periods. In this study, the direction of consumer product evaluation is predicted using KoBERT, which shows excellent performance in Text Deep Learning. We used 7,233 reviews collected to demonstrate the excellence of the proposed model. As a result, the proposed model using the review text and the star rating showed excellent performance compared to the baseline that follows the majority voting.
Objectives: This study investigated the relationship between clock-drawing test (CDT) performance and neuropsychological functions in patients with chronic schizophrenia. Methods: Thirty-one patients with schizophrenia and 30 healthy controls participated in this study. The CDT was administered in three conditions and analyzed using both quantitative and qualitative scoring systems. Comprehensive neuropsychological tests were administered. Results: The results of the quantitative analysis showed that the schizophrenia group performed significantly worse in all three conditions of the CDT compared with the control group. However, no significant differences were observed between the two groups, when the IQ and educational level were controlled. The qualitative analysis showed that the schizophrenia group exhibited significantly more errors in "graphic difficulty" compared with the control group. In addition, CDT quantitative scores were significantly correlated with visuospatial function, memory, attention and executive functions in patients with schizophrenia. Conversely, each qualitative error type was correlated with specific cognitive domains. Furthermore, "graphic difficulty" and "spatial/planning deficit" were identified as predictors of depression symptoms in patients with schizophrenia. Conclusion: The present study demonstrated that the CDT is useful for assessing cognitive dysfunctions in patients with schizophrenia, while qualitative analyses provide more specific information about cognitive deficits compared with quantitative analyses.
Artificial intelligence is a core technology in the era of digital transformation, and as the technology level is advanced and used in various industries, its influence is growing in various fields, including social, ethical and legal issues. Therefore, it is time to raise social awareness on ethics of artificial intelligence as a prevention measure as well as improvement of laws and institutional systems related to artificial intelligence development. In this study, we analyzed unstructured data, typically text, such as online news articles and comments to confirm the degree of social awareness on ethics of artificial intelligence development. The analysis showed that the public intended to concentrate on specific issues such as "Human," "Robot," and "President" in 2018 to 2019, while the public has been interested in the use of personal information and gender conflics in 2020 to 2021.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.4
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pp.147-158
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2022
Cloud Computing offers flexible, on demand, ubiquitous resources for cloud users. Cloud users are provided computing resources in a virtualized environment. In order to meet the growing demands for computing resources, data centres contain a large number of physical machines accommodating multiple virtual machines. However, cloud data centres cannot utilize their computing resources to their total capacity. Several policies have been proposed for improving energy proficiency and computing resource utilization in cloud data centres. Virtual machine placement is an effective method involving efficient mapping of virtual machines to physical machines. However, the availability of many physical machines accommodating multiple virtual machines in a data centre has made the virtual machine placement problem a non deterministic polynomial time hard (NP hard) problem. Metaheuristic algorithms have been widely used to solve the NP hard problems of multiple and conflicting objectives, such as the virtual machine placement problem. In this context, we presented essential concepts regarding virtual machine placement and objective functions for optimizing different parameters. This paper provides a taxonomy of metaheuristic algorithms for the virtual machine placement method. It is followed by a review of prominent research of virtual machine placement methods using meta heuristic algorithms and comparing them. Finally, this paper provides a conclusion and future research directions in virtual machine placement of cloud computing.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.400-407
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2022
Innovations significantly affect the efficiency of the socioeconomic systems of the regions, acting as a system-forming element of their development. Modern models of economic development also consider innovation activity, intellectual potential, knowledge as the basic factors for stimulating the economic growth of the region. The purpose of the study is to develop methodological foundations for evaluating the effectiveness of a regional innovation system based on a multidimensional analysis of its effects. To further study the effectiveness of RIS, we have used one of the methods of multidimensional statistical analysis - canonical analysis. The next approach allows adding another important requirement to the methodological provision of evaluation of the level of innovation development of industries and regions, namely - the time factor, the formalization of which is realized in autoregressive dynamic economic and mathematical models and can be used in our research. Multidimensional Statistical Analysis for RIS effectiveness estimation was used to model RIS by typological regression. Based on it, multiple regression models were built in groups of regions with low and relatively high innovation potential. To solve the methodological problem of RIS research, we can also use the approach to the system as a "box" with inputs and outputs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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