Purpose This study aims to identify user experience factors that can enhance both metaverse utilization and satisfaction based on the honeycomb model. For this we presented two research questions: first, what are the experience factors of metaverse users? Second, do metaverse user experience factors impact satisfaction? Design/methodology/approach To address these questions, a mixed-methodology approach is employed, including text mining techniques to analyze online reviews and quantitative econometric analysis to reveal the relationship between user experience factors and satisfaction. A total of 69,880 reviews and ratings data were collected. Findings The analysis revealed eight metaverse user experience factors: entertainment, operability, virtual reality, immersion, economic activity, visual performance, avatar, and sociality, all of which were found to have a positive impact on user satisfaction.
The objective of this research is to develop a practical design and assessment approach of steel frames with steel slit walls (SSWs) that focuses on the damage-control behavior to enhance the structural resilience. The yielding sequence of SSWs and frame components is found to be a critical issue for the damage-control behavior and the design of systems. The design concept is validated by the full-scale experiments presented in this paper. Based on a modified energy-balance model, a procedure for designing and assessing the system motivated by the framework regarding the equilibrium of the energy demand and the energy capacity is proposed. The damage-control spectra constructed by strength reduction factors calculated from single-degree-of-freedom systems considering the post stiffness are addressed. A quantitative damage-control index to evaluate the system is also derived. The applicability of the proposed approach is validated by the evaluation of example structures with nonlinear dynamic analyses. The observations regarding the structural response and the prediction during selected ground motions demonstrate that the proposed approach can be applied to damage-control design and assessment of systems with satisfactory accuracy.
Applicability of control theories to the efficient operation of accounting system is studied in this paper. Since managerial accounting has been developed along the progrees of control theory, management control theories are essential to explain important attributes of diverse accounting system. Basic concept of control is studied in depth and control systems are classified on the base of their special characteristics. And then the applicability of those control methods to accounting systems are discussed based on behavioral as well as management science approach. In the management science approach, accounting control models of production management, inventory management and R&D are designed with its unique quantitative characteristics. It, however, is very difficult to implement quantified control standards on the behavioral management side. Since most of variables considered on behavioral approach are non-quantitative, only discussion of the theoratical definition has been a main issue on previous studies. In this paper, practicability of the behavioral approach to the accounting control system is studied analyzing state variables and behavior variables of the control system. Theoratical base of the discussion are provided from control theories developed in organization theory and Economics. Basic objective of accounting control practice is to control qualitative human behavior represented by quantified figures while quantitative methods are prevailing over general accounting practice. Therefore, this paper tried to develope and integrate accounting control systems applicable to the behavioral management area as well as management science control side.
This study proposes a new control approach for efficient vibration suppression of two identical adjacent structures. The conventional control approach of two adjacent structures is to interconnect the two structures with passive, semi-active or active control devices. However, when the two adjacent structures are identical to each other, their dynamical behaviors such as frequency and damping properties are also the same. In this case, the interconnected control devices cannot exhibit the dissipative control forces on the both structures as expected since the relative displacements and velocities of the devices become close to zero. In other words, the interconnection method does not work for the twin structures as enough as expected. In order to solve this problem, we propose several new control approaches to effectively and efficiently reduce the identically-fluctuating responses of the adjacent structures with minimum control efforts. In order to demonstrate the proposed control systems, the proposed several control systems are optimally designed and their control performances are compared with that of the conventional optimal control system where each TMD(tuned mass damper) is installed in each structure for independent control purpose. The simulated results show that one of the proposed control systems(System 04) is able to guarantee enhanced control performance compared with the conventional system.
This paper represents a systematic approach aimed at improving the performance of the proportional integral (PI) controller for the Advanced Power Reactor (APR) 1400 Feedwater Control System (FWCS). When the performance of the PI controller offers superior control and enhanced robustness, the steam generator (SG) level is properly controlled. This leads to the safe operation and increased the availability of the nuclear power plant. In this paper, a systems engineering approach is used in order to design a novel PI controller for the FWCS. In the reverse engineering stage, the existing FWCS configuration, especially the characteristics of the feedwater controller as well as the feedwater flow path to each SG from the FWCS, were reviewed and analysed. The overall block diagram of the FWCS and the SG was also developed in the reverse engineering process. In the re-engineering stage, the actual design of the feedwater PI controller was carried out using a genetic algorithm (GA). Lastly, in the validation and verification phase, the existing PI controller and the PI controller designed using GA method were simulated in Simulink/Matlab. From the simulation results, the GA-PI controller was found to exhibit greater stability than the current controller of the FWCS.
Recently, autonomous navigation technology is actively being developed due to the increasing demand of an unmanned surface vehicle(USV). Local planning is essential for the USV to safely reach its destination along paths. the dynamic window approach(DWA) algorithm is a well-known navigation scheme as a local path planning. However, the existing DWA algorithm does not consider path line tracking, and the fixed weight coefficient of the evaluation function, which is a core part, cannot provide flexible path planning for all situations. Therefore, in this paper, we propose a new DWA algorithm that can follow path lines in all situations. Fixed weight coefficients were trained using reinforcement learning(RL) which has been actively studied recently. We implemented the simulation and compared the existing DWA algorithm with the DWA algorithm proposed in this paper. As a result, we confirmed the effectiveness of the proposed algorithm.
Yilmaz, Semih;Karahasan, Olguhan Sevket;Altunisik, Ahmet Can;Vural, Nilhan;Demir, Serhat
Structural Engineering and Mechanics
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제81권6호
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pp.737-750
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2022
Timber-Concrete Composite construction system consists of combining timber beam or deck and concrete with different connectors. Different fastener types are used in Timber-Concrete Composite systems. In this paper, the effects of two types of fasteners on structural behavior are compared. First, the notches were opened on timber beam, and combined with reinforced concrete slab by fasteners. This system is called as Notched Connection System. Then, timber beam and reinforced concrete slab were combined by new type designed fasteners in another model. This system is called as Notched-Slab Approach. Two laboratory models were constructed and bending tests were performed to examine the fasteners' effectiveness. Bending test results have shown that heavy damage to concrete slab occurs in Notched Connection System applications and the system becomes unusable. However, in Notched-Slab Approach applications, the damage concentrated on the fastener in the metal notch created in the slab, and no damage occurred in the concrete slab. In addition, non-destructive experimental measurements were conducted to determine the dynamic characteristics. To validate the experimental results, initial finite element models of both systems were constituted in ANSYS software using orthotropic material properties, and numerical dynamic characteristics were calculated. Finite element models of Timber-Concrete Composite systems are updated to minimize the differences by manual model updating procedure using some uncertain parameters such as material properties and boundary conditions.
In the energy-guzzling industries such as steel making and cement, power plants utilizing waste heat have been attracting attention to increase energy efficiency. However, the existing economic analysis system doesn't consider the special working fluids and the cost models of the main equipment used in the waste heat recovery power plant. So it is difficult to estimate the plant economics accurately. Therefore, It is required to develop a economic analysis module that can more accurately evaluate for the power plant. In this study, the systems engineering approach was used to design and develop the module that systematically reflects the characteristics of the power plant and various requirements. Specifically, first, the special working fluids and main equipment applied to the power plant were investigated. Next, the cost models for each equipment were developed. Finally, the economic analysis module based on this was developed.
Software project planning is usually represented by a project activity network that is composed of stages of tasks to be done and precedence restrictions among them. The project network is very complex and its construction requires a vast amount of field knowledge and experience. So this study proposes a case-based reasoning approach that can generate the project network automatically based on the past cases and modification knowledge. For the case indexing, we have adopted 17 factors, each with a few alternative values. A special structure of this problem is that the modification effort can be identified by each factor independently. Thus it is manageable to identify 85 primitive modification actions(add and delete activities) and estimate its modification efforts in advance. A specific case requires a combination of primitive modifications. Based on the modification effort knowledge, we have adopted the Least Modification approach as a metric of similarity between a new project and past cases. Using the Least Modification approach and modification knowledge base, we can automatically generate the project network. To validate the performance of Least Modification approach, we have compared its performance with an ordinary minimal distance approach for 21 test cases. The experiment showed that the Least Modification approach could reduce the modification effort significantly.
Purpose The purpose of this study is to predict future behaviors of business process. Specifically, this study tried to predict the last activities of process instances. It contributes to overcoming the limitations of existing approaches that they do not accurately reflect the actual behavior of business process and it requires a lot of effort and time every time they are applied to specific processes. Design/methodology/approach This study proposed a novel approach based using deep learning in the form of dynamic recurrent neural networks. To improve the accuracy of our prediction model based on the approach, we tried to adopt the latest techniques including new initialization functions(Xavier and He initializations). The proposed approach has been verified using real-life data of a domestic small and medium-sized business. Findings According to the experiment result, our approach achieves better prediction accuracy than the latest approach based on the static recurrent neural networks. It is also proved that much less effort and time are required to predict the behavior of business processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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