The metaverse, an expansion of the real world, refers to a three-dimensional virtual world where daily life and economic activities can be conducted through avatars. This study examines the effect of avatar identification on metaverse immersion, vicarious pleasure, and fashion brand item sharing intention by subdividing avatar identification into similarity identification, wishful identification, and embodied presence. In addition, it investigates the difference in the influence relationship between avatar identification, immersion, and vicarious pleasure according to the degree of fashion involvement. The total of 319 participants were analyzed using SPSS 26.0 and AMOS 24.0. The results showed that similarity identification, wishful identification, and embodied presence had significant impacts on immersion and vicarious pleasure, influencing sharing intention. There was also a difference in the effect of avatar identification on consumer responses depending on fashion involvement. This study provides theoretical implications for experiential marketing and presents practical suggestions for developing metaverse marketing strategies.
Purpose - As the role of salespersons in retail stores has expanded from selling products to sharing brand experiences with customers, the importance of research on the effects of salesperson-brand relationships has grown. The purpose of this research is to investigate the influences of salespersons' brand identification on conceptual fluency and customers' service and brand evaluations. It was supposed that salespersons' brand identification is affected by brand knowledge, which is a core dimension of internal branding. Research design, data, and methodology - The author developed a structural model in which salespersons' brand knowledge influences brand identification, hence customers' perception of salesperson-brand image congruence. And it is hypothesized that salesperson-brand image congruence influences conceptual fluency which affects customers' satisfaction and brand evaluation. Data were collected from five department stores in Seoul. Results - First, salespersons' brand knowledge was found to have a significant effect on brand identification. The more a salesperson knows about the affiliated brand, the higher her level of brand identification. Second, salespersons' brand identification influenced salesperson-brand image congruence. Third, salesperson-brand image congruence had a significant effect on brand conceptual fluency. Customers who perceive salesperson-brand image congruent are more likely to process information easily. Finally, conceptual fluency was found to be a significant determinant of store loyalty and brand value evaluation. Conclusions - The results of this study verify importance of salesperson's brand identification on customers' service and brand evaluations. To enhance salespersons' brand identification, retailers should emphasize the importance of internal branding and communication, especially by sharing brand vision, values, and identity with employees at customer contact points. Also, as brand conceptual fluency is a significant determinant of customer responses, retailers need to deliver consistent messages through various components of store environments, including salespersons' attitudes, appearances, and manners, as well as physical store design. With a deeper understanding of the effects of salesperson-brand relationship and brand conceptual fluency, retailers will be able to create more effective brand strategies to enhance their performances. Future studies should consider data from various retail types, such as discount stores, to generalize the findings.
A system identification is to estimate the mathematical model on the base of input output data and to measure the output in the presence of adequate input for the controlled system. In the traditional system control field, most identification problems have been thought as estimating the unknown modeling parameters on the assumption that the model structures are fixed. In the system identification, it is possible to estimate the true parameter values by the adjusted least squares method in the input output case of no observed noise, and it is possible to estimate the true parameter values by the total least squares method in the input output case with the observed noise. We suggest the adjusted least squares method as a consistent estimation method in the system identification in the case where there is observed noise only in the output. In this paper the adjusted least squares method has been developed from the least squares method and the efficiency of the estimating results was confirmed by the generating data with the computer simulations.
This paper reviewed a few output-only system identification algorithms and identified the shortcomings of those popular blind source separation methods. To address the issues such as less sensors than the targeted modal modes (under-determinate problem), repeated natural frequencies as well as systems with complex mode shapes, this paper proposed a complex wavelet modified second order blind identification method (CWMSOBI) by transforming the time domain problem into time-frequency domain. The wavelet coefficients with different dominant frequencies can be used to address the under-determinate problem, while complex mode shapes are addressed by introducing the complex wavelet transformation. Numerical simulations with both high and low signal-to-noise ratios validate that CWMSOBI can overcome the above-mentioned issues while obtaining more accurate identified results than other blind identification methods.
The paper summarizes the dynamic-based assessment of a reinforced concrete arch bridge, dating back to the 50's. The outlined approach is based on ambient vibration testing, output-only modal identification and updating of the uncertain structural parameters of a finite element model. The Peak Picking and the Enhanced Frequency Domain Decomposition techniques were used to extract the modal parameters from ambient vibration data and a very good agreement in both identified frequencies and mode shapes has been found between the two techniques. In the theoretical study, vibration modes were determined using a 3D Finite Element model of the bridge and the information obtained from the field tests combined with a classic system identification technique provided a linear elastic updated model, accurately fitting the modal parameters of the bridge in its present condition. Hence, the use of output-only modal identification techniques and updating procedures provided a model that could be used to evaluate the overall safety of the tested bridge under the service loads.
Kim, Hongjin;Kim, Whajung;Kim, Boung-Yong;Hwang, Jae-Seung
Structural Engineering and Mechanics
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제30권2호
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pp.191-209
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2008
A structural monitoring system based on cheap and wireless monitoring system is investigated in this paper. Due to low-cost and low power consumption, micro-electro-mechanical system (MEMS) is suitable for wireless monitoring and the use of MEMS and wireless communication can reduce system cost and simplify the installation for structural health monitoring. For system identification using wireless MEMS, a finite element (FE) model updating method through correlation with the initial analytical model of the structure to the measured one is used. The system identification using wireless MEMS is evaluated experimentally using a three storey frame model. Identification results are compared to ones using data measured from traditional accelerometers and results indicate that the system identification using wireless MEMS estimates system parameters with reasonable accuracy. Another smart sensor considered in this paper for structural health monitoring is Lead Zirconate Titanate (PZT) which is a type of piezoelectric material. PZT patches have been applied for the health monitoring of structures owing to their simultaneous sensing/actuating capability. In this paper, the system identification for building structures by using PZT patches functioning as sensor only is presented. The FE model updating method is applied with the experimental data obtained using PZT patches, and the results are compared to ones obtained using wireless MEMS system. Results indicate that sensing by PZT patches yields reliable system identification results even though limited information is available.
In this study, we propose an object identification method for bin-picking developed for industrial robots. We identify the grasp posture and the associated geometric parameters of grasp objects using the joint data of a robotic gripper. Prior to grasp identification, we analyze the grasping motion in a low-dimensional space using principle component analysis (PCA) to reduce the dimensions. We collected the joint data from a human hand to demonstrate the grasp-identification algorithm. For data acquisition of the human grasp data, we conducted additional research on the motion characteristics of a human hand. We explain the method for using the algorithm of grasp identification for bin-picking. Finally, we present a subject for future research using our proposed algorithm of grasp model and identification.
Hearing impairment children possess poor underlying perceptual knowledge of the sound system and show delayed development of segmental organization of that system. The purpose of this study was to investigate the relationship between phonological awareness ability and word identification ability in hearing impaired children. 14 children with moderately severe hearing loss participated in this study. All tasks were individually administered. Phonological awareness tests consisted of syllable blending, syllable segmentation, syllable deletion, body-coda discrimination, phoneme blending, phoneme segmentation and phoneme deletion. Close-set Monosyllabic Words(12 items) and lists 1 and 2 of open-set Monosyllabic Words in EARS-K were examined for word identification. Results of this study were as follows: First, from the phonological awareness task, the close-set word identification showed a high positive correlation with the coda discrimination, phoneme blending and phoneme deletion. The open-set word identification showed a high positive correlation with phoneme blending, phoneme deletion and phoneme segmentation. Second, from the level of phonological awareness, the close-set word identification showed a high positive correlation with the level of body-coda awareness and phoneme awareness while the open-set word identification showed a high positive correlation only with the level of phoneme awareness.
This paper introduces a structural damage identification method to identify 4he multiple directional damages generated within a cylindrical shell by using the measured frequency response function (FRF). The equations of motion for a damaged cylindrical shell are derived. by using a theory of continuum damage mechanics in which a small material volume containing a directional damage is represented by the effective orthotropic elastic stiffness. In contrast with most existing vibration-based structural damage identification methods which require the modal Parameters measured in both intact and damaged states, the present method requires only the FRF-data measured at damaged state. Numerically simulated damage identification tests are conducted to verify the feasibility of the Proposed structural damage identification method.
Identifying structural modal parameters, especially those modes within high frequency range, from ambient data is still a challenging problem due to various kinds of uncertainty involved in vibration measurements. A procedure applying an ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method is proposed for accurate and robust structural modal identification. In the proposed method, the EEMD process is first implemented to decompose the original ambient data to a set of intrinsic mode functions (IMFs), which are zero-mean time series with energy in narrow frequency bands. Subsequently, a Sub-PolyMAX method is performed in narrow frequency bands by using IMFs as primary data for structural modal identification. The merit of the proposed method is that it performs structural identification in narrow frequency bands (take IMFs as primary data), unlike the traditional method in the whole frequency space (take original measurements as primary data), thus it produces more accurate identification results. A numerical example and a multiple-span continuous steel bridge have been investigated to verify the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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