Purpose Digital platforms, together with the innovative technologies of modern society, are accelerating the digital innovation of the entire economy and society. Although social media platforms are gradually integrated into daily life, due to social media overload, users limit their use of the platform for a certain period of time or eventually choose to stop using it. In the context of social media platform, the purpose of this paper is to study the effects of information overload, social overload and system function overload on users' unintentional avoidance behavior, mediated by fatique and dissatisfaction. Design/methodology/approach This study empirically examines the influence of social media overload characteristics on users' unintentional avoidance behavior of platform utilization using the S-O-R framework. Data from 236 Chinese social media users were collected through a questionnaire survey, and the hypotheses were validated by evaluating the research model using the SmartPLS 4.0 program using Partial Least Square (PLS) method. Findings According to the empirical analysis result, based on the S-O-R model, first, it is confirmed that information overload and system feature overload have significant positive(+) effects on fatigue. Second, this study finds that information overload, social overload and fatigue have significant positive(+) effects on dissatisfaction. Thirdly, fatigue and dissatisfaction have significant positive(+) effects on unintentional avoidance. In addition, social overload has no significant effect on fatigue, while system feature overload has no significant effect on dissatisfaction.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.5
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pp.1034-1041
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2014
This paper propose a fuzzy inference model for obstacle avoidance for a mobile robot with an active camera, which is intelligently searching the goal location in unknown environments using command fusion, based on situational command using an vision sensor. Instead of using "physical sensor fusion" method which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data. In this paper, "command fusion" method is used to govern the robot motions. The navigation strategy is based on the combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance. We describe experimental results obtained with the proposed method that demonstrate successful navigation using real vision data.
As the development of autonomous vehicles becomes realistic, many automobile manufacturers and components producers aim to develop 'completely autonomous driving'. ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) which has been applied in automobile recently, supports the driver in controlling lane maintenance, speed and direction in a single lane based on limited road environment. Although technologies of obstacles avoidance on the obstacle environment have been developed, they concentrates on simple obstacle avoidances, not considering the control of the actual vehicle in the real situation which makes drivers feel unsafe from the sudden change of the wheel and the speed of the vehicle. In order to develop the 'completely autonomous driving' automobile which perceives the surrounding environment by itself and operates, ability of the vehicle should be enhanced in a way human driver does. In this sense, this paper intends to establish a strategy with which autonomous vehicles behave human-friendly based on vehicle dynamics through the reinforcement learning that is based on Q-learning, a type of machine learning. The obstacle avoidance reinforcement learning proceeded in 5 simulations. The reward rule has been set in the experiment so that the car can learn by itself with recurring events, allowing the experiment to have the similar environment to the one when humans drive. Driving Simulator has been used to verify results of the reinforcement learning. The ultimate goal of this study is to enable autonomous vehicles avoid obstacles in a human-friendly way when obstacles appear in their sight, using controlling methods that have previously been learned in various conditions through the reinforcement learning.
These days, the networks have exhibited HBDP (High Bandwidth Delay Product) characteristics. The legacy TCP slowly increases the size of the congestion window and drastically decreases the size of a congestion window. The legacy TCP has been found to be unsuitable for HBDP networks. TCP mechanisms for solving the problems of the legacy TCP can be categorized into the loss-based TCP and the delay-based TCP. Most of the TCP mechanisms use the standard slow start phase, which leads to a heavy packet loss event caused by the overshoot. Also, in the case of congestion avoidance, the loss-based TCP has shown problems of wastage in terms of the bandwidth and RTT (Round Trip Time) fairness. The delay-based TCP has shown a slow increase in speed and low occupancy of the bandwidth. In this paper, we propose a new scheme for improving the over shoot, increasing the speed of the bandwidth and overcoming the bandwidth occupancy and RTT fairness issues. By monitoring the buffer condition in the bottleneck link, the proposed scheme does congestion control and solves problems of slow start and congestion avoidance. By evaluating performance, we prove that our proposed scheme offers better performance in HBDP networks compared to the previous TCP mechanisms.
This study was conducted from May 10th to 30th, 2023 to confirm the relationship between advertisement irritation, privacy concerns, personalized marketing, and social influence of brand customized advertisements on advertisement avoidance and brand loyalty targeting the MZ generation. The following results were verified using the SPSS 28.0 and Smart PLS 4.0 programs for a valid survey of 400 people targeting the MZ generation nationwide on a daily basis. First, advertisement irritation had a positive (+) effect on advertisement avoidance but had no effect on brand loyalty, and personalized marketing had a positive (+) effect on advertisement avoidance but had no effect on brand loyalty. Second, concerns about personal information had a positive (+) effect on avoidance of advertisements and brand loyalty. Third, social influence had a positive (+) effect on advertisement avoidance and brand loyalty. Fourth, advertisement avoidance played a significant mediating role between advertisement irritation and brand avoidance, but did not play a significant mediating role between personalized marketing and social influence. Based on these results, this study is meaningful in that it can be used as basic data for research on advertising avoidance and brand loyalty and for establishing strategies necessary for brand marketing activities.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.8
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pp.73-82
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2004
In this paper, implementation of obstacle avoidance of a nonholonomic mobile robot in unstructured environment is introduced. To avoid obstacles, first, a reference collision-free path for the MR is generated off-line using HJB-based optimal path planning method. A controller is designed using integrator backstepping method for tracking the generated reference path. To implement the designed controller, a control system are needed and composed of camera system and PIC-based controller. The workspace is observed by a ceiling-mounted USB camera as part of an un-calibrated camera system. Thus the positional information of the MR is updated frequently and the MR can get the useful inputs for its tracking controller. The whole control system is realized by integrating a computer with PIC-based microprocessor using wireless communication: the image processing control module and path planning module serve as high level computer control while the device control serves as low level PIC microprocessor control. The simulation and experimental results show the effectiveness of the designed control system.
Kim, Seonhong;Kim, Nakwan;Kim, Minjae;Kim, Jonghoek;Lee, Kurnchul
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.32
no.3
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pp.208-212
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2018
In this paper, we focus on planing avoidance control for a supercavitating underwater vehicle based on the potential function method. The planing margin can be calculated using the relative position between the cavity center and vehicle center at the end of the vehicle. The planing margin was transformed into a limit variable such as the pitch angle and yaw angle limit. To prevent the vehicle attitude from exceeding the limit variable, a potential function based planing envelope protection method was proposed. The planing envelope protection system overrides commands from the tracking controller, and the vehicle attitude converges to a desired angle, in which the potential function is minimized. Numerical simulations were performed to analyze the physical feasibility and performance of the proposed method. The results showed that the proposed methods eliminated the planing, allowing the vehicle to follow tracking commands.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.6
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pp.107-115
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1998
A path planning using potential field method is very useful for the real-time navigation of mobile robots. However, the method needs high modeling cost to calculate the potential field because of complex preprocessing, and mobile robots may get stuck into local minima. In this paper, An efficient path planning algorithm for multiple mobile robots, based on the potential field method, was proposed. In the algorithm. the concepts of subgoals and obstacle priority were introduced. The subgoals can be used to escape local minima, or to design and change the paths of mobile robots in the work space. In obstacle priority, all the objects (obstacles and mobile robots) in the work space have their own priorities, and the object having lower priority should avoid the objects having higher priority than it has. In this paper, first, potential based path planning method was introduced, next an efficient collision-avoidance algorithm for multiple mobile robots, moving in the obstacle environment, was proposed by using subgoals and obstacle priority. Finally, the developed algorithm was demonstrated graphically to show the usefulness of the algorithm.
This study compared and analyzed the performance of a distributed area search algorithm and a distributed probability search algorithm based on information exchange between ships. The distributed algorithm is a method that can search for an optimal avoidance route based on information exchange between ships. In the distributed area search algorithm, only a ship with the maximum cost reduction among neighboring ships has priority, so the next expected location can be changed. The distributed stochastic search algorithm allows a non-optimal value to be searched with a certain probability so that a new value can be searched. A circular-based ship collision avoidance model was used for the ship-to-ship collision avoidance experiment. The experimental method simulated the distributed area search algorithm and the distributed stochastic search algorithm while increasing the number of ships from 2 to 50 that were the same distance from the center of the circle. The calculation time required for each algorithm, sailing distance, and number of message exchanges were compared and analyzed. As a result of the experiment, the DSSA(Distributed Stochastic Search Algorithm) recorded a 25%calculation time, 88% navigation distance, and 84% of number of message exchange rate compared to DLSA.
Purpose: The purpose of study was to investigate the effects of combination patterns exercise of Proprioceptive Neuromuscular Facilitation (PNF) on unstable surfaces on pain, functional disability, and fear avoidance belief in patients with chronic low back pain. Methods: Twenty four patients were assigned to either the experimental group (n=12) or the control group (n=12). Patients in the experimental group performed combination patterns exercise of PNF on unstable surfaces. Patients in the control group performed combination patterns exercise of PNF on stable surfaces. Both exercises were performed for five days per week, for a period of six weeks. Pain was measured by the Visual Analogue Scale (VAS) and University of Alabama at Birmingham (UAB). Functional disability was measured using the Oswestry Disability Index (ODI) and Roland Morris Disability Questionnaire (RMDQ). Fear avoidance belief was measured using the Fear Avoidance Beliefs Questionnaire (FABQ). A paired t-test was used for determination of differences before and after treatment, and an independent t-test was used for determination of differences between treatment groups. Results: In within group comparison, the experimental group showed statistically significant difference for all variables (p<0.05). In comparison between two groups, the experimental group showed relatively greater significant difference for all variables (p<0.05). Conclusion: Based on such results, it can be said that combination patterns exercise of PNF on unstable surfaces has an effect on pain, functional disability, and fear avoidance belief in patients with chronic low back pain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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