System identification of structures is one of the important aspects of structural health monitoring. The accuracy and efficiency of identification results is affected severely by measurement noises, especially when the structure system is large, such as bridge structures, and when online system identification is required. In this paper, the least square estimation (LSE) method is used combined with the substructure approach for identifying structural parameters of a cable-stay bridge with large degree of freedoms online. Numerical analysis is carried out by first dividing the bridge structure into smaller substructures and then estimates the parameters of each substructure online using LSE method. Simulation results demonstrate that the proposed approach is capable of identifying structural parameters, however, the accuracy and efficiency of identification results depend highly on the noise sensitivities of loading region, loading pattern as well as element size.
본 연구는 온라인 브랜드 커뮤니티에 대한 이용 동기(정서적 동기, 사회적 동기, 정보적 동기)가 플로우에 미치는 영향력 차이는 어떻게 나타나며, 플로우를 매개하여 브랜드 애착과 브랜드 몰입에는 어떠한 구조적 관계가 나타나는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 구조방정식 모형(Structural Equation Model) 중에서 두 경로 간 크기를 통계적으로 검증할 수 있는 위계적 카이스퀘어 분석(hierarchical chi-squal analysis)을 통해 가설을 검증하였다. 첫째, 온라인 브랜드 커뮤니티의 이용 동기가 플로우에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다. 특히 본 연구에서는 온라인 브랜드 커뮤니티의 이용 동기를 정서적 동기, 사회적 동기, 정보적 동기 나누어 살펴보았는데, 사회적 동기와 정서적 동기가 플로우에 가장 많은 영향력을 행사하였으며, 정보적 동기가 플로우에 미치는 영향은 이들 두 이용 동기보다 상대적으로 미약하였다. 둘째, 온라인 브랜드 커뮤니티의 이용 동기를 통해 형성된 플로우는 커뮤니티 동일시와 브랜드 애착에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다. 셋째, 커뮤니티 동일시가 브랜드 애착에 미치는 영향은 매우 높은 것으로 나타났다. 이는 온라인 브랜드 커뮤니티의 이용 동기를 통해 형성된 플로우는 커뮤니티 동일시를 통해 브랜드에 애착된다고 볼 수 있다.
This paper deals with an application of adaptive blind source separation (BSS) method, equivariant adaptive separation via independence (EASI), and Teager Energy Operator (TEO) for online identification of structural modal parameters. The aim of adaptive BSS methods is recovering a set of independent sources from their unknown linear mixtures in each step when a new sample is received. In the proposed approach, firstly, the EASI method is used to decompose structural responses into independent sources at each instance. Secondly, the TEO based demodulation method with discrete energy separation algorithm (DESA-1) is applied to each independent source, and the instantaneous frequencies and damping ratios are extracted. The DESA-1 method can provide the fast time response and has high resolution so it is suitable for online problems. This paper also compares the performance of DESA-1 algorithm with Hilbert transform (HT) method. Compared to HT method, the DESA-1 method requires smaller amounts of samples to estimate and has a smaller computational complexity and faster adaption due to instantaneous characteristic. Furthermore, due to high resolution of the DESA-1 algorithm, it is very sensitive to noise and outliers. The effectiveness of the proposed approach has been validated using synthetic examples and a benchmark structure.
Online brand communities have become a major component of marketing strategy given that these communities encourage participation and share the culture of Web 2.0 core concepts to Internet users. This study investigated the effects of social capital and knowledge quality on the success of online brand communities. A research model suggests that trust among members and the identification derived from social capital theory and knowledge quality influence individual community participation; knowledge quality also influences brand trust. In turn, community participation and brand trust develop brand loyalty. The model was empirically analyzed using structural equation modeling with data from online brand community members in Korea. The results indicate that identification and knowledge quality significantly affects brand trust and brand loyalty through community participation. This study provides a basis for developing a success model for online brand communities. Also, this study identifies a new role of knowledge quality in an online brand community context.
In recent years the monitoring of structural behavior through acquisition of vibrational data has become common practice. In addition, recent advances in sensor development have made the collection of diverse dynamic information feasible. Other than the commonly collected acceleration information, Global Position System (GPS) receivers and non-contact, optical techniques have also allowed for the synchronous collection of highly accurate displacement data. The fusion of this heterogeneous information is crucial for the successful monitoring and control of structural systems especially when aiming at real-time estimation. This task is not a straightforward one as measurements are inevitably corrupted with some percentage of noise, often leading to imprecise estimation. Quite commonly, the presence of noise in acceleration signals results in drifting estimates of displacement states, as a result of numerical integration. In this study, a new approach based on a time domain identification method, namely the Unscented Kalman Filter (UKF), is proposed for correcting the "drift effect" in displacement or rotation estimates in an online manner, i.e., on the fly as data is attained. The method relies on the introduction of artificial white noise (WN) observations into the filter equations, which is shown to achieve an online correction of the drift issue, thus yielding highly accurate motion data. The proposed approach is demonstrated for two cases; firstly, the illustrative example of a single degree of freedom linear oscillator is examined, where availability of acceleration measurements is exclusively assumed. Secondly, a field inspired implementation is presented for the torsional identification of a tall tower structure, where acceleration measurements are obtained at a high sampling rate and non-collocated GPS displacement measurements are assumed available at a lower sampling rate. A multi-rate Kalman Filter is incorporated into the analysis in order to successfully fuse data sampled at different rates.
The purpose of this research is to identify the determinants of loyalty in online games. This study developed a research model to analyze the factors explaining the loyalty level from gamers, employing social identification, flow, and positive anticipated emotion as major research variables, and collected 1308 survey responses from gamers. Within the context of arguing that the exploration of age range issues with respect to online games is important, this research also examines the age differences in path coefficients. To this end, the structural model was tested with the data from entire data sample (i.e., the age of 10s, 20s, and 30s pooled together) and each of the subsamples (i.e., teens taken separately, twenties taken separately, and thirties taken separately). Properties of the causal paths, including standardized path coefficients, the significance of difference, in the hypothesized model, are also presented, so that we can investigate the relative influences of different dominants, demonstrating how teens, twenties, and thirties differ in their decision-making processes regarding the flow, social identification and loyalty from online games.
This study views the people's propensity to rely on others' evaluations as the interpersonal trust online despite a lack of personal interactions. Therefore, this study explores the underlying dimensions of interpersonal trust and examines how interpersonal trust influences trust in the e-tailer and behavioral intent. Data of 395 adults who had purchased apparel goods online were collected nationwide using an online questionnaire. Exploratory and confirmative factor analysis identified five underlying constructs of interpersonal trust online such as peer identification, ability, integrity, shared lifegoals, and benevolence. A structural equation modeling test was conducted to examine the relationships between interpersonal trust, trust in the e-tailer, and behavioral intent. Interpersonal trust influenced on trust in the e-tailer, specifically on trust in the e-tailer's competence which subsequently increased a customer's behavioral intent such as attitude toward the e-tailer and shopping intention. Although no direct effect of interpersonal trust on the behavioral intent was found, interestingly, the effects of the interpersonal trust on the e-tailer trust which derived the behavioral intent to purchase. This result suggests that marketers devise a more effective system and environment that can encourage the interpersonal trust between customers to build a strong trust in e-tailers. It also provides a theoretical framework of online trust in the way of classifying interpersonal trust and trust in e-tailers.
본 연구는 온라인 브랜드 커뮤니티 내의 상호작용성이 브랜드 충성도에 미치는 영향을 밝히면서 중국 온라인 환경에서 전략적 브랜드 관리 활용방안에 관한 시사점을 제공하고자 하는 목적에서 이루어졌다. 이를 위해, 중국 자동차 브랜드 커뮤니티를 대상으로 총 300부를, 구조방정식 모델을 기반으로 한 AMOS 20을 이용하여 실증 분석하였다. 연구결과, 커뮤니티 내 소비자-소비자 상호작용(상호연대감, 연결성, 영향력)과 소비자-브랜드 상호작용(친밀감, 즐거움)은 커뮤니티 동일시와 브랜드 동일시를 통해 행동적 태도적 충성도(e.g: 재구매, 브랜드호감, 추천의지등)와 경쟁 브랜드에 대한 대항적 충성도(반감. 공격적 의지)를 증대시키는 메카니즘을 규명하였다. 중국 소비자들은 브랜드 충성도가 낮고 저신뢰적 성향을 가지고 있어 고객관리 차원에서 브랜드 커뮤니티의 관리는 충성도 제고에 새로운 지평을 제공해 줄 것이다.
Purpose: Crowdfunding can be a complementary channel in which start-ups or small companies can obtain financial help and take advantage of exploiting the online potential. To activate crowdfunding, it is necessary to consider a consumer's empathic responses. This article examines the role of empathy in the crowdfunding channel platform. We adopted the identification-commitment model to prove the role of empathy. Research design, data, and methodology: Participants were asked to read the charitable crowdfunding campaign. More than 300 young adults completed an online questionnaire and we analyzed it with structural equation modeling (SEM). To find out the role of empathy, we postulate several models which use empathy variable for different purposes. Results: We conclude that empathy has the role of moderator in the identification-commitment model. This means the high empathic response helped the relationship between identification and commitment. However, low empathic response can negatively influence the process of identification to commitment. Conclusions: This study found that virtual empathy is positively related to crowdfunding participation if we can elevate empathy in the crowdfunding channel platform. The findings also show that we need to consider empathic response when we want to raise funds for specific projects such as protecting the natural environment.
본 연구는 온라인 커뮤니티의 콘텐츠 동일시에 대한 개념적인 정의를 통해서, 콘텐츠 동일시에 영향을 미치는 요인들에 대해 살펴보았다. 또한 연구모형을 검증하기 위하여 부산지역 대학생을 상대로 설문 조사를 실시하여 SPSS 14.0과 LISREL 8.3을 통해 가설검증을 하였다. 이에 따른 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 정보품질은 콘텐츠 동일시에만 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 매력성은 콘텐츠 동일시와 브랜드 커뮤니티 동일시에 영향을 미치는 않는 것으로 나타났다. 셋째, 유사성은 콘텐츠 동일시와 브랜드 커뮤니티 동일시 모두에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 친밀감 또한 콘텐츠 동일시와 브랜드 커뮤니티 동일시 모두에 영향을 미치는 않는 것으로 나타났다. 다섯째, 콘텐츠 동일시가 브랜드 커뮤니티 동일시에 여향을 미치지 못하였다. 마지막으로 콘텐츠 동일시와 브랜드 커뮤니티 동일시는 구매충성도에 직접적으로 영향을 미치는 것이 아니라 방문 충성도를 통해 구매 충성도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기존의 연구들 온라인 브랜드커뮤니티에 대한 동일시에 대해 연구한 반면에, 본 연구는 콘텐츠 특성에 따른 동일시의 차원을 콘텐츠 동일시와 브랜드 커뮤니티 동일시로 세분화 하여 살펴 보았기 때문에 브랜드 커뮤니티를 운영하는 기업에게 보다 유용한 시사점을 제시하였다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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