Purpose: How to build the attitude on brand is very important, because it affects the positive word of mouth and revisit intention. Brand attachment, brand name, and image congruence play important role on consumer behavior in terms of reinforcing consumers' perception of food service companies and differentiating them from competing brands. Following the planned behavior theory, this paper examines the effect of linking brand attitude to word-of-mouth and revisit intentions in the restaurant sector. Research design, data, and methodology: This paper examines the structural relationship among brand attachment, brand name, image congruence, brand attitude, WOM, and revisit intention. In order to test the purposes of this study, research model and hypotheses were developed. The questionnaire items were modified and used according to the content of this study based on previous studies. All constructs were measured by multiple items tested and developed in the previous research. The study is based on the quantitative method and considered 519 questionnaires fulfilled by customers of restaurants. The data were explored employing the partial least square-structural equation modelling (PLS-SEM). Frequency analysis was conducted to identify the general characteristics of the survey subjects. To measure the reliability and validity of the measurement tools, confirmatory factor analysis was conducted. Structural model analysis was conducted to verify the research model. Result: The findings demonstrate that brand attachment and brand name had positive effects on attitude while image congruence did not have. Also, attitude had positive effect on WOM and revisit intention. Conclusions: This study expands the literature about WOM and revisit intentions. This study expands prior research in a similar field to which the theory of planned behavior (TPB) is applied, and reveals that brand attachment, brand name, and brand image congruence play an important role in developing brand attitude that affect revisit intention and WOM. And provide guidelines on how to enhance competitiveness in the restaurant sector based on understanding of linking brand attitude to customer loyalty and repeat business. By putting into practice these suggestions in the restaurant industry, brands can easily build up their attitude and boost a positive WOM and the intention to revisit.
음식 문화 및 산업과 관련한 대표적 특징들 중에는 음식 배달 주문 산업이 성장하고 있다는 것과 유튜브와 같은 1인 미디어에서의 소위 '먹는 방송' (먹방)이 최고의 인기 콘텐츠로 자리 잡았다는 사실 등을 거론할 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에 근거하여 두가지 초점을 두어 연구하고자 하였다. 먼저, 유튜브 먹방과 먹방 댓글에서 확인되는 대중들의 감성이 관련 음식의 배달 이용 건수에 영향을 미치는지를 회귀분석 모형을 통하여 확인하고자 하였다. 다음으로, 대한민국에서 대표적인 주문 음식인 치킨의 배달 이용 건수 데이터와 유튜브 먹방 댓글 데이터와 날씨 데이터를 활용하여, 머신 러닝을 통한 치킨 배달 주문 예측 모형을 구현하였다. 2015년 6월 3일부터 2019년 9월 30일까지 총 1,580개의 데이터를 활용하였고, 날씨 변수로서의 온도, 습도, 강수량과 유튜브 먹방 변수로의 영상에 달린 댓글 수, 댓글의 긍정어 수, 중립어 수, 부정어 수 등을 수집하였다. 본 연구에 활용된 데이터의 유튜브 먹방과 먹방 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하기위해 선형 회귀 방법론을 사용하였으며, 예측모델을 위해 사용된 머신 러닝은 Linear Regression, Ridge, Lasso, Random Forest, Gradient Boost이다. 본 연구를 통해 유튜브 먹방과 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하였고 예측 모형 또한 기존 모델보다 성능이 좋아짐을 Root Mean Square Error 값을 통하여 확인하였다. 본 연구는 먹방의 광고 효과를 확인하였으며, 배달 업종에서의 경영에 활용할 수 있는 함의를 제공하고자 하였다.
본 연구의 목적은 콘크리트 U형 벤치 플륨관 수로에 설치되는 수로 탈출 경사로의 경사각에 따른 개구리 행동 특성을 분석하여 탈출 경사로 기준 각도를 제언하는 것이다. 실험 장치는 현장에서 적용되는 콘크리트 수로 탈출장치와 형태 및 재질을 유사하게 제작하였다. 경사로 실험을 위해 논 습지에 서식하는 한국산개구리를 선정하였다. 경사로에서 보여지는 개구리의 주요 행동은 '뛰기', '걷기', '미끄러짐'이었으며, 경사각에 따른 행동 결과를 기록한 후 통계 분석하였다. 경사각은 20°-60° 범위에서 10° 간격으로 5개의 경사각을 설정하여 비교·분석하였다. 연관성 검증은 카이제곱 검증 방법을 사용하였다. 분석결과 30°와 40°는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 이는 '생태통로 설치 및 관리지침'의 30° 이하의 설치 기준에 있어, 현장에서 이를 40°까지 일부 허용해 줄 수 있는 근거로 활용될 수 있는 결과이다. 하지만 수로 탈출 경사로가 한국산개구리뿐 아니라 다양한 소형 야생동물을 대상으로 하고 있다는 점에서 추가 연구가 필요할 것이다.
본 연구의 목적은 음성 인터페이스(Voice User Interface, VUI)를 이루는 설계변수 중 사용자에게 긍정적인 감성을 유발하는 설계변수를 확인하는 것이다. 특히, 사용자의 성별과 설계변수의 조절 효과를 분석하여 VUI와 상호작용하는 동안 사용자가 만족할 수 있는 적절한 설계변수 수준을 찾아보고자 하였다. 선행연구를 통해 VUI에 사용되는 음성설계변수 중에서 사용자의 감성 만족도에 영향을 미칠 수 있는 설계변수 6가지를 도출하였다. 설계변수는 수준을 조절할 수 있도록 Wizard of OZ를 활용하여 VUI 시스템을 구현하였고, 6가지 설계변수의 수준을 조합하여 사용자와 음성으로 대화를 할 수 있도록 구성하였다. 실험에 참여한 사용자는 총 80명으로, 남/여 성비를 고려하여 각 40명씩 모집하였다. 사용자는 VUI와 주어진 임무에 대한 정답을 알아내기 위해 자연스러운 대화를 진행하며, 그동안의 얼굴표정 변화에 대한 이미지 데이터를 수집 및 표정 분석 소프트웨어를 통해 Valence 점수로 변환하였다. Valence 데이터를 기반으로 빈도 및 카이제곱 분석을 통해 확인한 결과, 사용자의 성별과 AI gender간의 조절효과가 유의한 것으로 나타났다. 이 결과는 VUI를 설계할 때 사용자의 성별 차이를 고려하는 것이 좋다는 것을 의미한다. 결론적으로, 남성 사용자의 경우 성인/남성/높은 톤의 음성, 여성 사용자의 경우 성인/여성/중간톤의 음성이 향후 만족스러운 인터랙션 구현을 위한 VUI 설계에 주요한 가이드라인인 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 향후 다양한 인적 요소를 고려하여 UX 관점에서 인간-AI 상호작용을 보다 섬세하게 분석할 수 있을 것이며, 표정을 통한 실시간 감성 측정을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것이다.
K.R. Sri Preethaa;N. Yuvaraj;Gitanjali Wadhwa;Sujeen Song;Se-Woon Choi;Bubryur Kim
Wind and Structures
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제36권4호
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pp.237-247
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2023
The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.
Due to the non-uniform distribution of meso-structure, the diffusion of chloride ions in concrete show the characteristics of characteristics of randomness and fuzziness, which leads to the non-uniform distribution of chloride ions and the non-uniform corrosion of steel rebar in concrete. This phenomenon is supposed as the main reason causing the uncertainty of the bearing capacity deterioration of reinforced concrete structures. In order to analyze and predict the durability of reinforced concrete structures under chloride environment, the random features of chloride ions transport in concrete were studied in this research from in situ meso-structure of concrete. Based on X-ray CT technology, the spatial distribution of coarse aggregates and pores were recognized and extracted from a cylinder concrete specimen. In considering the influence of ITZ, the in situ mesostructure of concrete specimen was reconstructed to conduct a numerical simulation on the diffusion of chloride ions in concrete, which was verified through electronic microprobe technology. Then a stochastic study was performed to investigate the distribution of chloride ions concentration in space and time. The research indicates that the influence of coarse aggregate on chloride ions diffusion is the synthetic action of tortuosity and ITZ effect. The spatial distribution of coarse aggregates and pores is the main reason leading to the non-uniform distribution of chloride ions both in spatial and time scale. The chloride ions concentration under a certain time and the time under a certain concentration both satisfy the Lognormal distribution, which are accepted by Kolmogorov-Smirnov test and Chi-square test. This research provides an efficient method for obtain mass stochastic data from limited but representative samples, which lays a solid foundation for the investigation on the service properties of reinforced concrete structures.
본 연구는 지반의 회전굴착에 필요한 굴착 토크(torque)를 회전 오거 구동에 소요되는 전기에너지를 활용하여 예측할 수 있는 방법을 제시한다. 지반회전굴착은 선굴착 말뚝 시공, 연약지반 개량을 위한 소일-시멘트 그라우팅(soil-cement grouting), 사전 지반조사 등 지반공학 분야에 흔히 사용되고 있다. 오거를 통한 회전굴착에 소요되는 전기에너지와 회전 토크의 상호 관계를 이해하기 위하여 소형 실내 실험기기를 제작하고 파일럿(pilot)실험을 수행하였다. 실험기기는 직경 $D=5{\sim}10mm$의 일반 드릴 비트를 회전하여 CBR몰드에 다짐 제작된 토사공시체를 굴착할 수 있도록 설계되었다. 드릴 비트는 감속기어를 통하여 19RPM의 정격 속도로 회전하며, 구동 모터는 25Watt 용량의 교류 유도 전동기이다. 드릴 비트로 공시체를 회전 절삭하며 구동 모터에 소요되는 전류의 증가량과 실제 비트에 작용하는 토크(torque)를 측정하였고, 선형 회귀분석을 통하여 전류 증가량과 토르크 증가량의 상호관계를 파악하였다. 구하여진 회귀분석 결과를 활용하여 굴착시 소요되는 전류 증가량으로부터 굴착토크를 예측하여 계측된 토크값과 비교하였다. 비교로부터 굴착에 소요되는 전기력을 활용하여 굴착토크를 예측할 수 있다는 결론을 얻었으며, 이로부터는 굴착 전기력의 분석을 통해 지반의 전단강도 특성을 예측할 수 있음을 증명하고자 하였다.
반사경의 광학면이 넓어질수록 높은 공간 주파수 형상이 광학계의 성능에 큰 영향을 주므로, 대형 반사경 성능 평가에서 이를 측정할 수 있어야 한다. 따라서 높은 주파수의 형상을 샘플링할 수 있는 고해상도 형상 측정 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 반사경의 고해상도 형상 측정을 위한 회전 프리즘 정합 간섭계(rotational prism stitching interferometer, RPSI)라는 새로운 방법을 제안한다. RPSI는 기존에 사용되고 있는 상용 간섭계에 빔 확장 렌즈, 이송 거울, 회전 프리즘 등을 추가하여 구성되었으며, 간섭계를 움직이지 않고 원통 좌표계를 기준으로 전체 구경을 아우르는 부분 구경 형상들을 측정한다. 측정된 부분 구경들은 최소자승법을 이용한 부분 구경 정합법을 이용하여 정합되며, 빔확장 렌즈 배율의 제곱만큼 높은 샘플링 밀도로 전체 구경 형상 정보를 복원 가능하다. 3배율을 가지는 RPSI를 이용하여 직경 40 mm의 구면 반사경 형상을 측정하였고, 간섭계 단독으로 측정한 전체 구경 형상과 비교 검증하였다. 약 1 nm RMS의 근소한 차이로 유사한 형상을 잘 복원할 수 있었으며, 간섭계 단독으로 사용한 형상 측정 결과보다 렌즈의 배율의 제곱배만큼 향상된 샘플링 밀도로 형상 측정이 가능함을 확인하였다.
해수면온도는 지구 시스템에서 가장 중요한 메커니즘의 하나인 대기-해양의 상호작용을 단적으로 나타내며, 기후변화를 이해하는 데 필수적인 해양 기상요소이다. 이에, 공백 없이 시공간해상도가 일정한 격자자료는 해수면온도연구에 있어 그 활용도가 매우 높다. 이 논문에서는 2020년 해양 실측자료 137개 지점으로부터 최적화된 베리오그램을 도출하고 이를 이용한 정규크리깅을 통해 우리나라 주변해역의 일평균 해수면온도 격자지도를 산출하고 그 정확도를 평가하였다. 베리오그램 최적화는 가중최소제곱법을 이용하였고, 내삽정확도 검증을 위하여 공간적인 치우침이 없도록 객관적인 샘플링 기준을 적용하여 암맹평가를 수행하였다. 4회에 걸친 암맹평가 결과, 평균제곱근오차 0.995~1.035℃, 상관계수 0.981~0.982의 상당히 높은 정확도를 나타냈다. 계절별로는 여름철의 정확도가 상대적으로 약간 낮게 나타났는데, 이는 태풍의 영향으로 인한 급격한 수온 변동 때문으로 사료된다. 또한 가까운 바다보다 먼 바다에서, 동해, 남해보다 서해에서 상대적으로 정확도가 높게 나타났는데, 이는 가까운 바다에서 종종 반폐쇄해 지형으로 인해 해수의 물리적인 특성에 차이가 발생할 수 있기 때문인 것으로 보인다. 향후에는 계절별, 해역별 특성을 반영하는 SST 추정기법의 개선이 필요할 것이며, 개선된 자료는 우리나라 주변해역의 고품질 SST 합성장을 산출하는 앙상블 멤버로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Purpose: This non-randomized study was performed to evaluate the effects of music therapy on labor pain, the childbirth experience, and self-esteem in women during vaginal delivery. Methods: In total, 136 primiparous women over 37 weeks of gestation receiving epidural analgesia during vaginal delivery were recruited via convenience sampling. To minimize diffusion effects, data from the control group (n=71) were collected first (April 2020 to March 2021), followed by data from the music group (n=65; April 2021 to May 2022). Participants in the music group listened to classical music during labor, while the control group was offered usual care (no music). Labor pain was measured using a numeric rating scale (NRS), and self-esteem and childbirth experience were collected using self-report questionnaires. Data were analyzed using the independent t-test, chi-square test and Cronbach's α coefficients. Results: The overall pain level (NRS) at baseline was 0 in both groups. Mothers in the music therapy group had lower levels of latent pain (t=1.95, p=.005), active pain (t=3.69, p<.001) and transition-phase pain (t=7.07, p<.001) than the control group. A significant difference was observed between the two groups, and the music therapy group expressed more positive perceptions of the childbirth experience (t=-1.36, p=.018). For self-esteem, the experimental group's score was slightly higher, but without a statistically significant difference from the control group. Conclusion: Using music therapy during labor decreased labor pain and improved the childbirth experience. Music therapy can be clinically recommended as a non-pharmacological, safe, and easy method for nursing care in labor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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