• The KIPS Transactions:PartD
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• v.19D no.1
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• pp.121-126
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• 2012

The study aims to identify and classify the decision factors in selecting a device, to measure buyers' perception for the factors at the point of smart phone purchase, and finally to propose the business strategies based on those purchase pattern changes. The research performs to not only investigate the decision factors through literature reviews, but also draw the device selection factors directly from buyers. The findings illustrated how the perceptions between the first buyers and existing buyers have been changes. The analyses will practically contribute as the references when the business strategy and policy are planned by smart phone related companies and the government.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11c
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• pp.1695-1698
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• 2003

기존 쇼핑몰의 컨텐츠는 확장 및 통합이 고려되지 않은 기반 기술로 구성되어 있어서, 비교 구매 등록시, 별도의 제품 메타 데이터, 상품 목록 리스트를 생성해야 한다. 이렇게 작성된 메타 데이터 역시 의미 (Semantics)를 지니고 있지 않기 때문에, 단순한 텍스트 검색 이상을 제안하기 힘들고, 이로 인해 구매자는 불필요한 검색 결과 속에서 많은 시간을 낭비해야 하는 실정이다. 또한, 각자 나름의 정보 체계를 지닌 비교 구매 사이트들 간의 정보 공유가 되지 않기 때문에 보다 많은 제품을 비교 하고 싶어 하는 구매자와 요구를 수용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 시멘틱 웹 기반 기술인 daml+oil을 사용해서 개별적인 쇼핑몰의 도메인 온톨로지를 구성하여 개념 정의 및 구조를 명시하고, 이 기반위에 DAML 마크업 인스턴스 데이터를 작성하여, DAML JessKB을 통해 시멘틱적 요소를 추출하고. 추론엔진인 JESS에 fact로 넘겨 시멘틱 추론을 수행하도록 하였다. 그 결과 별도의 메타 데이터 생성 없이 분산된 쇼핑몰간의 데이터를 통합할 수 있고, 컴퓨터가 개념들 간의 의미를 이해할 수 있게 됨으로써 추론을 통한 검색 서비스를 제공하는 시스템을 설계 구현하였다.

• The Korea Swine Journal
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• v.30 no.3 s.343
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• pp.149-149
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• 2008

• Proceedings of the KHMA Conference
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• 2000.10a
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• pp.153-153
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• 2000

• 월간 기계설비
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• no.10 s.219
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• pp.54-55
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• 2008

• Proceedings of the KHMA Conference
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• 2008.05a
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• pp.105-106
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• 2008

• Proceedings of the KHMA Conference
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• 2008.11a
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• pp.284-284
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• 2008

• 월간낙농육우
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• v.36 no.9
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• pp.107-107
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• 2016

• Proceedings of KHEA Conference
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• 2007.06a
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• pp.58-58
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• 2007

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.6
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• pp.887-894
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• 2018

An electric vehicle is emerging as an alternative to the response of global climate change and sustainability. However, an Electric vehicle has not been popular due to the constraints such as its price or technical limitations. In order to analyze the effect of purchasing electric vehicles, this study conducted a binary logistic regression model that demonstrates the relation between purchasing and influencing variables. Variables which have high correlation were excluded from the model through the correlation analysis to prevent multicollinearity. Socio-economic variables such as the number of owned vehicles, sex, ages are not significant. On the other hand, Variables related to prices, charging and policy are found to have a significant to effect on the purchase of electric vehicles. In accordance with the model estimated result, it seems to be necessary to improve the charging incentives, or to provide electric car information and to expand opportunities for experience electric vehicles. The result is also expected to be helpful for spreading electric vehicles and formulating policies.