Consumers have more choices for apparel products as e-shopping grows. This study examines the importance of apparel product attributes and classifies online apparel buyers into groups based on product attribute evaluation in various choice sets. For the empirical research, the online survey was conducted and Latent Gold Choice 4.0 was used for the choice-based conjoint analysis. Five consumer segments are found based on the choice selection of product attributes. The importance of product attributes (online shopping mall, brand, price, and style) and the preference of each product attribute level were different across segments. This research improves the knowledge of the purchasing behavior of online apparel buyers and provides proper attribute combinations of apparel e-shopping for each consumer segment.
본 논문은 딥러닝을 기반으로 한 가상 피팅 기능을 갖춘 중고 의류 거래 시스템의 구현을 소개한다. 제안된 시스템은 사용자가 중고 의류를 온라인으로 시각적으로 착용하고 핏을 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 위해, 합성곱(CNN) 알고리즘을 사용하여 사용자의 신체 형상과 의류의 디자인을 고려한 가상 착용 모습을 생성한다. 이를 통해 구매자는 온라인에서 실제로 의류를 입기 전에 핏을 미리 확인할 수 있으며, 이는 구매 결정에 도움을 준다. 또한, 판매자는 시스템을 통해 정확한 의류 사이즈와 핏을 제시할 수 있어 구매자의 만족도를 높일 수 있다. 본 논문은 CNN 모델의 학습 절차, 시스템의 구현 방법, 사용자 피드백 등을 자세히 다루고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 유효성을 입증한다.
본 연구는 의류의 디자인 간 치수의 불일치와 비표준화로 인해 온라인 구매 시 발생하는 치수 선택의 오류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 본 논문은 구매자에게 개인화된 치수를 제시할 수 있는 기계 학습 기반 추천 시스템의 구현 방안을 다루고 있다. 온라인 상거래로부터 발생된 구매 데이터를 사용하여 비음수 행렬 분해(NMF), 특이값 행렬 분해(SVD), k-최근접 이웃(KNN), 공동 클러스터링(Co-Clustering) 등 여러 검증된 협업 필터링 알고리즘을 훈련하였고, 이들 간에 성능을 비교하였다. 연구 결과, 비음수 행렬 분해 (NMF) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 동일한 계정을 사용하는 여러 구매자가 포함되는 구매 데이터의 특성에도 불구하고, 제안 모형은 충분한 정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 치수 선택의 오류로 인한 반품률을 감소하고 전자상거래 플랫폼에서의 고객 경험을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 가상 직물 착용을 위한 직조 패턴 제거 필터의 성능 분석에 관한 것이다. 명도 차분 맵을 이용한 가상 직물 착용 시스템은 의류 형상 영역의 명도 차분 맵을 이용하여 조명과 음영 특성을 추출할 시, 의류 형상 영역의 색상에는 무관하지만 의류 모델의 직조 패턴에는 영향을 받는다. 본 논문에서는 바이래터럴 필터(bilateral filter)와 측지 형태학 필터(geodesic morphological filter)에 기반하여 모델 의류 영역의 직조 패턴을 제거하는 방법을 소개하고 그 성능을 분석함에 목적이 있다. 가상 직물 착용 시스템에 직조 패턴 제거 필터를 채택할 경우, 최대한 모델 영상의 직조 패턴에 무관하게 직물 원단의 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있음에 따라 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있다. 또한 온라인상에서 직물 원단이나 의류를 거래할 시에 구매자로 하여금 모델 영상의 직조패턴에 종속되지 않은 상태에서 의사결정을 할 수 있도록 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.
본 연구에서는 의류제품 온라인쇼핑 후 실패를 경험한 소비자가 쇼핑채널에서 제공하는 다양한 서비스 회복노력을 경험한 후 느끼게 되는 만족도에 대하여 알아보고, 또한 의류 소비자가 평소에 온라인 쇼핑에 대하여 지각하는 혜택과 위험이 서비스회복노력 경험 후 채널에 대한 만족도 평가에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보고자 하였다. 서울 시내 남녀 대학생을 대상으로 온라인 쇼핑을 통해 의류제품을 구매할 때에 예상되는 서비스 주요 실패 유형과 온라인 쇼핑채널 운영자가 제공하는 서비스 회복유형별 만족도 그리고 채널경향에 대한 전반적인 관계를 조사하여 분석한 결과 의류제품의 온라인 쇼핑에서 나타날 수 있는 주요 서비스 실패 유형은 맞음새, 잘못된 제품정보, 제품결함, 재고부족, 느린 배송으로 나타났다. 소비자가 서비스 실패 유형에 따라 소비자가 만족하는 회복 유형에 다른 영향을 주는 것을 확인 할 수 있었다. 소비자는 서비스 실패를 경험하게 되면 기본적으로 채널전환의 욕구를 가지며 이와 같은 채널전환 경향은 서비스 회복노력에 대한 만족도가 낮을 때 더 강한 것으로 나타났다. 반면, 지각된 위험에 따른 고저 집단의 만족도 차이는 미비하게 나타났다.
본 논문은 가상 착의 시스템에 관한 것으로, 2D의류 모델 영상에서 의류 형상을 분할한 후, 분할된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킬 수 있는 2D 실사 기반 가상 착의 시스템의 직물 텍스쳐 매핑에 관한 것이다. 제안된 방법은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 자연스럽고 사실적인 착용감을 제공할 뿐만 아니라 사용자의 수작업을 최대한 제거한 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있는 것이 특징이다. 제안된 방법에 따르면 실제 의복을 제작하지 않은 상태에서도 직물 원단의 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있음에 따라 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 온라인상에서 직물 원단이나 의류를 거래할 시에 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다. 더불어 기성복이나 맞춤복 모두에 대해 소비자가 자신의 취향에 어울리는 직물 패턴을 용이하게 선택하고 디자인하여 주문제작을 수행하는 거래환경을 조성할 수 있다.
본 연구는 온라인 쇼핑동기, 정보원의 사용, 의사결정 유형의 관계 분석을 통해, 소비자들에게 적합한 정보를 제공할 수 있는 전략을 제공하고자 하는 목적을 가지고 수행되었다. 실증적 연구결과 소비자의 쇼핑동기는 편의적 동기, 제품특성적 동기, 쾌락적 동기, 경제적 동기로 구분되었다. 본 연구에서 정보원은 이전 연구들과는 달리 쇼핑몰에 관한 정보원과 상품에 관한 정보원, 두 가지 종류로 구분하였다. 온라인 쇼핑몰에 관한 정보원은 중립적 정보원, 인적 정보원, 마케터 주도적 정보원으로 구분된 반면, 상품에 관한 정보원은 온라인 정보원, 오프라인 정보원으로 구분되었다. 이처럼 쇼핑몰에 관한 정보원과 상품에 관한 정보원은 차이를 보였으며, 정보원의 사용, 쇼핑동기, 의사결정 유형 각각의 관계도 알아 보았다. 결론을 바탕으로 온라인상의 의류 판매자가 소비자들을 그들의 쇼핑몰로 이끌고, 구매를 유도하도록 마케팅 전략을 제안하였다.
정보통신기술의 발달로 인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 패션/코디 쇼핑몰의 개수가 증가함에 따라 소규모 쇼핑몰 운영자들은 자신의 사이트에 방문자를 늘이기 위하여 첫 페이지에 다양한 이벤트나 어울리는 상의-하의로 치장을 하게 된다. 운영자는 매일 혹은 며칠에 한번 씩 첫 페이지의 내용을 수작업으로 바꾸어서 방문자에게 항상 신선한 느낌으로 상품을 소개한다. 온라인 패션 쇼핑몰에서 판매하는 다양한 상품들에 대하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동으로 계산하여 표기할 수 있다면, 첫 페이지의 장식을 도와줄 수 있을 뿐 아니라 오프라인에서의 점원에 의한 추천을 대신하여 사용자들의 연계 구매에도 한층 편리할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 코디 전문가가 상의-하의 의류에 대하여 휴리스틱에 의한 어울림 값을 속성별 매트릭스 형태로 등록하여, 실제 의류들에 대하여 상의-하의 의류를 자동 매칭해주는 시스템을 설계하고 구현하였다.
본 연구의 주요주제는 온라인으로 제시되는 정보의 품질이다. 특히 제품의 태나 맞음새 등의 제품 품질이 불완전하게 평가될 수밖에 없는 의류제품의 온라인 쇼핑의 경우 제시되는 제품의 정보가 구매결정에 매우 중요한 단서가 된다. 온라인 제품정보에 대한선행연구가 주로 정보의 수량에 치우친 반면 본 연구에서는 중요성의 가중치로 제품정보의 품질을 알아보았다. 또한 이러한 과정에서 의류제품의 범주나 소비자들의 관여 정도가 미치는 영향을 알아보았다. 실증적 연구를 위하여 13가지의 정보가 선정되었고 복종의 영향을 알아보기 위해 청바지와 티셔츠를 판매하는 상황을 가정 한 웹페이지가 설계되었다. 125명의 미국대학생들이 실험연구에 참여하였다. 연구결과 복종에 관계없이 중요한 기준들은 가중치 순서대로 사이즈, 가격, 스타일, 색상, 치수, 재고유무, 제품품질로 나타났다. 섬유조성, 직조방법, 개인화 등의 정보는 복종에 따라 중요도의 가중치가 다른 정보였다. 소비자의 의복관여는 복종에 따라 제품정보의 가중치에 다른 영향을 주었는데 티셔츠의 경우 고관여소비자는 재고유무정보에 보디-민감하며 재고유무와 사이즈 정보에는 덜 민감하였다. 청바지의 경우 고관여소비자는 섬유조성과 색상정보에 민감한 반면 직조방법이나 가격에는 상대적으로 덜 민감한 것으로 나타났다.
전자상거래는 판매자와 구매자간 인터넷으로 거래가 이루어지는 형태이다. 전자상거래를 기반으로 현대 정보기술 및 네트워크 기술, 금융 전자 수집, 관리, 정보 기술, 비즈니스 및 전체 무역 정보 네트워크가 용합되어지고 있다. 무역 활동의 과정가운데 전자화, 네트워킹 및 디지털화로 물류, 자금 및 정보류 등 새로운 무역이 출현되고 있다. 오늘날 전자상거래는 경제 구조를 변경하고 있으며, 21세기의 경제 발전의 중요한 추진력이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 온라인 쇼핑물의 차별화된 특징을 분석하고 구축함으로써 고객 구매력 증진을 목표로 한다. 이를 위해 업무 프로세스의 차별화된 기획 및 구현된 여성사이트 개발에 필요한 과정을 중심으로 의류 사이트를 중심으로 전자상거래 구축, 작용에 관해 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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