Eom, Young Sook;Choi, Andy S.;Kim, Seung Gyu;Kim, Jin Ok
Environmental and Resource Economics Review
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v.28
no.1
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pp.61-93
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2019
This study is to apply Hedonic Price Method in analyzing residents' preferences for three types of urban green space (UGS, rivers, urban parks, and forests) near the apartment complexes in Seoul. Based on hedonic price function estimation results, residents in Seoul preferred for the urban amenity that was provided by the view and accessibility (in terms of both within 10 minutes and distance) of rivers and urban parks near the apartment complexes, but not forests. The annual benefits calculated using the shadow prices are about 550~600 thousand won for the urban park views and about 800 thousand won for the accessibility, which is 2-3 times higher than river views and accessibility. On the other hand, forest views and accessibility did not have significant effects on apartment prices, except the view of Bukhan mountain for the residents of Gangbuk area. Based on the empirical results, Seoul residents' preferences for urban parks would have important implications for the urban park sunset program that will be initiated from July 2020.
Vehicle-to-Grid (V2G) system, bi-direction power trading technology, enables drivers possessing electric vehicle to sell the spare electricity charged in the vehicle to power distribution company. The drivers gain profit by charging electricity in the day time of high electricity rate. In this regard, the government is preparing the policies of building and supporting V2G infrastructure and demanding the potential consumers' preference for the V2G system. This paper attempts to analyze the consumers' preference using the data from obtained a survey of randomly selected 1,000 individuals. To this end, choice experiment, an economic technique, is employed here. The attributes considered in the study are residual amount of electricity, electricity trading hours, required plug-in time, and price measured as an amount additional to current gasoline vehicle price. The multinomial logit model, which requires the assumption of 'independence of irrelevant alternatives', is applied but the assumption could not be satisfied in our data. Thus, we finally utilized nested logit model which does not require the assumption. All the parameter estimates in the utility function are statistically significant at the 10% level. The estimation results show that the marginal willingness to pay (MWTP) for one hour increase in electricity trading hours is estimated to be KRW 1,601,057. On the other hand, a one percent reduction in residual amount of electricity and one hour reduction in required plug-in time in V2G system are computed to be KRW -91,911 and -470,619, respectively. The findings can provide policy makers with useful information for decision-making about introducing and managing V2G system.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.304-306
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2002
디지털 컨텐츠 산업의 성장, 전자상거래의 활성화, 기업의 흠페이지 활용 증가 등으로 온.오프라인에서 컨덴츠의 수요가 증가하면서 컨덴츠를 관리하는 컨텐츠 관리 시스템 시장의 성장 잠재성이 높아가고 있다. 본 논문에서는 이러한 컨텐츠 관리 시스템의 마지막 단계인 컨텐츠 배포 단계에 있어 모든 사용자에게 동일한 컨텐츠를 제공하는 것이 아니라 사용자의 관심에 따라 다른 컨텐츠를 동적으로 제공하는 컨텐츠 주천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 규칙 기반 추천 방식을 사용하고 있으며 규칙으로는 사용자간의 연관성을 나타내는 사용자 협업적 규칙과 항목간의 연관성을 나타내는 항목 협업적 규칙이 존재한다. 또한 컨덴츠에 대한 사용자의 선호도를 측정하기 위해서 선호범위를 정의하고 있으며 취미, 관심분야와 같이 하나 이상의 값을 가질 수 있는 다중 값을 처리하친 있다. 시스템은 추천을 위한 정보 즉, 선호범위와 사용자 프로파일 그리고 규칙들을 생성하는 오프라인 작업과 이러한 정보를 이용하여 실시간으로 사용자에게 추천해주는 온라인 작업으로 나뉘어 진다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11b
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pp.937-940
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2003
본 논문은 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 잠재적 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 정보, 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 고객화 이메일 자동 생성 에이전트 시스템을 설계하고 구현하고자 함이 본 논문의 목적이다.
잠재고객 및 가격 ㆍ 닷컴 사이트들의 eCRM에 대한 관심은 매우 높음 ▷ 88% 개념 이해, 53%는 이해도 높음 ㆍ eCRM의 도입동기는 마케팅/고객지원이 주된 이유 ▷ 87% 마케팅 효율화, 76% 고객지원 강화 ㆍ eCRM도입시기는 2001년에 집중 ▷ 75% 2001년경으로 예상 ㆍ eCRM도입비용은 저 예산 선호추세 ▷ 58% 1억 이하 예상 ▷ 78% 3억원 이하 예상 (H/W, S/W 및 구축비 포함) ㆍ외산제품은 고가의 부담과 장기간의 구축시간 필요(중략)
The purpose of this study was to explore the latent profiles of social achievement goals and to investigate the differences in peer status (perceived popularity, social preference) and aggression (overt, relational, cyber) among those profile groups. Social achievement goals and cyber aggression data was acquired through self-reporting, and perceived popularity, social preference, and overt and relational aggression were assessed through peer nomination. Applying the latent profile analysis(LPA) to 1,239 elementary school students, three distinct groups of social achievement goals were identified: a development-oriented achievement goal group, an average social goal group, and a overall-high social achievement goal group. Using logistic regression analysis, the relationships between the latent group, peer status, and aggression were examined. The result indicated that the higher the social preference, the lower the probability of belonging to the 'overall-high social achievement goal group'. And the higher the cyber aggression, the lower the probability of belonging to the 'development-oriented achievement goal group'. In addition, the higher the relational aggression of the second time, the higher the probability of belonging to the 'overall-high social achievement goal group' as compared to the 'average social goal group'.
In this research, experiments were performed to focus on haptical factors among the emotional way of expression in design, and, find out what factors of preference influenced by haptic elements as surface material, grip senses and shape that considering clues when consumer has purchase intention. The questionnaire survey of beverage bottles in experiment extract to haptic elements were estimated in various surface of bottles and consumer preference through practical touch by managed objects themselves. The experimental groups for this survey, one is using sight and sense of touch both, the other groups are use sense of touch only without sense of sight. Therefore, to find out effective factors for design and functional matter as the kind of treating surface and properties derived from comparing two experimental groups have recognition in level of priority for each element related with haptical design sources. Finally, considering practical use schema with emotional approach based on haptical property to adopting design process.
The system of high-speed and conventional railway vehicles is diversified, and significant technological development in performance has been achieved. This study analyzed the modal change characteristics; furthermore, it estimated the value of travel time by improving the travel time and cost for the passenger's perception of railway. In this study, we formulate a mode choice model for passengers and compare it with the mixed logit model which reflects individual taste variation. In addition, the validity of the analysis is presented through an estimation the value of travel time using the derived model. For this purpose, a stated preference survey was conducted with 510 people using public transportation. The benefits of time-saving can be accurately determined by estimating the value of time spent on the railway. Appropriate fares for public transportation can also be estimated.
This study examined differences in the preference of the fest therapy program regarding stress level. Using convenience sampling method, the surveys on the preferred type of forest healing program and social and psychological stress scales was carried out for adult male and female. As a basis of Psycho social Stress Scale (PWI-SF: Psychosocial Well-being Index Short Form), the adult 620 people were classified such as healthy group, potential stress group, high-risk stress group. The data were analyzed by use of SPSS 21.0 program. To see the difference in preferences for forest therapy program between the three groups according to stress levels, it was analyzed using one-way ANOVA. Depending on the stress levels, there were differences in the preferences of forest healing program such as breathing, breathing exercises, walking in the forest, listening to the sound of water flowing, viewing the forest, counseling, consultation and expert coaching, stress-related lectures, communication-related lectures, forest bathing wind bathing sun bathing. High-risk stress group preferred cognitive based program such as counseling, consultation and expert coaching, stress-related lectures, communication-related lectures. Healthy group appeared to prefer highly emotional approach of the program to take advantage of the five senses such as breathing, breathing exercises, walking in the forest, listening to the sound of water flowing, viewing the forest, forest bathing, wind bathing, sun bathing. Noticeable preference difference was not observed in the potential stress group. It is hoped this study will serve as a basis for the development of forest healing program regarding stress level.
With the development of artificial intelligence technology, interest in data-based product preference estimation and personalized recommender systems is increasing. However, if the recommendation is not suitable, there is a risk that it may reduce the purchase intention of the customer and even extend to a huge financial loss due to the characteristics of the financial product. Therefore, developing a recommender system that comprehensively reflects customer characteristics and product preferences is very important for business performance creation and response to compliance issues. In the case of financial products, product preference is clearly divided according to individual investment propensity and risk aversion, so it is necessary to provide customized recommendation service by utilizing accumulated customer data. In addition to using these customer behavioral characteristics and transaction history data, we intend to solve the cold-start problem of the recommender system, including customer demographic information, asset information, and stock holding information. Therefore, this study found that the model proposed deep learning-based collaborative filtering by deriving customer latent preferences through characteristic information such as customer investment propensity, transaction history, and financial product information based on customer transaction log records was the best. Based on the customer's financial investment mechanism, this study is meaningful in developing a service that recommends a high-priority group by establishing a recommendation model that derives expected preferences for untraded financial products through financial product transaction data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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