Increasing product variety based on product family and product platform provides a company with a competitive advantage over its competitors. As products become more complex, short-life cycled and customized, the design efforts require more knowledge-intensive, collaborative and coordinating efforts for information sharing. By sharing knowledge, information, component and process across different families of products, the product realization process will be more efficient, cost-effective and quick-responsive. Formal Concept Analysis (FCA) is used for analyzing data and forming semantic structures that are formal abstractions of concepts of human thoughts. A Web Ontology Language (OWL) is designed for applications that need to process the content of information instead of simply presenting information to humans. OWL also captures the evolution of different components of the product family. The purpose of this paper is to develop product variety modeling to increase the usefulness of common platform. In constructing and analyzing product ontology, FCA is adopted for conceptual knowledge processing. For the selected product family, product variety Ontology is constructed and implemented using prot$\'{e}$g$\'{e}$-2000.
Purpose - Major countries in the world continue to grow up without employment by the economy opening, more investment in foreign countries and technical innovation. Nevertheless, SMEs have job creation continuously. As this result, support for SMEs that is the source of job creation has increased attention. However, previous research between SMEs and job-creating is limited to the job creation effect of comparing with large companies, and R&D investment effect including government support. Also, many research provides the different result of correlation with technology innovation and job creation. Therefore, previous research has insufficient to explain job creation by which in the technology commercialization stage and the job-specific workforce. Research design, data, and Methodology - This study investigated the impact of customized R&D support upon job creation by using questionnaires of SMEs R&D service of K-Institution from 2009 to 2013. In detail, we analyzed the relationship between the technology commercialization stage and the usefulness of customized R&D support. Also, we added the analyzed the relationship between the usefulness of customized R&D support and the job-specific workforce. Results - Research result, Job creation had a significant relation to the usefulness of customized R&D support in product design stage and mass production stage. Also, R&D worker and production worker correlated with the usefulness of customized R&D support. These results indicate the importance of hiring R&D workers and production workers at the higher technology readiness. Conclusions -Therefore, this study suggests some implications for the government's SMEs support policy and the solve employment problems such as youth unemployment.
전통적인 방식의 추천 시스템은 사용자가 독립적으로 행동한다는 가정하에 개발된 방식이며, 단순하게 상품을 나열하거나 상품의 속성과 사용자의 기호를 연관하는 기능이 부족하여 가독성과 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상품 리뷰 데이터를 크롤링을 한 뒤 R을 이용한 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 비정형의 리뷰 데이터를 사용자의 구매이력과의 연관 분석을 통해 의미 있는 정보로 가공하여 사용자 맞춤형 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 이를 통해 사용자는 방대한 양의 상품 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 자신에게 필요한 데이터만을 제공받을 수 있게 되어 사용자의 의사결정에 도움 될 것으로 사료된다.
Purpose - Nowadays, the innovative design concept is being implemented in product design. In order to satisfy market trends and the demand for quality, designers should employ customer satisfaction questionnaires and analyze them with various experimental processes. Research design, data, and methodology - These methodologies would help designers have a better understanding of their customers and judge the market size and clustering validity, by diverse product strategies, for dealing with the rapid change prevailing in the market today. Results - By considering the innovative design with regard to telephones as an experimental case, the study investigates and demonstrates how the product can benefit from market-oriented and customized management concepts, when creative design ability is utilized for developing the product. Conclusions - Along with the benefit of having an innovative product value, the product can stimulate progress inthe development of the enterprise management, which has emerged as the main issue in the area of social and economic development in every developed country.
This study analyzes the trends of recommendation services for customized fashion styles in relation to artificial intelligence. To achieve this goal, the study examined filtering technologies of collaborative, content based, and deep-learning as well as analyzed the characteristics of recommendation services in the users' purchasing process. The results of this study showed that the most universal recommendation technology is collaborative filtering. Collaborative filtering was shown to allow intuitive searching of similar fashion styles in the cognition of need stage, and appeared to be useful in comparing prices but not suitable for innovative customers who pursue early trends. Second, content based filtering was shown to utilize body shape as a key personal profile item in order to reduce the possibility of failure when selecting sizes online, which has limits to being able to wear the product beforehand. Third, fashion style recommendations applied with deep-learning intervene with all user processes of buying products online that was also confirmed to penetrate into the creative area of image tag services, virtual reality services, clothes wearing fit evaluation services, and individually customized design services.
Purpose - This paper examines product design management, the current design focus of which has shifted to the need to produce innovation applications that can effectively respond to the market's consumption changes in a timely manner. Research design, data, methodology - This study discusses several methodologies that are widely used in experimental processes, such as fuzzy theory, multi-criteria decision-making theory, and managing decision making. The designers will better understand their customers by applying these methodologies. This study examines how the current trend in product innovation design observes customer needs, controls innovation, and stimulates design ability. Results - This paper takes innovative telephone design as an experimental case to investigate how to create a product using market-oriented and customized management concepts and creative design abilities. Conclusions - If accompanied by an innovative product value chain, a product can further the development of enterprise management, now the main element of every developed country's social and economic development.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권6호
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pp.89-101
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2019
Many researchers have been focused on designing beauty product recommendation system for a long time because of increased need of customers for personalized and customized recommendation in beauty product domain. In addition, as the application of the deep neural network technique becomes active recently, various collaborative filtering techniques based on the deep neural network have been introduced. In this context, this study proposes a deep neural network model suitable for beauty product recommendation by applying Neural Collaborative Filtering and Generalized Matrix Factorization (NCF + GMF) to beauty product recommendation. This study also provides an implementation of web API system to commercialize the proposed recommendation model. The overall performance of the NCF + GMF model was the best when the beauty product recommendation problem was defined as the estimation rating score problem and the binary classification problem. The NCF + GMF model showed also high performance in the top N recommendation.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권1호
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pp.55-60
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2020
As personalized customer services create a society that emphasizes the personality of an individual, the number of product reviews and quantity of user data generated by users on the internet in mobile shopping apps and sites are increasing. Such product review data are classified as unstructured data. Unstructured data have the potential to be transformed into information that companies and users can employ, using appropriate processing and analyses. However, existing systems do not reflect the detailed information they collect, such as user characteristics, purchase preference, or purchase priority while analyzing review data. Thus, it is challenging to provide customized recommendations for various users. Therefore, in this study, we have developed a product recommendation system that takes into account the user's priority, which they select, when searching for and purchasing a product. The recommendation system then displays the results to the user by processing and analyzing their preferences. Since the user's preference is considered, the user can obtain results that are more relevant.
The purpose of this study were 1) to analyze customer relationship management(CRM) based on the online customer experiences by product types (i.e., men's, women's, casual, sports wear), 2) to analyze CRM based on the off-line customer experiences by product type, and 3) to examine customer purchase behavior of fashion products and internet usage behavior by product types. Survey and 1:1 interview were conducted from January 13th to May 16th, 2005. Six consumers from each brand (i.e., 3 loyal customers and 3 general customers) in a total of 24 customers were selected from each product type. For the data analysis, content analysis and descriptive statistics (i.e. frequency) were used. Among the key study findings first, as a result of the on-line CRM experience, the customers of men's wear preferred receiving customized information through e-mail or SMS service. The customers of sports wear preferred receiving a different level of information and participating in customized product service. Second, as a result of the off-line CRM experience, the customers of men's wear need to be encouraged to join a membership at a sales encounter and the customers of women's wear preferred receiving quick information of new products and participating in a design development planning of the merchandising process. Third, the purchasing behavior of the customers of women's wear are influenced mostly by the salesperson and the store atmosphere when they purchase clothes and the customers of men's wear are price-sensitive. The results of this study can be used when fashion brands perform strategic planning and decision making on CRM.
본 연구를 통하여 스마트 환경에서 고객 맞춤 및 서비스가 지향하는 개인화 방향성에 대해 고찰 하였다, 또한 스마트 환경은 산업구조를 공급자 중심에서 소비자 중심으로, 제품 생산 중심의 제조업에서 서비스와 마케팅이 융 복합된 서비스업으로 변화하고 있다는 측면도 살펴보았다. 가치 창출의 구조가 바뀜으로써 기업 전반에서도 새로운 비즈니스 모델 창출로 인한 차별화된 경쟁력을 갖추기 위해 고객의 니즈에 중요한 가치를 두고 있다. 고객 맞춤 및 서비스의 핵심 이슈는 대량 체제에서 가능한 저렴한 비용을 유지하면서 어떻게 고객이 원하는 다양한 제품을 공급할 수 있느냐는 것이다. 본 논문에서는 스마트환경에서 고객맞춤 제품 및 서비스를 지향하는 기업들이 필요로 하는 신제품 개발 전략으로 크라우드 소싱 마케팅, 디지털 체험 기술, 추천 시스템, 3D 프린팅 기술, 유연 생산 시스템, UX(User eXperience)의 관점의 PSS(Product-Service Systems)을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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