Apparel goods can be customer-oriented in the extreme and the apparel industry is one of the most customer-centered industries that should maximize customers' satisfaction. Recently, mass customization, a customer-centered system is widely discussed in the apparel industry to provide consumers with new, differentiating, distinctive, yet personalized products. The purpose of this study is to provide useful insights for apparel brands' mass customization(hereafter, MC) implementation by comparing the apparel brands' current status with consumers' expectation. One hundred apparel brands' practitioners and 116 consumers were surveyed in this research. First, we found that, on the basis of the five stages of MC presented by Pine(1993), apparel brands' MC stages were identified. Then, customers' expectation levels were examined according to the five stages. When compared the gap between the customers' expectation level and the apparel brands' implementation, consumers' expectation of MC was significantly higher than the implementation level by apparel brands for the stage 2(customized products creation), the stage 5(modular production). Second, by conducting a factor analysis with the scales measuring the MC activities of the five stages, apparel brands' current MC strategies could be classified as 'mass customized strategy', 'quick response strategy', 'MOT(moment of truth) customized strategy', and 'individualized service strategy.' Apparel brands showed significant differences in mass customized strategy, quickresponse strategy, and MOT customized strategy according to their product characteristics. Finally, consumers' expectation level of MC strategies was significantly different by their characteristics such as shopping orientation.
PURPOSE: This study analyzed the impact of AI and biosensors on physical therapy, identifying the stage of customized technology development and future prospects. AI and biosensors improve the efficiency, establish customized treatment plans, and expand patient treatment opportunities. The study employed a literature review by searching databases and collecting research. METHODS: This study searched various databases related to the topic, collected existing research, papers, and reports, evaluated the literature, and summarize the results. RESULTS: Exercise therapy utilizing artificial intelligence can provide personalized and optimal exercise plans while monitoring rehabilitation progress. In addition, biosensors such as EMG sensors and accelerometers can monitor the individual progress in physical therapy, particularly in stroke patients, which can help improve physical therapy strategy and promote patient recovery. CONCLUSION: This study suggested that artificial intelligence can be applied in many areas of physical therapy, such as exercise therapy, customized treatment plans, rehabilitation and management, pain management, neuro rehabilitation, and auxiliary devices. Using AI technology, it is possible to analyze and improve exercise and posture, retrain the central nervous system, establish customized treatment plans for individual patients, predict and compare patient progress before and after treatment, and provide customized pain analysis and treatment methods. In addition, AI can provide neuro rehabilitation programs and customized auxiliary devices.
Purpose Although automobile production has increased since the development of the Korean automobile industry, the number of customers who can purchase automobiles decreases relatively. Therefore, automobile companies need to develop strategies to attract customers and promote their repurchase behaviors. To this end, this paper analyzed customer data from a Korean automobile company using data mining techniques to derive repurchase strategies. Design/methodology/approach We conducted under-sampling to balance the collected data and generated 10 datasets. We then implemented prediction models by applying a decision tree, naive Bayesian, and artificial neural network algorithms to each of the datasets. As a result, we derived 10 patterns consisting of 11 variables affecting customers' decisions about repurchases from the decision tree algorithm, which yielded the best accuracy. Using the derived patterns, we proposed helpful strategies for improving repurchase rates. Findings From the top 10 repurchase patterns, we found that 1) repurchases in January are associated with a specific residential region, 2) repurchases in spring or autumn are associated with whether it is a weekend or not, 3) repurchases in summer are associated with whether the automobile is equipped with a sunroof or not, and 4) a customized promotion for a specific occupation increases the number of repurchases.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권1호
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pp.39-51
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2019
As data grows rapidly, the provision of appropriate information needed by individuals has become an area of new services, and customized services which is enabling the analysis of optimal services through collecting, storing, and analyzing personal data are emerging in many fields. However, due to the characteristics of customized services based on various information collected by customers during the use of the service, the problem of privacy infringement is raised at the same time, and many studies are being actively conducted to solve this problem. This study seeks to explore how the customer's in-depth and customized services has an impact on their customers, which has not been derived from quantitative research using the grounded theory methodology. Through this, 84 concepts, 33 subcategories, 13 Categories and paradigm models were derived. In addition, 'Understanding and acceptance of online behavioral advertising (OBA)' was derived as a core category, and finally, acceptance types of OBA were classified into 'positive acceptance type', 'indifferent type', 'calculating type', and 'active resistance type' based on the key categories. This study divides the acceptance types of online behavioral advertising through the emotions and behaviors of the consumers throughout the procedure of online behavioral advertising experiences. In addition to the statistical and quantitative information currently used for providing behavioral advertising, it provides new criteria to reflect the refinement of behavioral advertising and personal tendencies or characteristics.
본 연구는 MIM(Mobile Instant Messenger) 서비스에서 소비자들이 구매하는 이모티콘 번들의 구성을 개인이 선택 가능토록 하는 맞춤화(customization)를 하는 것에 대한 소비자들의 반응을 설문을 통해 확인함으로써, 이모티콘 시장에서 맞춤 번들링이 유효한 마케팅 전략인지를 증명하고자 한다. 현재 국내 MIM 서비스에서 이용되는 이모티콘은 순수 번들링의 형태이다. 이에 따라 이모티콘 번들 내에 포함된 모든 이모티콘을 사용하지 않음에도 필요한 이모티콘만 따로 구입이 불가능하기 때문에 어쩔 수 없이 번들 전체를 구입해야 한다. Hitt and Chen (2005)과 Wu and Anandalingam (2002)은 소비자가 순수 번들링에 포함된 제품 및 서비스 중 일부만 가치있게 생각한다면 맞춤 번들링이 훨씬 수익성이 좋음을 증명하여 순수 번들링의 대안으로서 제시한 바 있다. 맞춤 번들링은 한계비용이 0에 가까운 상품일 때 적합한데, 이모티콘과 같은 정보재의 경우 이러한 조건을 충족한다. 반면, 맞춤 번들링은 선택 가능한 옵션을 증가시키기 때문에 복잡성의 문제를 낳을 수 있고(Blecker et al., 2004), 소비자는 정보의 과부화를 겪게 될 수도 있다(Huffman & Kahn, 1998). 따라서 맞춤 번들링 도입 필요성에 대한 판단은 상품의 특성 및 소비자들의 반응에 대한 실증적 분석을 통해 이루어질 필요가 있다. 설문조사를 통해 얻은 자료를 분석한 결과, 맞춤 번들링을 도입하였을 때, 소비자들의 구매의도와 지불의 사금액은 유의하게 증가하였다. 맞춤 번들에 대한 구매의도는 기존 순수 번들에 대한 구매의도보다 리커트 5점척도 기준으로 0.44 정도가 증가하였다. 구매의도의 증가 정도는 기존에 순수 번들을 구매한 경험의 유무에 따른 차이가 없는 것으로 확인되었다. 기존에 순수 번들 구매 경험이 없는 그룹의 경우는 50% 정도의 응답자가 맞춤 번들의 구매의향을 밝힌 것으로 확인되었다. 반면 구매 경험이 있는 그룹에서는 87% 응답자가 구매의향을 밝힌 것으로 나타났다. 지불의사금액은 전체 그룹에서 기존 이모티콘 가격 대비 약 2.8% 증가하였다. 기존 구매경험에 따라 분류하여 분석하면, 구매 경험이 있는 그룹에서는 5.9% 증가하였고 구매 경험이 없는 그룹은 기존 가격 대비 약 5%가 싸다면 살 의향이 있는 것으로 나타났다. 종합적으로 이모티콘 번들에 맞춤 번들링을 도입하는 것은 소비자의 긍정적 반응을 이끌어낼 수 있으며, 실무적으로도 유효한 마케팅 전략이 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 에너지 섹터의 혁신성 제고를 위한 리빙랩(Living Labs) 활용 전략 수립에 관한 탐색적 분석 연구를 수행하였다. 기존 연구문헌을 통해 이론적 배경이 되는 리빙랩의 개념, 필수 구성요소, 혁신성 특성과 에너지 섹터의 혁신 이슈 유형을 확인할 수 있었다. 이를 토대로 리빙랩 필수 구성요소의 맞춤형 전략 수립과 혁신성 제고와의 연관성, 에너지 섹터에서의 혁신 이슈에 대한 접근으로 리빙랩 활용 가능성에 대해 에너지 리빙랩 사례 연구(해외 8건, 국내 1건)을 통해 분석되었다. 연구 결과, 리빙랩 필수 구성요소의 맞춤형 전략 수립이 혁신성 제고에 동인으로 작용 될 수 있으며, 리빙랩이 에너지 섹터의 혁신 이슈(수요관리, 공급기술, 기술사업화 촉진 및 수용성, 기술정책)에 대한 접근 방법론으로 효과적으로 활용 될 수 있음을 확인되었다. 사례연구 결과 기반으로 혁신성 기여 관점에서 리빙랩 사례별 동인을 도출하고 에너지 혁신이슈별 리빙랩 활용 전략을 수립하였다. 본 연구는 에너지 섹터에서의 혁신이슈에 대한 접근으로 리빙랩 모델의 활용 전략과 그 가치에 대한 탐색적, 기술적 분석 연구로서 종래에 시도되지 않았던 리빙랩 활용 전략 프레임워크를 제공할 수 있고, 에너지 리빙랩 활성화와 네트워크 형성에도 기여될 수 있다는 점에서 학술적·실용적·정책적 함의가 있다고 볼 수 있다.
Objectives: Life style modification leads to decrease health risk and change of health status for person at health risk. This study aimed to suggest essential components and effective strategies for customized health management service to provide individual and risk group in public and private health care organizations. Methods: To systematic review the essential component of health management service, I performed to collect political legislation, research papers, reports, publication and public release for heath management service from 2008 to 2016. Essential components of heath management service were service scope, service design, organizations and applied technology. Results: Service cope was composed of health risk factors, such as smoking, drinking, nutrition, physical activity and weight control. Main strategies were customized health management services, personalized behavior modification programs, evidence-based service protocol, utilization of information and communications technology (ICT), multi-dimension and multi-level approach, and public and private organizations partnership through health policies and health care system. Conclusions: To make the most of the limited resources, it should require a systematic approach that focuses on continuous monitoring and partnership of health management service.
With the rapid development of clean energy, photovoltaic (PV) generation has been utilized in the harmonic compensation of power systems. This paper presents a novel multi-function PV micro-inverter with three stages (pseudo-two-stage). It can inject active power and compensate harmonic currents in the power grid at the same time. In order to keep the micro-inverter working under the maximum allowable output power, an optimized capacity limitation strategy is presented. Moreover, the harmonic compensation can be adjusted according to the customized requirements of power quality. Additionally, a phase shedding strategy in the DC/DC stage is introduced to improve the efficiency of parallel Boost converters in a wide range. Compared with existing capacity limitation methods, the proposed strategy shows better performance and energy efficiency. Simulations and experiments verify the feasibility of the micro-inverter and the effectiveness of the strategy.
이 연구의 목적은 과학 학습부진을 해소하기 위해 부진 원인에 따라 맞춤형 지도를 할 수 있는 프로그램을 개발하고, 이를 적용하여 그 효과를 확인하는 것이었다. 이를 위해 과학 학습부진의 특성 및 원인을 분석하여 중학교 1학년 과학학습 부진아 22명을 과학 탐구능력 부족형, 과학 학습동기 부족형, 과학 학습전략 부족형의 세 가지 유형으로 나누고 실험 집단과 비교 집단으로 구분하였다. 두 집단에 적용한 프로그램은 동일 단원과 주제로 구성했으며, 비교집단에는 기본 개념과 활동 중심 프로그램, 실험집단에는 원인 유형별 프로그램을 주 1회, 60분씩 15주 동안 투입하였다. 투입이 끝난 후, 적용한 프로그램에 대한 인식검사, 과학탐구능력 검사, 학습동기 및 학습전략 검사, 학업성취도 평가를 하였으며, 이들 평가 결과와 함께 학생활동지, 연구일지, 수업 전사내용, 학생 면담 등을 통해 프로그램 효과를 분석하였다. 연구 결과, 실험 집단에 투입된 맞춤형 프로그램은 세 가지 부진유형 집단별로 탐구능력, 학습동기, 학습전략이 각각 향상되어 부진원인을 해소하였고, 더불어 학업성취도도 향상되었다. 과학 학습동기 부족형과 과학 학습전략 부족형은 다른 부진 원인도 함께 향상되는 경향을 보였다. 또한 실험집단에서 과학 학습부진 유형별 맞춤형 프로그램에 대해 높은 만족도를 보였다. 이러한 연구 결과로부터 과학 학습부진 원인에 따른 맞춤형 프로그램이 과학학습 부진아들의 부진원인 해소와 학업성취도 향상에 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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