This study aims to analyze consumers' purchase decision-making process of buying avatar fashion items on the Metaverse platform. Drawing on the connection between the self-expression tendency of the MZ generation and that of avatars in the Metaverse, this study uses a qualitative research method to analyze how consumers express their self-image through the appearance of their avatars. Unlike previous studies on the clothing purchase decision-making process, this study shows that purchasing and consumption behavior involve the following six stages: recognizing desire, collecting information, evaluating alternatives, making purchases, evaluating the consumption, and post-purchase action-taking. In the first stage of the purchase decision-making process, consumers' desire arises with self-image expression and confirmation. In the second stage, consumers have a high tendency to shop in the best item category. In the alternative evaluation stage, consumers tend to seek items that match their highest standard while considering their personal preferences. In the fourth stage, when making actual purchases, unplanned purchase behavior often occurs along with an active practice of alternative evaluation. In the fifth stage, the evaluation of the consumption shows that consumers achieve satisfaction by applying a style to their avatars that they are unable to try in the real world. In the last stage, consumers often use their purchases to communicate their various styles with other online consumers. Therefore, we conclude that the online purchase decision-making process differs from the offline process as it is divided into six stages.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.263-266
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1995
Comtputer Aided Process Planning(CAPP) has been emerged as playing a key role in Computer Integrated Manufactunng(CIM) as the most critical link to integrate CAD and CAM. A modified variant CAPP system based on process planning rule base is developed in this paper. This CAPP system generates process plans automatically according to the GT code data provided as input. In order to execute process planning, various process planning rules are constructed in the form of decision tree and the inference engine that extracts the process plan based on the tree-structured rules are implemented.
Taguchi's robust design methodology has focus only a single characteristic or response, but the quality of most products is seldom defined by a characteristics, and is rather the composite of a family of characteristics which are often interrelated and nearly always measured in a variety of units. The multiple characteristics problem is how to compromise the conflicts among the selected levels of the design parameters for each individual characteristic. In this paper, Methodology using SN ratio optimized by univariate technique is proposed and a parameter design procedure to achieve the optimal compromise among several different response variables is developed. Also, We propose a decision model to incorporates the values assigned by a group of experts on different factors in weighting decision. Using this model, SN ratio of taguchi method for each of subjective factors as well as values of weights are used in this comprehensive method for weighting decision.
This paper is concerning the development of multiple neural networks system of problem domains where the complete input space can be decomposed into several different regions, and these are known prior to training neural networks. We will adopt oblique decision tree to represent the divided input space and sel ect an appropriate subnetworks, each of which is trained over a different region of input space. The overall architecture of multiple neural networks system, called the federated architecture, consists of a facilitator, normal subnetworks, and tile networks. The role of a facilitator is to choose the subnetwork that is suitable for the given input data using information obtained from decision tree. However, if input data is close enough to the boundaries of regions, there is a large possibility of selecting the invalid subnetwork due to the incorrect prediction of decision tree. When such a situation is encountered, the facilitator selects a tile network that is trained closely to the boundaries of partitioned input space, instead of a normal subnetwork. In this way, it is possible to reduce the large error of neural networks at zones close to borders of regions. The validation of our approach is examined and verified by applying the federated neural networks system to the configuration design of a midship structure.
Purpose - This article's aim is to examine how the utilization of existing and future decision-support systems will lead to a change in the auditing process. Research design, data, and methodology - An information system is a special decision-support system that combines information obtained from various sources and communicates among them to help in assessing appropriate complex financial decisions. This paper analyzes techniques such as data and text mining as components of decision-support systems to be used in the auditing process. Results - We present views about how existing decision-support systems will lead to a change in audits. Auditors, who currently collect significant data manually, will in the future move towards management through complex decision-support systems. Conclusions - Although some internal audit functions are integrated into systems of continuous monitoring, the use of such systems remains limited. Thus, instead of multiple decision-support systems, a unified decision-support system can be deployed for this that includes sensors integrated within a company in different contexts (e.g., production, sales, and accounting) that continually monitors violations of controls, unusual patterns, and unusual transactions.
This paper introduced a procedure for improving the quality of group decision making in various task types. Emphasis is placed on the construction of the optimal GDSS(Group Decision Support System) design with identifying the group decision characteristics of decision stages on the various task types. Especially, the identification of outliers and the establishment of confidence limits in group decision making were stressed. Participants in group decision making whose 'opinions fall outside the group's tolerance level are further studied to annex the source of this variation. The result showed that a preparation stage in the generating idea-type task and a illumination stage in the negotiating-type task were critical. Furthermore, the degree of the disagreement was severe in the verification and the preparation stages on group decision making. This paper developed a general procedure for improving the quality of group decision making. The procedure presented helps in identifying those stakeholders whose opinions may significantly deviate from that of the group.
The effects of information quality and the importance of information have been reported in the information Systems(IS) literature. However, little has been learned about the impact of data quality(DQ) on decision performance. Recognizing with this problem, this study explores the effects of contextual DQ on decision performance. To examine them, a laboratory experiment was conducted. Based on two levels of contextual DQ and two levels of task complexity, this study had a $2{\times}2$ factorial design. The dependent variables used to measure the outcomes of decision performance were problem-solving accuracy and time. The results demonstrated that the effects of contextual DQ on decision performance were significant. The findings suggest that decision makers can expect to improve their decision performance by enhancing contextual DQ. This research not only extends a body of research examining the effects of factors that can be tied to human decision-making performance, but also provides empirical evidence to validate and extend DeLone and McLean's IS success model.
국내 건축설계 프로젝트에서는 협력업체간의 커뮤니케이션이 원활치 못하여 건축 부위 설계 시 성능 및 비용을 만족하는 적절한 설계대안 생성이 어려울 뿐 아니라, 설계단계에서부터 시공단견1에 이르기까지 다양한 원인으로 발생되는 설계변경에 적절히 대응하지 못하고 있다. 따라서 분야별 설계도서의 불일치로 인한 시공 품질 저하 등의 문제가 발생되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 건축설계단계에서 합리적인 건축설계대안 생성을 위한 협력설계 의사결정 지원시스템 구축방법의 개념을 제시하였다.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.343-346
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1998
This paper deals with the decision in vague knowledge, One method is a classic theory. That is to say, constraints and goals in the vague knowledge. Another method is the fuzzy catastrophe. If there exist two fuzzy variables, there may be a discontinuity which plays an important role in decision.
This study proposes the requirements for students in colleges majoring in fashion at two-year colleges in Seoul and Gyeonggi-do to perform behaviors in preparation for a further career more effectively by identifying the impact of social support on the career decision-making self-efficacy, and behaviors preparing a further career. The results of this study are described below. In accordance with the analysis on the relationship between career decision-making self-efficacy and behaviors preparing a further career, and the social support, the social support had a positive impact on the career decision-making self-efficacy and a negative impact on the behaviors preparing a further career. Moreover, the career decision-making self-efficacy had a positive impact on the behaviors preparing a further career. In accordance with the analysis, social support from family members or relevant third parties is required for improving the behavior of students majoring fashion in colleges to prepare a further career. To this end, the quantity or scope of social support is not the main issue, but the meticulous approach to fit each student's need for making students recognize such social support. It is important for students in colleges to enhance career decision-making self-efficacy by accurately identifying their abilities, values or desires.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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