• 제목/요약/키워드: Distribution Perspective

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해외 농업스타트업 성공요인 모델링에 관한 이론적 고찰 (Theoretical Study on Modeling Success Factors of Overseas Agricultural Startups)

  • 박진환;김상순
    • 벤처창업연구
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    • 제18권1호
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    • pp.85-106
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    • 2023
  • 본 연구는 해외 농업스타트업(Agricultural startup)을 대상으로 그 성공요인을 검토 및 도출하고 이의 통합적 연구모델(Model)에 관해 연구하였다. 농업스타트업과 일반 스타트업은 창업 이후 자원기반관점에서 열악한 자원과 인프라가 존재한다는 공통점이 있지만, 농업 스타트업은 1차 산업 특성상 일반 스타트업과는 차별적 접근이 필요하다. 본 연구에서는 기업내부요인(인적자원/비전/유통망역량/자본역량/재배작물/물적자원/영농기술력 등)과 기업외부요인(농업인프라/법·규제/주변사회와의 관계 등)으로 접근하고 기존의 다양한 연구모델, 성공요인, 기업가정신을 중심으로 통합 가능한 연구모델을 구축하고자 하였다. 이를 통해 국내외 농업스타트업(agricultural Startup) 창업준비자, 창업가 등의 기업가들과 사업관련자, 그리고 통합적 이해를 필요로하는 연구자들에게 실질적 도움이 되는 통합모델(Model) 제시를 목적으로 하였다. 본 논문에서는 농업스타트업 성공요인 모델링(Modeling)을 위해 규모와 특성에 따라 3가지 형태(기존 농업스타트업, 중소규모기업 스타트업, 다국적기업 및 포괄적 접근)를 통해 표준모델을 수립하였다. 이를 통해 총 9개(영농관리, 외부환경, 경영자/창업자 특성, 기업정체성, 경영관리, 조직문화, 인프라, 사업화 역량, 지속가능성장)의 성공요인을 도출 하였다. 본 연구의 시사점은 다양한 국내외 농업스타트업 사례에 대해 '기업가정신'을 기반으로 농업스타트업 성공요인을 통합적으로 제시한점, 기존연구가 사례별 연구로 인해 나열식 성공요인 제시였다면 내용분석을 통한 의미적 범주화를 확인함으로써 향후 농업스타트업 성공요인에 대한 표준모델을 제시한 점, 그 결과 향후 관련연구의 체계적 연구와 실무적 실효성 확보를 위한 토대를 제시했다는데 있다.

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경상북도 골재수요-공급 관리 전략 연구 (Study on the Strategy for Managing Aggregate Supply and Demand in Gyeongsangbuk-do, South Korea)

  • 이진영;홍세선;백철승
    • 자원환경지질
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    • 제57권2호
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    • pp.161-175
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    • 2024
  • 골재는 일반적으로 암석이 강에서 운반되거나 인공적으로 파쇄되어 형성된 모래와 자갈 등을 말하며, 건설 산업의 핵심 자원이다. 경상북도는 전국에서 가장 넓은 행정구역으로, 산림골재, 육상골재, 하천골재, 선별파쇄골재 등 다양한 종류의 골재를 생산하고 있다. 2022년 기준으로 약 696 만m3의 골재를 채취하였으며, 이 중 허가에 의한 채취물량은 약 407 만m3, 신고물량은 약 288 만m3이다. 경상북도의 골재수요는 레미콘 공급량의 추정 방법에 따라 1,239 만m3로 나타난다. 골재의 공급 측면에서는 약 120 개의 채취장이 운영되고 있으며, 대부분의 시군에서는 골재의 수요와 공급이 적절하게 유지되고 있다. 다만, 일부 지역에서는 경상북도 인접지역에 반입과 반출이 발생하고 있다. 경상북도의 골재의 반입과 반출이 많은 지역은 경부선을 따라 경상북도 남부와 대구광역시, 포항시로 연결되는 지역이며 인구의 분포와 높은 관련성이 나타난다. 경상북도는 인구 감소와 농촌 지역의 고령화, 지역 간의 균형 발전 부족 등의 문제에 직면하고 있으며, 연구결과로 제시된 GIS를 이용하여 출발지-도착지 분석을 통해 파악된 골재의 수요와 공급 흐름에서도 이러한 양상이 확인된다. 경상북도의 골재산업구조와 공간구조를 분석한 결과 현재 경상북도는 다양한 골재원의 공급으로 수요를 충족하고 안정적인 골재 수급이 유지되고 있다. 하천골재와 육상골재는 장기적인 개발이 어렵기 때문에 단기간 공급전략으로 유지될 수 있으며, 선별파쇄를 통한 공급은 원석 공급에 의존하여 안정성 유지가 어려운 상황을 고려하여 원석관리의 필요성을 제안하였다. 경상북도에서는 골재자원의 안정적 공급을 위한 장기적인 대안으로 산림골재가 중요 자원으로 부각되어 대규모 골재 채석장 개발의 필요성을 제시하였다. 본 연구결과는 골재 자원의 지속 가능한 관리와 안정적 활용을 위한 전략 수립에 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

대형마트 충성도의 이중경로모형 (Dual Path Model in Store Loyalty of Discount Store)

  • 지성구;이인구
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제15권1호
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    • pp.1-24
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    • 2010
  • 국내 대형마트 점포 수는 2008년 기준 403개로 포화시점에 근접하고 있다. 이러한 경쟁상황에서 '점포충성도(store loyalty)'가 지속적 경쟁우위를 위한 전략적 도구로써 그 활용성이 점점 더 중요시 되고 있다. 다양한 관점에서 점포충성도를 대형마트 연구의 핵심적 과제 다루어왔으나, 통합적인 연구 접근 방법이 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 통합적 관점에서 점포충성도가 형성되는 두 가지 경로를 제안하였다. 이중경로모형은 첫째, 내재적 경로 '서비스품질$\rightarrow$고객만족$\rightarrow$점포충성도', 둘째, 외재적 경로 '점포개성$\rightarrow$점포동일시$\rightarrow$점포 충성도'로 구성된다. 조사대상은 대형마트를 이용하는 소비자들을 대상으로 진행하였으며, 구조방정식모형 분석을 통하여 제안된 이중경로모형의 적합성 및 가설검증을 실시하였다. 연구결과, 모형의 적합지수들은 상당히 좋은 값들을 보여주고 있다. 또한 본 연구에서 새롭게 제시된 내재적 경로인 서비스품질은 고객만족에 정의 영향을 미치고, 고객만족은 결과변수인 대형마트의 점포충성도에 매우 유의하게 영향을 준 것으로 나타났다. 그리고 외재적 경로에서 대형마트의 점포개성은 점포동일시에 긍정적인 영향을 주고 매개변수인 점포개성은 점포충성도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 대형마트의 점포충성도 형성에 관한 두 가지 경로를 제시함으로써, 이론적, 관리적 시사점을 도출하였고 연구의 한계점과 미래연구방향을 제시하였다.

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효과적인 입력변수 패턴 학습을 위한 시계열 그래프 기반 합성곱 신경망 모형: 주식시장 예측에의 응용 (A Time Series Graph based Convolutional Neural Network Model for Effective Input Variable Pattern Learning : Application to the Prediction of Stock Market)

  • 이모세;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.167-181
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    • 2018
  • 지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

고 에너지 방사선치료에서 환자의 피폭선량 분포와 생식선의 차폐 (Shielding for Critical Organs and Radiation Exposure Dose Distribution in Patients with High Energy Radiotherapy)

  • 추성실;서창옥;김귀언
    • Journal of Radiation Protection and Research
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    • 제27권1호
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    • pp.1-10
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    • 2002
  • 의료용 선형가속기에서 발생되는 고 에너지 광자선은 콜리메이터에 의하여 누출되며 치료두부(head), 콜리메이터, 환자를 포함한 치료실내의 모든 벽과 구성 물질들에 의하여 많은 산란선이 발생된다. 방사선치료는 종양에 따라서 최소한 40 Gy에서 80 Gy까지 조사되기 때문에 주위건강조직 특히 생식가능한 사람에 대한 생식선의 피폭선량을 평가하여야하며 종양치료에 영향을 주지 않은 범위에서 가능한 방법을 동원하여 피폭선량을 줄여야한다. 방사선 안전관리등의 기술기준에 관한 규칙(과학기술부령 제17호) 제3절 의료분야의 특별기준, 제44조(진료환자의 방사선 피폭)에 의하면 진료를 위한 환자 피폭선량을 합리적으로 달성 가능한 최소의 수준으로 유지하기 위한 절차를 구비하여야 하며 과학기술부 장관은 이에 준하는 의료시설 및 장비취급의 기술기준을 정하고 고시하여야한다고 명시 되어있다. 고 에너지방사선은 악성종양환자들의 치료성과를 향상시키는 동시에 치료후 방사선에 의한 만성효과가 발생 될 수 있기 때문에 주선속의 다양한 산란선과 누출선의 선질변화와 선량을 측정하고 생식선과 같은 주요장기를 산란선으로부터 차폐할 수 있는 기구를 제작 사용함으로서 방사선 피폭선량을 최대한으로 감소시킬 수 있었다. 고 에너지 방사선은 의료용 선형가속기(CLINAC 2100C/D. 2100C. 600C)에서 발생시킨 4, 6, 10 MV x-ray와 코발트원격치료장치(ALCYON II)의 코발트선원에서 방출되는 1.25 MV의 감마선을 이용하였다. 선량측정은 폴리스틸렌과 인체팬텀(Rando)사용하였으며 측정기는 이온함, TLD 및 필름을 사용하였다. 고 에너지 방사선에 의한 산란선은 장치의 콜리메이터 뿐만 아니라 치료실 벽 인체내부등 모든 방향에서 방사됨으로 납 벽돌에 의한 차폐율측정은 많은 변수를 가졌으며 고환인 경우에는 3면이 모두 차폐되도록 항아리모양으로 제작하였다. 태아인 경우 태아가 위치하고 있는 골반위에 육교모양의 선반을 만들고 그 위에 납 벽돌을 장치하도록 고안하였다. Co-60 감마선, 4 MV x-선, 10 MV x-선에서 발생되는 누출선량과 산란선량에 의한 평균 피폭선량은 조사면 중심으로부터 10, 30, 60cm 거리에서 조사면내 최대선량에 대하여 각각 $10^{-2},\;10^{-3},\;10^{-4}$의 비율로 측정되었으며 거리에 따라 지수함수로 줄어들었다. 흉부에 국한된 종양을 10 MV x-ray, $12{\times}12 cm^2$ 조사면으로 치료하였을 때 자궁에 받는 피폭선량은 0.9 mGy/Gy이며 고환이 받는 피폭선량은 0.6 mGy/Gy 이었으며 체장과 신장은 각각 4.8 mGy/Gy 와 2.5 mGy/Gy이다 10 MV x-선, $14{\times}14cm^2$ 조사면 경계로부터 10 cm 밖에서 납벽돌의 반가층 두께는 약 9.0 mm 이였고 20cm 밖에서는 반가층 두께가 약 6.5 mm로 측정되었다. 복부에 위치한 악성종양을 60 Gy 조사하였을 경우 태아가 위치하고 있는 자궁의 피폭선량은 약 370 mGy이고 이곳을 10 mGy이하가 되도록 차폐하려면 약 6.2 cm두께의 납 벽돌을 자궁위에 장착하여야 하며 골반치료시 고환에 10 mGy이하가 되도록 차폐하려면 약 5 cm 두께의 납 항아리가 요구된다. 고 에너지 고 준위 방사선치료시 고환은 3면을 항아리모양으로 차폐할 수 있어 피폭선량을 상당히 줄일 수 있으며 자궁인 경우 체내에서 산란된 선량의 차폐는 불가능하였다.

지속적 관여도 및 인지된 위험이 소비자의 온라인 상인선택 프로세스에 미치는 영향에 관한 연구: 요구신뢰 수준 개념을 중심으로 (How Enduring Product Involvement and Perceived Risk Affect Consumers' Online Merchant Selection Process: The 'Required Trust Level' Perspective)

  • 홍일유;이정민;조휘형
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제22권1호
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    • pp.29-52
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    • 2012
  • Consumers differ in the way they make a purchase. An audio mania would willingly make a bold, yet serious, decision to buy a top-of-the-line home theater system, while he is not interested in replacing his two-decade-old shabby car. On the contrary, an automobile enthusiast wouldn't mind spending forty thousand dollars to buy a new Jaguar convertible, yet cares little about his junky component system. It is product involvement that helps us explain such differences among individuals in the purchase style. Product involvement refers to the extent to which a product is perceived to be important to a consumer (Zaichkowsky, 2001). Product involvement is an important factor that strongly influences consumer's purchase decision-making process, and thus has been of prime interest to consumer behavior researchers. Furthermore, researchers found that involvement is closely related to perceived risk (Dholakia, 2001). While abundant research exists addressing how product involvement relates to overall perceived risk, little attention has been paid to the relationship between involvement and different types of perceived risk in an electronic commerce setting. Given that perceived risk can be a substantial barrier to the online purchase (Jarvenpaa, 2000), research addressing such an issue will offer useful implications on what specific types of perceived risk an online firm should focus on mitigating if it is to increase sales to a fullest potential. Meanwhile, past research has focused on such consumer responses as information search and dissemination as a consequence of involvement, neglecting other behavioral responses like online merchant selection. For one example, will a consumer seriously considering the purchase of a pricey Guzzi bag perceive a great degree of risk associated with online buying and therefore choose to buy it from a digital storefront rather than from an online marketplace to mitigate risk? Will a consumer require greater trust on the part of the online merchant when the perceived risk of online buying is rather high? We intend to find answers to these research questions through an empirical study. This paper explores the impact of enduring product involvement and perceived risks on required trust level, and further on online merchant choice. For the purpose of the research, five types or components of perceived risk are taken into consideration, including financial, performance, delivery, psychological, and social risks. A research model has been built around the constructs under consideration, and 12 hypotheses have been developed based on the research model to examine the relationships between enduring involvement and five components of perceived risk, between five components of perceived risk and required trust level, between enduring involvement and required trust level, and finally between required trust level and preference toward an e-tailer. To attain our research objectives, we conducted an empirical analysis consisting of two phases of data collection: a pilot test and main survey. The pilot test was conducted using 25 college students to ensure that the questionnaire items are clear and straightforward. Then the main survey was conducted using 295 college students at a major university for nine days between December 13, 2010 and December 21, 2010. The measures employed to test the model included eight constructs: (1) enduring involvement, (2) financial risk, (3) performance risk, (4) delivery risk, (5) psychological risk, (6) social risk, (7) required trust level, (8) preference toward an e-tailer. The statistical package, SPSS 17.0, was used to test the internal consistency among the items within the individual measures. Based on the Cronbach's ${\alpha}$ coefficients of the individual measure, the reliability of all the variables is supported. Meanwhile, the Amos 18.0 package was employed to perform a confirmatory factor analysis designed to assess the unidimensionality of the measures. The goodness of fit for the measurement model was satisfied. Unidimensionality was tested using convergent, discriminant, and nomological validity. The statistical evidences proved that the three types of validity were all satisfied. Now the structured equation modeling technique was used to analyze the individual paths along the relationships among the research constructs. The results indicated that enduring involvement has significant positive relationships with all the five components of perceived risk, while only performance risk is significantly related to trust level required by consumers for purchase. It can be inferred from the findings that product performance problems are mostly likely to occur when a merchant behaves in an opportunistic manner. Positive relationships were also found between involvement and required trust level and between required trust level and online merchant choice. Enduring involvement is concerned with the pleasure a consumer derives from a product class and/or with the desire for knowledge for the product class, and thus is likely to motivate the consumer to look for ways of mitigating perceived risk by requiring a higher level of trust on the part of the online merchant. Likewise, a consumer requiring a high level of trust on the merchant will choose a digital storefront rather than an e-marketplace, since a digital storefront is believed to be trustworthier than an e-marketplace, as it fulfills orders by itself rather than acting as an intermediary. The findings of the present research provide both academic and practical implications. The first academic implication is that enduring product involvement is a strong motivator of consumer responses, especially the selection of a merchant, in the context of electronic shopping. Secondly, academicians are advised to pay attention to the finding that an individual component or type of perceived risk can be used as an important research construct, since it would allow one to pinpoint the specific types of risk that are influenced by antecedents or that influence consequents. Meanwhile, our research provides implications useful for online merchants (both online storefronts and e-marketplaces). Merchants may develop strategies to attract consumers by managing perceived performance risk involved in purchase decisions, since it was found to have significant positive relationship with the level of trust required by a consumer on the part of the merchant. One way to manage performance risk would be to thoroughly examine the product before shipping to ensure that it has no deficiencies or flaws. Secondly, digital storefronts are advised to focus on symbolic goods (e.g., cars, cell phones, fashion outfits, and handbags) in which consumers are relatively more involved than others, whereas e- marketplaces should put their emphasis on non-symbolic goods (e.g., drinks, books, MP3 players, and bike accessories).

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기계학습을 이용한 수출신용보증 사고예측 (The Prediction of Export Credit Guarantee Accident using Machine Learning)

  • 조재영;주지환;한인구
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.83-102
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    • 2021
  • 2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

Perceptional Change of a New Product, DMB Phone

  • Kim, Ju-Young;Ko, Deok-Im
    • 마케팅과학연구
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    • 제18권3호
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    • pp.59-88
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    • 2008
  • Digital Convergence means integration between industry, technology, and contents, and in marketing, it usually comes with creation of new types of product and service under the base of digital technology as digitalization progress in electro-communication industries including telecommunication, home appliance, and computer industries. One can see digital convergence not only in instruments such as PC, AV appliances, cellular phone, but also in contents, network, service that are required in production, modification, distribution, re-production of information. Convergence in contents started around 1990. Convergence in network and service begins as broadcasting and telecommunication integrates and DMB(digital multimedia broadcasting), born in May, 2005 is the symbolic icon in this trend. There are some positive and negative expectations about DMB. The reason why two opposite expectations exist is that DMB does not come out from customer's need but from technology development. Therefore, customers might have hard time to interpret the real meaning of DMB. Time is quite critical to a high tech product, like DMB because another product with same function from different technology can replace the existing product within short period of time. If DMB does not positioning well to customer's mind quickly, another products like Wibro, IPTV, or HSPDA could replace it before it even spreads out. Therefore, positioning strategy is critical for success of DMB product. To make correct positioning strategy, one needs to understand how consumer interprets DMB and how consumer's interpretation can be changed via communication strategy. In this study, we try to investigate how consumer perceives a new product, like DMB and how AD strategy change consumer's perception. More specifically, the paper segment consumers into sub-groups based on their DMB perceptions and compare their characteristics in order to understand how they perceive DMB. And, expose them different printed ADs that have messages guiding consumer think DMB in specific ways, either cellular phone or personal TV. Research Question 1: Segment consumers according to perceptions about DMB and compare characteristics of segmentations. Research Question 2: Compare perceptions about DMB after AD that induces categorization of DMB in direction for each segment. If one understand and predict a direction in which consumer perceive a new product, firm can select target customers easily. We segment consumers according to their perception and analyze characteristics in order to find some variables that can influence perceptions, like prior experience, usage, or habit. And then, marketing people can use this variables to identify target customers and predict their perceptions. If one knows how customer's perception is changed via AD message, communication strategy could be constructed properly. Specially, information from segmented customers helps to develop efficient AD strategy for segment who has prior perception. Research framework consists of two measurements and one treatment, O1 X O2. First observation is for collecting information about consumer's perception and their characteristics. Based on first observation, the paper segment consumers into two groups, one group perceives DMB similar to Cellular phone and the other group perceives DMB similar to TV. And compare characteristics of two segments in order to find reason why they perceive DMB differently. Next, we expose two kinds of AD to subjects. One AD describes DMB as Cellular phone and the other Ad describes DMB as personal TV. When two ADs are exposed to subjects, consumers don't know their prior perception of DMB, in other words, which subject belongs 'similar-to-Cellular phone' segment or 'similar-to-TV' segment? However, we analyze the AD's effect differently for each segment. In research design, final observation is for investigating AD effect. Perception before AD is compared with perception after AD. Comparisons are made for each segment and for each AD. For the segment who perceives DMB similar to TV, AD that describes DMB as cellular phone could change the prior perception. And AD that describes DMB as personal TV, could enforce the prior perception. For data collection, subjects are selected from undergraduate students because they have basic knowledge about most digital equipments and have open attitude about a new product and media. Total number of subjects is 240. In order to measure perception about DMB, we use indirect measurement, comparison with other similar digital products. To select similar digital products, we pre-survey students and then finally select PDA, Car-TV, Cellular Phone, MP3 player, TV, and PSP. Quasi experiment is done at several classes under instructor's allowance. After brief introduction, prior knowledge, awareness, and usage about DMB as well as other digital instruments is asked and their similarities and perceived characteristics are measured. And then, two kinds of manipulated color-printed AD are distributed and similarities and perceived characteristics for DMB are re-measured. Finally purchase intension, AD attitude, manipulation check, and demographic variables are asked. Subjects are given small gift for participation. Stimuli are color-printed advertising. Their actual size is A4 and made after several pre-test from AD professionals and students. As results, consumers are segmented into two subgroups based on their perceptions of DMB. Similarity measure between DMB and cellular phone and similarity measure between DMB and TV are used to classify consumers. If subject whose first measure is less than the second measure, she is classified into segment A and segment A is characterized as they perceive DMB like TV. Otherwise, they are classified as segment B, who perceives DMB like cellular phone. Discriminant analysis on these groups with their characteristics of usage and attitude shows that Segment A knows much about DMB and uses a lot of digital instrument. Segment B, who thinks DMB as cellular phone doesn't know well about DMB and not familiar with other digital instruments. So, consumers with higher knowledge perceive DMB similar to TV because launching DMB advertising lead consumer think DMB as TV. Consumers with less interest on digital products don't know well about DMB AD and then think DMB as cellular phone. In order to investigate perceptions of DMB as well as other digital instruments, we apply Proxscal analysis, Multidimensional Scaling technique at SPSS statistical package. At first step, subjects are presented 21 pairs of 7 digital instruments and evaluate similarity judgments on 7 point scale. And for each segment, their similarity judgments are averaged and similarity matrix is made. Secondly, Proxscal analysis of segment A and B are done. At third stage, get similarity judgment between DMB and other digital instruments after AD exposure. Lastly, similarity judgments of group A-1, A-2, B-1, and B-2 are named as 'after DMB' and put them into matrix made at the first stage. Then apply Proxscal analysis on these matrixes and check the positional difference of DMB and after DMB. The results show that map of segment A, who perceives DMB similar as TV, shows that DMB position closer to TV than to Cellular phone as expected. Map of segment B, who perceive DMB similar as cellular phone shows that DMB position closer to Cellular phone than to TV as expected. Stress value and R-square is acceptable. And, change results after stimuli, manipulated Advertising show that AD makes DMB perception bent toward Cellular phone when Cellular phone-like AD is exposed, and that DMB positioning move towards Car-TV which is more personalized one when TV-like AD is exposed. It is true for both segment, A and B, consistently. Furthermore, the paper apply correspondence analysis to the same data and find almost the same results. The paper answers two main research questions. The first one is that perception about a new product is made mainly from prior experience. And the second one is that AD is effective in changing and enforcing perception. In addition to above, we extend perception change to purchase intention. Purchase intention is high when AD enforces original perception. AD that shows DMB like TV makes worst intention. This paper has limitations and issues to be pursed in near future. Methodologically, current methodology can't provide statistical test on the perceptual change, since classical MDS models, like Proxscal and correspondence analysis are not probability models. So, a new probability MDS model for testing hypothesis about configuration needs to be developed. Next, advertising message needs to be developed more rigorously from theoretical and managerial perspective. Also experimental procedure could be improved for more realistic data collection. For example, web-based experiment and real product stimuli and multimedia presentation could be employed. Or, one can display products together in simulated shop. In addition, demand and social desirability threats of internal validity could influence on the results. In order to handle the threats, results of the model-intended advertising and other "pseudo" advertising could be compared. Furthermore, one can try various level of innovativeness in order to check whether it make any different results (cf. Moon 2006). In addition, if one can create hypothetical product that is really innovative and new for research, it helps to make a vacant impression status and then to study how to form impression in more rigorous way.

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