Purpose: This paper aims to investigate the influence of different methods of distributing sweepstakes (i.e., whether consumers choose to enter into the sweepstakes themselves or they are given the sweepstake ticket by default) on the effectiveness of the sweepstakes promotion (i.e., interest in the sweepstakes and intention to participate in the sweepstakes). Research design, data and methodology: The paper verifies this effect through three experimental studies: an online experiment using a sweepstakes promotion scenario at a department store, an online SNS sweepstakes promotion event, and a face-to-face card lottery game. Results: Participants belonging the group that chose sweepstakes tickets by themselves showed higher interest and intention to participate in the sweepstakes than those who were given the sweepstakes ticket by default. Furthermore, the group that chose the sweepstakes card thought it had a higher probability of winning than the group given the sweepstakes card. Conclusions: This paper shows a way to enhance the promotional effect of sweepstakes in the retail stores, without incurring additional costs, by approaching from sweepstakes design from the psychological perspective of the consumer. The study also sheds new light on the effect of sense of control manipulation using choice behavior in the promotional context.
복권 구매와 관련된 요인과 복권 구매가 인간의 동기·행동에 미치는 영향을 알아보기 위해 실험연구를 진행하였다. 일상 현실에서의 복권이 가지는 특성들을 포함하는 컴퓨터 게임을 이용하여 게임의 중간에 복권구매의 기회가 주어지고 실험참가자들이 복권을 구매하는가 여부를 측정하였다. 그리고 지각되는 컴퓨터 게임의 난이도, 게임성적에 대한 만족도, 지각된 경품획득 가능성과 복권의 당첨금과 당첨확률 구조가 복권구매결정에 영향을 미치는가를 분석하였다. 또한, 복권의 구매기회와 구매경험이 구매자의 행동과 심리에 어떠한 영향을 주는가를 조사하기 위해서 실험참가자들의 최종 게임 만족도, 자기능력평가와 컴퓨터 게임에서의 수행결과를 측정하였다. 기본적으로 복권을 구매한 사람들과 복권을 구매하지 않은 사람들 간에 위에서 나열된 변인들에서 차이가 존재하는가를 분석하였다. 분석결과에 따르면, 실험에서 주어진 컴퓨터 과제를 더 쉽게 지각할수록 미래에 더 긍정적인 결과를 예상할수록 실험참가자들은 더 복권을 사는 경향을 보였다. 반면에 게임의 수행결과 자기 수행만족도와 복권당첨금과 당첨확률은 복권구매결정에 영향을 미치지 않았다. 복권구매기회와 행동이 미치는 영향에 대한 분석에서는 일반적인 상식과 달리 수행결과, 만족도, 지각되는 즐거움, 자기능력평가 등에 유의미한 결과를 미치지 않았다. 다만, 수행결과와 자기능력에는 일부 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 일반적인 설문방법에 근거한 기존 연구와 비교하여 복권의 의미를 분석하고, 전반적인 실험연구의 한계 측면에서 논의하였다.
정보화 사회가 발전되고 전자 상거래가 새로운 상거래 시스템으로 부각되면서 전자상거래에 전자 복권에 대한 수요의 증가와 함께 연구가 활발히 진행되고 있다. 이중 전자 복권 시스템은 인터넷과 같이 개방된 네트워크 환경 하에서 사용하기 위한 목표로 기존의 복권을 대신하여 사용될 것이다. 복권번호 중복문제, 사용자·사업자간의 결탁문제 등 여러 가지의 문제점이 지적되고 있다. 본 고에서는 기존의 전자복권 시스템에 대한 고찰과 그에 상응하는 요구사항을 살펴본 뒤 실제로 제안된 기법을 검토하여 안전한 프로토콜에 대해 설명한다.
Ajeet K. Jain;PVRD Prasad Rao ;K. Venkatesh Sharma
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.115-128
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2023
Deep learning has been incorporating various optimization techniques motivated by new pragmatic optimizing algorithm advancements and their usage has a central role in Machine learning. In recent past, new avatars of various optimizers are being put into practice and their suitability and applicability has been reported on various domains. The resurgence of novelty starts from Stochastic Gradient Descent to convex and non-convex and derivative-free approaches. In the contemporary of these horizons of optimizers, choosing a best-fit or appropriate optimizer is an important consideration in deep learning theme as these working-horse engines determines the final performance predicted by the model. Moreover with increasing number of deep layers tantamount higher complexity with hyper-parameter tuning and consequently need to delve for a befitting optimizer. We empirically examine most popular and widely used optimizers on various data sets and networks-like MNIST and GAN plus others. The pragmatic comparison focuses on their similarities, differences and possibilities of their suitability for a given application. Additionally, the recent optimizer variants are highlighted with their subtlety. The article emphasizes on their critical role and pinpoints buttress options while choosing among them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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