The purpose of this study was to develop service quality dimensions for fashion retail stores and to identify significant service quality dimensions influencing customers satisfaction for each fashion retail store. 687 young adults completed written questionnaires consisting of items related to service quality. For analysis of data, confirmatory factor analysis, one-way ANOVA, scheffe test, and stepwise regression analysis were applied. The results were as follows: 1. The service quality dimensions of fashion retail stores were tangibles, reliability, responsiveness, assurance, empathy, fashionability and variety, price, convenience, merchandise quality and credit card usability. Among those 10 main dimensions of service quality were grouped as experience attributes and search attributes. 2. In examination of the highest valuable service quality dimension based on the types of stores, imported fashion stores were evaluated the highest in terms of all factors except price, tangibles and credit card usability. 3. To predict consumer satisfaction, service quality dimensions such as reliability, responsiveness, assurance, empathy, fashionability/variety, price, convenience, merchandise quality and credit card usability should be considered.
인터넷 이용률 증가와 스마트 기기의 대중화로 인해 소비자는 매장에서 구매하던 비용을 온라인 쇼핑 시장으로 전환하고 있다. 이로 인해 사용자의 소비패턴과 소비문화도 변화하고 있다. 오픈 마켓은 웹과 모바일을 통해 유통 채널을 확장하고 소비자의 유치를 위해 다양한 이벤트와 최저가 정책, 안전 거래 등을 제공한다. 본 논문에서는 오픈 마켓에서 판매하는 상품의 정보를 수집하고 분석하여 사용자에게 최저가 상품 정보를 제공하는 검색 시스템을 설계한다.
최근 들어 인터넷이 급격히 발전하면서 다양한 정보와 자료들이 실생활에 유용하게 쓰이고 있다. 그러나, 정보의 양이 급증하면서 사용자들이 필요로 하는 정보를 찾는데 걸리는 시간 또한 만만치 않게 소비되고 있다. 이를 해결하기 위해 지능형 검색 엔진, 에이전트 시스템 등의 개발로 정보 검색의 신속성과 정착성을 제공하게 되었다. 본 논문에서는 사용자들의 만족을 극대화하기 위한 목적으로 전문성을 필요로 하는 건설 입찰 정보의 분석을 통해 최상의 투찰가를 얻어내는 방법을 제시하고자 한다. 물론 미래에 대한 결과는 모두 일치시킬 수 없는 가정하에서 최상의 낙찰 성공률을 높이기 위한 부분에 논문의 목표를 두었다. 따라서, 본 논문에서는 사용자들에게 보다 신뢰성 있는 투찰가를 제공하기 위해 낙찰자료를 빈도분석 방법으로 접근하여 통계분석 결과 값으로 입찰자료와 비교, 분석하여 낙찰에 대한 투찰가를 산출하는 기법을 제시하고 이를 통해 최적의 투찰가 산출하는 웹 기반의 시스템을 구현하고자 한다.
본 논문은 B2C 온라인 인터넷 쇼핑을 돕기 위한 비교쇼핑 에이전트를 설계하고 이를 구현하는데 목적을 두고 있다. 오프라인 상점에서 상품을 구매할 때 구매자가 판매원에게 제품의 제조사, 모델, 기능 또는 가격대를 설명하면 판매원이 해당 상품들을 보여주거나 카탈로그를 보여준다. 구매자는 상품의 기능이나 디자인을 비교하면서 적절한 상품군을 정한 후 가격을 비교한 다음에 가장 싼 곳에서 상품을 구입한다. 본 논문이 소개할 비교쇼핑 에이전트 ${\ulcorner}$PriceMeter${\lrcorner}$는 이러한 구매 행동에 최대한 부합 되도록 설계하였다. 구매자가 원하는 제조사, 가격, 기능 등을 선택한 후 검색하면 해당되는 상품들의 설명과 가격 정보들을 이 비교쇼핑 에이전트가 취합하여 보여준다. 마음에 드는 상품들을 카탈로그 양식으로 비교해서 볼 수도 있고, 프린트 양식으로 출력할 수도 있다. 특정 상품을 클릭하면 해당 상품을 판매하는 쇼핑몰들의 정보와 판매 가격을 함께 보여주며, 구매 아이콘을 클릭하면 쇼핑몰의 해당 상품 페이지로 이동할 수 있도록 하고 있다. B2C 전자상거래에 있어 비교쇼핑 에이전트의 구현과 확산은 구매자에게 더 많은 정보와 권한을 제공함으로써 소비자 중심의 유통경제를 한 걸음 앞당길 수 있다. 특정 상품에 대한 가격과 상세 정보를 일목요연하게 제공받는 구매자들은 보다 현명한 구매를 할 수 있으며, 거래과정에서 판매자(생산자)와 구매자의 협상력이 구매자에게로 옮겨질 수 있다. 본 논문이 제시한 비교쇼핑에이전트는 소비자 중심의 사이버 유통시대를 촉진하는데 일익을 담당하는데 그 의의가 있다.
The purpose of this study is to examine the influence of social face sensitivity on vanity and consumption behavior. Questionnaires were administered to 461 college students living in Deagu Metropolitan City and Kyungbook province. Frequency, factor analysis, reliability analysis, regression analysis, and t-test were used for data analysis. Social face sensitivity was categorized into consciousness of being embarrassed, social formality, other consciousness and prestigiousness. Vanity factors were found as physical price, achievement concern, achievement price, and physical concern. Consumption behavior were categorized into 5 factors such as ostentatious consumption, impulsive buying, external information search, brand trust, utilization of internet information and material-oriented. Consciousness of being embarrassed, social formality, and other consciousness, the sub-variables of social face sensitivity had significant effects on achievement concerns and physical concerns. Other consciousness of social face sensitivity had significant effects on all factors of consumption behaviors. There was significant differences in the prestige of social face sensitivity and physical concerns of vanity and ostentatious consumption, impulsive buying, and also in external information search and utilization of internet information of consumer behavior. This indicates that women showed high physical concerns for vanity and ostentatious consumption, impulsive buying, external information search and utilization of internet information of consumption behavior while men care more about prestigiousness of social face sensitivity.
This paper deals with two shops dealing with single perishable product the fresh items are sold at a list price in the primary shop and the unsold items that have reached a certain allowed age are transferred to the secondary shop to be sold at a discounted price. It is assumed that the demand rates in two shops are Independent each other and can be expressed as a function of inventory level and price. With the objective of maximizing the profit under a Last-In-first-Out. (LIFO) issuing policy, we develop mathematical models for the following two cases : (1) opening primary shop only and (2) opening both primary shop and secondary shop. There are three decision variables, i.e., the reduced price in the secondary shop, the allowed age at the primary shop, and the order quantities at the primary shop. A solution procedure is developed based on tabu search and its validity is illustrated through a comparative study.
The domestic power system established with Cost-Based-Pricing(CBP) from April 2001. The system is a uniform pricing system. System Operator(50) establishes a Price Setting Schedule by the prediction of consumption and the presented bid price(generation cost) of the generation utility. But the Price Setting Schedule doesn't take account of the constraint of the system. This cause a transmission congestion, constrained-on generation and constrained-off generation. This Paper search the way of the increasing efficiency of domestic power system through the redemption of congestion charge.
본 연구의 목적은 COVID-19 팬데믹 국면에서 코로나 발생과 확산에 따른 투자자 불안심리가 암호화폐 가격에 영향을 미치는지를 분석하고, 딥러닝 모형에 기반하여 암호화폐의 가격 예측을 실험하는 것이다. 투자자 불안심리는 네이버의 코로나 검색지수와 코로나 확진자 정보를 결합하여 산출하며, 암호화폐 가격과의 그랜저 인과성을 분석하고 딥러닝모형을 이용하여 암호화폐 가격을 예측한다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, CCI 지표는 비트코인, 이더리움, 라이트코인의 수익률에 유의적인 그랜저 인과성을 보여주었다. 둘째, CCI를 입력변수로 하는 LSTM은 높은 예측성과를 보여주었다. 셋째, 암호화폐 사이의 비교에서는 비트코인의 가격 예측 성과가 가장 높게 나타났다. 본 연구는 코로나 국면에서 네이버 코로나 검색 정보와 암호화폐 가격과의 관련성을 분석한 첫 시도라는 점에서 학술적 의의를 찾을 수 있다. 향후 연구에서는 가격 예측 정확성을 높이기 위하여 다양한 딥러닝 모형으로의 확장 연구가 필요하다.
해외 판매 BC유의 국제벙커링과 수출의 경우에는 거의 유사한 품질에도 불구하고 서로 다른 가격으로 판매되고 있으며, 이 두 시장에서의 가격 차이는 2002년 이후에 크게 확대되는 모습을 보이고 있다. 실증 분석을 통하여 한국에서의 벙커링 가격과 수출 가격의 차이가 2002년 6월을 기점으로 구조적인 변화가 발생하였을 가능성이 있으며, 2002년 6월까지는 두 가격의 차이를 설명하지 못하였던 싱가포르에서의 벙커링과 연료유 가격 차이가 2002년 7월부터는 한국에서 두 가격의 차이를 설명하는 요인으로 나타나고 있음을 확인하였다. 또한, 미래 유가 상승을 기대하게 하는 전기 시차의 국제 원유가격의 상승률도 한국에서 벙커링과 수출 가격의 차이를 설명하는 요인임을 알 수 있었다. 이러한 추정 결과는 한국에서의 국제벙커링과 수출의 가격 차이가 가격차별에 의해서 설명될 가능성을 배제하지는 않는 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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