The sensory characteristics of nine commercially distilled soju samples were determined by sensory descriptive analysis. Eight aroma attributes, as well as four flavor/taste attributes, and six mouth-feel related attributes were evaluated by 9 judges. The descriptive data set was initially analyzed for a significant overall product effect by employing a three-way mixed model analysis of variance (judges, samples, and replications) as well as two-way interactions, with judges treated as random. In addition, correlations between mean attribute ratings were calculated, and a principal component analysis (PCA) of the mean attribute ratings employing the covariance matrix was conducted. Based on the PCA, distilled soju samples were primarily separated along the first principal component, which accounted for 66% of the total variance between the samples, with high intensities of 'alcohol taste' and 'alcohol aroma' versus 'yeast aroma'. The second principal component accounted for 14% of the total variance. Soju containing high alcohol showed stronger intensities of 'bitterness', 'alcohol taste', 'alcohol aroma', as well as all mouth-feel attributes.
This paper proposes the two algorithms which generate a minimal decision rule and approximate inference operation, adapted the rough set and the factor space theory in fuzzy knowledge base. The generation of the minimal decision rule is executed by the data classification technique and reduct applying the correlation analysis and the Bayesian theorem related attribute factors. To retrieve the specific object, this paper proposes the approximate inference method defining the membership function and the combination operation of t-norm in the minimal knowledge base composed of decision rule. We compare the suggested algorithms with the other retrieval theories such as possibility theory, factor space theory, Max-Min, Max-product and Max-average composition operations through the simulation generating the object numbers and the attribute values randomly as the memory size grows. With the result of the comparison, we prove that the suggested algorithm technique is faster than the previous ones to retrieve the object in access time.
There can be three objectives why we apply 3D graphics in TV interface. First, inevitable usability. 3D space is the most inevitable way for product-user interaction deviating from the current aesthetic or technical purpose of use. Second, enhance emotional satisfaction by merging interface into real life. Beyond digilog(analog+digital), we wanted users to naturally use the interface as if they are using everyday objects. And in order to do this properly, we analyzed the behaviors of users how they use their everyday objects and then analyzed the attributes beyond each behavior. Third, capaticy for enourmous contents of the incorporated TV. The most efficient way to display enormous amounts of contents in a limited screen is 3D. And that 3D space gives us almost unlimited capacity in accepting contents. Now to conclude, using 3D graphics for TV interface has significance in many ways but the issue is how we can maintain the 3D effects while customizing them into real products.
Recently, many researches on recommendation systems and collaborative filtering have been proceeding in both research and practice. However, although product items may have multi-valued attributes, previous studies did not reflect the multi-valued attributes. To overcome this limitation, this paper proposes new methodology for recommendation system. The proposed methodology uses multi-valued attributes based on clustering technique for items and applies the collaborative filtering to provide accurate recommendations. In the proposed methodology, both user clustering-based CBR and item attribute clustering-based CBR technique have been applied to the collaborative filtering to consider correlation of item to item as well as correlation of user to user. By using multi-valued attribute-based clustering technique for items, characteristics of items are identified clearly. Extensive experiments have been performed with MovieLens data to validate the proposed methodology. The results of the experiment show that the proposed methodology outperforms the benchmarked methodologies: Case Based Reasoning Collaborative Filtering (CBR_CF) and User Clustering Case Based Reasoning Collaborative Filtering (UC_CBR_CF).
The purpose of this study is 1) to investigate the effects of Internet apparel store attributes, shopping values, Internet usage, and consumers' characteristics on consumers' Internet apparel purchasing behavior; and 2) to identify the influence of Internet apparel store attributes, Internet usage, and consumers' characteristics on the Internet apparel purchasing behavior of hedonic or utilitarian consumers. The data were collected via an online survey. A total of 4,254 Internet users participated in this survey. Only 589 out of the users' reponses were used as a sample for this research, because those users had previously experienced Internet apparel purchasing. Factor analysis revealed five dimensions of Internet apparel store attributes: site design/navigation, promotion programs, trust, product assortment/ information, and customer service. Based on the respondents' shopping value scores, we identified them as hedonic or utilitarian consumers. Through multiple regression analyses, site design/navigation and promotion programs among store attribute variables, hedonistic or utilitarian shopping values, the number of years on the Internet, income, and educational level were found to be significant predictors of Internet apparel shopping frequency. Among them, hedonistic shopping values were the best predictor of Internet apparel purchasing frequency. Based on the Internet apparel purchasers' shopping value, purchasers were divided into two groups. For hedonic Internet apparel shoppers, the number of years on the Internet, educational level, sex, age, and income were significant predictors of Internet apparel shopping behavior. On the other hand, promotion programs among store attribute variables was the only significant factor that affects utilitarian consumers' Internet apparel shopping behavior.
Today\`s first generation shopping agent is limited to comparing merchant offerings usually on price instead of their full range of attributes. Even in the full range comparison, there is not a good model which considers the overall features in the negotiation process. Therefore, the negotiation model needs to be extended to include negotiations over the more attributes. In this paper, we propose a negotiation model in the agent-mediated electronic commerce to negotiate over prices, product features, warranties and service policies based on utility theory and simple heuristics. We will describe a prototype agent-mediated electronic commerce framework called Pmart. This framework provides the software reuse and the extensibility based on the object-oriented technology. It is implemented on Windows-based platforms using Java and CORBA for the network transparency and platform independence.
The objective of this paper is to estimate the DMT utility function for the transportation mode choice using SP survey. With the freight OD data the estimated utility function can be used as a basic data for forecasting DMT market. 3 alternatives of transportation mode are considered in SP survey; railway, road and DMT. The utility functions are developed according to the freight items, which are container, steel and chemical product. In this study the attribute variable are chosen as time, cost and reliability. The number of level for attribute variables are 3. The high valve is determined as +10% above the standard and the low value -20% below the standard.
The study aims to understand how indirect hallyu experiences in the Chinese market affect Korea's national brand image and willingness to purchase Korean goods from the perspective of "content consumption" and "recognition of Korea's." To that end, a total of 178 Chinese university students in the Beijing and Shanghai regions were analyzed. According to research and analysis, the perception of indirect hallyu experience has had a positive affection not only on the Korean national image but also on the willingness to purchase Korean products. Also, the halo effect came as Korea's national image had a positive effect on quite a lot of intentions to buy Korean merchandise. The recognition of South Korea can be enhanced by the spread of hallyu, which can be a decisive gauge of a favorable impression of the country in a short time.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.3
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pp.197-209
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2020
Signboards are installed in different types and sizes depending on the shop characteristics. However, the local government is having difficulty managing signboards with frequent opening and closing of stores and insufficient management personnel. In this study, a methodology was proposed to standardize and efficiently manage signboard information. To this end, the signboard display method of the enforcement ordinance related to outdoor advertising was analyzed to define the attribute elements of standard signboard data. In addition, physical information of signboards was obtained through signboard recognition technology, which is a prior study, and attribute elements of signboard standard data were defined through information that can be read with the naked eye, building integration information of the Ministry of the Interior and Safety, and street name address. In order to standardize the signboard information by spatial characteristics, data product specifications and metadata were defined according to the national spatial information standard. Lastly, standard data for signboards were produced in XML (Extensible Markup Language) format for compatibility, and XSD (XML Schema Definition) was defined for XML integrity so that data validity could be verified. Through this, a standard data model for the informatization of signboards was designed.
Lee, Kyung-Ran;Mengoni, Mariangela;Mayazi, Adja;Pehrsson, Anders
Journal of the Korean Society of Food Culture
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v.24
no.6
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pp.641-648
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2009
The principal objective of this study was to analyze Swede's perceptions of Asian food using a means-end chain method, which may contribute to our understanding of new markets for a food industry interested in globalizing Korean food. With the Means-end chain method, one can determine the cognitive structures built in consumer's minds, which are developed by connecting attributes of product, consequences, and values. The attributes of Asian food that are most positively perceived by Swedes are 'fresh vegetables', 'low-fat', 'light meat and seafood', 'exotic ingredients', 'not expensive' and 'unknown food'. The consequences of eating Asian food connected to these attributes are 'healthy', 'tasty', 'good way to save money' and 'curious'. Finally, Swedes expect to enjoy a value of 'achievement' at the end. Based on the result that 'unknown food' attribute is connected to 'achievement' value, Swedes are assumed to be attracted by the fact that Korean food is 'unknown food'. However, the effect of the 'unknown food' attribute will fade away with time; therefore, stressing Korean food's status as a 'healthy' food, which can be attributed to its use of 'fresh vegetable' and 'light meat and seafood' ingredients and 'low fat' cooking method may be effective as a long-term strategy for making Korean food attractive. The 'healthy' consequence is connected to Swedes' perception of the value 'achievement' and simultaneously to their perception of the value 'belonging and love/sense of belonging'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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