Purpose: The ultimate purpose of this work is to investigate gender differences in the relationships between product quality cues and perceived values at a food select shop. Specifically, this study examines the effects of internal and external cues, which are indicators of product quality, on emotional and social values based on gender differences. Research design, data and methodology: In this study, a questionnaire technique was used to collect the data necessary to test the proposed model. 183 data were collected through this technique. PLS SEM (Partial Least Squares Structured Equation Model) was used to test the research model. Results: First, there is no gender difference between intrinsic cue and emotional value. When using male and female data, there was no significant causal relationship between intrinsic cues and emotional values. Second, we found no gender difference between intrinsic cue and social value. When analyzed with female data, there was no significant causal relationship between intrinsic cue and social value. On the other hand, in the case of men, it was found that a weak causal relationship exists. Third, this study found gender difference between extrinsic cue and emotional value. In the case of men, it was found that a weak causal relationship exists, whereas in the case of women, a strong causal relationship exists between extrinsic cue and emotional value. Fourth, we found gender difference between extrinsic cue and social value. In the case of men, there was no causal relationship, whereas in the case of women, there was a strong causal relationship between extrinsic cue and social value. Finally, we found that there are moderating roles of gender in the relationship between external cues and perceived quality. Conclusions: As a result of analysis, it is necessary to focus on extrinsic clues of product in order to increase the perceived emotional and social values of women. On the other hand, in order to improve the perceived emotional and social values of men, it is necessary to pay attention to both intrinsic and extrinsic cues of product. Therefore, it is necessary to consider what clues and values are important to core customers.
Increasing product variety based on product family and product platform provides a company with a competitive advantage over its competitors. As products become more complex, short-life cycled and customized, the design efforts require more knowledge-intensive, collaborative and coordinating efforts for information sharing. By sharing knowledge, information, component and process across different families of products, the product realization process will be more efficient, cost-effective and quick-responsive. Formal Concept Analysis (FCA) is used for analyzing data and forming semantic structures that are formal abstractions of concepts of human thoughts. A Web Ontology Language (OWL) is designed for applications that need to process the content of information instead of simply presenting information to humans. OWL also captures the evolution of different components of the product family. The purpose of this paper is to develop product variety modeling to increase the usefulness of common platform. In constructing and analyzing product ontology, FCA is adopted for conceptual knowledge processing. For the selected product family, product variety Ontology is constructed and implemented using prot$\'{e}$g$\'{e}$-2000.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
/
v.26
no.5
/
pp.663-674
/
2002
The objectives of this study were 1) to ascertain whether there was a difference in product performance (expressive or instrumental), which consumer recognized after using, related to consumer involvement toward clothing, 2) to clarify the effect of product performance on consumption emotion(positive or negative), 3) to investigate the effect of consumption emotion on satisfaction, and 4) to find out whether product performance had a direct effect on satisfaction toward product. The study was conducted in three steps. Through the two steps, measurement instruments were developed. At the last step, judgement sampling method were utilized to collect the data and subjects were 614 university students. Confirmatory factor analysis and structural equation model analysis were used to analyze the data. The results were as follows: 1) Consumer involvement had an effect on product performances but it was related to the expressive product performance more than to the instrumental product performance. 2) Product performance had positive influence on positive consumption emotion, while it had negative influence on negative consumption emotion. The results revealed that there were significant relationships between product performance and consumption emotion. 3) Positive consumption emotion had a positive effect on consumer satisfaction, on the other hand negative consumption emotion had a negative effect on consumer satisfaction. 4) Although the direct effects of product performances on satisfaction were larger than the indirect effects, product performance was greatly influential in consumption emotion and consumption emotion was strongly related to consumer satisfaction. Therefore, consumption emotion is an important determinant variable in the process of consumer satisfaction.
Recently, due to the rapid increase of pets, there is a need for an integrated pet-related personalized product recommendation service such as feed recommendation using a health status check of pets and various collected data. This paper implements a product recommendation system that can perform various personalized services such as collection, pre-processing, analysis, and management of pet-related data using big data. First, the sensor information worn by pets, customer purchase patterns, and SNS information are collected and stored in a database, and a platform capable of customized personalized recommendation services such as feed production and pet health management is implemented using statistical analysis. The platform can provide information to customers by outputting similarity product information about the product to be analyzed and information, and finally outputting the result of recommendation analysis.
In the modern society, the size of the fashion market is continuously increasing both overseas and domestic. When purchasing a product through e-commerce, the evaluation data for the product created by other consumers has an effect on the consumer's decision to purchase the product. By analysing the consumer's evaluation data on the product the company can reflect consumer's opinion which can leads to positive affect of performance to company. In this paper, we propose a method to construct a model to analyze user's sentiment using word embedding space formed by learning review data of amazon fashion products. Experiments were conducted by learning three SVM classifiers according to the number of positive and negative review data using the formed word embedding space which is formed by learning 5.7 million Amazon review data.. Experimental results showed the highest accuracy of 88.0% when learning SVM classifier using 50,000 positive review data and 50,000 negative review data.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
/
v.18
no.4
/
pp.267-274
/
2013
This study focuses on the data schema and data content, which includes maintenance data, data structures and illustration data relevant with the maintenance process of ship and offshore structures. Product lifecycle management (PLM) is expected to encompass all the product data generated for the operation and maintenance information as well as the design and production. This paper introduces a data exchange schema in PLM of ship and offshore, serving as the basis for the role of standards required by the middle-of-life PLM. Also this paper identifies a typology of standards relevant to PLM that addresses the schema of evolving standards and identifies a XML schema supporting the exchange of data related with maintenance operations. Technical document based on standards in accordance with S1000D and Shipdex is explained. A case study illustrating the use of standard data exchange and technical document is presented.
Studies of recommender systems have focused on improving their performance in terms of error rates between the actual and predicted preference values. Also, many studies have been conducted to investigate the relationships between customer information processing and the characteristics of recommender systems via surveys and web-based experiments. However, the actual impact of recommendation on product pages for customer browsing behavior and decision-making in the commercial environment has not, to the best of our knowledge, been investigated with actual clickstream data. The principal objective of this research is to assess the effects of product recommendation on customer behavior in e-Commerce, using actual clickstream data. For this purpose, we utilized an online bookstore's clickstream data prior to and after the web site renovation of the store. We compared the recommendation effects on customer behavior with the data. From these comparisons, we determined that the relevant recommendations in product pages have positive relationships with the acquisition of customer attention and elaboration. Additionally, the placing of recommended items in shopping cart is positively related to suggesting the relevant recommendations. However, the frequencies at which the recommended items were purchased did not differ prior to and after the renovation of the site.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
/
v.54
no.6
/
pp.17-21
/
2017
Since holographic data storage has the advantage of high recording density and data transfer rate, it is a candidate for the next generation storage systems. However, Holographic data storage system is affected by interpage interference and two dimensional intersymbol interference. Also, burst error occurs by physical impact. In this paper, we propose an LDPC product code using modified log-likelihood ratio and extrinsic information to correct burst error and improve performance of holographic data storage. The performance of proposed LDPC product code is 0.5dB better than that of the conventional LDPC code.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.19
no.2
/
pp.609-620
/
2008
There may be several parallel equipments having the same function in a multi-stage manufacturing process, which affect the product quality differently and have significant differences in defect rate. The product quality may depend on what equipments it has been processed as well as what process variable values it has. Applying one model ignoring the presence of different equipments may distort the prediction of defect rate and the identification of important quality variables affecting the defect rate. We propose a procedure for data segmentation when constructing models for predicting the defect rate or for identifying major process variables influencing product quality. The proposed procedure is based on the principal component analysis and the analysis of variance, which demonstrates a better performance in predicting defect rate through a case study with a PDP manufacturing process.
International Journal of Reliability and Applications
/
v.3
no.4
/
pp.155-164
/
2002
This paper focuses on how modem data mining can be integrated with real-time relational databases and commercial data warehouses to improve reliability in real-time. An important Issue for many manufacturers is the development of relational databases that link key product attributes with real-time process parameters. Helpful data for key product attributes in manufacturing may be derived from destructive reliability testing. Destructive samples are taken at periodic time intervals during manufacturing, which might create a long time-gap between key product attributes and real-time process data. A case study is briefly summarized for the medium density fiberboard (MDF) industry. MDF is a wood composite that is used extensively by the home building and furniture manufacturing industries around the world. The cost of unacceptable MDF was as large as 5% to 10% of total manufacturing costs. Prevention can result In millions of US dollars saved by using better Information systems.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.