The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권3호
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pp.193-203
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2019
The issue of health risks from consuming unhealthy product is an important issue that is happening right now. Both developed and developing countries are already aware of the need for attention to the health-risk products. One tool that is believed to be able to change the consumption behavior of the health-risk products is the use of warning label on product packaging. As a persuasive act, both visual and textual warning label are believed to be able to change people's consumption behavior. In addition to the labels that contain health hazards, this research also uses social consequence contents. The main targets of such unhealthy product marketing are children and adolescents. Correspondingly, this study targets the age groups of kids and tweens. The method used in this research is experiment, involving 180 participants from two age groups namely kids and tweens. As a result, the study found that the influence of warning label on the age of tweens is greater in the age of the children. Meanwhile, the use of visual and textual warning label using social consequences contents, proved to be effective at the age of tweens. These results are useful for enrich social marketing subjects, especially within warning label research.
본 연구는 패션산업에서 상품라벨과 패션용어의 형태, 즉 한글과 외래어, 외국어 등 표기 종류에 따라 소비자의 감성이 어떻게 다르게 나타나는지 분석한 것이다. 20대 소비자 200명을 대상으로 패션아이템 1종에 대한 라벨 1종과 3종 패션용어에 대하여 설문조사를 실시하였는데 외래어 영어표기, 외래어 한글표기, 순한글표기 등 3가지 형태에 대해 15개 형용사로 구성된 감성 척도를 이용하여 감성을 측정하였고 또한 선호도와 상품에 대한 예상가격을 질문하였다. 결과로는 소비자들은 라벨에서 한글보다 외래어를 선호하였으며 외래어 라벨 중에서도 한글표기보다 영어표기를 선호하였다. 외래어 라벨을 볼 때 소비자들은 패션 제품이 더 '긍정적이고 세련되고 화려하며 우아하다'고 평가하고 있었으며 또 상품의 가격을 더 높은 것으로 예상하였다. 즉 외래어 영어표기 라벨이 모든 평가에서 가장 높은 점수를 받았고, 외래어 한글표기가 다음 순이었으며, 순한글 라벨은 가장 낮은 평가를 받았다. 소비자들은 자신의 유행 몰입도에 따라서 감성 평가를 부분적으로 다르게 하고 있는 것으로 나타났다. 즉 유행 몰입도가 높은 소비자들은 낮은 소비자보다 외래어를 볼때 '세련된 우아한 화려한' 등에 대해서 더 높게 평가하고 있었다. 또한 유행몰입도가 높은 소비자들은 낮은 소비자보다 순한글표기 라벨을 볼 때 '친근한, 안정된' 등에 대해서 더 높게 또는 외래어와 유사하게 평가하고 있었다.
In this paper, we propose a method to build an accurate initial trimap for the GrabCut algorithm without the need for human interaction. First, we identify a rough candidate for the label region of a bottle by applying a saliency map to find a salient area from the image. Then, the Hough Transformation method is used to detect the left and right borders of the label region, and the k-means algorithm is used to localize the upper and lower borders of the label of the bottle. These four borders are used to build an initial trimap for the GrabCut method. Finally, GrabCut segments accurate regions for the label. The experimental results for 130 wine bottle images demonstrated that the saliency map extracted a rough label region with an accuracy of 97.69% while also removing the complex background. The Hough transform and projection method accurately drew the outline of the label from the saliency area, and then the outline was used to build an initial trimap for GrabCut. Finally, the GrabCut algorithm successfully segmented the bottle label with an average accuracy of 92.31%. Therefore, we believe that our method is suitable for product label recognition systems that automatically segment product labels. Although our method achieved encouraging results, it has some limitations in that unreliable results are produced under conditions with varying illumination and reflections. Therefore, we are in the process of developing preprocessing algorithms to improve the proposed method to take into account variations in illumination and reflections.
In this paper, the two-stage object detection approach is proposed to implement a deep learning-based label inspection system on edge computing environments. Since the label printed on the products during the production process contains important information related to the product, it is significantly to check the label information is correct. The proposed system uses the lightweight deep learning model that able to employ in the low-performance edge computing devices, and the two-stage object detection approach is applied to compensate for the low accuracy relatively. The proposed Two-Stage object detection approach consists of two object detection networks, Label Area Detection Network and Character Detection Network. Label Area Detection Network finds the label area in the product image, and Character Detection Network detects the words in the label area. Using this approach, we can detect characters precise even with a lightweight deep learning models. The SF-YOLO model applied in the proposed system is the YOLO-based lightweight object detection network designed for edge computing devices. This model showed up to 2 times faster processing time and a considerable improvement in accuracy, compared to other YOLO-based lightweight models such as YOLOv3-tiny and YOLOv4-tiny. Also since the amount of computation is low, it can be easily applied in edge computing environments.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.939-945
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2020
This study aims to develop propositions about the factors that influence the purchase intention of private label products. These factors are: in-store promotion, visual merchandising, store image, and customer value. This study elaborates on some of the results of previous studies that have examined the factors that influence purchase intention of private label products that have been published on Google Scholar and indexed by Scopus between 1991- 2020, to develop a proposition. This paper fills a lack of Studies which discuss purchase intention from a consumer behavior perspective. From the perspective of consumer behavior, purchase intention is influenced by three factors, namely: intrinsic factors including: consumer value, extrinsic factors including: in-store promotions, visual merchandising and store image, and consumer factors. This paper defines purchase intention as the effort and strong urge to buy a particular product in the future, the possibility of considering buying the product, the decision to rebuy the product and the desire to recommend the product. The main findings of this research are several propositions, namely: in-store promotion, visual merchandising and store image directly affect customer value and purchase intention. The following propositions are: In-store promotion, visual merchandising and store image influence purchase intention mediated by customer value.
In this paper, we propose an approach to detect the product label for mobile phone images based on saliency map and the local structure tensor. The object boundary information can be better described by the local structure tensor than other edge detectors, and the saliency map methods can find out the most salient area and shorten the computational time by reducing the size of the orignal image. Therefore, these two methods are considered for our product label detection. The experimental results show an acceptable performance based on our proposed approach.
Many consumers intend to make environmentally purchase. However, this is not always what occurs. A gap exists between consumer intentions to purchase environmentally friendly products and their actual purchase behavior. In this study, we examined the effect of situational factors such as price sensitivity, product quality perception, and label trust on the relationship between purchase intention and purchase behavior for environmentally friendly products. First, we conducted a theoretical consideration through a review of literature on price sensitivity, product quality perception, label trust, purchase intention and purchase behavior. Based on the literature review, we designed a structural model and developed the hypotheses. Next, we collected data using a survey and processed them statistically in order to verify the hypotheses. A total of 213 samples were collected and the data were analyzed using a structural equation model (LISREL 8.70). The results suggest that the situational factor of label trust has a moderating effect on the relationship between purchase intention and purchase behavior for environmentally friendly products. However, price sensitivity and product quality perception have no moderating effect. This means that trust in labels is important when consumers want to buy environmentally friendly products. Although this study has some limitations, it is expected that it will positively trigger follow-up research.
Present situation of Korean textile products regarding European eco-label criteria was assessed by analyzing harmful substances including pH, PCP & TeCP, formaldehyde, heavy metals, cleavable arylamines, allergenic dyes, pesticides, organic carriers, TBT as well as color fastness as the minimum quality requirement. Fabric specimens were submitted from six typical textile companies for product eco-testing. In six product groups selected, arylamines, allergenic dyes, halogenated organic carriers and color fastness were found to be parameters that failed to meet the criteria. Source elucidation of harmful substances were presented with their instrumental analysis results.
This study was carried out to establish the consumer-centric food labeling system by investigating usage state, importance evaluation, problems and satisfaction, etc. on the current food labeling system by consumer. For usage state of checking the food label, 50.2% of respondents were replied ‘mostly check the label’, and they were indicated a significant difference on ‘education level(p<.05)’, and in case of married respondents, most were relied 'absolutely check the label', For the reason to check the food label, 61.8% of respondents were replied 'to determine whether it is stable or not', and they were indicated a significant difference on age(p<.01), marital status(p<.01), and job(p<.01). For the item considered as important things on the label of the whole food, 49.8% of respondents were replied that 'expiration and manufacture date is important', and they were indicated a significant difference(p<.001) on age, marital status, job. For item considered as important things on the label of each food, it was indicated that they considered food company as important thing in case of snack, soft drink, edible oils, and noodles, and food company in case of ice cream, and expiration and manufacture date in case of milk product and meat product. For the problems on the current food labeling system, the clauses 'Poor marking on food additives and materials contents' and 'untrue marking of nutrition contents' were indicated a significant difference on age(p<0.05, p<0.001), and the clause 'untrue marking of nutrition contents' were indicated a significant difference on marital status(p<.01) and job(p<.01).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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