The purposes of this study were to segment male university students on the basis of benefit sought in clothing, and to investigate knitwear image preference and purchasing behaviors of each segmented market. The research method was a survey and subjects were 249 male university students in Daejeon and Chungnam province. The questionnaire consisted of measurement items for benefit sought in clothing, knitwear image preference, knitwear purchasing behaviors, and subject's demographic attributions. The data were analyzed by Cronbach's ${\alpha}$, factor analysis, cluster analysis, ${\chi}^2$ test, ANOVA and Scheffe test. The results were as follows. First, male university students were segmented into 6 consumer types (practicality pursuit, individuality pursuit, comport pursuit, brand pursuit, social status pursuit, and unconcern type) by benefit sought in clothing. Second, male university students generally preferred dandy image and causal image, however, brand pursuit type more preferred trendy image, and practicality pursuit type more preferred active image than other consumer types. Third, the segmented markets showed many differences on knitwear purchasing behaviors. On clothing selection criteria, practicality pursuit type considered resonable price as important, whereas brand pursuit type considered brand reputation. On fashion information source, individuality pursuit type considered store display and other people's clothing, while unconcern type considered advice from friend and family. On main purchasing place, individuality pursuit type more used speciality store with no brand, whereas brand pursuit type more used department store and brand store than other consumer types. The results of this study supported that benefit sought in clothing can be useful as an effective variable for market segmentation.
This study investigates differences in fashion products attributes, mobile shopping mall attributes, impulse buying behavior, and satisfaction according to mobile shoppingconsumption value. The findings provide new information on marketing strategy for mobile shopping malls. A total of 283 usable questionnaires were obtained from college students. Data were analyzed by frequency analysis, factor analysis, and ANOVA using SPSS 21.0 for Windows. The results were as follows. First, according to the consumption value, consumer were classified into 3 groups: social/functional oriented, indifference and epistemic/emotional oriented. Second, the conspicuous-functional pursuit group considered utility and exhibition more important in regards to fashion products attributes for the consumption value group, the personality pursuit group also considered aesthetics and utility more important than other groups. Third, conspicuous-functional pursuit group considered continuous management more importantin regards to the importance ofmobile shopping mall attributes for the consumption value group, the personality pursuit group considered informationexchange more important than the other groups. Fourth, the conspicuous-functional pursuit group and Personality pursuit group considered impulse purchase behavior more important than the emotionalpursuit group. The conspicuous-functional pursuit group considered satisfaction after impulse purchase behavior more important than other groups.
최근의 연구에서 Li, Brenner, Cornelissen과 Kim (2002)은 추적 눈 운동 동안의 2차원 모양지각이 망막에 형성된 이미지 내용을 그대로 반영한다는 것을 보여 주었는데, 이러한 연구는 2차원 모양판단에 있어서 망막 외 정보가 전혀 고려되지 않았음을 시사한다. 이와 같은 실험실 연구와 달리, 실제 생활에서 2차원 모양지각의 왜곡은 대부분의 경우에 발생하지 않는데, 가능한 한 가지 이유는 실험실 연구에서 사용된 자극의 경우에 참조대상이 존재하지 않는데 비하여, 실제 생환에서는 다양한 참조대상이 목표대상의 주변에 존재하기 때문이다. 목표대상과 참조대상의 상대적인 위치관계는 추적 눈 운동 동안에 망막에서도 그대로 유지되는데 시각체계가 이러한 안정적인 관계를 목표대상의 모양을 지각할 때에 이용할 가능성이 있다. 본 연구에서는 다양한 참조대상을 이용하여 이러한 가능성을 검증하였다. 흥미롭게도, 추적 눈 운동 동안에 참조대상이 목표대상 주위에 존재할 때에도 모양지각 왜곡이 관찰되었는데, 왜곡의 양은 참조대상이 존재하지 않을 때에 비하여 감소하였다. 참조대상의 효과는 참조대상과 목표대상의 거리에 비례하였다. 이러한 실험결과는 추적 눈 운동 동안의 2차원 모양지각에 참조대상 정보가 이용되지만, 참조대상에 대한 정보만으로는 실제생활에서의 안정적인 모양지각을 설명할 수 없음을 시사한다.
The purpose of this study was first, to clarify the clothing benefits that Uzbek female college students seek through clothing products; and second, to determine whether there is a difference in clothing involvement and clothing purchasing behavior according to the type of clothing benefits. Data were collected from 290 female university students from Tashkent, Uzbekistan, and analyzed using factor analysis, K-means group classification analysis, ANOVA, Duncan test, χ2-test, and frequency analysis. Respondents were classified into four types according to their clothing benefits: individuality/economy-pursuit, comfort-pursuit, fashion/brand-pursuit, and indifference. Significant differences were identified in terms of clothing involvement, information sources, clothing evaluation criteria, clothing store attributes, clothing wearing conditions (including monthly clothing expenses), number of purchases per year, clothing purchase location, clothing preference style, and clothing dissatisfaction. The fashion/brand-pursuit and personality/economy-pursuit types were influenced more by fashion and symbolism of clothing involvement, information sources, clothing evaluation criteria, and clothing store attributes. The individuality/economy-pursuit type purchased more frequently, spent more monthly clothing expenses, and used the internet. Clothing store attributes were considered more important by female students than the other attributes. In these results, clothing benefits were identified as consumer characteristics of female Uzbek college students and market segmentation was determined. In addition, it is meaningful in providing basic data for efficient marketing activities and minimizing trials and errors in establishing local-friendly strategies for target customers in different cultures.
Compressed sensing-based matching pursuit algorithms can estimate the sparse channel of massive multiple input multiple-output systems with short pilot sequences. Although they have the advantages of low computational complexity and low pilot overhead, their accuracy remains insufficient. Simply multiplying the weight value and the estimated channel obtained in different iterations can only improve the accuracy of channel estimation under conditions of low signal-to-noise ratio (SNR), whereas it degrades accuracy under conditions of high SNR. To address this issue, an improved weighted matching pursuit algorithm is proposed, which obtains a suitable weight value uop by training the channel data. The step of the weight value increasing with successive iterations is calculated according to the sparsity of the channel and uop. Adjusting the weight value adaptively over the iterations can further improve the accuracy of estimation. The results of simulations conducted to evaluate the proposed algorithm show that it exhibits improved performance in terms of accuracy compared to previous methods under conditions of both high and low SNR.
본 논문에서는 성긴 신호의 복원을 위하여 기존의 직교매칭퍼슛 (orthogonal matching pursuit, OMP) 기술을 보완한 Parallel OMP (POMP) 기법을 제안하고 성능을 분석한다. POMP알고리즘의 과정은 간단하지만 기존 OMP와 비교하여 더 좋은 성능을 보이는 알고리즘이다. POMP 는 첫 번째 반복 과정에서 관찰 행렬과 상관도가 높은 인덱스 집합을 여러 개 선택한다. 선택된 각각의 인덱스를 첫 번째 인덱스로 하는 각각의 POMP 블록에서 OMP 알고리즘 기법이 병렬적으로 동작한다. 마지막으로 신호 복원을 위해 가장 작은 잔류 오차(residual)를 갖는 POMP블록의 인덱스 집합을 선택한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 POMP가 기존의 신호 복원 기술에 비하여 완벽복원비율과 평균 제곱 오차 (MSE) 측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였고, 이미지복원에 있어서는 눈으로 확인 가능할 정도의 성능 개선을 확인하였다.
As the consuming pattern is changing with the expansion of Internet use and the development of communication technology, Internet shopping market is getting bigger and bigger. By product group, clothing and fashion related products occupy the biggest share. Accordingly, in this study it was tried to identify the effects of Internet utilization capability that enables consumers to search for the information that they need in this information flood, variety pursuit trend and product review accommodation status on shopping value, and to analyze the effects of the shopping value on the purchase behavior in online shopping malls. When factor analysis is nude on Internet use level, it was found that Factor 1 was 'Flow Experience,' Factor 2 'Internet Use Capability,' and Factor 3 'Internet Challenge Desire.' When factor analysis is made on Diversity Pursuit Propensity, it was found that Factor 1 was 'Site Diversity Pursuit Propensity,' Factor 2 'Brand Diversity Pursuit Propensity,' and Factor 3 'Brand Value Pursuit Propensity.' When factor analysis is nude on Product Review Accommodation Propensity, it was found that Factor 1 was 'Product Information Provision Propensity,' and Factor 2 'Product Information Receiving Propensity.' Except Internet Use Capability and Product Information Provision Propensity, all other factors showed high correlation. The factor influencing the entertainment value most was Internet challenge desire, while that influencing the practical value most was flow experience. When the effects of the entertainment value and the practical value on product purchase were analyzed, it was found that both of entertainment value and the practical value influenced product purchase and the practical value influenced the product purchase more than the entertainment value.
본 논문에서는 복수측정벡터 환경에서 성긴 신호의 복원을 위하여 널리 사용되고 있는 Simultaneous orthogonal matching pursuit (S-OMP) 기술을 보완한 병렬 OMP 기법을 제안하고 그 성능을 분석한다. Parallel orthogonal matching pursuit(POMP) 알고리즘은 간단하지만 성능면에서 매우 효과적이다. 제안된 병렬 OMP알고리즘은 첫 번째 반복 과정에서 관찰 행렬과 상관도가 높은 인덱스 집합을 여러 개 (M) 선택한다. 그 후, 선택된 각각의 인덱스를 첫 번째 인덱스로 하는 각 병렬 OMP블록에서 S-OMP 알고리즘 기법이 병렬적으로 동작한다. 마지막으로 입력된 신호 복원을 위해 잔차가 가장 작은 POMP블록의 인덱스 집합을 선택한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 100%복원 가능한 sparsity 개수가 기존의 S-OMP 기법에 비해 M이 증가함에 따라 향상되는 것을 확인했으며, 평균 제곱 오차 측면에서도 SNR에 상관없이 성능 개선효과가 있음을 확인하였다.
능동소나에서는 표적의 거리 도플러 정보를 탐지하기 위해 여러 가지 기법을 사용한다. 그중 압축 센싱을 적용한 기법은 기존의 방식보다 더욱 정밀한 탐지가 가능하며 우수한 성능을 나타낸다. 능동 소나의 거리 도플러 추정에 적용할 수 있는 압축 센싱 알고리즘은 여러 가지 있다. 압축 센싱 알고리즘 마다 계산 성능이 다르며 압축 센싱 알고리즘에 따라 신호 대 잡음비와 센싱 행렬의 코히런스가 거리 도플러 추정에 미치는 영향의 정도가 다르다. 본 논문은 능동 소나의 거리 도플러 추정을 위한 여러 가지 압축 센싱 알고리즘의 계산 성능과 정확도를 비교, 분석하였다. 여러 신호대 잡음비, 상호간섭성 값에 대한 OMP(Orthogonal Matching Pursuit), CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit), BPDN(CVX)(Basis Pursuit Denoising), LARS(Least Angle Regression) 알고리즘의 추정 성능을 확인하였으며, 상황에 따른 최적의 압축 센싱 알고리즘을 보인다.
This study analyzes the effects of lifestyle on wetsuits purchasing behavior and identifies various characteristics among lifestyle groups. A questionnaire survey of 213 domestic consumers with water sport activity and wetsuits experience indicated the following results: 1) Lifestyle factors were analyzed as 6 factors: social relation ships, development orientation, trend & appearance, domestic, positive acknowledgement of hobbies, pursuit of practicality. And the wetsuits selection criteria was 4 factors: wearing fitness, product information, design, reputation. 2) Social relationships, development orientation, positive acknowledgement of hobbies and pursuit of practicality factors had a positive effect fitness. Trend & appearance, development orientation, and pursuit of practicality factors had a positive effect on product information factors ; in addition, development orientation, and trend & appearance, a positive acknowledgement of hobbies factors had a positive effect design factors. Social relationships, trend & appearance, and pursuit of practicality factors had a positive effect on reputation factors. However, trend & appearance factors negatively affected the wearing fitness factors and the positive acknowledgement of hobbies factors had negative effect on product information, reputation factors. 3) The three groups of lifestyle factors showed differences in monthly average purchasing of clothes, average annual purchasing expenditures for water sports related products, number of water sport activity days and frequency, product selection criteria.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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