소프트웨어 아키텍처 (Architecture)를 설계하는데 있어서 소프트웨어의 품질속성(비기능)을 반영하는 것은 중요한 일이다. 하지만 품질속성은 정성적으로 분석되기 때문에 아키텍처 설계에 명확히 반영하고 구조화하는 것은 어려운 일이다. 따라서, 본 논문에서는 QAW(Quality Attribute workshop) 방법론을 통하여 도출된 품질속성들을 기반으로, 아키텍처를 설계하는 ADD(Attribute Driven Design) 방법론을 임베디드 소프트웨어 환경에 맞게 재구성하였다. 임베디드 소프트웨어 환경에 적합하게 수정된 프로세스(Process)와 적용된 실제 사례를 소개하였다. 또한 적용 결과를 바탕으로 향후 개선 방향을 도출하였다.
Even though the ad hoc Shewhart methods remain controversial due to various mathematical flaws, there is little disagreement among researchers and practitioners when a set of process data has a skewness distribution. In the context and language of process control, the error related to the process data shows that time to signal increases when a control parameter shifts to a skewness direction. In real-world industrial settings, however, quality practitioners often need to consider a skewness distribution. To address this situation, we developed an enhanced design method to utilize advantages of the traditional attribute control chart and to overcome its associated shortcomings. The proposed design method minimizes bias, i.e., an average time to signal for the shift of process from the target value (ATS) curve, as well as it applies a variable sampling interval (VSI) method to an attribute control chart for detecting a process shift efficiently. The results of the factorial experiment obtained by various parameter circumstances show that the VSI c control chart using nearly unbiased ATS design provides the smallest decreasing rate in ATS among other charts for all experimental cases.
Accumulation of high-quality data is crucial for AI learning. The goal of using AI in fashion service is to propose of a creative, personalized solution that is close to the know-how of a human operator. These customized solutions require an understanding of fashion products and emotions. Therefore, it is necessary to accumulate data on the attributes of fashion products and fashion emotion. The first step for accumulating fashion data is to standardize the attribute with coherent system. The purpose of this study is to propose a fashion emotional classification system. For this, images of fashion products were collected, and metadata was obtained by allowing consumers to describe their emotions about fashion images freely. An emotional classification system with a hierarchical structure, was then constructed by performing frequency and CONCOR analyses on metadata. A final classification system was proposed by supplementing attribute values with reference to findings from previous studies and SNS data.
The purpose of this study was to analyze the factors consumers seriously considered when purchasing HMRs and the difference among the factors according to their demographic characteristics. The subjects were adults in their twenties or older who had used HMRs and lived in Seoul and Gyeonggi Province in Korea. Random sampling picked 550 of them, who were distributed a questionnaire from March 12 to 30, 2005. Total 451 questionnaires were returned(the return rates were 82%). The validity of the 27 features was examined by factor analysis. There were seven factors identified, and they were labeled considering the meaning of their items as follows: 'Factor 1. food quality,' 'Factor 2. appearance and packaging,' 'Factor 3. convenience and reliability,' 'Factor 4. access,' 'Factor 5. familiarity,' 'Factor 6. positive experiences,' and 'Factor 7. practicality.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권5호
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pp.1260-1272
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2024
This paper tackles the prevalent challenges faced by existing tourism route recommendation methods, including data sparsity, cold start, and low accuracy. To address these issues, a novel intelligent tourism route recommendation method based on collaborative filtering is introduced. The proposed method incorporates a series of key steps. Firstly, it calculates the interest level of users by analyzing the item attribute rating values. By leveraging this information, the method can effectively capture the preferences and interests of users. Additionally, a user attribute rating matrix is constructed by extracting implicit user behavior preferences, providing a comprehensive understanding of user preferences. Recognizing that user interests can evolve over time, a weight function is introduced to account for the possibility of interest shifting during product use. This weight function enhances the accuracy of recommendations by adapting to the changing preferences of users, improving the overall quality of the suggested tourism routes. The results demonstrate the significant advantages of the approach. Specifically, the proposed method successfully alleviates the problem of data sparsity, enhances neighbor selection, and generates tourism route recommendations that exhibit higher accuracy compared to existing methods.
This study classifies consumers according to apparel shopping values to find the differences of apparel attributes in accordance to shopping value segments between Korean and Chinese college students. College students from Seoul and Beijing participated in the study and a quota sampling method collected the data. Data from 504 questionnaires is used for the statistical analysis. A factor analysis through, Cronbach's alpha coefficient, ANOVA, and a post-hoc test are conducted. Two factors of apparel shopping values are classified (hedonic shopping values and utilitarian shopping values). Four segments of apparel shopping value were classified (hedonic shopping, low involvement shopping segment, high involvement shopping, and utilitarian shopping). Three factors of apparel attribute are classified (external attributes, internal/aesthetic attributes, and internal/quality attributes). The result indicate that high involvement shopping segments considered all the clothing attributes more importantly than the other three segments. Chinese respondents of hedonic shopping segments and high involvement shopping segments considered advertisements in terms of external attributes, assembly, and fit in terms of internal/quality performance attributes as more important than Koreans. Chinese respondents of low involvement shopping segments also considered assembly and fit in terms of internal/quality performance attributes as more important than Koreans. Korean respondents of utilitarian shopping segments had a special regard for design and color in terms of internal/aesthetic attributes but the Chinese had a special regard for assembly, fit, and ease of maintenance in terms of internal/quality performance attributes.
본 연구는 외식업계 패밀리 레스토랑의 이용고객이 서비스 품질 향상 노력의 결과와 만족에 따라 재방문에 어떻게 나타나는지에 대하여 알아보고 패밀리 레스토랑 이용 고객의 서비스 품질이 선택 속성과 재방문에 미치는 영향을 연구하여 봄으로써 서비스 품질이 선택 속성의 영향을 미치고, 선택에 만족한 고객이 그 레스토랑에 재방문에 미치는 영향 변수들 간의 인과관계 구성과 서비스 품질은 선택 속성과 고객 만족 사이에서 서비스 가치 여부를 부여하고, 고객 만족을 통하여 재방문에 미치는 영향을 연구하고, 서비스 품질은 고객 만족을 통하여 재방문에 미치는 영향과 연구의 조사는 SPSS12.0 프로그램을 분도 분석, 요인분석, 신뢰도분석, 회귀성형분석을 실시하였다. 실증연구의 모형은 연구의 초점을 패밀리 레스토랑 이용 고객은 서비스 품질의 선택 속성이 고객 만족과 재방문 의도에 영향을 미치는가에 중점을 두고 이를 이론적 배경에서 분류하고 실증분석을 통하여 검증하였다. 서비스 품질의 결과변수는 선택 속성, 고객 만족, 재방문 의도로 보고 서비스 품질은 외부 영향 요인으로 패밀리 레스토랑 이용객의 특성에 따라 서비스 품질 만족도의 차이가 재방문에 어떠한 영향을 미치는지 검증하였다.
The purpose of this study was to analyze the key factors considered important by customers in the selection of a Korean restaurant through the use of conjoint analysis techniques. A total of 400 questionnaires were distributed over a 2-week period in October 2011, of which 354 were completed (88.5%). Statistical analysis was then carried out using the Windows 18.0 Statistics package. The research was based on the analysis of two target areas - daily meals and special purpose meals. Responses were measured by using Zaichkowsky's Personal Involvement Inventory (PII) and a 7-point Likert Scale. Overall it was found that in all areas of the results regarding the involvement related analyses, daily meals scored lower than special purpose meals. This implied that the choice of daily meals is more applicable to customers with a low level of involvement, whereas high-involvement customers were more likely to focus on special purpose meals. The analysis of high-involvement customers revealed that the quality of food, price, service quality and physical environment, in order of priority, were the most important factors in selecting a restaurant. The use of the optimum attribute combination revealed the following results: delicious food (0.601); friendly staff (0.170); clean restaurant (0.191); price of 20,000 won (-0.513). Furthermore, low-involvement customers considered the following factors as important when selecting a Korean restaurant: quality of food, followed by price, physical environment and service quality in that order. In this instance, the optimum attribute combination showed the following outcomes: tasty food (0.645); friendly staff (0.418); clean restaurant (0.365); price of 5,000 won (-0.847). These results indicated the importance of developing a marketing plan which was based specifically on a customer's involvement level, focusing on their main selection criteria when choosing a Korean restaurant.
현재 제작되고 있는 수치지도 지리조사 기준은 수치지도작성작업내규를 기준으로 각종 작업지침서에 의해 이루어지고 있다. 그러나 수치지도작성작업내규는 과거 종이지도 제작에 사용된 규정을 수정하여 사용하고 있어 현재의 수치지도 품질상에 여러 가지 문제점들이 나타나고 있다. 그러므로, 고품질 수치지도를 제작하기 위해서는 지리조사에 관련된 전반적인 기준들이 재검토되어야 하고, 이를 기준으로 정확한 수치지도를 제작하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 기존 수치지도 지리조사에 관련된 문제점들을 분석하여 보다 합리적인 지리조사 기준을 정립하므로써 정확한 수치지도를 제작하고자 한다. 이를 위하여 수치지도 작성에 관련된 작업규정들을 분석하고, 기구축된 수치지도 속성자료와 지리조사자료 등을 비교.분석하였으며, 분석된 결과를 지리조사자들과 관련 전문가의 의견을 수렴하여 합리적인 수치지도 지리조사기준을 제시하였다.
대부분의 전자제품은 날로 다양한 소비자의 니즈로 인해 수많은 라인업을 보유하고 있다. 이에 대응하기 위해 보통 '베이스 모델'이라 불리는 초기 개발모델에서 각 상품화 과제의 특정 요구사항을 반영하여 파생개발을 한다. 제품 라인업에 기반한 소프트웨어 라인 업이 형성되는 개발환경에서 '베이스 코드'의 구조와 그 구성요소의 품질은 향후 파생되는 여러 많은 제품의 생산성과 품질의 근간이 된다. '베이스코드'는 최초 개발 후 여러 상품화를 거치면서 그 구조와 코드 자체에 수많은 변경이 가해진다. 상품화 과제의 요구사양에 따라 변경되거나 추가되는 기능의 구현은 필수적 활동이며, 성능 개선 및 문제점 해결을 위한 구조 및 코드의 변경 역시 상품화를 통해 지속적으로 발생하는 유지관리 활동이다. 하지만 위와 같은 변경은 최초 설계 시 의도된 구조가 깨지거나 코드의 복잡도가 증가하는 등의 노쇠화 징후(Ageing symptom)로 나타나 유지관리에 어려움을 준다. 본 논문은 노쇠화 된 베이스 코드의 상품화 적용 효율을 높이기 위해 재사용성, 유지보수성, 확장성 등의 비기능적 요소(quality attribute)의 개선을 위한 절차와 기법으로 리엔지니어링 프레임워크를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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