We propose a method for analyzing the document structure. This method consists of two processes, segmentation and classification. The segmentation first divides a low resolution image, and then finely splits the original document image using projection profiles. The classification deterimines each segmented region as text, line, table or image. An experiment with 238 documents images shows that the segmentation accuracy is 99.1% and the classification accuracy is 97.3%.
Aiming at infrared thermal images with different buried depth defects, we study a variety of image segmentation algorithms based on the threshold to develop global search ability and the ability to find the defect area accurately. Firstly, the iterative thresholding method, the maximum entropy method, the minimum error method, the Ostu method and the minimum skewness method are applied to image segmentation of the same infrared thermal image. The study shows that the maximum entropy method and the minimum error method have strong global search capability and can simultaneously extract defects at different depths. However none of these five methods can accurately calculate the defect area at different depths. In order to solve this problem, we put forward a strategy of "divide and conquer". The infrared thermal image is divided into several local thermal maps, with each map containing only one defect, and the defect area is calculated after local image processing of the different buried defects one by one. The results show that, under the "divide and conquer" strategy, the iterative threshold method and the Ostu method have the advantage of high precision and can accurately extract the area of different defects at different depths, with an error of less than 5%.
This paper is concerned with proposing a new market strategy for the segmented markets of the Internet stock trading. Many companies are providing various services for customers. However, the internet stock trading market is glowing rapidly absorbing a wide variety of customers showing different tastes and demographic information, so that it is necessary for us to investigate specific strategy for the segmented markets. General strategy so far in the Internet stock trading market has been to lower transaction fee according to the market trend. As the advent of rapidly enlarging market, however, more specific strategies need to be suggested for the segmented markets. In this respect, this paper applied a self-organizing map (SOM) to 83 questionnaire data collected from the Internet stock trading market in Korea, and obtained meaningful results.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.187-196
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2000
A lot of Internet shopping malls strive for obtaining a competitive advantage over others in an increasingly tighter electronic marketplace. To this end, understanding customer preference toward products (or services) and administering appropriate marketing strategy is essential for their continuous survival. However, only a few marketing researchers and practicioners focused on this issue, compared with academic and industry efforts devoted to traditional market segmentation. In this paper, we suggest a methodology of conjoint segmentation for electronic shopping malls. Traditional market segmentation methodologies based on customer's profile sometimes fail to utilize abundant information given while navigating around cyber shopping malls. In this methodology, we do not impose information overload to the customer for preference elicitation, but this methodology, we do not impose information overload to the customer for preference elicitation, but capture automatically generated surfing or buying data and analyze them to get useful market segmentation information. The methodology consists of 4-stages: 1) analyzing legacy homepages, 2) data preparation, 3) estimating and interpreting the result, and 4) developing marketing mix. Our methodology was to give useful guidelines for market segmentation to companies working in the electronic marketplace.
최근 들어 사회 전반에 걸친 웰빙 트렌드의 영향으로 우유제품도 기능성을 부여한 백색 우유의 수요가 점점 늘어나고 있다. 특히 백색우유의 경우 최근 몇 년간 급식과 고정적인 수요 이외에는 신규 창출에 한계성을 드러내고 있어 이를 타개하기 위한 기능성 제품 세분화 노력이 더욱 활발해지고 있는 상황이다. 업체들 역시 일반 흰 우유는 경쟁이 필요 없을 정도로 똑같다는 인식하에 어떤 차별성이 있기 전까지는 소비자의 수요를 끌어낼 수 없다는 판단으로 기능성을 살린 백색우유 개발로 해결책을 모색하고 있는 것이다. 이에 포장디자인도 이러한 기능성우유 개발에 편승하여 제품의 기능적 특성과 정보를 일반 소비자에게 제대로 전달하고 강하게 부각시켜야 할 중요한 역할을 담당하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기능성우유의 일반적인 고찰과 함께 현재 시판되고 있는 각 제품들이 가지고 있는 기능적 특성과 포장 디자인 표현전략을 분석해 봄으로써 보다 바람직한 기능성우유의 디자인 차별화전략에 대하여 알아보고자 한다.
This study proposes a model for customer segmentation using the psychological characteristics of Internet banking customers. The model was developed through two phased clustering method, called SONN-HC by integrating self-organizing neural networks (SONN) and hierarchical clustering (HC) method. We applied the SONN-HC method to internet banking customer segmentation and performed an empirical analysis with 845 cases. The results of our empirical analysis show the psychological characteristics of Internet banking customers have significant differences among four clusters of the customers created by SONN-HC. From these results, we found that the psychological characteristics of Internet banking customers had an important role of planning a strategy for customer segmentation in a financial institution.
This paper explores the possibility of segmentation of consumers based on their quality expectations toward the automotive telematics service. Hypotheses on utilizing consumers' expectations toward the automotive telematics service for the market segmentation and linking the segments with optimal product designs are formulated. Samples are segmented based on their perceived service quality to the service attributes from various configurations of automotive telematics service. Then, a regression analysis on the segmented groups of users is performed to check whether they have qualitatively differing evaluation on the service quality. The result indicates that the proposed segmentation is operational and differing product attributes configuration is desirable according to the characteristics of the consumer segment. Hence, according to the characteristics of each consumer segment formed based on their expectation toward the telematics service, a product differentiation strategy of the automotive telematics system can be designed and be proposed to the product line designer.
최근 주택보급률의 증가와 소비자의 다양화된 수요변화는 주택시장을 공급자 위주에서 소비자 위주로 변화시키고 있다. 이러한 주택시장의 환경변화로 인하여 건설업체의 경영 관리의 방향도 생산 중심에서 마케팅 중심으로, 그리고 차별화된 상품 개발 중심으로 이전되고 있다. 그러나 지금까지의 연구는 주택의 주거와 근린특성에 초점을 둔 고객의 요구사항분석에 한정되어 있을 뿐 주택시장의 시장세분화를 통한 아파트 마케팅 전략의 연구는 미비한 실정인 상황이다. 따라서 본 연구는 소비자의 속성을 이용한 아파트 시장세분화 방안을 마련하고, 세분시장별 특성에 맞는 아파트 포지셔닝 전략에 대한 이론적 기반을 마련하였다. 즉 (1) 아파트 시장세분화와 포지셔닝을 위한 일반적인 방법론과 적용 가능한 아파트 속성변수를 분석하고 (2) 세분시장별 특성에 맞는 마케팅전략차원의 제품 포지셔닝 대안을 제시하였다. 이 두 가지 개념적 틀을 제시함으로써, 향후 아파트건설업체들이 자사의 인지도 및 상품차별화 강화를 위해 활용 가능한 효율적인 마케팅전략의 의사결정 방안을 제시하였다.
본 연구는 여수세계박람회의 관람객 유치 활성화를 위해 마케팅의 핵심전략이라고 할 수 있는 STP를 엑스포라는 국제적 이벤트에 적용하고, 아울러 표적시장으로 선정된 집단들을 위해 차별화된 마케팅믹스를 제시하는 데 주요 목적이 있다. 엑스포의 경우, 마케팅믹스를 제품에서의 4P나 서비스에서의 3P와 정확하게 연결할 수는 없지만, 엑스포와 관련하여 다양한 상품 및 프로그램의 개발, 가격의 차별적 책정, 차별적 촉진활동, 접근수단의 효율화 등 제품과 서비스를 응용한 마케팅믹스를 개발함으로써 엑스포 마케팅에 효과적으로 활용할 수 있다. 본 연구는 예상 관람객을 세분화하기 위해 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 관람객을 12개의 집단으로 세분화하였으며, 이들 가운데 교육 목적의 국내학생 집단, 비즈니스 목적의 국내전문직 집단, 교육 목적의 외국학생 집단, 비즈니스 목적의 외국전문직 집단, 일반관광 목적의 국내일반인 집단, 일반관광 목적의 외국일반인 집단 등 6개의 집단을 표적집단으로 선정하였다. 그리고 각각의 표적집단에 맞게 차별화된 마케팅믹스를 제시하였다. 특히 여수세계박람회의 차별적 특성을 체계적으로 분석한 후, 이들 차별점을 이용한 포지셔닝을 마케팅믹스와 연계함으로써 효율적인 엑스포 마케팅전략을 수립하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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