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An Economic Valuation of Forest Ecosystem Services: A Choice Modeling Application to the Mekong Delta Project in Vietnam

  • KHAI, Huynh Viet;VAN, Nguyen Phi;DANH, Vo Thanh
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제8권8호
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    • pp.465-473
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    • 2021
  • This study is the application of a choice experiment to assess Mekong Delta urban households' preferences and motivations for ecosystem conservation in the U Minh forest. The study applied a choice modeling approach to estimate the economic values of the proposed ecosystem conservation program in the U Minh forest by accessing urban consumer preferences and their willingness to pay for the project. Discrete choice experimental data was collected from 450 residents in the cities of the Vietnamese Mekong Delta. The multinomial logit model was employed to identify consumer's stated preferences for the environmental and sustainability attributes of the conservation project. The results showed that Mekong Delta urban residents paid much attention to the proposed project to protect and develop the U Minh forest. In addition, the results showed that higher education, income, and knowledge of the U Minh forest revealed a higher likelihood of selecting the project, while the older residents would select the status quo more than the younger ones. The study also proved that the effect of participation had a strong impact on the willingness to pay for the project. The findings could be useful for policymakers to take action to raise resident's awareness and willingness to pay for the U Minh forest project.

The Influence of Celebrity Endorsement on Young Vietnamese Consumers' Purchasing Intention

  • NGUYEN, Nhu-Ty
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제8권1호
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    • pp.951-960
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    • 2021
  • The paper aims to explain the influence of celebrity endorser on consumers' purchase intention, and explain the influence of brand perception on purchase decision in regard to the case of OPPO F-series and singer Son Tung MTP, in the Vietnamese context. Advertisement is regarded as the fastest and most effective communication method for brands to build an association and attract their target consumers. Among various types of communication tools, the use of celebrity endorsement is considerably growing owing to the explosion of social platforms. This study employs survey data from 258 people living and working in Ho Chi Minh City, Vietnam. Then, those data were used to analyze the general hypotheses by conducting research reviews based on foregoing investigations. The results from data analysis reveal that celebrity's physical attractiveness, credibility, popularity, expertise, match-up, and multiple endorsements all have positive impacts on purchase intention. The findings from this study would suggest that brands, in general, and smart-phone brands, in particular, should not only focus on these attributes to select a suitable brand endorser, but also need to predict some potential risks when utilizing celebrity endorsement. Finally, various implications and recommendations for further studies and marketers are also discussed.

Analytical Quality by Design Methodology Approach for Simultaneous Quantitation of Paeoniflorin and Decursin in Herbal Medicine by RP-HPLC Analysis

  • Kim, Min Kyoung;Park, Geonha;Hong, Seon-Pyo;Jang, Young Pyo
    • Natural Product Sciences
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    • 제27권4호
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    • pp.264-273
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    • 2021
  • Simultaneous quantification of multiple marker compounds in herbal medicine by high performance liquid chromatography (HPLC) analysis is still a challenge due to the complexity in various parameters to be considered and co-existing multi-components. As a case study, a reliable HPLC method for simultaneous quantification of paeoniflorin from Paeoniae Radix and decursin from Angelicae Gigantis Radix in various commercial herbal medicine was developed based on analytical quality by design (AQbD) strategy. As a first step, risk assessment was performed to select the critical method parameters (CMPs) which were decided as organic mobile phase ratio and column oven temperature. In order to evaluate the effect of the CMPs on critical method attributes (CMAs) of peak resolution and tailing, central composite design (CCD) was employed. The final chromatographic conditions were optimized as follows: column- C18, 4.6 × 250 mm, 5 ㎛ particle size; mobile phase- A: acetonitrile, B: 0.1% acetic acid water; detection wavelength- 235 nm for paeoniflorin, 325 nm for decursin; column oven temperature- 25℃; flow rate- 1.0 mL/min; gradient mobile phase system as Time (min) : % A, 0:14, 25:14, 30:50, 60:50, 61:100, 65:100, 66:14, 75:14. The method was successfully validated according to the International Conference on Harmonization (ICH) guidelines and piloted for ten commercial herbal medicines.

Relevancy contemplation in medical data analytics and ranking of feature selection algorithms

  • P. Antony Seba;J. V. Bibal Benifa
    • ETRI Journal
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    • 제45권3호
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    • pp.448-461
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    • 2023
  • This article performs a detailed data scrutiny on a chronic kidney disease (CKD) dataset to select efficient instances and relevant features. Data relevancy is investigated using feature extraction, hybrid outlier detection, and handling of missing values. Data instances that do not influence the target are removed using data envelopment analysis to enable reduction of rows. Column reduction is achieved by ranking the attributes through feature selection methodologies, namely, extra-trees classifier, recursive feature elimination, chi-squared test, analysis of variance, and mutual information. These methodologies are ranked via Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) using weight optimization to identify the optimal features for model building from the CKD dataset to facilitate better prediction while diagnosing the severity of the disease. An efficient hybrid ensemble and novel similarity-based classifiers are built using the pruned dataset, and the results are thereafter compared with random forest, AdaBoost, naive Bayes, k-nearest neighbors, and support vector machines. The hybrid ensemble classifier yields a better prediction accuracy of 98.31% for the features selected by extra tree classifier (ETC), which is ranked as the best by TOPSIS.

AHP분석을 활용한 스마트항만 기술 도입 우선순위 도출 - 광양항 자동화부두를 중심으로 - (Development of Smart Port Technology Introduction Priorities Using AHP Analysis - Focusing on the automation pier of Gwangyang Port -)

  • 한승훈;안승현;이혜령
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.106-107
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    • 2023
  • 본 연구는 광양항 자동화부두 구축을 위해 국내·외 선행연구 및 AHP분석을 활용하여 스마트항만 기술 도입에 대한 우선순위를 도출하는데 목적이 있다. 스마트항만 기술에 대한 계층구조도를 설정하기 위해 국내·외 스마트항만 기술 관련 R&D과제 및 로드맵, 문헌 등을 조사하여 1계층 2개, 2계층 6개 속성들을 선정, 계층 구조도를 확정하였다. ‥‥(중략)‥‥

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카테고리 연관 규칙 마이닝을 활용한 추천 정확도 향상 기법 (A Study on the Improvement of Recommendation Accuracy by Using Category Association Rule Mining)

  • 이동원
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.27-42
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    • 2020
  • 인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

유전자 알고리즘을 이용한 서울시 군집화 최적 변수 선정 (Selection of Optimal Variables for Clustering of Seoul using Genetic Algorithm)

  • 김형진;정재훈;이정빈;김상민;허준
    • 대한공간정보학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.175-181
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    • 2014
  • 정부 3.0이라는 새로운 정부운영 계획과 함께 다양한 공공정보를 민간이 활용할 수 있게 되었으며, 특히 서울은 이러한 행정정보 공개 및 활용을 선도하고 있다. 공개된 행정정보를 통해 각 지역을 특징짓는 행정요소를 발견할 경우, 각종 행정정책을 위한 의사결정 수단에 반영할 수 있을 뿐만 아니라 특정 지역의 고객 특성을 파악하여 특화된 서비스나 상품을 판매하는 마케팅 수단으로도 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 하지만, 방대한 양의 행정자료로부터 각 군집의 특성을 명확히 구분할 수 있는 최적의 조합을 찾는 과정은 조합최적화 문제로서 상당한 연산량을 요구한다. 본 연구에서는 서울시에서 제공하는 다차원 행정자료로부터 서울시를 대표하는 문화 산업의 중심인 서초구, 강남구, 송파구 등의 강남 3구를 다른 지역과 효과적으로 구분하는 행정요인를 찾고자 하였다. 방대한 양의 행정정보로부터 두 군집간의 차이점을 극대화하는 요인을 선별하기 위한 최적화 방법으로 유전자 알고리즘을 이용하였으며, 군집간 차이를 계산하는 척도로는 Dunn 지수를 이용하였다. 또한 유전자 알고리즘의 연산속도의 향상을 위해 Microsoft Azure에서 제공하는 cloud computing을 이용한 분산처리를 수행하였다. 자료로는 통계청으로 부터 취득한 총 718개의 행정자료를 이용하였으며, 그 중 28개가 최적 변수로 선정되었다. 검증을 위해 선정된 28개의 변수를 입력값으로 Ward의 최소분산법 및 K-means 알고리즘을 통한 군집화를 수행한 결과 두 경우 모두 강남 3구가 다른 지역으로부터 효과적으로 분류됨을 확인하였다.

IPA-Kano 모델을 적용한 천연기념물 서천 마량리 동백나무 숲 방문 만족도 분석 (Applying the IPA-Kano Model to Analysis Visiting Satisfaction: A Case Study of Natural Monument Forest of Common Camellias in Maryang-ri, Seocheon)

  • 손지원;이나라;신진호;김한
    • 한국환경생태학회지
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    • 제32권5호
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    • pp.532-540
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    • 2018
  • 중요도-만족도 분석방법은 만족도 향상을 위해 관리 우선순위를 선정할 수 있는 간단하고 효과적인 방법이다. 본 연구는 이중에서 IPA-Kano 모델을 적용하여 천연기념물의 방문 만족 속성과 관리 방안을 연계하고 방문 만족도 향상을 위한 관리 개선 우선순위 선정을 목적으로 한다. 방문 만족 속성 14개를 기본요소, 실행요소, 매력요소로 구분하고 요소별 성취도(만족도)에 따른 개선 우선순위를 도출하였다. 서천 마량리 동백나무 숲 관리의 기본요소는 '자연환경', '안내소 안내직원'이며, 중요 실행요소에는 '아름다운 경관', '탐방시설', '숲의 관리상태', '접근성', '역사문화자원'이 해당된다. 매력요소는 '천연기념물의 가치', '주변 관광지', '적정 입장료'로 나타났다. 성취도에 따른 개선 우선순위는 '안내소 안내직원' > '접근성' > '자연환경' > '탐방시설', '역사문화자원', '숲 관리상태', '아름다운 경관' > '적정입장료', '주변 관광지' > '천연기념물의 가치' 순으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 천연기념물 관리 시 한정된 자원과 예산, 인력을 효율적으로 배치하기 위한 우선순위를 제안하였다.

기상위성 영상처리 기본체계 아키텍처 설계 (Architecture Design for the Image Processing System of Meteorological Satellite)

  • 국승학;최창민;서용진;김현수;사공영보;이봉주;장재동;오현종
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.79-93
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    • 2012
  • 본 논문에서는 국가기상위성센터에서 진행 중인 '한국형 기상 환경 위성영상처리 기본체계' 구축을 위한 위성영상처리 시스템 아키텍처를 제안한다. 위성영상처리 기본 체계는 위성영상의 수신, 처리, 저장, 배포의 기본적인 기능을 갖는다. 그런데 기존 시스템은 향후 개발될 다양한 위성 및 처리 시스템을 수용하기에는 시스템 통합과 유지보수 측면에서 문제점이 있었다. 현재 운영 중인 시스템의 문제점을 해결하고, 향후 개발될 다양한 위성 및 처리 시스템을 수용할 수 있도록 시스템 아키텍처는 설계되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 위성영상 처리 기본 체계의 주요 아키텍처 드라이버를 변경가능성, 상호운영성, 확장성, 재사용성, 플랫폼 독립성으로 도출하고 각 아키텍처 드라이버를 달성할 수 있도록 시스템 아키텍처를 설계하였다. 이를 통해 기존 시스템이 갖고 있는 통합 시스템 관리, 시스템 간 의존성 문제, 데이터 관리의 문제를 해결할 수 있을 것이다. 또한 향후 시스템에 대한 유지보수와 새로운 시스템의 도입 시에도 쉽게 변경하고 통합할 수 있을 것으로 기대된다.

베이커리 이용고객의 소비성향에 따른 선택속성이 행동의도에 미치는 영향: 부산지역을 중심으로 (The Effect of Selected Properties Bakery Act in Accordance with the Customer's Use of Propensity to Consume: Focused on Busan)

  • 우이식;이종호
    • 한국조리학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.243-253
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    • 2015
  • 본 연구에서는 베이커리소비자들의 소비성향에 따라서 베이커리선택속성과 행동의도에 미치는 영향요인들과 그 요인을 이용한 앞으로의 활용방안을 제시하고자 한다. 총 300부의 설문지를 배포하여 불성실하게 응답한 28부의 설문지를 제외한 나머지 272부의 유효한 설문지를 실증연구에 사용되었다. 조사 연구의 목적을 달성하기 위하여 통계프로그램 SPSS 18.0을 활용하여 빈도분석, 요인분석 및 신뢰도분석, 상관관계분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 분석결과를 보면 소비성향에 대한 측정항목의 탐색적 요인분석 결과, 3개 요인으로 KMO 값은 0.778, 총분산비율 62,121%, 선택속성에 대한 요인분석은 전체설명력 65,689%, KMO 값은 0,776으로 나타났다. 행동의도에 대한 요인분석은 전체설명력 69,817%, KMO 값은 0,803으로 나타났다. 변수들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도가 좋게 분석되었고, 유의확률이 0,000으로 나타나 전반적으로 변수들 간의 상관관계는 유의적이다. 따라서 소비성향에 따른 베이커리 선택속성이 행동의도에 미치는 영향에 관한 가설은 부분채택되었다.