본 연구는 전주비빔밥 향토음식점을 방문하는 고객들에 대한 중요도와 성취도 분석을 통해 전략적 시사점을 찾아보고자 하였다. 또한 전주비빔밥 향토음식점에 대한 선택속성이 고객만족에 미치는 영향을 살펴보고, 전주비빔밥 향토음식점에 대한 선택속성이 행동의도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였으며, 전주비빔밥 향토음식점에 대한 고객만족이 행동의도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 본 연구는 전주비빔밥 향토음식점에서 전주비빔밥을 경험해본 고객을 모집단으로 하여 전주지역의 전주비빔밥 향토음식점을 방문한 고객을 대상으로 조사를 실시하였으며, 251부의 유효한 설문지를 최종분석에 사용하였다. 분석결과 중요도-성취도 분석에서는 '실내의 청결성'과 '예약의 편리성' 속성은 빠른 시간 안에 개선할 필요가 있다고 조사되었으며, '음식(p<0.01)'과 '서비스(p<0.05)'요인이 고객만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, '물리적 환경(p<0.01)'과 '서비스(p<0.05)'품질 요인이 행동의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 고객만족이 행동의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<0.001).
Purpose: This study investigated beef restaurant's selection attributes using conjoint analysis in order to provide useful information to marketers and managers. Methods: A total of 320 questionnaires were distributed to consumers who visited a beef restaurant in August 2016, and 284 were completed (96.90%). Statistical analyses of data were performed using SPSS/Windows 22.0 for descriptive statistics and conjoint analysis. Results: The results of this study demonstrate the relative importance and level of each attribute for selecting beef restaurants. Price showed the greatest importance (34.86%), followed by origin of beef (27.52%), level of support services (25.72%), and variety of side dishes (11.90%). The optimum attribute combination was various side dishes (0.059), Korean beef (0.385), Very high service level (-0.291), and price of 8,000 won (-0.782). The most preferred beef restaurant gained 37.60% potential market share from choice simulation. There were significant differences in importance of attributes related to age of respondents. For respondents in their 20s and older than 50s, the first consideration was price. Respondents in their 30s considered the level of support services first while those in their 40s considered origin of beef first. Importance of attributes based on companion of respondents revealed that all respondents considered price first. Conclusion: This study contributes to development of marketing plans based on a customer's involvement level focusing on their primary selection criteria when choosing a beef restaurant. Additionally, marketers who manage beef restaurants can estimate the market share of imaginary beef restaurants from these results.
본 논문은 시험 표본 주위의 영역에 대한 속성을 이용한 다중 인식기 선택 방법을 제안한다. 기존의 DCS-LA 동적 인식기 선택 방법은 시험 표본 주위의 학습표본들을 사용해서 각 인식기의 국부적 정확성을 계산하여 인식기를 동적으로 선택하기 때문에 인식 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징공간에서 국부적인 속성을 계산해서 그 속성값에 적합한 인식기를 미리 선정해서 저장해 놓은 후 시험 표본이 들어오면 그 주변의 속성값에 따라 저장된 인식기에서 선택을 하기 때문에 인식시간을 줄일 수 있다. 국부적인 속성으로는 표본 주위의 작은 영역에 대한 엔트로피와 밀도를 계산하여 사용하였으며 이들을 특징공간속성(Feature Space Attribute)라고 하였다. 이들 두 속성으로 이루어지는 속성 공간을 규칙적인 사각형 셀로 나누어, 학습과정에서 각각의 학습표본에 대해 계산된 속성값이 어떤 셀에 속하는지를 구한다. 또한 각 셀에 속하는 학습표본들에 대해 각 인식기의 국부적 정확도를 구하여 셀에 저장한다. 시험 과정에서 시험표본에 대해 속성값 계산을 통해 그 표본이 속하는 셀을 구한 후 그 셀에서 국부적 정확도가 가장 높은 인식기로 인식한다. Elena 데이타베이스를 사용해서 기존의 방법과 제안된 방법을 비교하였다. 제안된 방법은 기존의 DCS-LA와 거의 같은 인식률을 나타내지만 인식속도는 약 4배 가까이 빨라짐을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
Recently, electric utility is facing substantially new stream of business environment, such as pressure of business restructuring, competition with private IPPs, diversification of supply-side and demand-side resource options, environmental externalities and uncertainties. Integrated resource planning(IRP) is very useful and powerful approach for solving complex and diversified electricity supply and demand problems. This paper presents a standardized IRP procedure using multi-attribute decision analysis approach. The selection of the most desirable plan is based on multi-attribute trade-off/risk analysis method and score ranking method. As a case study, 50 plans with 12 scenarios are analyzed.
Measurement of attributes is often highly subjective and imprecise, yet most MADM methods lack provisions for handling imprecise data. Frequently, decision makers must establish a ranking within a finite set of alternatives with respect to multiple attributes which have varying degrees of importance. The problem is more complex if the evaluations of alternatives according to each attribute are not expressed in precise numbers, but rather in fuzzy numbers. Analysis must allow for lack of precision and partial truth. The advantages of a fuzzy approach for MADM are that a decision maker can obtain efficient solutions all at once without trial and error, and that this approach provides better support for judging the interactive improvement of solutions in comparison with o decision making method. The algorithm used in this study is based on the concepts of vague set theory. Linguistic variables and vague values are used to facilitate a decision maker's subjective assessment about attribute weightings and the appropriateness of alternative versus selection attributes in order to obtain final scores which are called vague appropriateness indices. A numerical example is presented to show the practical applicability of this approach.
본 연구는 전주 한옥마을 관광객들의 선택속성에 관한 연구를 수행하였다. 전주 한옥마을 방문 시에 중요하게 생각하는 중요도와 방문 후 만족도를 IPA 분석을 활용하여 연구하고, 이에 따른 결과와 마케팅적 시사점을 제공하였다. 설문 조사는 2018년 10월 초부터 11월 말까지 일대일 방식으로 진행하였고, 총 300부를 배포하였으며, 불성실하게 응답한 설문지 42부를 제외한 총 258부를 유효표본으로 활용하였다. 본 연구의 유효표본에 대한 분석은 SPSS for Window Version 15.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 표본의 일반적인 사항은 빈도분석(Frequency Analysis)을 실시하여 표본의 특성을 파악하였고 대응표본 T 검정(Paired Sample T-test)을 활용하여 연구하였다. 연구의 결과는 첫째, 선택속성 중에 관광지의 청결성이 가장 높았고, 그다음 순위는 주차장 시설, 자연경관, 음식·먹거리, 기후(날씨)순으로 나타났다. 둘째, 한옥마을을 방문하는 관광객들이 만족한 선택속성 항목은 자연경관이 가장 만족한 것으로 나타났고, 기후(날씨), 지역의 특색, 역사문화자원, 관광지 청결 순으로 조사되었다. 셋째, 한옥마을을 방문하는 관광객들이 지각하는 선택속성 변수의 중요도-만족도 값의 사분면 위치에 따라서 한옥마을의 다양한 프로그램 개발과 관광객의 만족도를 올리기 위한 방안 마련이 필요할 것으로 판단된다.
This paper describes a new process-plan selection method using a modified Fuzzy Quantification Theory(FQT). The problem for process-plan selection can be characterized by multiple attributes and used subjective, uncertain information. Fuzzy Quantification Theory is used for handling such informations because it is a useful tool when human judgment or evaluation is quantified via linguistic variables and the proposed method is concerned with the selection of a process plan by derivation of the values of categories for each attribute. In this paper, a modified Fuzzy Quantification Theory(FQT) is described and the procedure of this approach is explained and examples are illustrated.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.219-223
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2001
Within a mechanical system such as an automotive the number of standard machine parts is increasing, so that the parts selection becomes more important than ever before. Selection of appropriate bearings in the preliminary design phase of a machine is also important. In this paper, three decision-making approaches are compared to find out a model that is appropriate to bearing selection problem. An artificial neural network, which is trained with real design cases, is used to select a bearing mechanism at the first step. Then, the subtype of the bearing is selected by the weighting factor method. Finally, types of peripherals such as lubrication methods are determined by a rule-based expert system.
본 논문에서는 사용자에게 보다 유용한 정보를 제공하기 위하여 개념의 활용분야에 따른 속성 분류 기법이라는 새로운 분류 기법을 제안하고, 이를 활용해 정답문서집합 지식베이스를 자동으로 구축하는 방안을 제시한다. 제안된 방법은 범주간의 구분이 유동적인 속성의 특성을 반영하기 위하여 속성 특징(clue)을 활용함으로써 분류 정확도를 높이고, 개념망에 정의된 개념들 사이의 관계를 참조함으로써 지식베이스를 구축하기 위한 노력과 비용을 최소화하여 점진적인 분류기 생성을 가능하게 한다. 실험을 통해 제안된 방법의 정확도와 효율성을 입증하였으며, 정답문서기반 정보검색 시스템을 위한 정답문서집합 구축과정에 적용시킨 결과를 제시함으로써 방법의 실제 효용성을 보였다.
The purpose of this study is to make special study of the efficient operation of university foodservice. The concrete results through the conjoint analysis can be elicited as follows. First, through the interview in depth we draw out the efficient attribute comparing and analyzing elements of selecting menu and main reasons for selecting either student cafeterias or general cafeterias. Second, we elicit the best attribute based on the results of analysis on preference. Third, we present an improvement program for operating student cafeterias through simulation. As a result of conjoint analysis of the main reason for selecting a cafeteria and the utility of each attribute, the most important factor comes price (34.95%), the time required (33.20%), food taste (30.45%), and various menu (1.42%) in that order. What draws attention in the research is that price (34.93%) is not the only factor which influences students' choice of a cafeteria. Location (33.20%) and food taste (30.45%) are all equally important. These results show that students' expectation for cafeterias is getting various. Basically, all customers look for a nearer restaurant where its food taste is good and menu is various at a low price.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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