The purpose of this study was to classify male consumers and examine their clothing consumption values and the perceived importance of store attributes. Using Internet-based research service, survey data were collected from 651 male consumers aged between 20 and 40. The questionnaire included questions regarding respondents' preference of different store types, clothing consumption values, perceived importance of store attributes. According to the results, the respondents were categorized into 5 distinct groups based on their store type preferences: discount store preference group, multi-channel preference group, store indifferent group, brand store preference group, online store preference group. Multi-channel preference group was the largest among these groups. The five store type preference groups statistically varied in clothing consumption values, i.e., epistemic value, brand/conspicuous value, and economic value. The groups also differed in the importance they placed in the store attributes of: service and product quality, promotion, fashionability, salesperson and store environment, store atmosphere, convenience, and website image. The results of this study have direct implication for retail marketers of fashion companies who are targeting male consumers. Marketers can apply findings of this study in implementing retail strategies for different types of stores.
The purposes of this study were 1) to examine the dimension of fashion shopping mall attributes and shopping value related to online shopping, and 2) to investigate the effects of fashion shopping mall attributes and shopping value on purchase intention in online shopping. Data were obtained from 423 online fashion shopping mall consumers who have experiences of buying products or visiting to online fashion shopping mall in Busan, and were analyzed using by factor analysis, Cronbach's alpha, path analysis of LISREL 8.53. The results showed online fashion shopping mall attributes were composed of Visual information, Loading speed Space composition, Product assortment, Checkout service, and Help desk. Shopping value perceived by online fashion shopping mall consumers were consisted two factors: Hedonic value and Utility value. Hedonic value and Utility value Perceive by online consumers were influenced by Product assortment, Visual information, Help desk, and Space composition of shopping mall. Additionally, hedonic and utility shopping values perceive by online consumers impacted online purchase intention. Findings suggest that fashion shopping mall attributes mediated by shopping values are important in predicting purchase intention of online shopping mall. Implications are drawn for the information useful to consumer behavior researchers and retailers of online fashion shopping mall.
Clustering in data mining is a discovery process that groups a set of data such that the intracluster similarity is maximized and intercluster similarity is minimized. The discovered clusters from clustering process are used to explain the characteristics of the data distribution. In this paper we propose a new methodology for clustering related transactions with categorical attributes. Our approach starts with transforming general relational databases into a transactional databases. We make use of inter-dimensional association rules for composing hypergraph edges, and a hypergraph partitioning algorithm for clustering the values of attributes. The clusters of the values of attributes are used to find the clusters of transactions. The suggested procedure can enhance the interpretation of resulting clusters with allocated attribute values.
Evaluation is to be seen a~ a central component of design activity. It is an attempt to ensure that the proposal which arises is accepted and that the resulting artefact itself suited to its purposes in practice. Recent surveys of Evaluation show that most methods require quantitative and explicit attributes. Always a significant part of the attributes of design proposals is qualitative. Therefore we need some study that convert qualitative attributes into quantitative scale values, because in many cases con\ulcornerclusions can be drawn about the order of the overall value of the design proposals. Following to Thurstone's psychological scaling methods, attributive values are assigned by ruting scale methods, met, hod of rank-order and method of paired comparisons. The problem of psycho\ulcornerlogical scaling is then to determine whether the stimuli can be ordered on a psychological continuum with respect to the degree of the attributes each possesses. The law of comparative judgement assumes that for a given stimulus there is associated a most frequently aroused or modal discriminal process on a psychological continuum. This paper is based upon the premise that the modal discriminul process will also be the same as the mean or median of the distribution.The objective of this paper is to argue for an acceptance of qualitative approaches to the evalua\ulcornertion of Design as a complement to the existing quantitative techniques. The scale values of 10 attri\ulcornerbutes \ulcorner(1) originality, (2) aesthetics, (3) satisfaction, (4) effeciency, (5) function, (6) size, (7) texture, (8) simplicity, (9) symbol, and (10) facility) in case of TV sets are obtained and their interactions are examined.
본 연구는 산림 휴양객의 휴양경험에서 얻는 사회 심리적 이익을 규명하고 수량화 하며 또한 산림 휴양지의 각 속성들이 이들 휴양경험과 어떠한 관계를 갖는가를 알아보기 위하여 수행되었다. 426명의 월악산 국립공원 방문객을 대상으로 직접 설문에 의하여 1995년 5월과 6월에 거쳐 자료가 수집되었다. 자료의 분석결과 9개의 자원 속성과 12개의 사회 심리적 휴양이익이 규명되었다. 또한 이들 자원 속성 변수와 휴양 이익간에는 큰 연관 관계를 가지고 있었다. 본 연구에서 얻은 결과는 휴양자원의 설계 및 관리에 큰 도움을 가져올 것으로 사료되며 특히 휴양자원의 목록화, 관리 기법의 선택, 그리고 휴양자원의 가치 평가에 있어서 통합된 개념으로서의 가치를 인식하는데 큰 역할을 할 것이다.
The purposes of this study were to determine the components of internet shopping value and to identify how those influence on the consumers' internet shopping behavior of apparel products. The data were collected via a self-administered questionnaire from 221 male and female students who have the shopping experiences for apparel products on the internet shopping malls, living in Kyongnam province. Using SPSS 12.0 package, $Cronbach's \alpha$, factor analysis, cluster analysis, ANOVA, Duncan multiple range test and stepwise multiple regression analysis were performed. The results could be summarized as follows; 1) According to the internet shopping values, college student consumers were classified into three groups, utilitarian value shoppers, hedonic value shoppers and low interest shoppers. 2) As a results of the ANOVA among the three groups, significant differences were found in the internet shopping mall attributes and perceived risks. 3) Internet shopping values-hedonic and utilitarian shopping values, internet shopping mall attributes and perceived risks had an significant effect on the attitude and purchasing intention of the internet shopping mall.
This study suggests a method to predict the color appearance of textiles that shifts depending on illumination variations. The suggested method allows the calculations of lightness, chroma, and hue appearance values from the spectral reflectance values of the textile and illuminant. The accuracy of the method was evaluated through numerical and statistical comparisons between the predicted and the measured color appearance values of 24 fabric samples under CIE standard illuminant D65. As a result, there were excellent agreements between the two data sets with the error values close to zero. The predicted color appearance values of 24 samples under two illuminating (color temperature-luminance) conditions, 2700 K-100 cd/㎡ and 6500 K-100 cd/㎡, were then compared to prove the significant effect of illumination on the color appearance of textiles. The color appearance values were also compared with spectrophotometrically measured physical color attributes, that is, true colors of the samples. The physical color attributes of samples were unchanged; however, differences in color appearance under different conditions were generally much larger than the suprathreshold color difference tolerances discussed in the color science literature. Finally, the magnitude of the illumination effect depending on the physical color attributes of samples was also analyzed.
This paper conducted an empirical study to identify the causal relationship of factors affecting the purchase intention of automobiles from the customer's point of view. This study sets the purchase intention as a result variable and constructs a causal model with brand image, product attributes (exdogenous variable), and customer value (endogenous variable) as a cause that affects purchase intention. The results of this study are summarized as follows. First, the symbolic image of the brand was found to have a very significant effect on customer value (p=0.01), and the external attribute of the product also had a significant effect on customer value (p=0.1). Second, customer value was found to have a very significant effect on purchase intention (p=0.01), and the functional image of the brand also had a significant effect on purchase intention (p=0.1). Third, there is a strong positive (+) correlation between the functional image of the brand and the symbolic image of the brand, the intrinsic attribute of the product, and the external attribute of the product, and also between the symbolic image of the brand and the intrinsic attribute of the product and There was also a positive (+) correlation between extrinsic attributes. Therefore, in order to increase customer value, automobile manufacturing companies have a functional value of products from a customer-oriented perspective. It is judged that every effort should be made to maintain a lasting relationship by grasping the values of customers, which are social values, emotional values, situational values, and cognitive values.
The purpose of this study is 1) to investigate the effects of Internet apparel store attributes, shopping values, Internet usage, and consumers' characteristics on consumers' Internet apparel purchasing behavior; and 2) to identify the influence of Internet apparel store attributes, Internet usage, and consumers' characteristics on the Internet apparel purchasing behavior of hedonic or utilitarian consumers. The data were collected via an online survey. A total of 4,254 Internet users participated in this survey. Only 589 out of the users' reponses were used as a sample for this research, because those users had previously experienced Internet apparel purchasing. Factor analysis revealed five dimensions of Internet apparel store attributes: site design/navigation, promotion programs, trust, product assortment/ information, and customer service. Based on the respondents' shopping value scores, we identified them as hedonic or utilitarian consumers. Through multiple regression analyses, site design/navigation and promotion programs among store attribute variables, hedonistic or utilitarian shopping values, the number of years on the Internet, income, and educational level were found to be significant predictors of Internet apparel shopping frequency. Among them, hedonistic shopping values were the best predictor of Internet apparel purchasing frequency. Based on the Internet apparel purchasers' shopping value, purchasers were divided into two groups. For hedonic Internet apparel shoppers, the number of years on the Internet, educational level, sex, age, and income were significant predictors of Internet apparel shopping behavior. On the other hand, promotion programs among store attribute variables was the only significant factor that affects utilitarian consumers' Internet apparel shopping behavior.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권4호
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pp.253-258
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2010
The causal network represents the knowledge related to the dependency relationship between all attributes. If the causal network is available, the dependency relationship can be employed to estimate the missing values for improving the estimation performance. However, the previous method had a limitation in that it did not consider the bidirectional characteristic of the causal network. The proposed method considers the bidirectional characteristic by applying prior and posterior conditions, so that it outperforms the previous method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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