Consumers are highly interested in processed fishery products that are healthy and superior in terms of convenience, nourishment, and taste. However, current domestic research on processed fishery products is marginal. We systematically analyzed consumer consumption patterns and the relationship to pursuit benefits, selection attributes, satisfaction levels, and reasons for purchase. Consumers considered product information the most important selection attribute, whereas convenience scored highest for pursuit benefits. Furthermore, the influences of selection attributes and pursuit benefits on satisfaction level and the reason for purchasing an item were analyzed using demographic properties as control variables. The variables that affected satisfaction level were residential district (region: B= -0.268, p<0.05.), recipe (B=0.098, p<0.05), nutrients (B=0.124, p<0.05), convenience (B=0.283, p<0.001), and economics (B=0.138, p<0.05). The variables affecting the reason for purchasing were nutrients (B=0.173, p<0.001), convenience (B=0.277, p<0.001) and satisfaction level (B=0.163, p<0.001). Pursuit intention had significant effects on purchase intention; however, selection attributes had no significant effect on purchase intention. Therefore, consumer satisfaction had a significant effect on purchase intention. This result showed that if consumers were satisfied, they intended to repurchase. Attempts to increase repurchases by consumer are needed by fulfilling consumer satisfaction. These data can be utilized as a fundamental reference for sales promotions.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.4
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pp.482-489
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2011
In practical design process, designer needs to find an optimal solution by using full factorial discrete combination, rather than by using optimization algorithm considering continuous design variables. So, ANOVA(Analysis of Variance) based on an orthogonal array, i.e. Taguchi method, has been widely used in most parts of industry area. However, the Taguchi method is limited for the shape optimization by using CAE, because the multi-level and multi-objective optimization can't be carried out simultaneously. In this study, a combined method was proposed taking into account of multi-level computational orthogonal array and TOPSIS(Technique for Order preference by Similarity to Ideal Solution), which is known as a classical method of multiple attribute decision making and enables to solve various decision making or selection problems in an aspect of multi-objective optimization. The proposed method was applied to a case study of the multi-level shape optimization of lower arm used to automobile parts, and the design space was explored via an efficient application of the related CAE tools. The multi-level shape optimization was performed sequentially by applying both of the neural network model generated from seven-level four-factor computational orthogonal array and the TOPSIS. The weight and maximum stress of the lower arm, as the objective functions for the multi-level shape optimization, showed an improvement of 0.07% and 17.89%, respectively. In addition, the number of CAE carried out for the shape optimization was only 55 times in comparison to full factorial method necessary to 2,401 times.
This study identified the impact of augmented reality advertising on attitude toward advertising and memory according to the type of presence and flow level. The presence (cognitive, emotional, media) and flow level (high vs. low) of the augmented reality(AR) advertising were set as independent variables and analyzed by Two-Way MANOVA. As a result of the research, first, the augmented reality advertising attitude was positive when the emotional presence and flow level were high. Second, when the flow level is high, the ARM such as product attribute information increases, but when the flow level is low, the evaluation-oriented GRM increases. Third, emotional presence increases GRM when the flow level is high, but ARM increases when the flow level is low. Fourth, the memory effect was low regardless of the flow level. In the future research, it would be desirable to produce augmented reality advertisements through virtual brands in the generalization of research.
This study examined how the memory effect and the brand attitude effect differ according to the interaction (high / low) and the involvement (high / low) of digital signage. The two-way MANOVA analysis using SPSS 18 was used for the empirical analysis. The results of this study are as follows: First, GRM is recalled if the level of interactivity and inffence of digital signage is low, but if both conditions are high, ARM recalls. Second, if the interaction of digital signage is low and the level of engagement is high, a lot of memory information is formed that forms the overall attitude of the product. In addition, even though the interaction level is high and the engagement is low, the attitude cognitive response through the overall evaluation is formed rather than the attribute information. Third, brand attitude was positive when interactivity level was high and engagement level was high.
The purpose of educational assessments such as the Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS) is to compare groups such as countries. When the unit of measurement is above the student level, group-level diagnostic assessment based on multilevel item response theory (ML-IRT) can be considered just as cognitive diagnosis models are developed from item response theory. This study suggests an ML-IRT-based group-level diagnostic assessment model by modifying an item feature model by Park and bolt (2008). The model is illustrated on the recently released TIMSS 2015 Grade 8 mathematics assessment. The results provide skill profiles for the studied countries and the nine cognitive attributes; that is, the attribute effects can be compared across the countries and also across the attributes. By controlling unexplained variance, the suggested model may provide more reliable and more informative group-level comparisons. The results are interpreted using an example. Limitations and directions for future research are also discussed.
Recently, artificial intelligence (AI)-enabled products and services such as smartphones, smart speakers, chatbots are being released due to advances in AI technology. Thus researchers making effort to reveal that consumers' intention to adopt AI-enabled products. Yet, little is known about the intended adoption of AI-enabled products. Because most of studies has been not consideredthe perceived utility value of consumers for each attribute by classified based on the characteristics of AI-enabled products. Therefore, the purpose of this study is to investigate the difference in importance between attributes that affect the intention to adopt of AI-enabled products. For this, first, identified and classified the attributes of AI-enabled products based on IS Success Model of DeLone and McLean. Second, measured the utility value of each attribute on the adoption of AI-enabled products through conjoint analysis. And we employed construal level theory to see whether there are differences in the relative importance of AI-enabled products attributes depending on the temporal distance. Third, we segmented the market based on the utility value of each respondent through cluster analysis and tried to understand the characteristics and needs of consumers in each segment market. We expect to provide theoretical implications for conceptually structured attributes and factors of AI-enabled products and practical implications for how development efforts of AI-enabled products are needed to reach consumers need for each segment.
Due to the mass production of housing in Korea, homogeneous current housing may fail to represent residents' preferences, especially for the elderly. The purpose of this study is to identify the preferred properties of consumers for accessible housing and to examine whether cluster analysis can identify groups of residents with similar accessible housing preferences. Using a conjoint method, prospective users can jointly consider all accessible attributes, with cost attributes suggested by this study. Four categories (accessibility, safety, convenience, cost), 7 attributes (clear width, level difference, installation of grab bars, installation of elevators: only for single house type, non slippery floor materials, safety alarms, service control devices, cost) and 2 levels for each attribute were chosen. A total of 374 questionnaires were collected through a questionnaire survey method. This study employed ratings-based Conjoint analysis and the respondents ranked each card, which consisted of a set of accessible housing attributes. The data were analyzed using SPSS 16.0. The findings of this study have identified 3-4 clusters for each housing sub market. Each cluster has a different combination of socio-demographic characteristics and residential characteristics, and showed the relative importance or preference values for each accessible attribute of the segmentation. For the single housing, one group of people strongly preferred installation of elevator. The results suggested that better customization of housing could be more appealing to the different clusters of residents, providing accessible housing with cost limitations.
This paper is an investigative research to improve customer satisfaction survey for resolving practical problems. It is natural phenomenon that, as the level of customer satisfaction index increases, the ratio of satisfied customers increases too. However, the effectiveness of practical application of customer satisfaction survey for improvement of customer satisfaction decreases due to its structural limitation on its data analysis system. In order to cope with these problems, it is necessary to develop the new method to identify the strategy meanings and find the dissatisfied factors of satisfied customers using the satisfied customers reclassification. This study proposes the satisfied customer reclassification method based on attribute complex scores. The excremental results show that the it was expected to present more improved results than the number-producing oriented one dimensional model. This study is expected to play the role as the groundwork for the revitalization of customer satisfaction survey as well as improving customer satisfaction management.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.34
no.6
s.119
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pp.66-77
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2007
This study intends to analyze urban peoples' leisure choice attributes of rural areas from a rural demand perspective. For this purpose, this study investigates regional attributes considered in decision making processes for rural tourism destinations of urban residents using a conjoint model as a stated preference model. Based on literature reviews, two questionnaire surveys were conducted. The first questionnaire survey was performed in 4 cities including Seoul, Daejeon, Suwon and Chuncheon with 408 urban residents. The Second questionnaire survey was performed in 5 cities including Seoul, Chuncheon, Daejeon, Jeonju and Busan with about 1,060 urban residents. The study results suggest that the most important attribute in selecting rural ares for tourism are activity programs and convenience of facility, according to part-worth and vector model. The fitness level of model is 0.986, which is very significant. Among the 5 attribute's levels, the rural residents' kindness, the traditional and the ecological programs and the facilities about sign and lodging are more critical factors than other levels. Utilities of each levels decreases as cost and arrival time increases. Regarding the result of market segmentations, respondents having intention to visit can be divided into 4 group; (1) facility or program oriented type, (2) resident's kindness oriented type, (3) arrival time oriented type, and (4) negatively participant type. The results of leisure choice attributes can provide insightful information for regional planning strategies, such as selection of the type of market segments and the key factor of facility and space planning.
This study tried to estimate the environmental value of Youngsan river estuary as there are conflicts on the management policy about Youngsan river estuary. For estimating the detailed functional values of Youngsan river estuary, this study used the contingent valuation method with multi attribute utility theory for. In addition, the survey was separately practiced to on-site and off-site. According to estimating results, the annual value of Youngsan river estuary is about 27.4 billion Korean won. The results of this study are expected to contribute to determine the appropriate level of investment and management policies with regard to the estuary and to provide methodological guidelines for follow-up study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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