Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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제21권2호
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pp.57-73
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2019
This study was carried out to offer basic data that can be used for the production of outdoor pants for active senior males, which is emerging as a new consumer bracket in the rapidly aging society. To this end, this study modified and complemented the patterns of existing outdoor pants for active senior males, that received the most positive evaluations. On the basis of the research and outdoor wear assessment results, this study proposed the matters to consider in the manufacturing of outdoor pants for active senior males. As a result of the existing outdoor wear's wearing assessment, the pants of brand C were revealed to be the best. This study actually designed research outdoor wear by modifying the problematic parts by adding and subtracting spare length or circumference, on parts where fit satisfaction was low, and by referring to the selected brands' patterns. The research outdoor pants were designed by referring to the preferred outdoor types and colors that were revealed in the survey results. The wearing assessment was conducted by comparing the manufactured research outdoor pants and the existing outdoor pants, which were selected as the best outdoor pants. Consequently, this study verified the fit of the research outdoor pants was superior to most items. This study proposed the final patterns of outdoor pants suitable for active senior males through the modification of several items that required some improvements revealed via the wearing assessment of the research outdoor.
Digital transformation has induced changes in human life patterns; consumption patterns are also changing to digitalization. Entering the era of industry 4.0 with the 4th industrial revolution, it is important to pay attention to a new paradigm in the fashion industry, the shift from developer-centered to user-centered in the era of the 3rd industrial revolution. The meaning of storing users' changing life and consumption patterns and analyzing stored big data are linked to consumer sentiment. It is more valuable to read emotions, then develop and distribute products based on them, rather than developer-centered processes that previously started in the fashion market. An AI(Artificial Intelligence) deep learning algorithm that analyzes user emotion big data from user experience(UX) to emotion and uses the analyzed data as a source has become possible. By combining AI technology, the fashion industry can develop various new products and technologies that meet the functional and emotional aspects required by consumers and expect a sustainable user experience structure. This study analyzes clear and useful user experience in the fashion industry to derive the characteristics of AI algorithms that combine emotions and technologies reflecting users' needs and proposes methods that can be used in the fashion industry. The purpose of the study is to utilize information analysis using big data and AI algorithms so that structures that can interact with users and developers can lead to a sustainable ecosystem. Ultimately, it is meaningful to identify the direction of the optimized fashion industry through user experienced emotional fashion technology algorithms.
This study aims to explore the potential of integrating traditional Indian motifs into modern textile design that appeals to the MZ generation. The objective is to create patterns that reflect the rich cultural tapestry of India while aligning with contemporary sensibilities. To achieve this, the design process includes a comprehensive literature review on the historical background, symbolism, and structure of Indian textiles and a survey to determine if the developed design suits the preferences of the MZ generation. Digital design tools such as TexPro, Photoshop, and Illustrator were used to create the designs based on the theme 'Cosmic Dream,' with sub-themes inspired by nature and Indian symbolism. 'Blooming Cosmos' focused on the structural beauty of the lotus, combined with paisley and rangoli patterns, for a vintage yet modern appeal. 'Cosmos in Blossom' is drawn from the rangoli technique of using varied materials, resulting in a romantic pastel-themed pattern that aligns with the 2023 Youth Trend. 'Cosmic Peacock' presented a lively ethnic pattern by merging simplified lotus motifs with India's national bird, peacock along with a paisley backdrop. A questionnaire was conducted to check the MZ consumer responses, and the most preferred design was the peacock and rangoli mixed design, ground colored in cream. These findings indicate the potential of the developed ethnic designs to be used for various purposes. By combining traditional motifs of India with modern elements, this study proposes ethnic textile designs that are suitable for MZ generation consumers.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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제45권8호
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pp.1192-1201
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2016
This study was conducted to investigate sensory characteristics and consumer acceptance of sliced raw fish. The two most popular varieties in Korea, flounder and rockfish, were used. Samples of each variety were prepared as follows to create consistent perceptible sensory differences: 'fresh' (consumed within 2 h after sacrifice), 'aged' (stored at $1^{\circ}C$ for 24 h), 'frozen' (frozen at $-16^{\circ}C$ for 23 h then thawed at $23.5^{\circ}C$for 1 h), and 'immersed' (immersed in sterilized water at $1^{\circ}C$ for 24 h). Sensory profiles of samples were determined through quantitative descriptive analysis using 10 trained panelists. Consumer acceptance test was conducted using 47 consumers. Analyses of variance were conducted to test significance of differences in sensory profiles and hedonic ratings among samples. Consumers were clustered according to their overall liking scores, and their preference patterns were cross-checked with sensory profiles. For both fish varieties, 'fresh' was characterized by stronger hardness, cohesiveness, springiness, cartilage-like texture (applied to only rockfish), and fishy flavor, whereas 'frozen' and 'immersed' were distinguished from other samples for their stronger wetness, juiciness, and fresh fish flavor than those of other samples. 'Aged' was significantly less hard, cohesive, and springy than 'fresh' as well as less juicy and wet than 'frozen' and 'immersed'. Consumers significantly preferred 'fresh' flounder and rockfish to others for their strong cohesiveness and springiness, indicating textural attributes were main factors affecting consumer preferences. However, for both flounder and rockfish, 40~50% of respondents preferred 'frozen' and 'immersed' to 'fresh' for their tenderness and fresh fish flavor. For this group of consumers, flavor liking had a greater effect on overall preference than texture preference. The result suggests that cohesive and springy textures and fresh fish flavor are major drivers of preferences for raw fish slices, but their relative importance and optimal levels varied across individual consumers.
With the widespread adoption of mobile devices, such as smart phones and smart pads, as well as the rapid growth of mobile technologies, consumer shopping patterns are changing. This study investigates key factors of consumer purchasing intention in a mobile shopping mall context by incorporating trust belief into the theory of planned behavior. We posit perceived usefulness, perceived enjoyment, perceived ease of use, and trust belief as antecedents of behavioral attitude toward mobile shopping malls. Moreover, social influence and security are identified as key enablers of trust belief on mobile shopping malls. Data collected from 154 consumers with purchasing experience in mobile shopping malls are empirically tested against a research model using partial least squares. Analysis results show that behavioral attitude and perceived behavioral control significantly influence purchasing intention. Moreover, this study reveals the significant effects of perceived usefulness and perceived enjoyment on behavioral attitude. Trust belief indirectly influences purchasing intention through behavioral attitude and is significantly affected by social influence. Understanding consumer purchasing decision-making processes in mobile shopping malls can help service providers to develop effective marketing and operation strategies and campaigns.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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제44권1호
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pp.152-159
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2015
The purpose of this study was to analyze how consumers make links between convenience meat products and self-relevant consequences and value. Surveys on convenience meat product consumption patterns and hard laddering based on means-end chain theory were conducted from April 21 to April 25, 2014 and targeted 200 consumers in the US. The most preferred cooking method of convenience meat product was roast (25.9%) and the most common information medium was suggestions by friends and parents (37.1%). The main as well as desired places of purchasing were both the supermarket (33.6% and 27.3%, respectively). The most preferred promotion method was free sample events (38.5%). From analyzing means-end chains of convenience meat products, the most dominant value chain was 'taste (A)'-'good taste (C)'-'feel good (V)'. These results show that consumption of convenience meat products will increase when consumer expectations of taste and satisfaction are met. Further, results of the value measurement provide information on consumer satisfaction and needs and can be applied to set marketing strategies for Korean style convenience meat products.
The purpose of this study is to investigate the effects of privacy concerns on the use of mobile payment services. In particular, paying attention to the multidimensionality of consumer innovation, we analyzed the effects of hierarchical logistic regression by gender. The results show that there is a positive (+) relationship for hedonic innovativeness regardless of gender, and that there is a negative (-) relationship for functional innovativeness overall and in the female group. In all groups regardless of gender, a positive (+) relationship was found for the hedonic innovativeness, and one negative (-) relationship was found in the functional innovativeness overall group and the female group. Second, in the male group, there is a moderating effect of privacy concerns and functional innovativeness. This suggests that the relationship between privacy concerns and the usage of mobile payment services may vary depending on functional innovativeness. This study is useful in that it can explain and predict consumers' patterns of use of new technology-based services in various and balanced ways by taking privacy concerns and multidimensional consumer innovation into consideration. In addition, it suggests that mobile payment companies should make efforts to ensure that their services are secure, useful, and fun to use so that consumers can feel confident using the services in various situations.
This study conducted both big data and netnography analysis to analyze consumer needs and behaviors of online consumer community. Big data analysis is easy to identify correlations, but causality is difficult to identify. To overcome this limitation, we used netnography analysis together. The netnography methodology is excellent for context grasping. However, there is a limit in that it is time and costly to analyze a large amount of data accumulated for a long time. Therefore, in this study, we searched for patterns of overall data through big data analysis and discovered outliers that require netnography analysis, and then performed netnography analysis only before and after outliers. As a result of analysis, the cause of the phenomenon shown through big data analysis could be explained through netnography analysis. In addition, it was able to identify the internal structural changes of the community, which are not easily revealed by big data analysis. Therefore, this study was able to effectively explain much of online consumer behavior that was difficult to understand as well as contextual semantics from the unstructured data missed by big data. The big data-netnography integrated model proposed in this study can be used as a good tool to discover new consumer needs in the online environment.
Recommender services are being used by an ever-increasing number of mobile commerce applications to help consumers find items to purchase with the use of the situated contexts. In this paper, we propose a new leveled recommendation for context-aware mobile commerce. This enables a consumer to obtain relevant information efficiently by using leveled recommendation, patterns and prefetching. This paper describes the method and application scenarios. Several experiments are performed and the results verify that the proposed method's recommendation performance is better than other existing methods.
Traditional Internet pricing schemes are coming under continual pressure to adapt to, and encourage, a changing mix of Internet applications and consumer usage patterns. Much research effort over the last decade has been focused on developing more efficient and attractive charging schemes. However, none of the proposed models has been widely deployed. This raises questions regarding the inhibiting factors and missing pieces that make pricing the Internet such a challenge. In this paper, we discuss the problems with current Internet pricing schemes, review the history of Internet pricing research over the last ten years, and summarize the key features and motivations of the most significant models. We develop a novel visual approach to comparing and evaluating such schemes using a three-dimensional (3D) metric encompassing technical efficiency, economic efficiency, and social impact. We address and discuss the important factors that have inhibited the deployment of the reviewed models and suggest productive areas of focus for future Internet pricing research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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