This study presents the strategic directions for Korean multi-brand fashion stores by running in-depth industry research and market analysis. Over 20 professionals were selected from Korean multi-brand fashion stores for this study and in-depth interviews were conducted to evaluate related subjects. The results of the study were as follows. First, Korean multi-brand fashion stores could be classified into three criteria: operating ownership, merchandise mix, and store identity. Second, operating ownership criterion was chosen for further investigations of strategies and directions of the multi-brand fashion stores. The operating ownership criterion consists of three types; department store types, specialty store types, and boutique types. Each type deploys different buying practice, organizational strategies, and distribution channels. Lastly, the suggested strategic directions for each type are summarized as follows. The 'department store type' should utilize its strong direct buying capabilities and acquisition of merchandising can be more effectively managed. The store should utilize its strong buying power as a tool to develop new private brands (PBs). For 'specialty store type', two key factors have been derived: market share expansion and positioning themselves to become a new distribution channel. To respond to these factors, the store needs to be perceived as a brand then diversify its business. Strengthening its brand will allow it to expand into a new distribution channel and also enable a strategic partnership with its competitor brands. The factors influencing 'boutique type' is personalization and uniqueness. With an emphasis on the uniqueness of products and merchandising it will be able to implement the role as a personal shopper and stylist to provide a very personalized service to its customers.
This exploratory study investigated Chinese consumers' perceived usefulness and risks of fashion apps and identified reasons for continuance and discontinuance intentions. This study conducted focus group interviews with a convenience sample of 13 Chinese students majoring in fashion in Korea. Based on interviewee responses, this study identified five attributes leading the perceived usefulness of mobile fashion apps (ubiquity and convenience, multi-media information, personalization, interactivity between consumers, and immediateness) and sub elements related to the five attributes. Five types of perceived risk (privacy risk, security risk, product risk, loss of future opportunity, and time risk) were identified in relation to Chinese consumers' use of fashion apps. The important role of live streaming services was uniquely identified by Chinese fashion app users. Usefulness of location-based information provided by mobile fashion apps were differently perceived according to respondents' use purpose, and augmented reality services provided by the apps were related to entertainment rather than usefulness. This study provides meaningful insights into Chinese consumers' perceptions of fashion apps and important app attributes that influence their continuance and discontinuance intentions. The findings from this study lend preliminary implications for future researchers and fashion businesses interested in the Chinese app market.
정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가와 함께, 이용자에게 있어서 적합한 정보의 획득을 위한 방법이 절실하게 요구되고 있다. 이를 위하여 정보검색 및 여과시스템이 개발 및 발전되어 왔다. 또한 보다 적극적인 서비스를 제공하기 위한 방법으로써 개인화 정보추천서비스에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 연구에서는 도서관에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자의 관심과 선호도에 적합한 정보를 제공하기 위한 연관규칙 기반의 개인화 정보추천시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로써 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 묵시적 정보이용행위에 관한 정보를 포함하고 있는 로그파일을 통하여 연관규칙 생성을 위해 요구되는 항목을 추출 및 변환하여 연관규칙 생성프로그램을 통하여 연관규칙의 생성 및 정보추천을 위한 방법을 제안하였다.
스마트폰의 획기적인 사용량 증가에 따라 모바일 앱은 에너지 절감과 같은 공공 영역에서의 인간행동변화를 가져오는 유력한 방법이 되었다. 이를 위해 앱과 행동 변화 간의 관계성을 인식하는 것은 공공 기관으로 하여금 보다 더 효과적인 공공 커뮤니케이션 전략을 수립하는데 유용한 활동이다. 본 연구는 디자인 과학 접근법을 기반으로 하여 개인화, 접근성, 표현의 풍부성과 같은 공공 서비스 중심의 모바일 앱의 디자인적 요인들이 사용자의 인지적, 감성적 태도에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 분석 결과 대부분의 디자인적 요인들이 사용자의 인지적 감성적 태도에 유의한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 또한, 인지적 태도는 사용자의 행동 변화와 감성적 태도에 영향을 미치며, 한편 감성적 태도는 공공 모바일 앱의 평균 사용시간과 에너지 절감이라고 하는 행동 변화에 긍정적인 작용을 하는 것으로 나타났다.
원투원 마케팅(데이터베이스 마케팅 또는 관계 마케팅)은 컴퓨터의 발전과 더불어 기업 및 고객에게 이익을 가져올 것이며, 또한 고객의 세일 및 광고에 변화를 가져올 여러 분야 중의 하나이다. 인터넷 쇼핑몰에서 지능적인 고객 서비스의 일환으로, 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법으로 잘 알려진 장바구니 분석을 이용한 개인화 된 광고를 제공하는 기법을 제시하고자 한다. 추천 기법의 핵심적인 이론으로 통계학, 데이터 마이닝, 인공 지능, 규칙 기반 매칭 등이 있다. 개인화 된 추천을 위한 규칙 기반 관점에서, 개인화를 위한 마케팅 규칙은 일반적으로 마케팅 전문가로부터 추출되어 고객의 데이터를 갖고 추정한다. 그러나 마케팅 전문가로부터 규칙을 추출하기란 매우 어려울 뿐만 아니라, 작성된 지식 기반 규칙을 검증하고 유지하기도 어렵다. 본 논문에서는 장바구니 분석 기법을 이용하여, 크로스 세일 마케팅 규칙을 추출한 뒤, 고객이 인터넷 쇼핑몰에 방문했을 때 개인화 된 광고를 제공하는데 초점을 두기로 한다.
디지털 방송의 출현으로 시청자는 다양한 TV 채널들을 제공 받을 수 있게 되었다. 하지만, 많은 TV 채널들의 제공으로 시청자가 자신이 원하는 방송프로그램을 찾는 것이 어려워졌다. 이러한 어려움을 해소하기 위하여, TV 서비스 제공 업체에서는 EPG(Electronic Program Guide)로 시청자에게 TV 채널들의 정보를 제공하고 있다. 하지만 TV 채널과 방송프로그램 수의 증가로 인해 EPG는 정보의 홍수(Information Overload) 문제와 사용할 때에 긴 지연시간(Time-consuming)을 발생시켰다. 따라서 본 논문에서는 시청 패턴에 기반하여 시청자가 선호하는 방송프로그램이 현재 방영되고 있는 채널만 걸러내어 추천해주는 채널 필터링 시스템(Channel Filtering System, CFS)을 설계하고 구현한다. 구현된 시스템은 사용중인 TV 또는 셋탑박스의 교체를 요구하지도 않을 뿐만 아니라, 시청자가 업/다운 버튼만 누르면 사용자가 선호하는 방송 프로그램이 방영되고 있지 않은 채널은 자동적으로 지나치게 함으로써, 시청자의 사용 편의성을 증대하도록 하였다.
최근 스마트 디바이스는 성인 대다수가 보유하고 있으며, 다양한 개인화 서비스가 제공되고 있다. 본 논문은 스마트 디바이스를 이용하여 보안이 요구되는 장소에 실시간으로 침입 여부를 감지하는 경량의 지능형 영상보안 시스템을 제안하였다. 제안 영상 보안 시스템은 누적영상 기반의 차 영상과 동적 배경 갱신 알고리즘을 사용하여 침입여부를 인식하였다. 침입통지는 사용자 모바일 디바이스의 어플리케이션 단위로 메시지를 전송할 수 있는 GCM (Google cloud message) 푸시서버와 전자 메일 표준 프로토콜인 SMTP (simple mail transfer protocol) 메일서버를 이용하였다. 침입자가 발생했을 경우에, GCM 푸시서버는 실시간으로 개인 모바일 디바이스에 푸시 메시지를 전송하고, SMTP 메일서버는 침입자 사진과 침입시간 전송하였다. 제안 영상 보안시스템은 영상 처리 알고리즘과 스마트 디바이스의 성능을 융합하여 다양한 지능형 영상 보안 분야에 응용할 수 있다.
본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 묵시적인 평가정보를 이용한 새로운 사례기반 추천시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 크게 사용자 프로파일 생성 모듈, 유사도 계산 및 추천 모듈, 개인화된 메일링 모듈로 구성된다. 사용자 프로파일 생성 모듈에서는 사용자가 컨텐츠를 이용하면서 남긴 로그 기록을 이용하여 컨텐츠에 대한 개인별 선호도를 추출할 수 있는 속성내, 속성간 가중치를 제시하였다. 유사도 계산 및 추천 모듈에서는 사용자 프로파일과 새로운 컨텐츠간의 유사도를 측정하기 위한 유사도 계산식을 제시하였다. 개인화된 메일링 모듈에서는 개인별 선호도에 의해 구성된 추천 컨텐츠를 플렛폼-독립적인 XML 문서 형식으로 변환하여 발송한다. 제안된 모델에 대한 추천 효율을 검증하기 위해 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC) 값을 이용하여 제안한 추천 모델과 협동적 필터링 기법과 비교 실험하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 모델의 추천 효율이 기존의 협동적 필터링 기법보다 우수함을 보였다.
스마트폰을 통해 사용자에게 제공되는 앱이 증가함에 따라 사용자들은 스마트폰에서 자신이 사용하고자 하는 앱을 매번 찾아야 하는 문제점이 커지고 있다. 이러한 앱 탐색 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 스마트폰에서 시간 및 장소에 따른 사용자별 앱 사용 로그를 수집하고, 이를 학습하여 사용자의 상황 정보에 따라 최적의 앱 추천 리스트를 자동으로 제공하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 사용자의 앱 로그로부터 요일, 시간대, 주중주말 여부 등의 시간 속성과 주소명, POI 등의 장소 속성을 학습하여 최대사용빈도기반 예측 모델, Naive-Bayesian 예측 모델, SVM 예측 모델 등의 3가지 예측 모델을 생성한다. 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 다양하게 조합된 학습 속성들을 학습한 예측모델들의 추천 정확도 비교 실험을 진행하였으며, 단일 예측 모델의 성능 개선을 위한 하이브리드 추천 방법을 제안한다.
유비쿼터스 환경에서 모바일 단말기의 제한적인 자원 문제를 해결하기 위해 주변 자원을 실시간으로 공유하는 연구들이 진행되고 있다. 그리고 자원의 공유뿐만 아니라 상황 정보에 기반한 추론을 통해 개인 맞춤형 자원을 추천하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 개인 맞춤형 자원 추천을 위하여 사용자의 기본 정보, 자원에 대한 선호도, 공유 대상이 되는 자원의 정보, 단말기의 위치, 시간과 같은 다양한 상황 정보는 효과적으로 공유 및 관리되어야 한다. 또한 신뢰성 있는 자원 추론을 위해 필요한 추론규칙을 검증하는 단계는 매우 중요하다. 이를 위해서 다양한 상황 정보를 구성하여 실제 단말기 상에서 자원 추론규칙이 올바르게 동작하는지 검증해야 하지만 이는 현실적으로 많은 비용과 시간이 필요하다. 따라서 본 논문애서는 이러한 문제점을 해결하기 위하석 추론 검증 도구를 제안한다. 제안하는 추론 검증도구는 편리한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하여 원하는 상황 정보를 쉽게 생성할 수 있고, 실제 단말기를 대신하여 동적인 상황 정보의 변경에 따른 추론을 정확하게 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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