This paper analyzes the consumers' preference for packaged apple and derives the measures to vitalize the distribution of packaged apple. To do this, survey was conducted for consumers in large cities, Seoul, Busan, and Daegu to observe their purchasing behavior and satisfaction both for packaged and unpackaged apple. Survey was focused to how they are satisfied with several attributes of package such as size, appearance, content, material, and label. On the basis of the survey results, the values of the package attributes were estimated. Survey results show that consumers tend to buy unpackaged apple rather than packaged apple. About 34 percent out of 313 respondents have ever purchased apple packed with paper box while only 10.5 percent have an experience to buy packaged apple with transparent box. Most respondents answered they preferred the package of five to six apples and 1.3 kilograms most. They preferred mid or large size apple. Estimation of the values of the package attributes using the conjoint analysis shows that consumers are giving the highest value to the price of packing material. It means that consumers are reluctant to the extra payment resulted from packing the apple. Therefore, the efforts to reduce the cost of packing apple should be made steadily. In order to vitalize the distribution of small packaged apple, the package should contain high quality apple with high sugar content, proper size, good appearance, and so on. And it needs to be promoted to the consumers that small packaged apple are not inferior to apple packed with paper box.
이 연구는 식물공장 시스템으로부터 재배된 농산물에 대한 소비자 선호속성과 지불의향을 파악하기 위해 수행되었다. 식물공장 시스템으로부터 재배되는 농산물은 상추, 딸기, 곰취, 인삼으로 구분하였다. 우리는 소비자의 구매행태와 선호를 조사하기 위해 설문지를 구성하고, 선호분석과 한계지불의사액(MWTP) 추정을 위해 최종적으로 200여개의 타당한 응답을 선택하여 분석에 이용하였다. 우리는 실증분석을 위해 컨조인트 분석과 다항로짓모형을 이용하였다. 품목별 지불의사액 추정결과, 상추 1,016원(100g), 딸기 6,014원(2kg), 곰취 3,652원(100g), 인삼 5,905원(100g)으로 나타났다. 몇몇 소비자 구매행태의 속성이 포착되어 제시되었고, 식물공장 시스템에 대한 보다 적절한 정책 수립을 위해 몇가지 정책적 함의가 제안되었다.
The purpose of this study is to research the similarity and difference of color application in culture of Korea and China. The subject of this research is the costume color of Changgeuk and Beijing opera. First, a bibliographical inquiry includes the attributes of cultural color in Korea and China and the costume attributes of Changgeuk and Beijing opera. Second, this survey analyzes Munsell's 3 attributes(Hue, Value, Chroma), tone by extracted color data. The results of this study are as follows: 1. The cultural color factors of Korea and China are classified geographical factor, internal cultural factor and external cultural factor. 2. Changgeuk costume much more used high value and medium & low chroma for korean temperate climate. But Beijing opera costume prefers high-medium value and low chroma color, various ranges of color because of China huge land and various climates, as geographical factor. 3. Changgeuk costume much more used YR color(no-dyeing color) because of korean white robe preference. Beijing opera costume much more used R color than Changgeuk costume because of traditional preference of R color, as infernal cultural factor. 4. Changgeuk costume and Beijing opera costume show the practical use of ascetic cole. like as jade green. Ojungsaek much less used than Obangsaek by the theory of exponents of the five elements doctrine, as external cultural factor.
본 연구는 커피전문점을 선택하는데 있어서 가장 중요한 요소로 떠오르고 있는 커피요인을 중점으로 시장세분화 한 것이다. 한달동안 커피전문점을 방문한 경험이 있는 사람들을 대상으로 2010년 9월 12일부터 10월 10일까지 807부가 조사되었으며 SPSS17.0과 Limdep(LIMited DEPendent) 8.0 프로그램은 선호하는 커피종류에 따른 시장세분화를 위하여 MNL(Multinominal logit model)을 적용하였다. 4개의 그룹은 에스프레소, 아메리카노, 카페라떼류, 카페모카류를 선호하는 집단으로 구분하였으며 각각을 선호하는 소비자들의 인구통계적 특성과 커피선택속성, 포장여부, 선호하는 커피전문점브랜드, 방문횟수등에 영향관계를 확인하였다. 나이, 직업, 포장여부 그리고 7개의 커피선택속성 중 기분을 좋게함, 멋져보임, 체중조절을 위해서, 습관적으로라는 4가지 변수들이 선호하는 커피를 선택하는데 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 선호하는 커피에 따라 커피선택속성 등 현실을 그대로 반영하는 것으로 커피전문점 마케팅 전략에 도움이 될 것으로 판단된다.
This study examined the cosmetic store attributes that japanese tourists evaluated when purchasing cosmetics in korean cosmetic stores and the effect of those attributes on satisfaction, repurchase intention and recommendation intention. The subjects of this study were 250 Japanese female tourists who had purchase experiences of Korean cosmetics in the stores. Data analysis was conducted using factor analysis, regression analysis, and ANOVA using SPSS 15.0. The result of this study was as follows: First, cosmetic store attributes for Japanese tourists were composed of four factors such as products, store's atmosphere, salesperson and sales promotion. Second, it was shown that the salesperson and store atmosphere attributes have positive effect on cosmetic store satisfaction. Third, it was shown that store satisfaction had a positive effect on both repurchase intention and recommendation intention. Fourth, Japanese tourists' satisfaction on cosmetic store depends on the frequency of visiting Korea, and preference of the Korean Wave.
The study is part of the Chinese beverage selection attributes according to dietary style purchases based on the different dietary styles among different factors and consumer behavior analysis of consumer characteristics. The subjects of study were for the people living in Tianjin China objects directly in the local implementation of the questionnaire survey. A statistical analysis of 455 was conducted using SPSS 19. Using the general statistical analysis and cause analysis and reliability analysis, ANOVA test and cross analysis. Investigation object types related dietary style 20 projects, selection attributes 14 exploratory analysis of the causes, according to the results of dietary style in five factors, respectively of the health oriented, convenience oriented, economy oriented, gourmet oriented, food safety oriented convenient type named pursuit. Selection attributes is to consider three items of the preference factors, production and functional factors, information factors named. Food safety oriented showed a high percentage, Gourmet oriented compared to other types of higher proportion of singles. Food safety oriented production and functional factors to purchase consideration magazine and newspaper has obtained the information. Gourmet oriented production and functional factors to purchase consideration TV and radio were obtained by using the information. Health oriented green tea beverages have been preferred.
The purposes of this study were: (1) to identify the image dimensions of apparel stores according to how the consumers rate the importance of store attributes; (2) to classify the apparel stores in Seoul, Korea according to consumers' perception of the image attributes of their preferred store; (3) to develop a positioning map of the apparel stores according to their salient image dimensions; and (4) to classify the female adults in Seoul according to the criteria of their preferred store and to describe the characteristics of target customers according to storetype. 'A questionnaire was developed to measure store patronage, perceived importance of the store image attributes, perception of the store image attributes for the respondent's most frequently patronized store, and demographic information. Data from 520 female adults living in Seoul were analyzed. The results were as follows; 1. The image dimensions of fashion stores were product quality, shopping convenience, location, promotion, atmosphere, product information, design characteristics and price. 2. The apparel stores in Seoul were classified into five groups by the perception of store image, which were labeled as national chain store, designer store, specialty store, wholesale store and independent store, according to their discriminant characteristics. 3. According to the positioning map, product quality and location convenience were identified as the most important apparel store type patronage criteria. 4. The female adult group divided by store preference indicated significant differences in the perceived importance of store attributes. Each group showed multi-store patronage.
본 논문에서는 협업 필터링의 선호도 예측 정확성의 저하를 초래하는 전통적 문제점 중 하나인 데이터 희소성 문제에 강인한 잠재적 속성 선호도 기반 협업 필터링 방법(Latent Attribute Rating-based Collaborative Filtering, LAR_CF)을 제안한다. 기존의 협업 필터링은 객체의 유사성을 판단하기 위한 특징벡터로써 사용자가 명시적으로 평가한 선호도만을 이용하며, 해당 문제 개선을 위해 속성을 사용하는 연구들은 범용적으로 사용하기 어려웠다. 이웃 기반 필터링에 근본을 두는 LAR_CF는 기존의 명시적 선호도와 함께 유사도 평가의 대상이 되는 두 객체의 고유한 속성을 특징벡터로 삼기 때문에 명시적 선호도의 수가 적어서 발생하는 데이터 희소성 문제를 개선하여 선호도 예측 정확도를 향상시키며, 속성의 종류에 구애받지 않고 손쉽게 적용할 수 있는 장점을 가진다. LAR_CF의 유효성 평가를 위해서 MovieLens 100k 데이터세트 및 해당 데이터세트에 사용된 속성정보를 활용하여 일반적 성능 실험과 인공적 데이터 희소성 실험에서 선호도 예측 정확도를 평가한 결과, 제안하는 방법이 데이터 희소 조건에서 선호도 예측 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
Conjoint analysis estimates how much each of the attributes is valued on the basis of the choices consumers make among product concepts that are varied in systematic ways. The purposes of this research were to evaluate the relative importance of each fabric constituent characteristic for the consumer's utility or preference, to compare with the relative importance between the trained and the untrained panelists, and to identify the combinations of the constituent characteristic of knit fabric which offer consumers greater utility. Conjoint analysis was conducted using data taken from 54 trained and 54 untrained panelists, who rated preference for 12 different knit fabrics. The stitch length had a greater effect on knit fabric preference than the mixture ratio of fiber. There was no difference on effect of knit constituent characteristics for preference between the trained and the untrained panelists. Total, trained and untrained group preferred a knit fabric that had a higher acrylic mixture ratio and a short stitch length.
This study predicts consumer preference for social clothing at work, excluding uniforms using the self-product congruence theory that also establishes a model to predict the preference for recommended products that match the consumer's own image. A total of 490 Korean male office workers participated in this study. Participants' self-image and the product images of 20 apparel items were measured using nine adjective semantic scales (namely elegant, stable, sincere, refined, intense, luxury, bold, conspicuous, and polite). A model was then constructed to predict the consumer preferences using a neural network with Python and TensorFlow. The resulting Predict Preference Model using Product Image (PPMPI) was trained using product image and the preference of each product. Current research confirms that product preference can be predicted by the self-image instead of by entering the product image. The prediction accuracy rate of the PPMPI was over 80%. We used 490 items of test data consisting of self-images to predict the consumer preferences for using the PPMPI. The test of the PPMPI showed that the prediction rate differed depending on product attributes. The prediction rate of work apparel with normative images was over 70% and higher than for other forms of apparel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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