최근 디지털 방송 서비스가 확산되면서 TV 기반 상거래 시장이 성장하고 있다. 그러나 기존 연구의 경우, TV 홈쇼핑과 T-Commerce 각각에 관한 연구만이 존재하며, 각각의 연구 역시 소비자의 만족을 높이기 위한 속성에 대한 연구가 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구는 TV 기반 상거래를 통해 소비자의 만족을 증대시킬 수 있는 품질 속성을 분석함으로써, 앞으로 나아가야 할 방향에 대해 제시하고자 한다. 우리는 이를 위해 TV 홈쇼핑 및 T-Commerce의 특징을 선행연구를 통하여 선정하였고, 이를 기반으로 KANO 모델과 ASC를 기반으로 TV 기반 상거래의 고객 품질 속성의 만족도를 분석하였다.
The purposes of this study are two folds: a) to introduce conjoint choice model to research the choice behavior of theme park users, and b) to suggest the strategies to strengthen the competitiveness of theme parks. The major four theme parks in Seoul metropolitan areas were selected as study areas. A leading polling agency was employed to select 432 respondents by probability sampling and to conduct face-to-face interview. Both alternative generating and choice set generating fractional factorial design were conducted simultaneously to meet the necessary and sufficient conditions for calibration of the conjoint choice model. Dummy coding was used to represent the attribute levels, and the alternative-specific model was calibrated. The goodness-of-fit of the model was quite satisfactory($\rho$$^2$=0.47950), and most parameters values had to expected sign and magnitude. Car was preferred transport mode to shuttle bus for visiting theme parks ; however the most ideal attribute levels only were estimated significantly. Most attribute levels of shuttle bus were estimated significantly except the Dream Land, which is the least attractive park among study areas. Simulation results showed that the shuttle bus was a mode worth providing to switch the current car dominant visiting pattern of theme parks, which will be one the effective strategies to attract more patrons, especially for potential users adjacent to parks. Several ideals were suggested for future researches, in terms of utilization of more general utility function and new base alternative, and inclusion of more salient attributes such as constraints in the model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3128-3149
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2018
A number of effective methods for multiple-attribute group decision making (MAGDM) with interval-valued intuitionistic fuzzy numbers (IVIFNs) have been proposed in recent years. However, the different methods frequently yield different, even sometimes contradictory, results for the same problem. In this paper a novel criterion to determine the advantages and disadvantages of different methods is proposed. First, the decision-making process is divided into three parts: translation of experts' preferences, aggregation of experts' opinions, and comparison of the alternatives. Experts' preferences aggregation is considered the core step, and the quality of the collective matrix is considered the most important evaluation index for the aggregation methods. Then, methods to calculate the similarity measure, correlation, correlation coefficient, and energy of the intuitionistic fuzzy matrices are proposed, which are employed to evaluate the collective matrix. Thus, the optimal method can be selected by comparing the collective matrices when all the methods yield different results. Finally, a novel approach for aggregating experts' preferences with IVIFN is presented. In this approach, experts' preferences are mapped as points into two-dimensional planes, with the plant growth simulation algorithm (PGSA) being employed to calculate the optimal rally points, which are inversely mapped to IVIFNs to establish the collective matrix. In the study, four different methods are used to address one example problem to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed approach.
The purpose of this study were 1) to find out the benefits sought factors and segment the customers of internet shopping mall, 2) to find out the store image factors of internet shopping mall, and 3) to analyze the internet shopping mall market using perceptual map of segmented groups. The questionnaires dealing with attribute dimension of internet shopping mall image, benefits sought, and demographic variables were selected from the previous studies or were developed for this study. The data from 319 respondents which were collected through the internet survey site was analyzed by factor analysis, cluster analysis, one-way ANOVA, and $X^2$-test. The results of this study were as follows: 1. Benefit sought by consumer in internet shopping malls was found to include six different factors: assortments of products, search efficiency, brand/fashionability, delivery convenience, promotion service and informativeness. 2. As a result of subdividing the consumers, four distinctive groups were formed on the basis of benefit factors: multi-benefit oriented group, convenience oriented group, brand oriented group and low-benefit oriented group. Demographic traits such as education and income level were proven to significantly differentiate the benefit segments. 3. In the structural components of internet shopping-malls image, product/information, service/convenience and economy were drawn from attribute dimensions. 4. 12 perceptual maps of internet shopping mall image were constructed and each ideal vector were drawn.
This paper attempts to measure the environmental value of the Nakdong-river estuary, which is ecologically important but confronted with the threat of development. Especially, in order to elicit the environmental values of its four attributes, contingent valuation method(CVM) based on multi-attribute utility theory is applied and the CVM survey was rigorously designed to comply with the guidelines for best-practiced CVM studies. We surveyed a randomly selected sample of 400 and 350 households in Busan and six large cities(Seoul, Incheon, Daegu, Daejeon, Gwangju, and Ulsan), respectively and asked respondents questions in person-to-person interviews about how they would willing to pay for the estuary conservation and management program. Respondents overall accepted the contingent market and were willing to contribute a significant amount(2,457 won in Busan and 3,560 won in six large cities), on average, per household per year, which implies that there exists a large difference between the two. The aggregate values of the Nakdong-river estuary in Busan and six large cities amount to 2.92 and 22.32 billion won, respectively, per year. In addition, expanding the values to Korea produces 51.34 billion won per year. The quantitative values can be utilized in planning and decision-making about development versus conservation of the estuary.
The purpose of this research is to develope street trees management program for more an effective street trees management. The principal point of this program is to relate spatial data and attribute data that is the main concept in GIS(Geographic Information System). To do this function, MapObjects which is ESRI's mapping and GIS components was used to process spatial data and Access which had been developed by MS was used to manipulate attribute data in this program. Visual Basic also was used to design and develop user interfaces and procedures, relate two sort of data, and lastly complete Application. Relational data model was adopted to design tables and their relation, Antenucci's GIS development model was selected to design and complete this program. The configuration of this application is composed of management data and reference data. The management data includes the location of street tree, a growth condition, a surrounding environment, the characters of tree, an equipments, a management records and etc. The reference data include general information about tree, blight and insects.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.84-91
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2021
The purpose of this study is to investigate the structural relationship between resort selection attributes, emotional responses, and empirical values of scuba diving participants. The general population who enjoys scuba diving in Korea was selected as the population. Using the convenience sampling method, 553 of the 600 questionnaire samples were extracted as the final valid sample. For data processing, frequency analysis, exploratory factor analysis, and Cronbach's α test were performed using SPSS 23, and confirmatory factor analysis and structural equation model analysis were performed with AMOS 18. The results are as follows: First, among the sub-factors of selection attributes, equipment, facility environment, and diving point showed a positive effect on emotional response, but staff service did not have any significant effect. Second, the emotional response positively affected by the selection attribute showed a positive effect on all factors of service excellence, consumer utility, fun value, and aesthetic value of empirical value. Therefore, scuba diving resort managers must recognize the importance of equipment, facility environment, and diving point among these selection attributes of customers. And to satisfy the customer needs the resort must accurately identify the needs for diving equipment, facility environment and diving point. Various methods for this should be explored through the needs of the identified customers, and efforts should be made to provide safe equipment, comfortable facilities, and various diving points.
본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.
최근 4차 산업혁명 핵심 중 하나인 자율주행의 기술이 발전하고 있지만 예상하지 못한 상황에서 사고가 발생하는 등 센서 기반 자율주행에 한계를 보이고 있어, 이를 보완하기 위해 정밀도로지도는 자율주행의 핵심 인프라로 활용되고 있으며, 공공 및 민간에서 관심이 높아지면서 정밀도로지도의 최신성과 정확성 확보를 위한 다양한 연구와 기술개발이 이루어지고 있다. 현재 국토지리정보원은 자율주행차의 운행이 많을 것으로 예상되는 수도권 등 전국 도심지역 및 주요도로를 대상으로 확대 구축 중이며, 기 구축된 구간 중 도로변화가 발생한 지역의 신속갱신 체계를 마련하고, 품질검증을 통해 데이터 오류율 최소화를 위해 노력하고 있다. 이에 본 연구는 국토지리정보원에서 구축 중인 정밀도로지도의 신속, 정확한 갱신과 제작을 위해 속성 구조화 공정에서 참조객체의 공간관계를 분석하고, 오픈소스 기반 PyQGIS의 라이브러리를 활용하여 공간관계가 성립되는 참조객체의 속성입력 자동화 방법론을 적용하여, 고속국도·일반국도·C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)실증구간 등 도로유형별로 대상지를 선정하여 자동화를 실시하였다. 본 연구에서 개발한 속성자동화 도구를 활용하여 공간관계 참조객체의 속성을 자동으로 입력하는데 대상지별 약2~5분의 시간이 소요되었으며, 참조객체 속성입력 자동화 결과 고속국도 86.4%, 일반국도 79.7%, C-ITS의 경우 82.4%, 평균 82.8%의 속성입력 정확도를 확보하였다.
The objective of this study is to develop a knowledge-based scheduler applying simulation and knowledge base. This study utilizes a machine induction to build knowledge base which enables knowledge acquisition without domain expert. In this study, the best job dispatching rule for each order is selected according to the specifications of the order information. And these results are built to the fact base and knowledge base using the attribute-oriented induction method and simulation. When a new order enters in the developed system, the scheduler retrieves the knowledge base in order to find a matching record. If there is a matching record, the scheduling will be carried out by using the job dispatching rule saved in the knowledge base. Otherwise the best rule will be added to the knowledge base as a new record after scheduling to all the rules. When all these above steps finished the system will furnish a learning function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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