Journal of Information Technology Applications and Management
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v.10
no.4
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pp.29-50
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2003
This research provide the basic information to enhance the user-orientedness of usability design guidelines for software products and an effective empirical guidance to classify design attributes of internet shopping mall sites. The results of analysis show that design attributes can be classified into the procedural attribute group, the shopping tool attribute group, the visual attribute group, linguistic attribute group, and others. The results show that shopping tool attribute group can be divided further into the search tool attribute group and purchase tool attribute group and that the visual attribute group can be divided further into the screen condition attribute group and the character legibility attribute group. The research reveals that when designers design software interfaces and features they should take the compound effect of a group of design attributes into consideration to enhance the usability of the system.
The purposes of this study are 1) to classify the consumer group according to clothing purchase store(department store, road shop, discount store, Dongdaemoon & Namdaemoon markets) 2) to analyze the differences between VMD attributes which each consumer group value. The attributes on the VMD are categorized as 5 areas 1) interior 2) show window 3) product display & display change cycle 4) color · light · music · small instrument 5) promotion(POP & salesperson). The data were collected from 238 females students and were analyzed by frequency, percent and X²-test. The results of this study are as fellows . 1) On the attribute of Interior, there were significant differences in terms of flow in a store, rest area, the cleanness of floor, show case, and the merchandise itself. 2) On the attribute of show window, there were significant differences in terms of interst of show window. 3) On the attribute of product display & display change cycle, there were significant differences in terms of display method, and display change cycle. 4) On the attribute of color · light · music · small instrument, there were significant differences in terms of interest of color coordination, luminosity and effect of light, and necessity of music & small instrument. 5) On the attribute of promotion(POP & salesperson), there were significant differences in terms of aid of POP.
This study proposes a deep neural network model based on an encoder-decoder structure for visual dialogs. Ongoing linguistic understanding of the dialog history and context is important to generate correct answers to questions in visual dialogs followed by questions and answers regarding images. Nevertheless, in many cases, a visual understanding that can identify scenes or object attributes contained in images is beneficial. Hence, in the proposed model, by employing a separate person detector and an attribute recognizer in addition to visual features extracted from the entire input image at the encoding stage using a convolutional neural network, we emphasize attributes, such as gender, age, and dress concept of the people in the corresponding image and use them to generate answers. The results of the experiments conducted using VisDial v0.9, a large benchmark dataset, confirmed that the proposed model performed well.
Recently, with the development of deep learning technology, research on pedestrian attribute recognition technology using deep neural networks has been actively conducted. Existing pedestrian attribute recognition techniques can be obtained in such a way as global-based, regional-area-based, visual attention-based, sequential prediction-based, and newly designed loss function-based, depending on how pedestrian attributes are detected. It is known that the performance of these pedestrian attribute recognition technologies varies greatly depending on the type of backbone network that constitutes the deep neural networks model. Therefore, in this paper, several backbone networks are applied to the baseline pedestrian attribute recognition model and the performance changes of the model are analyzed. In this paper, the analysis is conducted using Resnet34, Resnet50, Resnet101, Swin-tiny, and Swinv2-tiny, which are representative backbone networks used in the fields of image classification, object detection, etc. Furthermore, this paper analyzes the change in time complexity when inferencing each backbone network using a CPU and a GPU.
Information visualization, generally speaking, consists of three steps: transform from raw data to data model, visual mapping from data model to visual structure, and transform from visual structure to information model. In this paper, we propose a visual mapping method from spatiotemporal table information, which is related to events in large-scale building, to 3D map metaphor. The process has also three steps as follows. First, after analyzing the table attributes, we carefully define a context to fully represent the table-information. Second, we choose meaningful attribute sets from the context. Third, each meaningful attribute set is mapped to one well defined visual structure. Our method has several advantages. First, users can intuitively achieve non-spatial information through the 3D map which is a powerful spatial metaphor. Second, this system shows various visual mapping method applicable to other data models in the form of table, especially GIS. After describing the whole concept of our visual mapping, we will show the results of implementation for several requests.
Retail firms have begun to pursue the marketing strategies, which stimulate consumers' sensibility and lead people to purchase their products. The visible effects of visual merchandising (VM) arouse consumers' interest and play an effective role in having busy people efficiently choose products. Apparel retail stores such as SPA use the offline store to be the experiential environment of their branding. Consumers' sensitivity and response toward various visual merchandising strategies needs to be accessed. The purpose of this study is to identify VM consciousness and VM evaluation attribute factors. Relationship of such variables with other variables were accessed. As consequence variables, product satisfaction and unplanned purchase behavior were included in the study. An empirical survey data was collected from men and women of various ages. Results indicated that VM consciousness and VM evaluation attribute factors were not correlated with consumer demographic variables. VM evaluation attributes were factored into appropriateness, attractiveness and functionality dimensions. Clothing involvement and brand orientation significantly influenced product satisfaction and unplanned purchase. The direct and indirect effect (via VM consciousness) were significant. For unplanned purchase, brand orientation only had indirect effect. The influence of VM evaluation attribute factors were significant. Appropriateness had stronger effect on product satisfaction whereas attractiveness had stronger effect on unplanned behavior. Functionality dimension had only indirect effect on product satisfaction but did not show significant direct and indirect effects on unplanned purchase. This study identified the pivotal role of VM consciousness in various shopping and purchasing circumstances in offline retail store of apparel brands.
This study investigated store attributes, VM factors, and store loyalty for store choice behavior by G sensibility types. A total of 425 usable questionnaires were obtained from students who enrolled at universities in Busan, Korea. For data analysis, factor analysis, cluster analysis, ${\chi}^2$-test, and ANOVA were conducted by using SPSS 10.1. The major results were as follows: First, G sensibility was classified into five types: G1(My pace type), G2(Active type), G3(Whimsical type). G4(Mania type), and G5(Sensational type). Particularly, G3 was most highly observed in male and female groups. Second, there was significant difference in the importance of store attribute, such as merchandise assortment among G sensibility types. Third, there were significant differences in VM factors of store image, physical facilities, and display and layout among G sensibility types. Especially, G5 type consumers considered store image, physical facilities, and merchandise display and layout more importantly, than did the other types. Fourth, there was significant difference in store loyalty among G sensibility types. This study discussed managerial implications of visual merchandising strategy for apparel retailers.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.6
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pp.1447-1457
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1999
Visual Object Query language(VOQL) proposed recently is a visual object-oriented database query language which can effectively represent queries on complex structured data, since schema information is visually included in query expressions. VOQL, which is a graph-based query language with inductively defined semantics, can concisely represent various text-based path expressions by graph, and clearly convey the semantics of complex path expressions. however, the existing VOQL assumes that all the attributes are multi-valued, and cannot visualize the concept of binding of object variables. therefore, VPAL query expressions are not intuitive, so that it is difficult to extend the existing VOQL theoretically. In this paper, we propose VOQL that improved on these problems. The improved VOQL visualizes the result of a single-valued attribute and that of a multi-valued attribute as a visual element and a subblob, respectively, and specifies the binding of object variables by introducing visual variables, so that the improved VOQL intuitively and clearly represents the semantics of queries.
The attribute of cartoon and comics has been known the combination of image and text. It is improved the we find the shape of comics at the first comics on the newspaper. But we can read the comic without word. These works don't give the difficult to read and it may transfer to readers by the image of figure on comics. Therefore how can the image reach the readers by the communication. This study is the research of the visual image communication and the attribute of wordless comics.
The global waste crisis has been escalating and its consequent impact on soil, water, air pollution, and eventually climate change acceleration has shed light on the importance of reducing waste. Amidst COVID-19 and the following surge in single-use plastics for food delivery, waste generation is on the incline. Companies and governments have embarked on developing various eco-friendly packaging technologies, but their effectiveness on the consumers is vague as definitions of eco-friendly packaging are vague, and research on its link to purchase intention remains scarce. Thus, the adoption of eco-friendly packaging has been slow. To address this issue, this study analyzes the awareness and purchase intention of four visual attributes of eco-friendly packaging-material, verbal statement, eco-label, and color-along with the environmental consciousness among undergraduate university students in Korea through online surveys and the ordered logit regression model. The study distinguished the attributes into evidence-based and conjectural categories. The findings revealed that eco-friendly visual attributes had a positive effect on purchase intention amongst undergraduate students in Korea; however the level of environmental consciousness had marginal effect on the purchase intention of eco-friendly visual attributes. The level of effectiveness also varied with each visual element. Analyses revealed that visual attributes to eco-friendly material had marginal effect on purchase intention; color was deemed not an "Eco-friendly attribute" by most students, and although eco-friendly labels were deemed as an eco-friendly attribute, trust in the labels varied according to environmental consciousness. These findings have implications for businesses and policymakers aiming to promote eco-friendly consumption within packaged food products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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