Purpose: Determination of the importance values of quality attributes is very important to integrate the Kano model with QFD. A new method to determine the importance values of quality attributes is proposed. Methods: ASC(Average Satisfaction Coefficient) is proposed in order to determine the importance values of quality attributes. To evaluate the effectiveness of ASC, a case study of modern TV sets is conducted, and the performance of ASC is compared with direct importance evaluation and AHP pairwise comparisons. Results: The result of ASC application is similar with those of direct importance evaluation and AHP pairwise comparison. Conclusion: ASC is an effective instrument to determine the importance values of quality attributes. It doesn't need a cumbersome process like AHP pairwise comparison, and can be calculated using the data for the conventional Kano model.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.3
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pp.210-214
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2002
Association rule mining is an exploratory learning task to discover some hidden dependency relationships among items in transaction data. Quantitative association rules denote association rules with both categorical and quantitative attributes. There have been several works on quantitative association rule mining such as the application of fuzzy techniques to quantitative association rule mining, the generalized association rule mining for quantitative association rules, and importance weight incorporation into association rule mining fer taking into account the users interest. This paper introduces a new method for generalized fuzzy quantitative association rule mining with importance weights. The method uses fuzzy concept hierarchies fer categorical attributes and generalization hierarchies of fuzzy linguistic terms fur quantitative attributes. It enables the users to flexibly perform the association rule mining by controlling the generalization levels for attributes and the importance weights f3r attributes.
The application demand has been rapidly increasing along the growth of smart devices. Companies actively use the application as marketing tools. In particular, fashion businesses expect the improvement of customer loyalty and brand image by using the applications as the communication channel with consumers. This paper investigated the relationship between mobile shopping motives and mobile shopping acceptance. Influence of such variables on perceived importance of various fashion application attributes was also accessed. Data from male and female respondents were analyzed for the empirical study. Results indicated that mobile shopping motives were classified into convenience, ubiquity, impulsiveness and economic motives. Fashion application attribute was classified into contents, continuous management, design/visibility, downloading and community. Mobile shopping motives had significant correlation with fashion application acceptance. Shopping motives and fashion application acceptance had significant impacts on perceived importance of various fashion application attributes.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.5
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pp.358-365
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2016
We propose a novel application of random forest, a machine learning-based general classification algorithm, to analyze the influence of design attributes on the silicon-to-SPICE (S2S) gap. To improve modeling accuracy, we introduce magnification of learning data as well as randomization for the counting of design attributes to be used for each tree in the forest. From the automatically generated decision trees, we can extract the so-called importance and impact indices, which identify the most significant design attributes determining the S2S gap. We apply the proposed method to actual silicon data, and observe that the identified design attributes show a clear trend in the S2S gap. We finally unveil 10nm key fin-shaped field effect transistor (FinFET) structures that result in a large S2S gap using the measurement data from 10nm test vehicles specialized for model-hardware correlation.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.22
no.3
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pp.139-153
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2020
Today, the proliferation of smart-phones and other mobile devices is bringing many changes to people's daily lives. Recently, the mobile shopping market has grown rapidly and has become a center of distribution. Furthermore, the consumer mobile fashion market is expected to expand and mobile fashion consumers' shopping tendencies will gradually become segmented. Differentiated marketing strategies for mobile fashion companies are to become essential. This study intends to understand the propensity of mobile fashion shopping and the importance of fashion app attributes, and their impact on mobile fashion shopping customer satisfaction and loyalty. The research aims to identify shopping trends and buying behaviors of mobile fashion consumers, find ways to increase mobile fashion shopping purchases, and help develop the mobile fashion market. The results of this study are summarized as follows. First, the compilation and the economics of the mobile fashion shopping propensity factors were shown to have a significant impact on product information, product reviews, and service quality, which are in turn important factors for fashion app attributes, whereas convenience only had a significant impact on service quality. Second, product information and service quality, which are also important factors for fashion app attributes, have a significant impact on mobile fashion shopping. Third, customer satisfaction concerning mobile fashion shopping has a significant impact on loyalty. Mobile fashion shopping customer satisfaction increases loyalty. Increasing the satisfaction and loyalty of mobile fashion shopping will lead to increased sales using mobile fashion shopping apps(Site) and become apparent in the results of mobile fashion companies. Therefore, various efforts by mobile fashion companies will be needed to satisfy their customers.
In modern society, the online to offline (O2O) market has become an emerging market. Based on social and cultural phenomena, the importance of "FOODTECH" linked with mobile applications is growing in the food and restaurant industry. This study examined subjective food application service quality, perceived value, and post-purchase behavior intentions. According to this study, of foodtech service quality attributes, only information, mobility, and reliability had positive (+) relationships with perceived value. However, foodtech service quality attributes did not have a direct impact on behavior intentions. Perceived values had a positive (+) relationship with behavior intentions and showed full mediation effects between foodtech service quality attributes and behavior intentions. Based on these results, future research on the relationship among food application service quality, perceived value, and post-purchase behavior intentions is needed.
The major purpose of this study was to analyze the observance of attributes influencing on park visitors' experiences. The Importance-Performance technique has been commonly used to evaluate the importance of various recreation programs and management. In this study, the Importance-Performance technique was adopted to present a new approach called Observance-Influence Analysis. During the summer of 1996, 550 Worak-san National Park visitors were surveyed. The results of this study indicated that physical and biological attributes such as clear water, clean air, and beautiful valley, etc. were highly observed by visitors and those also highly influenced on visitors' experiences. Based on the respondents' rating to the attributes, action grid was formulated to suggest management actions. As mentioned before, attributes such as clear water, clean air, and beautiful valley were recognized as attributes needed concentrate efforts. Attributes related to forests such as diverse plants and trees, well maintained forests, etc. were also suggested as potential concerned attributes. However attributes related to services did not influenced highly on the visitors' experiences.
This study used importance-performance analysis of different attributes of Bulgogi to investigate Americans' interest in this food. The results of this study will help determine the potential of expanding its consumption in the American foodservice market. Questionnaires were distributed to 200 diners in Korean restaurants located in New York, U.S.A. from July 13 to Oct 8, 2009. A total of 172 copies were returned and analyzed in this study. Statistical analyses were conducted using SPSS 17.0. Of the total subjects, 74.4% were already familiar with Bulgogi and 69.2% had at least one experience trying it. Targeting the respondents who had eaten Bulgogi, preference and satisfaction toward the dish, as well as the intention to repurchase and recommend it to others, were examined, and scores were found to be very high at 4.53, 4.46, 4.26, and 4.47 points, respectively, on a 5-point scale. According to importance-performance analysis, the top five Bulgogi attributes in importance were taste, freshness, flavor, tenderness, and juiciness, and those for performance were freshness, flavor, taste, tenderness, and overall acceptability. However, sweetness and saltiness showed relatively lower performance and ease of purchase was noted as an attribute needing improvement. Therefore, American consumers' needs for Bulgogi should be met by enhancing its flavor, while maintaining the traditional taste, as well as by supplementing the channels providing Bulgogi.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.1
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pp.37-45
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2022
It is well known that the Kano model measures customer satisfaction and classifies quality attributes into must-be, attractive as well as one-dimensional. The main purpose of this study is to investigate the dynamics of e-learning quality attributes by applying the proposed method using Kano's satisfaction index in the rapidly changing online learning environment. For this, the current study examined 27 e-learning quality attributes and conducted a comparative study using Kano's results obtained in 2013 and 2020. The result shows that the dynamics of quality attributes suggested by Kano(2001) is confirmed in the case of e-learning. The proposed approach shows better results in terms of Kano's direct classification method, and has potential application areas such as IPA(Importance-Performance Analysis) in the area of risk assemement. Some suggestions for better understanding of the proposed SI-DI diagram are also included in this study.
The importance-performance analysis (IPA) is a widely used analytical technique that produces a priority of managerial attention for the customer satisfaction. This study attempted to compare various different approaches of IPA such as direct and indirect measurement of importance, and traditional four quadrants grid model and diagonal grid model of IPA. Data on 17 inpatient service quality attributes were collected from 234 inpatients of a general hospital. Eight IPA grids were produced to compare the result of each model. Based on the study results the strength and weakness of each model were discussed, and a set of recommendations for practical application of the IPA in hospital settings was suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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