Evaluating environmental impacts of regional development projects has critical importance in environmental management aspect. This paper uses multi-attribute utility theory as a basis for obtaining a value index to assess the environmental impacts and applies the theory to a specific Korean case study. To structure and quantify basic values for the assessment, we elicited important attributes, then refined and structured them into a hierarchy. An environmental multi-attribute index is constructed as a multi-attribute utility function, based on value judgments provided by a group of technical experts, policy makers, and a decision-maker at Korean Ministry of Environment. The implications of the results are also discussed. We found that the work and results can provide valuable insights for assessment of environmental consequences.
Evaluating the results of National Nuclear R&D projects has critical importance in nuclear management aspect. This paper uses multi-attribute utility theory as a basis for obtaining a value Index to assess the results of nuclear R&D projects and applies the theory to a specific Korean case study. To structure and quantify basic values for the . evaluation, we elicited important attributes, then refined and structured them into a hierarchy. A multi-attribute index is constructed as a multi-attribute utility function, based on value judgments provided by a group of technical experts, policy makers, and decision-makers. The implications of the results are also discussed. We found that the work and results can provide valuable insights for assessment of nuclear R&D consequences.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.347-354
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1999
The credit rating represents an assessment of the relative level of risk associated with the timely payments required by the debt obligation. In this paper, we present a new approach to credit rating of customers based on the rough set theory. The concept of a rough set appeared to be an effective tool for the analysis of customer information systems representing knowledge gained by experience. The customer information system describes a set of customers by a set of multi-valued attributes, called condition attributes. The customers are classified into groups of risk subject to an expert's opinion, called decision attribute. A natural problem of knowledge analysis consists then in discovering relationships, in terms of decision rules, between description of customers by condition attributes and particular decisions. The rough set approach enables one to discover minimal subsets of condition attributes ensuring an acceptable quality of classification of the customers analyzed and to derive decision rules from the customer information system which can be used to support decisions about rating new customers. Using the rough set approach one analyses only facts hidden in data, it does not need any additional information about data and does not correct inconsistencies manifested in data; instead, rules produced are categorized into certain and possible. A real problem of the evaluation of the evaluation of credit rating by a department store is studied using the rough set approach.
Customers’ loyalty to an online store may be worth up to ten times as much as its average customer. To develop a loyal customer base, most online stores try their best to continually satisfy their customers and to generate long-run relationships with them. This study investigates the effects of product attributes on customer satisfaction, trust, and loyalty in the context of online shopping for apparels. A self-administered questionnaire with multi-item scale was developed based on literatures. A total of 356 usable questionnaires were obtained from respondents and were analyzed using by LISREL 8.54 Program. The results showed that attributes of apparel products (e.g., products variety, price, and information) have indirectly influenced customer loyalty, which are moderated by customers’ satisfaction and trust. Additionally, customer satisfaction plays an important role to develop customer loyalty of online apparel stores. The findings suggest that, to satisfy their customers, online apparel stores should focus on product variety, and reasonable/economic prices of their apparel products, while they should provide the information about contents/care of apparels in building trusting relationships with their customers. In light of the major findings, this study sets forth strategic implications for customer loyalty in online settings of apparel store.
Logistic enterprises want to be competitive enterprises in fierce logistic market and worry about the securement of discriminative competitiveness for it. The standards for the judgement of logistic industry's maintenance of competitiveness are not only economic feasibility of logistic costs but also the satisfaction of users because well-established service system for variety and enhancement of logistic needs. Some of the quality attributes sufficiently satisfy expectation of customers, but not guarantee high-quality satisfaction. Therefore, it's difficult to grasp quality attributes with the existing approach of perceived service quality. Quality attribute model suggested by Kano is widely used as the concept is accurate, there is high possibility to be used at the stage of product/service planning, and it can be easily applied. Kano model has a limitation that quality attributes are classified with mode and the differences between strong property of the quality attribute and week property in quality attributes were ignored. Therefore, Timko calculated customer satisfaction coefficient with the result of Kano's survey and effects of customer satisfaction and unsatisfaction through relations between satisfaction coefficient and unsatisfaction coefficient. The purposes of this study are to use ASC, the average of satisfaction coefficient and unsatisfaction, as the satisfaction of quality characteristics, decide the importance of quality characteristics with TOPSIS, a representative multi-standard decision-making method, and calculate strategy improvement propriety of logistic service quality.
Online shopping is increasing worldwide. Providing customers actual feeling of the product is essential in online shopping. Various technological aids can be used to support visual feeling. When delivering visual tangibility, it is important to study which attributes are significant in product presentations that best portray the actual tactileness. In this perspective, we suggest 'visual tactility' (VT) as a parameter for delivering tangibility in visual presentation. By measuring visual tactility in different product types, latent factors of visual tactility were identified and their influence on purchase intention was determined in this study. We defined material properties of touch such as surface texture, hardness, temperature, and weight as Visual Tactility (VT), the influential factor of tactility. We investigated the influence of VT on product purchase intention and analyzed tactileness within four online product presentations: single static picture, multi static pictures, zoom, and video. Our purpose was to investigate underlying effects of visual tactile attributes on touch and determine their influences according to online product presentation formats. Our results showed that visual tactility positively affected purchase intention and that each attribute differed in importance according to product type. Moreover, this study revealed a strong relation between online product presentation and VT attributes. These results provide a guide when selecting which presentation is optimal for delivering a product's tactility in online shopping situation.
The evaluation structure of complex problems is composed of multi-attributes and hierarchy. A many studies were existed on this problems, but that based on the assumption that the evaluation elements were independent. The actual evaluation problems have the complexity, ambiguity and interlinkage among the elements. In this situation, the fuzzy evaluation process is very effective in settling the complex problems. For evaluation of large scale hierarchical MADM problem, the fuzzy evaluation algorithm is developed in this paper, and that is centering on the identification of fuzzy measures. In this study, we newly identified the weight and interaction among the evaluation attributes. The results of this study are as follows: we can identified the hierarchical structure of the evaluation problem which is composed of the evaluation structure, function and hierarchy; we improved the existed weighting method which could be accomplished by normalizing process, considering the uncertainty and new weight integrating method which come from Dempster-Shafer theory. And we take into account the interaction properties among more than 3 evaluation attributes, which can be compared with the existed studies in which only 2 evaluation attributes taked into account.
본 연구는 온라인 의사결정과정에서 온라인 쇼핑속성, 정보원 및 구매의도와 관련된 소비자 정보탐색의 경로모델을 밝히고자 하였다. 연구대상은 미국 남서부지역의 대학교에 재학중인 대학생으로 표본으로 설문조사 하였으며, 총 219명의 이용 가능한 자료가 수집되었다. 자료분석을 위해 요인분석과 LISREL8.53을 이용하여 경로분석을 실시하였다. 연구결과, 소비자의 온라인 의복구매를 위한 정보원은 온라인 정보원, 소매점 정보원, 대중매체의 세 가지 유형으로 분류되었다. 특히, 온라인 의복구매를 위해 소매점 정보원(점포내 디스플레이, 제조업체의 팜플렛 또는 카달로그)을 더 많이 이용하는 것으로 나타났다. 추정된 경로모델을 살펴보면, 온라인 쇼핑속성의 중요도가 정보탐색에 유의한 영향을 미쳤다. 특히 온라인 의복 구매시, 소비자의 온라인 정보원 이용은 거래관련속성 즉 구매유인서비스(incentive service)에 의해 가장 크게 영향을 받는 반면, 소매점 정보원 이용은 심미성, 가격 등의 제품 및 시장관련속성의 중요도에 의해 더 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 소비자의 세가지 탐색유형 모두 구매의도에 정적인 효과를 보이고 있었으며, 다른 정보원에 비해, 소매점 정보원 이용이 온라인 의복구매의도에 가장 큰 효과를 보였다. 따라서, 본 연구는 온라인 쇼핑속성별 소비자의 차별화된 정보탐색 패턴이 온라인 구매의도를 증가시키고 있음을 확인함으로써, 의류제품의 멀티채널 소매전략(Multi-channel retailing) 방향이 논의되었다.
In the past, the power expansion planning (PEP) used least cost optimization. But PEP is required considering variable attributes. Because the environment of power industry changes very fast. This paper presents PEP using a multi-attribute decision method (MADM). MADM base on preference and utility.
A new decision tree generator MEC is proposed in this paper, which uses the difference of multi-base entropy as a consistent criterion for discretization and selection of attributes. To evaluate the performance of the proposed generator, it is compared to other generators which use criteria based on entropy and adopt different discretization styles. As an experimental result, it is shown that the proposed generator produces the most efficient classifiers, which have the least number of leaves at the same error rate, regardless of whether attribute values constituting the training set are discrete or continuous.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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