Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.31
no.5
s.164
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pp.765-776
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2007
Customer expectations and requirements for products play an important role in product planning for companies and decision making process for the consumer. These expectations are expressed by product qualities that consumers consider important when they purchase. Therefore, to identify quality elements that reflect consumer requirements would be a useful guide for companies. The purposes of this study are to find out quality factors of apparel product, to identify apparel product quality elements using Kano's theory, to find attributes of product which improvement are required. Women over 20 years-old from metropolitan areas in South Korea participated in the study and a quota sampling method was used. A questionnaire was arranged with four separate subject sections, importance of quality, Kano's questionnaires, and demographics. Data from 525 questionnaires were used for the statistical analysis. The results were as follows: Six dimensions of product quality(i.e., usefulness, performance, aesthetic, symbol, individuality and appearance) were identified. According to Kano's quality elements, performance was categorized into must-be quality which could lead to product dissatisfaction. Usefulness and appearance were categorized into one-dimensional quality which lead to both satisfaction and dissatisfaction. Aesthetic, symbol, and individuality was categorized into attractive quality which could lead to satisfaction. Findings of this study provide both industry and academic researchers with a guide to increase customer satisfaction in the product development process.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.4
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pp.1101-1121
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2024
Thorough understanding of user demands and formulation of product development strategies are crucial in product design, and can effectively stimulate consumer behavior. Scientific categorization and classification of demands contribute to accurate design development, design efficiency, and success rates. In recent years, e-commerce has become important consumption platforms for smart wearable products. However, there are few studies on product design and development among those related to promoting platform product services and sales. Meanwhile, design strategies focusing on real consumer needs are scarce among smart wearable product design studies. Therefore, an empirical consumer demand analysis method is proposed and design development strategies are formulated based on a categorized interpretation of demands. Using representative smart bracelets from wearable smart products as a case, this paper classifies consumer demands with three methods: big data semantic analysis, KANO model analysis, and satisfaction analysis. The results reveal that analysis methods proposed herein can effectively classify consumer demands and confirm that differences in consumer demand categories have varying impacts on consumer behavior. On this basis, corresponding design strategies are proposed based on four categories of consumer demands, aiming to make product design the leading factor and promote consumer behavior on e-commerce platforms. This research further enriches demand research on smart wearable products on e-commerce platforms, and optimizes products from a design perspective, thereby promoting consumption. In future research, different data analysis methods will be tried to compare and analyze changes in consumer demands and influencing factors, thus improving research on impact factors of product design in e-commerce.
This paper proposes a method for quantifying the types of quality elements proposed by Kano; namely: attractive quality, one-dimensional quality, and must-be quality. Kano's classification of required quality has helped us improve our thinking in product development. However, his classification is conceptual rather than quantitative, and the conventional techniques of questionnaire and group interview cannot provide quantification of the relationship between the degree of customer satisfaction and the degree of sufficiency of required qualities. This paper describes how a quality element under Kano's quality model can be expressed as a utility function, and describes an application to quality design of a cellular phone.
Customer reviews are one of the important sources for purchase decision makings in online stores. Online stores have tried to provide useful reviews in product pages to customers. To assess the usefulness of customer reviews before other users have voted enough on the reviews, diverse aspects of reviews were utilized in prevous studies. Style and semantic information were utilized in many studies. This study aims to test diverse alogrithms and datasets for identifying a proper classification method and threshold to classify useful reviews. In particular, most researches utilized ratio type helpfulness index as Amazon.com used. However, there is another type of usefulness index utilized in TripAdviser.com or Yelp.com, count type helpfulness index. There was no proper threshold to classify useful reviews yet for count type helpfulness index. This study used reivews and their usefulness votes on restaurnats from Yelp.com to devise diverse datasets and applied text mining approaches to classify useful reviews. Random Forest, SVM, and GLMNET showed the greater values of accuracy than other approaches.
AOI (Automatic Optical Inspection) of PCB (Printed Circuit Board) is a very important step to guarantee the product performance. The process of registering components called teaching mode is first perform, and AOI is then carried out in a testing mode that checks defects, such as recognizing and comparing the component mounted on the PCB to the stored components. Since most of registration of the components on the PCB is done manually, it takes a lot of time and there are many problems caused by mistakes or misjudgement. In this paper, A components classifier is proposed using YOLO (You Only Look Once) v2's object detection model that can automatically register components in teaching modes to reduce dramatically time and mistakes. The network of YOLO is modified to classify small objects, and the number of anchor boxes was increased from 9 to 15 to classify various types and sizes. Experimental results show that the proposed method has a good performance with 99.86% accuracy.
There have been lots of researches for providing a personalized service to a customer using one-to-one marketing and collaborative filtering techniques in E-Commerce. However, there are technical difficulties for providing the recommendation of products far users, which often involve high complexity of computation. In this paper, we have presented an integrated method of classification problem solving method and constraint based configuration techniques. This method can reduce a complexity of computation by classifying a solution domain space that has a higher complexity of composition. Thereafter, we have modeled customers constraints and the components of products to configure a complete system by passing it to constraint processing module in Constraint Satisfaction Problems. Constraint-based configuration uses the constraint propagation using the constraints of buyers and the constraints among PC components to configure a proper product for a customer. We have transformed and applied vector space modeling method in the field of information retrieval to consider a customer satisfaction in addition to the CSP. Finally, we have applied our system to test data fur evaluating a customers satisfaction and performance of the proposed system.
This paper establishes a coding method system including the liberation and size distribution of recycling materials in the shredder operation. Every particle in the shredded product becomes a code number using the liberation model and size distribution equation transforming of weight percentage into particles number percentage. One set of database can be obtained after all particles have been coded. This database is suitable for the size reduction operation in the process simulation of waste recycling. Coupling with the developed air classification, sizing and separating operations, the whole process simulation will be completely established for diversified application. A typical simulation for the rolling cutting shredder product of waste TV had been demonstrated under this coding system. The breakage size distribution of Gaudin and Schumann equation were selected for the shredding operation simulation. The Gaudin's liberation model was suitable fur the liberation simulation. Both of these equations were transformed weight percentage into particles distribution for the necessary of particle coding method. A better recycling operation for this shredded solid waste can be concluded from the comparison of simulation results with their sorted grade, recovery or economic of materials in different processes.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.1-4
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2003
Knowledge classification and expression of constructed knowledge have been main research issues in the field of knowledge representation. Constructed design knowledge of the former product loses its utility when new products with different structures are introduced to the market. In order to construct the design knowledge for a new product. designers need to reconstruct the design knowledge with new relationships. The design knowledge has been constructed with level trees, but it is difficult to rearrange the relations. Design DNA is proposed in this work in order to facilitate the rearrangement of design knowledge and give flexibility to knowledge structure. Design DNA is based on Layout-oriented domain knowledge and Function-oriented domain knowledge, which enables to generate new design knowledge that will result in new part geometries for given constraints on the part functions. Design DNA is applied to the design knowledge of lever system of the automatic transmission of passenger cars as an example.
The characteristic features of mylonitic granite in the Unbong-Ayoung area is as follow; (1) Mylonitic granite is a shearing product from porphyritic granite of Namweon Granites. (2) This rock megascopically shows foliated texture, and their modal compositions according to classification of dynamically metamorphosed rock are correspond to blastomylonite. (3) This rock generated by dextral strike slip movement at deep level. (4) The geochronological data of hornblendes from this rock undertaken by $^{40}Ar/^{89}Ar$ method are 191Ma to 195Ma. (5) The geochronological data of this rock suggests that Namweon Granites might be a product of intrusion and crystallization at the late Triassic or the Jurassic.
Ha, Jung-Woo;Kim, Byoung-Hee;Lee, Ba-Do;Zhang, Byoung-Tak
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.16
no.10
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pp.1010-1014
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2010
Article-related product recommender system is an emerging e-commerce service which recommends items based on association in contexts between items and articles. Current services recommend based on the similarity between tags of articles and items, which is deficient not only due to the high cost in manual tagging but also low accuracies in recommendation. As a component of novel article-related item recommender system, we propose a new method for tagging item images based on pre-defined categories. We suggest a hypernetwork-based algorithm for learning association between images, which is represented by visual words, and categories of products. Learned hypernetwork are used to assign multiple tags to unlabeled item images. We show the ability of our method with a product set of real-world online shopping-mall including 1,251 product images with 10 categories. Experimental results not only show that the proposed method has competitive tagging performance compared with other classifiers but also present that the proposed multi-tagging method based on hypernetworks improves the accuracy of tagging.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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