The author reviewed seventy papers on social psychology of clothing and fashion marketing fields, which were published in the Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles between 1983 and 1996. The market variables and consumer behavior variables were focused on. This review showed that the market variables had been divided into three groups of variables: 1) product variables (product image and product classification): 2) brand variables (brand image and brand positioning): and 3) store variables (store image, store type, and distribution system) Consumer behavior variables have been studied on the basis of EBM Consumer Behavior Model: 1) purchasing motivation as need recognition: 2) information using as search information: 3) evaluation criteria and choice criteria as alternative evaluatioin : 4) clothing purchase, brand choice and store choice as purchase: 5) degree of wear, satisfaction and dissatisfaction as outcome: and 6) clothing discard. Variables that influence on consumer behavior, including situation variables, clothing attitude variables, personal . social variables were added to develop a variable model of clothing consumer behavior using the EBM Consumer Behavior Model.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제8권6호
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pp.602-614
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2016
It is necessary to develop an efficient optimization technique to perform optimum designs which have given design spaces, discrete design values and several design goals. As optimization techniques, direct search method and stochastic search method are widely used in designing of ship structures. The merit of the direct search method is to search the optimum points rapidly by considering the search direction, step size and convergence limit. And the merit of the stochastic search method is to obtain the global optimum points well by spreading points randomly entire the design spaces. In this paper, Pareto Strategy (PS) multi-objective function method is developed by considering the search direction based on Pareto optimal points, the step size, the convergence limit and the random number generation. The success points between just before and current Pareto optimal points are considered. PS method can also apply to the single objective function problems, and can consider the discrete design variables such as plate thickness, longitudinal space, web height and web space. The optimum design results are compared with existing Random Search (RS) multi-objective function method and Evolutionary Strategy (ES) multi-objective function method by performing the optimum designs of double bottom structure and double hull tanker which have discrete design values. Its superiority and effectiveness are shown by comparing the optimum results with those of RS method and ES method.
It is necessary to develop an efficient optimization technique to optimize the engineering structures which have given design spaces, discrete design values and several design goals. As optimization techniques, direct search method and stochastic search method are widely used in designing of engineering structures. The merit of the direct search method is to search the optimum points rapidly by considering the search direction, step size and convergence limit. And the merit of the stochastic search method is to obtain the global optimum points by spreading point randomly entire the design spaces. In this paper, a Pareto optimal based multi-objective function method (PMOFM) is developed by considering the search direction based on Pareto optimal points, step size, convergence limit and random search generation . The PMOFM can also apply to the single objective function problems, and can consider the discrete design variables such as discrete plate thickness and discrete stiffener spaces. The design results are compared with existing Evolutionary Strategies (ES) method by performing the design of double bottom structures which have discrete plate thickness and discrete stiffener spaces.
The purpose of this study was to define the mutual relationship between the explanatory variables of brand loyalty and consumer's fashion luxury brand loyalty, and ultimately to show a path model of fashion luxury brand loyalty. Especially this was focused on the relationship among social risk perception, symbolism involvement, marketer leading information search, and continuing brand loyalty. In the empirical study, a questionnaire was developed through the literature search and a survey was conducted both in on-line and off-line questionnaire simultaneously. Finally 291 data from males and females who had a buying experience of luxury brand goods were analyzed. The result showed the 4 significant paths of fashion luxury brand loyalty existed, such as social risk perception$\rightarrow$symbolism involvement, social risk perception$\rightarrow$marketer leading information search, symbolism involvement$\rightarrow$continuing brand loyalty, marketer leading information search$\rightarrow$continuing brand loyalty. And the explanatory factor which has the strongest influencing power to continuing brand loyalty was symbolism involvement. The powers of social risk perception and marketer leading information search to continuing brand loyalty were weaker than symbolism involvement. The findings of this study are expected to contribute to develop a theory on the consumer's loyalty to fashion luxury goods and marketing strategies for enhancing the brand loyalty.
백트래킹을 이용한 깊이우선탐색에서 해를 빨리 찾기 위한 방법 중 하나는 결정변수의 순서를 효과적으로 배열하는 것이다. 이 때 문제의 동적 및 정적 특성을 고려한 변수 순서화 알고리즘 개발은 매우 중요한 문제이다. 그러나 문제에 적합한 최적의 변수 순서화 알고리즘을 개발하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 변수의 속성에 기반을 두어 문제의 형태를 규정하는 문제분류규칙을 제안하고 이 규칙을 이용하여 문제에 적합한 변수 순서화 알고리즘의 형태를 예측할 수 있게 한다. 결정변수가 동적 및 정적 특성을 갖는 DS-type 문제로서 주파수 할당문제를 선택하여 최적의 변수 순서화 알고리즘을 예측한다. 또한 문제분류규칙에 의해 생성되지 않는 특별한 형태의 문제인 기지국 위치문제를 적용하여 제안하는 문제분류규칙의 효용성을 입증한다.
Process modeling with activated sludge models (ASMs) is useful for the design and operational improvement of biological nutrient removal (BNR) processes. Effective utilization of ASMs requires the influent fraction analysis (IFA) of the wastewater treatment plant (WWTP). However, this is difficult due to the time and cost involved in the design and operation steps, thereby declining the simulation reliability. Harmony Search (HS) algorithm was utilized herein to determine the relationships between composite variables and state variables of the model IWA ASM1. Influent fraction analysis was used in estimating fractions of the state variables of the WWTP influent and its application to 9 wastewater treatment processes in South Korea. The results of influent $S_s$ and $Xs+X_{BH}$, which are the most sensitive variables for design of activated sludge process, are estimated within the error ranges of 8.9-14.2% and 3.8-6.4%, respectively. Utilizing the chemical oxygen demand (COD) fraction analysis for influent wastewater, it was possible to predict the concentrations of treated organic matter and nitrogen in 9 full scale BNR processes with high accuracy. In addition, the results of daily influent fraction analysis (D-IFA) method were superior to those of the constant influent fraction analysis (C-IFA) method.
Aggregate planning coordinate the control variable over long-term to apply a demand variable and forcasting. In order to necessary the goal that doesn't make an inter-contradiction and explicitly defined. We made a considerable point of system approach for scheduling establishment. It include the control variables of aggregate planning : 1) employment 2) over time working and idle time 3) inventory 4) delivery delay S) subcontract 61 long - term facility capacity. Each variables composed of pure strategy as like a decision of inventory level, a change of employment level, etc. md alternative costs make a computation on the economic foundation. But the optimum alternative costs represent the mixed pure strategy. The faults of this method doesn't optimum guarantee a special scheduling as well as increasing a number of alternative combination. Theoretical, Linear Decision Rule make an including all variables, but it is almost impossible for this model to develope actually And also make use of the aggregate planning problem for developing system approach : LDR, heuristic model, Search Decision Rule, all kind of computers, simulation. But these models are very complex, each variables get an extremely inter-dependence. So this study be remained by theory level, some approach methods has not been brought the optimum solution to apply in every cases.
UTAMA, Adi Prasetya;SUMARWAN, Ujang;SUROSO, Arif Imam;NAJIB, Mukhamad
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권5호
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pp.939-950
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2021
The purpose of this study was to measure the significance and contribution of sensory appeal, lifestyle, and health motive in determining coffee drink consumption. The theory adopted is the SOR (stimulus-organism-response) theory and the AISAS (attention-interest-search-action-share) model approach. Data was collected online in April-May 2020, and obtained 413 valid respondent data. The data were processed using SEM (Structural Equation Modeling) framework. The results showed that the variable sensory appeal of coffee drinks, lifestyle variables and health motive variables had a significant effect on coffee consumption. Of the 13 hypotheses proposed, nine hypotheses are accepted and four hypotheses are rejected. Sensory appeal has a positive effect on attitude and action of coffee consumption. Lifestyle has a positive effect on attitude, search, and action, whereas health motive has a positive effect on attitude of coffee consumption. Lifestyle variables have the greatest role in determining coffee consumption, followed by health motive variables and sensory appeal of coffee drinks. The SOR theory and the AISAS approach can both be used to analyze coffee drinking behavior. The research suggests that, to increase coffee consumption, a marketing approach should touch the lifestyle of the community and increase the promotion of the health aspects of coffee drinks.
The purpose of this study was to identify the new fashion brand evaluation attributes influenced by risk perception and its relationship with information search. As for the method of the research, questionnaires were given to 311 consumers who just finished shopping at new fashion brand stores. The results of this study were as follows: 1) New fashion brand evaluation attributes consisted of five factors; product experience attributes, celebrity credence attributes, product search attributes, brand credence attributes, salesperson search attributes. 2) New fashion brand evaluation attributes were found to be significantly influenced by risk perception. 3) The amount of information seeking and the use of information sources were found to be significantly related to the new fashion brand evaluation attributes. 4) The variables influencing on the new fashion brand evaluation attributes were age and monthly clothing expenses.
This study attempts to explore and explain major socieconomic factors which determine the extent of rural consumers' external search behavior in cases of two product categories: electric appliances and clothing. For the purpose of this study, interviews were conducted with 201 home managers in four rural towns(Hwasun, Haenam, Naju, and Bulkyo) of South Cholla Province. On the whole, the hypotheses that socioeconomic status, age and the characteristics of region of rural consumers make significant differences in their shopping motivation and the extent of external search are generally supported in case of clothing. No substantial differences are found in case of electric appliances. This study suggests that the effective purchasing system and the providing of informative consumer information would be needed to rural consumers for their extensive search. It also suggests that psychological aspects and situational variables in addition to socioeconomic aspects presumably contribute to our understanding of search behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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