Fast fashion brand marketers should develop marketing strategies that effectively satisfy the values consumers seek when purchasing fast fashion brands. This study aimed to identify the consumption value factors of fast fashion brands and to reveal the value factors that influence attitudes toward purchasing fast fashion brands. Data were gathered by surveying university students in the Seoul metropolitan area using convenience sampling. Three hundred and five questionnaires were used in the statistical analysis, which consisted of exploratory factor analysis using SPSS and confirmatory factor analysis and path analysis using AMOS. The factor analysis revealed the following six value factors: Emotional value, social value, price/value for money, durability value, eco-value, and consistency value. The fit statistic for the six-factor model was quite acceptable. Two of the six value factors, emotional value and price/value for money, positively influenced attitudes toward purchasing fast fashion brands. The overall fits of the revealed model suggested that the model fit the data well. The results suggested that fast fashion marketers need to understand the value factors that motivate consumers to purchase fast fashion brands. In addition, marketers should focus their efforts on satisfying emotional value and price/value for money in order to establish their brands in the increasingly competitive fast fashion industry.
최근 웹 서비스의 확산과 함께 데이터의 형태는 더욱 다양해지고 있다. 이미지, 동영상, 텍스트 등 데이터를 저장하는 형태 뿐 아니라 해당 데이터를 표현하는 속성 및 메타데이터 등도 개수 및 형태가 데이터 별로 상이하다. 이러한 비정형 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 키밸류 스토어(Key-Value Store)의 사용이 확산되고 있다. LSM-Tree(Log Structured Merge Tree)는 다양한 상용 키밸류 스토어의 핵심 자료구조이다. LSM-Tree 는 모든 쓰기 및 삭제 연산을 로그 방식으로 기록함으로써 소량의 쓰기에 높은 성능을 제공하도록 최적화 되어 있다. 그러나 최근 유효성 만료 데이터의 대용량 삭제 연산이 LSM-Tree에 특수 키밸류 데이터로 삽입됨에 따라 사용자 요청의 지연시간 및 처리속도가 저하된다는 문제점이 있다. 본 논문은 기존 LSM-Tree의 장점을 모두 유지하면서도 삭제된 키를 주요 트리 구조에서 분리하여 상기 문제를 해결하는 Filtered LSM-Tree (FLSM-Tree)를 제안한다. 제안하는 기법은 상용 키밸류 저장소인 LevelDB에 구현되었으며 성능 평가에서 읽기 성능이 최대 47% 향상됨을 보인다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권6호
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pp.45-67
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2021
Snack culture, which can be easily enjoyed and consumed in a short period of time just like eating sweets, is spreading rapidly. Among them, TikTok is gaining popularity mainly among the MZ generation, and TikTok is rapidly emerging as a means of advertising or marketing. In this study, we studied the effect of TikTok Advertising's informativeness, interactivity, and impediment on brand attitudes. Previous studies have suggested that brand attitudes are formed through usefulness. However, this study divided usefulness into utilitarian value and hedonic value, and proved that brand attitudes are formed through these mediation variables. This is because of the TikTok advertising includes entertainment as well as usefulness. Therefore, this study established and verified the model in which informativeness, interactivity, and impediment of TikTok advertising form brand attitude through utilitarian value and hedonic value. In order to verify this research model, survey questionnaires were distributed to TikTok users and a total of 220 data samples were collected and analyzed. As a result of data analysis, informativeness and interactivity have a positive effect on utilitarian value and hedonic value, but impediment has a negative effect. In addition, informativeness, interactivity, impediment influenced brand attitudes through practical value and hedonic value, not directly influencing brand attitudes. This study is meaningful in that it suggests a marketing strategy that can further enhance brand attitude by considering utilitarian value and hedonic value simultaneously, rather than focusing on either utilitarian value or hedonic value.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권2호
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pp.495-498
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2004
In this note, we consider several types of convergence theorems for the expected value of fuzzy variables defined by Liu and Liu [IEEE Trans. Fuzzy Systems, 10(2002), 445-450].
최근 국내 외 수자원 정책의 방향은 전통적인 이 치수 부문과 함께 삶의 질을 향상을 위해 지속가능한 물 관리에 대한 필요가 강조되면서 수자원 정보의 수집, 관리 및 제공의 중요성이 증대되고 있다. 과거 수자원 정보는 제공하고자 하는 목적을 이미 정하고 거기에 맞도록 데이터를 효과적으로 분석하는 기술에 초점이 맞추어져 있었다. 그러나 최근에는 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터를 연계함으로써 새로운 가치를 도출할 수 있는 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 부각되면서 수자원 정보에도 변화를 가져오고 있다. 이에 본 논문에서는 수자원 정보 관리의 패러다임 변화에 능동적으로 대처하고, 수자원 정보의 효율적인 관리 및 이용을 위해 수자원 분야에서 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅의 적용 방안을 검토 및 제언하고자 하였다. 국내외 수자원 정보 관리의 현황과 방향을 살펴보고, 빅 데이터의 3대 요소인 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)과 함께 추가적으로 언급되고 있는 정확성(Veracity), 가치(Value)개념을 연계하였다. 그리고 클라우드 컴퓨팅을 통해 증가하는 수자원 관련 빅 데이터와 수요자의 변화에 대해 신속하고 유연한 대처방안에 대하여 논의하였다. 앞으로의 수자원 정보 관리는 정보의 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety) 등의 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅 적용을 통한 인명과 재산의 보호 등 공공의 목적, 물 관리 및 재난의 예방과 대응에 필요한 정확한(Veracity) 정보의 생산, 그리고 다른 분야와의 융합 등에 적극적으로 활용함으로써 수자원 정보의 가치(Value)를 높이는 방행으로 나아가야 한다.
Multidimensional scaling is a multivariate technique for constructing a configuration of n points in Euclidean space using information about the distances between the objects. This can be done by the singular value decomposition of the data matrix. But it is known that the singular value decomposition is not resistant. In this study, we provide a resistant version of the multidimensional scaling.
The volume sub-challenge requires novel approaches, often referred to as Big Data technologies and methodologies. Data is generated constantly in an ever growing number of places and by an ever growing number of actors while a large proportion of potentially re-usable data resides within silos within institutions or companies. These are needed when conventional database technologies cannot be applied to storage and computing issues. The issue of big data has been referred to as the next frontier in computing. In this paper, we research on factors to design an organizational value chain for Big Data.
Gene expression microarray data often include multiple missing values. Most gene expression analysis (including gene clustering analysis); however, require a complete data matric as an input. In ordinary clustering methods, just a single missing value makes one abandon the whole data of a gene even if the rest of data for that gene was intact. The quality of analysis may decrease seriously as the missing rate is increased. In the opposite aspect, the imputation of missing value may result in an artifact that reduces the reliability of the analysis. To clarify this contradiction in microarray clustering analysis, this paper compared the accuracy of clustering with and without imputation over several microarray data having different missing rates. This paper also tested the clustering efficiency of several imputation methods including our propose algorithm. The results showed it is worthwhile to check the clustering result in this alternative way without any imputed data for the imperfect microarray data.
본 연구는 기업이나 기관에서 보유한 데이터의 가치 평가에 가장 많이 활용되는 소득(이익) 접근 모델의 선행 연구를 조사하고 모델의 핵심요인과 데이터 자산 가치 평가 과정의 고려사항에 대해 논의하였다. 이를 통해 데이터 자산의 공유가능성, 활용기간이 다른 기업의 자산들과 다른 특성이 있음을 규명하였다. 또한 데이터의 가치는 품질의 영향을 크게 받기에 데이터의 적시성, 정확성과 같은 다양한 관점을 검토해야하며, 사용자의 용도와 사용능력 및 가치 사슬을 총체적으로 검토하여 데이터 자산의 가치를 평가해야 함을 도출하였다. 향후 연구방향으로는 실제 현업에 적용되어야 할 모델에 대한 지속적인 연구개발 및 회계법 개정을 제언하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.1241-1248
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2021
This study employs data from CRSP/Compustat files for the period from 2003 to 2017 and applies a panel data analysis. The results of this study show a positive relationship between trade credit and the firm's market value, however, the results show a negative relationship if we test the impact of financial credit on the firm's market value. The results have direct policy implications for investors, the firm's management, and financial strategy. An implication of our study is that using trade credit as a source of financing may give a positive signal of the firm's creditworthiness and increase the firm's market value. Also, the results of our study indicate that the benefits of using trade credit may outperform the cost of using it as a source of finance. Prior studies examine the impact of financial leverage on the firm's value, however, this study contributes to the existing studies that examine the factors that affect the firm's market value by examining the impact of using trade credit finance on the firm's market value. The main limitation of this study is that the results are based on listed firms, using data from unlisted firms is not available.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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