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소비자의 욕구 충족을 통한 기업 브랜드 감정 향상 방안- 만족과 애착의 매개 효과를 중심으로 -
이형탁 경남대학교 산업경영연구소 2014 지역산업연구 Vol.37 No.2
This study aims to provide ways to enhance the brand emotion of the customer which so many corporate wants to have with various levels of the needs satisfaction. This study examined the mediation effects of the satisfaction with the product which the customer bought and the attachment to the possession. This model is empirically tested with a sample of 204 automobile owners. The hypotheses are examined that the effects of economic needs satisfaction, safety needs satisfaction, social needs satisfaction, self needs satisfaction on the satisfaction with the car and the attachment to the car which he has owned. Furthermore, The effects of the satisfaction with the car and attachment to the car on the brand emotion. The results are shows that economic needs satisfaction, safety needs satisfaction, and self needs satisfaction affects the satisfaction with the car and only the self needs satisfaction affects the attachment to the car which he has owned. This study provides theoretical and managerial implications by showing different objects of the satisfaction, attachment, and loyalty. 본 연구는 브랜드 중심의 이미지 마케팅 환경에서 많은 기업들이 관심을 가지고 있는 브랜드 감정의 향상 방안을 도출하기 위해 시행되었다. 이를 위해서 본 연구에서는 소비자들의 욕구 충족을 핵심 선행 변수로 고려하였고, 소비자가 소유한 자동차에 대한 애착과, 자동차 제품에 대한 만족은 소비자의 욕구 충족과 기업 브랜드 감정을 매개하는 변수임을 확인 할 수 있었다. 특히, 자동차라는 내구제를 대상으로 한 본 연구에서는 애착과 만족, 충성의 대상이 동일하지 않음을 주장하였고, 이 개념들의 구분이 필요함을 검증하였으며, 애착과 만족은 유사해 보이는 변수이나, 다른 욕구의 충족 결과로 형성되는 변수임을 보였다. 본 연구를 통해서 기업 브랜드 이미지를 향상시키기 위해서는 우선 제품을 통한 소비자 경험이 중요하다는 것을 보임으로서, 브랜드만을 가지고 브랜드 감정을 향상시키려는 기업들에게 실무적 함의를 제공한다. 본 연구 모형은 자동차 소유자들이 응답한 204부의 설문지를 사용하여, 구조방정식모형을 통해 검증되었다. 실증 결과, 경제적 욕구, 안전 욕구, 사회적 욕구, 자아 욕구 중에서 경제적 욕구와 안전 욕구, 자아 욕구는 제품 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 자아 욕구는 애착에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 만족과 애착은 모두 기업 브랜드 감정을 향상시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 구매한 제품을 통해서 충족된 소비자의 욕구가 기업 브랜드 감정에 어떠한 영향을 미치는지를 밝힘으로써, 기업 브랜드 감정을 향상시키기 위해서 어떠한 노력이 필요한지에 대한 실무적 시사점을 제공하고 있다.
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이형탁,양현,조익순 한국항해항만학회 2023 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.2
본 연구는 선박의 항해계획을 자동으로 수립하기 위한 심층 강화학습 기반 알고리즘을 제안한다. 먼저 부산항과 광양항을 대상지역 으로 선정하고, 대상 선박으로 흘수 16m의 컨테이너선을 지정하였다. 실험 결과는 심층 강화학습을 사용하여 수립한 항해계획이 선행연구에서 활용한 Q-learning기반의 알고리즘보다 더 효율적인 것으로 분석되었다. 본 알고리즘은 선박의 항해계획을 자동으로 수립하는 방법을 제시하 며, 해상 안전 및 효율성 향상에 기여할 수 있다. This study proposes a deep reinforcement learning-based algorithm to automatically generate a ship's passage plan. First, Busan Port and Gwangyang Port were selected as target areas, and a container ship with a draft of 16m was designated as the target vessel. The experimental results showed that the ship's passage plan generated using deep reinforcement learning was more efficient than the Q-learning-based algorithm used in previous research. This algorithm presents a method to generate a ship's passage plan automatically and can contribute to improving maritime safety and efficiency.
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AIS 데이터를 활용한 격자 기반 선박항로계획에 관한 연구
이형탁,최혜민,한희정,윤석,이정석,김민규,조익순,양현 한국항해항만학회 2022 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
현재 선박의 항로계획은 항해사들의 항해지식과 경험을 바탕으로 이루어지고 있다. 하지만 자율운항선박의 등장으로 항로계획의자동화에 대한 연구가 학계와 산업계에 관심이 높다. 본 연구에서는 AIS 데이터를 활용하여 선박의 항로계획을 자동으로 생성하기 위해 격자기반의 최단경로 알고리즘을 활용하였다. 이는 자율운항선박의 항로계획 생성에 있어 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있다.
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소비자 불만족, 대안의 매력도, 전환 비용이 소비자의 전환 의향에 미치는 영향 검증
이형탁 한국산업경제학회 2010 산업경제연구 Vol.23 No.4
고객 유지의 중요성이 날로 대두되고 있음에도 불구하고, 그간 관계 마케팅의 많은 연구들이 소비자의 충성도 향상에만 집중하고 있었기 때문에 소비자의 이탈을 일으키는 가장 직접적인 변수인 소비자 전환 의향에 관한 체계적인 연구가 부족했다. 그리하여 본 연구에서는 병원과 운동 시설 맥락에서 소비자의 전환 의향에 영향을 미치는 핵심 변수들이라고 알려진 소비자 불만족, 대안의 매력도, 전환 비용 각각이 소비자 전환의향에 미치는 영향력을 검증해 보았다. 검증 결과 소비자 불만족과 대안의 매력도가 전환의향에 미치는 영향력은 둘 다 유의했으며 그 영향력의 차이는 없었다. 또한 소비자 불만족과 대안의 매력도와 함께 고려된 전환비용은 소비자의 전환의향을 유의하게 낮추는 것을 알 수 있었다. 고객 만족 극대화를 목표로 하는 기업에서도 불가피하게 발생하는 부주의한 실수 등에 의해 소비자들이 서비스 제공자에 대해 불만족하게 될 때가 있다. 그리고 때로는 기업이 자사 고객의 만족을 극대화시켰음에도 불구하고, 더 나은 서비스를 제안하는 경쟁자가 등장할 때도 있다. 이러한 경우들은 모두 서비스 제공자의 통제력 밖에서 발생하는 상황으로 이러한 통제력 밖의 상황에 대한 기업의 마지막 대처 방안으로서 본 연구에서는 전환비용을 높일 것을 제안하였다. 이외에도 본 논문에서는 소비자의 전환 의향에 영향을 미치는 모형을 중심으로 다양한 함의를 제공하고 있다. Even though emphasizing of marketing researcher on the importance of customer management, they have focus on the way how to enhance the commitment. So there has been not enough researches about switching intention which is related directly with churning. With this reason, in this research, the variables are proved which are the antecedents of customer switching intention; customer dissatisfaction, alternative attractiveness, and switching cost. Some facts are proved as follows; First, it was found that the effects of dissatisfaction, and alternative attractiveness on the customer switching intention are both significant. and more the effect sizes are not different. Second, the switching cost has significant negative effect on switching intention when it is considered with dissatisfaction and alternative attractiveness.
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Passage Planning in Coastal Waters for Maritime Autonomous Surface Ships using the D* Algorithm
이형탁,최혜민 해양환경안전학회 2023 해양환경안전학회지 Vol.29 No.3
Establishing a ship's passage plan is an essential step before it starts to sail. The research related to the automatic generation of ship passage plans is attracting attention because of the development of maritime autonomous surface ships. In coastal water navigation, the land, islands, and navigation rules need to be considered. From the path planning algorithm's perspective, a ship's passage planning is a global path-planning problem. Because conventional global path-planning methods such as Dijkstra and A* are time-consuming owing to the processes such as environmental modeling, it is difficult to modify a ship's passage plan during a voyage. Therefore, the D* algorithm was used to address these problems. The starting point was near Busan New Port, and the destination was Ulsan Port. The navigable area was designated based on a combination of the ship trajectory data and grid in the target area. The initial path plan generated using the D* algorithm was analyzed with 33 waypoints and a total distance of 113.946 km. The final path plan was simplified using the Douglas–Peucker algorithm. It was analyzed with a total distance of 110.156 km and 10 waypoints. This is approximately 3.05% less than the total distance of the initial passage plan of the ship. This study demonstrated the feasibility of automatically generating a path plan in coastal navigation for maritime autonomous surface ships using the D* algorithm. Using the shortest distance–based path planning algorithm, the ship's fuel consumption and sailing time can be minimized.
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