본 연구는 곤충산업 시장에서 지역자원을 활용한 동애등에 체험프로그램을 개발하기 위해 체험객의 곤충체험 지향성에 따라 세분화 하고 세분화된 체험객의 특성을 프로파일 하고자 수행되었다. 문헌연구를 바탕으로 곤충체험 지향성의 주요 속성을 도출하였으며, 곤충 체험객과 곤 충체험 박람회의 참석자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 총 325부의 유효표본을 수집하여 실증분석에 사용하였으며 체험 지향성의 속성은 교육 지향성, 정서 지향성, 사회 지향성, 자아 지향성과 연관되었다. 응답자는 학생들과, 자녀가 있는 부모를 대상으로 설문조사에 응답하도록 하 였다. 군집분석 결과 2개와 3개의 군집으로 분류되었으며, 예측타당성 및 판별분석 결과 모두 높게 나타나 최종 분석을 위해 응답자를 3개의 군집 으로 적절하게 세분화하였다. 3개의 군집은 체험에 소극적, 중도적, 적극적 지향 집단으로 명명하였으며, 적극적 지향 집단은 곤충체험에 대해 다 양하게 지향하는 집단으로 5 ~ 9세와, 10 ~ 14세의 자녀를 둔 부모는 감성적 체험 프로그램을 선호하고 체험 프로그램 비용으로 7 ~ 8천원의 지 불의사를 밝혔다. 세분 집단의 특성을 살펴본 결과 소극적 지향 집단과 중도지향적 집단은 교육적 체험에 가장 높게 지향하는 것으로 나타났으나 이들을 체험 프로그램에 관심을 갖게 위해서는 교육 지향적 프로그램을 개발하고 홍보마케팅을 강화한다면 참가의도가 높아질 수 있을 것으로 보 인다. 본 연구의 결과와 시사점은 곤충산업의 6차 산업화 활성화에도 기여할 수 있는 기초자료로 다양한 지향성을 충족시킬 수 있는 곤충체험 프 로그램 개발에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Quality function deployment (QFD) is a useful method in product design and development to maximize customer satisfaction. In the QFD, the technical attributes (TAs) affecting the product performance are identified, and product performance is improved to optimize customer requirements (CRs). For product development, determining the optimal levels of TAs is crucial during QFD optimization. Many optimization methods have been proposed to obtain the optimal levels of TAs in QFD. In these studies, the levels of TAs are assumed to be continuous while they are often taken as discrete in real world application. Another assumption in QFD optimization is that the requirements of the heterogeneous customers can be generalized and hence only one house of quality (HoQ) is used to connect with CRs. However, customers often have various requirements and preferences on a product. Therefore, a product market can be partitioned into several market segments, each of which contains a number of customers with homogeneous preferences. To overcome these problems, this paper proposes an optimization approach to find the optimal set of TAs under multi-segment market. Dynamic Programming (DP) methodology is developed to maximize the overall customer satisfaction for the market considering the weights of importance of different segments. Finally, a case study is provided for illustrating the proposed optimization approach.