This study analyzed the effects of hospital service quality, emotional attachment, and perceived value on customer satisfaction. In particular, the purpose of this study was to understand the role of emotional attachment and perceived value in the relationship between hospital service quality and customer satisfaction. For this purpose, the results of structural equation model analysis with the data collected by conducting a survey on customers visiting small and medium-sized hospitals were as follows. First, hospital service quality felt by hospital customers had a significant effect on emotional attachment and customer satisfaction, but had no significant effect on perceived value. Second, the emotional attachment felt by customers who visited the hospital had a significant effect on perceived value and customer satisfaction. Third, emotional attachment felt by customers in the relationship between hospital service quality and customer satisfaction had a significant mediating effect. Through the above results, it was confirmed that the service quality felt by customers visiting the hospital leads to attachment to the doctor's competence and medical technology competency, which leads to an increase in customer satisfaction through this attachment. The implications obtained based on these results are as follows. In order for the service quality felt by the customers who visit the hospital to lead to customer satisfaction, above all, it is important to focus on the emotional attachment they can have and find a strategy to improve the service quality. In other words, it is necessary to establish excellent medical staff and medical technology so that hospital customers can have high confidence in the competence of doctors and medical technology, and establish a public relations strategy that can effectively display these competences. Through these efforts, hospital customers will feel a strong attachment to doctors and medical technology, which will increase their satisfaction with the hospital.
The purpose of this study is to analyzed that the perceived price and VMD fitness of the SPA(speciality store retailer of Private label Apparel) brand characteristics impacts on multidimensional commitment consist of affective commitment, calculative commitment and behavioral commitment. Using SPSS 18.0 and AMOS 18.0 by structural equation modeling analysis, we found that perceived price have effects on affective commitment, behavioral commitment and calculative commitment significantly, and VMD fitness have effects affective commitment significant only. Affective commitment and calculative commitment on behavioral commitment was affected significantly. Through this study we found that perceived price and VMD fitness SPA brand maintaining relationships between the consumer and the seller are an important factors.
This study examined the characteristics of movie reviews based on emotional expressions, using the structural analysis. Major results were as follows; firstly, the most cited emotional expression was 'fun'. Fun was the important discriminator for evaluating movies. Secondly, cluster analysis results found that although Korean movies were clustered by many emotional expressions such as fun, immersion and impression, foreign movies were grouped by joust an emotional expression including fun. Internet users tended to divide foreign movie into two kinds of movies such as fun movie and boring movies.
오늘날 기업 내 ERP(Enterprise Resource Planing)시스템 도입이 활발해지고 있는 가운데 그 역기능으로 ERP 시스템 도입 실패 사례 또한 증가하고 있다. 이로 인해 ERP 시스템이 올바르게 구축되었는가를 판단하는 ERP 시스템에 대한 완성도 혹은 하자여부를 판단하는 감정평가 활동이 증가하고 있다. ERP 시스템은 일반적으로 패키지 형태의 프로그램과는 달리 비즈니스 프로세스 분석 단계에서 계약의 내용이 수정 및 확정되어지며, 업종 및 국가별 비즈니스 프로세스 특성에 따라 일반화된 모듈 프레임 워크를 그대로 적용하기 어려운 점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 ERP 시스템 완성도 감정평가를 위해 국내외 ERP 시스템에 대한 기본구조와 함께 세부적인 (공통/상이)모듈에 대해 정리를 수행하고, 이를 대상으로 핵심적인 비즈니스 업무수행을 위한 세부적인 절차를 추출하고자 한다. 본 연구를 통하여 제시된 ERP 시스템 감정 절차는 ERP 시스템 감정을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
This study aims to investigate the relationship between service recovery justice, residual emotions, and customer behavior. It empirically verifies that low justice in service recovery affects residual emotions and, in turn, has an impact on customers' negative behaviors. Furthermore, this research distinguishes customer-brand relationship quality into emotional relationship quality and cognitive relationship quality and seeks to validate that the type of relationship quality may influence the extent to which the justice of recovery processes affects residual emotions. Data was collected through surveys, and hypotheses were tested using structural equation modeling. The research findings indicate that among the dimensions of service recovery justice, procedural justice and interactional justice significantly influence residual emotions. Moreover, residual emotions have a significant impact on both the intention to revisit and the intention to engage in negative word-of-mouth. In addition, the impact of distributive justice and procedural justice on residual emotions was found to be higher for cognitive relationship quality than emotional relationship quality, and the impact of interactional justice on residual emotions was found to be higher for emotional relationship quality than cognitive relationship quality.
I analyzed the structure of a block-chain system and a block-chain-based service system. It is a decentralized book encryption system software technology that does not require a third party to secure trust between the two parties. Block chains are structured in a linked list structure. The block chain manage transaction information by blocking the transaction information, in conjunction with other blocks. As a result, I have discovered structural weaknesses in current block-chain systems and block-chain-based service systems. Once these possible structural problems are resolved, I expect that the block-chain-based service system will make various industrial contributions.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1137-1144
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2022
In this study, an artificial intelligence(AI) was developed to help with facial expression practice in order to express emotions. The developed AI used multimodal inputs consisting of sentences and facial images for deep neural networks (DNNs). The DNNs calculated similarities between the emotions predicted by the sentences and the emotions predicted by facial images. The user practiced facial expressions based on the situation given by sentences, and the AI provided the user with numerical feedback based on the similarity between the emotion predicted by sentence and the emotion predicted by facial expression. ResNet34 structure was trained on FER2013 public data to predict emotions from facial images. To predict emotions in sentences, KoBERT model was trained in transfer learning manner using the conversational speech dataset for emotion classification opened to the public by AIHub. The DNN that predicts emotions from the facial images demonstrated 65% accuracy, which is comparable to human emotional classification ability. The DNN that predicts emotions from the sentences achieved 90% accuracy. The performance of the developed AI was evaluated through experiments with changing facial expressions in which an ordinary person was participated.
In this paper, we propose a speech emotion recognition method using a deep neural network based on the attention mechanism. The proposed method consists of a combination of CNN (Convolution Neural Networks), GRU (Gated Recurrent Unit), DNN (Deep Neural Networks) and attention mechanism. The spectrogram of the speech signal contains characteristic patterns according to the emotion. Therefore, we modeled characteristic patterns according to the emotion by applying the tuned Gabor filters as convolutional filter of typical CNN. In addition, we applied the attention mechanism with CNN and FC (Fully-Connected) layer to obtain the attention weight by considering context information of extracted features and used it for emotion recognition. To verify the proposed method, we conducted emotion recognition experiments on six emotions. The experimental results show that the proposed method achieves higher performance in speech emotion recognition than the conventional methods.
This research has analyzed the influence of Yeosu Expo's service quality on emotion, perceived value and satisfaction. First of all, the Yeosu Expo's service quality scale was composed with five types of levels : exhibition contents, quality of performance, human service, approach convenience and necessary expense. As the result of influence analysis, exhibition contents, quality of performance and necessary expense had significant influence on attendee's positive emotion. Exhibition contents, necessary expense and approach convenience to approach showed significant influence in perceived value, and necessary expense related to the expo had the highest influence among the three values. Also, the attendee's positive emotion and perceived value towards service from expo was analyzed to have satisfactorily significant influence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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