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Kano-IGA 통합접근법을 이용한 전자통관 서비스 품질의 평가에 관한 연구 (A Study on the Service Quality Evaluation in Electronic Customs Clearance Making Use of Kano-IGA Integrated Approach)

송선옥
- 한국산학기술학회논문지
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- 제20권10호
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- pp.54-61
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- 2019
본 연구는 국가 관세행정 종합정보 시스템인 UNI-PASS의 서비스품질을 평가함에 있어 Kano모형과 Timko의 BW계수, Tontini et al.의 개선갭분석(IGA)을 적용하여 전자통관서비스(UNI-PASS) 품질속성들을 비교 검토하고, 전자통관서비스 이용 고객들의 만족도를 높이기 위해서는 어떠한 품질 속성에 집중해서 서비스 품질을 제고해야 하는지를 규명하였다. 분석결과, 전자통관서비스 품질 속성의 분류에서는 Kano, Timko, IGA모형 모두가 공통된 4가지 품질속성인 매력적품질, 일원적품질, 당연적품질, 무관심품질로 분류되었다. Kano-IGA 통합접근법을 이용한 결과에서 일원론품질의 경우 개선이 시급한 1사분면 영역에 포함되었고, 당연적품질은 중점적인 유지관리가 필요한 영역인 2사분면에 포함되었다. 무관심품질은 Care free 영역인 3사분면에 그리고 매력적품질은 경쟁우위 영역에 해당하는 4사분면에 포함되었다. 본 연구는 선행연구와는 달리 전자통관서비스 품질속성을 일원론적 관점이 아닌 이원론적 시각에서 Kano모형에 의거 서비스품질 속성을 분류하였고, 더불어 Kano, Timko, 개선갭분석(IGA)을 종합적으로 적용하여 각각의 품질속성의 분류결과가 일치하는지와 영역별 개선우선순위와 영역내 개선 우선순위를 검토하였다는 점에서 의의가 있다. 그러나 실증분석에 사용된 표본의 업종이 일부 특정 업종(일반기계 및 장비류, 전기전자제품류)에 편중되어 있다는 점에서 연구결과를 일반화하는 데는 조심스런 해석이 요구된다. 향후 연구에서는 산업별, 업종별 비교분석이나 기업의 규모나 사용기간을 중심으로 분석해 보는 것도 의미가 있을 것이다. 그리고 설문문항의 측정척도는 리커트 5점 척도 보다는 7점 척도를 사용하여 판별력을 높이는 것도 바람직 할 것으로 사료된다.
https://doi.org/10.5762/KAIS.2019.20.10.54 인용 PDF KSCI

머신러닝 기법을 활용한 수입 수산물 통관검사결과 분류 모델 (A Classification Model for Customs Clearance Inspection Results of Imported Aquatic Products Using Machine Learning Techniques)

엄지성;이경희;조완섭
- 한국빅데이터학회지
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- 제8권1호
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- pp.157-165
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- 2023
수산물은 많은 국가의 주요한 단백질 공급원이며 소비가 증가하고 있다. 우리나라도 수산물 소비는 증가하는 반면 자급률은 낮아지고 있으며, 수산물의 수입량이 증가함에 따라 안전관리의 중요성이 높아지고 있다. 국내로 수입되는 수산물은 110여 개 국가로부터 수백 종에 이르며, 수입 수산물의 안전관리를 검사관의 경험에만 의존하는 것은 한계가 있다. 데이터를 기반으로 수입 수산물 통관검사 결과를 예측할 수 있는 모델을 개발하여 수입신고서가 제출되었을 때 수산물의 부적합 가능성을 판단하는 머신러닝 분류 모델을 생성한다. 수입수산물 통관검사 결과 부적합율은 1% 미만으로 매우 낮은 불균형 데이터이므로 이러한 특성을 보완할 수 있는 샘플링 방법을 비교 연구하였고, 분류결과를 해석할 수 있는 전처리 방법을 적용하였다. 여러 가지 머신러닝 기반의 분류모델 중에서 랜덤포레스트와 XGBoost가 좋은 성능을 보였다. 통관검사 결과 적합과 부적합을 모두 잘 예측하는 모델은 ADASYN과 원-핫 인코딩을 적용한 랜덤포레스트 기본 모델이며 정확도 99.88%, 정밀도 99.87%, 재현율 99.89%, AUC 99.88%이다. XGBoost는 오버샘플링과 인코딩 종류에 상관없이 모든 지표가 90%를 넘겨 가장 안정적인 모델이다.
https://doi.org/10.36498/kbigdt.2023.8.1.157 인용 PDF