• 한국병원경영학회지
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• 제14권1호
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• pp.99-122
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• 2009

In this study, the authors developed typologies of failures and recovery strategies in healthcare services, adopting the research framework of Kelley et al.(1993), Hoffman, et al.(1995), and Forbes et al.(2005). Data were collected form a sample of 559 respondents recruited in several regions of Korea through self-administered questionnaires. Data collection was done at hospitals and clinics respondents were visiting. The study has identified typologies of 21 failures and 10 recovery strategies in health care services. Results shows that "insufficient explanation by doctors" was the most frequent service failure followed by "insincere attitude of administrative employees" and "insincere attitude of nurses. "The type of recovery (compensation) that most of the respondents have received was apology from the healthcare service providers while the recovery that most respondents wanted to receive was sufficient explanation, suggesting that there is a significant gap between what is wanted and what is offered. Implications for healthcare service providers as well as limitations of the current study were discussed. Directions for further research were also suggested.

• 감성과학
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• 제21권1호
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• pp.59-70
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• 2018

음성인식 기술의 비약적 발전으로 최근 몇 년 사이 대화형 에이전트는 스마트폰, 인공지능 스피커 등을 통해 널리 보급되었다. 음성인식 기술의 인식의 정확도는 인간의 수준까지 발전하였으나, 여전히 말의 의미나 의도를 파악하는 것과 긴 대화를 이해하는 것 등에는 한계를 보이고 있다. 이에 따라 사용자는 대화형 에이전트를 사용함에 있어 다양한 오류 상황들을 경험하고 있으며 이는 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 목소리를 주 인터페이스로 하는 인공지능 스피커의 경우, 대화형 에이전트의 기능 및 한계에 대한 피드백의 부족은 지속적 사용을 저해하는 요소로 꼽히고 있다. 따라서 사용자가 대화형 에이전트의 기능 및 한계를 보다 잘 이해하고 오류 상황에서 부정적인 감정을 완화할 수 있는 방안에 대한 연구에 대한 필요성이 높으나, 아직 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 사회적 전략 중 '사전 양해'와 '사과'를 대화형 에이전트에 적용하고 이러한 전략이 사용자가 에이전트에 대해 느끼는 인식에 어떠한 영향을 미치는지 조사하였다. 이를 위해 사전 양해와 사과 여부를 나누어 사용자가 대화형 에이전트와 대화하는 데모 영상을 제작하였고, 실험참가자들에게 영상을 보여준 뒤 느끼는 호감도와 신뢰도를 설문을 통해 평가하도록 하였다. 총 104명의 응답을 분석한 결과, 문헌조사를 토대로 한 우리의 예상과는 상반되는 결과를 얻었다. 사전 양해는 오히려 사용자에게 부정적인 인상을 주었으며, 특히 에이전트에 대한 신뢰도에 부정적인 영향을 주었다. 또한 오류 상황에서의 사과는 사용자가 느끼는 호감도나 신뢰도에는 유의미한 영향을 미치지 않았다. 심층인터뷰를 통해 원인을 파악한 결과, 실험참가자들은 인공지능 스피커를 사람과 같은 인격체보다는 단순한 기계에 가깝다고 인식했기 때문에 인간관계에 작용하는 사회적 전략이 영향력을 발휘하지 못한 것으로 해석된다. 이러한 결과는 사용자가 에이전트를 얼마나 기계, 혹은 사람에 가깝게 인식하는지에 따라 오류 상황에 대한 에이전트의 대처 방식 또한 달라져야 함을 보여준다.

• 한국조리학회지
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• 제11권2호
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• pp.14-31
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• 2005

The findings of the study would be valuable for the basis of marketing strategies to be implemented in the foodservice industry. As a result of the exploratory factor analysis, major consumer dissatisfaction factors identified in this study can be categorized based on the followings: food, service, and facilities. It appears that most preferred medium for unsatisfied consumers to file their employees how to cope with complaints on the Internet. In terms of psychological compensation, it appears that consumers need to be provided with a through explanation in addition to a heartfelt apology against a complaint. On the physical side of compensation solution for everybody. The ideal timing of compensation for complaints can vary but it would be appropriate to leave it up to consumers to choose when they want to be rewarded.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.19-34
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• 2021

본 연구는 챗봇의 오류의 유형과 오류 메시지의 구조화 여부에 따른 태도, 행동의도, 사용성의 차이를 검증하고자 하였다. 챗봇의 오류 유형은 마음지각 이론을 기반으로 기대수준이 서로 다른 경험요소 오류와 기능요소 오류로 나누었으며 오류 메시지는 오류 사실만을 명시하는 비구조화 조건과 사과 표현, 오류의 원인, 개선의지를 포함한 구조화된 조건으로 나누었다. 오류 유형에 따라 사용성 점수에 차이가 나타났으며, 구조화된 오류 메시지 조건에서 태도, 행동의도, 사용성 점수가 높게 나타났다. 경험요소 기대격차는 세 종속 변인을 예측하지 못했으나, 기능요소 기대격차는 세 종속 변인을 유의미하게 예측하였으며 기능요소 기대격차에 대하여 오류 유형과 오류 메시지 구조화 여부의 상호작용 경향성이 확인되었다. 본 연구는 구조화된 오류 메시지의 완충효과를 검증하였고 오류 유형에 따라 완충효과가 달라질 가능성을 확인하였다. 이 결과는 사용자 경험을 증진하는 오류대처전략설계에 적용가능할 것으로 기대한다.