Purpose - Recently, the mobile application field has been receiving astronomical attention from the past few years due to the growing number of mobile app downloads and withal due to the revenues being engendered. Especially delivery apps by mobile service market is experiencing rapid growth and competition is intensifying. Therefore, delivery apps' choice attributes has become important as a strategy for survival of franchise firms. Based on previous studies, this research proposed the theoretical framework about the structural relationships among customer satisfaction, trust and revisit intention on delivery apps' choice attributes. Research design, data, and methodology - This study examines the structural relationship between choice attributes of using the delivery app, satisfaction, trust, and revisit intention. More specifically, this study has been examined from the perspective of Generation Y who is enjoying electronic commerce and shopping with mobile phone. In this model, choice attributes of delivery app consists of three sub-dimensions such as service quality, system quality, interaction quality. So as to test the purposes of this study, research model and hypotheses were developed. After excluding 24 invalid respondent questionnaires, 201 valid questionnaires were coded and analyzed using frequency, confirmatory factor analysis, correlations analysis, and structural equation modeling with SPSS 21 and SmartPLS 3.0. Result - The results of the study are as follows. First, service quality and interaction quality had positive effects on satisfaction, and interaction quality had positive effects on trust, but system quality did not have a significant effect on both satisfaction and trust. Second, satisfaction had positive effects on both trust and revisit intention. Third, trust had positive effects on revisit intention. Conclusions - The implications of this study are following as: From the theoretical perspective, this study confirms the effect of delivery apps' choice attributes on satisfaction, trust, and revisit intention. In addition, it is significant that we examined the influence of choice attributes of delivery apps on their attitudes and behaviors of Generation Y familiar with mobile environment. Through this study, we hypothesized that the attributes of service quality and interaction quality of delivery apps have a significant effect on customer satisfaction, and this can be expected to provide meaningful implications for the development of franchise restaurant industry. To encourage continuous repurchase through customer satisfaction, franchise companies need to establish various strategic alliances with delivery app companies and new growth engines by providing diverse and high-quality services to customers in the smart age.
최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기존의 장례의식 중심의 상조기업 비즈니스가 조문객과 상주 중심의 서비스로 변모하기 위해 반드시 필요한 고객경험 중심 혁신전략 방법론에 관한 연구이다. 이를 위해서 서비스사이언스 관점에서 장례산업의 환경변화와 그 안에서의 고객경험 의의 및 가치, 고객경험관리 차원의 긍정적 고객경험, 부정적 고객경험 등의 문헌 연구를 수행하였고, 상조회사의 고객경험 혁신을 위한 구체적인 모델을 제시하고 입증하기 위한 연구를 수행하였다. 장례산업의 고객경험 혁신 전략의 의미는 현재 상태에서 목표 상태에 도달할 수 있는 여러 대안을 고객을 중심으로 탐색하고 그 중 최적의 전환 계획을 선택하는 것이다. 적용효과는 고객의 선호적인 감정을 유발시켜 차별화를 만들어내는 핵심이 되며, 고객경험 데이터가 상조회사의 경제적 관점의 자원 투입에 중요한 의사결정에 높은 도움이 된다는 것이다. 이와 같은 상조회사 혁신모델을 제시하였다. 고객중심의 상조서비스를 분석하여 그 가치를 연구하였다. 마지막으로 고객경험에 대한 측정 절차, 진단/평가, 혁신전략, 상조기업의 성과를 변수로 활용하여 단순회귀분석 기반으로 인과관계를 분석하였고, 결과적으로 관계가 유의미하다는 것이 설명되었다.
파킨슨병은 신체 움직임을 담당하는 도파민의 부족으로 신체 기능의 장애로 기본적인 일상생활까지 영향을 미치는 퇴행성 신경질환이다. 현재 의술로는 완치가 힘들어 병의 지연과 예방 차원으로 운동치료에 관심을 모으고 있다. 이에 본 연구에서는 펠든크라이스 기법®을 파킨슨병 환자에게 적용하여 심신의 상태를 스스로 돌볼 수 있는 신체 움직임 프로그램을 설계하고 보급하는데 목적을 갖는다. 펠든크라이스 기법®은 신체 움직임을 이용한 심신 자각 학습 방법으로 신경가소성의 기능인 뇌와 행동을 연결하여 신경계를 재교육하는 방법론이다. 본 연구에서는 연구자가 개발하고 검증한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법®의 자각(⾃覺)에 초점을 맞추어 수정·보완하였다. 24회기의 신체 움직임 프로그램은 파킨슨병 환자의 자기관리능력을 향상하기 위해 5단계로 구성하였다. 첫 번째 단계는 자기 인식이고 두 번째 단계는 자기 관찰이다. 셋째, 자기조직화, 넷째, 자기 통제. 그리고 다섯 번째 단계는 자기 관리다. 전반적인 변화는 자신의 상태를 인식하고 내적 감각과 외적 환경의 변화를 감지하는 능력을 향상시킨다. 결론적으로 파킨슨병 환자에게 심신 기능의 향상과 자기관리가 가능한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법을 적용하여 설계하였다. 앞으로 설계된 프로그램을 현장 적용 가능성 여부는 후속과제로 남긴다. 나아가 노년층의 웰니스를 위한 움직임의 참고자료로 메타버스를 적용한 과학분야와의 융합적 협력을 통해 보다 폭넓게 확산될 수 있도록 체계적 구조를 구축할 필요가 있다.
건설 품질관리는 건설 프로젝트의 성공적 수행을 위한 필수요소이다. 최근 ICT 기술 적용이 활성화 됨에 따라 현장 검측 업무에 첨단 기술 및 장비를 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 그러나 개별적 검측업무에 대한 첨단기술 적용에 앞서 전체 검측업무를 선제적으로 계획하는 것이 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 건설 검측업무에 첨단 기술 및 장비를 활용하기에 앞서 검측대상과 관련 정보를 명확히 도출하기 위한 데이터베이스와 그 데이터 베이스를 활용하기 위한 알고리즘을 개발하는 것이다. 또한 건축 시공계획에 따라 검측업무에 해당하는 액티비티를 자동 생성하기 위한 프레임워크를 제안하였다. 그 방법으로 국토교통부에서 고시한 책임 상주 감리 체크리스트의 검사 항목을 바탕으로 검측 대상, 검측 시기, 검측 방법, 검측 범위, 검측 제약요소를 분석하고 분류하였다. 본 프레임워크는 철근 콘크리트 공사 사례에 적용되었다. 개발된 건설 검측 업무 액티비티 자동 생성 프레임워크는 건축 시공을 위해 사용하는 공정관리 프로그램, 검측업무 및 검측기술을 연계하는데 적용할 수 있다. 향후 다양한 건설 프로젝트의 검측 업무 시, 액티비티 자동 생성 및 자동화를 위한 기초로 활용될 것으로 판단된다.
본 연구는 자율주행시대에 적합한 차량 실내 인테리어 디자인 중에서 실내 공간, 편의장치를 중심으로 진행하였으며 STEEP 분석법을 적용하여 미래 자동차 실내디자인 모델을 제시하였다. 서비스디자인 방법론을 적용하여 레이아웃의 재배치와 운전자 중심의 정보 제공 목적으로 설치되었던 디스플레이 장치의 변화를 다루고 있다. 커넥티드, 인포테인먼트 등 다양한 목적을 위한 디스플레이의 종류와 설치 위치에 대한 변화가 예상된다. 특히, 이런 분석을 통해 미래 자율주행 자동차에서 지내게 되는 실내 인테리어 연구를 통한 트렌드와 경험을 연구함으로서 이후 후속연구에서는 실제 개발과 응용을 위한 기초 자료로써 활용될 것이다. 5단계로 진행한 연구 과제를 STEEP과 연계하는 미래트렌드 도출과 FGI를 통한 전문가들의 자문을 거쳐 핵심동인을 추출 하였다. 이를 통해 이후 실내디자인에 하나의 방향으로 제시했다. 사용자 중심의 참여형 디자인 방법을 통해 자율주행차에서 기대 할 수 있는 체험과 경험을 위주로 감성적인 키워드 도출법을 사용하였다, 도출된 동인을 미래사회 5대 트렌드와 묶어서 요약정리 하였고 각 도출된 동인들에는 해당되는 기술 분야를 함께 고려할 수 있도록 그룹핑을 했으며, 자율주행 Level에 따라 수요자가 경험할 수 있는 요소를 더하기도 했다. 이는 미래 자율주행차 산업은 개인적 성향뿐만 아니라 다양한 사회적 이슈와 관점에서 바라본 실내 레이아웃, 편의장치 등의 서비스디자인 트렌드에 대한 연구가 이어져서 보다 다양한 연구가 진행되어야 할 것이다.
본 연구에서는 제내지와 하도를 연계한 하천유역의 홍수유출해석기법을 개발하였다. 하천변 저지대를 저류지역(Storage Area)으로 구성하고 자연배수시설과 배수펌프장을 모의할 수 있는 기능에 의해 하도와 연결한 후 부정류해석을 수행하였다. 그 결과 유역에서 저지대로 유입한 홍수량과 저지대에서 하천으로 배제되는 홍수량의 차이를 산정하여 내수침수를 유발하는 저류량과 침수위을 결정하였다. 또한, 모형의 하도와 저류지간에 측방구조물을 설치하고 그 상단부에 위어를 설치하여 하도의 홍수위가 제방고 보다 높을 경우 발생하는 외수월류를 모의하며, 여기에 제방파괴(Levee Breach) 기능을 추가하여 파제 상황에서의 외수범람 영향을 분석할 수 있도록 하였다. 이렇게 결정된 시간대별 침수위를 저지대의 표고와 비교함으로써 침수지역을 식별하고 침수심별로 상이한 형태의 시각정보로 변환하여 시간대별, 침수심별 예상침수지도를 작성하였다. 본 모형의 적용 결과 시간대별로 하천의 홍수위와 유역에서 하도로 유입하는 홍수량 및 외수월류와 제방파괴에 의해 제내지로 역류하는 홍수량, 그리고 하천변 저지대의 침수심과 침수면적 및 침수량 등을 산출할 수 있게 되어 치수계획 수립에 필수적인 다양한 정보를 획득할 수 있었다. 아울러 본 모형을 삽교천 유역에 적용한 결과 실제 발생한 홍수사상의 특성을 잘 재현하여 상기한 정보들이 충분한 활용가치가 있는 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 피부미용 전공 학생들을 위한 TBL 수업을 개발하고, 그 효과성을 검증하기 위하여 G대학교 전공 교과목에 적용한 결과를 분석하였다. TBL은 학습내용에 대한 선행학습과 그로 인해 절약된 강의시간을, 학습한 내용을 적용하는 연습활동에 투입하는 것을 중요시한다. 이에 개발연구방법론으로 ADDIE 모형과 TBL 모형을 적용하여 기존의 강의식으로 진행했던 '피부미용' 교과목을 TBL 수업으로 재설계하였으며, 주차별 선행학습자료, 사전학습 확인용 퀴즈, 팀활동 계획안을 개발하였다. 그리고 43명의 학생을 대상으로 한 실험연구를 통하여 TBL 수업의 효과를 다음과 같이 분석하였다. 첫째, 전공개념 획득 및 적용을 평가한 학업성취도에서 TBL 수업에 참여한 학생들이 비교집단인 강의식 수업에 참여한 학생들보다 높은 성취도를 나타났다. 둘째, TBL 수업 참여 학생들을 대상으로 실시한 문제해결능력과 협력적 자기효능감에 사전-사후 검사 결과에서 유의미한 차이가 없었다. 셋째, TBL 수업에 대한 전반적인 만족도는 4.0으로 높은 수준을 보였다. 이러한 연구 결과에 대한 논의를 기술하고, 향후 TBL 수업 개선 및 연구를 위한 3가지 제언을 제시하였다.
신경과학 연구에서 첨단 영상기술의 도입은 사변적 논의에 머물었던 철학적 개념이나 주장에 대해서 사실적 토대에 접근할 수 있는 계기를 제공했다. 윤리학과 도덕 심리학계의 일부 학자들 사이에는 도덕 판단의 근거를 fMRI와 같은 기법을 활용하여 신경 과정 현상에서 규명하려는 움직임이 일고 있다. 조쉬아 그린은, 도덕 판단 일반이 무의식이나 직관에 의해서 이루어진다는 사회적 직관주의의 입장을 개별 도덕이론들에 적용하고자 한다. 그린에 의하면, 의무론은 실제 이성에 의한 결과에 따른 규범적 주장이 아니라 진화에 의해 형성된 도덕적 감정에 의해 유도된 심리적 유형이며, 그러한 감정적 반응을 이성적 추론에 의한 것으로 생각하는 경향은 사후 합리화, 일종의 작화증(作話症)의 발로라고 주장한다. 그린은 더 나아가 의무론 본래의 이론은 규범적 관점에서 타당한 입론을 보장할 수 없으며, 공적 영역에서의 의사결정에 있어서 결과론적 원리가 희망적인 관점이라고 제안한다. 이에, 본 논문은 그린의 논증 과정을 분석하여 재구성하였고, 그린의 논증에는 도덕 판단에 대한 이해, 가설 설정과 검증 자료의 제시와 해석, 그리고 의무론에 대한 조작적 정의와 규범적 평가 등에 있어서 의문점이 제기되고 있음을 밝혔다. 더 나아가 그린의 연구 방법과 결과와 문제점 등이 우리 도덕(과)교육에 시사할 수 있는 바를 정리하였다. 도덕에 관한 과도한 과학주의와 사변적 논의에 대한 경계, 도덕성 본질에 대한 이해 지평의 확대와 신경윤리학과 뇌교육에서 도덕교육의 영역 탐색 등이 언급된다.
최근 다 시점 영상 콘텐츠 기반 3차원 공간(장면) 복원을 위한 다 시점 깊이 추정 딥러닝 네트워크 방법론이 널리 연구되고 있다. 다 시점 영상 콘텐츠는 촬영 구도, 촬영 환경 및 세팅에 따라 다양한 특성을 가지며, 고품질의 3차원 복원을 위해서는 이러한 특성을 이해하고, 적절한 깊이 추정 네트워크 기법들을 적용하는 것이 중요하다. 다 시점 영상 촬영 구도로는 수렴형, 발산형이 존재하며, 촬영 세팅에는 카메라 시점 간 물리적 거리인 baseline이 있다. 본 연구는 이와 같은 다 시점 영상 콘텐츠의 종류와 각 특징에 기반하여 콘텐츠(데이터 셋)의 특성에 따른 적절한 깊이 추정 네트워크 방법론을 다룬다. 실험 결과로부터, 기존의 다 시점 깊이 추정 네트워크를 발산형 또는 large baseline 특성을 가지는 데이터 셋에 곧바로 적용하는데 한계점이 존재함을 확인하였다. 따라서, 각 영상 환경에 적합한 '참조 시점 개수' 및 적절한 '참조 시점 선택 알고리즘'의 필요성을 검증하였다. 결론적으로, 3차원 공간(장면) 복원을 위한 딥러닝 기반 깊이 추정 네트워크 구현 시, 본 연구 결과가 다 시점 영상 콘텐츠 기반 깊이 추정 기법 선택에 있어 가이드라인으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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