• 수산해양기술연구
• /
• 제31권2호
• /
• pp.142-152
• /
• 1995

우리나라 연근해 해역에 대한 어족생물의 자원평가 및 그 관리를 위한 기초자료를 수집하기 위한 연구의 일환으로 동중국해를 대상으로 계량어군탐지기 및 트롤조업에 의해 수집된 어족생물의 음향학적 조사자료 및 수조실험자료 등을 종합적으로 분석하여 조사대상해역에 대한 어족생물의 어군반사강도를 추정한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 1994년 4월에 제주도 남서방 해역에서 50kHz의 주파수에 대하여 측정한 트롤 예망층에 대한 어군의 평균체적산란강도(, dB)와 그 때의 트롤조업에 의해 어획한 단위체적당의 어획량(C, $kg/\textrm{m}^3$)과의 사이에는 다음의 회귀직선식을 얻었다. = -32.4+10Log(C) 이 식에서 어획물 1kg당에 대한 어군의 평균반사강도의 추정치는 = - 32.4dB/kg이었다. 2. 1989~1992년의 11월중에 동중국해에서 25kHz와 100kHz의 주파수에 대한 트롤 예망층의 평균체적산란강도(, dB)와 단위체적당의 어획량(C, $kg/\textrm{m}^3$)과의 사이에는 다음의 회귀직선식을 얻었다. 25kHz : = - 29.8+10Log(C) 100kHz : = - 31.7+10Log(C) 이들 식에서 25kHz와 100kHz의 주파수에 대한 어획물 1kg당에 대한 어군의 평균반사강도의 추정치는 각각 -29.8dB/kg, -3.7dB/kg으로서, 25kHz에 대한 어군반사강도의 값이 100kHz에 대한 그 값보다 1.9dB 더 컸다. 3. 트롤조업에 의해 어획한 강달이, 말쥐치, 갈전갱이, 민태, 병어, 황돔, 민어, 고등어, 샛돔, 전갱이 등을 대상으로 25kHz와 100kHz의 주파수에서 측정한 어체의 평균반사강도와 체중과의 사이에는 다음의 회귀직선식을 얻었다. 25kHz : TS = - 34.0+10Log($W^{\frac{2}{3}}$) 100kHz : TS = - 37.8+10Log($W^{\frac{2}{3}}$) 이들 식에서 25 kHz와 100kHz의 주파수에 대한 어체의 1kg 당에 대한 평균반사강도의 측정치는 각각 -34.0dB/kg, -37.8dB/kg로서, 25kHz에 대한 어체의 평균반사강도의 값이 100kHz에 대한 그 값보다 3.8dB 더 컸다. 4. 제주도 근해에서 어획한 보구치의 부레의 등가반경(A)에 대한 체장(L)의 비솔(A/L)는 체장이 증감함에 따라 약간 감소하는 경향을 보였고, 그 평균치은 0.089이었다. 이상의 트롤조업 및 어탐조사, 또한 실험수조에서 측정한 어체의 반사강도를 종합적으로 고찰 할 때, 동중국해의 어업자원을 평가함에 있어 적용 할 수 있는 어군 1kg당에 대한 평균적인 반사강도는 25kHz와 100kHz의 주파수에 대하여 각각 -31.4dB/kg, -33.8dB/kg이라고 추정된다.

• 한국유통학회지:유통연구
• /
• 제15권3호
• /
• pp.71-110
• /
• 2010

본 연구에서는 항공권 예약 발권 웹사이트의 서비스 품질을 측정 뿐만 아니라 서비스 회복도 측정하고자 하였다. 또한 서비스 품질과 서비스 회복이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향관계를 실증하고자 하였다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 측정을 위해 Parasuraman, Zeithaml, & Malhotra(2005)가 개발한 E-S-QUAL과 E-RecS-QUAL을 사용했으며, 했다. E-S-QUAL은 온라인 서비스 품질을 측정하는 도구로써, 효율성, 시스템 이용가능성, 이행성, 프라이버시의 4개 차원 22개 항목으로 구성된다. E-RecS-QUAL은 온라인 서비스 회복을 측정하는 도구로써, 반응, 보상, 접촉의 3개 차원 11개 항목으로 구성된다. 실증분석을 위한 설문조사는 항공사나 여행사의 웹사이트를 통해 국내 외 항공권을 구입해 본 경험이 있는 소비자를 대상으로 실시하였는데, 총 400부가 회수되었고, 이 중 342부를 최종분석에 사용하였다. 실증분석을 위해 AMOS 7.0과 SPSS 15.0을 사용하였다. 먼저, SPSS 15.0을 사용하여, 요인점수를 이용한 회귀분석으로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 2, 3, 4, II-1, 2, 3, III-1, IV-1>이 전부 채택되었다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 각 차원은 모두 전반적인 서비스 품질에 유의한 영향을 보였고, 전반적인 서비스 품질은 고객만족에 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으로 고객만족 역시 충성의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 AMOS 7.0을 사용하여 모형 분석을 하였는데, 모형의 적합도는 가설검증을 하기에 합당한 수치가 나왔다. 이를 토대로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 3, II-1, 3, III-1, IV-1>은 채택되었고, <가설 I-2, 4, II-2>는 기각되었다. 이 결과는 Parasuraman et al.(2005)이 주장한 것처럼 E-S-QUAL을 나타내는 데는 요인점수를 이용한 회귀분석이 더 적합하다는 것을 보여주는 것이라고 판단된다. 이를 토대로 본 연구의 시사점을 정리하였다.