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IT교육 서비스품질이 교육만족도, 현업적용의도 및 추천의도에 미치는 영향에 관한 연구: 학습자 직위 및 참여동기의 조절효과를 중심으로 (A Study on the Influence of IT Education Service Quality on Educational Satisfaction, Work Application Intention, and Recommendation Intention: Focusing on the Moderating Effects of Learner Position and Participation Motivation)

  • 강려은;양성병
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.169-196
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    • 2017
  • 제4차 산업혁명의 도래로 IT(information technology)를 활용한 다양한 융합기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 따른 고품질의 IT관련 교육서비스 제공의 필요성 및 중요성 또한 점차 증대되고 있다. 한편, 일반적인 교육서비스 품질 및 만족도에 관한 연구는 그 동안 다양한 맥락에서 활발히 진행된 바 있으나, IT교육 참가자를 대상으로 한 IT교육 서비스품질의 역할을 살펴본 연구는 상대적으로 부족한 것으로 파악된다. 이에 본 연구에서는 SERVPERF 모형 및 관련 선행연구를 바탕으로 IT교육 맥락에서 IT교육 서비스품질의 다섯 가지 차원(유형성, 신뢰성, 반응성, 확신성 및 공감성)을 도출하고, 이러한 세부 IT교육 서비스품질 요인이 학습자의 교육만족도, 나아가 현업적용의도 및 추천의도에 미치는 영향을 검증하였다. 또한, 이러한 영향이 학습자 직위(실무자 집단/관리자 집단) 및 참여동기(자발적 참여집단/비자발적 참여집단)에 따라 어떻게 달라지는지에 대한 추가분석도 실시하였다. 서울 소재 'M'교육기관 203명의 IT교육 참가자 대상 설문을 활용한 구조방정식모형 분석 결과, IT교육 서비스품질의 다섯 가지 차원 가운데 유형성, 신뢰성 및 확신성이 교육만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났으며, 이러한 교육만족도는 현업적용의도와 추천의도에도 유의한 영향을 주는 것으로 조사되었다. 또한, IT교육 서비스품질이 교육만족도에 미치는 영향 관계에서 학습자 직위 및 참여동기가 유의한 조절효과를 가진다는 사실을 확인하였다. 본 연구는 SERVPERF 모형을 활용하여 IT교육 맥락에서 IT교육 서비스품질의 영향력을 실증한 최초의 연구라는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구결과가 IT교육 서비스 제공기관의 교육만족도 제고 및 효율적인 서비스 운영을 위한 실질적인 지침을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

중국이동통신산업중적복무질량(中国移动通信产业中的服务质量), 고객만의도화고객충성도(顾客满意度和顾客忠诚度) (Service Quality, Customer Satisfaction and Customer Loyalty of Mobile Communication Industry in China)

  • Zhang, Ruijin;Li, Xiangyang;Zhang, Yunchang
    • 마케팅과학연구
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    • 제20권3호
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    • pp.269-277
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    • 2010
  • 现有文献表明, 影响服务业顾客忠诚的最重要因素是服务质量. 然而, 在服务质量是直接还是间接影响顾客忠诚方面, 学者们的观点有着明显的分歧. 目前, 中国国内专门针对移动通信行业服务质量与顾客忠诚之间关系的文章较少. 此外, 以往相关文献多是将顾客忠诚作为一个整体变量进行研究, 没有进一步将其细分为多个维度. 基于此, 本文拟通过实证研究来探析移动通信业服务质量各维度与顾客忠诚各维度之间的直接和间接影响机理, 其中选择顾客满意作为二者关系的中介变量, 希望研究结论能给国内移动通信企业的服务管理提供有效的理论指导. 为了使搜集到的数据有效, 本次调研范围仅限于黑龙江哈尔滨市, 调查对象为移动通信公司的用户. 本次调研采取随机抽样的方式, 共发放问卷350份, 收回问卷325份, 回收率为 92.9%. 剔除无效问卷, 有效问卷为289份, 即有效回收率为82.6%. 本文借鉴国内外现有文献所使用的量表, 这些量表已经在实证研究中得到验证. 本文提出六个假设, 总体而言, 只有四个假设没有得到支持. 为了验证服务质量构成要素量表的合理性, 本文对289份有效样本进行探索性因子分析. 同样, 对顾客忠诚的维度进行检验. 本研究采用Cronbach's ${\alpha}$系数来评价量表的信度. 本研究从内容效度, 结构效度和聚合效度三方面对问卷进行效度检验. 本研究对数据和模型的拟合优度进行检验, 以提高假设检验的准确程度. 通过文献资料的收集, 整理及数据处理, 本文提出了服务质量五维度模型以及服务质量与顾客忠诚度之间相互关系模型, 通过实证分析验证了有形性, 可靠性, 反应性, 保证性和关怀性是服务质量的五个构成要素, 验证了PZB对于服务质量的SERVQUAL的测量方法, 研究了移动通信服务质量各维度对顾客忠诚各维度的直接影响机理, 以及服务质量各维度如何通过顾客满意这一中介变量对顾客忠诚各维度的间接影响机理, 建立了相应的关系模型,并运用结构方程分析方法,对模型进行实证检验, 得出如下研究结论: 第一, 移动通信服务质量由有形性, 可靠性, 响应性, 保证性和移情性五个要素构成, 顾客忠诚由态度忠诚和行为忠诚两个维度构成. 在PZB设计的SERVQUAL量表基础上, 本文针对移动通信行业设计了服务质量测量量表, 通过探索性因子分析得出五个因子. 这五个因子与五构成要素基本一致, 说明服务质量五要素概念适用于移动通信行业. 同样, 对顾客忠诚量表进行因子分析, 得出两个因子, 与本文中的态度忠诚和行为忠诚相一致. 第二, 移动通信服务质量对顾客忠诚存在直接和间接的正向影响作用. 其中, 服务质量对态度忠诚有直接和间接的正向作用, 间接作用是通过顾客满意这一中介变量影响的; 服务质量对行为忠诚有直接和间接的正向作用, 间接作用是通过顾客满意和态度忠诚这两个中介变量影响的. 这说明移动通信服务质量越好, 顾客的满意度越高, 其对服务提供商的态度就越积极, 在行为上就越容易表现出对服务提供商的忠诚. 而且, 服务质量各维度对顾客忠诚各维度的影响机理是不同的, 比如: 有形性对顾客满意有直接的正向作用, 但对顾客忠诚却没有显著的直接作用; 保证性对顾客满意没有显著的直接作用, 但对顾客忠诚有直接和间接的正向作用. 第三, 顾客满意在移动通信服务质量与态度忠诚, 行为忠诚之间的具有显著的中介作用, 这说明服务质量的提高可以增加顾客的满意度, 而满意的顾客更容易成为忠诚的顾客; 而态度忠诚在移动通信服务质量与行为忠诚之间的具有显著的中介作用, 这说明顾客行为上表现出忠诚可能是虚假忠诚, 只有态度和行为都忠诚的顾客才是真正的忠诚顾客. 本文的研究结论对中国及其它国家的电信运营商如何提升服务质量有一定的借鉴意义. 本文存在两方面的局限性: 首先, 本研究仅在黑龙江哈尔滨地区进行问卷调研, 针对移动公司用户, 统计数据会存在一定的抽样误差, 影响最终的统计分析结果. 第二, 本研究主要探讨了服务质量对顾客忠诚的影响关系, 并引入了顾客满意作为中介变量, 但没有考虑其他可能影响顾客忠诚的因素, 例如顾客价值, 消费者特征等.

지식베이스 확장을 위한 멀티소스 비정형 문서에서의 정보 추출 시스템의 개발 (Development of Information Extraction System from Multi Source Unstructured Documents for Knowledge Base Expansion)

  • 최현승;김민태;김우주;신동욱;이용훈
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.111-136
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    • 2018
  • 지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

이유자돈, 육성돈 및 비육돈에 있어 게르마늄흑운모의 급여 효과 (Effects of Dietary Germanium Biotite in Weaned, Growing and Finishing Pigs)

  • 권오석;김인호;홍종욱;이상환;정연권;민병준;이원백;손경승
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제45권3호
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    • pp.355-368
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    • 2003
  • 시험 1은 게르마늄흑운모를 자돈 사료에 첨가하였을 때 자돈의 성장 및 영양소 소화율에 미치는 영향을 평가하고자 실시하였다. 공시동물은 평균 체중 15.09$\pm$0.18kg의 3원 교잡종 자돈 60두를 공시하여 28일간 실시하였다. 시험설계는 기초사료에 게르마늄흑운모 무첨가구 (CON; basal diet), 기초사료에 게르마늄흑운모 0.1%(GB0.1), 0.3%(GB0.3), 0.6%(GB0.6), 1.0% (GB1.0) 첨가구로 5개 처리로 하였다. 전체 사양시험 기간동안, 일당증체량과 사료효율에 있어서는 처리구간에 유의적인 차이를 보이지 않았다. 시험 2는 육성돈 사료내 게르마늄흑운모의 항생제 대체효과를 평가하기 위하여 실시하였다. 공시동물은 평균 체중이 32.47$\pm$0.90kg인 3원 교잡종 육성돈 54두를 공시하여 35일간 실시하였다. 시험설계는 기초사료에 항생제 무첨가구(NC; basal diet), 항생제 첨가구 (PC; basal diet + 200ppm CTC), 게르마늄흑운모를 0.3% 첨가구(GB0.3; basal diet + 0.3% germanium biotite)의 3개 처리로 하였다. 사양시험 기간동안, 일당증체량에 있어서 NC 처리구와 비교하였을 때 PC 처리구와 GB0.3 처리구의 성장율이 각각 17%(385 vs 451, g/d), 14% (385 vs 438, g/d) 높았다(P<0.05). 일당사료섭취량에 있어서 NC 처리구와 비교하여 PC 처리구와 GB0.3 처리구가 유의적으로 높았다(P<0.05). 사료효율에 있어서도 NC 처리구와 비교하여 GB0.3 처리구가 유의적으로 높았다(0.323 vs 0.332)(P<0.05). 외관상 건물과 질소 소화율에 있어서 NC 처리구와 비교하여 PC 처리구와 GB0.3 처리구가 유의적으로 높았다 (P<0.05). 시험 3은 비육돈 사료내 게르마늄흑운모의 첨가가 성장, 영양소 소화율, 혈장 성상, 등지방 두께 그리고 분내 암모니아 가스 농도에 미치는 영향을 평가하기 위하여 실시하였다. 공시동물은 평균 체중이 78.65$\pm$1.32kg인 비육돈 72두를 공시하였다. 시험설계는 기초사료에 게르마늄흑운모 무첨가구 (CON; basal diet), 기초사료에 게르마늄흑운모 1.0% (GB1.0), 3.0% (GB 3.0) 첨가구로 3개 처리로 하였다. 사양시험 기간동안, 일당증체량에서는 GB1.0 처리구가 대조구와 GB3.0 처리구와 비교하여 유의적으로 높았으며 (P<0.05), 일당사료섭취량에 있어서는 대조구가 GB3.0보다 유의적으로 높았다 (P< 0.05). 사료효율에 있어서는 GB 첨가구가 대조구와 비교하여 유의적으로 높게 조사되었다 (P<0.05). 혈장내 Total-cholesterol 함량 변화는 대조구와 비교하여 게르마늄흑운모 첨가구가 유의적으로 감소하였다(P<0.05). 또한, LDL+ VLDL-cholesterol 함량 변화도 대조구와 비교하여 게르마늄흑운모 첨가구가 유의적으로 감소하였다(P<0.05). 혈장내 HDL-cholesterol 함량에 있어서는 대조구와 비교하여 게르마늄흑운모 첨가구가 유의적으로 증가하였다(P<0.05). 등지방 두께에 있어서는 대조구와 비교하여 GB1.0 처리구가 5.4% (27.19 vs 25.71mm)의 감소를 보였고, GB3.0 처리구가 대조구와 비교하여 16.1% (27.19 vs 22.81mm)로 유의적인 감소하였다 (P<0.05). 게르마늄흑운모의 분내 암모니아 가스 농도에 미치는 영향에 있어서는, 대조구와 비교하여 GB1.0 처리구가 64.1% (17.00 vs 6.10mg/kg), GB3.0 처리구가 61.8% (17.00 vs 6.50mg/kg) 유의적으로 감소하였다 (P<0.05). 결론적으로, 양돈사료내 게르마늄흑운모를 첨가하였을 경우, 자돈에 있어서는 성장에 영향을 미치지 않는 것으로 사료되며, 육성돈에 있어서는 항생제 대체효과를 갖는 것으로 나타난다. 또한, 비육돈 사료내 게르마늄흑운모의 첨가는 비육돈의 성장능력을 향상시키는 것으로 판단되며, 혈중 Total‐및 LDL+VLDL-chole- sterol 함량을 감소시키며, HDL-cholesterol 함량을 증가시키는 것으로 판단된다. 또한 등지방 두께가 감소되며, 분내 암모니아 가스 농도가 감소하는 것으로 나타났다.

사용자 행동 기반의 사회적 관계를 결합한 사용자 협업적 여과 방법 (Incorporating Social Relationship discovered from User's Behavior into Collaborative Filtering)

  • 타이쎄타;하인애;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.1-20
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    • 2013
  • 소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.