• 한국심리학회지 : 코칭
• /
• 제7권1호
• /
• pp.33-57
• /
• 2023

본 연구는 일의 의미, 일-삶 균형, 삶의 만족과 우울 간의 구조적 관계를 검증하고자 서울 및 경기도 소재 사무직에 종사하는 직장인을 대상으로 이메일을 통해 설문조사를 시행하였다. 연구참여자는 남자 직장인 329명과 여자 직장인 176명, 총 505명(평균 연령 38.1세, 표준편차 8.3세)이었으며, 측정도구로는 한국판 일의 의미 척도, 일-삶 균형척도, 한국판 삶의 만족 척도, 그리고 단축형 CES-D를 사용하였다. 주요 변인 간 구조적 관계에 대한 가설적 연구모형을 설정한 후, 수집된 자료를 사용하여 측정모형과 구조모형을 검증하였으며, 성별 및 연령대별 집단 구분에 따른 비교를 통해 모형의 적용 가능성을 검토하였다. 분석 결과, 일의 의미가 직장인의 삶의 만족 및 우울에 미치는 영향에 있어서 일-삶 균형이 부분적으로 매개효과가 있는 것으로 밝혀졌다. 모형의 측정동일성이 확보된 연령대별 다집단 구조모형분석을 실시한 결과, 일의 의미가 삶의 만족에 미치는 영향에서 일-삶 균형의 매개효과는 연령대에 따라 차이가 없었지만, 일의 의미가 우울에 미치는 영향에서 일-삶 균형의 매개효과는 연령대에 따라 차이가 있었다. 이 같은 결과는 개인 및 집단 코칭 및 상담 실제에서 대상에 따라 강조점이 달라질 필요가 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권3호
• /
• pp.113-125
• /
• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.