• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.1-23
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• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제28권3호
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• pp.155-165
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• 2010

목 적: 4-dimensional computed tomography (4DCT) 영상과 on board imaging (OBI) 및 real time position management (RPM) 장치로 매 회 치료 시마다 얻은 호흡연동 직각 kilovolt (KV) 준비 영상(gated orthogonal kilovolt setup image)을 이용해 간암 환자를 치료하는 동안 발생하는 종양 위치의 불확실성을 평가하고자 했다. 대상 및 방법: 3차원입체조형치료가 예정된 20명의 간암 환자를 대상으로 RPM과 전산화단층촬영모의치료기를 이용해 치료계획용 4DCT를 시행했다. 표적 근처에 위치한 간동맥화학색전술 후 집적된 리피오돌(lipiodol) 혹은 횡격막을 종양의 위치 변이를 측정하는 표지자로 선택했다. 표지자의 위치 차이를 이용해 온라인 분할간 및 분할중 내부 장기 변이와 움직임 진폭을 측정했다. 측정된 자료의 정량적 평가를 위해 통계 분석을 실시했다. 결 과: 20명 환자로부터 측정된 표지자의 분할간변이의 중앙값은 X (transaxial), Y (superior-inferior), Z (anterior-posterior) 축에서 각각 0.00 cm (범위, -0.50~0.90 cm), 0.00 cm (범위, -2.4~1.60 cm), 0.00 cm (범위, -1.10~0.50 cm) 였다. 4명의 환자에서 X, Y, Z축 중 하나 이상에서 0.5 cm를 초과하는 변이가 관찰되었다. 4DCT와 호흡연동 직각 준비 영상으로부터 얻은 표적의 움직임 진폭의 차이는 X, Y, Z 축에서 각각 중앙값이 -0.05 cm (범위, -0.83~0.60 cm), -0.15 cm (범위, -2.58~1.18 cm), -0.02 cm (범위, -1.37~0.59 cm) 였다. 두 영상간 표적의 움직임 진폭 차이가 1 cm를 초과하는 환자가 Y축 방향으로 3명 관찰되었으며, 0.5 cm 초과 1 cm 미만의 차이를 보이는 환자도 Y축과 Z축 방향을 합쳐 5명 관찰되었다. 분할중 표지자 위치 변이의 중앙값은 X, Y, Z축에서 각각 0.00 cm (범위, -0.30~0.40 cm), -0.03 cm (범위, -1.14~0.50 cm), 0.05 cm (범위, -0.30~0.50 cm)였으며 2명의 환자에서 1 cm를 초과하는 변이가 Y축 방향으로 관찰되었다. 결 론: 4DCT와 호흡연동 직각 KV 준비 영상으로 얻은 표지자의 분할간, 분할중 및 움직임 진폭에서 큰 변이가 관찰되었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제17권2호
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• pp.193-218
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• 2015

본 연구의 목적은 군에서 도입하여 사용하고 있는 폐쇄형 SNS의 일종인 네이버밴드가 군 조직구성원인 장병들의 지각과 행동에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 페이스북, 트위터와 같은 개방형 SNS와는 달리 폐쇄형 SNS의 일종인 네이버밴드는 오프라인의 사회적 관계를 근거로 한 제한된 인맥을 기반으로 형성되는 온라인 커뮤니케이션 서비스이다. 즉, 네이버밴드는 미리 지인의 범위를 제한하여 사생활 노출을 방지하고 보다 긴밀하고 강한 사회적 관계를 형성하는 지인들끼리의 의사소통의 채널 역할을 한다. 최근 군에서도 제한된 환경이지만 병사와 부모 및 군 간부 사이의 소통을 향상하기 위한 목적으로 네이버밴드를 도입하여 사용하고 있으나 아직 정착단계에 있고 네이버밴드가 군 장병의 지각과 행동에 미치는 영향에 관한 이해와 관련연구는 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 행위의 동기 기회 능력이론을 배경이론으로 하여 밴드가 제공하는 동기, 기회, 능력요인이 군 장병의 지각과 행동에 어떤 영향을 주는지를 조사하였다. 이를 위해 동기요인으로 '즐거움'을, 기회요인으로 '사회적 연결'을, 능력요인으로 '사회지능'을 사용하여 이들 각각의 변수가 군 장병들의 소속감과 조직시민행동에 미치는 영향관계를 연구모형과 가설로 발전시켜 조사하였다. 설문분석 결과, 즐거움, 사회적 연결, 사회지능 세 요인 모두 장병들의 소속감에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 즐거움과 사회적 연결은 장병들의 조직시민행동에 영향을 주지는 못하였지만, 사회지능은 조직시민행동에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 한편 장병들의 소속감은 개인성과에 영향이 없는 것으로 나타났지만 조직시민행동은 개인성과를 증가시키는 것으로 나타났다. 비록 소속감이 개인성과에 직접적인 영향을 주지는 못하지만 조직시민행동을 강화시킴으로써 간접적인 영향을 주었다. 본 연구의 이론적 시사점은 행위의 동기 기회 능력이론을 이용하여 밴드가 제공하는 즐거움, 사회적 연결, 사회지능이 소속감과 조직시민행동과 같은 조직구성원의 지각과 행동에의 영향관계를 밝힘으로써 폐쇄형 SNS 연구를 확장하였다. 실무적으로는 조직구성원들의 바람직한 조직 행동유도와 개인성과 향상을 위해 네이버밴드와 같은 SNS를 활용하여 관리자들이 조직구성원들을 어떻게 관리하고 중재할 것인가에 대한 가이드라인을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.39-70
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• 2017

최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.191-210
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• 2014

As mobile devices that can be connected to the Internet have spread and networking has become possible whenever/wherever, the Internet has become central in the dissemination and consumption of news. Accordingly, the ways news is gathered, disseminated, and consumed have changed greatly. In the traditional news media such as magazines and newspapers, expert editors determined what events were worthy of deploying their staffs or freelancers to cover and what stories from newswires or other sources would be printed. Furthermore, they determined how these stories would be displayed in their publications in terms of page placement, space allocation, type sizes, photographs, and other graphic elements. In turn, readers-news consumers-judged the importance of news not only by its subject and content, but also through subsidiary information such as its location and how it was displayed. Their judgments reflected their acceptance of an assumption that these expert editors had the knowledge and ability not only to serve as gatekeepers in determining what news was valuable and important but also how to rank its value and importance. As such, news assembled, dispensed, and consumed in this manner can be said to be expert-based recommended news. However, in the era of Internet news, the role of expert editors as gatekeepers has been greatly diminished. Many Internet news sites offer a huge volume of news on diverse topics from many media companies, thereby eliminating in many cases the gatekeeper role of expert editors. One result has been to turn news users from passive receptacles into activists who search for news that reflects their interests or tastes. To solve the problem of an overload of information and enhance the efficiency of news users' searches, Internet news sites have introduced numerous recommendation techniques. Recommendations based on popularity constitute one of the most frequently used of these techniques. This popularity-based approach shows a list of those news items that have been read and shared by many people, based on users' behavior such as clicks, evaluations, and sharing. "most-viewed list," "most-replied list," and "real-time issue" found on news sites belong to this system. Given that collective intelligence serves as the premise of these popularity-based recommendations, popularity-based news recommendations would be considered highly important because stories that have been read and shared by many people are presumably more likely to be better than those preferred by only a few people. However, these recommendations may reflect a popularity bias because stories judged likely to be more popular have been placed where they will be most noticeable. As a result, such stories are more likely to be continuously exposed and included in popularity-based recommended news lists. Popular news stories cannot be said to be necessarily those that are most important to readers. Given that many people use popularity-based recommended news and that the popularity-based recommendation approach greatly affects patterns of news use, a review of whether popularity-based news recommendations actually reflect important news can be said to be an indispensable procedure. Therefore, in this study, popularity-based news recommendations of an Internet news portal was compared with top placements of news in printed newspapers, and news users' judgments of which stories were personally and socially important were analyzed. The study was conducted in two stages. In the first stage, content analyses were used to compare the content of the popularity-based news recommendations of an Internet news site with those of the expert-based news recommendations of printed newspapers. Five days of news stories were collected. "most-viewed list" of the Naver portal site were used as the popularity-based recommendations; the expert-based recommendations were represented by the top pieces of news from five major daily newspapers-the Chosun Ilbo, the JoongAng Ilbo, the Dong-A Daily News, the Hankyoreh Shinmun, and the Kyunghyang Shinmun. In the second stage, along with the news stories collected in the first stage, some Internet news stories and some news stories from printed newspapers that the Internet and the newspapers did not have in common were randomly extracted and used in online questionnaire surveys that asked the importance of these selected news stories. According to our analysis, only 10.81% of the popularity-based news recommendations were similar in content with the expert-based news judgments. Therefore, the content of popularity-based news recommendations appears to be quite different from the content of expert-based recommendations. The differences in importance between these two groups of news stories were analyzed, and the results indicated that whereas the two groups did not differ significantly in their recommendations of stories of personal importance, the expert-based recommendations ranked higher in social importance. This study has importance for theory in its examination of popularity-based news recommendations from the two theoretical viewpoints of collective intelligence and popularity bias and by its use of both qualitative (content analysis) and quantitative methods (questionnaires). It also sheds light on the differences in the role of media channels that fulfill an agenda-setting function and Internet news sites that treat news from the viewpoint of markets.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.37-57
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• 2018

최근 스마트폰의 확산에 힘입어 유용한 광고 매체로서 모바일 미디어에 대한 관심이 증가되고 있다. 모바일 미디어는 소비자들에게 언제, 어디서나 원하는 정보를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 상호작용이 가능하다는 점에서 기존 광고매체들과는 차별화된 장점을 가진 것으로 평가 받고 있다. 그 동안 모바일 광고 연구들은 모바일 광고에 대한 만족도, 수용도 등을 서베이를 토대로 분석한 연구와 모바일 광고 메시지 수신에 영향을 미치는 요인을 중점적으로 탐구한 연구, 실험연구를 통해서 모바일 광고가 브랜드 회상, 광고태도, 브랜드 태도 등에 미치는 영향을 검증하는 연구들이 많이 진행되었다. 그러나 실증데이터를 통한 연구는 거의 진행되지 않았다. 본 연구에서는 상용서비스 중인 모바일 광고플랫폼을 기반으로 광고효과를 알아보기 위하여 광고주, 광고플랫폼, 퍼블리셔 관점에서 광고특성, 매체특성을 정의하고 각 특성이 광고효과에 미치는 영향을 분석하였다. 각 특성에 대한 회귀분석 결과 모바일 광고의 광고특성인 광고규격과 쾌락적, 실용적으로 구별한 매체 특성이 광고효과에 유의미한 결과를 나타냈으며, 서로간의 상호작용 효과도 확인하였다. 연구결과를 통하여 모바일 광고 업무 시 광고상품에 맞는 광고소재 제작 및 매체계획 등 광고효과에 최적화된 광고전략 수립에 기여할 것으로 보인다.

• 벤처창업연구
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• 제15권2호
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• pp.1-18
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• 2020

본 연구는 계획된 행동이론을 바탕으로 증권형 크라우드펀딩 투자자의 참여의도에 영향을 미치는 주요 변인들의 영향력을 확인하고, 참여 의도와 지각된 행동통제가 투자자의 무리행동에 미치는 영향을 간접효과 분석을 포함하여 살펴보고자 하였다. 본 연구의 궁극적인 목적은 연구 결과를 통해 증권형 크라우드펀딩 투자자들의 투자 행태를 이해하고 관계 당사자들에게 동 제도 활성화 및 투자자 보호를 위한 각종 정책 및 사업계획 수립에 도움을 주기 위함이다. 본 연구 수행을 위해 증권형 크라우드펀딩에 투자한 경험이 있거나 관심이 있는 잠재 투자자들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여 총 276부의 응답지를 받았다. 이 중 부적합 응답을 제외한 총 261명의 설문이 최종 분석에 사용되었다. 자료 분석은 SPSS 22.0 및 Amos 22.0 통계 패키지를 통한 구조방정식 모형 분석을 실시하였다. 연구 결과 계획된 행동이론의 주요변인 중 태도와 주관적 규범은 증권형 크라우드펀딩 투자자의 참여의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그리고 간접효과 분석 결과 참여의도는 태도, 주관적 규범과 무리행동 사이에서 매개적 역할을 하는 것으로 확인되었다. 그러나 계획된 행동이론에서 행동의도의 주요 변인으로 제시된 지각된 행동통제는 참여의도에 미치는 영향이 통계적으로 비유의적인 것으로 나타났다. 대신 무리행동에는 직접적으로 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이는 투자자들이 증권형 크라우드펀딩에 쉽게 참여할 수 있다고 지각하고 있더라도 증권형 크라우드펀딩은 손실위험이 큰 초기창업기업에 대한 투자행위이기 때문에 참여의도에는 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 보인다. 한편 국내 증권형 크라우드펀딩 투자자는 실제 투자행동을 할 때 플랫폼에서 제공되는 펀딩 진행정보를 일종의 신호로 보고 다수의 다른 투자자를 모방하여 무리행동을 한다는 것을 실증적으로 확인하였다는 점에서 그 의미가 크다고 본다. 본 연구를 통해 국내 증권형 크라우드펀딩 투자자의 참여의도와 무리행동에 영향을 미치는 주요 변인들을 실증적으로 확인함으로써 향후 크라우드펀딩 감독기관의 정책 수립이나 크라우드펀딩 플랫폼 사업자의 사업계획 및 활성화 방안 수립 등에 유의미한 연구 결과로 활용될 수 있을 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.113-145
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• 2008

점점 치열해지는 유통업의 경쟁환경 속에서 유통업의 마케팅 효율성 제고를 위해 유통업 IMC 기획모델에 대한 연구와 이 모델의 전략적 활용에 대한 연구가 필요하다. 유통업 IMC 기획모델은 선행연구를 통해 IMC 목표수립, 상황분석(고객분석, 경쟁분석, 자사분석), 고객 데이터분석, 접촉관리, 예산수립, IMC 전략개발, IMC 믹스와 IMC 실행, 평가시스템, 피드백 단계로 구분하여 설정하였다. 유통업 IMC 기획모델의 전략적 활용을 위해서 연구모형을 설정하여 IMC 활동(광고, 판촉, DM, PR, 인적판매, 인터넷, 모바일, VMD, 구전)과 IMC 태도의 관계, IMC 태도와 브랜드 충성도의 관계, IMC 태도와 재구매 의도의 관계, 브랜드 충성도와 재구매 의도의 관계에 대한 가설 검증을 하였다. 가설 검증 결과 IMC 활동은 인터넷을 제외하고 IMC 태도에 유의한 영향을 미치고 그 유의 수준의 차이를 볼 때 IMC 믹스 전략 전개에 있어 체계적인 접근이 필요한 것을 알 수 있다. 또한 IMC 활동이 향후 유통기업의 마케팅 방향에 대한 주요한 변수임을 알 수 있다. 이는 브랜드 충성도와 재구매 의도 관계가 매우 유의한 결과로 나타난 점과 함께 고려해야 한다. 결론적으로 유통업의 IMC 수단들의 통합적이고 일관된 활동이 브랜드 충성도와 재구매 의도에 미치는 영향력이 매우 큰 것으로 나타났다.

• 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.