• 한국과학예술포럼
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• 제20권
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• pp.455-464
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• 2015

최근 미래 사회의 창조적 인재를 양성해야할 한국의 디자인 교육의 발전에 대한 인식이 확대되면서 다양한 지원 및 육성전략이 제시되고 있다. 본 연구는 창의적 인재양성을 위한 디자인 교육의 동양성 기반의 새로운 디자인 교육 플랫폼을 제안한다. 창의적 인재 양성의 경쟁력을 갖기 위해서는, 창의적인 인재상을 양성할 수 있는 시스템 및 교육 프로그램의 지원이 필요하다. 본 연구의 목적은 디자인 교육의 방향전환을 위한 새로운 플랫폼을 제시하고, 그 구체적인 방안을 모색하는 것이다. 연구방법은 다음과 같은 순서로 기술한다. 첫째, 연구의 배경 및 범위에 관해 기술하였다. 문헌조사와 한국디자인 교육의 위기의 현황을 (한국 산업 통계 조사)를 기초로 현재 현황과 특성을 기술하였다. 둘째, 정보화 시대에 사라지게 될 교육 및 디자인 교육방향 전환과 새로운 플랫폼에 관해 기술하였다. 현재는 지식기반 산업 성장전략을 우선시하는 전략으로 변화됨을 기술하였다. 셋째, 6가지 미래 인재의 조건과 아시아적 사고와 가치지향으로 바뀌는 상황에서 미래 디자인 교육이 동양성 기반의 창의력이 중심이 되어야 하고, 그를 위해서 어떠한 방안을 모색해야 할지를 서술하였다. 대학의 교육의 방향과 프로그램의 구성안을 구체적인 방안을 모색함을 중심으로 제안하였다. 넷째, 본 연구에서 기술한 내용을 중심으로 디자인 클러스터의 네트워크를 통한 실천방향을 종합적으로 기술하고 시사점을 도출하였다. 결론적으로 최근 동양성 기반의 정신을 중심으로 한국 디자인교육의 스스로의 정체성을 찾고 디자인 교육프로그램에서 경쟁력을 확보할 수 있는 방안을 제시하였다. 확보방안은 네트워크의 통합적인 시스템 혁신이다. 디자인 클러스터, 대학, 디자이너, 스튜디오, 정책 기관, 디자인 단체, 기업, 미디어, 페어를 적극적으로 활용하여 지속가능한 교육시스템 및 실천적 방법을 제시한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제28권3호
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• pp.47-63
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• 2016

본 연구의 목적은 가정교과에서의 안전교육 관련 연구 동향을 파악하여 이 분야에서의 다양하고 균형 있는 연구개발을 위한 기초자료를 제시하는데 목적이 있다. 이를 위하여 2001년부터 2015년까지 한국연구재단 등재지에 게재된 가정교과 관련 15개 학회지의 논문 중 '안전'을 직접적으로 언급한 경우와 안전교육 영역과 관련된 내용을 다룬 논문(244편)과 '안전'을 키워드로 제시하여 검색한 석 박사학위 논문(179편)을 대상으로전집 표집하였다. 분석 내용은 안전교육 관련 논문의 연도별 주제별 연구동향과 안전교육의 영역별 연구방법별 연구동향이다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 가정과 교육에서 안전 교육에 관한 연도별 연구논문의 편수는 증가와 감소를 반복하여 매년 14-52편으로 연간 평균 28.2편 정도 지속적인 안전교육에 관련된 연구가 이어져온 것으로 나타났다. 반면, 2015년에는 논문 연구수가 2014년의 26편의 2배인 52편으로 가장 많은 연구가이루어졌는데 이는 정부의 안전종합대책 발표와 교육부의 2015개정 교육과정에서의 안전내용 강조 때문으로 생각된다. 둘째, 연구 주제의 동향을 살펴보면 안전교육관련 논문은 137(29%)편, 안전실태 관련 논문은 336편(71%)으로 2009년 이전에는 사고 실태나 인식 조사가 많은 비율을 차지(74.4%)하였고 반면, 2009년 이후에는 안전교육 프로그램 개발이나 효과 검증, 교육자료 개발, 교육방법 개발 등에 대한 연구가 증가(21편${\rightarrow}$53편)하였다. 안전실태 연구 중 가장 많이 다룬 주제영역은 안전사고와 관련이 있거나 영향을 주고 받는 변인에 대한 주제로(23.2%) 그 변인과 관련된 주제는 가정폭력에 영향을 미치는 요인, 인터넷 중독의 영향 요인, 부부 폭력에 영향을 미치는 요인, 위험 식품 구매 의사 영향 요인, 또래 괴롭힘 요인, 자살시도 요인 등과 관련된 연구 등이었다. 다음으로 안전 인식에 관련된 연구(13.9%), 안전지식 및 태도(7.4%), 안전행동(6.3%), 안전의식(2.3%)의 순으로 나타났다. 안전교육 관련 연구 중 가장 많이 다룬 주제영역은 안전교육 프로그램 개발 및 효과(11%)로 연도별로는 2015년에 가장 많았다(21.1%). 셋째, 안전교육의 8개 영역 중 생활안전이 143편(33.8%), 폭력 및 신변 안전 106편(25.1%), 안전에 대한 일반적인 주제나 안전의 영역 전체를 다룬 논문 93편(22%), 약물 및 인터넷 중독 안전 58편(13.7%) 순으로 나타났고, 응급처치와 관련된 논문은 없었으며, 직업안전의 경우 1편(0.2%)이었다. 직업안전의 영역은 가정교과에 관련단원이 있음에도 불구하고 적게 연구되고 있었고 응급처치는 가정교과 내용과 직접적인 연관은 없었지만 실습수업에서 일어날 수 있는 사고를 대비하여 연구될 필요가 있다. 넷째, 연구방법별 연구동향을 살펴보면 연구유형은 양적연구가 대부분(89.1%)으로 조사연구(70.4%)와 실험연구(18.7%)가 대표적으로 가장 빈번하게 사용되었다. 특히, 안전교육의 실태조사연구와 효과 검증인 실험연구가 거의 대부분을 차지하였으며 질적연구로는 안전사고 실태와 관련된 현상학적 연구(3.1%)와 사례연구(3.1%)가 있었다. 양적연구와 질적연구가 혼합된 형태는 10편(2.4%)이며, 조사연구와 실험연구가 동시에 진행된 연구도 있었다(0.9%). 연구대상에서 인적환경에 대한 연구(87.5%)가 물리적 환경에 대한 연구(12.5%)보다 많았고 교사나 학부모에 대한 연구(20.6%)에 비해 학생에 관한 연구(48.4%)가 많았다. 물리적인 환경 대상은 학교(6.5%)가 가장 많았지만, 가정환경에 대한 연구는 하나도 없었다. 본 연구의 결과, 추후에는 안전교육을 평가하는 평가도구 개발 연구와 직업안전에 대한 연구, 평생교육 측면을 주제로 한 연구가 필요하다. 또한, 연구대상을 전 생애 관점의 인적환경과 함께 가정을 대상으로 한 물리적 환경으로 확대할 필요가 있으며 학생 개개인을 관찰하고 면담을 통한 심도 있는 질적 연구도 필요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 조형예술학연구
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• 제11권
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• pp.221-249
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• 2007

오늘날 사진은 새로운 테크놀로지 형태인 디지털 이미지 프로세싱 앞에 심각한 정체성 위기와 존재론적 딜레마에 봉착했다. 사진은 그동안 우리에게 세상을 새롭게 바라보는 방법을 제공하고, 또 우리 스스로 주변을 돌아볼 수 있는 자각을 주었으며, 나아가 삶의 리얼리티의 본질을 재인식시키는데 크게 기여했다. 그런 사진의 기능이 오늘날 무력화되고 있다. 디지털 테크놀로지의 출현으로 사진은 더 이상 사실의 기록, 결백의 증거, 그리고 리얼리티의 거울로서 간주되지 않는다. 오히려 유희의 도구 혹은 우리가 사는 세계의 환영과 기쁨을 창조하는 수단으로 간주된다. 그러나, 디지털 테크놀로지의 출현은 이제 비로소 사진의 존재론적 당위성과 정체성의 문제를 냉정히 돌아보게 한다. 본 논고는 전자시뮬레이션 시대 새로운 이미지 생산의 첨병으로 등장한 디지털 이미지의 존재론적 측면을 규명하는데 있다. 이를 위해 인류의 첫 번째 프로그램 미학으로 말해지는 사진과 첨단테크놀로지 미학으로 말해지는 디지털 이미지와의 관계를 기계미학적 관점에서 살펴보려 한다. 특히 올드미디어(사진)와 뉴미디어(디지털) 사이에 갈등 구조를 자본주의 역사관과 물질적 관점에서 살펴보려 한다. 본 논고는 이를 위해 우선 사진의 정체성 위기와 존재론적 위협이 어디로부터 발현된 것인지를 살피고, 또 지금까지 생산된 매체 미학적 담론들이 어떤 비평적 쟁점 속에 놓였는지를 살피고자 한다. 특히 사진이 강점으로 여긴 존재론적 인덱스와 생성론적 텍스트에 주목하여 사진 재현의 기반인 사실적 기록, 명료한 증거, 그리고 기술적 정교성이 어떤 기계미학의 층위에 있는지를 디지털 이미지를 대척에 두고 분석하고자 한다. 그리하여 최근 일고 있는 사진의 죽음, 사진의 종말에 관한 담론들이 심각한 오류가 있음을 지적하고자 한다. 올드 테크놀로지로서 사진이 당면한 위기, 즉 현재 사진이 안고 있는 존재론적 위기(컴퓨터화 된 디지털 이미지 출현) 그리고 인식론적 위기(윤리, 지식, 가치관 등 급격한 문화 변동)는 매체미학의 본질상 당연한 위기임을 정당화하고자 한다. 본 논문은 이 같은 주장을 위하여 역사적으로 사진술이 어떤 생성과 소멸의 과정을 거쳤으며, 또 어떻게 지금의 디지털 이미지에 이르게 되었는지 테크놀로지 미학 안에서 자동생성주의로서 색인 이미지, 디지털 코드로서 수치 이미지의 생성, 기원, 본질 그리고 정체성을 규명하고자 한다. 특히 본 논고는 논지의 정당성을 위해 다양한 매체미학자들의 주의주장 및 이론적 쟁점을 분석하고자 한다. 또 분석틀을 통해서 테크놀로지 미학의 근간인 기계, 기술성을 바탕으로 한 사진의 생성적 측면과 문화 안에서 변형된 프로그램에 의해 창조되는 디지털 이미지의 변형적 측면의 본질을 파악하고자 한다. 이렇게 사진과 디지털 이미지의 양자의 비교를 통해서 테크놀로지 미학 안에서 올드 미디어(사진)와 뉴 미디어(디지털 이미지)의 자리바꿈은 정당한 것이라는 사실과, 이런 역설적인 구조야말로 기계, 기술을 바탕으로 삼는 테크놀로지 매체의 숙명성이라는 사실을 강조함으로써 논문의 정당성을 강화하고자 한다. 마지막으로 본 논고는 하나의 얼굴, 하나의 정체성으로 자리할 수 없다는 사실을 역사로서 확증하고, 또 사진에서 부동의 존재론과 인식론의 모습은 애초부터 불가능하다는 사실을 지적함으로써 오늘날 제기되고 있는 '사진의 죽음,' '사진의 종말'은 쟁점의 정당성에도 불구하고 매체미학의 역사를 간과하는 오도된 비평이라는 사실을 결론으로 도출하고자 한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권4호
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• pp.443-472
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• 2014

To survive in the global competitive environment, enterprise should be able to solve various problems and find the optimal solution effectively. The big-data is being perceived as a tool for solving enterprise problems effectively and improve competitiveness with its' various problem solving and advanced predictive capabilities. Due to its remarkable performance, the implementation of big data systems has been increased through many enterprises around the world. Currently the big-data is called the 'crude oil' of the 21st century and is expected to provide competitive superiority. The reason why the big data is in the limelight is because while the conventional IT technology has been falling behind much in its possibility level, the big data has gone beyond the technological possibility and has the advantage of being utilized to create new values such as business optimization and new business creation through analysis of big data. Since the big data has been introduced too hastily without considering the strategic value deduction and achievement obtained through the big data, however, there are difficulties in the strategic value deduction and data utilization that can be gained through big data. According to the survey result of 1,800 IT professionals from 18 countries world wide, the percentage of the corporation where the big data is being utilized well was only 28%, and many of them responded that they are having difficulties in strategic value deduction and operation through big data. The strategic value should be deducted and environment phases like corporate internal and external related regulations and systems should be considered in order to introduce big data, but these factors were not well being reflected. The cause of the failure turned out to be that the big data was introduced by way of the IT trend and surrounding environment, but it was introduced hastily in the situation where the introduction condition was not well arranged. The strategic value which can be obtained through big data should be clearly comprehended and systematic environment analysis is very important about applicability in order to introduce successful big data, but since the corporations are considering only partial achievements and technological phases that can be obtained through big data, the successful introduction is not being made. Previous study shows that most of big data researches are focused on big data concept, cases, and practical suggestions without empirical study. The purpose of this study is provide the theoretically and practically useful implementation framework and strategies of big data systems with conducting comprehensive literature review, finding influencing factors for successful big data systems implementation, and analysing empirical models. To do this, the elements which can affect the introduction intention of big data were deducted by reviewing the information system's successful factors, strategic value perception factors, considering factors for the information system introduction environment and big data related literature in order to comprehend the effect factors when the corporations introduce big data and structured questionnaire was developed. After that, the questionnaire and the statistical analysis were performed with the people in charge of the big data inside the corporations as objects. According to the statistical analysis, it was shown that the strategic value perception factor and the inside-industry environmental factors affected positively the introduction intention of big data. The theoretical, practical and political implications deducted from the study result is as follows. The frist theoretical implication is that this study has proposed theoretically effect factors which affect the introduction intention of big data by reviewing the strategic value perception and environmental factors and big data related precedent studies and proposed the variables and measurement items which were analyzed empirically and verified. This study has meaning in that it has measured the influence of each variable on the introduction intention by verifying the relationship between the independent variables and the dependent variables through structural equation model. Second, this study has defined the independent variable(strategic value perception, environment), dependent variable(introduction intention) and regulatory variable(type of business and corporate size) about big data introduction intention and has arranged theoretical base in studying big data related field empirically afterwards by developing measurement items which has obtained credibility and validity. Third, by verifying the strategic value perception factors and the significance about environmental factors proposed in the conventional precedent studies, this study will be able to give aid to the afterwards empirical study about effect factors on big data introduction. The operational implications are as follows. First, this study has arranged the empirical study base about big data field by investigating the cause and effect relationship about the influence of the strategic value perception factor and environmental factor on the introduction intention and proposing the measurement items which has obtained the justice, credibility and validity etc. Second, this study has proposed the study result that the strategic value perception factor affects positively the big data introduction intention and it has meaning in that the importance of the strategic value perception has been presented. Third, the study has proposed that the corporation which introduces big data should consider the big data introduction through precise analysis about industry's internal environment. Fourth, this study has proposed the point that the size and type of business of the corresponding corporation should be considered in introducing the big data by presenting the difference of the effect factors of big data introduction depending on the size and type of business of the corporation. The political implications are as follows. First, variety of utilization of big data is needed. The strategic value that big data has can be accessed in various ways in the product, service field, productivity field, decision making field etc and can be utilized in all the business fields based on that, but the parts that main domestic corporations are considering are limited to some parts of the products and service fields. Accordingly, in introducing big data, reviewing the phase about utilization in detail and design the big data system in a form which can maximize the utilization rate will be necessary. Second, the study is proposing the burden of the cost of the system introduction, difficulty in utilization in the system and lack of credibility in the supply corporations etc in the big data introduction phase by corporations. Since the world IT corporations are predominating the big data market, the big data introduction of domestic corporations can not but to be dependent on the foreign corporations. When considering that fact, that our country does not have global IT corporations even though it is world powerful IT country, the big data can be thought to be the chance to rear world level corporations. Accordingly, the government shall need to rear star corporations through active political support. Third, the corporations' internal and external professional manpower for the big data introduction and operation lacks. Big data is a system where how valuable data can be deducted utilizing data is more important than the system construction itself. For this, talent who are equipped with academic knowledge and experience in various fields like IT, statistics, strategy and management etc and manpower training should be implemented through systematic education for these talents. This study has arranged theoretical base for empirical studies about big data related fields by comprehending the main variables which affect the big data introduction intention and verifying them and is expected to be able to propose useful guidelines for the corporations and policy developers who are considering big data implementationby analyzing empirically that theoretical base.

• 마케팅과학연구
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• 제19권4호
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• pp.32-43
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• 2009

信任在心理学, 经济学, 社会学中已被广泛研究, 其重要性不仅在市场营销中被强调, 在一般商业原则中也被强调. 供应商和买家之间的关系与过去不同, 过去的关系需要相当大的私人网络优势, 并可能涉及不道德的商业行为. 而在以工业营销成功的为核心的二十一世纪激烈的全球竞争中, 供应商和买家之间的关系是伙伴关系. 在相互合作的高级别信任的基础上, 通过交换的关系, 这会给买家和供应商带来长期的利益, 竞争力增强和交易成本的降低以及其他福利. 尽管现有的研究有信任的重要性, 但是在购买与供应关系中却忽视了信任的作用, 也没有系统地分析信任对关系的影响. 因此, 深入研究, 确定买家和商业服务供应商之间信任和关系绩效之间的联系是绝对需要的. 本研究中的商业服务, 包括那些支持制造业, 正作为下一代经济增长的引擎而吸引着人们的注意. 韩国政府已选择其作为制造业发展的战略领域. 由于商业服务开放市场的需求日趋激烈, 商业服务业的竞争力应该比以往得到更多的提倡. 本研究的目的是探索相互信任对买家和供应商之间的关系绩效的影响. 具体来说, 本研究在商业服务交易中提出了一个关于信任-关系绩效的理论模型, 并实证检验根据模型而提出的假设. 这项研究表明, 研究结果有战略意义. 本研究通过多种方法收集经验数据. 这些方法包括通过电话, 邮件和面试. 作为样本的公司是在韩国供应和购买商业服务的以知识为本的公司. 本研究收集的是二进的基础数据. 每个样本公司对包括购买公司及其相应的供应公司. 并跟踪调查每个公司对的相互信任. 本研究为商业服务的买卖双方提出了信任-关系绩效的模型. 该模型由信任和它的前因和后果. 买家的信任分为对供应公司的信任和对销售人员的信任. 根据Doney 和Cannon (1997)的研究我们在个人水平和组织水平上观察信任. 通常情况下, 买方是信任的受体, 但这项研究我们建议以供应商为观察受体. 因此, 它独特的关注了双边角度的知觉风险. 换言之, 供应商和买家一样, 是信任的主体, 因为交易通常是双边的. 从这个角度来看, 供应商对买家信任和买方对供货商的信赖一样重要. 供应商的信任从某种程度上受它信任的买方公司和买家的影响. 这种使用个人水平和组织水平的信任分类是根据Doney 和Cannon (1997)的研究. 信任影响供应商的选择, 这是一项双向放的工作. 供应商们积极参与供应商选择过程中, 和买家密切的一起工作. 此外, 该过程从某种程度上受每一方信任的合作伙伴的影响. 挑选过程包括一些步骤: 识别, 信息检索, 供应商选择和绩效评价. 作为这一进程的结果, 买家和供应商都进行绩效评估, 并就这些结果为基础, 采取有形或无形的纠正行动. 本研究中使用的关于信任的测量问项是根据Mayer, Davis 和 Schoorman (1995) 以及Mayer和Davis (1999)的研究发展起来的. 根据他们的建议, 有关信任的三个方面的研究包括有能力, 善和完整. 根据商业服务这个背景我们调整了原来的问题. 例如, 如 "他/她的专业能力" 已被改为 "当我们讨论我们的产品时销售人员表现出专业能力. "这项研究使用的测量问项不同于在以往的研究中使用的问项（Rotter 1967; Sullivan和Peterson 1982; Dwyer和Oh 1987. 本研究中有关信任的前因后果的测量问项是根据Doney和Cannon (1997)的研究为基础制定的. 根据商业服务这个背景我们调整了原来的问题. 特别是, 问题被设计为对买家和供应商以解决下列因素: 信誉 (诚信, 客户服务, 良好意愿), 市场地位 (公司规模, 市场份额, 在行业中的地位), 愿意定制（产品, 过程, 交付), 信息共享(专有信息, 个人信息), 愿意保持良好关系, 认为专业, 权威授权, 买方与卖方的相似性, 以及接触频率. 作为信任相应的变量, 我们对关系绩效进行了测试. 关系绩效分为有形的影响, 无形影响, 和副作用. 有形的影响包括财务业绩;无形的影响, 包括关系的改善, 网络开发, 以及内部员工的满意度;副作用包括既不是有形影响也不是无形影响的影响. 我们联系了350对公司, 105对公司答复了我们. 由于不完整我们删除了5对公司, 105对公司被用于数据分析. 用于数据分析的回应率为30%(三百五十零分之一百零五), 高于工业营销的平均回复比率. 至于回复的公司的特点, 大多数的公司运作的商业服务既为买方(85.4%)也为供应商(81.8%). 大部分买家是做消费品贸易(76%), 而供应商的大部分(70%)是做工业品贸易. 这可能意味着买家的过程是购入材料, 部件和组件从而生产消费品成品. 正如他们对他们与合作伙伴关系的长度的报告表示, 供应商比买家有更长的商业关系. 假设1测试买方-供应方特点对信任的影响. 销售人员的专业度(t=2.070, p<0.05)和权威授权(t=2.328, p<0.05)积极影响买方对供应方的信任. 另一方面, 权威授权(t=2.192, p<0.05)积极影响供应方对买方的信任. 对买方和供应方来说, 权威授权的程度对保持对彼此的信任有关键作用. 假设2测试买卖双方关系特点对信任的影响. 买家倾向于信任供应方, 因为供应方总是尽全力联系买方(t=2.212, p<0.05)这种倾向性在供应方方面也表现得很强(t=2.591, p<0.01). 另一方面, 供应商对买方的信任是由于供应商感知买家与自己的相似性(t=2.702, p<0.01). 这一发现证实了Crosby, Evans, 和Cowles(1990)的研究结果. 他们的结果表明供应方和买方通过商务或私务的定期会议来建立彼此的联系. 假设3测试信任对感知风险的影响. 结果表明无论对买方还是供应方, 信任越低, 感知风险就越大(买方: t =-6.621, p<0.01; 供应方: t=-2.437, p<0.05). 有趣的是, 这一趋势已被证明对买方更强. 这种较高水平的感知风险的一个可能的解释是在商业服务交易中买方通常比供应方感知到更大的风险. 为此, 有必要对供应商对买方实施减少风险的战略. 假设4测试信任对信息搜集. 根据结果, 对供应方和买方, 与预期相反, 信任取决于他们合作伙伴的名誉(买方t=2.929, p<0.01; 供应方t=2.711, p<0.05). 这一发现表明, 具有良好信誉的供应商往往是可信的. 以往的经验并没有显示出任何与买家或供应商信任的重要关系. 假设5测试信任对供应方/买方选择的影响. 与买方不同, 当供应方认为以往与买方的交易重要时, 供应方倾向信任买方(t=2.913 p<0.01). 但是, 本研究并没有现实资源忠诚和买方对供应方的信任之间有显著关系. 假设6测试的是信任对关系绩效的影响. 对买方和供应方, 当财务表现被报告提高时, 他们比较信任他们的合作伙伴(买方: t=2.301, p<0.05;供应方: t=3.692, p<0.01). 有趣的是, 这种趋势在供应方比较明显. 类似的, 当竞争力被报告提高时, 买卖双方比较信任他们的合作伙伴(买方t=3.563, p<0.01 ; 供应方t=3.042, p<0.01). 对供应方来说, 当对买方信任时效率和生产力会提高(t=2.673, p<0.01). 其他绩效指标与信任没有显著关系. 这项研究结果有一定的战略意义. 首先和最重要的是, 以信任为基础的交易对供应商和买家而言都是有益的. 根据研究证实, 通过努力建立和保持相互信任可以使财务表现提高. 同样, 可以通过同样的努力提高竞争力. 第二, 以信任为基础的交易能够减少购买情况中的感知风险. 这对供应商和买家都有启示. 人们普遍认为, 在一个高度参与的采购情况中买家感知到更高的风险. 为了减少风险, 以往的研究已建议供应商制定降低风险的策略. 而本研究的特点是从双边角度关注知觉风险. 换言之, 供应商也容易存在风险, 特别是当他们提供的服务, 需要非常先进的技术, 操作和维护. 因此, 购买者和供应商必须一起密切合作解决问题. 因此, 相互信任在问题解决过程中起着关键作用. 第三, 在这项研究中发现, 销售人员有更多的授权, 他或她越被信任. 这一发现从战术角度看是非常重要的. 建立信任是一个长期的任务, 然而, 当互信尚未开发, 供应商能够通过授权销售人员做出某些决定来克服遇到的问题, 这一结论也适用于供应商.