• 제목/요약/키워드: 가중된 성과-기대척도

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의류 점포의 서비스 품질 척도 (The Service Quality Measurement of Apparel Stores)

  • 김가영
    • 복식
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    • 제48권
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    • pp.169-182
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    • 1999
  • This study was aimed at comparing service quality measurements of apparel stores. It Also presented an outcome to a company which service measurement worked better and more efficient. Four measures were used in this research such as SERVQUAL, SERVPERF, weighted SERVQUAL and weigthe SERVPERF. In the empirical research statistical data were collected in June of 1998. The subjects in the study were 244 women in their 20s. The SPSS was used to analyze data, Frequency percentage points Factor Analysis Cronbach's a and regression were put into use in the study. From the result of it the SERVPERF was proven to have a good reliability and validity. It also well described an overall service quality of apparel stores. The SERVPERF is found out to be one of the best measurement in this study.

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A New Similarity Measure based on Separation of Common Ratings for Collaborative Filtering

  • Lee, Soojung
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권11호
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    • pp.149-156
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    • 2021
  • 추천 시스템의 여러 구현 기법들 중 협력 필터링은 과거 평가 이력을 토대로 유사성이 높은 인접 이웃들을 선정하여, 그들이 선호했던 상품들을 추천하는데, 많은 상업 사이트에서 성공적으로 활용되고 있다. 유사도의 정확한 측정은 시스템의 성능을 좌우하는 매우 중요한 요소이다. 기존에 다양한 방식의 유사도 척도들이 개발되었는데, 대개 전통적인 유사도 척도와 기개발된 여러 계수들과의 통합 방식이었다. 본 연구에서는 새로운 방식의 유사도 척도를 제안한다. 두 사용자 간의 공통 평가 영역을 평가치 크기에 따라 분할하여 각 부분 영역별로 유사도를 측정하고 이들을 가중 통합함으로써, 유사한 영역이 구체적으로 파악되어 최종 유사도값에 반영된다. 두 종류의 개방형 데이터셋을 활용한 성능을 측정하였고, 그 결과 특히 밀집 데이터셋에서 제안 방법의 예측 정확도, 순위 정확도, 평균 정밀도 성능이 기존보다 우수하였다. 제안 척도는 다양한 상업 시스템에서 사용자들의 선호에 보다 적합한 상품을 추천하는데 유용하게 활용될 것으로 기대한다.

얼굴자극검사의 평가를 위한 컴퓨터 알고리즘 (A Computer Algorithm for the evaluation of elements in Face Stimulus Assessment)

  • 김종훈
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.1961-1968
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    • 2010
  • 2003년 Betts는 효율적인 투사검사 기법의 일환으로 FSA(얼굴자극검사: Face Stimulus Assessment)를 개발하였다. 이 논문에서는 Betts가 제안한 FSA 척도들을 색칠의 정확도, 색상의 적합도, 형상의 인식도, 묘사의 정밀도, 공간의 활용도의 다섯 가지로 분류하고 이를 객관적으로 평가하는 컴퓨터 알고리즘을 개발한다. 본 알고리즘은 눈, 입 술, 머리카락 등의 FSA 평가에 주요한 요인의 영역을 설정하고, 대표색 및 색의 비율을 통해 각 척도들의 등급을 산출한다. 그리고 이차 가중 Kappa 값을 통해 미술치료 전문가의 평가와 컴퓨터 알고리즘의 평가 간의 일관성을 보이고, 이를 통해 본 알고리즘의 적합성을 검증한다. 이 논문은 FSA를 평가함에 있어 미술치료사의 주관이나 경험 또는 직관에 따른 불확실성을 극복하고 객관성과 일관성을 제공하여 그림을 통한 투사검사의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.