의료서비스 이용자의 가장 큰 불만은 대기시간으로 나타나고 있으나 대기시간에 대한 외국의 활발한 연구와는 달리 국내의 실증적 분석자료는 미흡한 실정이다. 본 연구는 의료서비스 접점에서 대기시간과 관련한 다양한 요인 중, 의료서비스 제공자의 대기시간에 대한 배려와 고객의 지각된 대기시간 및 대기시간 활용이 서비스접점의 부정적인 감정과 수용가능성, 서비스품질평가와 애호도에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 검정해 보고자 하였다. 실증분석 결과 대기시간 배려는 서비스접점의 부정적 감정을 줄이고 수용가능성은 높이는 것으로 나타났으나, 지각된 대기시간은 부정적인 감정을 높이고 수용가능성은 낮추는 것으로 나타났다. 또한 서비스접점의 부정적인 감정은 서비스품질과 애호도를 낮추고 수용가능성은 서비스품질평가와 애호도를 높이고 있으나, 고객의 대기시간의 활용은 부정적인 감정과 수용가능성에는 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 이 중 지각된 대기시간이 부정적인 감정에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.3
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pp.649-660
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2012
The future of appraisal industry looks negative in the reality of change of the property market and over-competition of the field. Unless Constituent members of appraisal industry cope actively with the changing circumstances the profit structure of their company will get worse and they will finally fall behind in the competition. The best policy to survive from the changing circumstances in the limited appraisal market is to provide better service and improve its structure in order to have differential competitiveness. The purpose of this study is to describe the relation between the service factors of appraisal industry and customer satisfaction for providing more effective and high quality appraisal service.
This study having purpose of promoting the convenience of medical service customer at medical service encounter have tried to know the influence of physical environment, perceived justice, and perceived waiting time to the intention of re-use of medical service through mediating variable such as service Quality evaluation and negative emotion. Particularly, this exploratory study have first tried to know what influence the physical environment and perceived justice have on negative emotion. Findings are; First, the physical environment affect positive influence to service Quality evaluation, and lower the negative emotion. Second, perceived justice have no influence to the service Quality evaluation and negative emotion. Third, the perceived waiting time lower the service Quality and increase the negative emotion. Fourth, the service Quality have positive influence to intention of re-use of medical service. However, the negative emotion have no influence to the intention of re-use of medical service. Therefore physical environment of medical service becomes more important and it is necessary to shorten the waiting time. In addition, even though negative emotion have no influence to the intention of re-use of medical service it is necessary to make the smallest of negative emotion. Because it is possible to separate once switching barner due to the medical service specificity is solved.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.19
no.3
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pp.161-188
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2002
The rapid change in almost every area of science at the turn of the 21s1 century have also affected libraries and information centers. Whatever the change, from the library users' perspective, the functions provided by the library, is perceived as "service" and the satisfaction of the users can only be measured by the quality of the service. The study adopted the SERVQUAL model and five factors of SERVQUAL. Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance. and Empathy are used as parameter values. In measuring the parameter variable, both the users' expectations and their perceived service level were measured. The difference between the expectations and the perceived level was used as users' assessment of service quality. According to the results. all but re-investment dependence level among the five SERVQUAL levels, were linked in one way or another.r another.
In an open, heterogeneous environment based on machine-to-machine (M2M) interactions, service selection is a critical issue and the concept of social trust can be applied to service selection so that IoT devices can make the best choice for interaction. In this paper, we propose a method for evaluating the trust level of the service and for estimating the QoS of the composite service using a profile created based on social trust relationship in IoT environment. As the service selection is made through quantitative evaluation, it is expected that the result of a more reliable service combination can be obtained.
For competitiveness of national B2C (Business to Customer) service industry, improvement of process and analysis focused on customer and change of service system are needed. In other words, a business and an organization should deduce and provide what kind of services customers want. Then, evaluate customers' satisfaction and improve the service quality. To achieve this goal, accurate feedbacks from customers play an important role; however, there are not quantitative and standard systems a lot in nation. Recently, the researches about ICT (Information and Communication Technology) that can recognize emotion of human being are on the increase. The facial expression recognition among them is known as most efficient and natural human interface. This research analyzes about more efficient facial expression recognition and suggests a customer satisfaction feedback system using that.
Microservices are not only developed independently, but can also be run and deployed independently, ensuring more flexible scaling and efficient collaboration in a cloud computing environment. This impact has led to a surge in migrating to microservices-oriented application environments in recent years. In order to introduce microservices, the problem of identifying microservice units in a single application built with a single architecture must first be solved. In this paper, we propose an algorithm-based approach to identify microservices from legacy systems. A graph is generated using the meta-information of the legacy code, and a microservice candidate is extracted by applying a clustering algorithm. Modularization quality is evaluated using metrics for the extracted microservice candidates. In addition, in order to validate the proposed method, candidate services are derived using codes of open software that are widely used for benchmarking, and the level of modularity is evaluated using metrics. It can be identified as a smaller unit of microservice, and as a result, the module quality has improved.
As cloud computing has emerged as a hot trend in the IT industry, various types of cloud services have emerged. In addition, cloud service broker (CSB) technology has emerged to alleviate the complexity of the process of selecting the desired service that user wants among the various cloud services. One of the key features of the CSB is to recommend the best cloud services to users. In general, CSB can use a method to evaluate a service by receiving feedback about a service from users in order to recommend a cloud service. However, since each user has different criteria for giving a rating, there is a problem that reliability of service evaluation can be low when the rating is only used. In this paper, a method is proposed to supplement evaluation of rating based service by applying machine learning based sentiment analysis to cloud service user's review. In addition, the CSB prototype is implemented based on proposed method. Further, the results of comparing the performance of various learning algorithms is proposed that can be used for sentiment analysis through experiments using actual cloud service review as learning data. The proposed service evaluation method complements the disadvantages of the existing rating-based service evaluation and can reflect the service quality in terms of user experience.
This research is based on studies about functional service quality in service marketing field and tries to expand application of lovemark effect for service employee. To test the effect of service employee job attributes on lovemark as the antecedents, the analysis was held with customers who experienced specific service retail store recently. According to the research result, service employee job attributes factors including expertise and communication have positive effect on the lovemark. Furthermore, lovemark affected store loyalty significantly. The research has several marketing implication on service marketing and lovemark theory. For service providers, customers'perception of service employee's job attributes can present 'positive lovemark effect' and develop store loyalty in the service marketing perspectives.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.298-301
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2012
최근 정보화 사회에 있어 멀티미디어의 향상으로 기술의 중심은 사람에게 맞추어져 가고 있다. 만약 기계가 사람의 감정을 인식하여 그들의 상황을 이해할 수 있다면 감지된 상황에 따라 능동적으로 사람에게 도움을 줄 수 있을 것이다. B2C(Business to Customer) 산업에 있어 효율적인 성과관리를 위해서는 고객이 원하는 서비스 요소를 추론하여 고객이 원하는 서비스를 제공하고 그 결과를 평가하여 지속적으로 서비스품질 및 성과를 향상 할 수 있도록 해야 한다. 그것을 위한 중요한 요소는 고객 만족도의 정확한 피드백인데 현재 국내에는 고객의 만족도 측정에 대한 정량적이고 표준화된 시스템이 열악한 상황이다. 본 연구에서는 B2C산업 서비스 분야에 있어 고객 만족도를 실시간으로 수집 및 분석할 수 피드백 시스템으로서 고객 만족도를 고객의 얼굴감성인식을 이용하여 추론할 수 있는 시스템을 제안하며 효율적인 얼굴 감성 인식에 대한 분석을 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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