• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.392-401
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• 2013

본 연구는 경기 남부지역의 펜션이용자들의 선택속성에 관한 연구이다. 펜션의 선택시에 중요하게 생각하는 중요도와 만족도를 IPA분석을 활용하여 이에 따른 결과와 마케팅적 시사점을 제공하고자 하였다. 설문조사는 2012년 1월 초부터 3월 말까지 일대일 방식으로 진행하였고, 총 300부를 배포하였으며, 불성실하게 응답한 설문지 71부를 제외한 총 229부를 유효표본으로 활용하였다. 본 연구의 유효 표본에 대한 분석은 SPSS for Window Version 15.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 표본의 일반적인 사항은 빈도분석(Frequency Analysis)을 실시하여 표본의 특성을 파악하였고 대응표본 T 검정(Paired Sample T-test)과 IPA분석을 활용하여 연구하였다. 연구의 결과는 첫째, 선택속성 중에 객실 관리 상태 및 청결, 친절한 서비스, 냉 난방 시설 등이 선택속성시 중요한 항목으로 선정되었다. 둘째, 펜션 선택속성의 중요도-만족도의 분석을 시행한 결과 모든 항목에 서 유의수준(p<0.01, p<0.001)내에서 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다. 셋째, IPA분석을 통해 나타난 분석결과를 토대로 하여 펜션에서는 다양한 프로그램과 고객 만족경영이 필요한 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.493-500
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• 2017

본 논문은 서울도시철도공사 유피스 내 전동차관리 고장데이타(BOM)을 통해 지속적으로 관리된 데이터를 활용하여 노후 철도차량부품의 신뢰성분석을 하고 개선방안을 제시하고자 하였다. 분석대상인 서울도시철도공사 7호선 2차분 보조전원장치(Static Inverter)는 객실 내 각종 서비스장치에 전원을 공급하여 직접적으로 승객 만족도에 영향을 주는 핵심적인 장치이다. 경영정보시스템의 장기간에 걸친 필드데이타를 바탕으로 고장의 패턴을 분석하기 위해 운용환경 스트레스 인자를 고려한 통계 신뢰성분석을 하였다. 보조전원장치(Static Inverter)의 하절기 집중고장현상과 관련하여 고장과 온도 스트레스인자와의 상관성에 대해 통계적 분석을 하였고 IGBT 인버터의 수명분석을 통하여 수리 전 후의 온도 스트레스 인자의 영향을 분석해 보았다. 그리고 전동차 부하량과 외기온도의 두 변수를 고려한 최적운행조건을 분석하여 고장다수 발생조건과의 냉각용량차이가 발생함을 확인할 수 있었고, 이러한 분석을 바탕으로 최적의 운행을 위한 냉각용량차이를 줄일 수 있는 방안을 제시하였다.

• 시큐리티연구
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• 제53호
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• pp.83-105
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• 2017

이 연구의 목적은 최근 항공기내 불법방해행위의 증가추세와 IS(Daesh)의 테러위협 등으로 항공보안이 위협받는 상황에서 항공기내 보안을 책임지는 항공기내보안요원제도의 문제점을 확인하고 그 개선책을 제시하는 것이다. 이를 위해 언론보도 및 법령에서 발견된 항공기내보안요원제도의 문제점을 기반으로 미국의 연방 Air Marshal 제도와 국내 유사제도를 기반으로 그 정책적 제언을 제시하였다. 정책적 제언은 첫째, "항공운송사업자의 항공기내보안요원 등 운영 지침"의 개정 및 "국가기술자격"제도에 관련 자격증을 신설 방안, 둘째, 항공기내보안요원의 국가공무원화 방안, 셋째, 청원경찰제도 활용 방안으로 구분된다. 이 연구는 항공보안 관련 정보에 대한 접근성의 제한이라는 점에서 연구의 한계를 보이지만, 2017년 문재인 정부의 "국정운영 5개년 계획" 상의 "공공부문 일자리 창출"과 "국가의 공공서비스 강화", "안전사고 예방 및 재난 안전관리의 국가책임제 구축" 등 국정과제와 그 괘를 함께 한다는 점에서 시의성을 지닌다는 점과 관련연구가 많지 않으므로 향후 항공보안 관련 논의를 이끌어 갈 수 있다는 점에서 에서 그 연구의 의의를 지닌다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.23-43
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• 2016

최근 IT기술의 발전에 따라 많은 사람들이 자신들의 여가활동에 대한 경험을 공유하고 있으며, 역으로 다른 사람들의 여가활동에 대한 경험을 참고하여 더 나은 여가활동을 누릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이러한 현상은 영화, 숙박, 음식, 여행 등 여가활동 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 그 중심에는 여가활동에 대한 정보를 요약하여 제공하는 수많은 사이트가 있다. 대부분의 여가활동 정보 사이트는 각 상품에 대한 평균 평점뿐만 아니라 상세 리뷰를 제공함으로써, 해당 상품을 구매하고자 하는 잠재고객의 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 기존 대부분의 사이트는 한 단계의 평가기준에 따라 평점과 리뷰를 제공하기 때문에, 각 평가기준을 구성하는 세부요소에 대한 특징과 평가기준 별 주요 이슈를 파악하기 위해서는 상당히 많은 수의 리뷰를 직접 읽어야 한다는 불편이 따른다. 즉 사용자는 자신이 중요한 것으로 생각하는 평가기준에 대한 조건을 파악하기 위해, 많은 수의 리뷰를 하나하나 읽어보는 과정에서 많은 시간과 노력을 소비하게 된다. 예를 들어 호텔의 접근성, 객실, 서비스, 음식 등 한 단계의 평가기준만을 사용하여 평점과 리뷰를 제공하는 사이트의 경우, 접근성 중 특히 지하철역과의 거리, 객실 중 특히 욕실의 상태를 살펴보고자 하는 사용자에게 필요한 정보를 충분히 제공하지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 여가활동 정보 사이트의 한계, 즉 평가기준별로 입력된 리뷰를 신뢰하기 어렵다는 점과 평가기준을 구성하고 있는 세부 내용을 파악하기 어렵다는 점을 극복하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 사용자가 별도의 구분 없이 입력한 리뷰를 그 내용에 따라 평가기준별로 자동 분류하고, 각 평가 기준 별 주요 이슈를 요약하여 제공한다. 제안 방법론은 최근 텍스트 분석에 활발하게 사용되고 있는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 기반을 두고 있으며, 각 리뷰를 하나의 문서 단위로 사용하는 것이 아니라 리뷰를 문장 단위로 끊어 개별 리뷰 유닛(Review Unit)으로 분해한 뒤, 평가기준별로 리뷰 유닛을 재구성하여 분석한다는 측면에서 기존의 토픽 모델링 기반 연구와 큰 차이가 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 방법론을 실제 호텔 정보 사이트에서 수집한 423건의 리뷰 문서에 적용하여 6가지 평가기준에 대해 총 4,860건의 리뷰 유닛을 재구성하고, 이에 대한 분석 결과를 소개함으로써 제안 방법론의 유용성을 간접적으로 보인다.