• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.629-630
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• 2014

서비스 산업에 있어 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 최근 기업에서는 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 미디어상의 빅 데이터를 이용하여 고객의 피드백을 파악하려는 노력을 하고 있다. 따라서 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 빅 데이터를 분석하는 기술로서 최근 이슈를 감지하고 예측하는 방법을 제안하다. 이것은 기관이나 기업 등 분석대상과 관련된 소셜 데이터 자체를 분석하거나 그 외 관련 데이터와 연관 관계 분석 등 여러 가지 방법을 조합하여 부정적 이슈 등의 탐지가 가능하다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.10 no.5
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• pp.16-27
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• 2009

Recently construction companies expand position for apartment house in construction market because of house supply rate increase and its amount. In addition, because the focus of house sale market has moved to customer from supplier, the importance of defect management is being issued currently. However, current apartment defect management is not satisfied with customer's demand for the lack of business process management, management organization, information feedback, and readiness for defect in construction phase. To solve this problem, this study proposed business process management improvement model for defect management. Proposed improvement model make information feedback, defect management business quality improvement, and improper process improvement through integrating defect management and quality management. It is expected to contribute to customer's satisfaction improvement and reliance improvement for construction companies.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.771-774
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• 2012

세계적으로 온라인 평판 분석 서비스의 개발 및 SNS 이슈 분석과 영향도 평가 등의 서비스 이용추세가 증가하고 있다. 현재 SNS나 소셜미디어등 온라인을 통해 고객들의 서비스에 대한 정성적인 평가 및 요구사항이 실시간으로 표현되고 있으며, 서비스에 대한 부정적인 여론이 확산되기 전에 능동적으로 대응할 수 있는 시스템의 필요성이 기업들에게 시급히 요구되고 있다. 이러한 시스템 개발을 위해서 선행되어야 할 기술개발 요건으로 B2C 산업의 특성에 기반한 다양한 분석 주제를 설정하고, 이에 맞는 다양한 동일 산업군에 대한 시스템 적용을 위한 분류 표준화가 필수이다. 본 연구에서는 이를 수행하기 위해서 대표 산업군을 선정하여 기존 업무 분류 체계를 기반으로 한 온라인상의 고객 피드백 분류 및 표준화 수립에 대한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.871-872
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• 2013

최근 스마트폰의 급속한 보급에 따라 트위터, 페이스북과 같은 실시간 SNS(Social Network Service)가 폭발적으로 성장하고 있다. 본래 SNS는 지인과의 소통을 위한 온라인 커뮤니티로 출발했으나 지금은 새로운 커뮤니케이션으로 마케팅, 미디어, 커머스 등 다양한 영역의 플랫폼으로 진화하며, 그 파급력을 이어가고 있다. SNS, 소셜 미디어 시대를 맞이하여 소비자가 수동적 입장에서 능동적 입장으로 변경되고 있는 상황에서 블로그, 카페, 트위터 등 에서의 평가를 통한 고객 피드백 정보에 따라 서비스 제공자의 판매율이 많은 영향을 받고 있다. 따라서 효율적인 기업경영을 위해서는 SNS 등을 통한 고객의 목소리를 분석하는 작업과 그것을 기반으로 고객만족도 평가모형에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 SNS를 이용한 활용분야에 대해서 고찰해 보고 SNS가 점차 확대됨에 따라 발생할 수 있는 SNS 환경에서의 역기능은 어떤 것이 있는지 살펴보고 대응방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.577-579
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• 2001

eXtreme Programming(이하 XP)은 프로젝트를 수행하는 데에 있어서 흔하게 발생하는 위험 요인들을 Light-weight 한 방법으로 해결하기 위한 방법론이다. XP 개발 방법론은 개발 주기의 단위를 작게 나누어서 피드백을 받는 기간을 짧게 잡았다는 점과, Pair Programming 방법을 도입했다는 점, 개발 과정에서의 고객의 비중을 높이고, 다양한 모듈 테스트/기능 테스트를 통해서 제품의 오류를 최소화 했다는 점 등의 특징을 갖고 있다. 그러나 XP는 소규모의 개발팀일 경우에만 그 효용성이 입증되고 있으며, 수많은 테스트 과정과 개발의 전과정에서의 고객의 적극적인 참여의 요구는 생산 비용면에서나 고객의 부담에 있어서 단점으로 여겨지고 있다. 따라서 본 고에서는 이러한 점들을 보완하기 위한 몇 가지 방안과 더불어 우리나라의 개발 환경에 효과적으로 적용하기 위한 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.205-207
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• 2005

기존의 추천 시스템들은 사용자 수가 증가함에 따라 추천시간이 증가하는 확장성(Scalability) 문제가 있으며, 새로운 고객의 경우 선호도 정보가 부족하여 추천 정확도가 저하되는 희박성(Saparsity) 문제가 있다. 본 논문에서는 고객의 기본 프로파일 정보 중 가장 변별력이 있는 성과 나이에 대한 그룹을 생성하고 클러스터링 함으로써 집단 내 선호 상품을 우선적으로 추천하는 1단계 클러스터링 방법을 사용하여 새로운 고객의 희박성 문제를 해결 했으며, 추천결과에 따른 피드백을 받아 시간 흐름에 따른 선호 경향을 클러스터링 하는 시간스키마 방법을 적용한 2단계 클러스터링 방법을 사용함으로써 확장성 문제를 해결함은 물론 예측 정확도를 높일 수 있는 방법을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.1
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• pp.145-152
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• 2009

The e-marketplace has emerged as a new place for transactions in the online industry. In the e-marketplace, buyers make transactions with whom they have little prior interaction. Thus it makes trust as one of the most important issues in the e-business. There are various kinds of information to foster customer's trust in the e-marketplace. In this study, we analyzed the impact of the information's satisfaction on the customer's transaction intention. The results showed that the satisfaction on the information related to transaction system, individual seller's information, and buyer's feedback are all positively related with the customer's transaction intention.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.18 no.2
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• pp.279-299
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• 2013

The problem of choosing the right product that will best fit a consumer's taste and preferences extends to the field of electronic commerce. However, e-commerce has been able to create a technological proxy for the social filtering process, known as online recommender systems (RSs). RSs aid users in filtering products and decisions on matters relating to personal taste. RSs have the potential to support and improve the quality of the decisions consumers make when searching for and selecting products and services online. However, most previous research on RSs has focused on the accuracy of the algorithms, with little emphasis on user interface and perspectives. This study identified transparency and feedback as possible ways to effectively evaluate RSs from the user's perspective. Thus, this research focused on examining and identifying the roles of transparency and feedback in recommender systems and how they affect users' attitudes toward the system. Results of the study showed that both transparency and feedback positively and significantly affected perceived trust, perceived value of the process, and perceived enjoyment. Furthermore, we found that perceived trust, perceived value of the process, and perceived enjoyment positively and directly affected users' intentions to use/reuse a recommender system.

• Proceedings of the Korean System Dynamics Society
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• 2003.02a
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• pp.29-55
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• 2003

최근의 통신서비스 시장은 경쟁의 도입과 기술의 발전이라는 두 축에 힘입어 양질의 서비스를 보다 저렴한 요금으로 소비자들에게 제공하고자 노력하여 왔다. 그러나 이러한 통신서비스의 질적 향상 노력에도 불구하고 여전히 통신서비스의 품질은 소비자들의 기대수준에는 미치지 못하고 있다는 지적이 있다 더욱이 문제가 되는 것은 소비자가 인지하고 있는 통신 서비스 품질의 기대수준은 시간의 흐름에 따라 동태적으로 변화하는 것이어서 한 시점에서의 통신 서비스 품질 수준의 측정으로는 정책적으로 큰 의미를 설명하기 어려운 실정이다. 이와 관련하여 많은 선행 연구들이 다양한 측면에서 시행되어져 왔지만 이제까지의 많은 선행 연구들은 대부분이 통신서비스의 특성을 제대로 고려하지 않고, 고객만족의 향상과 불일치를 가져오고 있는 성능품질만을 측정한다거나, 시간의 흐름에 따라 변화해 가는 소비자가 서비스에 대해 인지하고 있는 중요도나 기대수준을 고려하지 않고 있으며, 각 구성요소간의 동태적 인과고리에 대한 고려 없이 연구가 이루어져 전반적인 통신 서비스의 고객만족을 전체적인 시각에서 평가한 연구는 극히 드물다. 따라서 본 연구는 통신서비스의 고객만족을 피드백 관점, 동태적 관점, 사실적 관점의 시스템 다이내믹스 방법론을 적용하여 전반적인 동태적 고객만족 모형을 구현하고 이를 정책적으로 활용할 수 있는가에 대한 접근을 시도하였다. 고객만족은 결코 한순간에 머물러 있는 것이 아니며 체감품질 및 기대수준의 영향을 받아 지속적으로 변화해간다 따라서 어떻게 기대수준을 관리하고 고객의 기대에 부응하는 체감품질을 관리하는 것이 지속적인 고객만족을 획득할 수 있는 가를 시뮬레이션 모형을 통해 가시적으로 시스템의 행태를 구현함으로써 그 이해의 폭을 넓히고자 시도하였다.으로써 웹에서의 혁신적이며 크로스 사이트, 크로스 장르적인 컨텐츠 플래닝의 가능성을 시사하는데 의의가 있다고 하겠다.y used to some of interactive storytelling through hyper text in CD-ROM and web sites. More complicated and different structured models were born through games that offered graphics, virtual spaces and interactivity. When drawn onto a structural graph, few attributes and similarities seem to occur. This paper will try to outline and discuss structural graphs of interactive storytelling methods and suggest some ways for better storytelling design.eal sales volume, but the case study could verified that this method is effective to the evaluation of marketability in case of completely new product got on the typical category and the product category could be set up the population clearly.의 무게와 부피는 24주간 다소 감소하는 경향을 보였으나 통계적인 유의차는 없었다. 냉동저장 감자의 무게와 부피 변화는 48주간 전혀 없었다. 상온 냉장저장 감자의 조직의 강도(hardness)는 24주

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.10
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• pp.2439-2446
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• 2013

Recently, SNS (Social Network Service) such as Twitter and Facebook has grown dramatically because of smart phones. Since development of IT has created massive information, social big data extremely increased. Competition between corporations is getting more intense, so they need customer feedback in order to fulfill an effective management. Because social big data plays an important role for getting customer feedback, a lot of corporations are interested in analyzing and applying of social big data. Collecting and analyzing social big data is operated by Buzz monitoring system. This paper demonstrates the research of buzz monitoring system that analyzes big data, and presents examples of customer reputation using buzz monitoring. In the paper, after all, it would analyze the result from the customer reputation, and research the implication.