상위 $20\%$의 우량고객이 기업수익의 $80\%$를 기여한다는 파레토 법칙을 인용하지 않더라도 고객이 원하는 상품과 서비스를 지속적으로 제공함으로써 고객과의 지속적인 관계를 통한 고객과의 지속적인 관계유지, 특히 우량고객의 확보, 유지는 기업의 수익증대에 깊은 관계가 있으며 결국 기업의 생존을 가늠하는 길이 될 것이다. 최근에는 금융권간 업무영역이 무너지면서 모든 금융기관들은 우수고객 확보를 위해 영업력을 집중시키고 있다. 특히 수익기여도가 높은 우수고객에 대해서는 차별적인 우대서비스를 명시적으로 규정하고 우량고객 확보를 위한 생존을 건 경쟁이 벌어지고 있다. 따라서 우량고객은 자료를 통한 객관적이고 합리적 기준에 의해 확보되어야 한다. 본 연구에서는 이에 대한 방법론으로서 데이터베이스 모델링을 제시하며, 그 효과를 측정하도록 하고, 고객 속성에 따른 고객세분화에 이용될 수 있음을 보여준다.
본 시스템은 현재 연구 개발중인 정보에이전트 시스템의 일부로서 특정분야에 대한 사용자의 관심 주제에 관련된 정보와 함께 적절한 문서를 제공하는 지식 기반 시스템이다. 이러한 목적을 위해서 본 시스템의 지식베이스는 구조적인 방식으로 표현된 BKB(Biology Knowledge Base)와 DIC(DICtionary)로 구성된다. DIC는 특정분야에서 일반적으로 사람들이 사용하는 용어와 학명을 기준으로 하는 시스템에서 사용하는 용어와의 관계와 그러한 용어들간의 동의어 관계를 갖고 있다. 또한 BKB는 동물에 관련된 지식베이스로써 상위.하위 개념과 함께 사용자가 원하는 정보를 제공하기 위해 객체의 속성과 이에 관계된 값들을 포함한다. 본 시스템은 문서를 검색할 때 사용자 초기 질의를 상위.하위 개념 그리고 동의어로 확장할 뿐만 아니라 사용자 의도의 정확한 표현을 위해서 제공하는 다양한 질의 형식에 따른 질의 처리 결과로도 확장하므로 효과적인 문서 검색 결과를 보인다.
본 논문에서는 대용량의 말뭉치로부터 사회망을 자동 구축하기 위한 선행 연구로서 두 인명 사이의 사회관계를 포함하는 문장을 자동 선별하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 먼저 2개의 인명을 포함하는 문장을 대상으로 형태소 분석과 의존 구조 분석을 수행한다. 그리고 두 인명의 공통 지배소를 기준으로 의존 트라이그램을 추출한다. 마지막으로 의존 트라이그램의 속성값 비교에 기반한 SVM 커널 함수를 이용하여 사회 관계 포함 여부를 결정한다. 실험 결과, 제안 방법이 영어권 연구에서 좋은 성능을 보인 최소 경로 의존 커널의 단점을 효과적으로 보완하였다. 또한, 사회망 자동 구축을 위한 도구로써 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
관계형 데이터베이스관리시스템(이하 RDBMS)업계에 객체관계형 DBMS(이하 ORDBMS) 열풍이 몰아치고 있다. 지난해 인포믹스와 오라클의 유니버설 논쟁으로 시작된 ORDB 논쟁은 올들어 주요 RDBMS 업체들이 잇달아 ORDBMS 제품을 내놓거나 출시를 앞두고 있어 본격적인 시장경쟁으로 이어질 전망이다. DBMS 시장의 이같은 급속한 변화는 실상 인터넷 붐이 만들어 낸 또다른 현상이라고 해도 과언이 아니다. 인터넷의 속성상 데이터만이 아니라 비정형 멀티미디어 데이터를 처리할 수 있는 새로운 개념의 데이터베이스 관리시스템이 필요하기 때문이다. 지난 93년 유니SQL 공급을 시발로 시작된 국내 ORDBMS 시장은 지난해 일러스트라 공급과 인포믹스 유니버설 서버 발표로 시장형성기에 접어들었으며, 올 하반기면 주요 RDBMS 업체들이 모두 제품을 출시할 것으로 보여 본격적인 개화기에 접어들 것으로 보인다. 국내 주요 RDBMS 업체를 중심으로 변화하는 DBMS 시장과 ORDBMS 전략을 점검해 본다.
비디오 데이터에서 의미적 인식을 위해 활용되는 요소 중 하나가 객체에 대한 움직임 정보로 이는 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 효율적인 객체기반 비디오 검색과 비디오의 움직임 해석을 위한 시공간 관계 표현 방법을 제시한다. 비디오의 객체표현 방법은 Polygon-based Bounding Volume의 3차원 Mesh 모델을 생성한 후 이를 이용하여 비디오 내 개체의 구조적 내용을 저차원적 속성과 움직임에 대한 기본 구조로 활용하였다. 또한, 움직임 객체에 대해 시공간적 특성과 시각적 특성을 동시에 고려하여 표현되도록 하였다. 각 Vertex는 시각적 특징 중 일부분이고, 비디오 내 개체의 공간적 특성과 개체의 움직임은 Volume Trajectory로 모델링되고, 개체와 개체간의 시공간적 관계를 표현하기 위한 Operation을 정의한다.
관계형 OLAP 시스템에서는 다차원 분석에 사용될 데이터를 하나의 사실과 여러 개의 차원 테이블로 구성된 스타 스키마로 표현한다. 사실 테이블은 측정치의 속성을 포함하며, 차원 테이블들은 이러한 사실 테이블에서 중심으로 뻗어져 나온 형태로써, 측정치에 대한 정보를 제공한다. 방대한 크기의 OLTP 소스 데이타베이스로부터 사실과 차원 테이블로 구성된 스타 스키마 설계하기 위해서는 풍부한 경험과 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 스타 스키마를 효과적으로 설계하기 위한 체계적인 설계 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소스 데이터베이스들에 대한 개념적 모델인 ER 도형을 이용하여 여러 개의 사실 엔터티를 추출하는 알고리즘과 이를 통해 자동적으로 스타 스키마를 설계하는 알고리즘을 제시하였다. 스타 스키마가 하나의 사실 테이블에 여러 개의 차원 테이블이 M:1의 관계로 연결되었다는 성질을 활용하여, 이 방법에서는 EH 도형이 연결된 위상 구조를 이용하여 각 엔터티에 연결된 M:1 관계의 개수에 근거하여 사실과 차원을 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문에는 이러한 방법을 통해 데이터 웨어하우스의 스타 스키마들 자동적으로 쉽게 설계하여 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였다.
히스토그램은 최근들어 많은 관심을 끌고 있다. 히스토그램은 주로 상용 데이타베이스 관리 시스템에서 질의 최적화를 위해 속성의 값에 대한 데이타 분포를 추정하는데 사용되었다. 최근에는 근사 질의와 스트림 데이타에 대한 연구 분야에서 히스토그램에 대한 관심이 커지고 있다. 관계형 데이타베이스에서 두 개 이상의 속성에 대한 결합 데이타 분포를 근사시키는 가장 간단한 방법은 각 속성의 데이타 분포가 결합 데이타 분포에 독립적이라고 가정하는 속성 값 독립(Attribute Value Independence: AVI) 가정하 에서 각각의 속성에 대해서 히스토그램을 만드는 것이다 그러나 실제 데이타에서 이 가정은 잘 맞지 않는다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 웨이블릿, 랜덤 샘플링, 다차원 히스토그램과 같은 기법들이 제안되 었다. 그 중에서 GENHIST는 실수형 속성에 대한 데이타 분포를 근사시키기 위해 고안된 다차원의 히스토그램이다. GENHIST는 데이타 분포를 좀 더 효과적으로 근사시키기 위해서 중첩되는 버킷을 사용한다. 본 논문에서는 SSE(Sum Squared Error)를 최소화시키는 중첩되는 버킷들의 최적 빈도를 결정하는 OPT 알고리즘을 제안한다. 처음에 GENHIST에 의해 중첩되는 버킷으로 구성되는 히스토그램을 만든 후에 OPT 알고리즘에 의해서 각 버킷의 빈도를 다시 계산해서 GENHIST를 개선시킬 수 있다. 실험 결과는 OPT 알고리즘이 GENHIST에 의해 만들어진 히스토그램의 정확도를 크게 개선시킴을 보여준다.
본 연구에서는 최근 6개월 이내 막걸려 구매 및 음용 경험이 있는 소비자를 대상으로 음용 및 구매 동기에 따라 소비자의 유형을 세분화하고 유형별로 막걸리 선택속성 중요도차이와 고객만족과의 관계를 규명하여 막걸려 제조 기업의 마케팅 전략 수립에 도움을 주고자 하였다. 자료의 처리는 SPSS 15.0 통계패키지를 사용하여 빈도분석, 신뢰도 분석, 요인분석, 군집분석, 일원배치분산분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 구매 및 음용 통기는 마케팅, 건강상 효능, 자기 욕구, 외부환경 등 4개 요인으로 분류되었고 소비자는 의존형, 애호형, 무관심형 등 3가지 유형으로 세분화되었다. 그리고 막걸리 선택속성은 건강 특성, 시각적 요소1 브랜드 특성, 음용 특성, 구매 특성 등 4개 요인으로 분류되었다. 막걸리 애호형 소비자군은 모든 막걸리 선택속성에 대해서 가장 중요하게 인식하는 것으로 나타났고, 의존형 소비자군은 애호형 소비자군보다 건강 특성과 시각적 요소에 대한 중요도를 약하게 인식하는 것으로 나타났다. 무관심형 소비자군은 모든 막걸리 선택속성에 대한 중요도를 다른 유형보다 상대적으로 가장 약하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 막걸리 선택속성 중에서 고객만족에 영향을 미치는 요인은 응용 특성과 구매 특성으로 나타났다.
의인화는 로봇과 같이, 인간이 아닌 대상에게 인간의 속성, 정서나 의도를 부여하는 것이다. 본 연구에서는 로봇에게 인간 고유의 속성을 부여하는 의인화가 로봇-인간의 상호작용에 끼치는 영향을 분석하였다. 연구 1에서는 다양한 로봇의 사진을 제시하고, 로봇의 외관에 따른 심리적 불쾌감, 마음지각 및 도덕적 처우를 자기보고식 질문지를 통해 분석하였다. 그 결과 로봇의 외관이 인간과 가장 유사한 안드로이드 로봇조건에서 휴머노이드 로봇의 조건과 기계적 외관의 조건보다 로봇에 대한 심리적 불쾌감이 가장 높았다. 또한 인간과 유사한 안드로이드 로봇에서 기계와 비슷한 로봇보다 로봇에 대한 마음지각이 더 높게 나타났다. 연구 2에서는 로봇의 속성을 의인화한 조건과 의인화하지 않은 조건에서 로봇에 대한 불쾌감, 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 다르게 나타나는지를 비교하였다. 그 결과 로봇 속성의 의인화조건에서 로봇에 대한 마음지각과 도덕적 처우의 정도가 더 높게 나타났으며, 마음지각의 경험성이 높을수록 도덕적 처우의 정도가 더 높아졌다. 이 결과는 인간과 유사한 로봇의 외관은 로봇에 대한 심리적 불쾌감을 증가시키지만, 로봇의 속성에 대한 의인화는 로봇에 대한 마음지각을 증가시키고, 인간-로봇의 상호작용을 촉진 시킬 가능성을 제시한다. 논의에서는 의인화가 인간-로봇의 상호작용에 끼치는 차별화된 영향에 대한 시사점을 토론하고, 연구의 한계 및 후속연구의 방향을 다루었다.
경영관리의 초점이 생산중심에서 마케팅중심 그리고 서비스중심으로 급격히 변화하면서 서비스 경쟁이 중요한 생존무기가 되고 있다. 차별화의 수단으로 서비스의 중요성이 강조되면서 여러 가지 서비스 속성 중에서 서비스 품질에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 서비스 품질을 구성하는 차원을 밝히려는 연구는 많았던데 비해 서비스 품질이 소비자의 태도와 재이용 의도에 어떠한 영향을 미치는가에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 지각된 서비스 품질을 구성하는 여러 차원들이 소비자의 태도에 어떠한 영향을 주며, 태도는 소비자의 재이용 의도에 어떠한 영향을 주는가를 알아보았다. 자료는 소매점 이용자를 대상으로 수집되었으며 소매점 서비스에 관한 인과관계 모형을 통하여 분석되었다. 연구 결과 기능적 품질에 속하는 신뢰성 차원과 기술적 품질에 속하는 유형설비 차원이 소비자의 태도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술적 품질로 볼 수 있는 가격(비용) 차원은 예상대로 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면에 기능적 품질에 속하는 감정배려는 통계적으로 유의적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 한편 서비스 품질을 통해 형성된 소비자 태도는 소매점 재이용 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 추가적으로 소매점을 특성에 따라 몇 개의 범주로 분류하고 인과관계 모형의 영향 관계가 어떻게 달라지는가를 분석하였다. 분석결과 대형 할인소매점, 백화점, 주거지역 인근의 소매점들에서 상당한 차이를 발견하였다. 즉, 태도와 재이용 의도 사이의 긍정적인 영향관계는 소매점 유형에 관계없이 나타났으나 태도에 영향을 주는 서비스 품질 차원은 매우 다르게 나타났다. 이는 차별화 지표로 서비스 품질을 사용할 경우에 서비스 관리자들이 어떠한 전략을 선택해야 하는가에 관하여 시사하는 바가 크다. 아울러 동일범주의 서비스 산업이더라도, 서비스의 특성에 따라 서비스 품질을 구성하는 중요한 차원을 규명하기 위한 추가 연구의 필요성을 제기한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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