• 제목/요약/키워드: 모델 매개변수

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CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

지구물질의 마이크로미터 단위의 삼차원 공극 구조 규명: 핵자기공명 현미영상 연구 (3-Dimensional ${\mu}m$-Scale Pore Structures of Porous Earth Materials: NMR Micro-imaging Study)

  • 이범한;이성근
    • 한국광물학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.313-324
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    • 2009
  • 지표-지각환경을 구성하는 지질매체의 구조와 성질의 정량적-체계적 이해를 위한 예비연구로, 매질을 구성하는 입자의 모양, 크기, 충전 밀도가 공극 구조의 특성과 매질의 성질에 미치는 영향을 알아보기 위해 입자의 모양이 구형인 글래스 비드와 모양이 불규칙한 실리카 젤을 이용하여 입자 크기와 공극률이 서로 다른 다양한 다공성 매질을 준비하였고, 핵자기공명 현미영상을 이용하여 약 $50\;{\mu}m$의 분해능으로 삼차원 영상을 획득하였다. 분석 결과, 지름 약 0.2~1.3 mm 크기의 입자로 구성된 다공성 매질의 비표면적은 2.5부터 $9.6\;mm^2/mm^3$, 공극률은 0.21에서 0.38, 투수율은 11.6에서 892.3 D이며, 이는 일반적인 미고결 샌드가 갖는 값의 범위에 해당된다. 비표면적, 공극률, 투수율의 관계는 Kozeny 식에서 예상된 경향과 비교적 일치하였다. 상자집계 프랙탈 차원은 공극률, 비표면적과의 관련성이 높으며, 공극률이 0.29~0.38일 때 비표면적이 약 2.5부터 $6.0\;mm^2/mm^3$까지 증가할수록 프랙탈 차원이 2.6에서 3.0까지 선형으로 증가하며, 공극률이 0.21~0.28일 때 비표면적이 약 2.5부터 $9.6\;mm^2/mm^3$까지 증가할수록 프랙탈 차원이 2.5에서 3.0까지 선형으로 증가한다. 실제 다공성 사암에 포함된 유체의 삼차원 구조를 핵자기공명 현미영상으로 영상화하였고, 이에 대한 비표면적은 $0.33\;mm^2/mm^3$, 공극률은 0.017, 투수율은 30.9 mD, 상자 집계 프랙탈 차원은 1.59로 계산되었다. 본 연구에서 제시된 것과 같이 핵자기공명 현미영상은 다양한 다공성 매질의 삼차원 공극 구조를 영상화할 수 있고, 삼차원 공극 구조에 대한 상자집계 프랙탈 차원은 본 연구에서와 같이 다양한 공극 구조에 대해 분석이 가능하며, 다공성 매질의 이동 특성을 나타내는 매개 변수들과 지진파 감쇠 등에 대한 조절 인자로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

전공의 의료커뮤니케이션 능력과 진료수행 자기효능감, 공감능력과의 상관관계 (Associations of Communication Skills, Self-Efficacy on Clinical Performance and Empathy in Trainee Doctors)

  • 김도형;김민정;이해영;김현석;김영미;이상신
    • 정신신체의학
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    • 제29권1호
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    • pp.49-57
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    • 2021
  • 연구목적 전공의 공통역량으로서 의료커뮤니케이션의 중요성을 환기시키기 위하여 전공의를 대상으로 의료커뮤니케이션 능력을 조사하고 의료커뮤니케이션 능력, 진료수행 자기효능감 그리고 공감능력의 관련성을 분석하고자 하였다. 방 법 일 대학병원 소속 총 106명 전공의를 대상으로 자기평가 의료커뮤니케이션 능력, 수정된 진료수행 자기효능감 척도, 한국판 의사 공감 척도를 조사하였다. 성별, 나이, 전공과목(인턴, 내과계, 외과계), 연차(인턴, 1~2년차, 3~4년차)에 따른 의료커뮤니케이션 능력의 차이를 조사하였다. 상관분석으로 의료커뮤니케이션 능력, 수정된 진료수행 자기효능감, 공감능력의 상관계수를 구하였고 구조방정식 모형을 이용하여 의료커뮤니케이션 능력에 영향을 미치는 각 변수의 효과를 검증하였다. 결 과 인턴 31명(31.6%), 내과계 레지던트 45명(45.9%), 외과계 레지던트 22명(22.4%)으로 총 98명이 참가하였다. 성별, 나이, 전공과목, 연차에 따른 자기평가 의료커뮤니케이션 능력 점수는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 의료커뮤니케이션 능력은 수정된 진료수행 자기효능감(r=0.782, p<0.001) 및 공감능력(r=0.210, p=0.038)과 유의한 정적 상관관계가 있었다. 공감능력은 진료수행 자기효능감에 직접적으로 유의한 영향을 미쳤으며(β=0.30, p<0.01), 진료수행 자기효능감은 의료커뮤니케이션 능력에 직접적으로 유의한 영향을 보였다(β=0.80, p<0.001). 공감능력은 진료수행 자기효능감을 매개하여(β=0.26, p<0.05) 간접적으로 의료커뮤니케이션 능력에 영향을 미치고 있었다. 결 론 전공의 의료커뮤니케이션 능력은 성공적 진료를 위해 필요한 진료수행 자기효능감과 직접적 연관성이 있었으므로 전공의 공통교육과정의 하나로서 중요한 위치를 차치한다고 할 수 있다. 그리고 현재의 의료커뮤니케이션 모델은 공감 능력과는 구별해서 이해될 필요가 있음이 시사된다.

한반도 중부지역에서의 SAR Sentinel-1 위성강우량 추정에 관한 예비평가 (A preliminary assessment of high-spatial-resolution satellite rainfall estimation from SAR Sentinel-1 over the central region of South Korea)

  • 능엔 호앙 하이;정우성;이달근;신대윤
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권6호
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    • pp.393-404
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    • 2022
  • 위성에서 보다 미세한 공간 분해능으로 신뢰할 수 있는 지상 강우 관측은 도시 수문학적 및 미시적 농업 수요에 필수적이다. 전통적으로 "톱다운" 접근 방식 기반 위성 강우 산출물이 널리 사용되고 있지만 공간 분해능에 한계가 있다. 본 연구는 C-밴드 SAR Sentinel-1 위성 데이터(SM2RAIN-S1)에 적용되는 매개 변수화된 SM2RAIN 모델인 강우 추정을 위한 새로운 "상향식" 접근 방식의 가능성을 평가하여 중부지방에 대한 높은 공간 분해능 지상 강우 추정치(0.01° 그리드/6일)를 생성하는 것을 목표로 한다. 그것의 성능은 중부지방 두 개의 다른 하위 지역, 즉 혼합 산림 중심, 중간 하위 지역, 그리고 경작 중심, 서해안 하위 지역의 1년 기간 동안 기존의 재분석 프로덕트와 우량계 네트워크의 각각의 강우 데이터를 사용하여 공간 및 시간적 가변성에 대해 평가되었다. 평가결과에 따르면 SM2RAIN-S1 프로덕트는 중부지방의 일반적인 강우 패턴을 포착할 수 있고, 서로 다른 토지 피복으로 지역 규모에서 공간 분해능 강우량 측정 가능성을 보유할 수 있으며, 강우량 관측치에 대한 편중된 강우량 추정치가 제공되었다. 또한 SM2RAIN-S1 강우량은 피어슨의 상관 계수(R = 0.69)를 고려할 때 혼합림에서 더 우수했으며, 이는 혼합림에서 토양 수분과 강우의 시간 역학을 포착하는 데 6일 SM2RAIN-S1 데이터의 적합성을 암시했다. 그러나, RMSE와 바이어스 측면에서, 혼합림보다는 경작지의 SM2RAIN-S1 강우 생성물에서 더 나은 성능을 얻었으며, 이는 높은 증발증산 손실(특히 혼합림)에 의해 유도된 더 큰 오류를 SM2RAIN의 추가 개선에 포함해야 한다는 것을 나타낸다.

SSP 시나리오 상세화 자료 기반 생태기후지수를 활용한 고로쇠나무 분포 예측 (Prediction of Acer pictum subsp. mono Distribution using Bioclimatic Predictor Based on SSP Scenario Detailed Data)

  • 김휘문;김채영;조재필;허지나;송원경
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제9권3호
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    • pp.163-173
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    • 2022
  • 기후변화는 종의 생물계절 및 지리적 분포 변화에 많은 영향을 미치는 핵심 요인으로 생태 분야에서는 취약성 평가를 위해 생물의 생리적 특성과 가장 관련이 높은 생태기후지수 (BioClimatic predictor, 이하 BioClim)를 사용하고 있다. 그러나, Shared Socio-economic Pathways (SSPs) 시나리오에 대한 GCM별 미래 기간 기후평균값 이외에 BioClim 값들은 제공되지 않고 있다. 본 연구는 농촌진흥청에서 생산한 1 km 해상도의 SSPs 시나리오 상세화 자료를 이용하여 국내 여건에 적합한 BioClim 자료를 생산하고, 해당 자료를 기반으로 종 분포모형을 적용하여 주로 남부 및 경상북도, 강원도 및 습한 지역에서 생육 환경이 적합한 고로쇠나무의 기준년대 (1981 - 2010년) 및 미래년도 (2011 - 2100년)에 대해 30년 단위로 적합 서식지 분포를 예측했다. 전국자연환경조사자료를 통해 총 819개 지점에서 고로쇠나무 출현 자료를 수집했다. MaxEnt 모형의 성능을 높이기 위해 모형의 매개 변수 (LQH-1.5)를 최적화하고 상세화된 Biolicm 7개 지수와 지형지수 5개를 MaxEnt 모델에 적용했다. 국내 고로쇠나무 분포는 배수, 연 강수량 (Bio12), 경사가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 적습하고 비옥한 토양을 선호하는 생육 특성이 반영된 결과로 기후 요인의 영향은 크지 않았다. 이에 따라 기준년도에 고로쇠나무의 높은 수준 적합 서식지는 우리나라 면적의 3.41%, 근미래 (2011 - 2040년) 및 먼미래 (2071 - 2100년)에서 SSP1-2.6은 0.01%, 0.02%를 차지하여 점차 감소하였으나, SSP5-8.5에서는 각각 0.01%, 0.72%로 오히려 기준년도 대비 근미래에는 감소되다가 먼미래로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 기후변화에 보다 적응이 수월한 식생의 미래 분포 양상을 확인한 연구로 기후변화 적응 종이 미래 산림 복원 등에 활용 가능한 기초 연구로 의의가 있다.

토끼 뇌종양 모델에서의 관류 CT 영상에 관한 연구 (Research on Perfusion CT in Rabbit Brain Tumor Model)

  • 하본철;곽병국;정지성;임청환;정홍량
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제35권2호
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    • pp.165-172
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    • 2012
  • VX2 암종을 이식한 토끼 뇌종양 모델에서, perfusion CT(computed tomography, CT)를 이용하여 종양과 정상 뇌조직의 혈류 특성을 알아보고자 하였다. 체중 2.4~3.0kg(평균 2.6kg)의 토끼(New Zealand white rabbit) 수놈 9마리를 대상으로, 토끼 뇌에 VX2 세포 현탁액 $1{\times}10^7$ cells/ml, 0.1 ml을 이식하고 종양이 5mm 정도 크기로 자라면 perfusion CT를 시행 하였다. GE사의 AW(advantage windows workstation, version 4.2)로 종양의 용적과 perfusion 값을 산출 하였다. 뇌종양의 평균 용적은 $316{\pm}181mm^3$ 이었고, 가장 큰 종양은 497 $mm^3$, 가장 작은 종양은 195 $mm^3$ 이었 이식된 종양 모두 단일 결절형으로 만들어졌고, 두개강 내로 전이는 발견되지 않았다. perfusion CT에서 종양 중심부의 혈류량(cerebral blood volume, CBV)은 $74.40{\pm}9.63$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $16.08{\pm}0.64$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $15.24{\pm}3.23$이었다. 혈류 속도(cerebral blood flow, CBF)는 종양 중심부에서 $962.91{\pm}75.96$ 이였고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $357.82{\pm}12.82$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $323.19{\pm}83.24$ 이었다. 평균 통과시간(mean transit time, MTT)은 종양 중심부에서 $4.37{\pm}0.19$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $3.02{\pm}0.41$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $2.86{\pm}0.22$ 이었다. 투과성 표면적(permeability surface, PS)은 종양 중심부에서 $47.23{\pm}25.45$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $14.54{\pm}1.60$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $6.81{\pm}4.20$이었다. 또한, 종양 중심부에서 최고치 도달 시간(time to peak, TTP)은 $19.33{\pm}0.42$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $16.43{\pm}1.72$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $15.14{\pm}0.88$이었지만 통계적으로 유의하지 않았다. PEI(positive enhancement integral, PEI)은 종양 중심부에서 $61.56{\pm}16.07$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $12.58{\pm}2.61$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $8.26{\pm}5.55$ 이었다. 최대 증가 기울기(maximum slope of increase, MSI)는 종양 중심부에서 $13.18{\pm}2.81$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $6.99{\pm}1.73$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $6.41{\pm}1.39$ 이었다. 최대 감소 기울기(maximum slope of decrease, MSD)는 종양 중심부에서 $4.02{\pm}1.37$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $4.66{\pm}0.83$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $6.47{\pm}1.53$ 으로 나타났다. 결과적으로 정위적(stereotactic)으로 이식된 종양은 단일 결절형으로 두개강 내에 전이가 없어 정상 조직과 종양 조직의 비교 연구에 적합하며, perfusion CT 에서 얻어진 매개 변수(parameter)들은 종양과 정상 조직의 혈관 관류 상태 차이를 잘 반영해 주었다.

합성곱 신경망의 비지니스 응용: 런웨이 이미지를 사용한 의류 분류를 중심으로 (Business Application of Convolutional Neural Networks for Apparel Classification Using Runway Image)

  • 서이안;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.1-19
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    • 2018
  • 최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

로열티 프로그램이 고객 참여와 소비자-브랜드 관계에 기초한 관계형 시장 행동에 미치는 영향 : 프랜차이즈 회원제 휘트니스클럽을 대상으로 (The Marketing Effect of Loyalty Program on Relational Market Behavior : Focusing in Franchise Membership Fitness Club)

  • 윤경구;신건철
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제17권2호
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    • pp.1-28
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    • 2012
  • 본 연구는 Sheth and Parvatiyar(1995)가 제시한 관계형 시장 행동의 가정과 정의에 대한 Bagozzi(1995), Peterson(1995)의 논평에 기초해 관계 마케팅 방식으로서 로열티 프로그램이 고객 참여와 소비자-브랜드 관계에 기초한 관계형 시장 행동에 미치는 영향을 실증해 보았다. 다음과 같이 연구 결과와 시사점을 정리한다. 첫째, 로열티 프로그램의 관계적 성과를 검증한 결과, 로열티 프로그램이 고객의 참여, 소비자-브랜드 관계, 관계형 시장 행동에 미치는 긍정적 효과를 실증하였다. 선행 연구에서의 주장과 일치하는 이러한 결과는 소비자와 기업이 마케팅 관계에 참여하려는 의지와 능력은 더 높은 마케팅 생산성을 낳는다는 Sheth and Parvatiyar(1995)의 제안 명제를 확인시켜 주고 있다. 둘째, 소비자-브랜드 관계의 매개효과 그리고 소비자-브랜드 관계의 구성 변수와 관계형 시장 행동의 구성 변수간 영향을 미치는 개별적인 인과 관계에 대해 일관된 결과를 보이지 않고 있다는 주장(Palmatier, Dant, Grewal and Evans, 2006)에 따라 다중 회귀분석으로 추가 분석을 실시한 결과, 소비자-브랜드 관계의 질적 특성을 이루는 여섯 개 항목들이 개별적으로 관계형 시장 행동에 영향을 미치는 회귀 모델의 설명력이 더 높다는 Breivik and Thorbjornsen(2008)의 연구결과를 지지하는 결과를 얻었다. 셋째, 고객의 참여를 활성화시킬 때 소비자-브랜드 관계 및 관계형 시장 행동이라는 관계 성과가 나타난다는 시사점을 제시하였다. 이는 관계 마케팅 활동과 고객 참여를 증가시키려는 노력이 소비자와의 관계 유지와 성과에 중요하다는 선행 연구의 주장 (Bitner, 1995, Fournier, 1994 ; Sheth and Parvatiyar, 1995)에서 뒷받침된다.

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