서비스 중인 정보시스템의 사용자 콜은 고객의 서비스 만족도 제고를 위한 서비스 개선의 가장 기초적이고 유용한 정보가 된다. 이 논문에서는 ISO20000 IT서비스 국제 규격 인증을 받고, 대한국민소프트웨어기술대상 우수상을 받은 표준운영절차(SOP; Standard Operation Procedures)에 따라 서비스 중인 NTIS의 콜센터에 축적된 사용자의 콜 정보를 분석하고, 이 정보를 바탕으로한 서비스 개선 현황을 점검한다. 서비스 개선은 간단한사용자 인터페이스 수정에서부터 서비스프로세스 개선, 홍보 자료 작성, 향후 서비스 개선 계획의 유용한 기초 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
모바일 앱 시장은 스마트폰의 등장으로 폭발적으로 성장하였다. 최근 모바일 앱은 단순한 스마트폰 구성요소가 아니라 다양한 마케팅 채널로 활용되고 있으며 스타트업이 성장할 수 있는 발판이 되었다. 본 연구에서는 모바일 앱이 시장에 미치는 영향에 대해서 연구하고자 하였다. 안내원과의 전화를 통해서 소비자에게 서비스를 제공하던 전통적인 콜택시 산업이 카카오택시라는 새로운 모바일 앱 채널의 진입을 통해서 어떠한 영향을 받고 있는지 살펴보고자 한다. 최근 자가용과 대중교통의 발전으로 택시 수요는 감소한 반면, 개인택시 증가 등으로 택시 공급은 증가하고 있다. 택시산업은 크게 일반택시와 콜택시로 나누어진다. 일반택시는 택시기사가 직접 고객을 찾아다니기 때문에 우연적이고 비효율적인 행태를 보인다. 하지만 콜택시는 고객이 사용의도를 가지고 택시를 찾는다는 점에서 더 효율적인 업무가 가능하다. 이러한 장점에도 불구하고 콜택시 시장은 불완전한 고객-택시기사 매칭 시스템과 택시기사 관리 부족으로 크게 성장하지 못하였다. DID(differences in differences)는 하나의 시간 흐름에서 발생한 특정한 사건이 유의한 영향력을 행사하는가를 밝히는 계량경제학의 연구 방법이다. 본 연구에서는 DID를 사용하여 최근 큰 이슈와 함께 출시 된 다음의 카카오택시 어플리케이션이 기존의 콜택시 사업에 미치는 영향력을 밝히고자 하였다. 거기서 더 나아가 비윤리적인 행태로 여겨지는 대기업의 문어발식 산업 확장이 해당 시장에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 카카오택시 전후 콜택시 산업의 크기 비교를 통해서 콜택시 시장 변화를 확인하였다. 본 연구를 위해 2014년 8월부터 2015년 7월까지 1년치의 콜택시 수요 데이터를 수집하였으며 control group으로 사용한 대리운전 수요 데이터도 같은 기간 동안 수집하였다.
최근 효율적인 고객관리를 위한 강력한 고객관계관리에 대한 관심이 높아짐에 따라 고객에 대한 효율적인 관리를 위한 콜 센터 시스템의 질적 향상에 대한 기대가 높아지고 있다. 본 논문에서는 통신사 콜 센터 시스템의 과거 및 현재 고객 불만에 대한 효과적인 관리를 위하여 고객의 핵심요구 사항 CCR(Critical Customer Requirements)을 도출한다. 또한, 고객 경험이력을 전사적으로 통합 제공하고, 고객단위 만족 프로세스 이용하여 기존의 고객응대 시스템의 구조를 개선한다. 본 논문의 제안시스템을 통하여 고객의 불만 사항에 대해 신속하고 효율적으로 관리 가능하며, 고객의 해지 율이 높아지는 문제점을 해결할 수 있다. 또한 고객단위의 Offer 를 제공하는 만족 프로세스를 제시함으로써 효율적으로 고객을 관리할 수 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제19권2호
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pp.27-35
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1995
액체 상태인 Pb-Sn 합금에 의한 이중확산유동에 대해 체비세프 콜로케이션 기법을 이용하여 수치해석하였다. 온도차에 의한 부력과 농도차에 의한 부력이 작을때에는 유동형태가 서서히 준정상상태에 이르러 아무런 진동현상을 볼 수 없다. 부력이 증가함에 따라 유동은 수직 농도 경계층을 파괴하여 플륨(Plume)형태의 유동을 생성시키고, 이는 시스템 내부로 성장한 후 소멸된다. 이러한 현상이 반복되면서 높은 주파수의 진동현상을 관찰할 수 있다.
데이터가 기하급수적으로 생성되는 데이터스트림 환경에서 데이터를 처리하고 분석하는 방법에 대한 많은 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 데이터스트림의 한 예인 콜센터 데이터를 분석하기 위한 OLAP 구현에 대하여 기술한다. 제안하는 OLAP 시스템은 데이터스트림 환경에 적용할 수 있게 하여 유연한 분석을 가능하게 해준다.
서비스 지향 구조 (Service-Oriented Architecture)는 독립적으로 구성된 렙 서비스(Web Services)들을 프로세스 중심적으로 연결시키기에 적합한 소프트웨어 시스템 구성 방식이다. 하지만 SOA의 규모가 커질수록 제공되는 서비스들의 숫자 또한 증가하게 될 것이며 그런 상황에서 사용자가 원하는 서비스를 직접 찾아 이용하는 것은 불가능하다. UDDI는 사용자에게 기술적인 정보만을 제공하기 때문에 이러한 문제를 적절하게 해결할 수 없다. 그에 비해 서비스 통합(Service Integration)은 서비스들이상호 동작하여 사용자에게 통합된 서비스를 제공할 수 있기 때문에 UDDI의 한계를 극복할 수 있다. 하지만 서비스 통합의 장점과 영향들은 아직 분명하게 규명하지 못하였다. 이 논문에서는 서비스 통합의 한 형태인 서비스 중개자(Service Broker)클 구현하고 평가하였다. 구현된 중개자의 비지니스 모델은 콜 택시 서비스이며, 콜택시 서비스 중개자는 접근성, 확장성, 재사용성, 유연성, 안정성 등에서 향상된 기능들을 제공하였다.
Ext4 파일시스템은 리눅스를 기반으로 하는 PC, 서버, 임베디드 시스템 등에 널리 사용되고 있고, 동작 분석 및 성능 향상에 대한 많은 연구들이 진행되어왔다. 하지만, 버퍼를 활용한 입출력을 사용하는 Ext4에서 특정 파일에 대한 즉시 내구성을 요구하는 fsync() 시스템 콜을 커널 버전 별로 자세히 분석한 연구는 찾아보기 힘들다. fsync() 시스템 콜의 분석을 통해 커널 3.4.0 ~ 4.6.4 버전 중 3.4.0, 3.8.0, 그리고 4.6.2 세 개의 버전에서 fsync() 동작에 차이가 있음을 발견하였다. 커널 3.4.0 버전은 3.7.10 이후 버전에 비해 긴 지연시간을 가지는 특징이 있다. 3.8.0 버전은 Ext4 저널링의 순차 모드가 깨질 수 있는 단점을 가지고 있으며, 해당 문제는 4.6.2 버전에서 해결되었다.
경영정보시스템 분야 및 DeLone and McLean의 정보시스템 성공모형 등에 관한 연구들은 기업 등의 정보시스템 도입 및 이용을 통해 이용자 개인 및 기업 등의 성과에 영향을 미칠 수 있도록 관련 요소가 개발 운영되어야 함을 제시하고 있다. 본 연구의 목적은 콜센터 고객정보 시스템의 이용자 만족도에 영향을 미치는 요인을 탐구함에 있다. 근무환경 및 직무 만족에 관한 선행 연구와 수정된 DeLone and McLean의 정보시스템 성공모형을 이용한 구조방정식 모형을 설정하여 콜센터 상담사원 539명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 정보시스템의 세 가지 품질이 근무환경, 직무만족, 이용자 만족도에 영향을 미치는 11개 가설 중 7개 가설이 채택되었으며 둘째, 근무환경은 시스템 품질 및 정보 품질과 이용자 만족도간 부분매개를, 서비스 품질은 완전매개 효과가 있음을 확인하였다. 시사점으로는 향후 정보시스템의 운영 성과가 제고될 수 있도록 이용자의 좋은 근무환경 구축 및 개선이 필요함을 제시하였다.
4차 산업혁명을 견인하고 있는 AI와 빅데이터, 메타버스, 사물인터넷과 같은 디지털 기술들의 발전과 함께 RPA(Robotic Process Automation)의 발전은 기업과 소비자에게도 큰 발전과 변화를 가져왔다. 본 연구는 지속적 발전하고 있는 RPA의 현장 중에서도 조직 내의 인간과 시스템 간의 상호작용으로 연결된 분야인 콜센터의 상담 서비스에서 발생하는 다양한 현상에 주목하고 있다. 특히 복합적인 첨단 시스템과 전문운영집단의 결합으로 이루어진 콜센터 서비스영역은 이제 인공지능이 상담을 진행하는 단계까지 이르렀다. 이런 변화와 함께 RPA 조직 내에서 조직원들의 기술적 스트레스와 그 해결방안에서도 많은 변화가 있었다. 본 연구에서는 '보이지 않는 수고'로 표현되는 디지털그림자노동(Digital Shadow Work; DSW)과 '직무 외 조직에 도움이 되는 행위'인 조직시민행동(Organizational Citizenship Behavior; OCB)을 연구의 핵심으로 고려하여, RPA의 진화에 따른 기술 스트레스와 그 해결방안에서 나타나는 대표적인 심리적 기제를 제안하고자 한다. 본 연구는 DSW의 개념을 조직 내부와 조직 구성원에 대한 적용으로 확장한다는 점에서 연구적 공헌점이 있다.
최근 지능화된 보안 패러다임의 변화에 따라, 다양한 정보보안 시스템에서 발생하는 각종 정보를 인공지능 기반 이상탐지에 적용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 로그와 같은 시계열 데이터를 수치형 특성인 벡터로 변환하기 위하여 딥러닝 기반 Word2Vec 모델의 CBOW와 Skip-gram 추론 방식과 동시발생 빈도 기반 통계 방식을 사용하여 공개된 ADFA 시스템콜 데이터에 대하여, 벡터의 차원, 시퀀스 길이 및 윈도우 사이즈를 고려한 다양한 임베딩 벡터로의 변환에 대한 실험을 진행하였다. 또한 임베딩 모델로 생성된 벡터를 입력으로 하는 GRU 기반 이상 탐지 모델을 통해 탐지 성능뿐만 아니라 사용된 임베딩 방법들의 성능을 비교 평가하였다. 통계 모델에 비해 추론 기반 모델인 Skip-gram이 특정 윈도우 사이즈나 시퀀스 길이에 치우침 없이 좀 더 안정되게(stable) 성능을 유지하여, 시퀀스 데이터의 각 이벤트들을 임베딩 벡터로 만드는데 더 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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