푸드테크 산업 중 서비스 로봇 시장이 커짐에 따라 외식산업의 소비자 행동의도에 영향을 끼치는 로봇 서비스의 품질이 중요하다. 식당 서빙로봇은 직원의 업무를 줄여주기도 하지만, 서비스 실패에 따른 대응이 되지 않기 때문에 고객의 불만족은 물론 직원의 업무를 늘리기도 한다. 주문과 서빙 기능 외에 서비스 품질을 높이기 위해서 직원처럼 서비스 실패 후 복구 노력, 과정의 공정성, 공감, 대응성, 확신성에 대한 기능도 요구된다. 이에 우리는 식당 서빙 서비스 실패 유형을 내적, 외적요인으로 가정하고, 서비스에 실패했을 때 직업 윤리적인 태도로 대응할 수 있도록 직업윤리적 공감모듈이 있는 서빙로봇을 개발했다. 이때 서빙로봇의 표정과 액션은 평상 서비스 모드에 실패복구 노력과 공감을 반영한 실패 모드를 추가하여 개발하였으며, 두 유형의 서비스 실패에 따른 서빙로봇의 직업 윤리적 공감 대응 여부가 로봇평가에 유의미한지를 실험하였다. 실험참가자들은 로봇 실수보다 다른 고객의 실수에 따른 서비스 실패에 더 불편해했으며, 서빙로봇의 직업윤리적 공감과 대응은 적절했다고 응답하였다. 또한 직업윤리적 공감 모듈의 장착여부에 따라 로봇 호감도는 차이가 없지만 안전성은 유의미한 차이를 보였다. 생성형 인공지능을 활용하여 직업윤리적 공감 대응 모듈을 탑재한다면, 국내 서빙로봇산업과 시장은 더욱 성장할 수 있을 것이다.
건설실패정보는 건설실패를 야기한 업무 프로세스를 파악하고, 건설실패를 예방할 수 있는 향상된 프로세스를 제공하는 핵심 요인이 될 수 있다. 본 연구에서는 건설실패정보를 활용하여, 건설실패의 재발을 예방할 수 있는 건설 프로세스의 지속적 개선 모델의 개념적 틀을 제시하였다. 문헌연구를 통해 건설실패의 정의, 유형, 원인 및 교훈 등의 건설실패정보에 대한 개념을 정립하였다. 또한 건설실패정보에 프로세스 재설계 방법론 및 사례기반추론기법을 적용하여 프로세스 개선에의 적용가능성을 확인하였고, 사례기반추론기법의 주요 모듈인 사례검색, 사례색인 및 사례적응을 이용한 건설 프로세스의 지속적 개선 모델의 개념적 틀을 제시하였다.
본 연구는 기업의 마일리지 프로그램 실패 시 발생하게 될 고객의 감정과 행동에 관한 연구이다. 연구의 목적을 달성하기 위해 기업의 마일리지 실패 상황을 3개 유형(거절, 연기, 혜택 축소)의 상황으로 설정하고, 기업에 대한 고객의 몰입 유형 2가지(정서적 몰입, 계산적 몰입)로 구분하여 6개 시나리오를 작성하여 기업의 마일리지 프로그램 실패 시 고객의 부정적 감정을 확인하고, 그러한 부정적 감정이 고객의 부정적 행동에 미치는 영향을 실험 설계로 확인하였다. 조사 대상은 서울과 부산 지역에 소재한 6개 학교 600명의 응답자를 대상으로 조사가 수행되었다. 조사 결과, 기업에 관해 정서적으로 몰입한 고객과 계산적으로 몰입 고객과 기업의 마일리지 프로그램에 대해 정서적 몰입과 계산적 몰입 고객 모두에게서 부정적 감정(실망감, 후회감)을 확인하였다. 해당 기업의 마일리지 프로그램 실패 상황이 발생하여 부정적 감정을 경험한 정서적 몰입 고객의 경우 해당 기업으로부터 이탈과 부정적 구전의 부정적 행동이 예상되며, 계산적 몰입 고객의 경우, 기업에 대한 항의와 부정적 구전이라는 부정적 행동이 예상되는 것으로 나타났다.
본 논문은 주요하게 대두되고 있는 서비스실패 회복을 살펴보았다. 그 이유는 서비스의 특질이 무형적, 한시적이며 이질적이기 때문이다. 특히 서비스실패에 대한 회복이 고객의 평가와 태도에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보았다. 연구결과는 다음과 같다. 고객의 만족은 서비스 실패가 회복이 되었을 때 높게 나타났고 이는 구매의도와 구전효과에 긍정적 효과를 보였다. 결과는 연구자들에게는 서비스실패와 서비스실패회복 유형을 개발하고 연구하는데 도움을 줄 수 있고, 서비스 마케팅 담당자에게 특별한 지침과 서비스회복 전략을 확립하는데 유용할 것이다.
항공기 탑재 소프트웨어의 비중 및 복잡성 증가에 따라, 소프트웨어 고장으로 인한 임무수행이나 기능 실패 및 성능 미달 등의 위험요인 또한 증가하고 있다. 항공기 탑재 소프트웨어처럼 미션 크리티컬 도메인의 대규모 소프트웨어에서 최소한의 기간과 비용으로 유지보수를 진행하기 위해서는 요구사항 추적관리가 필수적이다. 하지만, 개발업체에서는 개발비용이나 개발일정 등의 여러 사유로 인해 요구사항 추적관리 지침을 정확히 준수하지 못하고 있으며, 체계적으로 추적성 수립 활동을 수행하기란 쉽지 않다. 논문에서는 체계적인 추적성 수립 활동의 부재에 따른 요구사항 추적성 실패사례가 실제로 존재하는지 항공분야 소프트웨어의 실제 시험사례를 요구사항 추적성 관점에서 분석하고, 추적성 실패사례의 유형과 사안 경중에 따른 위험을 확인한다. 총 7개의 항공기 탑재 소프트웨어를 대상으로 분석을 진행한 결과, 실패사례는 총 3가지 유형인 요구사항 누락, 요구사항-시험절차 연계부족, 시험절차 누락으로 나눌 수 있었다. 실패사례는 총 18건으로 각 유형별 6건씩 있었으며, 각 사안에 따른 Risk는 High, Middle, Low 순으로 각각 1건, 13건, 4건으로 중간 수준의 위험이 가장 많았다.
본 연구는 노인의 고독감과 자살생각 정도를 확인하고, 성격유형에 따른 고독감과 자살생각의 차이를 확인하는데 목적이 있다. 일 지역의 노인정 및 사회복지관을 이용하는 만 65세 이상 노인 149명을 대상으로, 2013년 5월부터 6월까지 구조화된 설문지를 이용하여 자료를 수집하였다. 연구결과, 연구대상자의 고독감과 자살생각은 1점에서 4점의 범위 중 평균이 각각 2.0(${\pm}0.5$)점, 1.5(${\pm}0.6$)점으로 중위수 이하이고, 성격유형은 적극적 통합형이 67.1%로 가장 많으며, 다음은 의존적 수동형, 자기부정형, 실패과장형의 순이었다. 성격유형이 적극적 통합형인 노인의 고독감과 자살생각 평균이 실패과장형이거나 자기부정형인 노인보다 유의하게 낮고, 노인의 고독감과 자살생각은 유의한 양의 상관관계가 있었다. 본 연구는 노인의 성격유형에 따른 고독감과 자살생각의 차이를 확인함으로서 노인의 정신건강에 대한 이해를 도모하였다는 데에 의의가 있으며, 이러한 결과를 바탕으로 노인의 고독감과 자살생각을 감소시키기 위하여 성격유형을 고려한 차별화된 중재 프로그램이 개발 및 적용되어야 할 것이다.
서비스 복구에 관한 선행연구는 원상태로의 서비스 복구가 가능하다는 전제하에 이루어졌다. 하지만 본 연구는 국내외 최초로 원상태로 복구 불가능한 서비스 문제에 초점을 두고, 다양한 문제들을 유형별로 분류하고 각 하위 유형을 살펴보았다. 또한 복구 불가능한 서비스 문제를 겪은 고객의 감정, 행동유형, 그리고 기업의 대응유형 등을 분석하여 좀 더 고객의 구체적인 요구를 파악하고자 하는 것에 의의가 있다. 분석결과, 세 개의 주 문제유형과 문제 유형 내 하위범주는 그룹1에 대해 2개, 그룹2에 대해 6개, 그룹3에 대해 2개로 구분되었다. 구체적으로 살펴보면, 물품파손과 신체 관련 피해의 경우가 빈번히 발생되는 문제이며, 하위범주 중 가장 심각한 복구 불가능한 서비스는 신체 피해로 나타났다. 고객의 감정측면에서는 적반하장의 태도에서 고객은 가장 분노하며, 원상태로의 복구가 불가능한 서비스 실패를 야기하였음에도 기업의 대응은 다양한 문제점을 보여주었다. 서비스 문제에 대한 고객행동과 기업평가에 관해서도 유형화하여 분석결과를 제시하였다. 본 연구의 결론에서는 연구결과 요약 및 시사점, 그리고 향후연구에 대한 제언을 하였다.
이 연구에서는 웹기반 온라인목록 이용자들의 전반적인 검색행태를 알아보기 위해, 7년 동안의 트랜잭션 로그를 분석하였다. 웹기반 온라인목록의 검색형태는 검색전략과 검색실패의 관점에서 조사하였다. 검색전략에서는 검색유형, 접근점, 연산자, 검색문의 길이, 단어 사용횟수, 웹기반 온라인목록 이용횟수, 시간대별 및 요일별 이용횟수를 분석하였다. 또한 검색실패는 검색실패율과 접근점별 검색실패율, 연산자별 검색실패율을 분석하였다. 이 연구결과는 향후 웹기반 온라인목록 시스템과 서비스 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 인공지능 스피커 시장이 급속도로 성장하는 가운데 관련 기업들의 주 사용자이자 미래 잠재 고객인 아동들을 선점하기 위한 경쟁이 매우 치열하다. 그러나 인공지능 스피커와 일반 성인 사용자와의 연구는 활발한 반면, 아동들과 인공지능 스피커 간의 상호작용 방식에 관한 실증적 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 아동들과 인공지능 스피커의 상호작용을 관찰하여 주로 어떤 기능을 사용하며, 어떤 특징이 있는지 현장 연구를 통하여 살펴보고자 한다. 이를 위해 실시간으로 기록된 인공지능 스피커의 로그 데이터를 이용하여 799건의 대화 내용을 수집, 분석하였다. 연구 결과, 성인들에 비해 아동들은 동요와 동화 재생 이용, 감성 대화와 의인화 표현 빈도가 높았다. 또한, 세부 유형별 컨텐츠 분석을 통하여 아동과 인공지능 스피커의 상호작용 성공/실패 사례를 도출하였으며 실패 유형별 개선 방안을 제안하였다. 본 연구는 아동들의 인공지능 스피커 선호 기능과 콘텐츠 및 주요 대화 형태를 파악하고, 이를 바탕으로 아동의 눈높이에 맞는 서비스 개발에 가이드라인을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
머신러닝과 딥러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전은 행정-정책 분야에도 영향을 확대하고 있다. 이 논문은 데이터분석과 알고리즘의 발전으로 자동화된 구성과 운용을 설계하는 인공지능 시대의 정책의사결정에 관한 탐색적 연구이다. 이 연구의 의의는 정책의사결정에서의 주요 연구 중 하나인 정책 문제의 문제구조화를 기반으로 하여, 문제정의가 잘 구조화된 정도에 따른 유형으로 이론적 틀을 구성하여 성공과 실패 사례를 구분하고 분석해서 시사점을 도출하였다. 즉 문제구조화가 어려운 유형일수록 인공지능을 활용한 의사결정의 실패 혹은 부작용의 우려가 크다는 것이다. 또한 알고리즘의 중립성여부에 대한 우려도 제시하였다. 정책적 제언으로는 우리나라 인공지능 추진체계구축 시 기술적 측면과 사회적 측면의 전문가들이 전문적으로 역할을 하는 소위원회를 병렬적으로 두고 이 소위원회들이 종합적, 융합적으로도 작동할 수 있는 운영의 묘를 발휘하는 거버넌스 추진체계 구축이 필요함을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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