• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.43-44
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• 2022

기존 자연어 처리 모델은 문맥 단위 단어 임베딩을 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있는 한편 최근 BERT 기반 사전학습 모델들은 문장 단위 임베딩이 가능하고 사전학습을 통해 학습 효율이 비약적으로 개선되었다는 특징이 있다. 본 논문에서는 사전학습 언어 모델들을 이용하여 음식점, 배달전문점 등 음식 업종에서 발생한 고객 발화 의도를 분류하고 모델별 성능을 비교하여 최적의 모델을 제안하고자 한다. 연구결과, 사전학습 모델의 한국어 코퍼스와 Vocab 사이즈가 클수록 고객의 발화 의도를 잘 예측하였다. 한편, 본 연구에서 발화자의 의도를 크게 문의와 요청으로 구분하여 진행하였는데, 문의와 요청의 큰 차이점인 '물음표'를 제거한 후 성능을 비교해본 결과, 물음표가 존재할 때 발화자 의도 예측에 좋은 성능을 보였다. 이를 통해 음식 업종에서 발화자의 의도를 예측하는 시스템을 개발하고 챗봇 시스템 등에 활용한다면, 발화자의 의도에 적합한 서비스를 정확하게 적시에 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.26 no.12
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• pp.1791-1803
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• 2002

국내 수입 캐주얼의류시장은 계속적인 성장을 거듭하고 있으나 이에 대한 소비자의 구매 의도에 대한 연구는 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 소비자의 행동을 예측하는데 그들의 태도(Attitude)와 주관적 규범(Subjective Norm)을 고려하는 theory of reasoned action (Ajzen & Fishbein & Ajzen, 1975)에 의거하여 구매의도를 밝히고자 하였다. 본 연구의 자료를 위하여 서울시내에 거주하는 20대 이상의 남녀를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 회수된 설문지 중 총 892부를 분석에 사용하였으며, 평균, 표준편차, 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 소비자는 수입 캐주얼의류에 대한 구매 의도가 낮았으며, 이를 예측하는데 있어서 태도와 주관적 규범이 유의적인 결정 변수였다. 또한 주관적 규범이 태도보다 소비자의 구매의도를 예측하는데 있어서 더 중요한 결정 변수였다. 본 연구의 결과는 의류에 대한 소비자 행동의 문헌에 기여함과 동시에 국내 마케터(local marketer)와 국제 마케터(international marketer)의 마케팅전략 수립에 유용한 정보를 제시하여 준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.151-153
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• 2016

본 논문에서는 병원조직에서 종사하는 진료행정직종과 간호직종을 대상으로 그들의 이직의도와 직무요인 사이의 인과관계를 통해 이직 또는 잔류의도에 영향을 미치는 동기요인과 위생요인을 분석하고, 그 결과를 근거로 이직감소 방안을 제시하고자 한다. 연구의 표본은 광주광역시 소재의 중소병의원에서 근무하고 있는 진료행정직종과 간호직종만을 대상으로 실시하고자 한다. 연구결과를 예측을 하면, 진료행정직종과 간호직종 사이에는 직무특성의 차이에 따른 이직의도 수준은 유의한 차이가 있을 것으로 보이며, 직무환경과 이직의도 간에 유의한 차이가 있을 것으로 예측해 볼 수 있다. 또한 두 직종의 감정노동 강도와 이직의도 사이에 통계적으로 인관관계가 존재할 것으로 예측할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 가설에 대한 실증검증을 통해 진료행정직종과 간호직종에서 인지하는 직무요건 중 동기요인과 위생요인을 파악하고, 두 요인이 이직의도와 어떤 인과관계가 있는지를 분석하여 두 직종의 이직률을 낮출 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• Information Systems Review
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• v.10 no.2
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• pp.137-158
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• 2008

Rapid development of various information technologies creates new opportunities in online and offline markets. In this changing market environment, customers have various demands on new products and services. Therefore, their power and influence on the markets grow stronger each year. Companies have paid great attention to customer relationship management. Especially, personalized product recommendation systems, which recommend products and services based on customer's private information or purchasing behaviors in stores, is an important asset to most companies. CRM is one of the important business processes where reliable information is mined from customer database. Data mining techniques such as artificial intelligence are popular tools used to extract useful information and knowledge from these customer databases. In this research, we propose a recommendation system that predicts customer's purchase intention. Then, customer's purchasing intention of specific product is predicted by using data mining techniques using receipt data set. The performance of this suggested method is compared with that of other data mining technologies.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.479-484
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• 2023

다중 레이블 오픈 의도 분류란 다중 의도 분류와 오픈 의도 분류가 합쳐져 오픈 도메인을 가정하고 진행하는 다중 의도 분류 문제이다. 발화 속에는 여러 의도들이 존재한다. 이때 사전에 정의된 의도 여부만을 판별하는 것이 아니라 사전에 정의되어 있는 의도에 대해서만이라도 어떤 의도인지 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 발화 속 의도 정보를 활용하여 다중 레이블 오픈 의도를 분류하는 모델을 제안한다. 먼저, 문장의 의도 개수를 예측한다. 그리고 다중 레이블 의도 분류기를 통해 다중 레이블 의도 분류를 진행하여 의도 정보를 획득한다. 획득한 의도 정보 속 다중 의도 개수와 전체 의도 개수를 비교하여 전체 의도 개수가 더 많다면 오픈 의도가 존재한다고 판단한다. 실험 결과 제안한 방법은 MixATIS의 75% 의도에서 정확도 94.49, F1 97.44, MixSNIPS에서는 정확도 86.92, F1 92.96의 성능을 보여준다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.9
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• pp.554-561
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• 2008

Prediction technique of user's intention can be used as a post-processing method for reducing the search space of an automatic speech recognizer. Prediction technique of system's intention can be used as a pre-processing method for generating a flexible sentence. To satisfy these practical needs, we propose a statistical model to predict speakers' intentions that are generalized into pairs of a speech act and a concept sequence. Contrary to the previous model using simple n-gram statistic of speech acts, the proposed model represents a dialogue history of a current utterance to a feature set with various linguistic levels (i.e. n-grams of speech act and a concept sequence pairs, clue words, and state information of a domain frame). Then, the proposed model predicts the intention of the next utterance by using the feature set as inputs of CRFs (Conditional Random Fields). In the experiment in a schedule management domain, The proposed model showed the precision of 76.25% on prediction of user's speech act and the precision of 64.21% on prediction of user's concept sequence. The proposed model also showed the precision of 88.11% on prediction of system's speech act and the Precision of 87.19% on prediction of system's concept sequence. In addition, the proposed model showed 29.32% higher average precision than the previous model.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.18 no.5
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• pp.35-44
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• 2015

The purpose of this study was to explore predicting the factors affecting knowledge sharing behavior in SNS based learning community. Besides, participative motivation, openness to diversity, and knowledge sharing intention were included as predictors for this study. In addition, this study investigated the mediating role of knowledge sharing intention between participative motivation, openness to diversity and knowledge sharing behavior. 81 people in SNS based learning community participated in this study. Data collected were analyzed by correlation analysis, regression analysis and Baron & Kenny's(1986) mediation analysis. Results from this study, knowledge sharing intention and activity-oriented motivation predicted knowledge sharing behavior. In addition, knowledge sharing intention mediated among activity-oriented motivation, openness to diversity and knowledge sharing behavior.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.315-318
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• 2011

최근 인간-컴퓨터 상호작용 분야에 있어서 사용자와의 원활한 협력을 위해 각종 센서 정보로부터 사용자 의도를 인식하고 행동을 예측하여 대응하는 의도대응 인터페이스에 대한 연구가 주목 받고 있다. 이는 사람들 사이에서는 자연스러운 일이며, 인간의 의도대응 과정을 모방하여 공학적으로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 사용자의 의도에 대응하기 위해서 거울 뉴런과 마음의 이론을 기반으로 하는 사람의 의도대응 과정을 분석하고 이를 바탕으로 인터페이스에 적용 가능한 의도대응 방법을 제안한다. 본 논문에서는 센서로부터 즉각적으로 인식하여 대응 가능한 기본의도와 추가적인 지식을 통해 추론 가능하며 기본의도의 조합으로 이루어진 복합의도에 대해 계층적으로 대응하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 행동네트워크를 이용하여 기본의도에 대해 즉각적으로 대응을 생성하며, 복합의도에 대하여 계획 기반 방법을 통해 대응 시퀀스를 생성하고 대응을 수행한다. 제안하는 방법은 일정 관리와 집안 관리 서비스를 제공하는 인공비서 시스템에 적용되었으며, 다양한 의도와 상황에 대한 생성 대응을 분석함으로써 사용자의 의도와 관측된 행동을 반영하여 적합한 대응을 생성함을 확인하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.11
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• pp.553-560
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• 2018

The purpose of this study is to investigate whether the job engagement mediates relationship between positive psychological capital and turnover intention in the event worker. For it, a questionnaire survey is performed for 394 participants consisted of male and female living in BUSAN. Their age is from 20 to 50. Afterwards, the collected data is analyzed using the regression analysis. Positive psychological capital is significantly positive to the job engagement. Meanwhile, positive psychological capital is significantly negative to the turnover intention. Likewise, job engagement is significantly negative to the level of turnover intention. Also, job engagement partially mediated relationship between positive psychological capital and turnover intention. Therefore, this study suggests that it will be developed the mediation program that improves both work environment and positive psychological capital to increase job engagement as well as reduce turnover intention in the event worker.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.3
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• pp.191-199
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• 2015

The purposes of this study are to examine the predictability of variables related to SNS intention to use in collaborative learning and provide some new implications. Based on Technology Readiness and Acceptance Model (TRAM), we hypothesized that optimism, innovativeness, discomfort, insecurity as personal disposition variables, subjective norm as a social variable, and perceived usefulness and perceived ease of use as cognitive variables would predict SNS intention to use. For this study, 274 'Share Leadership' students in E university completed surveys and it was analyzed by multiple regression analysis. The results of this study showed as follows. First, optimism, innovativeness, discomfort, and subjective norm predicted perceived ease of use. Second, optimism, insecurity, subjective norm and perceived ease of use predicted perceived usefulness. Third, subjective norm, perceived ease of use and perceived usefulness predicted SNS intention to use. From this, it is revealed that positive technology readiness predict much more than negative technology readiness do and the role of teacher and peers is very important.