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.
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.
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.
기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.
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.
사용자 의도 예측 기술은 음성인식기의 탐색 공간을 줄이기 위한 후처리 방법으로 사용될 수 있으며, 시스템 의도 예측 기술은 유연한 응답 생성을 위한 전처리 방법으로 사용될 수 있다. 이러한 실용적인 필요성에 따라 본 논문에서는 화행과 개념열의 쌍으로 일반화된 화자의 의도를 예측하는 통계 모델을 제안한다. 단순한 화행 n-그램 통계만을 이용한 기존의 모델과는 다르게 제안 모델은 현재 발화까지의 대화 이력을 다양한 언어 레벨의 자질 집합(화행과 개념열 쌍의 n-그램, 단서 단어, 영역 프레임의 상태정보)으로 표현한다. 그리고 추출된 자질 집합을 CRFs(Conditional Random Fields)의 입력으로 사용하여 다음 발화의 의도를 예측한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안 모델은 사용자의 화행과 개념열 예측에서 각각 76.25%, 64.21%의 정확률을 보였다. 그리고 시스템의 화행과 개념열 예측에서 각각 88.11%, 87.19%의 정확률을 보였다. 또한 기존 모델과 비교하여 29.32% 높은 평균 정확률을 보였다.
본 연구는 SNS기반의 학습공동체에서 지식공유행동을 예측하는 변인을 규명하고자, 선행연구 분석을 통해 참여동기, 다양성수용도, 지식공유의도를 예측변인으로 선정하여, 이들 변인의 예측력을 규명하고자 하였다. 또한, 지식공유의도가 참여동기 및 다양성수용도와 지식공유행동의 관계에서 매개역할을 하는지 분석하였다. 본 연구를 위해 페이스북 기반의 스마트교육 관련 공동체의 구성원을 연구대상으로 설문조사를 실시하였으며, 총 81부의 데이터가 분석되었다. 분석방법으로는 회귀분석과 Baron과 Kenny(1986)의 매개효과 검증 방법이 사용되었다. 연구결과, 지식공유의도와 활동지향형 동기유형이 지식공유행동을 유의하게 예측하였으며, 지식공유의도는 활동지향형 동기 및 다양성수용도와 지식공유행동 사이에서 매개 역할을 하였다. 본 연구결과를 바탕으로 지식공유행동을 높이기 위한 실천적 전략을 제안하였다.
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.
본 연구는 이벤트 종사원의 긍정심리자본과 이직의도 간의 관계를 직무열의가 매개하는지를 파악하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 부산지역의 이벤트업에 종사하는 20대에서 50대, 남녀 총 394명을 대상으로 하여 설문조사를 실시하였다. 연구 분석은 매개효과를 파악하기 위한 회귀분석을 실시하였으며 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정심리자본은 직무열의를 정적으로 유의미하게 예측하는 것으로 나타났다. 둘째, 긍정심리자본은 이직의도를 부적으로 유의미하게 예측하는 것으로 나타났다. 셋째, 직무열의는 이직의도를 부적으로 유의미하게 예측하는 것으로 나타났다. 넷째, 직무열의는 긍정심리자본과 이직의도 간의 관계를 부분 매개하는 것으로 나타났다. 따라서 이벤트 종사원의 이직의도를 낮추고, 직무열의를 높이기 위한 근무환경 개선과 긍정심리자본을 향상 시킬 수 있는 중재 프로그램을 개발하기 위한 지속적인 연구의 필요성을 제언하였다.
본 연구는 협력과제 수행에서 학습자의 SNS에 대한 사용의도와 관련변인간의 관계를 규명함으로써 협력학습에서의 SNS 활용에 대한 새로운 시사점을 제공하고자 하는 것이다. 기술준비도와 수용모형을 토대로 학습자의 개인적 성향, 사회적 요인, 인지적 요인으로서 기술준비도, 주관적 규범, 지각된 유용성, 지각된 사용용이성이 SNS 사용의도를 예측할 것이라고 가정하였다. 이를 검증하기 위해 E대학교 '나눔리더십' 수강생 274명을 대상으로 설문조사를 실시하고 중다회귀분석을 통해 분석하였다. 연구 결과 첫째, 낙관성, 혁신성, 불편감, 주관적 규범이 지각된 사용용이성을 예측하였다. 둘째, 낙관성, 불안정성, 주관적 규범, 지각된 사용용이성이 지각된 유용성을 예측하였다. 마지막으로, 주관적 규범, 지각된 사용용이성, 지각된 유용성이 SNS 사용의도를 예측하였다. 긍정적 기술준비도가 부정적 기술준비도보다 인지적 요인을 더 크게 예측하고, 교수자와 또래 학습자의 역할이 중요하다는 것을 시사한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.