본 연구는 콘도를 이용하면서 느꼈던 선택속성요인이 만족이나 추천 또는 재방문의도에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보았다. 특히 남녀의 성별, 그리고 연령대별 차이를 살펴보았다. 최근 1년 이내에 국내에서 콘도를 이용했던 경험이 있는 고객을 대상으로 한 설문조사를 실시하였고 약 500명의 설문이 분석대상이 되었다. 연구를 위해 제시한 모형을 검정하기 위하여 기초통계분석과 요인분석, 신뢰도 분석, 구조모형분석 등을 SPSS 18.0 및 AMOS 18.0을 활용하였다. 분석결과, 콘도 선택속성요인은 이용자의 만족에는 전반적인 영향을 미치는 것으로 나타났고 만족은 다시 추천이나 재방문에 유의한 영향을 미치고 있었다. 선택속성 성과는 5가지 요인으로 분류되었는데 시설성, 서비스, 상품성, 접근성, 비용성요인 모두 유의하였다. 남녀의 성별과 연령대별로 각각 차이를 나타냈는데, 남녀의 경우 남성은 비용성, 접근성, 서비스요인 순으로 만족에 영향을 미치고 있었으며, 여성의 경우는 상품성이 우선시 되었다. 만족하는 경우 남녀 모두 추천과 재방문에 영향을 미치고 있었으나 여성의 경우가 추천과 재방문에 남성보다 강한 정(+)의 관계를 보였다. 연령대별로 차이가 확연하게 나타났다. 젊은 층인 2~30대의 경우는 서비스요인이 가장 크게 영향을 미치고 있었으며 다음으로 상품성요인이었다. 반면에 40대 이상은 비용성요인이 가장 큰 영향요인이었으며 다음으로 상품성과 시설성요인이었다. 이들 모두 만족하는 경우 추천이나 재방문에 유의한 영향을 미치고 있었으나, 젊은 층이 추천이나 재방문에 대한 영향도가 크게 나타났다. 이 연구결과는 인구통계변인별로 콘도 선택속성의 다양한 요인이 만족이나 추천과 재방문의도에 영향을 주는 것을 밝힌 것으로 기업의 성과향상을 위한 경영 참고자료로 활용이 가능하겠다.
본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.
본 연구는 국내 건강정보 사이트의 평가 모형을 제시하고 이를 통해 소비자 만족에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 이를 위해 건강정보 사이트 방문자들을 대상으로 한 설문조사 결과를 공변량구조모형을 이용해 분석하였다. 연구 결과 사이트 평가 요인은 컨텐츠, 웹시스템 그리고 고객서비스의 3개 요인으로 나누어졌으며, 이들 요인 중에서도 정보내용과 관련된 컨텐츠 요인이 고객 만족도와 통계적으로 가장 유의한 정의 관계를 보여주고 있음을 알 수 있었다. 또한 평가요인이 소비자 만족도와 이용료 수준의 적정성에 영향을 미치고, 이러한 고객반족이 타인추천에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 개인의 취향과 관심이 반영 되어있는 소셜 정보를 활용하여 사용자에게 영화를 추천할 수 있는 시스템을 제안하였다. 시스템에서 데이터 구축은 포털사이트에서 영화 정보를 수집하고 페이스북과 트위터 같은 SNS를 통해 소셜 정보를 수집한다. 본 논문에서는 사용자의 감정에 따른 보다 정교한 처리를 위하여 6단계의 감정단계로 분류한 소셜 정보의 벡터공간 모형의 구축방법을 제안한다. 추천을 위한 유사도 측도 방법은 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째는 일반적인 코사인 측도를 통한 영화 목록의 구축 단계이고, 두 번째는 기존의 코사인 측도(Cosine measure)를 활용한 좌표평면에서 감정 단계별 벡터 정보 표현 방법 및 유사도 측도 방법을 통해 추천 영화 목록의 결정 단계이다. 본 논문의 추천 시스템의 성능을 평가하기 위하여 기존의 추천 시스템과 비교 실험을 통하여 본 연구의 추천 시스템의 유용성을 검증하였다.
본 연구는 수직적으로 확장된 기술수용모델(TAM)을 토대로 사용자반응에 영향을 미치는 주요한 신념변수인 지각된 유용성과 지각된 사용용이성에 지각된 유희성을 추가하고, 키오스크 서비스의 만족과 추천의도에 영향을 미치는 신념변수의 영향력을 실증적으로 검증해보고자 하였다. 그 결과, 첫째, 키오스크의 유용성과 사용편리성을 지각하면 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 키오스크의 지각된 유용성과 지각된 유희성은 키오스크 서비스의 추천의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 키오스크 서비스에 만족한 사용자는 강한 추천의도를 가지는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 기존 기술수용모델에서 규명한 새로운 정보기술의 유용성과 사용편리성이 사용자반응(만족과 추천의도)에 영향을 미치는 주요한 변수임을 재입증 해주고 있으며, 새롭게 추가한 지각된 유희성이 키오스크 서비스의 만족을 매개하지 않고도 추천의도를 활성화시킬 수 있다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 키오스크 서비스의 지각된 유희성이 추가된 확장된 신념변수와 추천의도 간의 관계를 연구모형에 도입하고 실증적으로 검증했다는 점에서 의의가 있다고 판단된다.
본 연구는 환자중심성 의료문화 조성을 위한 의료기관 경영전략에 도움이 될 수 있는 융복합 입원 의료서비스 환자경험 관리모형을 개발하고자 하였다. '2018 의료서비스경험조사' 원시자료를 이용하여 만 15세 이상 입원 의료서비스 경험이 있는 593명을 분석하였다. 의사결정나무 모형을 활용하여 입원 의료서비스 경험에 대한 전반적 만족도와 환자 경험 추천 의사 예측모형을 개발하였으며 유형은 4개, 7개로 각각 분류되었다. 모형의 정확도는 68.9%, 78.3%였다. 입원 의료서비스 환자경험 전반적 만족도 결정요인은 간호사 영역과 병실 소음관리 영역이었으며 추천 의사 결정요인은 간호사 영역이었다. 입원 의료서비스 환자경험 관리모형을 제시하고 간호사 영역과 병실 소음관리 영역이 입원환자 경험에 중요한 요인임을 확인한 점이 의의가 있다. 입원 의료서비스 환자경험 관리모형의 일반화를 위한 추가 연구가 필요하다 생각된다.
본 연구의 목적은 고등학생들의 추천도서목록 이용과 인식을 분석하는 것이다. 서울 시내 7개 고등학교 학생들을 대상으로 온라인 설문지를 배포하였고 311명의 학생들의 유효한 응답을 분석하였다. 빈도분석, 이항로짓모형분석, 일원분산분석을 이용하여 데이터를 분석한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 추천도서목록 이용에 영향을 미치는 요인은 성별, 학년, 추천도서목록의 개별 적합성과 재미에 대한 인식으로 나타났고, 특히 추천도서목록의 개별 적합성에 대한 인식이 긍정적일수록 추천도서목록을 이용한다는 결과가 도출되었다. 둘째, 남학생들이 여학생들보다 추천도서목록 이용을 덜할 것이라는 결과를 나타냈고 사서교사, 교과교사, 독서교육단체 및 기관이 각각 제작한 목록, 입시에 활용된 목록의 이용 의향이 여학생들에 비해 모두 낮았다. 셋째, 독서를 잘 하지 않거나 즐기지 않는 학생들이 사서교사와 교과교사 제작 추천도서목록을 통해 도움을 받을 수 있다는 사서교사들의 인식과는 다르게, 독서를 즐기거나 독서에 어려움을 느끼지 않고 잘하는 학생들이 사서교사와 교과교사 제작 추천도서목록에 대해 오히려 긍정적인 이용 의향을 보였다. 넷째, 모든 유형의 추천도서목록 가운데 학생들은 입시에 활용된 추천도서목록에 가장 긍정적인 이용 의향을 보였다. 본 연구의 결과가 학생들이 추천도서목록을 포함한 다양한 도서정보를 활용할 수 있도록 독서교육의 비계(scaffold)를 고민하는데 기초 자료로서 활용될 수 있기를 기대한다.
대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.
본 연구는 화장품 선택속성 및 소비자의 구매의도와 추천의도 간의 영향 관계를 살펴보았다. 또한 소비자의 할인추구성향에 따른 조절효과를 검증하였다. 마지막으로 정보원천에 따라 연구 모형 경로에 대한 차이를 검증하기 위해 다중집단분석을 실시하였다. 본 연구를 통해서 화장품을 구매하는 소비자의 선택속성을 명확화하고, 이러한 선택속성이 할인추구성향에 따른 구매의도와 추천의도에 미치는 영향구조를 정보원천별로 규명함을 통해 보다 세부적이고 실효성 높은 전략적 통찰에 목말라 하는 산업업계의 필요와 요구에 부응하고자 한다. 이러한 필요성에 기인한 연구목적 달성을 위해 한국 여성 소비자 258명의 설문지를 수집하고 연구에 활용하였다. 분석결과는 제품 선택속성, 구매의도와, 추천의도 모두 긍정적인 영향관계에 있는 것으로 나타났다. 또한 소비자의 할인추구성향에 따른 조절효과 분석결과 화장품 선택속성과 구매의도 사이, 선택속성과 추천의도 사이, 구매의도와 추천의도 사이에서 조절효과를 나타내는 결과를 보였다. 마지막으로 모형의 개별 경로들이 정보원천에 따라 차이가 있는지를 검증하기 위해 다중집단분석을 실시한 결과 부분적으로 채택되었다.
지금까지 브랜드 진정성에 관한 선행연구들은 브랜드 진정성을 측정할 수 있는 척도를 개발하는데 집중하여 왔다. 그러나 이제는 통합적인 시각에서 제안된 척도의 활용에 대한 고려가 필요할 것이다. 이에 본 연구는 브랜드 권위성과 윤리성이 구매 추천의도에 미치는 영향에 있어서 브랜드 진정성의 매개적 변수효과 모형을 개발하고 검증하고자 한다. 본 연구를 위해 설문방법을 이용하였고, 분석을 위한 데이터는 직장인을 대상으로 수집한 총 136개의 데이터를 적용하였다. 그리고 자료의 분석은 구조방정식모형을 사용하였다. 분석결과, 첫째, 브랜드 권위성과 윤리성은 구매추천의도에 직접적인 영향을 미치기 보다는, 브랜드 진정성을 매개로하여 영향을 미치는 것이 더 효과적인 것으로 나타났다. 둘째, 브랜드 권위성과 윤리성은 브랜드 진정성에 영향을 미치는 주요 변수인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 직장인의 구매 추천의도에 대한 정보를 탐색함과 동시에 브랜드 관리 정책 수립에 있어서 브랜드 진정성의 중요성을 제시하였다는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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