본 연구는 생산정보시스템에 대한 품질인식이 사용자 성과와 기업성과에 미치는 영향관계를 파악해 보는 것을 주목적으로 하였다. 연구목적의 효과적인 달성을 위하여 관련 선행연구에 관한 고찰결과를 토대로 연구모형과 가설을 수립하였다. 생산정보시스템을 도입 활용 중인 132개 기업을 대상으로 수집된 자료를 이용하여 공분산 구조모델 분석을 통한 연구가설 검정을 수행하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 요약해 보면 다음과 같다. 첫째, 생산정보시스템의 생산정보품질과 지원서비스품질은 사용자 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 반면 시스템품질은 별다른 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 둘째, 생산정보시스템의 품질요인, 즉 생산정보품질, 시스템품질, 지원서비스품질은 모두 시스템 활용도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 셋째, 생산정보시스템에 대한 사용자의 만족도, 시스템 활용도, 성과개선 간에는 모두 긍정적인 관계성이 존재하는 것으로 밝혀졌다. 이상의 분석 결과를 토대로 연구의 시사점과 한계점 및 향후 연구방향을 제시하였다.
1990년대 OCR에 대한 관심이 고조되면서, 다양한 필기 데이터베이스가 전 세계적으로 구축되었다. 그러나, 현재 연구분야에서 직면한 문제는 필기 품질을 포함하여 각기 다양한 방법으로 구축된 데이터베이스 내에서 필기 문자의 품질을 평가하는 것이다. 본 논문은 다양한 필기 데이터베이스를 비교하고, 문자 인식기의 성능을 객관적으로 평가하는데 사용할 수 있는 필기 품질을 측정하는 방법을 제안한다. 여기서 사용된 핵심 아이디어는 각각의 문자 샘플을 필기 품질에 따라 여러 개의 그룹으로 나누는 것이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여, 대용량 필기 한글 데이터베이스인 KU-1 데이터베이스에 대한 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 필기 데이터베이스를 비교하고, 인식기의 성능을 객관적으로 평가하는데 유용하게 사용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
개체명 인식은 문서에서 개체명을 추출하고 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 기존의 지도 학습 기법을 이용한 개체명 인식을 위해서는 개체명 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 말뭉치가 필요하며, 대용량의 말뭉치 구축은 인력과 시간이 많이 들어가는 일이다. 본 논문에서는 학습 말뭉치 구축비용을 최소화하고 초기 학습 말뭉치의 노이즈를 제거하여 말뭉치의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 반자동 개체명 사전 구축 방법으로 구축한 개체명 사전과 원거리 감독법을 사용하여 초기 개체명 범주 부착 말뭉치를 구축한다. 그리고 휴리스틱을 이용하여 초기 말뭉치의 노이즈를 제거하여 학습 말뭉치의 품질을 향상시키고 개체명 인식의 성능을 향상시킨다. 실험 결과 휴리스틱 적용을 통해 개체명 인식의 F1-점수를 67.36%에서 73.17%로 향상시켰다.
도서관 품질 평가를 위한 척도로 개발된 라이브퀼 플러스(LibQUAL+)를 국내 대학도서관에 적용하여 분석을 시도하였다. 이용자 집단별(신분, 연령, 성별, 전공, 도서관 방문횟수, 도서관 홈페이지 접속 횟수) 사전 기대와 실제 인식 사이의 갭을 평가하고 그 원인을 분석하였다. 평가 후 실제 도서관 경영에 필요한 서비스 개선방안을 마련하고 이용자의 인식 향상 및 요구사항에 대처하기 위한 활동과 책무를 밝힘으로써 도서관 서비스 품질 평가를 수행하고, 그 방안을 마련하였다.
본 연구는 생체지문 인식장치의 전략적 상품기획 프로세스를 통하여 표준화된 신상품 기획안을 도출하는데 있다. 이를 위해 사업전략과 목표시장을 설정한 후 1차 설문결과, 고객 요구준건을 , 2차의 설문조사 응답 결과를 바탕으로 기획품질을 결정하며, 이것의 만족도 정도를 Sales point로 삼았다. 상관 매트릭스를 이용하여 요구품질과 기술적 요소의 대응 정도를 살펴 본 후, 개발 제품 현재의 품질 특성치를 파악하기 위해 경쟁업체의 제품을 기준으로 벤치마킹 테스트를 실시하여 첫째, 세대별 상품전략 둘째, 세대별 요소기술 map. 셋째, 세대별 상품 컨셉. 넷째, 세대별 개발계획의 4개 파트의 다세대 상품기획을 수립하였다.
이 연구의 목적은 이태리 레스토랑에서 음식서비스 전달자인 종사자와 고객을 대상으로 실내공간과 음식서비스 품질에 대한 인식의 괴리(gap)를 분석하여 고객 만족을 위한 음식서비스 전달에서의 문제점과 종사자의 인식 전환 필요성을 규명하고자 하였다. 또한, 실내공간과 음식 서비스 품질 향상을 위하여 레스토랑에서 서비스 품질인식과 고객 만족도를 연구하고자 하였다. 연구 결과 종사자의 점수(3.79점/5점)가 고객의 점수(3.78)보가 약간 높게 평가되었다. 특히 16개의 고객의 속성 중 '레스토랑 전체 조명', '음식재료의 신선도', '음식의 창의성' 등이 직원의 점수보가 유의적으로 낮게 평가되었다. 종사자와 고객 모두가 4개의 속성 중에서 '음식의 품질'을 가장 높게, '테이블 세팅'을 가장 낮게 인식했다. 격자도 분석 결과, 'Q3. 음식을 담은 그릇', 'Q6. 테이블 전체의 청결도', 'Q12. 음식의 배치도', 'Q17. 실내공간의 쾌적성', 'Q18. 실내공간의 온도', 'Q23. 레스토랑 전체 조명', 'Q30. 가구 및 액세서리 장식'이 Quadrant A 영역에는 포함되었는데, 이는 종사자의 인식도가 고객의 인식도 보다 낮아 고객들의 불만족하는 속성들이다. 따라서 이종사자들이 전달하고 있다고 인지하고 있는 서비스 수준이 고객과 괴리가 있음을 깨닫고 서비스 품질 개선에 있어 우선순위를 부여하여야 한다.
저렴한 서비스 이용료라는 장점과 함께 통신망의 진화에 따라 인터넷 전화는 향후 차세대 네트워크의 기본 서비스로 인식되고 있다. 그러나 인터넷 전화는 낮은 서비스 품질이라는 근본적인 문제점을 안고 있다. 인터넷 전화가 성공하기 위해서는 PSTN 수준의 높은 서비스 품질을 제공할 수 있어야 한다. 본 고에서는 인터넷 전화의 품질을 평가할 수 있는 통화 품질 측정 방법과 그 결과 및 사례를 소개한다.(중략)
본 논문에서는 인간의 시각 인지 능력(Human Visual System; HVS)을 기반으로 하는 영상 품질 측정 방법을 제안한다. 보다 구체적으로 제안하는 시각 인지 기반의 영상 품질 측정 방법은 기존의 객관적인 품질 평가 방법인 PSNR 품질 측정 방법에 1) HVS 에 기반한 foveated contrast sensitivity 을 이용하여 집중 영역으로부터 거리에 따른 인식률 저하를 반영하였으며, 이와 동시에 2) Just Noticeable Distortion(JND)을 통해 영상의 휘도 대비 차이에서 오는 인식률 차이를 반영하여 사용자가 인지하는 품질을 계산하였다. 이러한 연구 결과는 특히 대형 영상의 부호화 과정에서 양자화 및 bit allocation, 또는 기 부호화된 영상의 전송 과정에서 차등화된 오류 보호 기술 등에 활용할 수 있을 것이다.
이 연구는 사용자 관점의 클라우드 품질항목 체계를 도출하고, 각 품질항목별 중요도와 만족도를 조사하며, 사용자-공급자의 인식 차이를 실증 분석함으로써 향후 품질 개선을 위한 정보를 제공한다. 선행 연구 조사와 전문가 포커스 그룹 평가에 의하여 도출된 13개 품질항목은 (1)기능 충분성, (2)이용 편리성, (3)서비스 가용성, (4)반응속도, (5)기술 최신성, (6)서비스 호환성, (7)서비스 맞춤화, (8)서비스 확장성, (9)시스템 보안, (10)고객비밀 보장, (11)계약 신뢰성, (12)고객대응 성실성, (13)인력 전문성이다. 13개 품질항목별 중요도와 만족도를 묻는 설문조사를 사용자 그룹과 공급자 그룹을 대상으로 각각 실시하였다. 통계 분석 결과, 각 품질항목이 얼마나 중요한지에 대하여 사용자와 공급자가 달리 인식하고 있고, 사용자의 만족도가 공급자 만족도보다 낮은 것으로 나타났다. IPA 기법 분석 결과에서도 두 그룹 간 차이가 현저하였다. 13개 품질항목 중 (1)기능 충분성, (10)고객비밀 보장 등 6개 항목의 품질개선이 필요한 것으로 나타났으며, 이러한 개선 필요성은 공급자가 아니라 사용자 관점에서 주로 제시되고 있었다. 연구 본문은 이런 분석 결과가 나타난 원인과 시사하는 바를 조명하고 있다.
입력이 되는 지문 영상의 품질은 지문 인식 시스템의 전체 인식 성능에 다양하게 영향을 미친다. 지문 영상의 품질은 추출, 정합 등의 알고리즘 내에서도 중요한 정보로 활용되는데, 특히 센서 입력부에서의 품질 측정 및 평가는 불필요한 처리 과정을 줄여 시스템의 전반적인 안정성을 유도하는데 사용되는 만큼 매우 중요한 과정이 된다. 본 논문에서는 기존의 많은 연구 결과들과는 달리 센서, 인식 알고리즘, 손가락의 특성에 독립적인 지문 영상 품질을 정의하였다. 또한 이의 측정을 위하여 지문 영상의 지역적 특성들만을 이용한 새로운 품질 측정 방법도 제안하였다. 제안하는 품질 측정 방법은 블록별 품질 특성 분류 결과를 이용하여 전체 지문 영상의 품질을 수치화하는 것으로, 본 논문에서는 FVC에서 사용된 몇 가지 서브 데이터베이스들을 이용하여 제안하는 방법의 유용함을 증명하였다. 실험 결과는 NIST의 NFIQ, AWARE사의 QualityCheck 품질 측정 알고리즘들과 비교되었는데, 이들 알고리즘들에 비해 제안하는 측정 방법이 인간의 시각적 분류 기준과 유사한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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