스트레스 측정용 데이터셋의 구축은 건강, 의료분야, 심리향동, 교육분야 등 현대의 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행하교 있다. 특히, 스트레스 측정용 인공지능 모델의 효율적인 훈련을 위해서는 다양한 편향성을 제거하고 품질 관리된 데이터셋을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 편향성 제거를 통한 품질의 관리된 스트레스 측정용 데이터셋 구축에 관하여 제안하였다. 이를 위해 스트레스 정의 및 측정도구 소개, 스트레스 인공지능 데이터 셋 구축과정, 품질향상을 위한 편향성 극복 전략 그리고 스트레스 데이터 수집시 고려사항을 제시하였다. 특히, 데이터셋 품질을 관리하기 위해 데이터셋 구축시 고려사항과, 발생할 수 있는 선택편향, 측정편향, 인과관계편향, 확증편향, 인공지능편향과 같은 다양한 편향서에 대해 검토하였다. 본 논문을 통해 스트레스 데이터 수집시 고려사항과 스트레스 데이터셋의 구축에서 발생할 수 있는 다양한 편향성을 체계적으로 이해하고, 이를 극복하여 품질이 보장된 데이터셋을 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.
식스 시그마는 80년대 중반에 처음 등장한 이래 각종 제조업, 금융이나 공공기관 같은 서비스업 등의 다양한 산업 분야에서 활용되어 오면서 무수한 성공사례를 롱해 그 능력과 가치를 입증해 온 품질 혁신 활동이다. 최근에는 소프트웨어 개발 및 품질 보증에서도 식스 시그마를 활용하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 식스 시그마의 활발한 도입 및 활용에도 불구하고 식스 시그마 프로젝트의 수행을 지원하는 소프트웨어 도구는 많지 않다. 이러한 이유로 정량적인 식스 시그마 프로젝트 관리에 대한 필요성이 제기되게 되었고, 식스 시그마 프로젝트의 전체 프로세스에 걸친 통합적인 식스 시그마 프로젝트에 대한 측정 및 분석, 측정 및 분석결과에 대한 저장 및 리포팅 기능을 지원하는 프레임워크나 도구가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 기능들을 지원하는 정량적인 식스 시그마 프로젝트 관리 프레임워크를 제안하고, 이 프레임워크에 기반하여 개발이 진행 중인 식스 시그마 프로젝트 지원도구에 대해 소개한다. 이를 통해 식스 시그마 프로젝트를 수행하는 조직이나 사용자는 정량적인 프레임워크와 도구의 사용에 바탕을 둔 식스 시그마 프로젝트의 관리를 통해 식스 시그마 프로젝트의 정량화, 체계화, 통합화라는 이득을 얻을 수 있을 것이다.
본 연구는 e-Learning 컨텐츠 품질과 서비스 품질 차원을 분류하고, 학습자 특성에 따른 e-Learning 성과와의 관계를 파악하는 것이다. 이에 기존 연구에 근거하여 e-Learning 컨텐츠 품질 차원을 교수설계, 내용성, 주의성으로 분류하고, 마케팅 분야의 정보 품질 모형 중에서 Parasuraman이 제시한 SERVQUAL 측정도구를 사용하여 e-Learning 서비스 품질 차원을 유형성, 신뢰성, 대응성, 확신성, 공감성으로 분류하였다. 이들 요인들이 e-Learning 성과(학습만족과 이용의도)에 어떤 영향을 미치는가를 실정적으로 검정하고자 한다. 이들 요인들 간의 매개적 역할을 하는 많은 요인들이 존재할 수 있다. 본 연구에서는 학습자의 경험적, 태도적, 행동적 특성과 자기효능감과 같은 학습자 특성의 매개 효과에 주목하고 한다.
이 연구의 궁극적인 목적은 대학도서관의 서비스 품질 측정을 위한 도구를 제시하고 이에 기반하여 서비스 개선방안을 도출하는 하나의 과정을 보여주고자 하였다. 본 연구는 대학도서관의 서비스 품질 측정을 위한 구성 차원과 세부항목을 구성하기 위해 LibQUAL+(R)를 참조하였고 그래서 대학도서관의 서비스 품질은 서비스 태도 품질, 정보관리 품질, 도서관건물 품질의 세가지 차원으로 구성하였다. 각 세부 항목에 대한 측정지표는 DigiQUAL(R)의 이용자의 서비스에 대한 중요도와 만족도가 사용되었다. 실사례 데이타는 H대학 서비스 품질에 대한 이용자 113명의 설문을 통해 수집되었고. SPSS를 통해 기술통계적인 분석이 수행되었다. 그리고 도서관의 품질 제고를 위한 개선방안 및 우선 관리 항목을 도출하기 위해서는 불일치모형(gaps model) 분석과 ISA(Importance-Satisfaction Analysis) 기법을 사용하였다.
컴포넌트 기반 개발 방법은 조립 가능한 컴포넌트들을 이용하여 소프트웨어를 구현하는 기술로써, 소프트웨어의 생산성 및 품질을 높이는 효과적인 방법으로 알려져 있다. 향후 성장이 예상되는 컴포넌트 시장에서는 여러 컴포넌트 공급자들에 의해 COTS나 Web Services의 형태로 동일 내지는 유사 기능을 수행하는 대체 가능한 컴포넌트들이 나타나게 될 것이다. 개발되는 컴포넌트 기반 소프트웨어의 품질을 위해서는 여러 경쟁 컴포넌트들 중에서 우수한 성능을 가진 컴포넌트를 선택하는 기술이 중요한 요소의 하나라고 할 수 있다. 일반적으로 컴포넌트는 컴포넌트 모델에 종속적이기 때문에 컴포넌트의 성능 측정기도 측정 대상 컴포넌트뿐만 아니라 컴포넌트 모델에 종속적으로 구현된다. 본 논문은 컴포넌트 모델과 미들웨어 프레임워크에 중립적인 분산 컴포넌트의 성능 측정 모델에 대하여 설명한다. 이 모델을 이용하여 컴포넌트 모델에 중립 적인 성능측정기를 개발할 수 있으며 컴포넌트의 비교와 검증에 필요한 객관적인 성능 측정 결과를 얻을 수 있다.
Personal Software Process (PSP)에서 개인 개발자들이 수행해야 되는 측정 및 분석 활동이 제시된다. 측정 및 분석 활동의 일관되고 지속적인 수행으로 개발자들은 소프트웨어 품질 향상, 보다 정확한 예측, 개인 역량의 객관적인 평가, 개인 프로세스의 정량적 관리 등의 이득을 얻을 수 있다. 측정 및 분석 활동에서 신뢰성 있는 데이터의 수집이 무엇보다 중요하다. 하지만, 데이터 수집의 높은 오버헤드(overhead)와 컨텍스트 스위칭(context switching)의 문제로 인하여 신뢰성 있는 데이터의 수집에 많은 어려움이 존재한다. 이러한 어려움을 감소시키기 위해 자동 데이터 수집 및 분석 기법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 자동 데이터 수집 및 분석 기법을 확장하여 웹 애플리케이션 개발에서의 개인 프로세스 데이터를 자동 수집 및 분석 하는 도구를 설명한다.
본 연구는 항공사 기내서비스의 서비스 프로세스분석을 통한 서비스품질감사 시스템 개발에 관한 연구이다. 서비스는 고객과의 상호작용에 의해 창출되는 그 특성으로 인해 과정이 중시된다. 서비스 프로세스에 관한 연구는 서비스 개발단계에서 전체 서비스의 효율을 위해 미리 계획하는 것이 일반적이나 고객과의 상호과정을 거친 서비스창출 후에도 그 품질을 측정하기 위해 여러 가지 방법으로 분석이 이루어진다. 본 연구에서는 서비스청사진 기법을 통하여 항공사 기내서비스의 서비스프로세스를 분석하고 이를 서비스품질감사를 위한 체크 리스트 도구개발에 활용하여 최종적으로는 항공사의 기내 서비스품질감사 시스템을 개발하고자 한다.
샤모아 프레임워크(Chamois Framework)는 독특한 컴포넌트를 지니고 있는 새로운 지식공학 프레임 워크이다. 이러한 대용량의 데이터 소스로부터 의미 있는 지식을 추출하는 지식공학 시스템에서 소스 데이터의 품질을 보장하는 일은 매우 중요하다. 본 논문에서는 데이터의 품질 측정 도구인 DAQUM(DAta OUality Measurement) 컴포넌트의 설계 및 구현에 관한 주요 내용을 기술하고, 컴포넌트 기반의 구조를 가지는 샤모아 프레임워크에서 DAQUM의 역할 및 동작에 대해 기술한다.
식스 시그마 경영은 제조분야에서 높은 수준의 품질과 정밀성을 달성한 것처럼 서비스 부문에도 적용할 수 있는 강력한 도구이다. 그동안 한국기업의 문제점인 고객 불만족, 고비용 저효율, 진정한 혁신성과를 거두지 못한 구조적인 문제점을 해결할 수 있는 방안이 '식스시그마 경영'이라고 할 수 있다. 식스 시그마 경영은 시행성과를 나타내는 프로세스의 모든 요소를 시그마수준으로 변환하여 현재의 경영상태 분석과 향후 경영관리 지표로 삼을 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 국내 기업에 적용 가능한 식스 시그마 모형을 제시하고 성과에 대한 측정지표를 설정하며, 경로분석적인 접근방법으로 개념간의 유의한 경로를 탐색하는데 있다.
The purpose of this research is to develop the methodology for measuring the effectiveness of the Korean National Quality Award. To test the validity of the model, confirmatory factor analysis is used. Conclusively, 79 questions in 15 sub-categories from 7 categories are developed valid in the empirical research. Seven categories are Leadership, Strategic Planning, Human-Resource Focus, Process Management, Customer & Market Focus, Information & Analysis and Results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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