• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.54-61
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• 2019

본 연구는 국가 관세행정 종합정보 시스템인 UNI-PASS의 서비스품질을 평가함에 있어 Kano모형과 Timko의 BW계수, Tontini et al.의 개선갭분석(IGA)을 적용하여 전자통관서비스(UNI-PASS) 품질속성들을 비교 검토하고, 전자통관서비스 이용 고객들의 만족도를 높이기 위해서는 어떠한 품질 속성에 집중해서 서비스 품질을 제고해야 하는지를 규명하였다. 분석결과, 전자통관서비스 품질 속성의 분류에서는 Kano, Timko, IGA모형 모두가 공통된 4가지 품질속성인 매력적품질, 일원적품질, 당연적품질, 무관심품질로 분류되었다. Kano-IGA 통합접근법을 이용한 결과에서 일원론품질의 경우 개선이 시급한 1사분면 영역에 포함되었고, 당연적품질은 중점적인 유지관리가 필요한 영역인 2사분면에 포함되었다. 무관심품질은 Care free 영역인 3사분면에 그리고 매력적품질은 경쟁우위 영역에 해당하는 4사분면에 포함되었다. 본 연구는 선행연구와는 달리 전자통관서비스 품질속성을 일원론적 관점이 아닌 이원론적 시각에서 Kano모형에 의거 서비스품질 속성을 분류하였고, 더불어 Kano, Timko, 개선갭분석(IGA)을 종합적으로 적용하여 각각의 품질속성의 분류결과가 일치하는지와 영역별 개선우선순위와 영역내 개선 우선순위를 검토하였다는 점에서 의의가 있다. 그러나 실증분석에 사용된 표본의 업종이 일부 특정 업종(일반기계 및 장비류, 전기전자제품류)에 편중되어 있다는 점에서 연구결과를 일반화하는 데는 조심스런 해석이 요구된다. 향후 연구에서는 산업별, 업종별 비교분석이나 기업의 규모나 사용기간을 중심으로 분석해 보는 것도 의미가 있을 것이다. 그리고 설문문항의 측정척도는 리커트 5점 척도 보다는 7점 척도를 사용하여 판별력을 높이는 것도 바람직 할 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.342-353
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• 2020

본 연구는 Kano 모델의 이원적 품질분류와 잠재적 고객만족 개선 지수(PCSI Index)를 기반으로 드럭스토어와 백화점 내 화장품 매장의 서비스 품질을 비교, 분석하여 서비스 품질 개선 우선순위 요소들을 파악하고, 제시함으로써 화장품 매장의 서비스 품질 개선을 위한 기초자료 제공을 목적으로 하였다. Kano 모델 분석의 평가이원 표에 대입하여 품질 특성을 분류하고, 고객만족 계수(CSC)와 PCSI 지수를 이용해 화장품 서비스 품질 요소들의 개선 우선순위를 진행하였다. 그 결과, Kano 모델을 활용한 분석에서 드럭스토어와 백화점 화장품 매장 서비스 품질 요소에 대한 대부분의 항목이 매력적 품질 요소로 평가되었다. PCSI 지수 비교 결과, 드럭스토어 화장품 매장의 경우 '신뢰성', '반응성', '공감성' 항목이, 백화점 내 화장품 매장의 경우 '공감성', '신뢰성' 항목의 품질 요소들이 개선 우선순위가 높은 것으로 나타나, 해당 요소가 개선될 경우 고객 만족도가 향상될 잠재력이 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 드럭스토어와 백화점 화장품 매장의 서비스 품질 분류 및 고객 만족도 향상을 위한 개선 우선순위가 파악됨으로써 실무적인 시사점이 제공되어, 향후 고객 만족도 향상을 위한 지침 수립에 기여할 것으로 사료된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.85-90
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• 2022

본 연구에서는 소비자의 부하를 반영하여 실시간 전력품질을 평가할 수 있도록 하는 방법을 개발하였다. 이를 위하여 전력품질 상태를 [Ideal], [Measured], [Acceptable]로 분류하고, Ideal AHP를 사용하여 측정값이 어느 정도인지를 평가할 수 있도록 하였으며, 소비자 부하특성을 반영할 수 있도록 부하를 저항부하, 전동기부하, 전자제품부하로 분류하고 부하의 특성을 반영한 전력품질을 평가할 수 있도록 하였다. 향후, 1:1 행렬과 관련한 심도 있는 연구를 진행하고, 연간단위의 전력품질과 통합하여 종합적인 전력품질 평가를 할 계획이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.343-344
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• 2021

최근 영상의 활용도의 증가에 따라, 비정형 영상 데이터에 대한 양이 기하급수적으로 증가하였다. 디지털 영상을 획득할 시에 처리/압축/저장/전송/재생산 등의 과정을 거치면서 왜곡을 수반하게 되며 영상의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 영상의 품질은 활용 결과에도 큰 영향을 미치기 때문에 품질이 저하된 영상은 분류를 하는 것이 중요하다. 하지만 사람이 수신된 모든 영상에 대해서 직접 분류를 하는 것은 많은 시간과 비용이 소요된다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람이 인지하는 주관적인 영상 품질 평가와 유사하게 품질에 대한 평가를 위한 왜곡영상의 특징정보를 검출 및 분석하는 방안에 대해서 제안한다. 본 방법은 사람이 영상을 인지할 때 가장 많이 사용되는 요소인 색상에 대한 선명도, 블러와 노이즈에 대한 특징정보를 이용한다. 검출된 특징정보를 공간 도메인으로 변환함으로써 왜곡 영상별 특성을 분석하였다. 실험을 위해서 IQA 데이터베이스인 LIVE를 이용하였으며, 원본영상 및 5가지 유형의 왜곡영상으로 구성되어 있다. 실험결과 품질이 좋은 영상과 왜곡영상에 대한 특성을 검출할 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.61-71
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• 2019

반도체 웨이퍼의 표면을 연마하여 평탄화하는 Chemical Mechanical Planarization(CMP) 공정은 다양한 화학물질과 물리적인 기계장치에 의한 작용을 받기 때문에 공정을 안정적으로 관리하기 힘들다. CMP 공정에서 품질 지표로는 Material Removal Rate(MRR)를 많이 사용하고, CMP 공정의 안정적 관리를 위해서는 MRR을 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 머신러닝 기법들을 이용하여 CMP 공정에서 수집된 시계열 센서 데이터를 분석하여 MRR을 예측하는 모형과 공정 품질을 해석하기 위한 분류 모형을 개발한다. 나아가 분류 결과를 분석하여, CMP 공정 품질에 영향을 미치는 유의미한 변수를 파악하고 고품질을 유지하기 위한 공정 조건을 설명한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권7호
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• pp.295-302
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• 2023

자연어로 작성되는 소프트웨어 요구사항은 이해관계자가 바라보는 관점에 따라 의미가 달라질 수 있다. 품질 속성 기반으로 아키텍처 설계시에 품질 속성별로 적합한 설계 전술(Tactic)을 선택해야 효율적인 설계가 가능해 품질 속성 요구사항의 정확한 분류가 필요하다. 이에 따라 고비용 작업인 요구사항 분류에 관한 자연어처리 모델이 많이 연구되고 있지만, 품질 속성 데이터셋(dataset)의 불균형을 처리해 분류 성능을 개선하는 주제는 많이 다루고 있지 않다. 본 연구에서는 먼저 실험을 통해 분류 모델이 한국어 요구사항 데이터셋을 자동으로 분류할 수 있음을 보인다. 이 결과를 바탕으로 EDA(Easy Data Augmentation) 기법을 통한 데이터 증강과 언더샘플링(undersampling) 전략으로 품질 속성 데이터셋의 불균형을 개선할 수 있음을 설명하고 요구사항의 카테고리 분류에 효과가 있음을 보인다. 실험 결과 F1 점수(F1-Score) 기준으로 최대 5.24%p 향상되어 불균형 데이터 처리 기법이 분류 모델의 한국어 요구사항 분류에 도움이 됨을 확인할 수 있다. 또한, EDA의 세부 실험을 통해 분류 성능 개선에 도움이 되는 데이터 증강 연산에 관해 설명한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.87-93
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• 2017

데이터 품질에 대한 연구는 오랜 기간 동안 수행되어 왔다. 하지만 이러한 데이터 품질관리 연구는 구조적 데이터를 대상으로 하였다. 최근에 디지털혁명 또는 4차산업혁명이 일어나면서 빅데이터에 대한 품질관리가 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 기존 논문을 분석하여 빅데이터 품질 유형을 분류하고 비교 분석하였다. 요약하면, 빅데이터 품질 유형은 빅데이터 값, 빅데이터 구조, 빅데이터 품질 프로세스, 빅데이터 가치사슬 단계, 빅데이터 모형 성숙도 등으로 분류할 수 있다. 이러한 비교 연구를 바탕으로 본 논문에서는 새로운 기준을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.29-40
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• 2007

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.409-411
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• 2000

소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제 표준인 ISO/IEC9126은 소프트웨어 품질 특성 및 측적 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 오류 데이터 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이터 품질 특성을 추출한다. 추출된 데이터 품질 특성을 측정하기 위해, 오류 데이터를 품질 속성으로 하는 데이터 품질 특성을 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이터 품질 메트릭은 지식 공학(knowledge engineering) 시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권1호
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• pp.17-34
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• 2011

기존의 서비스 품질 측정 모델에서는 일차원적인 지표를 활용하여, 그 지표가 만족되면 품질이 높게 평가되고, 지표가 충족되지 않으면 품질을 낮게 평가하였다. 그러나 실제적으로는 만족을 일으키는 요인과 불만족을 일으키는 요인은 서로 다른 경우가 많을 것이다. 본 연구에서는 기존의 일차원적인 서비스 품질 지표의 한계점을 보안한 Kano 모델을 적용하여 이원론적인 관점에서 어떤 모바일 서비스가 만족을 일으키고, 어떤 모바일 서비스가 불만족을 일으키는지를 실증적으로 분류하였으며, 이와 같은 모바일 서비스에 대하여 한국과 미국 이용자들의 인식차이와 기술 준비도에 따른 개인의 품질인식 차이를 살펴보았다. 조사 결과, 한국 이용자들은 대부분의 모바일 서비스를 무관심 품질 요소로 분류한 반면에 미국 이용자들은 매력적 품질 요소로 분류하였다. 위의 결과로 미루어 보아 각 나라에서 제공하는 통신 환경이 모바일 서비스에 대한 이용자들의 품질 인식에 크게 영향을 주는 것을 발견하였다. 국가적인 요인 이외에 이용자 개인의 속성이 품질 인식에 어떤 영향을 주는지를 조사하기 위하여 개인의 기술준비도(TRI)를 이용하여 4개의 군집으로 분류하고, 각 군집들 간에 품질 인식에 차이가 있는지를 탐색하였다. 탐색 결과, Communication 관련 모바일 서비스를 제외한 나머지 대다수의 모바일 서비스에 대한 이용자들의 품질 인식에는 군집 간에 큰 차이가 없음을 발견하였다.