• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.163-169
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• 2024

India is a developing nation and has come with comprehensive way in modernizing its reducing poverty, economy and rising living standards for an outsized fragment of its residents. The STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) education plays an important role in it. STEM is an educational curriculum that emphasis on the subjects of "science, technology, engineering, and mathematics". In traditional education scenario, these subjects are taught independently, but according to the educational philosophy of STEM that teaches these subjects together in project-based lessons. STEM helps the students in his holistic development. Youth unemployment is the biggest concern due to lack of adequate skills. There is a huge skill gap behind jobless engineers and the question arises how we can prepare engineers for a better tomorrow? Now a day's Industry 4.0 is a new fourth industrial revolution which is an intelligent networking of machines and processes for industry through ICT. It is based upon the usage of cyber-physical systems and Internet of Things (IoT). Industrial revolution does not influence only production but also educational system as well. IoT in academics is a new revolution to the Internet technology, which introduced "Smartness" in the entire IT infrastructure. To improve socio-economic status of the India students must equipped with 21st century digital skills and Universities, colleges must provide individual learning kits to their students which can help them in enhancing their productivity and learning outcomes. The major goal of this paper is to present a low cost, effective learning mechanism for STEM implementation using Raspberry Pi 3+ model (Single board computer) and Node Red open source visual programming tool which is developed by IBM for wiring hardware devices together. These tools are broadly used to provide hands on experience on IoT fundamentals during teaching and learning. This paper elaborates the appropriateness and the practicality of these concepts via an example by implementing a user interface (UI) and Dashboard in Node-RED where dashboard palette is used for demonstration with switch, slider, gauge and Raspberry pi palette is used to connect with GPIO pins present on Raspberry pi board. An LED light is connected with a GPIO pin as an output pin. In this experiment, it is shown that the Node-Red dashboard is accessing on Raspberry pi and via Smartphone as well. In the final step results are shown in an elaborate manner. Conversely, inadequate Programming skills in students are the biggest challenge because without good programming skills there would be no pioneers in engineering, robotics and other areas. Coding plays an important role to increase the level of knowledge on a wide scale and to encourage the interest of students in coding. Today Python language which is Open source and most demanding languages in the industry in order to know data science and algorithms, understanding computer science would not be possible without science, technology, engineering and math. In this paper a small experiment is also done with an LED light via writing source code in python. These tiny experiments are really helpful to encourage the students and give play way to learn these advance technologies. The cost estimation is presented in tabular form for per learning kit provided to the students for Hands on experiments. Some Popular In addition, some Open source tools for experimenting with IoT Technology are described. Students can enrich their knowledge by doing lots of experiments with these freely available software's and this low cost hardware in labs or learning kits provided to them.

• 시큐리티연구
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• 제18호
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• pp.169-190
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• 2009

21세기 첨단기술을 활용하고 있는 테러집단들이 앞으로 활용할 가능성이 높은 방법 중의 하나가 바로 사이버테러이다. 현실에서는 상상만으로 가능한 일이 사이버 공간에서는 실제로 가능한 경우가 많다. 손쉬운 예로 병원에 입원 중인 요인들의 전산기록 중 혈액형 한 글자만을 임의로 변경하여도 주요 인물에게 타격을 주어 상대편의 체제전복에 영향을 줄 수 있다. 이와 같이 테러분자들이 사이버테러를 선호하는 이유는 다른 물리적인 테러수단 보다 적은 비용으로 큰 효과를 거둘 수 있기 때문이다. 폭탄설치나 인질납치 보다 사이버 테러리스트들은 인터넷으로 언제 어디서나 공격 대상에 침투할 수 있다. 1999년 4월 26일 발생했던 CIH 대란은 여러모로 시사하는 바가 크다. 대만의 대학생이 뚜렷한 목적 없이 만들었던 몇 줄짜리 바이러스 프로그램이 인터넷을 통해 기하급수적으로 퍼져 국내에서만 30만대의 PC를 손상시켰고, 수리비와 데이터 복구에 소요된 비용만 20억원 이상이 소요된 것으로 확인되었다. 전세계적으로 피해액은 무려 2억 5000만 달러로 추정된다. 이와 같은 사이버테러의 위험성에도 불구하고, 국내 사이트의 상당수가 보안조치에 허술한 것으로 알려져 있다. 심지어는 수백만명 이상의 회원이 가입한 사이트를 운영하고 있는 회사마저도 보안조치에는 소홀한 경우가 많다. 사이버테러에 대한 전국가적인 대비가 필요한 때이다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 우리나라 사이버 안전체계의 실태를 법률과 제도적인 시각에서 분석하고, 아울러 개선전략을 제시하였다. 본 연구에서는 제시한 연구결과를 압축하여 제시하면 다음과 같다. 첫째, 현재 우리나라에서는 사이버위기를 국가차원에서 체계적으로 관리할 수 있는 제도와 구체적 방법 절차가 정립되어 있지 않아 테러 등 각종 위기상황 발생시 국가안보와 국익에 중대할 위험과 막대한 손해를 끼칠 우려가 높다. 따라서 사이버공격을 사전에 탐지하여 위기발생 가능성을 조기에 차단하며 위기발생시 국가의 역량을 결집하여 정부와 민간이 참여한 종합적인 국가대응체계를 구축하기 위해서는 법률 제정이 필요하다. 둘째, 국가차원의 사이버 안전의 효율적인 수행을 위해서는 국가사회 전반의 국가 사이버 안전의 기준과 새로운 모범을 제시하는 한편, 각 부처 및 국가사회의 구성요소들에 대해 국가 사이버 안전관리 정책을 집행할 수 있는 국가 사이버 안전관리 조직체계를 구축하는 것이 요구된다. 법률 및 추진체계 등을 통합 정비하여 정보보호 법률 제도 운영의 일관성을 확보함으로써 각종 정보보호 위협에 보다 효과적으로 대응할 수 있을 것이다. 즉 정부는 국가 사이버 안전관리에 관한 주요 정책의 심의 및 기획 조정, 통합된 국가 사이버 위기관리의 기능을 수행하기 위하여 현행 '국가사이버안전센터'의 기능을 확대 강화하는 것이 필요하다. 특히, 국가 사이버 위기와 관련된 정보의 종합적 수집, 분석, 처리의 종합적 기능을 수행하고 각 정보 및 공공 기관을 통할하며 민간부문과의 협조체계를 구축하는 것이 요구된다. 자율적 정보보호 수준제고를 위해 행정기관 공공기관의 정보보호관리체계(ISMS) 인증 제도를 확대하고 행정기관의 정보보호제품 도입 간소화 및 사용 촉진을 위해 행정정보보호용 시스템 선정 및 이용 규정을 신설 주요정보기반으로 지정된 정보기반 운영자, 정보공유 분석센터 등의 침해정보 공유 활성화 규정을 신설 및 정비함으로써 사이버침해로부터 국가 사회 주요시설을 효과적으로 보호할 수 있을 것이다. 끝으로 정부와 민간부분이 공동으로 참여하는 국가차원의 종합적인 대응체계를 구축하여 사이버공격을 사전에 탐지하여 사이버위기 발생 가능성을 조기에 차단하며 위기 발생 시 국가의 역량을 결집하여 신속히 대응할 수 있도록 해야 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권4호
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• pp.207-221
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• 2012

본 연구에서는 작물모형을 이용하여 기후변화에 따른 우리나라의 벼 생산성 변화를 분석하고, 기후변화 주요 변동요인인 온도 및 $CO_2$ 농도와 적응수단인 재배시기가 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 작물모형은 영화수 및 임실율 모델을 모델을 도입하고, 종실중 및 등숙율 모듈을 추가하여 벼 수량결정 방법을 개선한 'ORYZA2000'을 사용하였으며, 모델의 입력자료인 품종특성 모수는 벼 생태형별로 종생종인 오대벼, 중생종인 화성벼, 중만생종인 일품벼의 품종특성 모수를 사용하였으나 발육속도 품종특성 모수는 수정하여 사용하였다. 생육모의 지역은 기상청 소속 기상대와 관측소가 소재하는 지역 중에 30년 이상 기상관측자료를 보유하고 있는 56개 지역을 북부, 중부, 남부의 3개 기후지대로 구분하여 분석하였으며, 기후변화에 따른 재배시기 조정여부는 최적파종기를 기준으로 설정하였는데, 출수 후 40일간의 평균온도가 22.5가 되는 파종기를 지역별 최적파종기로 설정하였다. 기상자료는 1981~2010년을 기준년도로 하여 기상연구소에서 제작한 2011~2100년 기간의 3개 평년(2011~2040, 2041~2070, 2071~2100)의 A1B 기후시나리오에 근거하여 일별 기후자료로 작성하였으며, 생육모의 조건은 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도 및 $CO_2$ 농도만 변화를 주거나 기후변화에 따라 온도, $CO_2$ 농도 및 재배시기 등 다양한 변화를 주었다. 생육모의 결과 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도만 변화를 주었을 경우 $1^{\circ}C$ 온도 상승에 따라 벼 수량은 6.7~10.6%까지 감소하였으며, $CO_2$ 농도만 변화를 주었을 때는 100ppm $CO_2$ 농도 증가에 따라 1.0~2.7% 증가하였다. 벼 생산성은 벼 생태형 및 기후지대별로 다소 차이가 있었다. 재배시기를 고정하였을 때 기후변화에 따른 벼 수량의 증감율은 조생종에서 -0.3~-23.4, 중생종에서 -1.9~-27.3, 중만생종에서 -1.7~-28.6%이었으며, 재배시기를 조정하였을 때는 조생종에서 3.3~-0.2, 중생종에서 1.8~-5.9, 중만생종에서 2.3~-7.4%로 조중생종에 비해 중만생종의 수량 감소율이 컸으며, 재배시기 조정여부에 따른 벼 생산성 변화의 차이가 컸다. 기상환경 및 재배 요인 중 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 대한 기여도는 기후온난화가 59.8%로 가장 크며, 재배시기 11.8, $CO_2$ 비료효과 9.7, 벼 생태형 1.7%의 순이었다. 온도와 재배시기의 상호작용 효과는 1.5%이었으며, 그 외 모든 상호작용 효과는 1% 이내로 생산성 변화에 거의 영향을 주지 못하였다. 수량관련 생육형질 중 기후변화에 따른 벼 생산성에 대한 기여도는 재배시기가 고정되었을 경우 영화수가 13.5~45.8%, 등숙율이 53.1~86.2%였으며, 재배시기를 변경할 경우 영화수는 46.2~78.3%, 등숙율은 21.6~53.4%로 재배시기 여부에 따른 수량관련 생육형질의 기여도에 큰 차이를 보였으며, 벼 생태형간에도 다소 차이가 있었다. 그러나 임실율은 벼 수량에 거의 영향을 주지 못했다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.1-23
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• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권4호
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• pp.443-472
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• 2014

To survive in the global competitive environment, enterprise should be able to solve various problems and find the optimal solution effectively. The big-data is being perceived as a tool for solving enterprise problems effectively and improve competitiveness with its' various problem solving and advanced predictive capabilities. Due to its remarkable performance, the implementation of big data systems has been increased through many enterprises around the world. Currently the big-data is called the 'crude oil' of the 21st century and is expected to provide competitive superiority. The reason why the big data is in the limelight is because while the conventional IT technology has been falling behind much in its possibility level, the big data has gone beyond the technological possibility and has the advantage of being utilized to create new values such as business optimization and new business creation through analysis of big data. Since the big data has been introduced too hastily without considering the strategic value deduction and achievement obtained through the big data, however, there are difficulties in the strategic value deduction and data utilization that can be gained through big data. According to the survey result of 1,800 IT professionals from 18 countries world wide, the percentage of the corporation where the big data is being utilized well was only 28%, and many of them responded that they are having difficulties in strategic value deduction and operation through big data. The strategic value should be deducted and environment phases like corporate internal and external related regulations and systems should be considered in order to introduce big data, but these factors were not well being reflected. The cause of the failure turned out to be that the big data was introduced by way of the IT trend and surrounding environment, but it was introduced hastily in the situation where the introduction condition was not well arranged. The strategic value which can be obtained through big data should be clearly comprehended and systematic environment analysis is very important about applicability in order to introduce successful big data, but since the corporations are considering only partial achievements and technological phases that can be obtained through big data, the successful introduction is not being made. Previous study shows that most of big data researches are focused on big data concept, cases, and practical suggestions without empirical study. The purpose of this study is provide the theoretically and practically useful implementation framework and strategies of big data systems with conducting comprehensive literature review, finding influencing factors for successful big data systems implementation, and analysing empirical models. To do this, the elements which can affect the introduction intention of big data were deducted by reviewing the information system's successful factors, strategic value perception factors, considering factors for the information system introduction environment and big data related literature in order to comprehend the effect factors when the corporations introduce big data and structured questionnaire was developed. After that, the questionnaire and the statistical analysis were performed with the people in charge of the big data inside the corporations as objects. According to the statistical analysis, it was shown that the strategic value perception factor and the inside-industry environmental factors affected positively the introduction intention of big data. The theoretical, practical and political implications deducted from the study result is as follows. The frist theoretical implication is that this study has proposed theoretically effect factors which affect the introduction intention of big data by reviewing the strategic value perception and environmental factors and big data related precedent studies and proposed the variables and measurement items which were analyzed empirically and verified. This study has meaning in that it has measured the influence of each variable on the introduction intention by verifying the relationship between the independent variables and the dependent variables through structural equation model. Second, this study has defined the independent variable(strategic value perception, environment), dependent variable(introduction intention) and regulatory variable(type of business and corporate size) about big data introduction intention and has arranged theoretical base in studying big data related field empirically afterwards by developing measurement items which has obtained credibility and validity. Third, by verifying the strategic value perception factors and the significance about environmental factors proposed in the conventional precedent studies, this study will be able to give aid to the afterwards empirical study about effect factors on big data introduction. The operational implications are as follows. First, this study has arranged the empirical study base about big data field by investigating the cause and effect relationship about the influence of the strategic value perception factor and environmental factor on the introduction intention and proposing the measurement items which has obtained the justice, credibility and validity etc. Second, this study has proposed the study result that the strategic value perception factor affects positively the big data introduction intention and it has meaning in that the importance of the strategic value perception has been presented. Third, the study has proposed that the corporation which introduces big data should consider the big data introduction through precise analysis about industry's internal environment. Fourth, this study has proposed the point that the size and type of business of the corresponding corporation should be considered in introducing the big data by presenting the difference of the effect factors of big data introduction depending on the size and type of business of the corporation. The political implications are as follows. First, variety of utilization of big data is needed. The strategic value that big data has can be accessed in various ways in the product, service field, productivity field, decision making field etc and can be utilized in all the business fields based on that, but the parts that main domestic corporations are considering are limited to some parts of the products and service fields. Accordingly, in introducing big data, reviewing the phase about utilization in detail and design the big data system in a form which can maximize the utilization rate will be necessary. Second, the study is proposing the burden of the cost of the system introduction, difficulty in utilization in the system and lack of credibility in the supply corporations etc in the big data introduction phase by corporations. Since the world IT corporations are predominating the big data market, the big data introduction of domestic corporations can not but to be dependent on the foreign corporations. When considering that fact, that our country does not have global IT corporations even though it is world powerful IT country, the big data can be thought to be the chance to rear world level corporations. Accordingly, the government shall need to rear star corporations through active political support. Third, the corporations' internal and external professional manpower for the big data introduction and operation lacks. Big data is a system where how valuable data can be deducted utilizing data is more important than the system construction itself. For this, talent who are equipped with academic knowledge and experience in various fields like IT, statistics, strategy and management etc and manpower training should be implemented through systematic education for these talents. This study has arranged theoretical base for empirical studies about big data related fields by comprehending the main variables which affect the big data introduction intention and verifying them and is expected to be able to propose useful guidelines for the corporations and policy developers who are considering big data implementationby analyzing empirically that theoretical base.

• 마케팅과학연구
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• 제19권4호
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• pp.32-43
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• 2009

信任在心理学, 经济学, 社会学中已被广泛研究, 其重要性不仅在市场营销中被强调, 在一般商业原则中也被强调. 供应商和买家之间的关系与过去不同, 过去的关系需要相当大的私人网络优势, 并可能涉及不道德的商业行为. 而在以工业营销成功的为核心的二十一世纪激烈的全球竞争中, 供应商和买家之间的关系是伙伴关系. 在相互合作的高级别信任的基础上, 通过交换的关系, 这会给买家和供应商带来长期的利益, 竞争力增强和交易成本的降低以及其他福利. 尽管现有的研究有信任的重要性, 但是在购买与供应关系中却忽视了信任的作用, 也没有系统地分析信任对关系的影响. 因此, 深入研究, 确定买家和商业服务供应商之间信任和关系绩效之间的联系是绝对需要的. 本研究中的商业服务, 包括那些支持制造业, 正作为下一代经济增长的引擎而吸引着人们的注意. 韩国政府已选择其作为制造业发展的战略领域. 由于商业服务开放市场的需求日趋激烈, 商业服务业的竞争力应该比以往得到更多的提倡. 本研究的目的是探索相互信任对买家和供应商之间的关系绩效的影响. 具体来说, 本研究在商业服务交易中提出了一个关于信任-关系绩效的理论模型, 并实证检验根据模型而提出的假设. 这项研究表明, 研究结果有战略意义. 本研究通过多种方法收集经验数据. 这些方法包括通过电话, 邮件和面试. 作为样本的公司是在韩国供应和购买商业服务的以知识为本的公司. 本研究收集的是二进的基础数据. 每个样本公司对包括购买公司及其相应的供应公司. 并跟踪调查每个公司对的相互信任. 本研究为商业服务的买卖双方提出了信任-关系绩效的模型. 该模型由信任和它的前因和后果. 买家的信任分为对供应公司的信任和对销售人员的信任. 根据Doney 和Cannon (1997)的研究我们在个人水平和组织水平上观察信任. 通常情况下, 买方是信任的受体, 但这项研究我们建议以供应商为观察受体. 因此, 它独特的关注了双边角度的知觉风险. 换言之, 供应商和买家一样, 是信任的主体, 因为交易通常是双边的. 从这个角度来看, 供应商对买家信任和买方对供货商的信赖一样重要. 供应商的信任从某种程度上受它信任的买方公司和买家的影响. 这种使用个人水平和组织水平的信任分类是根据Doney 和Cannon (1997)的研究. 信任影响供应商的选择, 这是一项双向放的工作. 供应商们积极参与供应商选择过程中, 和买家密切的一起工作. 此外, 该过程从某种程度上受每一方信任的合作伙伴的影响. 挑选过程包括一些步骤: 识别, 信息检索, 供应商选择和绩效评价. 作为这一进程的结果, 买家和供应商都进行绩效评估, 并就这些结果为基础, 采取有形或无形的纠正行动. 本研究中使用的关于信任的测量问项是根据Mayer, Davis 和 Schoorman (1995) 以及Mayer和Davis (1999)的研究发展起来的. 根据他们的建议, 有关信任的三个方面的研究包括有能力, 善和完整. 根据商业服务这个背景我们调整了原来的问题. 例如, 如 "他/她的专业能力" 已被改为 "当我们讨论我们的产品时销售人员表现出专业能力. "这项研究使用的测量问项不同于在以往的研究中使用的问项（Rotter 1967; Sullivan和Peterson 1982; Dwyer和Oh 1987. 本研究中有关信任的前因后果的测量问项是根据Doney和Cannon (1997)的研究为基础制定的. 根据商业服务这个背景我们调整了原来的问题. 特别是, 问题被设计为对买家和供应商以解决下列因素: 信誉 (诚信, 客户服务, 良好意愿), 市场地位 (公司规模, 市场份额, 在行业中的地位), 愿意定制（产品, 过程, 交付), 信息共享(专有信息, 个人信息), 愿意保持良好关系, 认为专业, 权威授权, 买方与卖方的相似性, 以及接触频率. 作为信任相应的变量, 我们对关系绩效进行了测试. 关系绩效分为有形的影响, 无形影响, 和副作用. 有形的影响包括财务业绩;无形的影响, 包括关系的改善, 网络开发, 以及内部员工的满意度;副作用包括既不是有形影响也不是无形影响的影响. 我们联系了350对公司, 105对公司答复了我们. 由于不完整我们删除了5对公司, 105对公司被用于数据分析. 用于数据分析的回应率为30%(三百五十零分之一百零五), 高于工业营销的平均回复比率. 至于回复的公司的特点, 大多数的公司运作的商业服务既为买方(85.4%)也为供应商(81.8%). 大部分买家是做消费品贸易(76%), 而供应商的大部分(70%)是做工业品贸易. 这可能意味着买家的过程是购入材料, 部件和组件从而生产消费品成品. 正如他们对他们与合作伙伴关系的长度的报告表示, 供应商比买家有更长的商业关系. 假设1测试买方-供应方特点对信任的影响. 销售人员的专业度(t=2.070, p<0.05)和权威授权(t=2.328, p<0.05)积极影响买方对供应方的信任. 另一方面, 权威授权(t=2.192, p<0.05)积极影响供应方对买方的信任. 对买方和供应方来说, 权威授权的程度对保持对彼此的信任有关键作用. 假设2测试买卖双方关系特点对信任的影响. 买家倾向于信任供应方, 因为供应方总是尽全力联系买方(t=2.212, p<0.05)这种倾向性在供应方方面也表现得很强(t=2.591, p<0.01). 另一方面, 供应商对买方的信任是由于供应商感知买家与自己的相似性(t=2.702, p<0.01). 这一发现证实了Crosby, Evans, 和Cowles(1990)的研究结果. 他们的结果表明供应方和买方通过商务或私务的定期会议来建立彼此的联系. 假设3测试信任对感知风险的影响. 结果表明无论对买方还是供应方, 信任越低, 感知风险就越大(买方: t =-6.621, p<0.01; 供应方: t=-2.437, p<0.05). 有趣的是, 这一趋势已被证明对买方更强. 这种较高水平的感知风险的一个可能的解释是在商业服务交易中买方通常比供应方感知到更大的风险. 为此, 有必要对供应商对买方实施减少风险的战略. 假设4测试信任对信息搜集. 根据结果, 对供应方和买方, 与预期相反, 信任取决于他们合作伙伴的名誉(买方t=2.929, p<0.01; 供应方t=2.711, p<0.05). 这一发现表明, 具有良好信誉的供应商往往是可信的. 以往的经验并没有显示出任何与买家或供应商信任的重要关系. 假设5测试信任对供应方/买方选择的影响. 与买方不同, 当供应方认为以往与买方的交易重要时, 供应方倾向信任买方(t=2.913 p<0.01). 但是, 本研究并没有现实资源忠诚和买方对供应方的信任之间有显著关系. 假设6测试的是信任对关系绩效的影响. 对买方和供应方, 当财务表现被报告提高时, 他们比较信任他们的合作伙伴(买方: t=2.301, p<0.05;供应方: t=3.692, p<0.01). 有趣的是, 这种趋势在供应方比较明显. 类似的, 当竞争力被报告提高时, 买卖双方比较信任他们的合作伙伴(买方t=3.563, p<0.01 ; 供应方t=3.042, p<0.01). 对供应方来说, 当对买方信任时效率和生产力会提高(t=2.673, p<0.01). 其他绩效指标与信任没有显著关系. 这项研究结果有一定的战略意义. 首先和最重要的是, 以信任为基础的交易对供应商和买家而言都是有益的. 根据研究证实, 通过努力建立和保持相互信任可以使财务表现提高. 同样, 可以通过同样的努力提高竞争力. 第二, 以信任为基础的交易能够减少购买情况中的感知风险. 这对供应商和买家都有启示. 人们普遍认为, 在一个高度参与的采购情况中买家感知到更高的风险. 为了减少风险, 以往的研究已建议供应商制定降低风险的策略. 而本研究的特点是从双边角度关注知觉风险. 换言之, 供应商也容易存在风险, 特别是当他们提供的服务, 需要非常先进的技术, 操作和维护. 因此, 购买者和供应商必须一起密切合作解决问题. 因此, 相互信任在问题解决过程中起着关键作用. 第三, 在这项研究中发现, 销售人员有更多的授权, 他或她越被信任. 这一发现从战术角度看是非常重要的. 建立信任是一个长期的任务, 然而, 当互信尚未开发, 供应商能够通过授权销售人员做出某些决定来克服遇到的问题, 这一结论也适用于供应商.