• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.99-109
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• 2014

본 연구에서는 개방형 혁신을 추구하고 있는 기업 중 스마트폰 제조업체이면서 앱스토어를 직접 운영 중에 있는 애플과 삼성전자를 대상으로 IISIn model을 이용하여 플랫폼 전략을 분석 비교하였다. 앱스토어의 선도 기업인 애플은 플랫폼의 질적 강화 및 고객 충성도를 높이고 플랫폼 통제권 강화를 위해 폐쇄전략을, 반면에 후발 주자인 삼성전자는 플랫폼의 네트워크 효과 및 선순환 구조의 정착을 위해 개방형 전략을 실시 중이다. 연구 결과 지속적인 선순환 구조가 이루어지기 위해서는 우수한 플랫폼 환경과 더불어 참여자들의 자유로운 진입인 '개방'과 창출된 가치의 '공유'가 보장된 플랫폼 전략을 실시하여야 할 것으로 보인다. 본 연구는 학문적으로 IISIn model을 통하여 애플과 삼성전자의 개방형 혁신 플랫폼을 최초로 비교 분석한 연구하였다는 기여점이 있고, 실무적 측면에서는 후발기업의 개방형 혁신 플랫폼 전략수립에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1277-1295
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• 2019

With its technical development, digital printing is being universally introduced to the mass production of clothing factories. At the same time, many fashion platforms have been made for customers' participation using digital printing, and a tool is provided in platforms for customers to make designs. However, there is no sufficient solution in the production stage for automatically converting a customer's design into a file before printing other than designating a square area for the pattern designed by the customer. That is, if 30 different designs come in from customers for one shirt, designers have to do the work of reproducing the design on the clothing pattern in the same location and in the same angle, and this work requires a great deal of manpower. Therefore, it is necessary to develop a technology which can let the customer make the design and, at the same time, reflect it in the clothing pattern. This is defined in relation to the existing clothing pattern with digital printing. This study yields a clothing pattern for digital printing which reflects a customer's design in real time by matching the diagram area where a customer designs on a given clothing model and the area where a standard pattern reflects the customer's actual design information. Designers can substitute the complex mapping operation of programmers with a simple area-matching operation. As there is no limit to clothing designs, the variousfashion design creations of designers and the diverse customizing demands of customers can be satisfied at low cost with high efficiency. This is not restricted to T-shirts or eco-bags but can be applied to all woven wear, including men's, women's, and children's clothing, except knitwear.

• 품질경영학회지
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• 제48권3호
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• pp.433-451
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• 2020

Purpose: The purpose of this study is to investigate how the type of virtual reality content production affects the interaction and immersion that is a virtual reality characteristic, and to provide the platform companies and content producers with the basic information necessary to provide the production and service of content suitable for VR characteristics. Methods: Based on the data collected in the survey, multiple regression analysis and hierarchical regression analysis were used. The measurement tools used in this study were studied through three-dimensional composition, including the characteristics and interaction and immersion of content produced in 2D, 3D and 360°, which are elements of virtual reality characteristics. Results: The results of this study are as follows. Among the types of content production, content produced with 2D and 360 technologies was found to affect immersion, while content produced in 3D affected interaction. Motion sickness has been investigated to affect both immersion and interaction. Conclusion: Service-provided platform enterprises and content-making enterprises should consider content-making and providing services that suit service characteristics and purposes, taking into account the characteristics of interaction and immersion in content-making investment and service delivery.

• 동아시아경상학회지
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• 제8권3호
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• pp.15-24
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• 2020

Purpose - New technologies allow service providers to integrate all the customer information within and between contact channels so that they can offer individualized services. The availability of new mobile devices enables retailers to interact with customers through countless channels (Rigby, 2011). The objective of this research is to examine customers' attitudes toward O2O (on-line to off-line) services and their intention to use based on the Technology Acceptance Model (TAM). Research design, data, and methodology - Utilizing the TAM model, the mediating effect of the users' attitudes toward O2O services on the relationship among perceived ease of use, perceived usefulness, perceived risks and intention to use are to be investigated. Results - The result shows that the perceived ease of use, perceived usefulness, perceived risks have a significant effect on customers' attitudes toward O2O services. It is also revealed that the attitude toward O2O services has a mediating effect among perceived ease of use, perceived usefulness, perceived risks and intention to use. Conclusions - The boundary between on-line and off-line is eroding and various services based on the O2O platform are growing. The results of this study and managerial implications can be applied to O2O platform operators or enterprises planning to sharp on their competitiveness edge through offering variations of service channels.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.235-244
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• 2020

4차 산업시대에 모바일 게임은 하루에도 수백 가지의 게임이 출시되는 등 경쟁이 치열하지만 매우 수익성이 높은 산업이다. 성공적인 모바일 게임을 제작하기 위해서는 모바일환경 및 모바일시대의 소비자에 대한 이해가 필요하며, 다양한 요인 중 어떤 점을 중시해야 하는가에 대한 시사점을 제공할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 모바일 게임의 성공에 영향을 미치는 게임 내·외적 요인을 탐색하고 이 요인들과 고객 만족 및 애호도 간의 관계를 살펴봄으로써 게임제작자들이 게임 제작 시 도움이 될 시사점을 제공하고자 하였다. 분석 결과, 게임 플랫폼의 시스템 및 서비스 품질은 평가에 긍정적인 영향을 미치며, 가격정책의 경우 평가에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 또한, 플로우 요인에서는 목표와 상호작용(관계 형성)이 플로우에 정(+)의 영향을 주며, 스킬이나 도전 의식은 유의한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 플로우와 플랫폼 평가가 고객 애호도에 미치는 영향은 모두 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기업은 첫째, 고객과의 지속적인 상호작용을 통하여 게임에 대한 고객의 의견과 행위를 이끌어 내야 하며, 둘째, 게임상에서 고객에게 적절한 목표를 부여하고, 이용자 간 상호작용이 가능하도록 하는 기능을 부여한다면 보다 성공적인 게임을 개발 할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.109-118
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• 2021

전통적인 경제 모델과 달리 공유 경제 모델에 있어 "공급"과 "소비"의 관계에서 가장 큰 변화는 공급자가 비표준화 된 개인 공급자가 되어 다양한 개인화 서비스를 실현할 수 있다는 것이다. 반면에 개인 서비스 제공 업체에 대한 신뢰 문제도 있을 수 있다. 본연구에서는 에어비앤비를 연구대상으로 공유 홈스테이 모델에 따른 개인화 서비스와 편의성이 소비자의 구매 의도에 어떤 영향을 미치는지와, 플랫폼 신뢰를 형성하는 소비자의 혁신적 성향의 조절역할을 조사한다. 연구결과, 공급자의 개인화 서비스와 편의성은 공유 경제 플랫폼에 대한 소비자의 신뢰와 지각된 가치에 대한 매개 효과를 통해 소비자의 최종 구매 의도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 또한 소비자의 혁신적 성향은 지각된 가치와 플랫폼 신뢰에 영향을 미치는 개인화 서비스과정에서 긍정적인 조절역할을 하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.61-68
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• 2023

글로벌 저성장 시대가 지속되고 있는 현 시점에, Customer to Customer(C2C) 시장이 점차 확대되고 있으며, 앞으로의 성장 가능성도 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 C2C시장 내, 태블릿PC 중고제품의 판매에서 가격에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다. 이를 위해 일본 최대 C2C커뮤니티 마켓플레이스 플랫폼인 Mercari가 제공한 태블릿PC 중고거래 데이터를 분석하였다. 연구방법으로는 선형회귀 분석을 사용하였으며, 중고 거래가의 로그 변환을 종속변수로 하였고, 이에 영향을 주는 독립변수는 다중공선성 문제와 본페르니 수정을 통해 제품 상태, 제조사, ROM용량, RAM용량, 액세서리 포함 유무, 잠긴 상태를 선정하였다. 분석 결과, 제품상태 등급이 낮고 ROM과RAM용량이 클수록, Apple사의 태블릿PC 제품일 때, 액세서리가 있을 때, 중고 태블릿PC의 로그 가격이 높아지고, 태블릿PC가 잠겨있는 상태일 때는 그렇지 않을 때보다 로그 가격이 낮아진다는 것을 파악하였다. 로그 가격에 가장큰 영향력을 주는 변수는 RAM용량인 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 판매자와 구매자의 경계가 불투명한 C2C 시장에서 중고 태블릿PC의 적절한 수준의 가격을 제공해 판매자와 구매자 모두에게 도움을 줄 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.215-224
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• 2009

본 연구는 IPTV의 진화방향과 고객니즈의 확장, 그리고 해당 니즈와 관련된 기술의 예측을 위한 문헌 연구와 전문가 대상의 실증연구를 수행하였다. 연구결과, IPTV는 커뮤니케이션, 인포메이션, 엔터테인먼트 수요를 통합하는 융합미디어 플랫폼으로 진화할 것으로 예상되고, IPTV에 대한 고객니즈는 기존 TV에 대한 기본 욕구인 고품질?저비용 욕구에서 4A(Any Time, Any Where, Any Contents, Any Device) 니즈로 확장되어 갈 것으로 예측되었다. 특히 IPTV가 진화할수록 4A니즈 가운데 Customization 욕구 (Any Contents)가 가장 중요해질 것으로 예측되며, 이는 향후 IPTV 경쟁우위의 창출이 콘텐츠의 제작과 유통에 달려있다는 것을 시사한다.

• 품질경영학회지
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• 제42권1호
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• pp.43-61
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• 2014

Purpose: This study identifies preventive measures for VOC management by analyzing the causes and effects of factors that contribute to high risk service failure using FMEA on KORAIL VOC data. Methods: Two research methods were used. First, a Risk Priority Number (RPN) was assigned to each KORAIL VOC based on Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Second, multiple regression analysis was run with RPN factors that include severity, occurrence, and detection as the independent variables and customer dissatisfaction as the dependent variable. Results: Multiple regression analysis showed that RPN factors including severity, occurrence, and detection had significantly positive relationship with customer dissatisfaction. Based on these results, an FMEA was performed on VOC categories with high RPN for railroad stations including platform, ticketing, ticket verification, parking, and escalator, and VOC categories with high RPN for trains including entrance doors, cafes, air quality, announcement, and ticket verification. Conclusion: This study has practical implications to service failure management. A priority order using FMEA was established for the list of customer dissatisfactions that should be addressed to actively manage service failure, and strategies for tackling this priority list are offered.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.190-198
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• 2023

To enhance customer satisfaction for higher profits, an e-commerce sector can establish a continuous relationship and acquire new customers. Utilize machine-learning models to analyse their customer's behavioural evidence to produce their competitive advantage to the e-commerce platform by helping to improve overall satisfaction. These models will forecast customers who will churn and churn causes. Forecasts are used to build unique business strategies and services offers. This work is intended to develop a machine-learning model that can accurately forecast retainable customers of the entire e-commerce customer data. Developing predictive models classifying different imbalanced data effectively is a major challenge in collected data and machine learning algorithms. Build a machine learning model for solving class imbalance and forecast customers. The satisfaction accuracy is used for this research as evaluation metrics. This paper aims to enable to evaluate the use of different machine learning models utilized to forecast satisfaction. For this research paper are selected three analytical methods come from various classifications of learning. Classifier Selection, the efficiency of various classifiers like Random Forest, Logistic Regression, SVM, and Gradient Boosting Algorithm. Models have been used for a dataset of 8000 records of e-commerce websites and apps. Results indicate the best accuracy in determining satisfaction class with both gradient-boosting algorithm classifications. The results showed maximum accuracy compared to other algorithms, including Gradient Boosting Algorithm, Support Vector Machine Algorithm, Random Forest Algorithm, and logistic regression Algorithm. The best model developed for this paper to forecast satisfaction customers and accuracy achieve 88 %.