• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.131-145
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• 2010

ERP, SCM 등과 같은 기업용 정보 시스템을 활용함에 있어, 고객의 문의에 따라 제품 판매 가능 유무와 가능일자를 계산하여 통보해 주는 지능형 ATP 시스템은 전산 정보를 활용하여 고객 만족도를 최대화할 수 있는 유용한 기능이라고 할 수 있다. 그렇지만 공급 사슬 환경에서 ATP 시스템을 적용하려고 할 경우, 고객이 문의해 온 Retailer에게 납품 가능한 모든 분배센터(Distribution Center)와 공장(Plant)의 미래 시점의 재고량 변화와 운송 능력 등을 모두 고려하여야 하므로 계산량이 방대한 NP-Complete 문제가 된다. 따라서 시스템 사용자가 빠른 시간 내에 해를 구하여 고객에게 결과를 알려 줄 수 있는 ATP 시스템의 개발은 공급 사슬 관리를 효과적으로 활용하기 위하여 반드시 필요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 동적 생산 함수의 개념을 이용하여 비 정수 타임 랙을 고려하여 ATP 시스템을 모델링하고, 해당 수리 모형으로부터 효율적으로 해를 얻기 위하여 유전 알고리듬을 개발하였다. 비 정수 타임 랙을 활용한 ATP 시스템은 비 정수 타임 랙을 올림이나 내림을 통하여 정수화 시킨 후 모형 수립하는 기존의 방법보다 정교하게 현실을 반영할 수 있고, ATP 시스템을 위한 유전 알고리듬의 진화 시스템은 문제크기가 작은 것에서부터 큰 것까지 최적해에 매우 근사한 값을 매우 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.301-311
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• 2013

본 연구의 목적은 2차 종합병원급 건강검진센터를 이용한 민간 종합검진 환자의 검진 이용특성과 이들의 건강행태 및 건강관리 수준을 분석하는 것이다. 이를 위해 대전지역 일개 2차 종합병원급 건강검진센터의 2011년 20,696명의 민간 건강검진 수검자를 대상으로 이들의 2001년에서 2011년까지 11년간의 수검자료 150,501건을 분석하였다. 민간 종합검진 수검자의 검진군 분류를 위한 군집분석은 K-means기법의 z-score표준화 방법을 이용하여 분류하였으며, 정기/비정기 검진 분류모형 개발을 위해 로지스틱회귀분석, 의사결정나무, 신경망 분석을 이용하였다. 개발된 비정기 검진군 분류 모형에 따라 신규 검진군 중 비정기 검진군이 될 확률이 높은 1,000명을 추출하여 고객관리사업 대상자로 하였다. 분석결과, 수검자는 신규 검진군, 정기 검진군, 비정기 검진군으로 분류하였다. 신규 검진군은 30대가 많고, 신장질환 의심자의 비율이 높았다. 정기 검진군은 남자, 이상지혈증 의심 비율이 높았다. 비정기 검진군은 흡연율과 운동부족 비율이 높았고, 빈혈 및 당뇨의심 비율이 높았다. 의사결정나무 분석결과 비정기 검진환자의 특성에 영향을 미치는 변수로는 성별, 연령, 거주지, 운동, 빈혈, 이상지혈증, 당뇨, 비만, 간질환 등이었다. 특히 여자 수검자로서 빈혈 검사는 정상, 운동을 하지 않는 군이면서 비만이 의심되는 수검자의 비정기적 수검율은 71.4%에 달하였다. 이러한 연구결과 토대로 맞춤형 고객관리 사업을 진행한다면 건강검진센터 효율적인 운영에 기여할 수 있을 것이다.

• 사회복지연구
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• 제44권3호
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• pp.85-112
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• 2013

본 연구는 은퇴생활의 이질성과 다양성을 전제로 우리나라 중 고령자의 은퇴 전과 후의 생활만족도 변화양상에 있어 복수의 변화궤적을 확인하고, 각 궤적의 형태와 특성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 국민노후보장패널 1차~3차 자료(2005~2009)를 활용하여 만 50세에서 만 69세인 중 고령자 중 1차 시점과 2차 시점 사이에 완전은퇴 또는 부분 은퇴한 243명의 자료를 분석하였다. 생활만족도의 다중궤적을 분석하기 위해 잠재집단성장분석(latent class growth analysis, LCGA)을 실시하였으며, 하위 변화유형별 궤적집단의 결정요인을 파악하기 위해 다항로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 우리나라 중 고령자의 은퇴 전후 생활만족의 변화양상은 세 개의 유형이 존재하는 것으로 나타났다. 첫 번째 유형은 은퇴와 관계없이 은퇴 전과 후 모두 높은 수준의 생활만족도를 보이는 '고수준 유지형(47.7%)', 두 번째는 은퇴 전에는 생활만족도 수준이 높지만 은퇴 후 생활만족도가 감소하는 '고수준 감소형(42.8%)', 그리고 은퇴 전 생활만족도 수준이 낮았으며, 은퇴 이후에도 만족이 지속적으로 감소하는 '저수준 감소형(9.5%)'으로 구분되었다. 즉, 은퇴로 인한 삶의 질이 감소하는 위험집단은 약 50%에 이르며, 이 중 약 10%는 가장 취약한 집단으로 분석되었다. 이러한 은퇴 전후 생활만족도 변화유형을 예측하는 요인을 응답자의 개인특성, 경제적 상태, 그리고 은퇴전 직장특성으로 구분하여 다항로지스틱 회귀분석을 실시하여다. 그 결과 은퇴 전보다 은퇴 후의 건강상태가 좋을수록 '고수준 감소형'보다 '고수준 유지형'에 속한 승산이 높았다. 그리고 교육수준이 중졸이하이고, 은퇴 이후 건강수준이 좋아지기 보다는 유지되고, 가구소득이 낮고, 은퇴전 종사상 지위가 임시 일용직인 중 고령자일수록 '고수준 유지형'보다는 '저수준 감소형'에 속할 승산이 높게 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 중 고령자들이 은퇴 전환과정을 성공적으로 보내기 위한 사회복지적 함의를 제시하고, 본 연구의 제한점과 후속연구방향에 대해 제시하였다.

• 한국노년학
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• 제39권3호
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• pp.467-484
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• 2019

본 연구는 한국의료패널(Korea Health Panel: KHP)의 2008년(1, 2차)부터 2016(10차)년 자료를 사용하여 노인이 사용한 의료비 궤적에 따른 잠재계층을 탐색하고 잠재계층을 예측하는 특성과, 의료비 잠재계층이 주관적 건강에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 65세 이상 노인이 9개년에 걸쳐 지출한 의료비 변화 궤적이 서로 다른 하위집단을 구분하기 위해 성장혼합모형 분석을 수행하였다. 이어 의료비 변화의 잠재계층을 예측하는 요인을 탐색하기 위해 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며 의료비 잠재계층이 주관적 건강에 미치는 영향을 분석하기 위해 다중 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 노인 의료비의 종단적 변화궤적은 4개의 하위 집단으로 분류하는 것이 적합한 것으로 나타났으며, 이를 고의료비 유지 집단, 의료비 증가 집단, 저의료비 유지 집단, 의료비 감소 집단으로 명명하였다. 다항 로지스틱 회귀분석 결과, 배우자 유무와 경제활동 유무, 만성 질환 개수와 의료보장 형태가 의료비 변화궤적의 하위유형을 예측하였다. 특히 보유 만성질환 개수가 많을수록 고의료비 유지 집단에 속할 가능성이 높았다. 또한 의료급여 수급자는 건강보험 가입자에 비해 저의료비 유지, 의료비 감소 집단에 속할 가능성이 높았다. 다중 회귀분석 결과 낮은 수준의 의료비를 유지하거나 의료비가 감소하는 집단은 높은 수준의 의료비를 유지하는 집단보다 주관적 건강 수준이 유의하게 높았다. 본 연구의 결과는 의료비 지출 궤적에 따른 노인 집단 내 이질성을 확인하고 이러한 이질성을 예측하는 특성을 탐색하였으며 의료비 지출 궤적이 주관적 건강과 유의한 관계가 있음을 확인하였다는 데 의의가 있다. 이러한 결과는 노인 의료비와 관련된 보건·건강 정책 수립의 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제32권1호
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• pp.48-59
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• 1999

본 연구는 Rapid Upper Limb Assessment(RULA)를 이용하여 자동차 조립작 업에 대한 인간공학적 작업평가를 하고, 이 결과와 작업관련 상지 근골격계 질환의 자각증상율 및 작업특성 변수들의 연관성을 분석함으로써, RULA결과가 관련 신체부위의 통증이나 불편함으로 보고되는 근골격계 부하의 좋은 지표가 될 수 있는지, RULA평가체계를 이용하여 작업 위험도가 적합한지 여부를 평가할 수 있는가를 보고자 하였다. 자동차 제조업 작업자 314명을 대상으로 근골격계질환 자각증상설문과 RULA를 이용한 작업평가를 하였으며, 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. NIOSH의 작업관련 근골격계 질환의 감시기준(surveillence criteria)에 따라 자각증상을 조사한 결과, 연구대상자 중 목 32.8%, 어깨 26.4%, 팔 10.5%, 손 29.3%, 허리 41.4%였으며, 한가지 이상 의 증상을 보이는 경우는 62.4%의 분포를 보였다. 2. 품질관리부에 비해 조립부서 작업자 틀이 전체 증상과 어깨, 허리, 팔 및 손부 위 증상에서 더 높은 유증상률을 보였다(p<0.05). 3. 부서별 RULA를 이용한 작업평가 결과, 서브/조립반과 의장반의 공정이 높은 위험점수를 보였다. 전체 조립부서에 대한 평가결과 적합한 작업은 3.02%였고, 62.8%가 부적합한 작업으로 작업전환이나 중재조치가 필요한 경우였다. 자각증상과 RULA를 이용한 작업평가 결과를 비교한 결과 RULA점수가 클수록 자각증상율이 높음을 보였다.(p<0.05) 4. RULA평가지표와 자각증상사이의 관련성을 보기 위하여, RULA지표와 기타 작업관련요인들을 독립변수로, 자각증상유무를 종속변수로 하여 다중 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 최종적으로 증상유무를 가장 잘 설명하는 회귀모형에 대한 분석결과는 다음과 같다. 모든 증상군에 대해서는 반복작업(OR 2.183), 진동공구 사용(OR 2.775)과 총 위험도 점수(OR 2.250); 목 부위 증상군에서는 상완의 자세점수(OR 1.786), 상완 및 손부 위의 총점수(OR 1.634) ; 어깨 증상군은 상지의 근사용(OR 3.076), 상완 및 손부 위의 총점수(OR 1.798); 어깨와 목 부위를 합한 증상군은 상완 및 손부위의 총점 수(OR 1.715)와 상지의 근사용 점수(OR 2.057); 팔 증상군에서는 상지의 근사용 점수(OR 10.662) ; 손 부위 증상군에 대해서는 손목의 자세/손목 비틀림 지표 (OR 2.068)와 상지의 근사용 점수(OR 2.215); 허리부위 증상군에서는 하지의 근사용 점수(OR 2.601)가 통계적으로 유의한 지표였다.(p<0.05) 이상의 결과에서 작업관련 상지근골격계 자각증상과 RULA 점수사이에는 연관성이 있음이 관찰되었다. 이는 RULA가 직업성 질환을 유발할 수 있는 근골격계 부하에 폭로된 작업자들을 평가하는, 일차적인 작업 위험도 평가도구(Screening tool)로서 쓰일 수 있음을 말해준다. 다만 향후 RULA 사용에 있어서 상지(upper limb)와 허리부위(back)의 평가를 구분하고, 기타 다른 작업관련 요인들에 대한 평가체계를 보완하는 것이 필요하다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제24권2호
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• pp.269-289
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• 1999

농촌지역 재택노인들의 건강관심도, 건강실천행위, 주곤적 건강상태, 그리고 일상생활 동작능력과 이들간의 관련성을 파악하고, 이들에 영향을 미치는요인을 알아보기 위하여 일개 군의 65세 이상 재택노인 480명을 대상으로 1998년 11월 15일부터 12월 20일까지 집적 면담하여 자료를 수집하였다. 건강관심도가 높은 상위군이 44.4%, 중위군이 13.1%, 하위군이 42.5%였으며, 건강실천행위는 상위군이 3.8%, 중위군이 18.8%, 하위군이 77.5%였다. 주관적 건강상태는 좋음이 29.0%, 보통이 31.0%, 나쁨이 40.0%였으며, 일상생활동작능력은 고ADL이 91.5%, 저ADL이 8.5%였다. 단변량 분석결과 남녀 전체를 대상으로 하였을 때 건강관심도와 건강실천행위는 유의한 관련이 있어 건강관심도가 높은 사람이 건강실천행위를 많이 하였다. 남녀로 구분하였을 때 남자의 경우 건강관심도와 건강실천행위는 유의한 관련이 있었고, 여자의 경우는 유의한 관련은 없었다. 남자와 여자 모두에서 건강실천행위와 주관적 건강상태는 유의한 관련이 있었다. 즉, 건강실천행위를 많이하는 사람이 주관적 건강상태가 좋았다. 건강실천행위와 ADL의 경우는 남녀가 모두 건강실천행위를 많이 하는 사람이 유의하지는 않았지만 ADL이 좋았다. 남녀 모두에서 ADL이 좋은 경우 유의하게 주관적인 건강상태가 좋았다. 사회인구학적 변수를 독립변수로 하고 건강관심도를 종속변수로 한 다중회귀 분석에서 건강관심도는 연령이 적을수록, 의료보호보다 의료보험인 경우, 대중매체나 병원 보건소등의 건강정보원이 있는 경우, 그리고 정기적인 모임이 있는 경우에 높았다. 건강실천행위를 종속변수로 하고 사회인구학적 특성과 건강관심도를 독립변수로 한 다중회귀분석 결과, 남자의 경우에만 모형이 성립하였는데 건강관심도가 높을수록 건강실천행위를 많이 하였다. 주관적인 건강상태를 종속변수로 하고 사회인구학적 특성과 건강실천행위를 독립변수로 한 일반화 로짓 모형에서 남자는 생활비가 충분할수록, 질병이 없는 경우, 정기적인 모임이 있는 경우, 그리고 건강실천행위를 많이 하는 경우에 주관적 건강상태가 좋았다. 여자의 경우는 배우자가 없는 경우, 생활비를 본인이나 배우자가 부담하는 경우, 질병이 없는 경우, 병원이나 보건소 등의 건강정보원이 있는 경우, 그리고 건강실천행위를 많이 할수록 주관적 건강상태가 좋았다. 사회인구학적 변수에 건강실천행위를 추가한 독립변수와 ADL의 고저를 종속변수로 한 다중 로지스틱 회기분석에서 남자의 경우는 생활비를 본인이나 배우자가 부담할수록, 여자의 경우는 연령이 적을수록, 병원·보건소 등의 건강정보원이 있을수록 ADL이 좋았다. 이상의 결과를 볼 때 남녀 모두 건강에 대한 관심이 높을수록 건강실천행위를 많이 하게 되며 건강실천행위를 많이 할수록 건강수준인 일상생활 동작능력과 주관적인 건강상태가 좋았고, 일상생활 동작능력이 좋을수록 주관적인 건강상태도 좋았다. 그러므로 노인들이 건강에 대한 관심을 가지고 건강실천행위를 할 수 있도록 대중매체와 개인면담을 통한 상담과 보건교육, 지역사회 건강증진 프로그램 등 다차원적인 접근이 필요하다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.1-34
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• 2010

본 연구의 목적은 국내 외식 프랜차이즈 시스템에서 가맹점에 대한 가맹본부의 관계품질에 영향을 미치는 변수를 사후 지원서비스로 설정하고, 사후 지원서비스가 가맹점의 관계품질(신뢰, 만족, 몰입)과 경영성과(재무적 성과, 비재무적 성과)에 미치는 영향에 대한 포괄적인 모형을 개발하는 것이다. 제안된 모형을 검증하기 위하여 서울 및 경기 지역의 외식 프랜차이즈 가맹점 경영자 500명을 대상으로 설문 조사를 하여, 구조방정식을 통해 실증 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 사후 지원서비스 요인 중 제품범주 및 가격 요인과 정보제공 및 문제해결 능력 요인은 가맹점의 만족과 몰입에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 물류지원과 슈퍼바이저 지원 요인은 신뢰와 만족에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 재교육 및 훈련지원 요인은 가맹점의 신뢰와 몰입에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 판매촉진 요인은 신뢰 만족, 그리고 몰입 모두에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 관계품질요인들 간의 관계는 신뢰가 만족에 긍정적인 영향을 미치지만 몰입에는 직접적으로 영향을 미치지 못하고, 만족을 통해서 몰입에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 신뢰는 재무적 성과에만 긍정적인 영향을 미치고, 만족과 몰입은 재무적 성과와 비재무적 성과 모두에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 결과요약과 시사점, 그리고 연구의 한계점과 향후 연구방향이 제시되었다.