• 유통과학연구
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• 제18권2호
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• pp.91-98
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• 2020

Purpose: This research aimed to suggest retailing companies some ways to enhance customer satisfaction with service recovery and recommendation intention towards these companies. For this purpose, current study examined the relationships among service recovery justice, service failure severity, customer trust, recovery satisfaction and intention to recommend and the moderating role of ego-resilience. Research design, data and methodology: Current study developed a structural equation model in which perceived service recovery justice is a predictor, service failure severity, customer trust, recovery satisfaction are mediators, intention to recommend is a dependent variable and the ego-resilience is a moderator between the perceived service recovery justice and the customer trust and the recovery satisfaction. Data were collected from customers who experienced service failures from retailers. A total of 400 questionnaires were collected and 365 samples were used for analysis after deleting data having missing value. SPSS 25.0 and AMOS 24.0 were used to test the validity, reliability, and structural equation modeling. Results: Empirical results showed that the perceived service recovery justice had a negative influence on the perceived service failure severity and a positive influence on the customer trust and the recovery satisfaction. These results indicate that when customers perceive the service recovery justice more highly, they perceive the service failure less severe but they perceive the retailer more trustworthy and are satisfied with service recovery. In addition, the customer trust and the recovery satisfaction had a positive influence on the intention to recommend. These results indicate that when customers perceive the retailer more trustworthy and are satisfied with service recovery, they are more intend to recommend the retailer. Moreover, the influence of the perceived service recovery justice on the customer trust and the recovery satisfaction was moderated by the ego-resilience. Conclusions: This study contributed to the service recovery literature by proving the relationship among service recovery justice, service failure severity, customer trust, recovery satisfaction and intention to recommend. Moreover, current research introduced the ego-resilience into service recovery research area and revealed the moderation role of the ego-resilience. Managerially, this research suggested retailing companies some ways to effectively recover from service failure.

• 산경연구논집
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• 제10권4호
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• pp.43-56
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• 2019

Purpose - The purpose of this study is to classify the quality factors of chicken restaurant customers with the service quality based on the SERVQUAL, the quality factors based on the selection attributes and service qualities of chicken restaurants used in the previous studies. Research design, data, and methodology - This survey was carried out on the students of Kangwon University in Samchuk City, Kangwon Province from November 20 - November 30, 2017, and a total of 260 questionnaires were distributed, with 222 collected. Of them, effective questionnaires applied in the final study were a total of 193 except 29 that couldn't be used. Results - The findings of this study are as follows: Firstly, chicken restaurants' quality factors were divided into seven categories like cleanliness, service encounter quality, product quality, aesthetics, overall interior, purchase quality, and convenience. Secondly, it showed that service encounter quality, purchase quality, and cleanliness had a positive impact on customer satisfaction, respectively. Thirdly, it showed that service encounter quality, purchase quality, and cleanliness had a positive impact on trust, respectively. Fourthly, it showed that customer satisfaction had a positive impact on behavioral intention. Additionally, it suggested that customer satisfaction of chicken restaurant consumers had a positive impact on behavioral intention and thereby, higher customer satisfaction leads to higher levels of reuse and recommendation intention. Lastly, after checking the effect relations of trust between customer satisfaction about chicken restaurant and behavioral intention, it was analyzed that customer satisfaction has a positive impact on trust and trust has a positive impact on behavioral intention. On the other hand, it showed that trust have a partially mediating effect in the relations between customer satisfaction and behavioral intention. But, it showed that product quality, aesthetics, overall interior, purchase quality, and convenience did not have a positive impact on customer satisfaction. Conclusions - Chicken restaurant consumers put more priority on friendly and good services of chicken restaurant staff in service encounter and delivery order, rather than on reasonable price and discount systems. Thereby, chicken restaurant marketers need to take factors like service encounter quality, cleanliness into more consideration.

• 한국의류학회지
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• 제46권1호
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• pp.80-98
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• 2022

Artificial intelligent chatbot services have recently become common in fashion e-retailing and are expected to improve online shopping by making it easy to recommend products. This study examines whether the perceived quality of a fashion chatbot affects consumers' trust and perception of usefulness, which in turn influences satisfaction and intention to use, in accordance with the information system success model. The study also investigates differences in perceived quality and consumer response variables between high and low groups of self-efficacy. A total of 341 consumers participated in an online survey. The results revealed that information quality and system quality had a significant impact on perceived usefulness and trust, and that service quality significantly impacted trust. Perceived usefulness and trust had a positive effect on consumer satisfaction, which in turn had a positive effect on intention to use. In addition, the findings revealed that people who had higher self-efficacy showed higher scores on perceived usefulness, trust, satisfaction, and intention to use chatbots as compared to people who had lower self-efficacy. This study suggested theoretical implications by applying the information system success model theory to fashion chatbot studies. It also suggested practical implications for e-commerce marketers developing retail strategies.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.175-191
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• 2011

국가신성장동력으로MICE(Meeting, Incentive travel, Convention, Exhibition) 산업이각광받으면서국내전시산업에 대한 관심이 드높아 지고 있다. 이에 따라 국내 전시산업(domestic exhibition industry)도 미국이나 유럽과 같이 전시성과를 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 그 중에서도 전시환경이나 전시기법 등에 따라 관람효과가 다르기 때문에 지능형 정보기술을 이용하여 전시장에 방문한 참관객의 참관패턴을 분석하여 참관객을 이해하고 더 나아가 참여업체 간의 연관관계 도출 및 전시회의 성과를 높이고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그런데, 이러한 기존의 부스추천시스템과 관련된 연구를 살펴보면 시스템적인 관점에서 추천의 정확성만을 논하고 있을 뿐 추천을 통한 참관객의 행동이나 인식의 변화에 대해서는 충분히 논의하고 있지 못하다. 부스추천시스템(Booth Recommendation System)은 참관객의 부스방문 정보를 바탕으로 참관객에게 적절한 부스를 추천하기 때문에 참관객은 사전에 계획하지 않은 전시장을 방문하게 될 수 있다. 이 때 참관객은 계획하지 않은 방문행동을 통해서 만족할 수도 있지만 추천과 정이 번거롭다거나 자유롭게 참관을 하는데 방해가 된다고 생각할 수 있다. 이 경우 참관객의 자유로운 관람보다 오히려 더 좋지 않은 성과를 낼 수 있다. 따라서 부스 추천시스템을 전시장에 적용하기 위해서는 시스템의 성과에 미치는 영향요인이 무엇인지 전반적으로 검토하고, 부스추천시스템이 참관객의 계획되지 않은 방문행동에 미치는 영향에 대해 면밀히 검토해야 한다. 이에 본 연구에서는 부스추천시스템의 성과에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 이론과 기존문헌을 통해 살펴보고자 하였다. 또한, 참관객의 지각된 부스추천시스템의 성과가 참관객의 계획되지 않은 행동에 대한 만족도와 부스추천시스템의 재사용의도에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위한 이론적 프레임워크로 본 연구는 계획되지 않은 행동이론(Unplanned Behavior Theory)을 도입하였다. 계획되지 않은 행동(unplanned behavior)이란 "소비자들이 사전에 계획하지 되지 않은 채 실행된 어떤 행동"으로 정의할 수 있다. 소비자들의 계획되지 않은 행동은 그 동안 마케팅 등 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 특히, 마케팅에서는 계획되지 않은 행동 중 계획되지 않은 구매(unplanned purchasing)에 많은 관심을 두어 왔는데 이 개념은 종종 충동적 구매(impulsive purchasing)와 혼동되어 사용되곤 하였다. 그런데, 충동적 구매가 갑자기 무엇인가 구매를 해야하는 강하고 지속적인 충동(urge)이라고 본다면 계획되지 않은 구매는 구매의사결정의 시점이 상점에 들어가기 전이 아닌 상점 내에서 수행된다는 점이 다르다. 즉, 모든 충동적 구매는 비계획적이나, 모든 계획되지 않은 구매가 충동적인 구매는 아니다. 그런데, 왜 소비자들은 계획되지 않은 행동을 하는가? 이에 대해서는 학자들에 따라 여러 가지 의견이 있으나 소비자가 사전에 철저한 계획을 수립하지 않고 따라서 중간에 계획을 변화시킬만한 유연성(flexibility)이 있기 때문이라는 점에 일관된 의견을 보인다. 즉, 계획되지 않은 행동을 하는데 많은 비용이 소요된다면 소비자들은 사전에 수립한 계획을 변경하기 어렵게 될 것이기 때문이다. 본 연구에서 살펴보고자 하는 전시장 역시 참관객들은 방문하기 전에 전시장이 어떤 프로그램으로 구성되어 있는지 살펴보고, 어떤 부스를 방문할지를 사전에 계획하게 된다. 그 이유는 참관객들이 전시장 방문에 투입할 수 있는 시간은 한정되어 있는 반면에 전시회는 대규모의 다양한 부스로 운영되기 때문에 참관객들이 모든 부스를 참관한다는 것이 현실적으로 불가능하기 때문이다. 따라서 본 연구에서 제시하는 부스추천시스템이 참관객이 선호할 만한 부스를 추천하게 되면 참관객은 자신의 계획을 변화시켜서 부스추천시스템이 추천한 부스를 방문하게 된다. 이러한 방문행동은 소비자가 상점을 방문하거나, 관광객이 관광지에서 계획하지 않은 행동을 하는 것과 유사한 측면에서 이해가 가능하며 특히 최근 여행소비자들이 정보기기의 영향으로 계획되지 않은 행동을 하는 경우가 부쩍 증가한 추세와 동일한 맥락에서 이해가 가능하다. 이에 다음과 같은 연구모형을 설정하였다. 이 연구모형은 참관객이 지각한 부스추천시스템의 성과(performance)를 매개변수로 하고 있는데 이 성과에 영향을 미치는 요인으로 부스추천시스템에 대한 신뢰(trust), 전시장 참관객의 지식수준 (knowledge level), 부스 추천시스템의 기대된 개인화 (expected personalization) 그리고 부스추천시스템의 자유위협(threat to freedom)을 영향요인으로 파악하였다. 또한, 지각된 부스추천시스템 성과와 계획되지 않은 행동에 대한 참관객의 만족도와 향후 부스추천시스템의 재사용의도간의 인과관계도 파악하고자 하였다. 이 때 부스추천시스템에대한신뢰는권한(competence), 자선(benevolence), 그리고진실(integrity)의2차요인(2nd order factor)으로구성하고, 나머지 요인들은 1차 요인으로 구성하였다. 이를 검증하기 위해 2011 DMC Culture Open 행사에서 부스추천시스템을 테스트하기 위하여 시스템을 개발하고, 101명의 참관객을 대상으로 실증조사를 하여 분석하였다. 분석결과 첫째, 부스추천시스템에 있어서 참관객의 신뢰가 가장 중요한 요소이며 실제 해당 부스추천시스템을 이용한 참관객들은 신뢰를 통해 부스추천시스템이 성과 있다고 인식하였다. 둘째, 참관객의 지식수준 역시 부스추천시스템의 성과에 유의한 영향을 미쳤는데 이는 추천의 성과가 전시장에 대한 사전적 이해가 필요함을 의미한다. 즉, 전시장에 대한 이해가 높은 참관객이 부스추천시스템의 유용성을 더 잘 파악하는 것으로 나타났다. 셋째, 기대된 개인화 수준은 성과에 유의한 영향을 미치지 못했는데 이는 기존 연구와 다른 결과로 본 연구에 사용된 부스추천시스템이 충분히 개인화 서비스를 제공하지 못했기 때문이라고 판단된다. 넷째, 부스추천시스템의 추천정보는 개인의 자유를 위협하거나 제한한다고 느끼지 않음으로 충분히 유용한 가치를 갖는다고 할 수 있다. 끝으로 부스정보시스템의 높은 성과는 참관객들의 계획되지 않은 행동에 대한 높은 만족도와 향후에도 부스추천시스템을 재사용할 의도를 만드는 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 부스추천시스템이 야기하는 참관객의 계획되지 않은 부스방문행동에 미치는 영향력을 분석하기 위해 계획되지 않은 행동이론을 중심으로 실증자료를 이용하여 분석하고, 이를 통해 향후 부스추천시스템의 구축 및 설계에 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 향후에는 보다 정교한 설문구성과 측정대상을 이용하여 추가적인 검토가 필요할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.633-642
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• 2006

현재 인터넷 환경에서 사용자는 서로 잘 모르는 사람이나 시스템과 상호거래를 하게 되는데 이 경우 서로 다른 개체에 대한 신뢰 정보가 부족하기 때문에 상호 거래의 위험을 감수할 수밖에 없다. 따라서 이러한 불확실성과 위험을 감소시킬 수 있는 방안으로 상대 개체와 직접 경험한 신뢰정보와 추천자에 의한 명성정보를 계산하여 이를 활용하는 방법들이 대두되고 있다. 이 논문에서는 개체에 대한 신뢰를 계산하기 위해 상호거래 결과를 누적한 경험적 확률분포와 여러 가지의 평가 기준에 의한 만족도를 계산하고, 이를 다른 개체들로부터의 추천정보와 결합하여 계산하는 신뢰 모델을 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의하고, 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가 기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제한다. 신뢰 정보가 요구될 때 우선 경험적 확률분포와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가 기준에 대한 만족도를 계산하고, 계산된 만족도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합되며, 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다. 이 논문에서는 제안한 모델을 이용해 전자상거래에 적용한 실험 결과를 보여 주고 있다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.576-581
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• 2007

The purpose of this paper is to strengthen trust on the automated collaborative filtering system. Automated collaborative filtering system is quickly becoming a popular technique for recommendation system. This elaborative methodology contributes for reducing information overload and the result becomes index of users' preference. In addition, it can be applied to various industries in various fields. After it collaborative filtering system was developed, many researches are executed to enhance credibility and to apply in various fields. Among these diverse systems, collaborative filtering system which uses Pearson correlation coefficient is most common in many researches. In this paper, we proposed new process diagram of collaborative filtering algorithm and new factors which should improve the credibility of system. In addition, the effects and relationships are also tested.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.61-71
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• 2014

Social networking services have changed the way people communicate. Rapid growth of information generated by social networking services requires effective search methods to give useful results. Over the last decade, social search methods have rapidly evolved. Traditional techniques become unqualified because they ignore social relation data. Existing social recommendation approaches consider social network structure, but social context has not been fully considered. Especially, the friend recommendation is an important feature of SNSs. People tend to trust the opinions of friends they know rather than the opinions of strangers. In this paper, we propose a levelized data processing method for social search in ubiquitous environment. We study previous researches about social search methods in ubiquitous environment. Our method is a new paradigm of levelelized data processing method which can utilize information in social networks, using location and friendship weight. Several experiments are performed and the results verify that the proposed method's performance is better than other existing method.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권6호
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• pp.277-286
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• 2021

The global market size of AI based SaMD for medical image in 2023 will be anticipated to reach around 620 billion won (518 million dollars). In order for Korean manufacturers to efficiently obtain CE marking for marketing in the EU countries, the paper is to introduce the recommendation and suggestion of how to reclassify SaMD based on classification rules of MDR because, after introducing the Regulation EU 2017/745, classification rules are quite modified and newly added compared to the Directive 93/42/EEC. In addition, the paper is to provide several rules of MDR that may be applicable to decide the classification of SaMD. Lastly, the paper is to examine and demonstrate various secondary data supported by qualitative data because the paper focuses on the suggestion and recommendation with a public trust on the basis of various secondary data conducted by the analysis of field data. In conclusion, the paper found that the previous classification of SaMD followed by the rule of MDD should be reclassified based on the Regulation EU 2017/745. Therefore, the suggestion and recommendation are useful for Korean manufacturers to comprehend the classification of SaMD for marketing in the EU countries.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.135-138
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• 2002

Peer-to-Peer 네트워크 상에서 구성원과 구성원 사이에 필요한 정보를 이용하기 위해서 각 구성원 및 구성원이 보유한 데이터에 대한 신뢰도(Trust)를 측정하는 일은 매우 중요하다. 이 논문에서는 네트워크 상에서 구성원 사이에 신뢰도에 대한 관계성을 정의하는 기존의 신뢰도 관계성 모델의 한계점을 개선한 혼합형 신뢰도 관계성 모델을 제시하고, 신뢰도 추천 프로토콜과 신뢰도 측정에 대한 확장 및 개선점을 제안한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1188-1200
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• 2016

추천 시스템은 개인에게 고도로 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 선택과 소비과정에서 발생하는 과부하를 줄여주고 효율성을 증대시키는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 전통적인 추천 기법인 Content-Based(CB)기법과 최근 대두되는 Social Network-based(SN)기법을 접목하여 새로운 복합방식의 정보 추천 알고리즘을 제시한다. CB기법의 대표적인 한계점인 cold start problem과 SN기법에서 부족할 수 있는 추천 아이템의 전문성 문제를 상호 보완하는 형태가 되며, 특히 최근 소셜 네트워크의 특징인 비신뢰(non-trust) 기반의 영향력 있는 정보 확산자가 존재하는 환경에서 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대부분 사람 추천 중심인 기존의 SN기법들과는 달리 사람에게 제공할 정보를 추천하는데 초점을 두며, 정보의 선정과정에서 개인의 소셜 네트워크와 실세계(real world)에서의 사회활동 정보를 모두 활용하여 더욱 더 개인화된 가치정보를 제공하고자 한다.