In this paper, an intake RCV system for low noise turbo engine was developed through optimization process of a geometric path of compressor housing and an open rate of recirculation valve. At first, the critical customer requirement from voice of customer was defined and quality function deployment of an intake RCV system was executed. And then, the renovative concept design using pugh matrix method was selected as final concept for satisfaction of requirement. Simultaneously, system analysis was carried by function diagram and fishbone diagram. Next, control factors and levels for the optimal design were performed. And, the optimal design of an intake RCV system was studied using design of experiment. Conclusively, we achieved not only cancellation tip-out noise at the driving condition but also improvement of NVH commodity through optimization process of an intake RCV system, which is optimal configuration of compressor housing and recirculation valve.
In this paper, we propose a dynamic document classification method which breaks away from existing document classification method with artificial categorization rules focusing on suppliers and has changing categorization rules according to users' needs or social trends. The core of this dynamic document classification method lies in the fact that it creates classification criteria real-time by using topic modeling techniques without standardized category rules, which does not force users to use unnecessary frames. In addition, it can also search the details through the relevance analysis by calculating the relationship between the words that is difficult to grasp by word frequency alone. Rather than for logical and systematic documents, this method proposed can be used more effectively for situation analysis and retrieving information of unstructured data which do not fit the category of existing classification such as VOC (Voice Of Customer), SNS and customer reviews of Internet shopping malls and it can react to users' needs flexibly. In addition, it has no process of selecting the classification rules by the suppliers and in case there is a misclassification, it requires no manual work, which reduces unnecessary workload.
Purpose: The Purposes of this study are (1) to examine why users are communicating through MIM (2) to understand what factors impact these users' satisfaction and loyalty. Methods: We use a questionnaire survey to collect 256 data on users' perceptions of Kakaotalk. We also use a structural equation modeling method by using AMOS 18.0. Results: Company trust, communication voice, connectedness, and perceived network size are found to be statistically significant factors affecting. Also, satisfaction influence on word of mouth and intention to switch. Conclusion: This study develops a research model from the MIM context. We suggest three points of view as company characteristics, device interactivity, and social factor. We examine the determinants of users' satisfaction and loyalty. The results can offer valuable insights for future mobile services research.
Purpose One of the reasons for the expansion of information systems in the enterprise is the increased efficiency of data analysis. In particular, the rapidly increasing data types which are complex and unstructured such as video, voice, images, and conversations in and out of social networks. The purpose of this study is the customer needs analysis from customer voices, ie, text data, in the web environment.. Design/methodology/approach As previous study results, the word frequency of the sentence is extracted as a word that interprets the sentence has better affects than frequency analysis. In this study, we applied the TF-IDF method, which extracts important keywords in real sentences, not the TF method, which is a word extraction technique that expresses sentences with simple frequency only, in Korean language research. We visualized the two techniques by cluster analysis and describe the difference. Findings TF technique and TF-IDF technique are applied for Korean natural language processing, the research showed the value from frequency analysis technique to semantic analysis and it is expected to change the technique by Korean language processing researcher.
본 논문에서는 고객의 불만관리 및 상담원의 상담품질 관리를 위한 고객센터 자동 모니터링 시스템에 대한 연구를 진행하였다. 제안된 시스템에서는 평상/화남의 2가지 감성에 대한 음성 감성인식 기술과 핵심어인식 기술을 사용하여 상담내역에 대한 보다 정확한 모니터링이 가능하고, 욕설, 성희롱 등의 언어폭력을 일삼는 고객에 대한 전문상담 및 관리가 가능하다. 서로 다른 환경에서 구축된 이종 음성 DB를 이용하여 불특정 고객들의 질의 음성에 안정적으로 동작할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 실제 고객센터 상담내역 데이터를 이용하여 성능을 검증하였다.
잡음이 많고 여러 사람이 있는 공간에서 음성인식의 성능은 깨끗한 환경보다 저하될 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 신호가 섞인 혼합 음성에서 관심 있는 화자의 음성만 추출한다. 중첩된 구간에서도 효과적으로 분리해내기 위해 VoiceFilter 모델을 사용하였으며, VoiceFilter 모델은 여러 화자의 발화로 이루어진 음성과 관심 있는 화자의 발화로만 이루어진 참조 음성이 입력으로 필요하다. 따라서 본 논문에서는 Probabilistic Linear Discriminant Analysis(PLDA) 유사도 점수로 군집화하여 혼합 음성만으로도 참조 음성을 대체해 사용하였다. 군집화로 생성한 음성에서 추출한 화자 특징과 혼합 음성을 VoiceFilter 모델에 넣어 관심 있는 화자의 음성만 분리함으로써 혼합 음성만으로 화자 구분 시스템을 구축하였다. 2명의 화자로 이루어진 전화 상담 데이터로 화자 구분 시스템의 성능을 평가하였으며, 분리 전 상담사(Rx)와 고객(Tx)의 음성 Source to Distortion Ratio(SDR)은 각각 5.22 dB와 -5.22 dB에서 분리 후 각각 11.26 dB와 8.53 dB로 향상된 성능을 보였다.
기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 기업의 대고객 비지니스에서 컨택센터의 역할은 대고객 접점으로서 점점 더 중요해지고 있다. 특히 IP기반의 컨택센터 시스템은 전화 외에 다양한 고객 채널을 수용하고 실시간 응대를 하기 위해 정보 시스템이 복잡하게 구성되어 있다. 하지만 지금까지 컨택센터를 위한 평가는 인바운드 컨택센터에 기반을 둔 고객 서비스 차원의 연구가 중심었다. 응대율, 서비스레벨과 같은 전통적인 고객만족도에 영향을 주는 지표들을 중심으로 컨택센터를 평가하고 성과 지표로 삼았다. 컨택센터가 가져야 하는 서비스의 특성과 이를 위한 정보 시스템에 대한 평가 모델에 대한 연구는 미흡하였다. TDM방식의 디지털 전화 시스템 중심에서 IP기반의 컨택센터로 변화된 최근의 컨택센터는 음성 전화외에 다양한 디지털 채널을 수용하면서 정보시스템의 역할이 중요해지고 있다. 특히 인터넷과 모바일의 발전으로 인해 지점이 줄어들면서 고객에 대한 비대면 대응이 중요해지면서 기업의 비즈니스에도 컨택센터는 많은 영향을 주고 있다. 이에 본 연구에서는 컨텍센터를 단순히 고객 서비스 측면 뿐 만 아니라 정보시스템 측면과 비즈니스측면에서 평가하기 위한 IP기반 컨택센터에 대한 평가 모델을 AHP기법을 이용하여 수립하고 이에 대한 실증 사례 적용을 통해 평가 모델을 검증한다. 특히 AHP 평가 항목의 객관성을 확보하기 위해 내용분석 기법을 활용하였다.
인터넷 쇼핑의 증가와 함께 운송장에 적힌 배송정보를 악용한 범죄가 보이스피싱을 통한 물품 가로채기, 상해, 성범죄에 이르기까지 갈수록 고도화 세분화 되고 있다. 따라서 고객의 배송정보에 대한 익명성을 보장하기 위해서 다수 운송업자 상호간에 제품의 배송 구간에 대한 경로 정보를 비밀로 유지하는 배송추적 방지 시스템이 필요하다. 이를 위해서 인터넷 쇼핑의 대금결제와 개인정보의 연계 분리는 블록체인기반 암호화폐의 익명성 기술을 사용하여 보호하고 운송정보에 포함되는 배송정보를 암호화해서 익명성을 보호하는 배송추적 방지 모델 제안한다. 우리의 제안 모델은 고객의 배송정보에 대한 익명성을 보장함과 동시에 기업에게 고객의 배송정보를 제외한 제품판매에 대한 정보를 동시에 제공함으로서 블록체인 기반 인터넷 쇼핑의 활성화에 기여한다.
사회경제의 성장에 따른 수요 증가 및 서비스 다양화추세에 따라 음성통신, 데이터통신 밑 간단한 영상통신 등을 서비스하기 위한 통신망이 구축, 발전되어 왔다 다양한 종류의 멀티미디어 서비스가 하나의 통신매체를 통하여 송 수신될 것으로 예측되며, 이를 실현하기 위해서는 무엇보다도 가입자 댁내에 설치되는 구내통신선로설비의 괴도화가 필수적이다. 특히 보다 빠른 속도의 다양한 정보통신서비스를 이용하고자 하는 가입자의 욕구증대와 이를 가능하게 하는 혁신적인 기술발전이 결합하여 가입자 댁내 어디서나 다양한 멀티미디어 서비스를 편리하게 이용할 수 있는 구내배선시스템이 초고속 정보통신망시대의 고부가가치를 창출하는 주력산업으로 부상하고 있다. 따라서, 이에 대한 연구개발이 선진국간에 경쟁적으로 진행 중에 있다. 본 논문에서는 선진국의 기술개발과 표준화 동향에 대하여 간략히 고찰한 후, 21세기 정보사회에 대비하기 위하여 현재 정부가 추진중인 구내 통신선로설비 기술개발 및 표준화 계획을 간략히 소개하고 향후 기술개발일정과 국제표준과 연계한 표준화 계획을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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