• 기록학연구
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• 제28호
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• pp.35-81
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• 2011

만화는 대중매체이며 대중예술의 한 분야이다. 만화기록은 1차 문화인프라이기 때문에 팬시, 캐릭터, 게임, 영화, 드라마, 테마파크, 광고 사업 등으로 연결되어 고부가가치 산업을 창출해낼 수 있다. 그러나 국내에서는 능동적이고 체계적인 수집 절차의 부재로 해마다 소중한 만화 원고가 소실되고, 전자기록형태의 만화기록 등 보존이 힘든 콘텐츠가 늘어나고 있어 만화기록관리에 대한 대책이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 이러한 인식을 바탕으로 만화기록에 대한 관리의 필요성에 대해 알아보고, 만화기록의 특징 및 구성요소를 분석하였다. 이와 함께 해외의 여러 만화아카이브 사례를 분석하여 만화기록의 특징을 반영한 기록관리 프로세스의 기능을 추출하였다. 이후 이들을 검토하여 기록관리체계의 틀에서 수집 관리 서비스 영역을 각각 나누어 만화기록을 관리하는 일반적인 만화기록 아카이빙 전략을 구성하여 제시해보았다. 수집을 한 만화기록은 다중분류와 계층적 기술요소를 반영하여 기록 사이의 연계를 보장하고 기록의 보존을 담보하며 다채로운 접근점을 제공할 수 있도록 한다. 지적 정리가 끝난 만화기록은 보존설비가 갖추어진 환경에서 보존처리를 하여 보존되기도 하고, 전자기록이나 훼손의 위험이 있는 기록의 경우 디지털 포맷을 사용하여 보존하기도 한다. 만화기록은 활용이 목적이기 때문에 전시 배포 기록정보콘텐츠개발을 통해 다양한 계층의 이용자에게 정보를 제공해 줄 수 있을 것이다. 만화기록이라는 용어 자체가 생소하고, 기록관리의 관점에서 연구된 바가 거의 없기 때문에 만화기록의 수집 전략이나 관리, 서비스 전략을 소개하고 간단한 예시를 보여주는 것에 그친 것이 한계점이라 할 수 있다. 그러나 기록학적 접근을 통한 만화 기록관리 전략을 만화 매뉴스크립트 보존소에 실용적으로 도입할 수 있다면 만화기록의 체계적 보존, 수집, 정리가 가능하여 훗날 한국의 문화 콘텐츠 관리에 큰 밑거름이 될 수 있을 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권1호
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• pp.33-46
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• 2021

과학교육에서 탐구는 중요한 위치를 차지하고 있으며, 탐구와 관련된 연구가 폭넓게 이루어지고 있다. 그러나 '탐구'라는 개념의 포괄성으로 인해 연구자마다 그 의미를 다르게 인식하고 있으며 접근 방법도 다양하다. 또한 과학교육에서 탐구를 활용한 수업의 성과가 실제학생들에게 유의미한 변화를 보장하는 것은 아니라는 비판이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 과학교육에서 최근 3년간 탐구를 주제로 한 SSCI급 연구 논문의 동향을 살펴봄으로써 탐구와 관련된 연구내용을 탐색하고 추후 연구에 필요한 시사점을 도출하고자 하였다. 분석에 활용된 연구물은 International Journal of Science Education, Journal of Research in Science Teaching, Research in Science Education, Science Education이며, 핵심 주제어에 "inquiry(enquiry)"를 직접적으로 제시하고 있는 연구물로 한정하였다. 추출된 논문 75편을 토대로 유목화 과정이 이루어졌고, 주제와 특징을 반영하여 귀납적으로 분석틀을 도출하였다. 탐구에 대한 인식 및 관점, 탐구 학습을 위한 전략 및 지원, 탐구 기반 수업을 위한 교사 전문성 발달의 세 가지 측면으로 나누어 각 범주별 구체적인 사례를 제시하였다. 과학 탐구에 대한 시사점을 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, 탐구를 함축적 명제로 정의하거나 몇 개의 단계적 절차로 제시하기보다는 탐구의 의미를 보다 종합적이고 총체적으로 파악하도록 유도하고 있었다. 둘째, 탐구 기반의 수업이 과학의 인지적, 기능적, 정의적 영역의 모든 측면에서 효과적인가에 대해서는 그 한계를 명확히 제시하고, 맥락 의존적이고 교과 특이적인 탐구의 속성과 한계를 파악할 것을 강조하였다. 셋째, 과학 탐구 기반 수업에서 불확실성은 학습자가 탐구를 시작하고 관심을 갖도록 하는 데에는 도움이 될 수 있으나, 자료를 인지하여 지식을 재구성하는 과정에서는 명시적이고 구체적인 안내와 비계가 적절한 타이밍에 이루어져야 할 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권2호
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• pp.154-169
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• 2021

해방 직후 한국 고고학의 성립기에서 청동기시대의 설정은 가장 핵심적인 성과중 하나이다. 일본의 학자들이 만들어 놓은 금석병용기시대를 반박하고 청동기시대라는 개념을 안착시키고 청동기 연구의 기반을 수립한 대표적인 인물은 윤무병이라는 데에 이론의 여지가 없다. 그동안 윤무병의 대표적인 업적으로는 꼽히는 세형 동검의 형식분류와 전개과정이외에도 청동기시대의 설정도 주요한 성과이다. 국립중앙박물관의 한국 지석묘 연구 프로젝트로 일환으로 진행된 파주 옥석리의 발굴이 한국 청동기시대의 설정에 결정적인 근거가 되었기 때문이다. 본 고에서는 이러한 윤무병의 성과를 그와 함께 한국 고고학계를 주도한 김원룡과 비교하여 살펴보고, 아울러 해방이후 한국 고고학을 둘러싼 환경도 고려하여 그 현상을 해석했다. 윤무병의 연구는 동아시아재단으로 대표되는 미국의 재정적 지원이라는 하드웨어적 기반과 일본 고고학에서 출발한 정치한 형식적 기법이 결합된 것이다. 한편 자료적 측면에서 본다면 아울러 1950년대 말부터 본격적으로 개시된 북한연구의 소개와 북방 지역 자료를 소개한 김원룡의 역할 등이 주요한 역할을 했다. 이와 같이 윤무병의 연구는 1960년대 탈식민지라는 주요한 과제를 한국 고고학계가 어떻게 성취했는가를 볼 수 있는 주요한 근거가 된다. 다만, 일본 편년관의 의존으로 청동기시대의 편년관을 지나치게 낮게 잡아서 한반도 청동기의 편년을 '문화지체 현상'에 근거하여서 만주나 북한과는 동떨어지게 본 점은 한계로 지적된다. 물론, 21세기의 시각으로 윤무병의 연구를 재단하거나 폄하하는 것은 옳지 않다. 오히려 윤무병이 견지했던 유물에 대한 천착이라는 고고학적 전통을 새로운 연대관과 거시적인 안목에 결합하여 새로운 연구의 길을 제시하는 것이 필요할 것이다. 21세기 세계화와 거시적인 안목으로 한국 고고학의 저변을 확장해야하는 시점에 윤무병의 연구를 다시 살펴보는 이유도 여기에 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.1-15
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• 2021

추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 대순사상논총
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• 제43집
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• pp.31-66
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• 2022

한국에서 공공성 개념은 종교와 다른 사회 영역 간 매개물이 되고 있다. 이런 상황은 종교와 연관된 공공성 개념과 의제에 대한 논의를 요청한다. 이 글에서는 공공성과 신앙을 연결시킨 논의들과 살펴보면서 의제들을 추출하고, 시사점을 모색하는 차원에서 공공성 개념과 관련된 성물 사례들과 천주교 성지화 사례를 분석하였다. 구체적으로, 제II장(공공성과 신앙)에 따르면, 종교의 공공성에 관심을 가진 기독교 신학자들과 사회학자들은 대체로 신앙을 통한 사회 참여와 변화를 전제하거나 지향한다. 이 맥락에서는 기독교 이외 종교의 공공성에 대한 근거, 공적 영역에서 종교간 평등, 공론장에서 종교단체의 위상과 종교 연구자들의 참여 등이 종교 공공성 담론의 의제가 될 수 있다. 제III장(성물과 공공성)에서는 종교 공공성을 '종교 안 공공성'과 '종교 밖 공공성'으로 구분하였다. 그 구분에 따르면, 천주교와 불교의 성물 사례들은 의례가 종교 안 공공성을 확보하는 핵심 요인임을 보여준다. 그리고 불교의 진신사리 논쟁 사례는 종교 밖 공공성이 본래적인 것이 아니라 여러 외부적 논쟁 속에서 구성되는 것이라는 점을 보여준다. 제IV장(성지화와 공공성)에서는 종교 밖 공공성과 연관하여 천주교 성지화 사례들과 그에 대한 다른 종교들의 반대 논리를 분석하였다. 성지화 사례들은 천주교 내부에서 종교 안 공공성을 창출하지만, 여러 종교가 얽힌 공론장에서 종교 밖 공공성에 대한 평가와 논쟁을 유발한다. 실제로 성지화에 반대하는 측은 '천주교가 다른 종교의 유산과 가치 등을 없앤다는 논리'를 공공성의 약화나 종교편향을 유발한다는 논리로 확장해서 대응하고 있다. 이 글은 종교 공공성 개념이 종교에 관한 논의를 다양화하는 매개물이라는 점을 보여준다. 그리고 이 글에서 제시한 종교 공공성과 관련된 의제들, 구성론, 종교 안 공공성과 종교 밖 공공성의 구분 등은 공공성 이면의 배려, 평등, 자유 등의 가치에 주목하게 만든다.

• 기록학연구
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• 제16호
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• pp.303-339
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• 2007

'일제강점하 강제동원 피해'라 함은 만주사변 이후 태평양전쟁에 이르는 시기에 일제에 의하여 강제동원 되어 군인 군속 노무자 위안부 등의 생활을 강요당한 자가 입은 생명 신체 재산 등의 피해를 말한다. 강제동원 피해 역사를 복원하기 위한 노력이 피해당사자, 유족, 시민단체, 학계 등에서 이루어져왔고, 그 결과 2004년 3일 5일 ${\ll}$일제강점하 강제동원피해 진상규명등에 관한 특별법${\gg}$ (2007년 5월 17일 일부 개정)이 제정 공포되었다. 이를 근거로 2004년 11월 10일 국무총리 소속으로 일제강점하 강제동원피해진상규명위원회(이하 강제동원위원회)가 발족하였고, 2005년 2월 1일부터 일제강점하 강제동원 피해의 진상을 규명하여 역사적 진실을 밝히는 것을 목적으로 업무를 수행하고 있다. 주요 업무는 강제동원 피해신고접수 및 피해신고조사(피해자 및 유족 심사 결정), 진상조사신청접수 및 진상조사, 진상조사 및 피해판정 불능에 관한 사항, 피해판정에 따른 호적정정, 강제동원 관련 국내외 자료수집 분석 및 보고서 작성, 유해발굴 및 수습 봉환, 사료관 및 추도공간 조성사업 등이다. 강제동원위원회는 피해조사 및 진상조사 업무를 위해 다양한 기록을 발굴 수집해 오고 있다. 여타 피해의 역사가 그러하듯이 이미 공개되었거나 새롭게 발굴되는 기록은 강제동원의 다양한 역사상을 확인하기 어려울 만큼 그 양이나 질에 면에서 부족하다. 피해의 역사에서 피해당사자의 이야기는 기록의 부재를 메우기도 하고, 기록 이상의 근거적 가치를 갖기도 한다. 강제동원위원회는 피해생존자와의 구술면담을 통해 다수의 구술자료를 생산하였고 조사업무에 활용하며 체계적인 관리방법을 토대로 관리하고 대중적인 활용까지 꾀하고 있다. 강제동원위원회의 구술자료는 생산 당시부터 철저한 기획에 의해 이루어졌고, 생산단계부터 관리와 활용의 편의성을 염두에 두고 디지털매체의 생산을 유도했다. 또한 조사업무 과정에서 생산되는 구술자료의 한계를 극복하기 위해 수차례 면담자 교육을 실시하고, 면담자로 하여금 구술당시의 상황을 면담일지로 남기도록 했다. 강제동원위원회는 소장 기록을 관리하는 별도의 기록관리시스템을 갖고 있지 않다. 디지털 아카이브는 피해 진상 관리시스템과 전자결재시스템을 통해 생산되어 관리되지 않는 생산 수집 기증 기록을 등록 검색하는 역할을 한다. 구술자료는 디지털 아카이브에 등록이 되어, 실물과 중복 보존되고 있다. 구술자료는 등록과 동시에 분류, 기술행위가 이루어지고 구술자료의 관리 아이디인 등록번호, 분류번호, 비치번호 등을 부여받게 된다. 강제동원위원회는 구술자료의 적극적인 활용을 위하여 구술기록집의 발간을 지속적으로 해오고 있고, 영상물 등의 제작을 계획하고 있다. 강제동원위원회의 구술자료는 정부차원의 조사 업무 과정에서 생산된 것이라는 한계, 예산부족이나 기록관리시스템 등의 부재 등을 넘어서 한시조직으로서 가능한 적극적인 방법으로 생산 관리 활용되고 있다. 축적된 구술자료는 향후 특별법에 규정되어 있는 대로 사료관 등이 건립된다면 대중 이용자들을 위해 더 체계적으로 관리 활용될 것이다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권1호
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• pp.103-122
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• 2011

Recently, numerous documents have been made available electronically. Internet search engines and digital libraries commonly return query results containing hundreds or even thousands of documents. In this situation, it is virtually impossible for users to examine complete documents to determine whether they might be useful for them. For this reason, some on-line documents are accompanied by a list of keywords specified by the authors in an effort to guide the users by facilitating the filtering process. In this way, a set of keywords is often considered a condensed version of the whole document and therefore plays an important role for document retrieval, Web page retrieval, document clustering, summarization, text mining, and so on. Since many academic journals ask the authors to provide a list of five or six keywords on the first page of an article, keywords are most familiar in the context of journal articles. However, many other types of documents could not benefit from the use of keywords, including Web pages, email messages, news reports, magazine articles, and business papers. Although the potential benefit is large, the implementation itself is the obstacle; manually assigning keywords to all documents is a daunting task, or even impractical in that it is extremely tedious and time-consuming requiring a certain level of domain knowledge. Therefore, it is highly desirable to automate the keyword generation process. There are mainly two approaches to achieving this aim: keyword assignment approach and keyword extraction approach. Both approaches use machine learning methods and require, for training purposes, a set of documents with keywords already attached. In the former approach, there is a given set of vocabulary, and the aim is to match them to the texts. In other words, the keywords assignment approach seeks to select the words from a controlled vocabulary that best describes a document. Although this approach is domain dependent and is not easy to transfer and expand, it can generate implicit keywords that do not appear in a document. On the other hand, in the latter approach, the aim is to extract keywords with respect to their relevance in the text without prior vocabulary. In this approach, automatic keyword generation is treated as a classification task, and keywords are commonly extracted based on supervised learning techniques. Thus, keyword extraction algorithms classify candidate keywords in a document into positive or negative examples. Several systems such as Extractor and Kea were developed using keyword extraction approach. Most indicative words in a document are selected as keywords for that document and as a result, keywords extraction is limited to terms that appear in the document. Therefore, keywords extraction cannot generate implicit keywords that are not included in a document. According to the experiment results of Turney, about 64% to 90% of keywords assigned by the authors can be found in the full text of an article. Inversely, it also means that 10% to 36% of the keywords assigned by the authors do not appear in the article, which cannot be generated through keyword extraction algorithms. Our preliminary experiment result also shows that 37% of keywords assigned by the authors are not included in the full text. This is the reason why we have decided to adopt the keyword assignment approach. In this paper, we propose a new approach for automatic keyword assignment namely IVSM(Inverse Vector Space Model). The model is based on a vector space model. which is a conventional information retrieval model that represents documents and queries by vectors in a multidimensional space. IVSM generates an appropriate keyword set for a specific document by measuring the distance between the document and the keyword sets. The keyword assignment process of IVSM is as follows: (1) calculating the vector length of each keyword set based on each keyword weight; (2) preprocessing and parsing a target document that does not have keywords; (3) calculating the vector length of the target document based on the term frequency; (4) measuring the cosine similarity between each keyword set and the target document; and (5) generating keywords that have high similarity scores. Two keyword generation systems were implemented applying IVSM: IVSM system for Web-based community service and stand-alone IVSM system. Firstly, the IVSM system is implemented in a community service for sharing knowledge and opinions on current trends such as fashion, movies, social problems, and health information. The stand-alone IVSM system is dedicated to generating keywords for academic papers, and, indeed, it has been tested through a number of academic papers including those published by the Korean Association of Shipping and Logistics, the Korea Research Academy of Distribution Information, the Korea Logistics Society, the Korea Logistics Research Association, and the Korea Port Economic Association. We measured the performance of IVSM by the number of matches between the IVSM-generated keywords and the author-assigned keywords. According to our experiment, the precisions of IVSM applied to Web-based community service and academic journals were 0.75 and 0.71, respectively. The performance of both systems is much better than that of baseline systems that generate keywords based on simple probability. Also, IVSM shows comparable performance to Extractor that is a representative system of keyword extraction approach developed by Turney. As electronic documents increase, we expect that IVSM proposed in this paper can be applied to many electronic documents in Web-based community and digital library.

• 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.