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정부출연연구기관 평가제도 개선을 위한 DEA 활용방안과 결과
김도년(Kim Donyun),주상호(Joo Sangho) 한국생산관리학회 2014 한국생산관리학회 학술대회 논문집 Vol.2014 No.-
본 연구에서는 경제․인문사회분야 23개 정부출연연구기관을 대상으로 효율성 분석을 하였다. 효율성은 DEA-CCR모형과 DEA-BCC모형을 활용하여 분석하였고, 추가적 분석으로 초효율성분석과 DEA-윈도우분석을 활용하였다. 본 연구에서는 그 동안의 선행연구에서 다양하게 적용되었던 DEA기법을 체계화하여 효율성 분석목적에 따른 적합한 DEA모형을 제시하였고, DEA에 이용하는 변수의 선정을 판단적 심사가 아닌 계량분석적 방법을 활용함으로써 변수선정의 객관성을 높였다. 또한 현 정부출연연구기관의 평가체계에 효율성 측면을 보완할 수 있는 결과를 제시하였다.
중국 유통시장 진출을 위한 한ㆍ중 백화점 간 서비스품질의 비교연구
김도년(Do Nyun Kim),주상호(Sangho Joo),육림(Lu Lin),장영순(Young Soon Chang) 한국생산관리학회 2008 한국생산관리학회지 Vol.19 No.2
최근 한국의 유통업체들은 글로벌 성장전략을 수립하여 중국을 비롯한 해외에 진출하였거나 진출을 모색 중이다. 해외시장에서 성공하기 위해서는 진출 시장과 소비자에 대한 이해가 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 점을 고려하여 유통업의 한 형태인 백화점을 대상으로 한ㆍ중간 서비스 품질을 비교분석한다. 백화점 이용고객들로부터 얻어진 설문자료를 바탕으로 백화점 서비스품질 측정요인을 도출하고, 한ㆍ중 두 나라 고객들의 기대수준과 인지수준간의 차이를 분석한다. 또한 두 나라 고객들의 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요인이 무엇인가를 실증적으로 분석하여 한ㆍ중간 백화점 서비스품질의 차이점을 제시하고, 중국 유통시장 진출을 위한 시사점을 제시한다. Some Korean retailers have entered or seek to enter the Chinese retailer market. To be successful in Chinese market, the Korean retailers should grasp the fundamentals of the Chinese retailer market and consumers. In this study, a basis of an understanding of Chinese department store consumers is provided in the perspective of service quality.<BR> Especially the differences of service quality factors and consumer"s expectation/perception levels of service quality between Korean and Chinese department stores are analyzed. We study the effect of customer satisfaction on revisit intention and word of mouth communications. Based on our analysis, we suggest a set of operational implications on entering the Chinese retailer market.
B2B 거래에서 서술모델과 예측모델을 이용한 고객가치 산정
박찬주,박윤선,주상호,유우연 한국경영과학회 2003 經營 科學 Vol.20 No.2
Developing a proper program for customer evaluation is one of the most imminent CRM(Customer Relationship Management). Design of the Customer Value model is an important key to the customer evaluation program. This paper proposes two models for estimating Customer Value. The first one is a Description Model for Customer Value based on customer CSI(Customer Satisfaction Index) data. This model represents as quantitative numbers what customers feel from the company or the service. The second one is a Prediction Model which employs factor analysis and regression to predict customer value. This paper exploits the two models to evaluate Customer Value as well as for customer behavior prediction.