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- 저자 : 김삼문(Sam-Moon Kim) (검색결과 4 건)
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임병학(Byung-hak Leem),김삼문(Sam-Moon Kim),홍한국(Han-Kook Hong) 한국콘텐츠학회 2023 한국콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.2
본 연구의 목적은 불확실한 환경에서 생존하고 미래의 성공을 촉진하기 위해 절실하게 요구되는 대학의 가치공동창출의 개념적 프레임워크를 제시하고, 학생 만족도에 대한 가치공동창출 요인의 비대칭 및 대칭 요인을 밝혀내어, 향후 각 요인에 대한 전략적 관리 방안을 제시한다. 대칭 및 대칭 요인을 밝혀내어 향후 각 요인에 대한 전략적 관리 방안을 제시한다. PRCA(Penalty Reward Contrast Analysis)방법을 도입하여 대학의 가치공동창출 요인에 대한 만족도의 3요인 구조를 정의하고 가치공동창출 성과 향상을 위한 전략적 방안을 제시하였다. 부산의 B대학 설문 조사한 160명 응답자를 분석한 결과, 공동생산 활동 요인 모두는‘지식공유’,‘형평성’.‘상호작용’으로 기본요인과 높은 성과로 나타난 ‘강한 유지’조치가 필요하다. 사용가치 활동 중 ’경험’은 매력요인과 낮은 성과로 가치공동창출 성과 향상을 위해‘공격적 투자’가 요구되는 반면, 사용가치 활동의‘관계’과‘개인화’는 일원적 요인과 낮은 성과로 나타났다. 이 요인은 낮은 우선순위 전략으로 자원 투자 여분이 있을 경우 투자를 통한 성과 향상이 필요하다. 이러한 결과는 대학이 학생의 만족도를 높이기 위한 공동창출 전략을 수립하는 데 도움이 된다. 본 연구는 또한 3요인 이론을 사용하여 가치공동창출 이론에 대한 지식을 풍부하게 해주고 있다. The purpose of this study is to present a conceptual framework of co-creation of values for universities that is desperately needed to survive in an uncertain environment and promote future success. In addition, asymmetric and symmetric impacts of value co-creation factors for student satisfaction are identified, and strategic management plans for each factor are suggested in the future. Using the PRCA method, we defined a three-factor structure of satisfaction for the value co-creation factors of universities and presented a strategic plan for improving the value co-creation performance. As a result of analyzing 160 respondents who surveyed university B in Busan, all factors of co-production activity (knowledge sharing, equity, interaction) showed high performance as a basic factor, requiring strong maintenance measures. Among use-in-value activities, ‘experience’ was an attractive factor and low performance, so ‘aggressive investment’ was required to improve the value co-creation performance, whereas ‘relationship’ and ‘personalization’ were found to be a one dimensional factors and low performance. This factor is a low-priority strategy, and if there is a spare resource investment, it is necessary to improve the performance through the investment. These results help universities to establish co-creation strategies to increase student satisfaction. This study also enriches the knowledge of value co-creation theory using the three-factor theory.
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YouTube 동영상 의견분석을 통한 사용과 충족 이론 측정 : 트로트 가수 조명섭 동영상을 중심으로
홍한국(Han-Kook Hong),임병학(Byung-hak Leem),김삼문(Sam-Moon Kim) 한국콘텐츠학회 2020 한국콘텐츠학회논문지 Vol.20 No.9
본 연구의 목적은 소셜미디어 중 하나인 YouTube 동영상 사용자들이 남긴 의견을 추출하여 분석하는 질적연구방법을 제시한다. 이를 위해서 YouTube 동영상 사용자의견을 사용하여 사용과 충족 이론의 쾌락적 충족, 사회적 충족, 그리고 실용적 충족을 빈도분석과 토픽모델링을 통해 측정하였다. 측정결과, YouTube KBS한국방송 채널 중 트로트 가수 조명섭 동영상을 사용자들이 시청하는 이유는 첫 번째로 높은 빈도를 보이는 것이 쾌락적 충족을 위해서였다. 다음 순으로 사회적 충족과 실용적 충족으로 나타났다. 단어-문서 네트워크분석에서 연결정도중심성은 ‘응원’, ‘감사’, ‘화이팅’, ‘최고’ 등이 높게 나타났고, 매개중심은‘감사’, ‘응원’, ‘화이팅’등의 단어가 높게 나타나 연결정도 중심성과 유사함을 보였다. 아이겐벡터중심성은 ‘사랑’, ‘마음’, ‘감사’ 등의 단어가 높게 나타나 사용자들의 의견들에 가장 영향력이 높은 단어들임을 알 수 있다. 이는 YouTube의 트로트 가수 조명섭 동영상 시청자들 중 대다수가 동영상에 대해 사랑과 감사의 마음을 보이고 있음을 알 수 있다. 위의 세 가지 중심성 분석결과는 동영상을 시청하는 동기로 사용충족 이론의 쾌락적 충족과 사회적 충족관련 단어들이 높은 값을 보이고 있다. 본 연구는 설문조사 기반의 구조방정식 모형을 따르지 않고, 질적분석연구를 자동화한 텍스트마이닝 기법을 사용하여 YouTube동영상을 사용하는 동기를 사용 및 충족 이론에 의해 밝혀냈다는 것에서 연구 함의를 찾을 수 있다. The purpose of this study is to present a qualitative research method for extracting and analyzing the comments written by YouTube video users. To do this, we used YouTube users’ feedback to measure the hedonic, social, and utilitarian gratification of use and gratification theory(UGT) through by using analysis and topic modeling. The result of the measurement found that the first reason why users watch the trot singer, Cho Myung-sub’s video in the KBS Korean broadcasting channel is to achieve hedonic gratification with high frequency. In word-document network analysis, the degree of centrality was high in words, such as ‘cheering’, ‘thank you’, ‘fighting’, and ‘best’. Betweenness centrality is similar to the degree of centrality. Eigenvector centrality also shows that words such as ‘love’, ‘heart’, and ‘thank you’ are the most influential words of users opinions. The results of the centrality analysis present that the majority of video users show their ‘love’, ‘heart’ and ‘thank you’ for the video. it indicates that the high words in centrality analysis is consistent with the high frequency words of hedonic and social gratification dimension of the UGT. The study has research methodological implication that shed light on the motivations for watching YouTube videos with UGT using text mining techniques that automate qualitative analysis, rather than following a survey-based structural equation model.
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Using a Hybrid Model of DEA and Decision Tree Algorithm C5.0 to Evaluate the Efficiency of Ports
Han-Kook Hong(홍한국),Byung-hak Leem(임병학),Sam-Moon Kim(김삼문) 한국콘텐츠학회 2019 한국콘텐츠학회논문지 Vol.19 No.7
비모수 생산성 분석기법인 Data Envelopment Analysis (DEA)는 여러 분야의 효율성 평가에 적용되고 있다. DEA 방법론이 다양한 분야의 문제에 대한 현실적 적용에 있어 단점이 있다. 예를 들어 DEA는 각 의사결정단위의 상대적인 효율성 평가에 적합하다. 그러나 이론적인 최대치와의 비교가 아닌 벤치마킹해야 할 참조그룹과 얼마만큼 개선해야 할지를 단지 알려 줄 뿐이다. 즉, 새로운 의사결정단위의 효율성을 측정하기 위해 우리는 과거에 사용된 의사결정단위 데이터와 함께 완전히 새로운 DEA를 적용해야만 한다. 또한 우리는 다시 DEA를 적용하지 않고서 새로운 의사결정단위의 효율성 수준을 예상할 수 없다. 우리는 이러한 DEA의 단점을 보완하기 위해 C5.0과 결합한 하이브리드 분석방법론을 제안한다. 35개의 항만의 효율성 평가를 통해 새로운 의사결정단위는 기존의 의사결정단위와 함께 다시 DEA를 실행할 필요 없이 제안한 방법론을 적용하여 어느 등급에 속하는지 예상할 수 있다. Data Envelopment Analysis (DEA), a non-parametric productivity analysis tool, has become an accepted approach for assessing efficiency in a wide range of fields. Despite of its extensive applications, some features of DEA remain bothersome. For example DEA is good at estimating relative efficiency of a DMU(Decision Making Unit), it only tells us how well we are doing compared with our peers but not compared with a theoretical maximum. Thus, in order to measure efficiency of a new DMU, we have to develop entirely new DEA with the data of previously used DMUs. Also we cannot predict the efficiency level of the new DMU without another DEA analysis. We aim to show that DEA can be used to evaluate the efficiency of ports and suggest the methodology which overcomes the limitation of DEA through hybrid analysis utilizing DEA along with C5.0. We can generate classification rules C5.0 in order to classify any new Port without perturbing previously existing evaluation structures by proposed methodology.
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