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서비스 청사진을 통한 대학로 소극장 서비스 프로세스 및 소비자 만족도 개선 방안 연구
서정우(Seo, Jeongwoo),오동옥(Oh, Dongok),류승완(Ryu, Seungwan) 한국디자인지식학회 2015 디자인지식저널 Vol.34 No.-
대학로는 우리나라 공연예술의 생산, 유통 및 소비의 대표적 공간이며, 80%이상의 공연은 소극장 공연으로 제공된다. 그러나 공연장 밀집지역의 특수성으로 인해 대관경쟁의 심화와 이에 따른 극장 임대료의 상승, 인건비 증가등에 따른 수익구조의 불안정, 그리고 관객 유치 및 개발의 어려움 등으로 인해 대학로 소극장의 경영환경은 점차 악화되고 있다. 본 연구에서는 소극장 공연서비스 프로세스를 분석하고 관객만족도 향상을 위한 개선 전략을 제안한다. 공연서비스 프로세스 분석을 위해서는 서비스디자인 방법론 중 하나인 서비스 청사진 기법을 적용하여 소비자 여정을 분석하고, 이를 기준으로 서비스 접점, 물리적 단서, 지원 프로세스 등을 분석하였다. 이를 기반으로 선행연구 분석과 공연예술 전문가를 대상으로 한 심층인터뷰를 통해 서비스 실패점과 대기점을 도출하였다. 또한 서비스 실패점과 대기점 개선을 통한 고객만족도 개선 방향 및 전략을 제안하였다. 본 연구 결과는 대학로 소극장 공연제공 프로세스 개선을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다. Daehak-Ro is a Korea’s representative performing arts place where many performances are created, distributed and consumed. In particular, more than 80% of these performances are small theater ones. However, business environment of such small theater performance tends to be aggravated due to high expenditure for rent and payroll. In addition, customer development and maintaining is also difficult due to rising competition. In this study, small theater service process is analyzed using the service blueprint technique in order to improve customer satisfaction for the Daehak-Ro theater performances. First, service touch points and its supporting service functions are identified according to customer’s activities and service delivery process over time. Then, from the customer’s point of view, supporting service functions are classified into two groups, visible functions and invisible ones. Next, several potential service failure points and waiting points causing customer’s dissatisfaction are obtained. Finally, several service failure prevention strategies are proposed in order to improve customer satisfaction.
딥러닝 기반 YOLO v3를 이용한 민물 어종 인식 서비스
송현석(Song Hyeonseok),김신동(Kim Shindong),서정우(Seo Jeongwoo),류덕산(Ryu Duksan),유철중(Yoo Cheol-Jung) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.6
국내 낚시 시장이 지속적으로 성장하면서 낚시가 국민의 중요한 여가 활동으로 자리매김해 가는 반면 낚시인들의 민물 어종에 대한 판별이 쉽지 않아 물고기를 잡은 후 어떤 종류의 물고기 인지 낚시를 오래한 낚시꾼 뿐 만 아니라 모든 낚시꾼의 어종 판별이 쉽지 않다. 그러므로 이러한 낚시꾼들의 애로사항을 파악하여 민물어종에 한해 민물 어종 인식 시스템 개발을 계획하였다 본 연구는 이러한 애로사항을 해결하고자 YOLO v3를 통해 민물어종의 이미지를 학습하여 민물어종을 인식하는 모바일 환경의 서비스를 제공하여 낚시꾼들의 보다 정확한 민물어종 인식에 도움을 주고자 한다. While fishing has become an important leisure activity for the people as the domestic fishing market continues to grow, it is not easy for fishermen to identify what kind of fish they are after catching fish, not just those who have been fishing for a long time. Therefore, we planned to develop a freshwater fish recognition system for freshwater fish species by identifying the difficulties of these fishermen. To address these difficulties, this study aims to provide a service in a mobile environment that recognizes freshwater fish species by learning images of freshwater fish species through YOLO v3.