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고객불량행동이 직원성과에 미치는 영향: 사회적 지원의 조절효과를 중심으로
이강철(Kangcheol Lee),박혜연(Hyeyeon Pak),공태식(Taeshik Gong) 연세대학교 경영연구소 2020 연세경영연구 Vol.57 No.1
본 연구에서는 서비스 접점에서 발생하는 고객불량행동이 서비스 직원의 직무스트레스 및 직무성과에 미치는 영향을 살펴보았다. 보다 구체적으로, 고객불량행동으로 인한 직원의 증가된 직무스트레스와 감소되는 직무성과를 예방할 수 있는 방안으로 사회적 지원을 제시하여 그 영향을 검증했고, 각 구성개념들의 긍정적인 영향과 부정적인 영향에 대한 인과관계를 설명하기 위해 자원보존이론과 사회교환이론을 활용했다. 먼저, 고객불량행동이 직무스트레스를 통해 직무성과에 미치는 매개효과를 조사하였다. 다음으로, 고객불량행동이 직무스트레스를 통해 직무성과에 미치는 영향을 부정적 감정성향이 어떻게 조절하는지 조사하였다. 마지막으로 고객불량행동이 직무스트레스를 통해 직무성과에 미치는 영향을 사회적 지원 (상사의 지원, 동료의 지원, 조직의 지원)이 조절하는지에 대해서도 살펴보았다. 안산지역 서비스 접점 직원(레스토랑, 카페, 은행, 백화점)을 대상으로 설문조사를 실시했다. 총 150부를 배포했고 125부의 유효한 설문지를 회수하였으며, 이 중 불성실한 응답으로 판단되는 설문지 14부를 제외하고 111부를 통계분석에 사용하였다. 분석결과 고객불량행동이 직무스트레스를 매개하여 직무성과를 감소시키는 것으로 나타났다. 그리고 사회적 지원 중 상사의 지원은 이러한 매개효과를 완화하는 것으로 나타났다. 그러나 부정적 감정 성향은 고객불량행동이 직무스트레스를 통해 직무성과에 미치는 영향을 조절하지 않는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 고객불량행동으로 인해 발생할 수 있는 감소되는 서비스 직원들의 성과 및 행동을 이해하고, 이를 완충할 수 있는 요소들을 검증하여 관리적 시사점을 제공하였으며, 이를 바탕으로 서비스 산업에 필요한 규범 및 고객불량행동에 대한 대처방안을 수립하는데 이론적 토대를 제공하였다. Dysfunctional customer behavior is common in service company. Dysfunctional customer behavior has negative outcomes for organization, employees, and other customer. So, the current research relies on social exchange theory and conservation of resource and develops the conceptual framework, which depicts job stress as a mediator of the effect of dysfunctional customer behavior on job performance. We also investigate the moderating effect of social support (supervior support, co-worker support, and organizational support) and employees" negative affectivity on the indirect relationship between dysfunctional customer behavior and job performance via job stress. In order to test our conceptul model, we have distributed 150 questionnaires and used 111 responses for data analysis. Using process macro for SPSS, we have investigated our conceptual model. The results show that social support (supervisor support) negatively moderates the relationship between dysfunctional customer behavior and job performance via job stress. However, the findings show that negative affectivity, co-worker support, organizational support does not moderates the relationship between dysfunctional customer behavior and job performance via job stress. Our findings show that the manager needs to help their employees to deal with dysfunctional customer proactively. Further, employees need education on how to deal with dysfunctional customer behavior. In addition, the findings of this study demonstrate that the organization need to help its employees get appropriate support for their supervisor.
핵심어 추출 및 데이터 증강기법을 이용한 텍스트 분류 모델 성능 개선
이강철(Kangchul Lee),안정용(Jeongyong Ahn) 한국자료분석학회 2022 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.24 No.5
토픽 모델링은 문서에 잠재되어 있는 토픽을 발견하고 분류하는 기법으로 각 문서의 핵심 토픽과 토픽들이 가지고 있는 특성을 파악하는데 유용하다. 그러나 동일한 단어가 여러 토픽에서 높은 가중치를 가지는 경우, 토픽 간 변별력이 있는 핵심어 추출이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 또한, 이 기법은 핵심어와 의미적 유사성이 있으나 핵심어로 채택되지 못한 단어들이 존재하는 경우 정보의 누락이 발생하며, 데이터의 크기와 질에 따라 분류 성능이 달라진다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 핵심어를 추출할 때 연관성 척도(relevance)와 워드 임베딩(word embedding) 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 또한, 데이터 분류성능을 개선하기 위해 EDA(easy data augmentation) 기법을 이용하여 데이터를 증강한 후 KoBERT 모델을 적용한다. 데이터 분석 결과, 토픽 간 변별력 있는 핵심어를 추출하여 해당 토픽의 구체적인 내용을 파악할 수 있었다. 또한, 데이터 증강기법을 적용한 경우 94% 정확한 분류 결과를 얻어 데이터 증강기법을 적용하지 않은 경우에 비해 9% 정도 개선된 결과를 얻을 수 있었다. Topic modeling aims to identify and categorize topics latent in documents, and is useful for exploring core topics of each document and the characteristics of the topics. However, a problem with interpreting topics this technique is that common terms often appear near the top of multiple topics, making it hard to extract keywords identifying the topics. Another weakness is that this technique can lead to loss of information when synonyms are excluded from keywords, and high performance often depends on the size and quality of data. To improve these problems, we propose a method that utilizes relevance and word embedding techniques for extracting keywords. In addition, we use the EDA(easy data augmentation) techniques to increase the size of the data, and then apply the KoBERT model for boosting performance on text classification tasks. As a result of data analysis, it was possible to grasp the specific characteristics of the topics based on the discriminating keywords. The results also showed that using the augmented data sets, the text classifier model has higher accuracy than the original data sets with a score of 0.94 and 0.85, respectively.
당 종류와 혼합비가 쿠키의 물리적, 관능적 특성에 미치는 영향
이강철 ( Gang Chul Lee ),김규현 ( Gyu Hyeon Kim ),강병선 ( Byung Sun Kang ) 한국식품영양학회 2011 韓國食品營養學會誌 Vol.24 No.2
The purpose of this study was to investigate the quality of sugar-snap cookies containing various types and mixture ratios of sugar. The characteristics of sugar-snap cookies prepared with fructose, high-fructose corn syrup and invert sugar were examined through physical properties measurement and sensory evaluation. Results of the investigation suggest significant differences in the cookies made with various sugars. High-fructose corn syrup was better than others for making sugar-snap cookies. The quality of cookies baked with high-fructose corn syrup was improved compared to cookies baked with invert sugar or fructose. Varying the formula, with high-fructose corn syrup had little or no effect on the quality of the final product. Using different quantities of invert sugar and high-fructose corn syrup significantly affected the physical properties of the cookies. Sugar-snap cookies containing invert sugar had an extremely positive effect.
이근상,이강철,고신영,최연웅,조기성,Lee, Geun-Sang,Lee, Kang-Cheol,Go, Sin-Young,Choi, Yun-Woong,Cho, Gi-Sung 한국국토정보공사 공간정보연구원 2014 지적과 국토정보 Vol.44 No.2
본 연구의 목적은 토지와 물이 포함된 지역에서 초분광 영상을 이용한 토지피복 분류 가능성을 제시하는데 있다. CASI-1500 항공 초분광 영상을 통해 취득한 초분광 영상에 대해 전처리 작업으로서 대기보정을 수행한 후, 대기보정 전 후에서 몇 개의 토지피복 클래스에 대해 대기보정 효과가 비교 분석되었다. 항공사진과 수치지형도와 같은 참조자료로 활용하여 초분광 영상에 의한 토지피복 분류결과를 분석한 결과, 최대우도법에서는 약 67.0%의 전체정확도를 나타내었으며, 최소거리법은 52.4%의 전체정확도를 보였다. 또한 도로, 밭, 비닐하우스에서는 토지피복 분류의 생산자 정확도가 높게 나타났으나, 하천, 산지, 초지지역에서는 매우 복잡한 객체로 구성되어 있기 때문에 토지피복 분류의 생산자 정확도가 낮게 나타났다. 따라서 향후에는 특정객체 분류를 위한 최적의 밴드선별과 객체 고유의 분광특성을 고려한 분광 라이브러리를 구축하는 연구가 필요하다. The objective of this study is to suggest the possibility on land cover classification using hyperspectal imagery on area which includes lands and waters. After atmospheric correction as a preprocessing work was conducted on hyperspectral imagery acquired by airborne hyperspectral sensor CASI-1500, the effect of atmospheric correction to a few land cover class in before and after atmospheric correction was compared and analyzed. As the result of accuracy of land cover classification by highspectral imagery using reference data as airphoto and digital topographic map, maximum likelihood method represented overall accuracy as 67.0% and minimum distance method showed overall accuracy as 52.4%. Also product accuracy of land cover classification on road, dry field and green house, but that on river, forest, grassland showed low because the area of those was composed of complex object. Therefore, the study needs to select optimal band to classify specific object and to construct spectral library considering spectral characteristics of specific object.