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고객 직접 불평행동의도의 영향요인에 관한 연구 : 기업이 통제할 수 있는 요인을 중심으로
임국화,박주식 대한경영정보학회 2013 경영과 정보연구 Vol.32 No.2
오늘날 소비자의 불평행동은 기업에게 있어 소중한 마케팅 정보원천으로 인식 되고 있으며 따라서 소비자 불평행동을 유도하는 요인에 관한 연구들이 이루어지 고 있다. 소비자 불평행동에 관한 기존 연구들은 불평행동에 영향을 미치는 요인 을 주로 개인적 특성에 초점을 두고 있어 기업이 통제할 수 있는 요인에 관한 시 사점을 제공하는데 있어 제한적이라고 볼 수 있다. 본 연구는 소비자의 불평행동에 직접적인 영향을 미치는 요인으로 지각된 불평 성공가능성과 불평비용을 설정하였고 이러한 지각된 불평성공가능성과 불평비용 에 영향을 미치는 기업행동관련 요인으로 기업의 정서적 보상성향, 기업의 물질 적 보상성향, 불평 접근성, 종업원 권한부여를 포함시켰다. 이에 대한 실증분석을 통해 소비자 불평행동을 유도하는 기업대응전략에 관한 시사점을 제공하고자 하였다.
협동로봇의 건전성 관리를 위한 머신러닝 알고리즘의 비교 분석
김재은,장길상,임국화 대한안전경영과학회 2021 대한안전경영과학회지 Vol.23 No.4
In this paper, we propose a method for diagnosing overload and working load of collaborative robots through performance analysis of machine learning algorithms. To this end, an experiment was conducted to perform pick & place operation while changing the payload weight of a cooperative robot with a payload capacity of 10 kg. In this experiment, motor torque, position, and speed data generated from the robot controller were collected, and as a result of t-test and f-test, different characteristics were found for each weight based on a payload of 10 kg. In addition, to predict overload and working load from the collected data, machine learning algorithms such as Neural Network, Decision Tree, Random Forest, and Gradient Boosting models were used for experiments. As a result of the experiment, the neural network with more than 99.6% of explanatory power showed the best performance in prediction and classification. The practical contribution of the proposed study is that it suggests a method to collect data required for analysis from the robot without attaching additional sensors to the collaborative robot and the usefulness of a machine learning algorithm for diagnosing robot overload and working load.