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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구에서는 K대학의 대학교수 및 일반대학원 재학생 367명을 대상으로 설문지법을 이용하여 전자저널의 이용행태와 전자저널의 서비스품질(서비스의 적합성, 이용의 편리성, 홍보, 이용교육) 및 무료이용지각이 고객만족에 미치는 영향과 이러한 고객만족이 전자저널에 대한 충성도, 도서관 방문빈도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 분석결과 이용자들은 대략 6 : 4의 비율로 전자저널을 선호하고, 이용 및 검색, 접근의 편리성을 전자저널 선호의 주된 이유로 들었다. 전자저널의 서비스품질의 각 차원은 고객만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 무료이용지각은 유의수준 .1에서 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 고객만족은 충성도에 정(+)의 영향을 미치고 도서관 방문빈도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
Abstract
This study analyzed the user behaviors of the electronic journal users and the influences of service quality of electronic journals on the customer satisfactions, customer loyalty, and frequency of visit to the library building. Approximately 60 percent of users prefer e-journal to printed formats. Service quality of electronic journal was measured by four dimensions: reliability of service, convenience of service, public relations, and user instructions. 100 faculty members and 267 graduate school students were surveyed using questionnaires. It was concluded that each dimensions of service quality positively influenced on the customer satisfactions, and customer satisfaction positively influenced on loyalty, and negatively on frequency of visit to the library building.
초록
본 연구는 이메일에 나타난 감성정보 메타데이터 추출에 있어 자연언어처리에 기반한 방식을 적용하였다. 투자분석가와 고객 사이에 주고받은 이메일을 통하여 개인화 정보를 추출하였다. 개인화란 이용자에게 개인적으로 의미 있는 방식으로 컨텐츠를 제공함으로써 온라인 상에서 관계를 생성하고, 성장시키고, 지속시키는 것을 의미한다. 전자상거래나 온라인 상의 비즈니스 경우, 본 연구는 대량의 정보에서 개인에게 의미 있는 정보를 선별하여 개인화 서비스에 활용할 수 있도록, 이메일이나 토론게시판 게시물, 채팅기록 등의 텍스트를 자연언어처리 기법에 의하여 자동적으로 메타데이터를 추출할 수 있는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 온라인 비즈니스와 같이 커뮤니케이션이 중요하고, 상호 교환되는 메시지의 의도나 상대방의 감정을 파악하는 것이 중요한 경우에 그러한 감성정보 관련 메타데이터를 자동으로 추출하는 시도를 했다는 점에서 연구의 가치를 찾을 수 있다.
Abstract
This paper describes a metadata extraction technique based on natural language processing (NLP) which extracts personalized information from email communications between financial analysts and their clients. Personalized means connecting users with content in a personally meaningful way to create, grow, and retain online relationships. Personalization often results in the creation of user profiles that store individuals preferences regarding goods or services offered by various e-commerce merchants. We developed an automatic metadata extraction system designed to process textual data such as emails, discussion group postings, or chat group transcriptions. The focus of this paper is the recognition of emotional contents such as mood and urgency, which are embedded in the business communications, as metadata.