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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 관계 마케팅 분야의 핵심 개념인 전환비용을 도서관 분야에 적용하기 위하여, 문헌 조사 및 면접 조사에 근거하여 대학 도서관 이용자들이 지각하는 전환비용을 정의한 후, 전환비용에 관한 척도를 개발하고 그 타당성을 검증하였다, 또한 210명의 대학 도서관 이용자들을 대상으로 수행된 설문 조사를 통하여 이들이 지각하는 전환비용이 도서관에 대한 태도적, 행동적 충성도에 미치는 영향을 조사하였다. 도서관 이용자들이 지각하는 전환 비용은 이용자가 사용 중인 도서관에서 다른 도서관으로 전환하는 경우 발생하는 절차적, 관계적 비용으로 정의되었다. 조사 결과, 절차적 전환비용 및 관계적 전환비용은 이용자 만족도와 함께 정서적 몰입을 통해 행동적 충성도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 한 이론적, 실무적 시사점이 논의되었다.
Abstract
In order to apply the concept of switching costs to the library context, this study aims to identify library users’ perceived switching costs, develop and validate a measurement scale for switching costs. A survey involving 210 university students was performed in order to examine the influence of switching costs on the affective commitment and behavioral commitment. Library users’ perceived switching costs refer to the procedural and relational costs involved in switching from one library to another. The results of this study show that two types of switching costs as well as library service satisfaction have positive influences on affective commitment, which in turn affects behavioral commitment. The theoretical and practical implications of this study are discussed.
초록
해외에 진출한 국내기업의 소송 사례가 증가하면서 기업들의 전자증거개시제도의 대응에 대한 요구가 증가하고 있다. 영미법에서 유래된 제도인 전자증거개시제도는 절차 진행과정에서 여러 곳에 산재해 있는 전자적 정보들을 중 제한된 시간 내에 소송과 관련된 전자적 정보들을 찾아 증거자료로 검토하여 제출하는 제도이다. 이는 하루에도 수많은 전자기록이 생산되는 국내기업들의 기록관리가 잘 이루어지지 않고 있는 현실에서 제한된 시간 이내에 증거자료를 추리고 검토하여 제출하는 것은 쉽지 않은 일이다. 검토대상을 줄이고 검토과정을 효율적으로 진행하는 것은 소송에서 승소를 위한 가장 중요한 과제 중 하나이다. Predictive Coding은 전자증거개시 검토 과정에서 사용되는 도구로써 기계학습을 이용하여 기업들이 보유하고 있는 전자적 정보들의 검토를 도와주는 도구이다. Predictive Coding이 기존의 검색 도구보다 효율성이 높고 잠재적으로 소송과 관련된 전자적 정보를 추려내는데 강점이 있다고 판단된다. 기업의 효율적인 검색도구의 선택과 지속적인 기록관리를 통해 검토비용의 시간적, 비용적 절감을 꾀할 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 기업은 전자증거개시 제도에 대응하기 위해서 시간과 비용적 측면을 고려한 전문적인 Predictive Coding 솔루션의 도입과 기업 기록관리를 통해 가장 효과적인 방법을 모색해야 할 것이다.
Abstract
As the domestic companies which have made inroads into foreign markets have more lawsuits, these companies’ demands for responding to E-Discovery are also increasing. E-Discovery, derived from Anglo-American law, is the system to find electronic evidences related to lawsuits among scattered electronic data within limited time, to review them as evidences, and to submit them. It is not difficult to find, select, review, and submit evidences within limited time given the reality that the domestic companies do not manage their records even though lots of electronic records are produced everyday. To reduce items to be reviewed and proceed the process efficiently is one of the most important tasks to win a lawsuit. The Predictive Coding is a computer assisted review instrument used in reviewing process of E-Discovery, which is to help companies review their own electronic data using mechanical learning. Predictive Coding is more efficient than the previous computer assister review tools and has a merit to select electronic data related to lawsuit. Through companies’ selection of efficient computer assisted review instrument and continuous records management, it is expected that time and cost for reviewing will be saved. Therefore, in for companies to respond to E-Discovery, it is required to seek the most effective method through introduction of the professional Predictive Coding solution and Business records management with consideration of time and cost.