건설기술정보의 활용 빈도 만족도에 대한 기대 목표치 설정에 관한 연구
A Study on Setting Expected Targets for Satisfaction with the Frequency of Use of Construction Technology Information
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
최근에 「전자정부 성과관리 지침」이 시행되면서 정보시스템의 성과 지표 설정에 대한 요구가 커지고 있다. CODIL과 같이 대국민을 대상으로 정보서비스를 하는 시스템은 성과 지표 설정이 쉽지 않다. 본 연구는 객관적인 근거에 준하여 CODIL을 통해 얻을 수 있는 성과의 기대 목표치를 설정하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하는 연구모형을 제시하였다. 2015년부터 2023년까지 실시한 설문조사 내용 중 CODIL에서 제공하는 건설기술정보의 활용 빈도에 관한 이용자 만족도의 통계적 특성을 입력변수로 지정하였고 2024년부터 2026년까지의 미래의 기대 목표치와 신뢰구간을 결과변수로 지정하였다. 5개의 시뮬레이션 대안과 대안별로 1,000회의 난수를 발생하여 기대 목표치를 측정하였다. 다음으로 측정한 기대 목표치를 해석하였고, 선행연구에서 측정한 시계열 회귀분석 결과와 비교하였다. 비록 선행연구처럼 연차 간에 연관관계를 고려하는 시계열 회귀분석을 기반으로 기대 목표치를 예측하지는 못하였다. 하지만 본 연구는 5,000회의 입력변수를 기초로 하여 기대 목표치를 예측하였기 때문에 선행연구에 비해 좀 더 정확한 분석 결과라고 볼 수 있다.
Abstract
Recently, with the implementation of the “e-Government Performance Management Guidelines,” there is a growing demand for setting performance indicators for information systems. For systems that provide information services to the public, such as CODIL, it is not easy to set performance indicators. This study presented a research model that applies Monte Carlo simulation to set expected performance targets that can be achieved through CODIL based on objective evidence. Among the survey contents conducted from 2015 to 2023, the statistical characteristics of user satisfaction regarding the frequency of use of construction technology information provided by CODIL were designated as input variables. Future expected targets and confidence intervals from 2024 to 2026 were designated as outcome variables. The expected target value was measured by generating 5 simulation alternatives and 1,000 random numbers for each alternative. Next, the measured expected goals were interpreted and compared with the results of time series regression analysis measured in previous studies. Although, as in previous studies, the expected target value could not be predicted based on time series regression analysis that considers the correlation between years. However, compared to previous studies, this study can be considered a more accurate analysis result because it predicted the expected target value based on 5,000 input variables.
참고문헌 (21)
- "건설기술정보시스템" (2024)[URL]
- 민재형, "몬테카를로 시뮬레이션", pp.28~257 (2018), 이레테크
- 배유진, "천연가스 수요의 변동성 예측 모형 : 가정용 수요를 중심으로", 한국산업경영학회 경영연구 논문집, 32(3), pp.239~259 (2017)[DOI]
- 윤현석, "확률적 시뮬레이션을 이용한 광역버스정보관리시스템의 경제성 평가에 관한 연구", 박사, 도시공학과 교통공학전공, pp.2013
- 이용택, "위험도 분석을 활용한 교통투자사업평가의 효율화방안", 교통 기술과 정책, 2(4), pp.132~151 (2005)
- 장철원, "몬테카를로 시뮬레이션으로 배우는 확률통계 with 파이썬" (2023), 비제이퍼블릭
- 정성윤, "실물옵션 가치평가모형을 이용한 국도건설사업의 경제적 가치 평가", 한국도로학회 논문집, 16(1), pp.75~89 (2014)[DOI]
- 정성윤, "텍스트마이닝을 활용한 건설실무정보의 특성 분석 : 건설기술, 사례, 원가절감등 정보를 중심으로", 한국문헌정보학회지, 56(4), pp.205~222 (2022)[DOI]
- 정성윤, "시계열분석을 이용한 건설기술 정보서비스 성과 목표 설정에 관한 연구", 한국산학기술학회 논문집, 24(12), pp.861~870 (2023)[DOI]
- Anas, A. M. S., "Relationships between system quality, service quality, and customer satisfaction : m-commerce in the Jordanian context", Journal of Systems and Information Technology, 20(1), pp.73~102 (2018)[DOI]
- Angelo, Z., "A statistical model for the analysis of customer satisfaction : Some theoretical and simulation results", Total Quality Managemen, 9(7), pp.599~609 (2010)[DOI]
- Bi, Y. N., "The Application of monte marlo method in mystem maturity assessment", Proceedings of the 11th International Conference on Information Communication and Applications (ICICA), pp.24~26 (2022)
- "Using Simulation Models to Evaluate the Impact of Information System Design Effectiveness on Operational Availability" (2011)[URL]
- Goel, L., "Monte Carlo simulation-based customer service reliability assessment", Electric Power Systems Research, 49(3), pp.185~194 (1999)[DOI]
- Hossein, N., "Impact of service quality on user satisfaction : modeling and estimating distribution of quality of experience using Bayesian data analysis", Electronic Commerce Research and Applications, 17, pp.112~122 (2016)[DOI]
- Lee, K. C., "New Challenges for Intelligent Information and Database Systems", pp.299~308 (2011), Springer
- Pakash, A., "Scenario planning for service quality : a Monte Carlo simulation study", Journal of Strategy and Management, 5(3), pp.331~352 (2012)[DOI]
- Santos, C. P., "The Choice between a fivepoint and a ten-point scale in the framework of customer satisfaction measurement", International Journal of Market Research, 49(3), pp.313~339 (2007)[DOI]
- Walkowiak, T., "Artificial Intelligence and Soft Computing. ICAISC 2012" (2012), Springer
- Wang, Y., "An integrated framework for service quality, customer value, satisfaction : evidence from China's telecommunication industry", Information Systems Frontiers, 6, pp.325~340 (2004)[DOI]
- Weihua, Y., "Monte-Carlo simulation of information system project performance", Systems Engineering Procedia, 3, pp.340~345 (2012)[DOI]