Kyung-Jin Cha

This study aims to propose quality improvement measures for online learning systems by comparing learning experiences in synchronous and asynchronous learning modes. Based on 1,551 learner reviews, topic modeling identifies key learning attributes and positive and negative importance-performance analysis (IPA) is performed. A t-test is also performed to quantitatively compare ‘instructor delivery skills’ and overall satisfaction. The results show that ‘instructor delivery skills’ is the most imp

웹툰은 디지털 만화에서 시작하여 발전을 거듭하고 있는 주요 콘텐츠 중 하나이며, 웹툰을 제공하고 주요 플랫폼으로 네이버 웹툰과 카카오 웹툰이 있다. 두 기업은 유사한 장르와 고품질의 콘텐츠를 제공하며 1.000만 이상의 다운로드 수를 기록했지만, 실제 사용자 수와 만족도에는 큰 차이가 있다. 웹툰 애플리케이션의 다양한 기능적 요소가 콘텐츠 자체보다 큰 만족도 차이를 만들어내며, 사용자의 만족도에 직접적인 영향을 미친다. 이에 따라 만족도의 영향 요소로서 기능적 측면을 파악하는 것이 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 구글 플레이 스토어에서 사용자가 작성한 리뷰와 별점을 수집하고, BERTopic 모델을 활용하여 별점에 영향을 미치는 요소를 도출하였다. 분석 결과 별점에 영향을 미치는 11가지 요소를 파악했으며, 회귀 분석을 통해 이 중 8가지 요소(작품 탐색 기능, 애니메이션 기능, 유료 재화 무료 제공 기능, 네트워크 연결 기능, 자동 업데이트 기능, 로그인 및 인증 기능, 화

COVID-19 이후 교육 산업 분야는 많은 활동이 비대면 채널로 전환하였으며, 엔데믹인 현재에도 많은 프로그램이 비대면 채널로 진행되고 있다. 본 연구에서는 비대면으로 운영된 실시간/비실시간 채널 이용자 만족도에 미치는 품질 요인을 분석하고 두 채널의 차이를 비교하고자 한다. 이를 위해 서울 H 대학에서 운영된 동일 내용의 실시간/비실시간 채널의 대학원생 대상 비교과프로그램 수강자 리뷰를 분석하였다. 토픽 모델링을 통해 도출된 비대면 학습 품질 요인은 교육시스템 품질, 콘텐츠 품질, 강사 품질, 기대 일치이며, 해당 품질 요인과 관련된 설문 응답을 통해 이용자 만족도에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 그 결과 해당 품질 요인 모두 만족도에 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 두 채널 간 만족도 요인에 유의한 차이가 있었다. 본 연구를 통해 실시간 채널은 콘텐츠 자체 개선에, 비실시간 채널은 프로그램 운영 시스템 편의성 개선이 이용자 만족도 향상에 효과적이라는 시사점을 제시하였다는 점

This study examines how the release of hit OTT content affects smart TV usage by comparing two opposing mechanisms: spillover effects, where popular content boosts complementary products, and displacement effects, where stronger media draw users away from weaker ones. Using an interrupted time-series (ITS) approach, the authors analyze changes in smart TV usage in South Korea surrounding the releases of three major Netflix series—Squid Game, All of Us Are Dead, and Extraordinary Attorney Woo. Ac

본 연구는 인공지능(AI) 기반 챗봇 유형이 학습 단계에 따라 학습 만족도, 학습 성과, 인지 부하에 어떤 영향을 미치는지 규명하고자 한다. 이를 위해 LLM(Large Language Model) 챗봇과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 챗봇 유형과 학습 단계 간 상호작용 효과를 분석하고, 외재적․생성적 인지 부하의 매개효과를 검증하였다. 실험은 서울 소재 H 대학교의 교과목 4개를 대상으로 진행되었다. 학습자는 Bloom의 교육목표 분류 체계에 기반한 Lower-order thinking 과제와 Higher-order thinking 과제를 순차적으로 수행하였고, 각 단계에서 학습 만족도, 학습 성과, 외재적․생성적 인지 부하를 측정하였다. 분석 결과, Lower-order thinking 단계에서는 RAG 챗봇이, Higher-order thinking 단계에서는 LLM 챗봇이 높은 학습 만족도와 성과를 보였다. 인지 부하의 경우, Lower-or

최근 업무 환경에서 AI 활용 문화가 확산되며, 다양한 형태의 AI가 업무를 지원하거나 일부를 대체하고 있다. 특히 B2C 고객 접점 환경에서 챗봇은 상담사의 역할을 일부 대체하고 있다. 본 연구는 인간-AI 협력 관점에서 인간 상담사의 정서적 역할에 주목하여, 라포 형성 행동과 업무 효과성에 미치는 영향을 검증하였다. 구체적으로 AI 도입 여부에 따라 스몰 톡, 맞장구, 고객에게 질문, 주관적 표현과 같은 라포 형성 행동과 업무 효과성의 집단 간 차이를 검증하고, 각 행동이 업무 효과성에 미치는 영향력을 평가하였다. 연구 결과, AI 도입 여부에 따라 일부 라포 형성 행동의 빈도와 업무 효과성에서 유의미한 차이가 나타났으며, 라포 형성 행동이 업무 효과성에 미치는 영향도 부분적으로 확인되었다. 본 연구는 비대면 세일즈 커뮤니케이션 맥락에서 AI가 인간 상담사의 역량을 보완하는 방식을 이해하는 데 기여하며, AI 활용을 통한 업무 효과성 및 대인관계 역량 측면에서 지식경영 분야에 실

This study empirically examines the impact of AI-mediated communication (AMC), implemented as AI-based review summarization, on consumer decision-making in e-commerce and the moderating role of customer loyalty. Online reviews are valuable but often overwhelming, increasing decision complexity and reinforcing the effort–accuracy trade-off. To address this, we analyze whether AMC reduces consumer effort and improves decision accuracy, and whether these effects differ across loyalty segments. Usin

This study investigates how user experience (UX) and user Interface (UI) is influenced by the adoption of financial super apps. As major Korean financial groups have launched integrated financial super apps that consolidate various services, they are now moving toward further enhancing and sophisticating these platforms. The study aims to empirically analyze user reactions before and after the launch of a super app. User reviews were collected from the Google Play Store, covering financial super