곰페르츠곡선을 이용한 실시간 품질특성 산정

Abstract

새로운 사업영역으로 웹이 급부상하면서 웹 공간에서 성공하기 위한 마케팅이 활발하게 진행되고 있다. 또한, 웹사이트의 품질이 성공전략의 중요한 척도가 되면서 웹사이트의 품질을 향상시키기 위한 많은 노력과 연구들이 진행되고 있는 상황이다[1]. 웹사이트는 이용자 수 급증과 그에 따른 요구사항의 다양화, 그리고 사용자들의 요구특성이 시간에 따라 변화가 빠르게 변하하고 있으며, 웹사이트 사용자들은 본인이 원하는 사이트의 품질특성에 매우 민감하게 반응하고 이로 인한 이용자 유입과 유출이 빠르게 진행되고 있는 실정이다. 따라서 독특하고 새로운 콘텐츠를 사용자 친화적인 환경을 통해 제공함으로써 소비자들의 관심과 참여를 지속시켜야 할 필요성이 있으며[3], 시시각각 변하는 요구사항에 따라 소비자가 원하는 콘텐츠를 서비스 할 수 있는 예측 모형의 필요성이 대두 되었다. 이에 본 연구에서는 곰페르츠곡선(Gompertz Curve)과 제품수명주기이론을 통해 구해진 요구특성 가중치를 QFD(Quality Function Deployment)에 적용하여 웹사이트의 실시간 품질특성 우선순위를 산정하는 방법을 제안한다. 웹사이트의 수명주기는 곰페르츠함수의 2차미분곡선과 제품수명주기 이론을 접목하여 결정하고, 각 시기별 요구특성 가중치와 거리가중치 개념을 통해 구해진 관측시점에서의 요구특성 가중치를 QFD(Quality Function Deployment)에 적용하여 최종적으로 품질특성의 우선순위를 산정한다. 이 실험을 통하여 관측 시점에 따라 품질 특성의 우선순위가 변화하는 것을 확인 할 수 있었으며, 각 시기가 변화하는 시점에 가까워 오면 가중치가 그 다음시기의 가중치를 따르는 것을 통해 웹사이트의 업데이트시기를 결정할 수 있음을 확인하였다.|This study is the Real-time Quality Characteristic Computation Model using the Gompertz Curve, Product Life Cycle Theory and QFD(Quality Function Deployment). Recently websites are facing various changes such as diversified needs of fast growing users and rapidly changing requirements. Moreover websites users have sensitive reaction to websites' quality and for this reason inflows and outflows of users are proceeding rapidly. Under this situation, we need forecasting model which reflects real-time users requirements. So this study suggests method of real-time websites quality characteristic computation with demand characteristic weight in observation time from the Gompertz Curve, Product Life Cycle Theory and QFD(Quality Function Deployment)。; This study is the Real-time Quality Characteristic Computation Model using the Gompertz Curve, Product Life Cycle Theory and QFD(Quality Function Deployment). Recently websites are facing various changes such as diversified needs of fast growing users and rapidly changing requirements. Moreover websites users have sensitive reaction to websites' quality and for this reason inflows and outflows of users are proceeding rapidly. Under this situation, we need forecasting model which reflects real-time users requirements. So this study suggests method of real-time websites quality characteristic computation with demand characteristic weight in observation time from the Gompertz Curve, Product Life Cycle Theory and QFD(Quality Function Deployment)。