대형항공사와 저비용항공사 승무원의 유니폼에 따른 소비정서 간의 사회연결망 분석 Analysis of Social Network between Consumption Emotion based on the Uniform of Full-Service Carrier and Low-Cost Carrier Crews원문보기
항공사 승무원 유니폼에 관한 선행연구와 실증적 연구를 살펴보고 항공사 승무원의 유니폼이 고객이 지각하는 소비정서에 미치는 영향을 규명하는 것이 연구의 목적이다. 연구방법은 항공 관광 관련학과 재학생을 대상으로 2018년 3월 11일부터 25일까지 15일간 설문조사를 하였고, 총 289부의 유효표본 수를 분석하였다. 연구결과는 고객들은 승무원의 유니폼에 대하여 대형항공사와 저비용항공사 간의 지각하는 소비정서에 대한 영향에서 차이가 있는 것을 연결망 관계를 통해 증명하였다. 또한 저비용항공사에 대해 고객이 지각하는 소비정서는 편안하고, 친숙하며, 활기찬 등이며, 이러한 결과는 대형항공사인 깔끔하고 세련된 등으로 저비용항공사와 차별화되었다는 것을 증명하였다. 항공사는 적절한 시기에 승무원 유니폼을 변화시켜왔고, 회사의 이미지 변화에 상당히 중요하게 여기는 마케팅 도구로 생각할 때, 본 연구결과가 의미가 있다고 볼 수 있다.
항공사 승무원 유니폼에 관한 선행연구와 실증적 연구를 살펴보고 항공사 승무원의 유니폼이 고객이 지각하는 소비정서에 미치는 영향을 규명하는 것이 연구의 목적이다. 연구방법은 항공 관광 관련학과 재학생을 대상으로 2018년 3월 11일부터 25일까지 15일간 설문조사를 하였고, 총 289부의 유효표본 수를 분석하였다. 연구결과는 고객들은 승무원의 유니폼에 대하여 대형항공사와 저비용항공사 간의 지각하는 소비정서에 대한 영향에서 차이가 있는 것을 연결망 관계를 통해 증명하였다. 또한 저비용항공사에 대해 고객이 지각하는 소비정서는 편안하고, 친숙하며, 활기찬 등이며, 이러한 결과는 대형항공사인 깔끔하고 세련된 등으로 저비용항공사와 차별화되었다는 것을 증명하였다. 항공사는 적절한 시기에 승무원 유니폼을 변화시켜왔고, 회사의 이미지 변화에 상당히 중요하게 여기는 마케팅 도구로 생각할 때, 본 연구결과가 의미가 있다고 볼 수 있다.
The purpose of the study compares the difference between the carriers' reported large consumption emotion of customers in regards to the appearance of the crew. The research method was conducted for 15 days from March 11 to 25, 2018, and the number of valid samples was 289 in total. The results of t...
The purpose of the study compares the difference between the carriers' reported large consumption emotion of customers in regards to the appearance of the crew. The research method was conducted for 15 days from March 11 to 25, 2018, and the number of valid samples was 289 in total. The results of the study showed that customers differ in the influence of perceived consumption sentiment between full service carrier and low cost carrier on uniform of flight attendant. Consumer sentiments perceived by low cost carriers are comfortable, familiar, and lively, and these results have proven that they are distinguished from low cost carriers by being clean, sophisticated, and large. The results of this study are significant when the airline has changed the crew uniform at the right time and considered it to be a marketing tool that is important to the image change of the company.
The purpose of the study compares the difference between the carriers' reported large consumption emotion of customers in regards to the appearance of the crew. The research method was conducted for 15 days from March 11 to 25, 2018, and the number of valid samples was 289 in total. The results of the study showed that customers differ in the influence of perceived consumption sentiment between full service carrier and low cost carrier on uniform of flight attendant. Consumer sentiments perceived by low cost carriers are comfortable, familiar, and lively, and these results have proven that they are distinguished from low cost carriers by being clean, sophisticated, and large. The results of this study are significant when the airline has changed the crew uniform at the right time and considered it to be a marketing tool that is important to the image change of the company.
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문제 정의
본 연구는 긍정적 소비정서의 측정항목을 가지고 항공·관광을 전공으로 하는 대학생을 대상으로 대형항공사와 저비용항공사를 구분하여 집단 간의 차이를 규명하고자 하였다.
본 연구는 대형항공사와 저비용항공사 승무원의 유니폼에 따른 소비정서에 대한 연결망 관계가 차이가 있다고 판단하여, 항공사를 앞으로 이용할 잠재고객을 대상으로 소비정서에 대한 감정의 관계 차이를 사회연결망으로 접근하였다. 연구 표본으로 항공사에 대한 이해를 많이 하는 항공 및 관광 관련학과 대학생을 대상으로 하였다.
이에 본 연구는 대형항공사와 저비용항공사 간의 차이에 관한 연구가 진행됐다. 본 연구에서는 항공사 승무원의 유니폼에 따른 소비정서에 대하여 분석하였다. 사회연결망 분석을 통해 고객이 지각하는 소비정서를 시각화하였다.
저비용항공사에 관한 관심은 국내뿐만 아니라 세계적으로 확대되고 있다. 이에 본 연구는 대형항공사와 저비용항공사 간의 차이에 관한 연구가 진행됐다. 본 연구에서는 항공사 승무원의 유니폼에 따른 소비정서에 대하여 분석하였다.
연구조사 대상은 항공사에 대한 기본적인 이해와 향후 잠재고객을 대표하는 서울, 충남 소재하는 항공·관광 관련 학과를 재학생으로 한정하였다. 조사는 통제된 환경에서 대형항공사와 저비용항공사 승무원의 유니폼에 대하여 시각적으로 본 후, 5분 후 응답자가 희망하는 항공사를 선택하여 설문을 진행하여 외부적인 요인으로 인하여 조금이나마 왜곡되는 부분을 최소화하여 조사 자료의 신뢰성으로 높이고자 하였다. 조사 기간 2018년 3월 11일부터 25일까지 15일간 설문조사를 하였고, 설문조사자가 연구의 취지를 설명한 후 자기 기입 설문조사를 하여 자료를 수집하였다.
가설 설정
연구가설은 “대형항공사와 저비용항공사 승무원의 유니품에 따른 소비정서 간의 차이가 있을 것이다.
제안 방법
본 연구는 소비정서에 대하여 긍정적 정서인 흡족함, 생동감, 고마움, 즐거움, 새로움, 친근감, 반가움, 편안함, 자신감, 기쁨 등으로 부정적 정서로는 기분나쁨, 화남, 불신감, 당혹감, 불쾌감, 실망스러움, 신경질남 등으로 측정 항목을 설정하였다[21].
본 연구는 연결망 분석 시 노드와 네트워크의 특징을 보는 중심성 측정법으로 수행하였으며, 중심성은 한 개체가 전체 네트워크에서 중심에 위치하는 정도를 의미한다. 중심성 측정법은 연결 관계에 따라 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 등으로 많이 연구가 진행되고 있다[36-39].
노드의 아이겐벡터중심성은 연결된 다른 노드의 중심성을 가중치로 하여 계산된 연결정도를 의미한다[47]. 본 연구에서는 각 노드 간의 연결구조를 살펴보기 위하여 2-모드 방식의 밀도와 아이겐백터 중심성으로 분석하였다.
본 연구에서는 항공사 승무원의 유니폼에 따른 소비정서에 대하여 분석하였다. 사회연결망 분석을 통해 고객이 지각하는 소비정서를 시각화하였다.
사회연결망에서 분석의 가장 큰 장점 중 하나는 변수 즉, 속성 간의 상관관계에 대한 구조적 효과를 연결망 안에서 속성 간의 관계를 수치화, 통계화, 그래프 화하여 관계에 대한 해석을 가능하게 해준다[40,41]. 사회연결망 분석을 활용하여 패션 디자인 콘셉트 변화를 연구에서 연관어를 연구하였듯이[42], 본 연구는 대형항공사와 저비용항공사 승무원의 유니폼에 따른 소비정서 간의 연관어에 대하여 사회연결망 분석을 아이겐백터중심성(eigenvectorcentrality)으로 분석하였다. 아이겐벡터중심성은 중심성 분석에서 확장된 개념으로 특정 노드의 중심성이 주변 노드의 중심성을 기초하며, 각 노드의 최초 중심성은 Degree를 기준으로 계산하여 기존의 연결정도 중심성(degree centrality), 근접중심성(closeness centrality), 매개중심성(betweenness centrality)을 통합하여 노드 들간의 권력 관계를 동시에 볼 수 있다[43-45].
설문지에는 성별, 연령, 전공, 학년, 소비정서 등의 변수들을 측정할 수 있는 지표를 담고 있다. 성별, 연령, 전공, 학년은 명목척도를 사용하였으며, 소비정서들의 측정항목은 선행연구[23,24]를 바탕으로 수정한[21,46] 소비 정서에 대한 측정항목에 대하여 부정적인 항목을 제외한 97개에서 본 연구에서는 항공승무원 출신의 학계 전문가 4명을 통해 조사 문항을 77개 측정항목으로 확정하였다.
설문지에는 성별, 연령, 전공, 학년, 소비정서 등의 변수들을 측정할 수 있는 지표를 담고 있다. 성별, 연령, 전공, 학년은 명목척도를 사용하였으며, 소비정서들의 측정항목은 선행연구[23,24]를 바탕으로 수정한[21,46] 소비 정서에 대한 측정항목에 대하여 부정적인 항목을 제외한 97개에서 본 연구에서는 항공승무원 출신의 학계 전문가 4명을 통해 조사 문항을 77개 측정항목으로 확정하였다. 측정을 위한 소비정서 항목 변수로 “고급스러운, 호화스러운, 친숙한, 비즈니스적인, 국제적인, 세련된, 깔끔한, 화려한, 합리적인, 편안한, 믿을 수 있는, 좋은, 은은한, 고풍스러운, 비싼, 밝은, 활기찬, 서비스가 좋은, 멋있는, 깨끗한, 친절한, 가족적인, 단정한, 반가운, 전통이 있는, 럭셔리한, 고고한, 익숙한, 편리한, 이국적인, 실용적인, 아름다운, 안전한, 대중적인, 무난한, 적당한, 유명한, 완벽한, 경제적인, 자유로운, 전문적인, 품위 있는, 특별한, 귀족적인, 안락한, 우아한, 매력적인, 낭만적인, 환상적인, 괜찮은, 도시적인, 단란한, 정감 있는, 사업적인, 일상적인, 보편적인, 예쁜, 정숙한, 정중한, 현대적인, 세계적인, 최신의, 따뜻한, 젊은, 정갈한, 재미있는, 정열적인, 흥미진진한, 독특한, 격식 있는, 부유한, 강렬한, 자신감 있는, 보수적인, 가치 있는, 심플한, 여유 있는, 정성스러운, 진실한” 등이다.
연결망 분석의 네 가지 네트워크속성인 명성(prominence), 범위(range), 중개(brokerage) 그리고 응집력(cohesion)과 속성의 각 측정 지표를 활용하여 기업 경영 활동 요인들의 관계성을 분석하고 시사점을 제시하였다[11].
첫째, 소비정서의 선행연구를 중심으로 측정변수들에 관하여 연구하였고, 조사된 자료에 대하여 분석방법은 2-모드 방식에서 밀도와 아이겐백터중심성 연결망 분석을 진행하였다. 이를 위해 두 집단으로 구분하여 본 연구의 취지에 맞게 항공사에 따라 대형항공사와 저비용항공사로 구분하여 사회연결망 분석을 하였다. 그 결과 두 집단 간의 연결망 적 분석결과에 대하여 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
조사는 통제된 환경에서 대형항공사와 저비용항공사 승무원의 유니폼에 대하여 시각적으로 본 후, 5분 후 응답자가 희망하는 항공사를 선택하여 설문을 진행하여 외부적인 요인으로 인하여 조금이나마 왜곡되는 부분을 최소화하여 조사 자료의 신뢰성으로 높이고자 하였다. 조사 기간 2018년 3월 11일부터 25일까지 15일간 설문조사를 하였고, 설문조사자가 연구의 취지를 설명한 후 자기 기입 설문조사를 하여 자료를 수집하였다. 배포된 설문지는 총 310부로, 이중 응답이 불성실하거나 불완전한 응답지 21부를 제외한 총 289부의 유효표본 수를 분석하였다.
측정을 위한 소비정서 항목 변수로 “고급스러운, 호화스러운, 친숙한, 비즈니스적인, 국제적인, 세련된, 깔끔한, 화려한, 합리적인, 편안한, 믿을 수 있는, 좋은, 은은한, 고풍스러운, 비싼, 밝은, 활기찬, 서비스가 좋은, 멋있는, 깨끗한, 친절한, 가족적인, 단정한, 반가운, 전통이 있는, 럭셔리한, 고고한, 익숙한, 편리한, 이국적인, 실용적인, 아름다운, 안전한, 대중적인, 무난한, 적당한, 유명한, 완벽한, 경제적인, 자유로운, 전문적인, 품위 있는, 특별한, 귀족적인, 안락한, 우아한, 매력적인, 낭만적인, 환상적인, 괜찮은, 도시적인, 단란한, 정감 있는, 사업적인, 일상적인, 보편적인, 예쁜, 정숙한, 정중한, 현대적인, 세계적인, 최신의, 따뜻한, 젊은, 정갈한, 재미있는, 정열적인, 흥미진진한, 독특한, 격식 있는, 부유한, 강렬한, 자신감 있는, 보수적인, 가치 있는, 심플한, 여유 있는, 정성스러운, 진실한” 등이다. 조사에서는 응답자가 1차적으로 77개 항목에서 9개를 선정한 후, 2차적으로 9개 항목에서 3개를 선택하도록 하여, 선택된 소비정서 측정항목을 분석에 활용하였다. 자료 분석은 SPSS 21.
대상 데이터
조사 기간 2018년 3월 11일부터 25일까지 15일간 설문조사를 하였고, 설문조사자가 연구의 취지를 설명한 후 자기 기입 설문조사를 하여 자료를 수집하였다. 배포된 설문지는 총 310부로, 이중 응답이 불성실하거나 불완전한 응답지 21부를 제외한 총 289부의 유효표본 수를 분석하였다.
본 연구는 대형항공사와 저비용항공사 승무원의 유니폼에 따른 소비정서에 대한 연결망 관계가 차이가 있다고 판단하여, 항공사를 앞으로 이용할 잠재고객을 대상으로 소비정서에 대한 감정의 관계 차이를 사회연결망으로 접근하였다. 연구 표본으로 항공사에 대한 이해를 많이 하는 항공 및 관광 관련학과 대학생을 대상으로 하였다. 이러한 연구결과는 항공사의 마케팅에 영향을 줄 수 있는 소비정서에 대하여 파악함으로써 전략적 목표 시장과 잠재고객에 대하여 이해하는데 중요한 자료가 될 것으로 판단된다.
연구조사 대상은 항공사에 대한 기본적인 이해와 향후 잠재고객을 대표하는 서울, 충남 소재하는 항공·관광 관련 학과를 재학생으로 한정하였다.
데이터처리
첫째, 소비정서의 선행연구를 중심으로 측정변수들에 관하여 연구하였고, 조사된 자료에 대하여 분석방법은 2-모드 방식에서 밀도와 아이겐백터중심성 연결망 분석을 진행하였다. 이를 위해 두 집단으로 구분하여 본 연구의 취지에 맞게 항공사에 따라 대형항공사와 저비용항공사로 구분하여 사회연결망 분석을 하였다.
0, Netminer 4 프로그램을 이용하였다. 표본의 일반적인 특성을 알아보기 위한 빈도분석을 하였으며, 연결망을 분석하기 위하여 연결망 분석에서 2-모드 방식을 선택하여 아이겐백터중심성, 밀도, ECV 분석을 진행하였다.
성능/효과
이를 위해 두 집단으로 구분하여 본 연구의 취지에 맞게 항공사에 따라 대형항공사와 저비용항공사로 구분하여 사회연결망 분석을 하였다. 그 결과 두 집단 간의 연결망 적 분석결과에 대하여 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
둘째, 저비용항공사와 대형항공사 간의 소비정서에 대한 2-모드 아이겐백터중심성의 ECV분석에서 볼 수 있듯이 저비용 항공사에 대해 고객이 지각하는 소비정서는 편안하고, 친숙하며, 활기찬 등의 모습으로 마케팅적으로 포지셔닝을 잘 되었고, 이러한 현상은 대형항공사인 깔끔하고 세련된 등으로 저비용항공사와 차별화되었다는 것을 증명하였다.
저비용항공사와 대형항공사 간의 소비정서에 대한 2-모드 아이겐백터중심성의 ECV분석 결과, ECV값이 0.5 이상으로 나타나는 것은 저비용항공사의 “편안한(.729)”, 대형항공사의 “깔끔한(.639)”, “세련된(.569)” 강한 중심성으로 나타났으며 ECV값이 0.2 이상 - 0.5 미만은 저비용항공사의 “친숙한(.348)”, “활기찬(.293)”, “젊은(.290)”로 나타났으며, 대형항공사는 “고급스러운(.263)”, “밝은(.240)” 등으로 나타났다.
저비용항공사의 소비정서에 대한 2-모드 아이겐백터 중심성 분석에서 가장 중심성이 강한 측정변수는 “편안함”이며, 그다음으로는 “친숙한”, “활기찬”, “젊음”, “깔끔한”, “일상적인”, “밝은” 등으로 나타났다.
후속연구
본 연구결과는 항공사의 이미지 전략에서 소비정서적 관점에서 관련 업계에 실무적으로 적용될 수 있다. 기존의 소비 행동에 관한 연구는 고객이 지각하는 만족도, 추천 의도, 재이용 의도 속성연구에 주류였고 대부분의 연구는 소비정서가 만족과 불평 행동 혹은 추천이나 재이용 의도에 영향을 미치는 선행변수의 역할 관점으로 접근하였다.
본 연구는 편의표본추출법에 따라 항공·관광 학과 대학생을 대상으로 자료를 수집했기 때문에 후속연구에서는 실질적인 항공사를 이용한 경험한 고객으로 할 경우, 또 다른 결과가 나올 수 있으며, 이를 비교할 수 있는 연구가 될 것으로 판단된다.
연구 표본으로 항공사에 대한 이해를 많이 하는 항공 및 관광 관련학과 대학생을 대상으로 하였다. 이러한 연구결과는 항공사의 마케팅에 영향을 줄 수 있는 소비정서에 대하여 파악함으로써 전략적 목표 시장과 잠재고객에 대하여 이해하는데 중요한 자료가 될 것으로 판단된다.
본 연구는 긍정적 소비정서의 측정항목을 가지고 항공·관광을 전공으로 하는 대학생을 대상으로 대형항공사와 저비용항공사를 구분하여 집단 간의 차이를 규명하고자 하였다. 이러한 연구결과는 향후 항공사가 이미지 마케팅 전략을 수립할 경우 고객에 어떻게 접근할 것인가에 대한 기준이 될 것이다.
본 연구는 편의표본추출법에 따라 항공·관광 학과 대학생을 대상으로 자료를 수집했기 때문에 후속연구에서는 실질적인 항공사를 이용한 경험한 고객으로 할 경우, 또 다른 결과가 나올 수 있으며, 이를 비교할 수 있는 연구가 될 것으로 판단된다. 특히, 본 연구의 대상을 국내 항공사에서 외국 항공사까지 확장하여 지속해서 비교하면 또 다른 결과를 규명하는 연구가 필요할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
저비용항공사의 특징의 핵심은 무엇인가?
저비용항공사의 특징의 핵심은 항공권 가격을 최대한 저렴하게 고객에게 판매하는 것이다. 저비용항공사의 마케팅 전략에 따라 저비용항공사와 고객 행동 간의 인지, 감정, 행동은 서로 간에 연관성을 가지게 되고 소비를 위한 구매 행동에 영향을 미치고 있다[3-5].
저비용항공사와 고객 행동 간의 인지, 감정, 행동은 어떤 영향을 미치고 있는가?
저비용항공사의 특징의 핵심은 항공권 가격을 최대한 저렴하게 고객에게 판매하는 것이다. 저비용항공사의 마케팅 전략에 따라 저비용항공사와 고객 행동 간의 인지, 감정, 행동은 서로 간에 연관성을 가지게 되고 소비를 위한 구매 행동에 영향을 미치고 있다[3-5].
많은 심리학자가 소비정서가 더는 인간행동을 설명하는 부차적인 것이 아니라 주요한 것이라고 주장한 이유는 무엇인가?
소비정서는 고객이 서비스를 이용하는 과정에서 발생하는 일련의 정서적 반응 또는 소비 경험에 대해 심리적인 인지적 표현이다[21]. 소비정서는 다양하게 정의되고 있지만, 일반적으로 정서와 기분을 동반하는 의식적으로 경험한 주관적인 느낌 상태에 의해 발생하는 일정한 정신적 현상으로 보고 있다[22]. 1980년대 인지적 관점에서 인간행동을 설명하는 것이 한계에 부딪히자 소비정서에 관심을 돌리기 시작했으며 이에 관한 연구가 본격적으로 시도되었다[23]. 이로 인해 많은 심리학자는 소비정서가 더는 인간행동을 설명하는 부차적인 것이 아니라 주요한 것이라고 주장하였다.
참고문헌 (52)
J. H. Choi, Y. K. Eom & S. J. Kim. (2017). A Study on the Analysis of Brand Elements for Enhancing Communication of Low-cost airlines. Communication Design Studies, 61(1), 58-76.
Seoul Economic Daily. (2017. 9. 18). Jeju Air to enter high-altitude cruising at low cost and dream of 'third national carrier'.
B. C. Kwon & Y. H. Lee. (2016). The Influence of Service Quality of Long-haul Low-Cost Carriers on Customer Satisfaction and Behavior Intention. Korean Airline Management Association Proceedings, 148-165.
G. H. Kim & B. K. Yoon. (2016). Influencing relationship of in-flight service quality of low-cost airlines on customer satisfaction and recommendation intention. Tourism Research Journal, 30(8), 33-45.
J. M. Park & D. H. Ha. (2015). Difference of Low Cost Carriers Selection Attributes Based on Customer Values. Tourism Research, 30(3), 81-101.
M. J. Jeon. (1995). A Study on the Customer Satisfaction Process. Master's thesis. Seogang University, Seoul.
S. K. Jun. (1996). Is Non - Satisfaction Dissatisfaction? Consumer Studies, 7(1), 91-108.
H. J. You. (2010). A Study on the Web PR Strategy using Social Media -The Case of Chungcheong Tourism-. e-business research, 11(4), 97-116.
Y. H. Kim. (2007). Social Network Analysis. Park Young-sa.
J. Kim. (2009). A Study on the Target Customer Selection Using Social Networking Techniques: For Cosmetic Customers. Kyung Hee University doctoral thesis.
B. Y. Lee, S. M. Kim & H. K. Hong. (2010). Using Social Network Analysis to Measure Relationships Between Management Activity Factors of Six Sigma. e-business research, 11(4), 187-206.
J. K. Kim. (2016). An Empirical Analysis on the Mediating Role of Marketing on Customer Satisfaction Focused on the Aviation Service. Trade Information Research, 18(3), 227-248.
H. J. Moon & I. O. Jeon. (2016). Effect of Airline Service Factors on Customer Satisfaction and Reuse intention. Journal of Korean Logistics Association, 26(2), 115-129.
S. S. Ahn. (2018). The Effect of Service Authenticity on Customer Satisfaction and Word-of-Mouth and Reuse Intentions - Focused on Airline Services -. Korean Airline Management, 16(1), 91-105.
Y. M. Chung & M. H. Lee. (2012). Adjustable Influence of the Converting Cost in Customer Satisfaction and Customer Preference Affected by the Main Factors of Airline Services. Journal of the Korean Institute of Navigation, 16(6), 1065-1079.
J. Y. Lim, Y. H. Lee & D. H. Han. (2016). Customer Perceived Value on Developing Airline Ancillary Services in Korea. Spring Conference Symposium. (pp. 126-166). Seoul : SDPM.
Y. J. Lee. (2016). Service Failure of Airline Service and Consumer's Emotional Response. Korean Airline Management Association Conference, (pp. 189-190). Seoul : SDPM.
K. Y. Kim & H. S. Na. (2012). Uniform Design Development for the Low-cost Airline Flight Attendant. Korea Design Forum, 36(1), 149-160.
J. H. Kim, H. E. Cho & S. H. Boo. (2007). The Effect of a Comparative Advertising: The Effect of Message Types and Emotions on the Cognitive Structure. Advertising Research, 18(5), 39-55.
H, S. Boo, G. Y. Jeong & Y. Y. Hwang.. (2009). The effect of advertising expression of negative consumption emotional product on advertising effect: Adjusting focus, adjusting effect of product type. Korean Business Association Integrated Conference, (pp. 114-128). : SDPM.
Y. H. Son. (2005). Mediating Effect of Consumption Emotion to Customer Satisfaction / Dissatisfaction. Consumer Studies, 16(1), 1-32.
R. A. Westbrook. (1987). Product/Consumption-Based Affective Responses and Post purchase Processes. Journal of Marketing Research, 24(1), 258-270.
R. L. Oliver. (1996). Satisfaction: A behavioral perspective on the consumer. New York? NY: Irwin-McGraw-Hill.
R. L. Oliver. (1993). Cognitive, affective and attribute bases of the satisfaction response. Journal of consumer research, 20(December), 418-430.
Y. Y. D. Bu. (2015). The Effect of Consistency of Employee Sentiment and Consumer Sentiment on Consumer Purchase Intention : Focusing on the interaction effects of employee emotion and consumer emotion. Master Thesis. Gyeonggi University, Seoul.
Y. J. Yi. (2000). A Theoretical Examination of Customer Satisfaction Research. Consumer Research, 11(3), 139-166.
Y. J. Lee & T. M. Lee. (2005). The Mediating Role of Consumption Emotion Dimensions in Repurchase Intention Formation of Unsought Goods - Focused on the Buyer - Seller Interactivity as Relationship Marketing Means -. Research in Merchandising, 23(2), 1-28.
S. Heidi & W. Baird. (1986). Interestingness a Neglected Variable in Discourse Processing. Cognitive Science, 10(1), 179-194.
H. M. Back & M. S. Kim. (2013). Technological Convergence Trend through Patent Network Analysis: Focusing on Patent Data in Korea, U.S., Europe, and Japan. Venture start-up research, 8(2), 11-19.
H. Y. Lee. (2012). Lee Hoon Young's research methodology. Chung Lam.
C. H. Choi. (2006). A Study on the Informal Networks in Organizations: An Application of Social Network Analysis. Korean Society and Administration Research, 17(2), 1-23.
H. J. Han, K. H. Kim, J. S. Kim & J. S. Jeon. (2016). A study on The Recognition of Residents for The 4 Main Rivers by Using Social Network Analysis. Hotel resort study, 15(1), 59-75.
Adilson E. Motter, Alessandro P. S. de Moura, Ying-Cheng Lai & Partha Dasgupta. (2002). Typology of conceptual network of language. Physical Review E(April), 65, 065102-1-065102-4.
S. H. Jeong & H. S. Jo. (2014). A study on frame transition of personal information leakage, 1984-2014: social network analysis approach. Journal of Digital Convergence, 12(5), 57-38.
K. H. Choi, H. H. Oh & H. J. Kwak. (2014). Network analysis using frequency of cross-citation and comparing citation index of accounting journals. Journal of Digital Convergence, 12(2), 143-149.
G. H. Choi & J. H. Choi. (2014). Network Analysis using Cross-citation Frequency of Clothing & Textiles - Related Journals. Journal of Digital Convergence, 12(6), 637-643.
S. H. Kim & R. S. Jang. (2010). The Study on the Research Trend of Social Network Analysis and the its Applicability to Information Science. Korea Information Management Society, 27(4), 71-87.
T, G. Kim, N. W. Jo & J. S. Hong. (2014). Characteristics of Korean Film Market by Using Social Network Analysis. Korean Society of Concrete, 14(6), 93-107.
S. S. Kim. (2017). A Study on the Change of Fashion Design Concept Using Social Network Analysis. Doctoral dissertation. Chung-Ang University, Seoul.
P. Bonacich. (1972). Factoring and Weighting Approaches to status scores and clique identification. Journal of Mathematical Sociology, 2(1), 113-120.
M. S. Mizruchi, P. Mariolis, M. Schwartz & B. Mintz. (1986). Techniques for Disaggregating Centrality Scores in Social Networks. in Sociological Methodology, edited by N. B. Tuma. Washington, DC: American Sociological Association.
T. Tony. (1989). Demarcating the boundaries between self and the social: The anatomy of Centrality in social Networks. Social Networks, 11(4), 387-401.
E. H. Kim. (2009). A Study on the Development of Emotional Image Scale of Hotel Brands and the Difference Between Loyalty Types. Doctoral dissertation. Kyung Hee University, Seoul.
G. Y. Kwak. (2017). Social Network Analysis. Chung Lam.
J. C. Jeong, S. K. Park & S. J. Min. (2012). A Study on Uniform Design of Female Flight Attendants Using Korean Images. The Korean Society of Fashion Design, 12(1), 55-74.
K. H. Choi & J. A. You. (2015). A reviews on the social network analysis using R. Journal of the Korea Convergence Society, 6(1), 77-83.
W. G. Kang, E. S. Ko, H. R. Lee & J. N. Kim. (2018). A Study of the Consumer Major Perception of Packaging Using Big Data Analysis -Focusing on Text Mining and Semantic Network Analysis-. Journal of the Korea Convergence Society, 9(4), 15-22.
S. R. Park & J. K. Park. (2018). Extraction of Crime Vulnerable Areas Using Crime Statistics and Spatial Big Data. Journal of Convergence for Information Technology, 8(1), 161-171.
S. H. Hong. (2016). New Authentication Methods based on User's Behavior Big Data Analysis on Cloud. Journal of Convergence for Information Technology, 6(4), 31-36.
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