[논문]인공지능 서비스 특징 및 품질측정항목의 고찰과 제안

백창화; 최재호; 임성욱

doi:10.7469/jksqm.2018.46.3.677

인공지능 서비스 특징 및 품질측정항목의 고찰과 제안
Review and Suggestion of Characteristics and Quality Measurement Items of Artificial Intelligence Service 원문보기

品質經營學會誌 = Journal of Korean society for quality management, v.46 no.3, 2018년, pp.677 - 694

백창화 (대진대학교 산업공학과) , 최재호 (대진대학교 산업공학과) , 임성욱 (대진대학교 산업공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: The purpose of this study is to investigate various prior studies on artificial intelligence and to examine the concept and characteristics of various prior studies of existing service quality. And this paper is to study the concept and characteristics of artificial intelligence services and propose suitable quality measurement items. Methods: The research method of this paper is to examine previous research related to existing artificial intelligence and to analyze characteristics related to service quality. Results: This paper examines the concept and characteristics of artificial intelligence service in a new era by examining previous studies related to artificial intelligence and derives quality measurement items. Conclusion: In the future, it is necessary to verify the validity of the quality measurement items of artificial intelligence service. Therefore, it is necessary to elicit and verify the main quality measurement items through the investigation of the expert group.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이는 신뢰성 및 이행성, 프리아버시 및 안전성, 웹사이트 디자인, 소비자 서비스라는 4가지 차원에서 개발되어 세부항목의 14개 항목으로 구성되었다. 그리고 서비스 품질에 대한 소비자의 지각이라는 측면과 웹사이트 서비스 품질에 대한 소비자의 평가 항목을 고려하여 제시되었다.
지금까지 인공지능과 서비스 품질에 대한 선행연구를 고찰하여 주요 특징과 현황을 파악하고 분석하였다. 그리고 이를 바탕으로 혁신적으로 등장하여 빠르게 확산되고 있는 새로운 시대의 인공지능 서비스의 개념과 특징을 살펴보았다. 인공지능 서비스의 특징은 초지능성을 바탕으로 한 무인화 서비스와 빅데이터 기반의 맞춤형 플랫폼, 그리고 시공간을 뛰어넘는 초연결성 서비스와 최첨단 기술기반의 융복합 서비스로 요약할 수 있다.
따라서 본 연구의 목적은 첫째, 인공지능에 대한 여러 선행연구를 조사하고 기존 서비스 품질의 다양한 선행연구를 고찰하여 관련 개념과 특징을 살펴보고 둘째, 이를 바탕으로 인공지능 서비스의 개념과 특징을 연구하여 이에 적합한 품질측정항목을 제안하는 것이다.
우선 인공지능에 적용되는 다양한 기술에 대해 살펴보기로 한다. 여기서는 인공지능에 대한 구체적이고 상세한 기술보다는 인공지능에 적용되는 주요한 기술과 트렌드를 파악하고 이를 기반으로 실제 적용된 다양한 사례들을 중심으로 고찰해 보기로 한다.
우선 인공지능에 적용되는 다양한 기술에 대해 살펴보기로 한다. 여기서는 인공지능에 대한 구체적이고 상세한 기술보다는 인공지능에 적용되는 주요한 기술과 트렌드를 파악하고 이를 기반으로 실제 적용된 다양한 사례들을 중심으로 고찰해 보기로 한다.
이에 e-서비스 품질을 측정하기 위해 적절한 측정도구를 새롭게 개발하여 E-S-QUAL을 제시하였다. 이는 서비스 품질의 일반적인 모형으로 활용되었던 SERVQUAL 모형을 재해석하고 분석하여 디지털 환경에서 적절하게 적용할 수 있는 서비스 품질 측정모형으로 개발되었고 e-서비스 품질 측면을 다양하게 고려하여 제시되었다. 이는 온라인 구매 고객을 대상으로 설문조사를 직접 실시하여 개발되었고, 4가지 차원에서 시스템 이용가능성, 효율성, 이행성, 프라이버시가 제시되으며,이는 세부적으로 22개 항목으로 구성되는 E-S-QUAL을 최종 완성하여 제안하였다.
언급된 내용처럼 인공지능의 발전 단계가 순탄하지만은 않았으나 이를 극복하고 여러 개념을 정리하여 다양한 형태로 발전하고 있다. 이러한 인공지능의 특징과 현황을 좀 더 상세하게 알아보기 위해 인공지능에 적용되는 다양한 기술과 사례를 살펴보기로 한다.
이상으로 기존 서비스 품질에 대한 다양한 연구를 고찰해 보았다. 기존 오프라인 중심의 서비스 품질은SERVQUAL을 기반으로 발전하였고 이를 수정, 보완한 SERVPERF 등으로 제시되었다.
이와 같이 인공지능에 대한 탄생 배경과 역사, 인공지능의 개념과 발전 방향에 대해 살펴보았다. 언급된 내용처럼 인공지능의 발전 단계가 순탄하지만은 않았으나 이를 극복하고 여러 개념을 정리하여 다양한 형태로 발전하고 있다.
Russell(2015)은 인공지능에 대한 연구를 여러 가지로 다양하게 정의하였다. 첫째, 기계가 가진 장점을 바탕으로 인간의 일을 대신하도록 하는 연구이며 둘째, 인간의 지능적 행동에 대해 이를 자동화하기 위한 연구로 이야기 하였다. 셋째, 다양한 환경의 상황을 감지하고 목표를 이루기 위해 스스로 행동하는 자동화된 시스템에 대한 연구이며 넷째, 인간이 가진 이해나 추론 능력을 가지고 문제를 해결할 수 있는 소프트웨어의 종합적인 기술로 요약된다고 언급하였다.

가설 설정

우선 Garvin(1984)은 서비스품질을 5가지 관점에서 연구하여 제품 중심적인 접근품질, 사용자 중심적인 접근품질, 선험적인 접근품질, 제조 중심적인 접근품질, 가치 중심적인 접근품질의 5가지로 구분하여 정의하였다. 이 중에서 사용자 중심적인 접근품질의 관점이 서비스 품질을 가장 잘 반영하고 있다고 주장하면서 이것은 서비스 품질이 이를 경험하는 사람의 관점이나 시각에 따라 다르다는 가정에서 출발하여 소비자가 서로 다른 필요와 욕구를 가지며, 이러한 소비자들의 필요성을 잘 만족시키는 서비스는 소비자들에게 가장 좋은 품질을 가진 서비스로 생각된다고 가정하였다. 이러한 서비스 품질은 개인적인 특성을 고려한 주관적 개념이라고 제시하였으며, 특정한 소비자에게 최고의 만족을 제공하는 서비스 특성을 도출할 수 있었다고 언급하였다.

제안 방법

또한 인공지능 서비스의 품질측정항목을 연구하여 신속성(Quickness), 개인맞춤화(Personalization), 전문성(Professionalism), 고객감성(Customer emotion), 편의성(Convenience), 안전성(Safety)의 크게 6가지 항목을 도출하여 제시하였다. 그리고 각 항목별로 세부항목을 도출하여 전체 50개의 세부측정항목으로 구성하여 제안하였다.
그리고 서비스의 성과만으로 서비스품질을 측정하는 것이 더 타당성 측면에서 옳다는 것을 이야기하며 ‘SERVPERF’ 모형을 제시하였다.
그리고 세번째는 잘 팔리지 않고 남아있는 서비스를 재고 형태로 쌓아둘 수 없기 때문에 사라지는 것을 소멸성(perishability)이라고 하였고, 마지막으로 변화하는 가변 요소가 많기 때문에 일정한 품질이 유지되지 않고 변하는 것을 이질성(heterogeneity) 이라고 제시하였다. 그리고 이를 다시 정리하여 SERVQUAL(Service + Quality)로 명명하고 서비스 품질을 10개 차원으로 정리하여 접근성(Access). 반응성(Rsponsiveness), 유형성(Tangibles), 신뢰성(Reliability), 의사소통(Communication), 보안성(Security), 신용성(Credibility), 공손함(Courtesy), 능숙함(Competence), 소비자이해(Understanding the customers)로 구분하였다.
중소기업기술정보진흥원(2017)은 인공지능에 적용되는 기술을 분류하였고, [Table 1]에서 보는 것처럼 인지컴퓨팅, 딥러닝, 패턴인식, 이미지인식 등으로 정리하였다. 그리고 인공지능을 3가지로 구분하며 약한 인공지능이란 스스로 학습하여 문제를 해결할 수 없는 컴퓨터 기반의 인공지능으로 구글의 알파고나 통번역시스템 등을 사례로 제시하였다. 그리고 강한 인공지능은 스스로 생각하고 학습하여 문제를 해결할 수 있으며 지각력과 독립성을 바탕으로 한 컴퓨터 기반의 인공지능으로 IBM 왓슨의 사례를 통해 지금은 약한 인공지능이지만 강한 인공지능에 가장 근접해있는 인공지능시스템이라고 소개하였고 영화 아이언 맨의 자비스 등을 언급하였다.
(1988)는 서비스 품질의 측정에서 가장 많이 사용되고 있는 SERVQUAL 모형을 기존의 10개 차원에서 보완하였다. 다시 말해, 중복되었던 측정수단을 분석하여 정량적인 방법으로 다시 정리하였고 이를 실증적인 분석을 이용하여 서비스 품질을 5개 차원을 유형성(Tangibles), 신뢰성(Reliability), 반응성(Responsiveness), 확신성(Assurance), 공감성(Empathy)으로 나누고 22개 항목으로 정리하여 제시하였다. [Figure 3]에서와 같이 이를 바탕으로 서비스 품질에 대한 개념적인 정의를 연구하여 지각된 서비스 품질의 개념에 대해 서비스의 우수성과 관련한 일반적인 태도나 판단으로 정의하였고, 지각된 품질에 대해서는 기대와 성과의 개념으로 연계시켰다.
이응봉(2013)은 e-서비스를 기반으로 한 도서 서비스 품질의 평가 연구에 대해 조사하고 연구하였다. 도서관 서비스에 대한 측정에 대해 기존에 제시되었던 LibQUAL+, DigiQUAL, SERVQUAL과 LibQUAL+를 혼합한 모형 등에 대한 선행 연구를 정리하였고, e-서비스가 점진적으로 확대됨에 따라 도서관 서비스 품질의 변형된 내용을 연구하여 제시하였다.
인공지능 서비스의 특징은 초지능성을 바탕으로 한 무인화 서비스와 빅데이터 기반의 맞춤형 플랫폼, 그리고 시공간을 뛰어넘는 초연결성 서비스와 최첨단 기술기반의 융복합 서비스로 요약할 수 있다. 또한 인공지능 서비스의 품질측정항목을 연구하여 신속성(Quickness), 개인맞춤화(Personalization), 전문성(Professionalism), 고객감성(Customer emotion), 편의성(Convenience), 안전성(Safety)의 크게 6가지 항목을 도출하여 제시하였다. 그리고 각 항목별로 세부항목을 도출하여 전체 50개의 세부측정항목으로 구성하여 제안하였다.
그리고 이러한 학습의 주요 관련 개념은 딥러닝과 인공신경망을 활용하게 된다고 언급하였다. 또한 인공지능의 분류는 수행가능한 과업의 발전정도와 고도화에 따라 약한 인공지능(weak AI), 강한 인공지능(strong AI) 그리고 초 인공지능(super AI)으로 구분하였다. 그리고 인공지능과 관련된 기술에 대해 과학 분야의 여러 영역과 서로 연계 되어 있으며 현재 명확한 분류체계가 뚜렷하지는 않지만 주요 관련 기술로는 패턴인식, 신경망, 기계학습, 퍼지논리, 인지 컴퓨팅 기술, 서포트 벡터머신 등이 있다고 언급하였다.
그리고 이를 다시 정리하여 SERVQUAL(Service + Quality)로 명명하고 서비스 품질을 10개 차원으로 정리하여 접근성(Access). 반응성(Rsponsiveness), 유형성(Tangibles), 신뢰성(Reliability), 의사소통(Communication), 보안성(Security), 신용성(Credibility), 공손함(Courtesy), 능숙함(Competence), 소비자이해(Understanding the customers)로 구분하였다.
Brady and Cronin(2001)은 Rust and Oliver(1994)의 3차원 모델(Three-Component Model)과 다중 모델 (The Multi-level Model) 구조 모형을 연구하였고 이를 다른 관점의 3가지 차원으로 재구성하여 서비스품질 모형을 제안하였다. 새로운 3차원 모형은 물리적 환경품질(Physical environment quality)과 상호작용품질(Interaction quality), 그리고 결과품질(outcome quality)로 구분하였고, 물리적 환경품질은 물리적환경과 인적, 사회적 환경으로, 상호작용품질은 전달이나 서로 상호작용에 의한 품질로, 결과품질은 서비스 결과나 상품 등으로 구성하였다.
새로운 인공지능 서비스의 품질인 “AI-SERVQUAL”은 크게 6가지 측정항목으로 구분하였으며, 인공지능 서비스의 주요 특징을 반영하여 신속성, 개인맞춤화, 전문성, 고객감성, 편의성,안전성으로 분류하였다.
Froehole and Roth(2004)는 e-서비스의 서비스 접점에 대한 연구를 진행하였고 기술 역할을 중심으로 한 서비스의 품질유형에 대해 5가지로 구분하여 제시하였다. 우선 기술이 아무런 역할도 하지 못하는 무기술형 서비스접점 품질(technology-free service encounter)과 기술이 서비스 제공자의 조력자 역할을 하는 일방기술형 서비스접점 품질(technology-assisted service encounter), 그리고 면대면으로 서비스 제공자와 소비자가 동일한 기술에 접속할 때 기술이 의사소통을 돕는 기술도움형 서비스접점품질(technology-facilitated service encounter), 또한 면대면 접촉이 없이 상호 원활한 의사소통을 위해 기술이 활용되는 기술연결형 서비스접점품질(technology-mediated service encounter), 마지막으로 고객 스스로 서비스를 이용하는 기술생성형 서비스접점품질(technology-generated service encounter)을 제시하였다. 여기서 기술연결형 서비스점점품질과 기술생성형 서비스접점품질은 면대 스크린 접촉품질방식으로 정의하기도 하였다.
(2000)은 e-서비스 품질에 대해 연구하여 e-서비스 품질은 기존 서비스 품질과 여러 가지 특징이 달라서 SERVQUAL을 사용하기에 적절하지 못하다고 언급하며 e-서비스 품질에 적합한 11가지 요소를 제시하였다. 이는 보장성(Assurance), 접근성(Access), 효율성 (Efficiency), 반응성(Responsiveness), 사이트 미학(Site Aesthetics), 네비게이션의 편리성(Ease of Navigation), 보안성(Assurance), 유연성(Flexibility), 신뢰성(Reliability), 개인화(Personalization), 가격에 대한 지식(Price Knowledge)으로 분류하여 제안하였다.
이는 서비스 품질의 일반적인 모형으로 활용되었던 SERVQUAL 모형을 재해석하고 분석하여 디지털 환경에서 적절하게 적용할 수 있는 서비스 품질 측정모형으로 개발되었고 e-서비스 품질 측면을 다양하게 고려하여 제시되었다. 이는 온라인 구매 고객을 대상으로 설문조사를 직접 실시하여 개발되었고, 4가지 차원에서 시스템 이용가능성, 효율성, 이행성, 프라이버시가 제시되으며,이는 세부적으로 22개 항목으로 구성되는 E-S-QUAL을 최종 완성하여 제안하였다.
(2005)은 SERVQUAL을 중심으로 전통적인 서비스 품질에 대하여 오랜 시간동안 여러 가지 연구가 수행되어 왔으나 e-서비스 품질 평가에 대해서는 제한적인 연구되었음을 지적하였다. 이에 e-서비스 품질을 측정하기 위해 적절한 측정도구를 새롭게 개발하여 E-S-QUAL을 제시하였다. 이는 서비스 품질의 일반적인 모형으로 활용되었던 SERVQUAL 모형을 재해석하고 분석하여 디지털 환경에서 적절하게 적용할 수 있는 서비스 품질 측정모형으로 개발되었고 e-서비스 품질 측면을 다양하게 고려하여 제시되었다.
Zeithaml and Bitner(2003)는 서비스품질이란 소비자가 서비스품질을 고려하고 판단하는데 서비스를 전달하는 과정과 서비스를 이용하여 전달된 결과물, 그리고 서비스 전달과 연결된 주변의 환경 등을 모두 고려하여 다차원적인 현상으로 이해해야한다고 주장하였다. 이에 서비스품질을 3가지의 품질로 나누어 환경적 품질, 상호작용 품질,그리고 결과물 품질로 구분하였고, 이에 대한 하부적인 서비스 품질차원을 SERVQUAL에서 이용하는 신뢰성, 반응성, 확신성, 유형성, 공감성으로 재구성하였다.
인공지능 서비스에 대한 기존 선행연구의 분석을 바탕으로 인공지능 서비스의 특징을 반영하여 인공지능 서비스의 품질측정항목을 연구하여 관련 항목을 도출하였으며 새로운 개념인 인공지능 서비스 품질을 “AI-SERVQUAL”로 명명한다.
지금까지 인공지능과 서비스 품질에 대한 선행연구를 고찰하여 주요 특징과 현황을 파악하고 분석하였다. 그리고 이를 바탕으로 혁신적으로 등장하여 빠르게 확산되고 있는 새로운 시대의 인공지능 서비스의 개념과 특징을 살펴보았다.

데이터처리

이 모형은 서비스품질은 성과(performance)와 같다라는 개념을 기반으로 하였다. 기존 SERVQUAL의 한계점과 문제점을 지적하며 여기서 사용된 5개 차원의 22개 항목에 성과치에서 기대치를 뺀 서비스 품질보다는 서비스 품질을 성과로 측정하는 것이 더 우수하다는 것에 대하여 요인분석(Factor analysis)과 회귀분석 (Regression)를 이용하여 입증하였다.

성능/효과

첫째, 기계가 가진 장점을 바탕으로 인간의 일을 대신하도록 하는 연구이며 둘째, 인간의 지능적 행동에 대해 이를 자동화하기 위한 연구로 이야기 하였다. 셋째, 다양한 환경의 상황을 감지하고 목표를 이루기 위해 스스로 행동하는 자동화된 시스템에 대한 연구이며 넷째, 인간이 가진 이해나 추론 능력을 가지고 문제를 해결할 수 있는 소프트웨어의 종합적인 기술로 요약된다고 언급하였다.
셋째, 인공지능 서비스는 시공간을 뛰어넘는 초연결성 서비스를 제공한다. 빠른 기술발전과 시대의 흐름에 따라 사람들은 다양한 장소에서 시간에 관계없이 서비스를 받는 것을 중요하게 생각하게 되었다.

후속연구

이는 크게 4가지 차원으로 구성되어 사이트 심미성 (aesthetic site quality)과 사용 편리성(ease of use), 안전성(security)과 처리속도(processing speed)로 개발되었고 이에 대한 세부 항목으로 사용 용이성, 디자인, 시스템속도, 가격 우위성, 주문 명확성, 명성, 보안성, 상품품질 확신성, 상품 차별성의 9개 항목으로 구성된다고 주장하였다. 그러나 구매과정에 대한 전체 과정과 관점을 포함하지 못하여 웹사이트 서비스 품질에 대한 포괄적인 평가를 구성하지 못한 한계점을 가지고 있었다.
이를 위해 현재 제시된 6가지 항목의 세부측정항목 50개에 대하여 인공지능 서비스의 품질측정항목에 대한 전문가 집단의 델파이 조사를 진행하고 이에 대한 결과를 분석하여 주요 항목을 선별하는 연구를 통해 그 결과를 제시할 계획이다. 그리고 이를 바탕으로 인공지능 서비스를 이용하고 있는 사용자를 대상으로 온라인 설문조사를 진행하여 이에 대한 적합성을 검증하고 이를 체계화하여 새로운 인공지능 서비스의 품질측정항목을 제안할 예정이다
이러한 과정은 전문가 집단의 조사와 분석을 통해 주요 품질측정항목을 도출하고 이를 검증하는 단계를 거쳐 진행된다. 이를 위해 현재 제시된 6가지 항목의 세부측정항목 50개에 대하여 인공지능 서비스의 품질측정항목에 대한 전문가 집단의 델파이 조사를 진행하고 이에 대한 결과를 분석하여 주요 항목을 선별하는 연구를 통해 그 결과를 제시할 계획이다. 그리고 이를 바탕으로 인공지능 서비스를 이용하고 있는 사용자를 대상으로 온라인 설문조사를 진행하여 이에 대한 적합성을 검증하고 이를 체계화하여 새로운 인공지능 서비스의 품질측정항목을 제안할 예정이다
이번 연구에 대한 한계점은 인공지능과 기존 서비스품질의 특징을 바탕으로 인공지능서비스의 품질측정항목을 제안하였으나 이에 대한 적절한 타당성 검증이 제시되지 않았다. 이에 대한 향후 연구과제는 인공지능 서비스의 품질측정항목에 대한 관련 연구가 현재 지속적으로 진행 중에 있으며 타당성 검증 절차에 대한 연구가 마무리 되면 관련 내용과 결과를 향후 제시할 계획이다.
이번 연구에 대한 한계점은 인공지능과 기존 서비스품질의 특징을 바탕으로 인공지능서비스의 품질측정항목을 제안하였으나 이에 대한 적절한 타당성 검증이 제시되지 않았다. 이에 대한 향후 연구과제는 인공지능 서비스의 품질측정항목에 대한 관련 연구가 현재 지속적으로 진행 중에 있으며 타당성 검증 절차에 대한 연구가 마무리 되면 관련 내용과 결과를 향후 제시할 계획이다. 이러한 과정은 전문가 집단의 조사와 분석을 통해 주요 품질측정항목을 도출하고 이를 검증하는 단계를 거쳐 진행된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지도학습이란 무엇인가?	정동규(2017)는 인공지능의 학습방법에 대해 지도학습과 자율학습으로 분류할 수 있다고 언급하였다. 지도학습(Supervised Learning)이란 주어진 입력데이터에서 대응되는 출력을 유추해 내기 위한 기계학습의 여러 가지 방법 중 하나이며, 지도학습이 적용되는 주요 인공 신경회로망은 1969년 민스키(Minsky)와 페퍼트(Papert)가 제안한 ‘퍼셉트론(Perceptron)’이라고 이야기 하였다. 이것은 단층구조로 이를 적용한 인공지능 기계가 해결할 수 있는 것은 제한된 영역과 분야였다.
	인공지능 기반의 서비스는 아직 초기 단계이지만 적용된 사례는 무엇이 있는가?	인공지능 기반의 서비스는 아직 초기 단계이지만 적용된 사례들을 주변에서 쉽게 찾아볼 수 있다. 우선 스마트폰의 대중화와 발전으로 개인별로 스마트 폰에 적용된 인공지능 기반의 대화형 서비스를 진행하고 있으며 이를 활용한 인공지능 개인비서나 인공지능 스피커 등의 제품들이 출시되어 큰 호응을 얻고 있다. 또한 집안에서 기존 세탁기나 냉장고, 에어컨, 로봇청소기 등에 인공지능을 적용한 가전제품이 많이 출시되어 편리함을 주고 있다. 또한 은행이나 보험, 공항이나 호텔 등에서도 인공지능을 적용한 로봇이나 시스템을 활용하여 상담이나 안내 등의 서비스 영역을 확대하고 있다. 그리고 사람이 부족하거나 비용 등의 문제를 극복하고 편리함을 주기 위해 인공지능을 이용한 무인편의점이나 무인레스토랑, 인공지능 바리스타를 활용한 무인카페 등이 점차 확대되고 있는 상황이다. 이러한 인공지능 서비스의 초기단계에는 전체적인 서비스보다는 특화된 서비스에 우선 적용하여 보편화되고 있다.
	지도학습이 적용되는 주요 인공 신경회로망은 무엇인가?	정동규(2017)는 인공지능의 학습방법에 대해 지도학습과 자율학습으로 분류할 수 있다고 언급하였다. 지도학습(Supervised Learning)이란 주어진 입력데이터에서 대응되는 출력을 유추해 내기 위한 기계학습의 여러 가지 방법 중 하나이며, 지도학습이 적용되는 주요 인공 신경회로망은 1969년 민스키(Minsky)와 페퍼트(Papert)가 제안한 ‘퍼셉트론(Perceptron)’이라고 이야기 하였다. 이것은 단층구조로 이를 적용한 인공지능 기계가 해결할 수 있는 것은 제한된 영역과 분야였다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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