[논문]대학생들의 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 요인 분석 연구

주유존; 왕초; 황하성

doi:10.7472/jksii.2022.23.3.77

대학생들의 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 요인 분석 연구
A Study on Factors Affecting University Students' Satisfaction with YouTube AI Recommendation System 원문보기

Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, v.23 no.3, 2022년, pp.77 - 85

주유존 (Dept. of Media and Communication, Dongguk University) , 왕초 (Dept. of Media and Communication, Dongguk University) , 황하성 (Dept. of Media and Communication, Dongguk University)

초록
AI-Helper

유튜브 콘텐츠의 다양성에 주목한 기존 연구와 달리 본 연구는 이용자들의 유튜브 추천 시스템에 대한 만족도에 영향을 미치는 요인을 밝히고자 하였다. 구체적으로 기술수용모델에 이용자들의 인식 변인인 콘텐츠 선호 적합성, 프라이버시 염려를 추가하여 이러한 변인들이 유튜브 AI 추천 시스템의 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 20~30대의 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 응답자들에게 있어서 기술수용모델의 주요 변인인 유희성, 유용성은 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 유의미한 요인으로 나타난 반면에 용이성의 영향력은 발견되지 않았다. 둘째, 유튜브 콘텐츠의 선호적합성은 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 프라이버시 염려는 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치지 않았다. 이러한 연구결과를 바탕으로 연구의 시사점과 후속 연구의 과제를 제언하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Unlike previous studies that focused on the diversity of YouTube content, this study tried to identify factors affecting users' satisfaction with the YouTube recommendation system. Specifically, by adding content preference suitability and privacy concerns to the technology acceptance model, we empirically analyzed how these variables affect user's satisfaction of the YouTube AI recommendation system. For this purpose, asurvey was conducted on college students in their 20s and 30s, and the main research results are as follows. First, in the respondents of this study, playfulness and usefulness, which are major variables of the technology acceptance model, appeared as significant factors affecting the satisfaction of the YouTube AI recommendation system, whereas the effect of ease to use was not found. Second, content preference suitability was found to affect the satisfaction with AI recommendation system, but privacy concerns did not affect the satisfaction with YouTube AI recommendation system. Based on these research results, the implications of the study and the directions for future studies were suggested.

주제어

표/그림 (6)

그림 (그림 1) 연구 모형 (Figure 1) Research model
표 (표 1) 조사대상자의 인구통계학적 특성 (Table 1) Demographic Characteristics of Survey Subjects
표 (표 2) 신뢰도 결과분석 (Table 2) Reliability result analysis
표 (표 3) 상관관계 및 판별 타당도 분석결과 (Table 3) Correlation and discriminant validity analysis results
표 (표 4) 위계적 회귀분석 결과 (Table 4) Hierarchical regression analysis results
표 (표 5) 가설 검증 결과 요약 (Table 5) Summary of Hypothesis Test Results

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구는 사회적으로 영향력이 커지고 있는 플랫폼, 유튜브 AI 추천시스템의 만족도에 영향을 미치는 요인들을 살펴보았다. 기술수용모델 이론에 추가적으로 유튜브 AI 추천 시스템의 특성 요인인 선호적합성, 그리고 프라이버시 염려를 투입하여 연구 가설을 설정하고 검증하였다.
본 연구는 유튜브 콘텐츠의 다양성에 주목한 기존 연구와 달리 기술수용모델 변인인 지각된 유용성, 용이성, 유희성을 바탕으로 유튜브 추천 시스템에 대한 이용자들의 인식 즉 선호 적합성, 그리고 프라이버시 염려를 추가하여 이러한 변인들이 유튜브 AI 추천 시스템의 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 살펴보고자 한다. 이를 통해 유튜브 AI 추천 시스템에 대한 이용자들의 인식과 수용을 이해할 수 있는 학술적 단초를 제공하고자 한다.
본 연구는 유튜브 콘텐츠의 다양성에 주목한 기존 연구와 달리 기술수용모델 변인인 지각된 유용성, 용이성, 유희성을 바탕으로 유튜브 추천 시스템에 대한 이용자들의 인식 즉 선호 적합성, 그리고 프라이버시 염려를 추가하여 이러한 변인들이 유튜브 AI 추천 시스템의 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 살펴보고자 한다. 이를 통해 유튜브 AI 추천 시스템에 대한 이용자들의 인식과 수용을 이해할 수 있는 학술적 단초를 제공하고자 한다.
이에 따라 본 연구에는 유튜브 AI 추천 시스템에 대한 수용 효과를 실증적으로 살펴보며, 이용자들이 AI 추천시스템에 대한 이용 경험을 출발점으로 추천 시스템의 만족도에 영향을 미치는 요인들을 탐구하고자 한다.

가설 설정

H1
H2
H3
H4
H5
따라서 본 연구는 이용자의 프라이버시 염려를 AI 추천시스템에 대한 부정적인 인식으로 고려하여 만족도에 부정적인 영향을 미칠 것이라는 가설을 설정하였다.
이상의 논의들은 특정 콘텐츠를 시청하기 위해 유튜브를 접속한 이용자들 역시, AI 추천 시스템이 제공하는 개인 맞춤형 콘텐츠가 그들이 선호하는 것일수록 추천 서비스에 대한 만족도가 높아질 가능성이 있다. 따라서 본 연구는 콘텐츠 선호 적합성을 이용자들의 AI 추천 시스템에 대한 긍정적인 인식으로 간주하여, 유튜브 AI 추천 서비스 만족도에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 가정하였다. 이에 다음과 같은 연구가설을 설정하였다.

제안 방법

[4, 7, 24] 의선행연구를 바탕으로 본 연구 맞게 수정하여 ‘유튜브 추천 시스템은 유튜브 이용의 효율성을 높여준다.’‘유튜브 추천 시스템은 이용에 유용하다고 생각한다.’등 4개 항목을 사용하였다
[7, 8]의 선행연구를 바탕으로 본연구 맞게 수정하여 구체적인 측정 문항은 ‘유튜브 추천시스템은 별다른 어려움 없이 이용하기 편리하다.’ ‘유튜브 추천 시스템은 손쉽게 이용할 수 있다.’ 등 4개 항목으로 5점 척도로 측정하였다.
추천 시스템 만족도는 이용자들이 유튜브 AI 추천 시스템에 대한 만족의 정도라고 정의하였다. [9, 24]의 연구에서 사용되었던 만족도 문항을 본 연구에 맞게 수정하여 측정하였다. 구체적으로 '나는 유튜브 알고리즘으로 추천해주는 영상에 만족한다', '나는 유튜브의 추천 영상 시스템에 대해 전반적으로 만족한다.
구체적인 측정 문항은 [4]연구에서 사용했던 문항을 참고하여 본 연구에 맞게 수정하였으며, ‘유튜브 추천 시스템은 동영상을 선택하는 데 도움이 된다.’ ‘유튜브 추천 시스템은 사용자의 필요로 하는 추천 결과를 제공한다.'‘유튜브 추천 시스템이 추천하는 동영상은 내가 원하는 내용과 적합하다.’등 4 개 문항으로 구성하여 측정하였다.
본 연구는 사회적으로 영향력이 커지고 있는 플랫폼, 유튜브 AI 추천시스템의 만족도에 영향을 미치는 요인들을 살펴보았다. 기술수용모델 이론에 추가적으로 유튜브 AI 추천 시스템의 특성 요인인 선호적합성, 그리고 프라이버시 염려를 투입하여 연구 가설을 설정하고 검증하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다.
주요 변인을 측정하기 위해 선행연구를 바탕으로, 측정 문항을 추출하였다. 추출된 문항들은 본 연구에 맞게 수정하였으며, 각 변인은 5점 리 커트 척도를(1=전혀 그렇지 않다 5=매우 그렇다) 이용하여 측정하였다.
프라이버시 염려는 개인정보가 보장되지 않을 수 있다는 걱정이나 염려로 정의하였으며 [21]연구에서 사용하였던 문항을 본 연구에 맞게 수정하였다. 구체적인 측정 항목은 ‘내가 유튜브 추천 시스템을 사용할 때 저장되는 개인 정보가 유출되어 사생활 침해가 발생할까 걱정스럽다.

대상 데이터

본 연구에서는 20~30대 한국인을 대상으로 2021년 5 월 19일부터 23일까지 8일간 온라인 설문조사를 하였다. 조사대상자들은 유튜브를 통해 추천 시스템 기능을 사용 경험이 있는 시청자로 한정하였으며, 사용 경험이 없는 응답자들은 분석에서 제외했다.
조사대상자들은 유튜브를 통해 추천 시스템 기능을 사용 경험이 있는 시청자로 한정하였으며, 사용 경험이 없는 응답자들은 분석에서 제외했다. 총 240부 설문지를 회수하여 응답이 불성실한 자료를 제외하고 총 200부를 최종분석에 사용하였다.

데이터처리

다음으로, 타당성을 검토하기 위하여 확인적 요인분석(CFA: Confirmatory Factor Analysis)을 실시하였다. 분석 결과, 측정 모델이 수용 가능한 적합도를 보인다는 것을 확인하였다(표준χ2=1.
연구 가설을 검증하기 위하여 먼저 유튜브 AI 추천 시스템의 만족도를 종속 변인으로 설정하고, 첫 번째 단계에서는 인구통계학적 요인을 두 번째 단계에서는 독립변인인 지각된 유용성, 지각된 용이성, 지각된 유희성, 선호 적합성, 프라이버시 염려를 투입하여 위계적 회귀분석을 실시하였다.

성능/효과

기존 연구와는 달리 용이성은 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 (이희지, 박민서, 2021)의 연구결과[25] 와 상반된 것으로 유튜브 이용자들에게 있어 추천 시스템은 이미 편하고 익숙한 서비스로 자리매김하고 있어 사용의 용이성이 중요한 요인으로 작용하지 않을 가능성도 있음을 유추해 볼 수 있다.
이후 연구에서 다양한 연령층 포함하여 좀 더 체계적으로 표본을 추출하여 연구를 진행할 필요가 있다. 둘째, AI 추천 시스템의 만족도에 영향을 미치는 다양한 요인을 포함하지 못하였다. 특히, 콘텐츠의 특성 요인이나 이용자의 가치관, 특성 등을 고려한 향후 연구들이 진행되어 이용자 관점에서 추천 시스템에 대한 논의가 확장되기를 기대한다.
둘째, 유튜브 AI 추천 시스템의 특성 요인인 선호 적합성은 유튜브 추천 시스템 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이는 유튜브 이용자에게 추천 서비스가 긍정적인 경험을 제공하고 있음을 유추해볼 수 있다.
또한 선호 적합성이 만족도에 가장 큰 영향을 미친다는 본 연구의 결과를 고려해 볼 때 AI 추천 시스템의 성공은 이용자의 취향에 적합한 콘텐츠를 얼마나 잘 필터링해서 제공하는가에 달렸다고 볼 수 있다. 결국 이용자의 특성, 개인적 취향, 가치관에 관심을 가질 필요가 있음을 시사한다.
분석 결과를 살펴보면, 인구통계학적 요인 즉 성별, 나이, 학력이 통계적으로 모두 유의미하지 않는 것으로 나타났으며 유용성, 유희성, 선호 적합성이 유튜브 AI 추천시스템의 만족도에 통계적으로 유의미한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다((표 4), (표 5) 참조.).
셋째, 유튜브 이용자들의 프라이버시 염려는 가 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 프라이버시 우려가 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 주지 않는 것은 프라이버시 염려가 유튜브 이용자의 불만족의 요인으로 작용할 수 있지만, 이용자 만족도의 결정요인은 아니라는 김유정, 김재영, 한재민(2012) 주장을 뒷받침하고 있다[26].
첫째, 유튜브 AI 추천 시스템 이용에서 이용자들이 지각하는 유용성, 유희성은 유튜브 추천 시스템 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 채택 행동과 관련된 신념이 높을수록 만족도가 높아짐을 확인하였다. 이는 유튜브 AI 추천시스템이 유용하고 재미있다고 느끼며, 즐거움을 준다고 믿는 이용자들은 유튜브 AI 추천시스템에 대한 만족도가 높고, 앞으로도 지속적으로 사용할 가능성이 있음을 유추해 볼 수 있다, 이러한 본 연구의 결과는 기술 수용 모델을 이용해 새로운 기술의 수용을 연구한 선행연구 결과들을 지지하고 있다.

후속연구

이상의 결과는 학술적 측면에서 몇 가지 시사점을 제시하고 있다. 기술수용모델이 이용자들의 기술 수용 행동을 예측하는 분석 틀을 제공함과 동시에 이용자들 이유 튜브 AI 추천시스템의 만족도를 설명하는 근거로도 활용될 수 있음을 시사하고 있다. 또한 본 연구에서 새롭게 투입한 선호적합성이 기술수용뿐만 아니라 기술에 대한만족도에도 어느 정도, 중요하게 작용하고 있음을 확인하였다는 점에서 의의가 있다.
먼저 유튜브가 제공하는 정보의 유용성이 AI 추천 시스템 만족도에 긍정적 영향을 미친다는 본 연구의 결과는 대학생들에게 있어 유튜브는 정보 검색 및 획득을 위해 사용되고 있음을 뜻하며, 정보의 유용성이 곧 유튜브의 성공과 직결되었음을 시사한다. 따라서 유튜버 또는 개인 방송을 제작하는 제작자들은 콘텐츠 내용의 질을 높이고, 타 정보 매체와 비교하여 전문적이고 유용한 콘텐츠 제작을 위한 노력이 필요할 것으로 보인다.
첫째, 본 연구의 조사대상은 20대~30대로 한정하였으며 편의적 추출법에 의해 조사 대상자를 추출하였다는 한계가 있다. 이후 연구에서 다양한 연령층 포함하여 좀 더 체계적으로 표본을 추출하여 연구를 진행할 필요가 있다. 둘째, AI 추천 시스템의 만족도에 영향을 미치는 다양한 요인을 포함하지 못하였다.
본 연구는 위와 같은 함의를 가지고 있음에도 불구하고 몇 가지 한계점이 나타났다. 첫째, 본 연구의 조사대상은 20대~30대로 한정하였으며 편의적 추출법에 의해 조사 대상자를 추출하였다는 한계가 있다. 이후 연구에서 다양한 연령층 포함하여 좀 더 체계적으로 표본을 추출하여 연구를 진행할 필요가 있다.
둘째, AI 추천 시스템의 만족도에 영향을 미치는 다양한 요인을 포함하지 못하였다. 특히, 콘텐츠의 특성 요인이나 이용자의 가치관, 특성 등을 고려한 향후 연구들이 진행되어 이용자 관점에서 추천 시스템에 대한 논의가 확장되기를 기대한다.

참고문헌 (27)

Mo Se Choi, Sang Jin Kim, "The Effect of Usage Motivation and K-POP Star Attachment on Satisfaction and Intention to Continuous Use for K-POP YouTube Music Video Contents," Korean Society for Product Culture and Design, 60(0), pp.1-14, 2021. http://kiss.kstudy.com/search/detail_page.asp?key3907895
Jong Deok Park. "Analysis of interactive and fun elements of YouTube smart video educational content," Doctoral dissertation, Hanyang University, 2019. https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/109806
Young jae Choi. "A study on the structural relationship of YouTube tourism information characteristics on perceived usefulness, ease, enjoyment and intention to use continuously," Tourism and Leisure Research, 33(7), pp.85-109, 2021. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeIdNODE10599559
Kang Yu Lee, Dong gyu Seong. "A study on factors affecting YouTube users' immersion experience and satisfaction," Journal of the Korean Contents Association, 18(12), pp.660-675, 2018. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeIdNODE07588565
Gao, H., Mahmud, J., Chen, J., Nichols, J., & Zhou, M. "Modeling user attitude toward controversial topics in online social media," InProceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media,8(1), 2014. https://ojs.aaai.org/index.php/ICWSM/article/view/14513
Davis F D. "Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology," MIS quarterly, 13(3), pp.319-330, 1989. https://www.jstor.org/stable/249008

상세보기
Young hwan Kim, Suil Choi. "Effect of perceivedservice quality, usefulness, and ease on IPTV user satisfaction and continued use intention," Journal of the Korean Contents Association, 9(10), pp.314-327, 2009. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeIdNODE01270424
Jeong suk Park, Jeong wo, Byun. "Study on the effect of perceived pleasure of SNS using technology acceptance model on customer satisfaction and intention to use: Focusing on the hotel restaurant business," Tourism and Leisure Research, 25(1) pp.419-435, 2013. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeIdNODE02087331
Hee Sung Lee, Hae Yeon Kim, Ha Sung Hwang. "A Study on Factors Affecting OTT Service User Satisfaction," Journal of Internet Computing and Services, 18(6), 93-100, 2017. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeIdNODE10042203
Chintalapati, N., Daruri, V. S. K. "Examining the use of YouTube as a Learning Resource in higher education: Scale development and validation of TAM model," Telematics and Informatics, 34(6), 853-860, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tele.2016.08.008

상세보기
Scherer, R., Siddiq, F., Tondeur, J. "All the same or different? Revisiting measures of teachers' technology acceptance," Computers & Education, p.143, 103656, 2020. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103656

상세보기
Lin, K. Y., Lu, H. P. "Predicting mobile social network acceptance based on mobile value and social influence," Internet Research, 25(1), pp. 107-130, 2015. DOI:https://doi.org/10.1108/IntR-01-2014-0018

상세보기
Jun young Lee, Beo msoo Jeon. "A study on the determinants of OTT service satisfaction and continued use intention," Korean Broadcasting Gazette, 34(4), pp.116-144, 2020. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeIdNODE09410621
Hongwi Lu, Hyosung Lee. "Effect of information quality factors of mobile news content on user satisfaction and continued use intention," Social Science Research, 31(3), pp.113-132, 2015. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeIdNODE06404233
Ho, S. Y., Lim, K. H. "Nudging moods to induce unplanned purchases in imperfect mobile personalization contexts," Mis Quarterly, 42(3), 757-778, 2018. https://www.misq.org/skin/frontend/default/misq/pdf/appendices/2018/V42I3Appendices/04_14083_RA_HoLimAppendices.pdf

상세보기
Hyo Jeong Kim, Sang Jin Yoo, Moon Sik Kang. "Integration of technology acceptance model and flow experience for mobile Internet acceptance," Internet E-Commerce Research, 8(1), pp.85-107, 2008. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeIdNODE00998646
Lu Liu, Jong ho Lee. "The Effects on Flow, Users' Satisfaction and Loyalty by Motivation Factors of Mobile Messenger APP and Quality Factors," e-Business Research, 15(3), pp.255-276, 2014. https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?
Bo Young Lim, Jong Ho Nang. "A Fashion Attention-based Pedestrian CNN Feature Extraction Method for Pedestrian Search in CCTV Videos," Proceedings of the Korean Information Science Association, pp.739-741, 2019. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeIdNODE09301714
Clark, S., Zaitsev, A. "Understanding YouTube Communities via Subscription-based Channel Embeddings," arXiv preprint arXiv:09892, 2020. https://arxiv.org/abs/2010.09892
Hong Jin Shim, Yu Sun Hwang. "A study on the motivation for using micro-blogging: Focusing on Twitter," Korean Broadcasting Journal, 24(2), pp.192-234, 2010. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeIdNODE01404233
Chun Wong Park, Jun Woo Kim, Hyuk-Jun Kwon. "An empirical study on information privacy risks and policies in the era of big data," Journal of the Korean Electronic Transactions Association, 21(1), pp.131-145, 2016. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeIdNODE06637278
Jae Kwon Bae. "A study on the effects of mobile cloud An Empirical Study on the Effect of Perceived Privacy, Perceived Security," e-Business Research, 15(3), 3-27, 2014. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeIdNODE02457725
Dinev, T., Hart, P. "An extended privacy calculus model for e-commerce transactions," Information systems research, 17(1), pp.61-80, 2006. https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/isre.1060.0080

상세보기
Liucun Zhu, Hasung Hwang. "A Comparative Study on Factors Affecting Satisfaction and Continuous Use Intention of KakaoTalk and WeChat," Social Science Research, 27, pp.77-98, 2020. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeIdNODE10488381
Myeong ji Kim, Suk yung Yoon, & Jun ho Choi. "The effect of aesthetics of mobile video streaming apps on user loyalty," Journal of the Korean Society forDesign Culture, 20(4), pp.63-74, 2014. https://web.yonsei.ac.kr/bkgsi/paper/
You Jung Kim, Jae Young Kim, Jae Min Han. "Structural relationship between social network user civic behavior, bad behavior, social bond, privacy concern, and user satisfaction," Journal of the Korean Society for Industrial-Academic Technology, 13(11), pp.4994-5004, 2012. https://www.researchgate.net/profile/
Herzberg, F., Mausner, B., & Snyderman, B. B. "The motivation to work New York Wiley," Studies of Accountants and Engineers, 1959. https://scholar.google.co.kr/scholar

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증