(kano model application method based on user group for … · 2013. 11. 13. · keywords: software...

소 트웨어 개선을 한 사용자 그룹 기반의 Kano 모델 용 방안 675

소 트웨어 개선을 한 사용자 그룹 기반의

Kano 모델 용 방안(Kano Model Application Method based on

User Group for Software Improvement)

한 수† 김 문 학

††

(Hyuksoo Han) (MoonHak Kim)

요 약 소 트웨어의 성공은 고객 만족도에 의해 평가받는다. 소 트웨어의 개선은 고객의 평가를 기

반으로 문제 을 악하고, 이를 해결하는 과정을 통해 지속 으로 이루어진다. 개선 작업은 제한된 자원

을 고려하여 개선 상들 우선순 가 높고, 큰 효과를 내는 부분에 집 해야 한다. 제품 분야에서는 이

러한 목 을 달성하기 해 Kano 모델이 많이 사용되어 왔다. 그러나 기존의 연구에서는 숙련 정도, 사용

빈도 등의 사용자 특성이 크게 반 되지 않았다. 본 논문에서는 사용자 그룹에 기반한 Kano 모델 용

방안을 제시한다. 사용자의 숙련 정도를 고려하여 사용자 그룹을 나 고, 그룹별 결과의 차이를 분석하

다. 분석을 통해, 개선 방안을 수립하고, 우선순 를 선정하기 한 정보를 제공하 다. 제시된 방법의 검

증을 해 지도 소 트웨어를 사례로 선정하고, 보자들을 한 개선사항들을 도출하 다.

키워드: 소 트웨어 개선, 카노 모델, 사용자 그룹, 고객 만족, 우선순

Abstract The success of software is frequently measured by the satisfaction of it’s user. Software

enhancement then should be performed continuously by identifying and solving the problems through

the user evaluation. With the limited resources, the enhancement tasks need to focus on the selected

functions of the higher priority and of the better effectiveness. To achieve this, Kano model has been

widely used in the manufacturing industry. Existing studies, however, do not consider the user’s

characteristics such as the user experience level and the usage frequency. This paper proposes an

application method of Kano model combined with the user characteristics. The user groups are

categorized based on the level of user experience and the user group differences are examined and

analyzed. Combining the Kano model with the group analysis results, the appropriate enhancement

elements are determined given with the priority information. To evaluate the validity of the proposed

method, the case study is performed on the selected map softwares and suggests the prioritized

enhancement elements.

Keywords: software improvement, kano model, user group, customer satisfaction, priority

․본 연구는 2012학년도 상명 학교 교내 선발 과제의 지원으로 수행되었음

․이 논문은 2013 한국컴퓨터종합학술 회에서 ‘소 트웨어 개선을 한 사용자

경험 수 기반의 Kano 모델 용’의 제목으로 발표된 논문을 확장한 것임

†

††

종신회원

학생회원

논문 수

심사완료

:

:

:

:

상명 학교 컴퓨터과학과 교수

[email protected]

(Corresponding author임)

상명 학교 컴퓨터과학과

[email protected]

2013년 7월 5일

2013년 8월 28일

CopyrightⒸ2013 한국정보과학회ː개인 목 이나 교육 목 인 경우, 이 작

물의 체 는 일부에 한 복사본 혹은 디지털 사본의 제작을 허가합니다.

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합니다.

정보과학회논문지: 소 트웨어 응용 제40권 제11호(2013.11)

1. 서 론

소 트웨어 제품 개발자들은 고객 만족에 주력해야

한다. 이는 고객이 원하는 바를 만족시켜 수 있는 능

력을 가지고 있는가가 제품의 성공을 결정하는 가장

요한 요소이기 때문이다[1].

고객의 불만족 요인을 제거하고, 만족도를 높이기

해서는 제품을 지속 으로 개선해야 한다. 제한된 자원

으로 주어진 일정 안에 소 트웨어 제품을 개선하기

해서는 우선순 가 높고, 큰 효과를 내는 부분에 집 해

야 한다.

지 까지 우선순 를 선정하기 한 기법들이 다양하

게 연구되어 왔는데, 그 요도를 활용하는 방식이

676 정보과학회논문지 : 소 트웨어 응용 제 40 권 제 11 호(2013.11)

주로 활용되어 왔다.

Karlsson 등은 Saaty가 제안한 AHP 방식을 활용하

여 우선순 를 결정하 다[2]. 그런데 AHP 방식은 상

의 수가 많으면 복잡도가 증가하는 단 이 있었다. 이러

한 문제를 해결하고자 요구사항들의 계층 구조를 형성

하고, 같은 계층에 있는 요구사항들 간에 AHP를 용

하는 Hierarchy AHP 방식을 제안했다.

Berander 등은 문가의 에서 요구사항들의 요

도를 평가하는 방식을 제안하 고, Hatton은 DSDM

(Dynamic Systems Development Method)의 MoScoW

방식을 채택하여, 기능이 얼마나 필수 인가를 기 으로

요구사항의 요도를 평가하는 방식을 제안하 다[3-5].

Becker 등은 QFD(Quality Function Deployment)를

활용하여 요구사항의 우선순 를 결정하기 해 요도

를 활용하 다[6].

이런 방식들은 주 인 기 을 용하여 체 상

으로부터 요도가 높은 것들을 선정했으나, 요도 이

외의 특징을 깊이 있게 살펴보지 못하는 단 이 있었다.

Anderson 등은 요도를 심으로 우선순 를 정하

는 방식에서는 새로운 기능들에 한 평가가 제품의 기

본 기능들과 비교할 때 상 으로 비 이 낮다는 것

을 지 하 다. 그리고 이를 극복하기 해 요도와 함

께 고객 만족도를 고려할 것을 제안하고, Kano 모델을

도입하 다[7].

Kano 모델은 기능의 충족과 사용자의 만족이 선형

으로 비례한다는 기존의 일원 인식방법에 반하는 이

론으로 품질 특성에 따라 만족도를 다르게 인식한다는

이원 인식방법이다[8]. 즉, 제공되는 품질 특성에 따라

고객의 만족도가 여러 유형으로 나뉜다는 것이다.

Kano 모델이 나온 이후로 많은 분야에서 요도와

고객 만족도를 함께 고려하여 제품을 개선하려는 련

연구들이 이루어졌다[9-12]. 그러나 기존의 Kano 모델

을 용한 연구들은 기능의 충족에 따른 고객 만족의

변화를 효과 인 방법으로 설명하 으나, 사용자들의 특

성을 반 하는 데는 부족한 부분이 많았다.

제품과 사용자 사이의 계에는 다양한 특성을 가진 사

용자 그룹이 존재하며, 각 사용자 그룹은 서로 다른 사용

상의 특성과 요구를 갖는다. 그러므로 제품과 기능들이

각 그룹에 속한 사람들을 모두 만족시키려면, 상 사용

자들을 그 차이에 의해 분류하는 것이 요하다[13].

본 논문에서는 다양한 사용자들의 특성을 반 하여

그룹을 분류하고, 이를 기반으로 한 Kano 모델의 용

방안 개발하 다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 제 2장에서는 연구의

근거가 되는 Kano 모델과 고객 만족계수를 설명하고,

기존에 Kano 모델을 활용한 연구의 문제 을 제시한다.

제 3장에서는 사용자 그룹 기반의 Kano 모델 용

로세스를 제시하 다. 한 지도(Map) 소 트웨어를

상으로 삼고, 사용자의 숙련 정도를 기 으로 그룹을 분

류하고, 이를 반 한 Kano 모델 용 결과의 분석 방안

을 제시한다. 제 4장에서는 설문 조사 결과를 바탕으로

카이스퀘어 독립성 검증을 수행하여 타당성을 검토하고,

수립된 분석 방안을 용하여 우선순 를 선정한다. 끝

으로 제 5장에서는 결론으로 연구의 의의 향후 연구

방향에 해 기술한다.

2. 련연구

2.1 Kano 모델

품질에 한 통 정의는 개 ‘사용자의 만족’이라

는 주 측면과 ‘요구조건과의 일치’라는 객 측면

하나를 따르고 있었지만, Kano는 두 가지 측면을 함

께 고려하기 하여 그림 1과 같이 품질의 이원 인식방

법을 제시하 다[8,14]. 여기서 말하는 서비스를 소 트웨

어 에서 바라보면, 제공되는 기능들로 정의할 수 있다.

그림 1 Kano 모델

Fig. 1 Kano Model

이러한 응 계로부터 구분된 주요 품질 요소는 다음

과 같은 기능의 충족과 고객 만족도 간의 계를 갖는다.

- 기본 품질 요소(Must-be Quality): 서비스가 충족

되더라도 당연한 것으로 생각되기 때문에 별다른

만족감을 주지 못하지만, 서비스가 충족되지 못하

면 불만족을 일으키게 되는 품질 요소이다.

- 일원 품질 요소(One-dimensional Quality): 서비

스가 충족되면 만족하고, 충족되지 못하면 불만족

을 일으키게 되는 품질 요소이다.

- 매력 품질 요소(Attractive Quality): 고객이 미

처 기 하지 못했던 것을 충족시켜주거나, 고객이

기 했던 것이라도 그 기 를 훨씬 과하는 만족

을 주는 품질 요소이다. 이는 서비스가 충족되면

만족하고, 충족되지 못하더라도 어쩔 수 없다고 생

각하여 불만족을 일으키기보다는 당연하게 받아들

이는 품질 요소이다.


그림 2 Kano 모델의 평가 이원표

Fig. 2 Evaluation Table of Kano Model

이들 요소 이외에 부수 으로 무 심과 역 품질 요소

가 포함되기도 한다.

- 무 심 품질 요소(Indifferent Quality): 이는 충족

되든지, 충족되지 않든지 만족도 불만족도 야기하

지 않는 품질 요소를 말한다.

- 역 품질 요소(Reverse Quality): 충족되면 불만족

을 일으키고, 오히려 충족되지 않으면 만족을 주는

품질 요소이다.

Kano 모델은 품질을 이원 으로 분석하기 해 각

기능이 존재하는 경우와 존재하지 않는 경우에 한

립 인 질문을 실시한다. 그리고 질문에 한 으로 얻

어진 결과를 통해 그림 2와 같은 방식으로 품질 요소를

분류한다[8].

- 매력 품질 요소 : 기능이 존재하면 좋고, 존재하

지 않아도 당연하거나, 립 이거나, 견딜만한 경

우에 해당

- 일원 품질 요소 : 기능이 존재하면 좋고, 존재하

지 않으면 싫은 경우에 해당

- 기본 품질 요소 : 기능이 존재해도 당연하거나,

립 이거나, 견딜만 하거나, 존재하지 않으면 싫은

경우에 해당

- 무 심 품질 요소 : 기능이 존재할 때와 존재하지

않을 때 모두 당연하거나, 립 이거나, 견딜만한

경우에 해당

이때, 각 기능은 최다 득표한 품질 요소를 할당받게 된다.

2.2 고객만족계수

Berger등은 기존의 Kano 모델을 개선하여 표 1과 같

은 방식으로 만족 계수와 불만족 계수를 정의하고, 이를

기반으로 품질 요소를 분류하는 방법을 제시하 다[15].

만족도에 향을 주는 매력 , 일원 품질 요소의 비

율이 체에서 얼마나 되는지를 나타내는 만족 계수를

구하고, 한 불만족에 향을 주는 일원 , 기본 품질

요소의 비율이 체에서 얼마나 되는지를 계산하여 음

의 값을 취해주는 방식으로 불만족 계수를 구한다.

표 1 만족 계수와 불만족 계수의 계산식

Table 1 Formula of Satisfaction and Dissatisfaction

Coefficient

▶ Satisfaction Coefficient(Better)

□

▶Dissatisfaction Coefficient(Worse)

□ ×

∙A : The number of people who respond

to attractive quality elements

∙O : The number of people who respond

to one-dimensional quality elements

∙M : The number of people who respond

to must-be quality elements

∙I : The number of people who respond

to indifferent quality elements

그림 3 고객만족계수를 활용한 품질 요소 분류

Fig. 3 Quality Element Categorization using the Customer

Satisfaction Coefficient

이 방식에서 만족 계수가 높다는 의미는 기능이 존재

하면 만족도가 높다는 의미이고, 불만족 계수가 높다는

의미는 기능이 존재하지 않으면 불만족이 높아진다는

의미로 기능이 꼭 필요하다는 의미가 된다.

일단 만족 계수와 불만족 계수를 구하고 나면, 이들을

기반으로 그림 3과 같이 각 기능에 해당하는 품질 요소

를 분류한다.

단, 역 품질 요소와 응답 모순은 기능에 한 만족과

불만족을 확인할 수 없기 때문에 다루지 않고 있다.

2.3 요구사항 우선순 화와 기능개선

Matzler 등은 고객 요구사항 에서 보다 집 인

심이 필요한 부분을 악하기 해 요도와 고객 만

족도를 함께 고려하 다[11,12,16]. 그들은 QFD 방식을

채택하여 요도를 기반으로 우선순 를 결정하는 과정

에 Kano 모델의 품질 요소를 활용하 다. 그리고 통합

과정에서 Kano 모델의 품질 요소별로 가 치를 달리

하는 방법을 제시하 다.


그러나 단순히 요소를 분류하거나, 요소간의 계를

악하는 것만으로는 개선 방안을 찾아내기 한 정보

가 부족하 다. 이를 극복하기 해, Xu 등은 Kano 모

델의 품질 요소들에 해 수학 식을 정립하여 기능

만족에 따른 만족도의 값을 측하 다[17].

Lim은 고객만족계수와 재 만족 정도를 비교하여

개선 효과가 큰 순서 로 우선순 를 매기는 잠재 고

객 만족 개선지수(PCSI Index : Potential Customer

Satisfaction Improvement Index)를 제시하 다[18].

Kim 등은 고객 만족개선지수의 활용 방안을 제시하면

서 경쟁사와의 차별 을 찾는 데는 성공하 으나 여

히 고객 간 차이 은 다루지 않았다[19].

Shin 등은 사용자 특성 거주 국가, 성별 등을 활

용하여 사용자 그룹 간에 차이 이 존재한다는 것을 확

인하는 데에 그쳤다[20,21].

이처럼 Kano 모델을 활용한 기존의 연구들은 기능의

요도와 고객의 만족도를 동시에 고려하 으나, 사용자

특성을 반 하지 않는 것이 주를 이루었고, 반 하는 경

우에도 사용자 그룹에 맞는 개선 방안을 제시하지는 못했다.

3. 연구 방법 설계

3.1 사용자 그룹 분류 기반의 Kano 모델 용 로세스

본 논문에서는 소 트웨어 개선을 한 사용자 그룹

기반의 Kano 모델을 용하기 해 그림 4와 같은

로세스를 제안한다.

먼 개선하기 한 상 소 트웨어를 선정하고, 사용

자 특성에 따라 그룹을 분류한다. 설문 조사를 해 평가

상 기능들을 선정하고, 사용자 그룹을 분류한 결과가

미치는 향을 확인하여, 한 분석 방안을 수립한다.

설문 조사를 수행하고, 결과의 타당성을 검증한 뒤에

수립된 분석 방안을 용하여 소 트웨어 개선을 한

우선순 를 선정한다.

그림 4 사용자 그룹 분류 기반의 Kano 모델 용 로세스

Fig. 4 Kano Model Application Process based on User

Group

3.2 상 소 트웨어 선정 사용자 그룹 분류

본 연구에서는 개선이 필요한 상 소 트웨어를 지

도 소 트웨어로 선정하 다. 지도 소 트웨어는 길을

찾거나 장소를 검색하는 기본 인 기능부터 치 기반

서비스를 활용하여 장소의 제약 없이 실시간으로 요구

되는 치 정보를 제공한다[22].

지도 소 트웨어는 사용자에게 친숙한 지도를 기반으

로 사용자 인터페이스(UI : User Interface)를 제공하기

때문에 구나 쉽게 근할 수 있다. 보자는 직 에

의해 형성되는 멘탈 모델과 도움말 등을 통해 기본 인

기능들을 사용하게 되고, 차 익숙해지면서 숙련자가

되어 다양한 기능들로 사용 범 를 확 해 나간다.

본 연구에서는 숙련 정도를 기 으로 사용자 그룹을

분류 하 는데, 체 사용 횟수가 10회 미만이고, 사용

해본 기능이 10개 미만인 사용자를 보자로 분류하

고, 나머지 사용자를 숙련자 그룹으로 분류하 다. 두

그룹은 표 2와 같은 특징을 갖는다.

표 2 보자와 숙련자 그룹의 특성

Table 2 Characteristic of Novice and Expert Group

Novice Expert

Usage

Function

Part of Major Function

(Search, Search Roads etc)

Most of

Function

Influence of UI Big Small

Necessity of

explanationHigh Low

3.3 상 소 트웨어로부터 평가 기능 선정 설문지

작성

지도 소 트웨어의 기능을 평가하기 해 Naver 지

도, Daum 지도, Google 지도 등을 분석하여 총 26개의

기능을 선정하 다. 설문지는 그룹 유형을 선택하는 문

항, 사용해본 기능의 수, 그리고 그림 5와 같이 각 기능

이 존재하는 경우와 존재하지 않는 경우에 한 립

인 문항으로 구성하 다.

그림 5 설문지 문항의 일부

Fig. 5 Part of Survey Questionnaire


3.4 그룹별 분류 요소 비교를 통한 분석 방안 수립

3.4.1 사용자 그룹 분석 방안 수립

본 논문에서 각 기능별로 보자와 숙련자 그룹으로

나눠서 설문을 실시하 다. 동일한 기능에 해서 보

자와 숙련자는 서로 다른 결과를 가질 수 있기 때문에

16가지의 분류 결과를 얻을 수 있다. 그 보자를

한 개선이 필요한 경우는 다음과 같다.

첫째, 보자 그룹은 무 심 품질 요소로, 숙련자 그

룹은 기본, 일원 , 매력 품질 요소로 분류된 경우가

해당된다. 숙련자 그룹은 기능을 잘 활용하고 있지만,

보자 그룹은 무 심 품질 요소로 분류할 만큼 잘 활

용되지 못하고 있는 기능들이다. 이는 보자 그룹에서

기능의 존재 유무를 모르는 경우와 근하기 어려운 경

우로 볼 수 있다. 따라서 기능의 존재를 인식하고 활용

의 폭을 넓힐 수 있도록 설명 보완 UI 개선이 이루

어져야 한다.

둘째, 보자 그룹은 기본 품질 요소로, 숙련자 그룹

은 일원 는 매력 품질 요소로 분류되는 경우와,

보자 그룹은 일원 품질 요소로, 숙련자 그룹은 매력

품질 요소로 분류되는 경우가 해당된다. 해당 기능들

은 숙련자 그룹이 만족할 만큼 충분한 만족도를 가진

기능이지만, 보자 그룹이 사용하기 어렵거나 충분히

활용되지 못하고 있다. 따라서 보자 그룹도 기능이 주

는 최 의 만족도를 얻을 수 있도록 UI 개선이 이루어

져야 한다.

셋째, 보자 그룹은 기본, 일원 , 매력 , 무 심 요

소로, 숙련자 그룹은 무 심 품질 요소 분류한 기능들이

해당된다. 이는 비슷한 기능 에서 더 좋은 기능들이

존재하여, 숙련자 그룹이 무 심한 경우와 보자와 숙

련자 그룹 모두 무 심할 만큼 사용하지 않는 기능들이

포함되어 있다. 따라서 원인 분석 후에 불필요시에는 제

거하거나 개선이 이루어져야 한다.

마지막으로, 보자 그룹과 숙련자 그룹이 같은 품질

요소로 분류되거나, 보자 그룹이 숙련자 그룹보다 더

높은 만족도를 갖는 기능이 존재한다. 여기에 속한 기능

들은 두 그룹에게 모두 히 사용되고 있기 때문에

개선 상으로 합하지 않다.

3.4.2 우선순 선정 방안 수립

그림 6은 앞에서 설명한 경우들을 그림으로 도식화 한

것인데, 이 요도와 개선 효과가 큰 첫 번째(A)와 두

번째(B) 유형에 한 우선순 선정 방안을 수립하 다.

그림 7은 A유형과 B유형의 각 경우별 개선 방향을

나타내고 있다.

A와 B유형에는 3가지씩, 총 6가지의 경우가 존재한

다. 각 경우별로 고객만족계수가 어떠한 향을 미치는

지 살펴보면 아래와 같다.

그림 6 사용자 그룹 분석 방안

Fig. 6 Analysis Method of Quality Elements from Each

User Group

그림 7 A, B 유형의 각 경우별 우선순 선정 기

Fig. 7 Priority Selection Criteria for Each Case of A, B

Type

- A1, B1의 경우 : 숙련자 그룹의 만족 계수만큼

보자 그룹의 만족 계수도 향상시킬 수 있기 때문에

숙련자 그룹의 만족 계수를 목표치로 두고, 보자

그룹의 만족 계수를 높일 필요가 있다. 그래서 두

그룹 간 만족 계수의 차가 큰 항목에 높은 우선순

를 부여하고, 우선 으로 개선해야 한다.

- B2의 경우 : 숙련자 그룹의 불만족 계수만큼 보

자 그룹의 불만족 계수를 낮추어서 매력 품질 요

소로 분류되도록 개선해야 한다.

- A2의 경우 : 숙련자 그룹이 기본 으로 사용하는

기능이기 때문에 보자도 기본 으로 사용 할 수

있도록 숙련자 그룹의 불만족 계수를 목표치로 두

고, 보자 그룹의 불만족 계수를 높일 수 있도록

개선해야 한다. 그래서 두 그룹 간의 불만족 계수

의 차가 큰 항목에 높은 우선순 를 부여하고, 우

선 으로 개선해야 한다.

- A3, B3의 경우 : 만족과 불만족 계수 모두에 향

을 받기 때문에 숙련자 그룹의 만족 계수와 불만족

계수를 목표치로 두고, 보자 그룹의 만족계수와

불만족 계수를 높일 수 있도록 개선해야 한다. 그

래서 두 그룹 간의 만족 계수의 차와 불만족 계수

의 차가 큰 항목에 높은 우선순 를 부여하고, 우

선 으로 개선해야 한다.


표 3 유형별 두 그룹 간의 개선 향 지수Table 3 Improvement Influence Index between Two User Groups by Type

Novice Expert Formula

B1 Must-be One-dimensional|Satisfaction Coefficient of the Expert| - |Satisfaction Coefficient of the Novice|

A1 Indifferent Attractive

B2 One-dimensional Attractive|Dissatisfaction Coefficient of the Expert| - |Dissatisfaction Coefficient of the Novice|

A2 Indifferent Must-be

B3 Must-be Attractive (|Satisfaction Coefficient of the Expert| - |Satisfaction Coefficient of the Novice|)

+

(|Dissatisfaction Coefficient of the Expert| - |Dissatisfaction Coefficient of the Novice|)A3 Indifferent One-dimensional

그림 8 품질 요소 분류 결과

Fig. 8 The Classification Result of The Quality Element

의 6가지 경우를 수식으로 나타내면 의 표 3과

같다. 각 경우별로, 표 3에서 제시한 식을 입하여 우

선순 를 선정할 수 있다.

4. 연구 결과

4.1 설문 조사 수행

서울, 경기에 거주하는 20 학생을 상으로 설문

조사를 수행한 결과 총 140명의 설문 응답자 보자

는 80명(57.14%), 숙련자는 60명(42.86%)으로 나타났다.

4.2 품질 요소 분류 결과

품질 요소를 분류한 결과는 아래의 그림 8과 같다.

체 26개의 기능 보자 그룹은 매력 품질 요소 3개,

기본 품질 요소 8개, 무 심 품질 요소 15개로 나타났으

며 이는 많은 기능에 해 심이 없거나 히 활용하

지 못하고 있음을 나타낸다. 숙련자 그룹은 매력 품질

요소 8개, 기본 품질 요소 12개, 무 심 품질 요소 6개로

일부 기능에 해 필요성을 게 느끼긴 하지만 부분

의 기능들을 잘 활용하고 있다는 것을 알 수 있다.

그림 9는 그림 8에 나타난 보자와 숙련자 그룹의 설문

조사 결과를 그림 6의 사용자 그룹 분석방안에 따라 분류

하 다. 체 20개의 기능들 “1. 이름으로 치검색”

그림 9 사용자 그룹에 따른 결과의 차이 도출

Fig. 9 Classification of results from Two User Groups

기능과 같이 보자와 숙련자 그룹 모두 같은 품질 요

소로 분류된 기능이 17개, “3. 거리재기” 기능과 같이

사용자 그룹간 다르게 분류된 기능이 9개가 존재하 다.

4.3 타당성 검증 결과 분석

4.3.1 타당성 검증

사용자 특성 숙련 정도를 반 하여 사용자 그룹을

보자와 숙련자 그룹으로 분류한 결과에서 분류되지

않은 일원 품질 요소를 제외하고, 실제로 두 그룹 간

에 기본, 매력 , 무 심 품질 요소간 비율의 차이가 존

재하는 것을 입증하기 해 카이스퀘어 독립성 검증을

실시하 다. 먼 다음과 같은 가설을 수립하 다.


표 4 카이스퀘어 독립성 검증 수행 결과

Table 4 The Result of The Chi-square Independence Test

　 Must-be Attractive Indifferent Total

Expert12 8 6 26

46.15% 30.77% 23.08% 100%

Novice8 3 15 26

30.77% 11.54% 57.69% 100%

Pearson X2=6.930, DF=2, P-value=0.031

H0 : 보자와 숙련자 그룹 분류가 품질 요소 분류 결과에

향을 미치지 않는다.

H1 : 보자와 숙련자 그룹 분류가 품질 요소 분류 결과에

향을 미친다.

표 4를 보면 카이스퀘어 독립성 검증 수행 결과 만족

치(P=0.031)가 유의한 것으로 나타났다. 이것은 각 그

룹별로 기본, 일원 , 매력 품질 요소로 분류되는 비

율에 차이가 있다는 것을 나타내고, 결론 으로 보자

와 숙련자 그룹으로 분류하여 Kano 모델을 용하는

것이 품질 요소 분류에 향을 미친다고 할 수 있다.

4.3.2 결과 분석

사용자 그룹 분류가 직 인 향을 미치는 기능은

체 26개의 기능 아래의 표 5와 같이 9개(34.62%)

가 존재하 다.

분류된 기능의 순차 인 개선을 해 표 3에서 정의

한 개선 향 지수를 용하여 우선순 를 선정하 다.

A1의 경우에 해당하는 5개의 기능은 보자와 숙련자

그룹간 만족 계수의 차이가 큰 순서 로 우선순 를 선

정하 고, A2의 경우에 해당하는 4개의 기능은 보자

와 숙련자 그룹간 불만족 계수의 차이가 큰 순서 로

우선순 를 선정하 다.

표 6의 우선순 선정 결과를 살펴보면, A1에 해당하

는 기능들은 “No.26. 재 치의 날씨 정보 제공”,

“No.07. 내 주변 친구 표시”, “No.16. 자 거 도로 표

시”, “No.21. 성으로 치 검색”, “No.15. 자 거 길

찾기” 순으로 개선 우선순 를 선정하 다.

한 A2에 해당하는 기능들의 개선 우선순 는 “No.24.

타는 곳 버스 정류장 표시”, “No.03. 거리재기”, “No.19.

즐겨찾기”, “No.23. 출발지와 도착지 순서 바꾸기”순으

로 선정하 다.

5. 결 론

소 트웨어 제품 개발자들은 고객의 불만족 요인을 제

거하고, 만족도를 높이기 해 제품을 지속 으로 개선해

야 한다. 이를 효과 으로 수행하기 해서는 우선순 가

높고, 큰 효과를 내는 부분에 집 해야 된다. 우선순 를

선정하기 해 요도, 고객 만족도가 활용되어 왔고, 이

를 함께 고려하기 해 Kano 모델이 용되어 왔다.

표 5 사용자 그룹 분류가 향을 미치는 기능 목록

Table 5 The Function List that Influenced by The

User Group Classification

Function Novice Expert

No.07 Show friends near me

Indifferent Attractive

No.15 Search roads for bicycle

No.16 Roads for bicycle

No.21 Search by initial consonant

No.26Weather information on the

current position

Function Novice Expert

No.03 Measure distance

Indifferent Must-be

No.19 Save favorite

No.23Exchange the start and end

sites

No.24Show bus stops for the start

site

표 6 개선 상들의 우선순 선정 결과

Table 6 Priority Selection Result of Software Improve-

ment Target

Novice : Indifferent, Expert : Attractive

Function Novice Expert Gap Priority

No.07 0.485 0.654 0.169 2

No.15 0.388 0.450 0.062 5

No.16 0.363 0.533 0.170 3

No.21 0.388 0.500 0.112 4

No.26 0.463 0.661 0.198 1

Novice : Indifferent, Expert : Must-be

Function Novice Expert Gap Priority

No.03 -0.350 -0.483 0.133 2

No.19 -0.392 -0.450 0.058 3

No.23 -0.325 -0.367 0.042 4

No.24 -0.388 -0.533 0.145 1

그러나 기존의 Kano 모델 용 연구들은 기능의 충

족 여부에 따른 고객 만족의 변화를 효과 으로 설명하

으나, 사용자들의 특성을 반 하여 개선 을 찾기에는

부족한 부분이 많았다.

본 논문에서는 사용자 특성을 반 하기 해 숙련 정

도를 기 으로 보자와 숙련자 그룹으로 분류하고, 이

를 기반으로 Kano 모델을 용하는 방안을 제시하 다.

제시된 방법의 검증을 해 지도 소 트웨어를 상으

로 선정하고, 카이스퀘어 독립성 검증을 수행하여 보

자 그룹과 숙련자 그룹 사이에 분류 결과의 차이가 있

음을 확인하 다. 그리고 이를 기반으로 보자 그룹을

한 9개의 개선 상들을 추출하 고, 우선순 도 선정

하 다.

본 연구의 결과를 살펴보면, 기존에는 Kano 모델의

무 심 품질 요소로 분류된 기능들은 실효성이 낮아서


심이 없는 것들로 다루어 졌지만, 실질 으로는 사용

성이 낮아 근이 어렵거나 직 으로 기능을 악하

기 어려운 경우가 존재한다는 것을 확인하 다. 이는 사

용자 그룹 분류의 역할이 단순히 그룹간의 차이를 보이

는 것으로 끝나지 않고, 특정 그룹을 한 개선 을 찾

아낼 수 있다는 것을 의미한다.

향후에는 더욱 다양한 사용자들의 특성을 반 하는

연구와 총체 우선순 를 선정하는 방법에 한 연구

가 필요하다.

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한 수

1985년 서울 학교 계산통계학과(학사).

1987년 서울 학교 계산통계학과(석사).

1992년 Univ. of South Florida 산학

과(공학박사). 1993년～ 재 상명 학교

소 트웨어 학 컴퓨터과학부 교수. 2003

년 1월～2004년 2월 한국소 트웨어진흥

원 소 트웨어공학센터 소장. 심분야는 소 트웨어 로

세스, 소 트웨어 품질, 소 트웨어 사용성 평가 등

김 문 학

2013년 상명 학교 컴퓨터과학부(학사)

2013년 재 상명 학교 컴퓨터과학과

석사과정. 심분야는 소 트웨어 로세

스, 소 트웨어 품질, 테스

(kano model application method based on user group for … · 2013. 11. 13. · keywords: software...

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