2015 년도 한국철도학회 춘계학술대회 논문집 KSR2015S047

고품질의 광역철도정보 제공을 위한 모바일 앱 서비스 개편

The Reorganization of the Mobile APP Service for Metropolitan Railroad

Information Offering of the high quality

김범승*†, 이규찬*, 심재호*, 권용민**, 김국철**, 정경우*

Beom-Seung Kim*†, Kyu-Chan Lee*, Jae-Ho Sim*, Yong-Min Kwon**, Kuk-Cheul Kim**, Kyeong-Woo Jung*

Abstract This Study presents the improvement direction through the Customer Reviews Analysis for the usual quality improvement of the Mobile App Service for Metropolitan Railroad Information Offering. 9 large classifications and 50 classifications (keyword nodes) were defined for the Customer Reviews Analysis using the Semantic Network Analysis. By analyze the Semantic Network Analysis of each keywords and Degree Centrality the relationship of the structuralized related keywords and meaning was grasped and the improvement derivation and improvement direction was presented. The quality improvement through this objective Customer Reviews Analysis will become the good means of the mobile app service reorganization for the Metropolitan Railroad Information Service of the high quality. Keywords : Metropolitan Railroad, Mobile APP, Customer Reviews , Semantic Network Analysis

초 록 본 연구는 광역철도정보 제공을 위한 모바일 앱 서비스의 항시적 품질개선을 위하

여 고객리뷰 분석을 통한 개선방향을 제시하고자 한다. 언어네트워크 분석기법을 이용한 고

객리뷰 분석을 위하여 9개의 대분류와 50개의 분류(핵심어 노드)를 정의하였고 각 핵심어

들의 의미연결망과 연결중심성을 분석함으로써 구조화된 관련 핵심어들의 관계와 의미를 파

악하여 개선점 도출 및 개선방향을 제시하였다. 이러한 객관적 고객리뷰 분석을 통한 품질

개선은 고품질의 광역철도정보 제공을 위한 모바일 앱 서비스 개편의 좋은 수단이 될 것이

다.

주요어 : 광역철도, 모바일 앱, 고객리뷰, 언어네트워크 분석

1. 서 론

2012년 7월 11일 정부는 국정운영의 새로운 패러다임으로 정부3.0 구상을 발표하였고

2013년 6월 비전 선포식을 개최 향후 추진기틀을 마련하기 위한 3대 전략(투명·유능·서비

스 정부), 10대 과제를 확정하였다. 이 중“소통하는 투명한 정부”전략은 정보공개법 및

공공데이터법 제정을 통하여 공공데이터 개방·활용을 제약하는 법령 발굴, 개정을 추진하

† 교신저자: 코레일 정보기술단(bluedav@korail.com)

* 코레일 정보기술단, ** 코레일 광역철도본부

고, 공공데이터 개발·활용을 위한 공공데이터전략위원회 등 지원체계를 출범시키고, 원문

정보공개시스템 구축 및 정보공개포털, 국민의 정보 접근성 강화를 위한 온라인 창구 개편

등 국민맞춤형 사전 정보공개를 확대하고 공공데이터 개방 및 민간 이용 활성화를 추진하고

있다[1]. 이러한 기조의 밑바탕에는 무선 인터넷 기술의 발달 및 스마트 모바일의 확산이

큰 영향을 미치고 있다. 이에 발맞춰 철도운영기관에서도 이러한 정책적 트렌드에 부응하고

국민의 알권리 충족 및 양질의 정보를 제공하기 위해서 기존 정보서비스 창구의 품질개선을

통해 적극적 정보개방이 가능한 방향으로 개편이 필요한 시점이다. 특히, 고품질의 철도정

보 제공을 위한 모바일 기기의 활용은 고객이 철도정보에 대한 갈증을 해소하기 위한 핵심

채널이며 고객의 요구사항 분석 및 반영을 통한 지속적 개선이 필요한 대상이다. 철도운영

기관에서는 열차시간 확인 및 승차권 예매·발권, 화물정보의 조회·예약, 수도권 지하철

노선정보 및 열차시간표, 경로정보 제공 등을 위한 모바일 앱 서비스를 운영하고 있다. 이

중 광역철도정보 제공을 위한 모바일 앱은 2012년 4월 서비스를 개시하여 2014년 10월 리뉴

얼 개편(안드로이드 버전)을 통해 새로운 모습으로 서비스하고 있으며 사용자 요구사항을

반영한 지속적인 품질개선을 통하여 고객의 만족도를 극대화하고 있다. 광역철도정보의 모

바일 앱 서비스는 정보의 신뢰성 강화측면의 공공앱 성격과 기능성 강화측면의 민간앱 성격

의 지위를 동시에 가지고 있다. 이는 공공앱으로서의 지위보다는 민간의 동종앱과 경쟁해야

하는 위치에 있고 고객의 입장에서는 선택의 폭이 넓은 반면 서비스를 제공하는 운영기관의

입장에서는 높은 고객의 눈높이를 맞추기 위하여 고품질 유지를 위한 지속적인 서비스 개선

을 해야 한다. 이러한 항시적 고품질 서비스를 위해서는 고객의 요구사항을 실시간으로 파

악하고 적시에 반영하는 것이 필요하다. 고객의 요구사항은 고객리뷰의 내용분석을 함으로

써 어느정도 파악이 가능하지만 정확한 판단을 위해서는 분석자의 주관적 개입이 적은 객관

적인 분석방법을 활용해야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 고객리뷰 데이터의 객관적인

분석이 가능한 언어네트워크 분석기법을 이용하여 의미연결망1과 연결중심성2을 분석함으로

써 구조화된 관련 핵심어들의 관계와 의미를 파악하여 개선점 도출 및 개선방향을 제시하고

자 한다. Kim과 Sim[5]은 언어네트워크분석을 중심으로 한 공공앱 사용자 리뷰에 대한 분석,

Lee와 Ha[6]는 언어네트워크 분석법을 통한 중학교 과학영재들의 사실,가설,이론,법칙과 과

학적인 것의 의미에 대한 인식 조사, Lee[7]는 언어네트워크분석을 활용한 초등지리 교육과

정에 반영된 세계시민교육 관련 요소의 구조적 특성에 관하여 연구하였다. 또한 Park et

al.[8]는 언어네트워크 분석을 이용한 신종 감염병 보도 분석에 관하여 연구하였다. 이처럼

언어네트워크 분석기법은 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 무엇보다도 각 분야의 특

성을 반영한 핵심어의 분류를 통한 실제적인 분석결과 도출이 필요하다. 본 연구는 2장에서

광역철도정보 제공 모바일 앱의 현황 및 연구방법에 대하여 설명하고, 3장에서 언어네트워

크 분석 및 개선방향에 관하여 살펴보고, 4장에서는 결론 및 향후 연구계획을 제시한다.

1 의미연결망: 핵심어들의 연결패턴 및 구조를 분석하여 시각화한 것(성열관[2], 2010; Stemler[3], 2001; 이동민[7], 2014). 2 연결중심성: 의미연결망에서 핵심어들이 다른 핵심어들과 연결된 관계를 계량화하여 의미연결망에서 얼마나 중심적인 위치에

존재하는가를 알려주는 정도를 나타내는 개념으로, 어떠한 핵심어가 의미연결망에 존재하는 다른 핵심어들로부터 선택된 정도를

바탕으로 산출되며 연결중심성이 높을수록 의미연결망에서 중심적인 위치를 차지하는 허브에 가깝다고 볼 수 있음(조은설[4],

2013; 이동민[7], 2014).

2. 광역철도정보 제공 앱

2.1 광역철도정보 제공 앱의 현황

통상적으로 공공앱은 정부(공공기관)에 의해 만들어진 앱을 말한다. 그 대상에 따라 정부

용(G2G), 기업용(G2B), 대중용(G2C) 으로 구분할 수 있다[9,10]. 이 중 대중을 상대로한 공

공앱이 주류를 이루고 있으며 주로 생활정보(날씨,교통,산악 등)를 제공하고 있다. 이에 반

하여 상업용 모바일 앱은 주로 엔터테이먼트(영화,음악,게임 등)를 제공하고 있다[5]. 모바

일 기기의 사용이 늘어나고 정보의 접근성이 확대 될수록 정보에 대한 요구(욕구)가 증가하

게 된다[5,11]. 2002년 Chang & Kannan 은 정보요구의 의존기준을 첫 번째, 정보가 모바일

환경에서 얼마나 많이 활용되는가? 두 번째, 모바일 환경에서 정보요구는 얼마나 긴급한가?

세 번째, 앱을 활용한 접근성이 얼마나 신뢰할 만 한가? 네 번째, 어느 정도의 상호작용이

필요한가? 의 4가지 기준에 대해 이야기 하였다[5,11]. 위에서 언급한 정보요구에 대한 의

존기준은 모바일 앱의 가치를 결정하는 가장 중요한 요인이고 공공앱과 상업용 모바일 앱이

가져야 할 공통적으로 적용되는 내용이다. 하지만 공공앱과 상업용 모바일 앱이 정보요구에

대해 고객이 원하는 정보를 제공한다는 내용은 크게 다르지 않지만 공공앱이 신속하고 정확

한 정보의 제공을 더 주된 목표로 하고 있다는 강조된 특징을 가지고 있다[5]. 광역철도정

보를 제공하고 있는 모바일 앱의 경우는 Table 2와 같이 민간에서 개발한 상업용 모바일 앱

들과 경쟁의 위치에 있으면서 신속하고 정확한 정보의 제공이라는 공공앱의 위치에 있다.

이는 광역철도를 운영하는 기관으로서의 고객에 대한 신뢰확보를 기반으로 해야 함을 말한

다. 공공앱의 다운로드수와 평점을 비교한 모바일 앱을 살펴보면 Table 1과 같이 공공앱의

경우 다운로드수 10만 이상이 1.7%, 평점 4.0 이상이 78%로 다른 공공앱들과 비교하여 평균

이상이고 민간의 동종 상업용 모바일 앱과의 비교를 위하여 구글 플레이 스토어의 다운로드

수와 평점으로 평가한 광역철도정보 제공 모바일 앱을 살펴보면 Table 2와 같이 동종 앱들

과 비교하여 다운로드수 60만, 평점 4.06 으로 비교적 좋은 평가를 받고 있음을 알 수 있다

[5]. 하지만 민간의 상업용 모바일 앱에 비해 다운로드수와 평점 평가에 있어 많이 뒤쳐지

고 있는 실정이다. 이를 개선하기 위해서 고객리뷰 분석이 선행되어야 하며 분석자의 주관

적 개입을 최소화 할 수 있는 객관적 고객리뷰 분석기법을 활용하여 개선점을 도출하고 개

선방향을 모색 할 필요가 있다.

Table 1. Download Numbers and Rating Score in Public Apps

다운로드수 빈도 비율 평점 빈도 비율

0 71 60.2 3.00 ~ 3.50미만 5 10.6

1천 미만 17 14.4 3.50 ~ 4.00미만 7 14.9

1천이상 ~ 5천미만 16 13.6 4.00 ~ 4.50미만 13 27.7

5천이상 ~ 1만미만 1 0.8 4.50 이상 22 46.8

1만이상 ~ 5만미만 10 8.5 합계 47 100.0

5만이상 ~ 10만미만 1 0.8 ※ 평점의 경우, 다운로드가 이루어진 47개 공공앱만을

대상으로 함 10만이상 2 1.7

합계 118 100.0

* 출처: 2012년 8월 행정안전부 모바일 홈페이지를 기준으로 작성(Kim & Sim[5], 2013)

Table 2. Download Numbers and Rating Score in Subway Apps(Android Version)

앱 설명 다운로드수 평점

스마터서브웨이

민간에서 개발한 지하철정보 서비스 앱

1,000만 4.50

지하철내비게이션 500만 4.30

하철이 100만 4.30

코레일전철톡 운영기관에서 제공하는 광역철도정보 서비스 앱 60만 4.06

서울대중교통 서울시에서 제공하는 대중교통정보 서비스 앱 10만 3.70

* 출처: 2015년 2월 23일 구글 플레이 스토어 기준으로 작성

2.2 연구대상 및 연구방법

본 연구의 분석대상은 광역철도정보 제공 앱의 고객리뷰 이며, 분석을 위한 자료는 오픈

시부터 2015년 2월 23일 현재까지의 구글 플레이 스토어에 공개된 1920건의 모든 고객리뷰

를 대상으로 하였다. 분석방법으로 언어네트워크 분석기법을 활용하여 고객리뷰에 대한 분

석을 실시하였으며 그 분석 절차는 Fig.1과 같이 6단계로 진행하였다. 1단계에서는 고객리

뷰를 수집하고, 2단계에서는 분석을 위한 대분류를 정의하고, 3단계에서는 불필요한 정보를

가공·정재하고 4단계에서는 핵심어 노드를 선별하고, 5단계에서는 의미연결망을 구조화 하

였고 6단계에서는 결과분석 및 개선점을 도출하였다. 또한 분석도구로 텍스트 분석을 위하

여 KrKwic[12]을 사용하고, 의미연결망 구조화를 위하여 Ucinet 6.0의 Netdraw[13]를 사용

하였다.

Fig.1 Analysis Procedure of Customer Reviews

3. 언어네트워크 분석 및 개선방향 3.1 평가요소 분류

2005년 Andreou et al. 가 제시하는 모바일 앱에 대한 고객 만족도를 결정하는 대표적인

요인으로 기능성(Functionality), 신뢰성(Reliability), 유용성(Usablity), 효율성

(Efficiency), 유지관리성(Maintainability), 휴대성(Portability) 6가지로 분류하였다[14].

본 연구에서는 위에서 언급한 고객 만족도를 결정하는 요소인 기능성, 신뢰성을 포함하고 언

어네트워크 기반의 고객리뷰의 효율적 분석을 위하여 코레일전철톡 앱의 평가에 직접적으로

영향을 미칠 수 있는 브랜드, 디자인, 기능성, 편리성, 차별성, 신뢰성의 6가지 평가영향 요

소와 전체적인 평가결과를 함의하고 있는 문제점, 호감도, 고객평가의 3가지 평가결과 요소

의 총 9가지의 대분류를 정의하였다. 그리고 실질적인 고객리뷰의 핵심어 분석을 위하여 표3

과 같이 각 대분류에 속하는 50개의 분류(핵심어 노드)를 정의하여 사용하였다. 분류한 핵심

어의 출현 빈도를 살펴보면 Table 3과 Fig.2와 같이 총평적 성격을 의미하는 좋음(빈도:414)

노드가 가장 높고 삭제함(빈도:3) 노드가 가장 낮게 나타나고 있다. 이는 실제적인 분석에

앞서 단순히 내용분석 측면에서 파악되는 수준이다. 본 연구에서는 각 핵심어 들의 의미연결

망과 연결중심성을 분석함으로써 구조화된 관련 핵심어들의 관계와 의미를 파악하여 객관성

있는 개선점을 도출하고자 하였다.

Table 3. Classifications and Contents in Evaluation factor

대분류 분류(핵심어 노드) 빈도 연결중심성 내용

브랜드

지하철 49 2.305해당 앱에 대하여 고객이 “지하철”과 관련된 의견 표시

코레일 52 2.751해당 앱에 대하여 고객이 “코레일”과 관련된 의견 표시

광역철도 21 1.868해당 앱에 대하여 고객이 “광역철도”가 포함된 의견 표시

광역철도길라잡이 4 0.187해당 앱에 대하여 고객이 “광역철도길라잡이”가 포함된 의견 표시

코레일전철톡 6 0.328해당 앱에 대하여 고객이 “코레일전철톡”이 포함된 의견 표시

철도 4 2.387해당 앱에 대하여 고객이 “철도”가 포함된 의견 표시

기차 17 0.000해당 앱에 대하여 고객이 “기차”가 포함된 의견 표시

디자인 디자인 31 1.039해당 앱에 대하여 고객이 “디자인”과 관련된 의견 표시

화면 5 1.786해당 앱에 대하여 고객이 “화면”과 관련된 의견 표시

기능성

시간 63 9.657해당 앱에 대하여 고객이 “시간”이 포함된 의견 표시

앱 161 7.731해당 앱에 대하여 고객이 “앱”이 사용된 의견 표시

경춘선 16 0.847해당 앱에 대하여 고객이 “경춘선”이 포함된 의견 표시

역 16 8.774해당 앱에 대하여 고객이 “역”이 포함된 의견 표시

2호선 10 0.246해당 앱에 대하여 고객이 “2호선”이 포함된 의견 표시

7호선 10 0.319해당 앱에 대하여 고객이 “7호선”이 포함된 의견 표시

9호선 9 0.214해당 앱에 대하여 고객이 “9호선”이 포함된 의견 표시

검색 44 3.603해당 앱에 대하여 고객이 “검색”이 포함된 의견 표시

중앙선 9 0.456해당 앱에 대하여 고객이 “중앙선”이 포함된 의견 표시

수인선 7 0.269해당 앱에 대하여 고객이 “수인선”이 포함된 의견 표시

에버라인(용인경전철) 7 0.269해당 앱에 대하여 고객이 “에버라인”이 포함된 의견 표시

출발역 11 0.610해당 앱에 대하여 고객이 “출발역”이 포함된 의견 표시

경의선 4 0.273해당 앱에 대하여 고객이 “경의선”이 포함된 의견 표시

도착역 15 0.802해당 앱에 대하여 고객이 “도착역”이 포함된 의견 표시

빠른환승 4 0.109해당 앱에 대하여 고객이 “빠른환승”이 포함된 의견 표시

서울 4 0.866해당 앱에 대하여 고객이 “서울”이 포함된 의견 표시

수도권 4 0.410해당 앱에 대하여 고객이 “수도권”이 포함된 의견 표시

없음 26 1.280해당 앱에 대하여 고객이 특정기능이 없음 의견 표시

파일 9 0.428해당 앱에 대하여 고객이 “파일”이 포함된 의견 표시

공항철도 3 0.105해당 앱에 대하여 고객이 “공항철도”가 포함된 의견 표시

다운로드 5 0.205해당 앱에 대하여 고객이 “다운로드”가 포함된 의견 표시

평일 14 0.401해당 앱에 대하여 고객이 “평일”이 포함된 의견 표시

주말 1 0.169해당 앱에 대하여 고객이 “주말”이 포함된 의견 표시

편리성 편리함 67 1.713해당 앱에 대하여 고객이 편리함에 관련된 의견 표시

불편함 56 3.499해당 앱에 대하여 고객이 불편함에 관련된 의견 표시

차별성 실시간 22 1.002해당 앱에 대하여 고객이 실시간에 관련된 의견 표시

급행정보 41 2.018해당 앱에 대하여 고객이 급행정보와 관련된 의견 표시

신뢰성

업데이트 175 5.626해당 앱에 대하여 고객이 업데이트와 관련된 의견 표시

시간표 64 4.063해당 앱에 대하여 고객이 시간표와 관련된 의견 표시

노선도 7 1.011해당 앱에 대하여 고객이 노선도와 관련된 의견 표시

정보 28 4.091해당 앱에 대하여 고객이 정보와 관련된 의견 표시

오류 70 5.111해당 앱에 대하여 고객이 오류에 대한 의견 표시

문제점 단점 4 0.178해당 앱에 대하여 고객이 단점에 대한 의견 표시

문제 24 2.460해당 앱에 대하여 고객이 문제점에 대한 의견 표시

호감도

기대감 7 0.000해당 앱에 대하여 고객이 기대감을 표시

추천 10 0.492해당 앱에 대하여 다른 고객에게 사용을 권하는 의견 표시

요청 19 0.815해당 앱에 대하여 고객이 긍정적인 바램 또는 발전적 의견 표시

고객평가

좋음 414 16.040해당 앱에 대한 고객의 긍정적 평가

나쁨 29 1.139해당 앱에 대한 고객의 부정적 평가

보통 26 0.970해당 앱에 대한 고객의 중간적 평가

삭제함 3 0.483해당 앱에 대하여 고객이 삭제 리뷰를 남김

Fig. 2 Keyword Frequency of Metropolitan Raiload Information Offering App

3.2 언어네트워크 분석 및 논의

Fig. 3 Semantic Network Analysis

대분류 평가요소를 중심으로 분석해 보면 Fig.3과 같이 첫 번째, 브랜드 인지도 측면에서

핵심어를 살펴보면 코레일(빈도:52), 지하철(빈도:49), 광역철도(빈도:21) 노드는 20회 이상

이고 앱의 명칭으로 사용하고 있는 (구)광역철도길라잡이(빈도:4), (신)코레일전철톡(빈도:6)

노드는 10회 미만으로 아직은 그 빈도수가 기관명이나 통상 사용하는 명칭에 비해 그 인지도

가 낮음을 알 수 있고, 의미망 중심측면에서 살펴보면 코레일, 지하철, 광역철도 노드는 네

트워크상 중심에 가깝고 광역철도길라잡이, 코레일전철톡 노드는 네트워크 중심에서 가장 바

깥쪽에 자리잡고 있어, 아직은 코레일전철톡에 대한 브랜드 포지셔닝이 확고하게 자리잡고

있지 않음을 알 수 있다. 이는 적극적인 개선이 필요한 사항이다. 두 번째, 디자인 요소 측

면에서 핵심어를 살펴보면 디자인(빈도:31), 화면(빈도:5) 노드는 기관명인 코레일과 연계되

어 디자인의 측면이 많이 개선된 것으로 파악된다. 세 번째, 기능성 요소 측면에서 살펴보면

검색(빈도:44) 노드는 불편함 노드와 연계되어 개선의 의견이 많은 것으로 파악이 되고 있고

기능성 요소에서 가장 중요한 핵심 기능으로 파악된다. 네 번째, 편리성 측면에서 핵심어를

살펴보면 편리함(빈도:67), 불편함(빈도:56) 노드로 양분 되어 표상되고 있다. 특히 편리함

노드는 급행정보 노드와 연계되어 나타나고 있고, 불편함 노드는 기능성 요소의 검색 노드와

연계될 뿐만 아니라 이는 나쁨 노드와 연계되어 고객평가의 부정적 측면으로 작용하고 있음

을 알 수 있다. 다 섯번째, 민간의 동종 앱과 비교하여 특화된 메뉴인 급행정보(빈도:41) 노

드는 편리함 노드와 연계하여 만족도가 매우 높으며 이는 추천과 연계하여 호감도 요소에 영

향을 주고 있고 ‘코레일전철톡’의 브랜드명을 인지하도록 하는데 상당부분 기여하고 있음

을 알 수 있다. 또한 실시간(빈도:22) 노드는 네트워크 중심에서 바깥 고리에 위치해 있고

아직은 그 기능성 측면이나 활용성 측면에서 만족도가 고객의 눈 높이를 따라가지 못하고 있

는 것으로 파악된다. 이는 모바일 특성인 네트워크 상태의 불안전성과 크게 영향이 있으며,

조회 시점과 실제 정보의 확인시점에서 차이가 나는 것으로 보인다. 여 섯번째, 신뢰도 평가

요소 측면을 살펴보면 업데이트(빈도:175), 시간표(빈도:64), 정보(빈도:28), 노선도(빈도:7)

노드 중 업데이트, 시간표, 정보 노드는 높은 빈도를 보이고 있으며 네트워크 중심부근에 위

치하고 있다. 이는 민간의 타 앱과 비교하여 신속하고 정확한 업데이트, 시간표 갱신, 정보

제공이 앱을 사용하는 가장 큰 만족도로 작용하고 있음을 알 수 있다. 일 곱번째, 문제점 평

가요소 중 문제(빈도:24), 단점(빈도:4) 노드는 네트워크상 바깥쪽에 위치하지만 디자인, 화

면, 노선도, 파일 노드 등과 연계하여 고객들이 직접 체감하는 화면의 가시성 및 접근성, 파

일 사이즈 등 은 개선의 여지가 있음을 보여주고 있다. 여 덟번째, 호감도 평가요소 중 요

청(빈도:19) 노드는 오류, 철도, 평일, 에버라인, 업데이트, 정보 노드와 연계하여 다양하게

표상되고 있고 특히, 오류 처리 뿐만 아니라 철도에 기대감을 가지고 요청하는 건 도 많이

보이고 있는 것으로 파악된다. 마지막으로 고객의 평가요소 측면을 살펴보면 좋음(빈도:414),

나쁨(빈도:29), 보통(빈도:26), 삭제함(빈도:3) 노드로 특히, 좋음 노드는 핵심 키워드로 네

트워크상 가장 가운데에 위치하고 있고 연결성이 크며 광역철도정보 제공 앱에 대해여 전반

적으로 좋은 평가를 하고 있음을 알 수 있다.

3.3 개선점 및 개선방향

언어네트워크 분석기법을 활용하여 광역철도 제공 앱의 분석결과에 대한 개선점 및 개선방

향은 Table 4와 같다. 총평성격의 3가지 평가결과 요소를 제외한 6가지 평가영향 요소에 대하

여 살펴보면 첫 번째, 브랜드 측면은 인지도 강화를 위한 다양한 매체 활용이 필요하다. 이를

위하여 가시적이고 실제적 효과를 위하여 오프라인 매체(차내 및 역내광고) 뿐 만 아니라 이

미 규모있는 고객을 확보하고 있는 철도기관의 기존 매체(승차권 예매·발권 앱, 철도운영기

관 IR 홈페이지 등)와 연계한 홍보전략과 인지도 확산을 위하여 오픈 또는 리뉴얼 개편시 사

용하는 이벤트 전략을 일정 주기를 가지고 활용하는 방법, 사외매체(철도관련 동호회, 철도관

련 파워 블로그 등)에 대한 홍보활동도 필요하다. 두 번째, 디자인 측면은 최신 트렌드의 적

정한 반영이 필요하다. 이를 위하여 모바일 앱 디자인의 최신 경향을 꾸준히 모니터링 하고

빠르게 향상되고 있는 모바일 기기의 하드웨어 사양 및 기능에 맞게 UI 뿐만 아니라 가시성,

접근성이 확보될 수 있도록 개선하는 것이 필요하고 철도기관의 브랜드 이미지가 잘 표현될

수 있도록 설계되어야 한다. 세 번째, 기능성 측면은 실시간 사용자 요구사항에 대한 빠른 응

대와 상시적 개선이 필요하다. 이를 위하여 마켓의 고객리뷰 분석 뿐 만 아니라 분석대상을

SNS(Social Network Service) 등으로 확대하여 폭 넓은 Big 데이터 기반의 사용자 요구분석

및 개선점 도출이 필요하다. 네 번째, 편리성 측면은 디자인·기능성 측면과 맞물려 디지털

약자를 포용할 수 있는 좀 더 프렌들리하고(친근하고) 감성적인 부분까지 반영되도록 설계가

필요하다. 이를 위하여 개인화 기능의 확대 및 시각 장애우 들이 좀 더 편리하게 사용 할 수

있도록 메뉴의 배치 및 폰트 포커싱 등 세심한 부분들의 보완이 필요하다. 다 섯번째, 차별성

측면은 철도기관의 특성에 맞는 특화메뉴의 신설 뿐 만 아니라 이에 대한 활성화 및 최적화를

위한 노력이 필요하다. 이를 위하여 앞서 도출된 실시간 메뉴의 접근성 및 활용성이 강화 될

수 있도록 메인 노선메뉴와 분리된 시격이 긴 구간의 효율적 활용을 위한 별도 노선메뉴의 신

설 등 도 검토할 필요가 있으며 고객들로부터 착안사항에 대한 적극적인 요청 및 피드백도 필

요하다. 마지막으로 신뢰성 측면은 앞서 언급했듯이 고객들이 가장 기본적으로 사용하는 노선

도, 시간표, 경로검색 등 기본 메뉴에 대하여 신속하고 정확한 정보제공 및 업데이트가 필요

하다. 이러한 개선을 위하여 관련정보(관련기관 시간표 정보 업데이트 등)의 소통이 자동화

될 수 있도록 개선할 필요가 있다. 이러한 평가영향 요소의 개선은 평과결과 요소인 문제점을

해결하고 호감도를 높여 종국에는 고객평가에 투영된 결과로 나타나게 된다.

Table 4. Improvement derivation and Improvement direction

평가영향 요소 개선점 개선방향

브랜드 브랜드 포지셔닝 필요 다양한 매체의 활용을 통한 홍보활동 강화

디자인 최신 트렌드의 적정한 반영 필요 브랜드 이미지가 잘 표현 되도록 설계

기능성 사용자 요구에 대한 빠른응대와 상시적 개선 필요 항시적 관리체계 유지 및 강화

편리성 디지털 약자를 포용한 감성 친화적 요소 반영 필요 개인화 기능확대 및 접근성 강화

차별성 특화메뉴의 활성화 및 최적화 필요 특화메뉴의 실용적 측면의 효율적 활용성 강화

신뢰성 신속하고 정확한 정보제공 및 업데이트 필요 기본정보에 대한 신뢰성 강화

4. 결론 및 향후계획

본 연구는 광역철도정보 제공을 위한 모바일 앱 서비스의 항시적 품질개선을 위하여 고객

리뷰 분석을 통한 개선방향을 제시하고자 하였다. 언어네트워크 분석기법을 이용한 고객리

뷰 분석을 위하여 9개의 대분류와 50개의 분류(핵심어 노드)를 정의하였고 각 핵심어들의

의미연결망과 연결중심성을 분석함으로써 구조화된 관련 핵심어들의 관계와 의미를 파악하

여 개선점 도출 및 개선방향을 제시하였다. 이러한 객관적 고객리뷰 분석을 통한 품질개선

은 고품질의 광역철도정보 제공을 위한 모바일 앱 서비스 개편을 위한 좋은 수단이 될 것이

다. 향후 분석대상을 SNS 등으로 확대하여 보다 폭 넓은 고객리뷰 데이터에 대한 분석을 통

한 좀 더 현실적이고 실제적인 개선방안 마련을 위한 연구를 진행 할 계획이다.

후 기

본 연구는 코레일 광역철도본부 후원 및 2015년도 코레일 정보기술단 ICT연구회 활동의 일환으로 진행되었습니다.

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