• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.27-35
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• 2010

실버세대의 중요성은 인구 증가뿐만 아니라 구매력의 향상 및 의사 표현의 강도가 증가하면서 더욱 커지고 있다. 이에 따라 과거 실버세대 전체를 대상으로 접근하던 마케팅 전략은 실버세대의 특성에 따라 적절히 분류하여 접근하는 방식으로 수정되는 것이 적절하다. 또한 세분군 분류 결과에 따라 고객 접근 전략이 결정되므로, 세분군이 얼마나 동일한 특성을 보유하고 있는 지는 마케팅 계획 수립에 매우 중요한 요소가 된다. 따라서 이론적으로 동일 세분군에 속해 있는 고객의 니즈는 대체로 일치해야 한다. 본 연구에서는 실버세대의 생활 행태와 생애 단계를 감안하여, 실버 세대 대상의 마케팅을 위한 세분군 (細分群) 분류를 수행하였으며, 분류된 세분군의 니즈가 얼마나 일치하고 있는지를 측정하기 위하여 동질도 (DoH: Degrees of Homogeneity)를 측정하였다. 동질도는 각 세분군을 대상으로 수행된 설문조사의 객관식 문항 별로 최다 응답자가 선택한 보기 문항이 다른 문항에 비하여 유의미하게 많다고 판단되는 문항의 수를 전체 문항의 수로 나눈 것으로 정의하였다. 본 연구는 동질도를 활용한 세분군 분류 결과의 적절성 평가 방법을 제시하였다는데 의의가 있으며, 다양한 분야에서 응용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 본 연구에서 제시한 실버세대 세분군 분류 결과는 점차 증가하고 있는 실버세대를 위한 마케팅 방안 수립의 기본 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제45권3호
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• pp.346-353
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• 2002

목 적: 폐구균은 영유아와 소아에서 세균성 뇌막염, 중이염, 부비동염 등의 주요한 원인균으로 혈액과 중추 신경계로 전파가 잘되며 사망률이 높다. 최근 전 세계적으로 페니실린은 물론 여러 항균제에 내성을 보이는 폐구균이 증가하는 추세여서 의료계에 큰 문제로 대두되고 있다. 이에 폐구균의 상기도 보균율과 항균제 내성 양상에 대한 정확한 파악이 임상에서 경험적 항균제 선택에 많은 도움을 줄 수 있으므로 연구자는 서울 지역 유아원에 다니는 5세 이하 소아에서 폐구균의 상기도 보균율과 혈청군 및 분리된 균의 항균제 감수성에 대해 연구하였다. 방 법: 1998년 3-6월까지 서울지역의 5개 유아원에서 5세 이하 소아 209명을 대상으로 소독된 면봉으로 이들의 구인강 점막을 세게 문질러 검체를 얻고 이 중 63명에서 폐구균을 분리하였다. 이 때 폐구균은 형태, optochin 검사, 그람 염색, 및 catalase 검사로 동정하였다. 이 중 구인강에서 분리된 폐구균 59균주를 대상으로 penicillin, cefotaxime, vancomycin, chloramphenicol, trimethoprim/sulfamethoxazole, tetracycline, erythromycin, oxacillin, ciprofloxacin에 대해서 감수성 검사를 시행하였다. 폐구균의 혈청군은 48균주에서 검사가 가능하였으며 group specific antisera를 이용한 Quelling 반응으로 미국의 Birmingham에 있는 University of Alabama에서 시행하였다. 결 과: 전체 소아의 구인강에 존재하는 폐구균의 보균율은 30.1%이었으며, 연령별로는 1세 미만은 없었으며, 1세가 25%, 2세가 16.1%, 3세가 31%, 4세가 34.4%, 5세가 33.3%였다. 폐구균에 대한 항균제 내성 양상을 보면 tetracycline은 89.8%, erythromycin은 76.3%, oxacillin은 72.4% trimethoprim-sulfamethoxazole은 58.6%, chloramphenicol은 22.0%, cefotaxime은 6.7%의 내성율을 보였으며, vancomycin에 는 모두 감수성을 보였다. 페니실린 내성율은 66.0% 이었고 페니실린 감수성 균주와 내성 균주에서의 타 항균제에 대한 내성 비교시 페니실린 감수성 균주의 경우 cefotaxime, vancomycin, ciprofloxacin 등에 모두 감수성이 있었으며, tetracycline, trimethoprim-sulfamethoxazole, erythromycin, oxacillin에 21-75%의 내성을 보였다. 반면 페니실린 내성 균주의 경우 cefotaxime에 58.3%의 내성을 보였으며, tetracyclin, oxacillin, erythromycin, trimethoprim-sulfamethoxazole에 각각 94.8-97.4%의 내성을 보여 대체로 페니실린 감수성 균주는 다른 항균제에도 감수성을 보였으나, 페니실린 내성 균주는 타항균제에도 내성을 보이는 경우가 많았다. 페니실린 다제 내성균주는 76.3%였다. 혈청군 검사가 가능하였던 49균주 중 혈청군 19가 12례로 가장 많았고 6이 9례, 3이 8례, 23이 6례, 29가 5례, 그밖에 13, 14, 16, 22, 31 및 34형이 있었다. 혈청군에 따라서 페니실린 내성에도 차이를 보여 혈청군 19, 23 및 29에서는 모두 감수성이 없었으며 혈청군 6에서는 1균주에서 감수성이 있었으나 혈청군 3에서는 7균주에서 감수성이 있어 혈청군에 따라 penicillin에 대한 감수성에 차이를 보여주었다. 결 론 : 유아원 소아 중 30.1%의 구인강에서 폐구균이 분리되었고, 분리된 폐구균은 페니실린을 비롯한 여러 항균제에 높은 내성율을 보였다. 구인강에서 분리된 폐구균 중 혈청군 19가 가장 많았고 6, 3, 23, 29가 대부분을 차지하였으며 폐구균은 혈청군에 따라서 페니실린 내성에 차이를 보여 주었다. 폐구균의 내성율을 줄이기 위해서는 우선 항균제의 적절한 사용과 유아원과 같은 집단시설의 환경 개선, 2세 미만 소아에게 적절한 백신 개발 및 예방접종 등 적극적인 노력이 수반되어야 할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.171-193
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• 2018

본 연구는 시멘틱 웹의 실질적 구현체인 LOD 클라우드에서 연결정책을 활용함으로써 LOD들간 연결을 효과적으로 제공하고 LOD의 변경된 내용을 검색결과에 빠짐없이 반영할 수 있는 방안을 제시한다. 현재 LOD 클라우드에서는 개체간 연결은 를 이용하여 개체들이 동일함을 명시적으로 기술하는 방식으로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 명시적 연결방식은 LOD 클라우드 규모의 방대함에도 불구하고 개체간 동일성을 개체단위에서 파악하여야 하는 어려움이 있으며 주기적으로 LOD에 추가하여야 함에 따라 검색 시 개체들이 누락되는 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 명시적 연결을 생성하는 대신 LOD별로 연결하고자 하는 LOD와의 연결정책을 수립하여 LOD와 함께 공개하는 방식을 제안한다. 연결정책을 활용함으로써 연결하여야 할 동일개체를 검색시점에서 파악할 수 있으므로 추가되었던 개체들을 누락됨 없이 검색결과에 포함시킬 수 있고 LOD 클라우드에서의 연결성도 효과적으로 확충할 수 있다. 확충된 연결성은 정보의 지능적 처리의 선행과정인 지식확장의 근간이 된다. 연결정책은 연결하고자 하는 소스와 타겟 LOD의 주어 개체들간의 동일성을 평가하는데 도움이 되는 술어 쌍을 명세하는 방식으로 수립하며 검색 시 이러한 술어쌍에 대응하는 RDF 트리플을 검색하고 이들의 목적어들이 충분히 동일한 것인가를 평가하여 주어개체들의 동일수준을 판단한다. 본 연구에서는 이러한 연결정책을 이용하여 여러 LOD들을 심층적으로 검색하는 시스템을 구현하였다. 검색과정에서는 기존 명시적 연결들도 함께 활용하도록 구현하였다. 검색시스템에 대한 실험은 DBpedia의 주요 LOD들을 대상으로 진행하였다. 실험결과 연결대상 개체들의 목적어들이 0.8 ~ 0.9의 유사수준을 가지는 경우 적정한 확장성을 가지고 충분히 신뢰적인 개체들을 적절하게 포함하는 것으로 확인하였다. 또한, 개체들은 8개 이상의 동일연결을 제공하여야 검색결과가 신뢰적으로 활용될 수 있을 것으로 파악되었다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 한국양식학회지
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• 제19권2호
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• pp.84-89
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• 2006

사료내 다양한 녹차 원료 첨가에 따른 넙치 유어기의 성장, 면역성 및 세균 공격성에 미치는 영향을 조사하였다. 녹차엑기스를 첨가한 사료를 공급한 실험구에서 어체중증가는 대조구와 유의적인 차이는 없었지만, 녹차 생잎, 건조잎 또는 부산물을 첨가한 실험구에 비하여 유의적으로 우수한 것으로 나타났다. 그리고 녹차엑기스를 첨가한 실험구에서의 사료전환효율은 대조구와 유의적인 차이는 없었지만, 녹차 생잎, 건조잎 또는 부산물을 첨가한 실험구에 비하여 유의적으로 우수한 것으로 나타났다. 녹차 건조잎과 엑기스를 첨가한 실험구에서 Iysozyme 활성은 유의적인 차이는 없었지만, 녹차 생잎과 부산물을 첨가한 실험구에 비해서는 유의적으로 높은 Iysozyme 활성이 나타났다. 3시간에서의 세균 살해능은 녹차 건조잎과 엑기스를 첨가한 실험구에서 살해능이 녹차 생잎과 부산물 또는 대조구에 비하여 유의적으로 낮게 나타났다. 또한 6시간에서의 세균 살해능은 녹차 엑기스, 건조일, 생잎, 부산물 및 대조구의 순으로 나타났으며 , 대조구에 비하여 엑기스, 건조잎 및 생일은 유의적으로 낮게 나타났다. 세균 공격실험 결과, 복강 주사 2일째부터 넙치의 폐사가 나타나기 시작하여 4일 동안 폐사는 계속되었으며 녹차 생잎과 부산물을 첨가한 실험구에서의 누적폐사율은 대조구에 비하여 높게 나타났으며 녹차 건조잎과 엑기스를 첨가한 실험구에서는 대조구에 비하여 낮은 누적폐사율을 보였으나 실험구간에 유의적인 차이는 없었다. 따라서 녹차엑기스와 건조잎의 사료내 첨가는 넙치의 면역성 향상과 세균공격성에 내성 향상 면에 있어서 아주 효과적인 것으로 판단된다.타내었고 $25^{\circ}C$ 실험구의 경우 대조군과 비교하여 감소하는 경향을 나타내었다. CAT에서는 수온 스트레스 직후 10 및 $25^{\circ}C$ 실험구에서는 대조군과 비교하여 낮은 활성을 나타내었으며, 시간의 지남에 따라 회복하는 경향을 나타내었다. 또한, $15^{\circ}C$ 실험구의 경우에는 6 h째에 가장 높은 CAT 활성을 나타내었으며, 이 후 차츰 회복하는 경향을 나타내었고, $30^{\circ}C$ 실험구의 경우에는 시간의 지남에 따라 유의적으로 활성이 낮아지는 경향을 나타내었다. HSP70 mRNA의 발현은 대조군($20^{\circ}C$)과 비교하여 $25^{\circ}C$ 48 h째 실험구를 제외한 모든 실험구에서 유의적으로 높게 발현되었다. 이상의 결과로, $20^{\circ}C$에서 순치된 시볼트전복은 급격한 수온 스트레스에 대해 많은 스트레스 요인으로 작용하는 것으로 나타났으며, 수온 스트레스에 대한 생리학적 방어 기작이 분자 레벨인 HSP70 mRNA에서는 신속히 발현되어 스트레스에 대처하지만, SOD나 CAT와 같은 항산화 효소의 발현은 다소 늦게 작용하는 것으로 나타났다. 그러나, 시간의 지남에 따라 $5^{\circ}C$ 내외의 스트레스와 저수온 스트레스의 경우에는 비교적 안정화되는 것으로 보여지며, $10^{\circ}C$ 이상의 고수온에 노출되었을 경우에는 생리학적 방어기작이 한계점에 이르러 더

• Radiation Oncology Journal
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• 제19권1호
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• pp.45-52
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• 2001

목적 : 최근 항암 화학요법이나 두경부의 방사선치료 후 나타나는 백혈구감소증을 치료하기 위해 조혈세포 성장인자인 과립구 집락형성인자를 투여한 결과, 백혈군감소증과 더불어 구강 점막염의 완화가 몇몇 임상연구에서 보고되고 있다. 그러나 그 기전이나 적절한 투여 방법에 대해서는 뚜렷이 밝혀지지 않았으며, 다른 위장관 점막에 대한 보호효과에 대해서도 아직 알려진 바가 없다. 이에 저자는 생쥐 공장 점막에 대한 과립구 집락형성인자의 방사선 보호제로서의 가능성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 실험 동물은 체중 20 g 내외의 생후 $4\~5$주된 BALB/c 생쥐 105 마리로 각각 정상 대조군, 과립구 집락형성인자 단독투여군(제 I 군 : $10\;{\mu}g/kg/$일, 제 II 군 $100\;{\mu}g/kg/$일), 방사선 단독조사군(7.5 Gy 또는 12 Gy 전신조사), 그리고 방사선조사와 과립구 집락형성인자 병행 처치군(G-CSF I 또는 II+7.5 Gy, G-CSF I 또는 II+12 Gy)의 아홉군으로 구분하였다. 과립구 집락형성인자는 과립구 집락형성인자 단독투여군 및 방사선조사와 과립구 집락 형성인자 병행처치군 모두에서 방사선조사 2일 전부터 24시간 간격으로 방사선조사일까지 3일 동안 매일 1회 피하 주사하였고, 방사선조사는 6 MV 선형 가속기를 이용하여 7.5 Gy와 12 Gy를 각 군별로 1회 전신조사하였다. 각 군별로 생쥐를 방사선조사 후 1, 3, 7일에 희생하여 공장을 적출하고 H&E 염색 및 PAS 염색을 시행한 후, 공장 조직 표본에서 소낭선의 수, 융모의 길이 및 조직학적 손상등급을 측정하고 조직학적 변화를 관찰하였다. 결과 : 방사선조사없이 과립구 집락형성인자 만을 투여한 군(제 I 군 : $10\;{\mu}g/kg/$ 및 제 II 군: $100\;{\mu}g/kg/$) 에서는 정상 대조군에 비해 생쥐 공장 점막 변화에 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 7.5 Gy 및 12 Gy 방사선 단독조사군에서는 정상 대조군에 비해 공장 점막의 소낭선 수의 감소와 높은 조직학적 손상등급을 관찰하였다(p<0.05). 12 Gy 방사선조사와 과립구 집락형성인자 병행처치군에서는 공장 점막의 손상이 7.5 Gy 방사선 단독조사군에 비해 1일 군에서는 차이가 없었으나(p>0.05), 3일 군에서 유의하게 높은 소낭선 수 및 낮은 조직학적 손상등급을 관찰하였고, 7일 군에서 낮은 조직학적 손상등급을 관찰하였다(p<0.05). 12 Gy 방사선조사와 과립구 집락형성인자 병행처치군에서의 공장 점막 손상은 12 Gy 방사선 단독조사군에 비해 소낭선의 수와 융모의 길이, 조직학적 손상등급의 차이가 유의하지 않았으며(p>0.05), 두 마리를 제외한 대부분의 생쥐가 방사선조사 후 5일 이내에 모두 사망하였다. 결론 : 한계 선량 이내의 전신 방사선조사시 과립구 집락형성인자는 생쥐의 공장 점막에 대한 방사선보호작용이 있는 것으로 사료된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제50권4호
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• pp.450-461
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• 2001

서 론 : 폐암의 치료에 사용되는 방사선 조사는 흉곽 및 여러장기에 다양한 합병증을 발생시키며, 특히 방사선 섬유화증과 방사선 폐렴을 일으킨다. 방사선 조사의 초기 효과는 보통 염증 세포들의 침윤, 간질 및 폐포 부종, 상피세포의 탈락에 의한 방사선 폐렴이며 후기 효과는 방사선 섬유화증을 초래한다. 방사선 조사는 폐장의 염증 세포에서 TGF-beta의 단백 합성 및 활성도를 증가시키고, 생체외 실험에서 TGF-beta는 mitogen activated protein kinases(MAPKs)를 활성화시킨다는 것이 알려져 있다. c-Jun N-terminal kinase(JNK)는 MAPKs중의 하나로 핵단백질인 c-Jun을 인산화(phosphorylation) 시켜 전사(transcription)를 증가시키는데 생체외 실험에서 자외선 조사후 대식 세포에서 JNK의 활성이 증가되는 것으로 알려져 있다. 하지만 현재 까지 생체내에서 JNK가 방사선 조사에 의해 활성화되는지 그리고 이들 활성화가 방사선 섬유화증의 병인에 관계하는 지는 알려진 바 없다. 본 연구는 흉부에 방사선을 조사한 백서를 이용하여 방사선 섬유화증의 병인에 JNK가 신호 전달 체계에서 주요한 역할을 담당하는 지를 알아보고자 시행하였다. 대상 및 방법 : C57BL/6 백서의 전 흉부에 14 Gy의 $^{60}CO{\gamma}$-ray를 조사한 후 일정한 간격(1주, 4주, 8주)으로 폐장의 세포 분석을 위한 기관지 폐포 세척술, elastin의 합성 정도를 측정하기 위한 Verhoeff stain, collagen 합성 양을 알기 위한 hydroxyproline의 측정, JNK 활성도를 알기 위한 in vitro JNK assay를 시행하였다. 결 과 : 폐장의 기관지 폐포 세척 소견상 총세포수는 방사선 조사 4주, 8주후에 증가하는 소견을 보였다. 세포의 감별 분석상 림프구는 4주후 증가되는 경향을 보였다. Verhoeff 염색상 폐포 조직의 특이 변화 소견은 없었으며 hydroxyproline의 양은 방사선 조사전에 비해 4주, 8주후에 증가하는 소견을 보였다. 방사선 조사 후 시간이 경과함에 따라 4주 후에 c-Jun N-terminal kinase(JNK)의 활성도가 가장 높았으며 8주 후에는 4주 후와 비슷한 활성도를 보였다. 결 론 : 흉곽에 방사선 조사 후 hydroxyproline양의 증가와 함께 JNK 활성도의 증가 소견을 보여 방사선 폐섬유화증의 병인에 JNK가 관여될 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.141-156
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• 2013

그 동안 한국 사회에서 지방자치단체(이하 지자체) 복지사업과 재정지출에 대한 연구는 장애인, 노인, 보육 등 복지사업 대상 등을 중심으로 부문별 복지지출에 대한 영향요인 연구가 대부분 이루어져 왔다. 최근 지자체의 자체적인 복지노력도 측면에서 자체 사업에 대한 연구가 특정 지역의 사례를 중심으로 이루어지기는 하고 있지만, 자료에 대한 접근과 조사의 한계로 여러 요인이 실증적으로 고려되지 못하여 정책적 함의를 도출해 내기 어려웠다. 현재 우리사회의 복지예산과 그 지출규모는 국가 예산의 30%에 이를 만큼 높은 비중을 차지하고 있다. 이에 따라 국가적 차원에서 공공복지 전달체계의 효율적 운영과 관리를 위해 사회보장 정보시스템을 구축, 운영하고 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하는 지방재정시스템이 아닌 사회보장 정보시스템을 통하여 지자체 복지재정 지출과 관련, 기존 연구에서 한계점으로 지적되었던 전수데이터에 대한 접근과 조사를 실시하여 학문적이고 정책적인 함의를 도출해 내고자 한다. 사회보장정보시스템은 복지전달체계의 효율화를 위해 구축되었으며, 이를 통해 17개 부처 292개 복지사업이 집행되며, 230개 지자체 4만여 개 복지사업의 정보가 관리되고 있다. 이에 따라 본 연구는 사회보장정보시스템을 통해 관리되는 지자체 복지사업을 중심으로 지자체 복지지출에 미치는 영향요인을 탐색하고자 한다. 이를 위해 지자체 복지노력도로 대변되는 순수 시 군 구 복지예산액을 종속변수로 설정하였으며, 기존문헌 검토를 바탕으로 인구사회학적, 지역 경제적 그리고 지자체 재정적 요인을 독립변수로 설정하였다. 또한 독립변수 요인간 다중공선성 문제를 점검하였고, 다중공선성의 문제가 없는 것으로 확인된 수급자 비율, 영유아 비율, 아동청소년 비율, 복지비 비율, 구인배율, 재정자립도, 재정자주도의 총 7개 독립변수와, 소속 정당을 통제변수로 사용하여 결정요인의 변화를 분석하였다. 연구결과를 살펴보면 기본모델에서는 복지비 비율, 영유아 비율, 재정자립도, 재정자주도, 구인배율이 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그리고 기존 문헌에서 분석되지 못했던 시 군 구별 복지지출 영향요인의 차이점을 분석하였다. 또한 복지예산 총량 데이터에 근거한 기존 연구들이 논의하지 못했던 자체 복지사업 예산에 미치는 영향요인을 구체적으로 밝혀내는데 의의가 있다.

• 유통과학연구
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• 제9권3호
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• pp.37-46
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• 2011

유통시장의 개방과 함께 국내·외 유통기업들의 진출과 같은 다양한 형태의 유통업태들과의 경쟁으로 인해 전통시장은 심각한 문제들에 봉착하게 되었다. 전통시장의 생존을 위해 그간 정부는 다양한 정책을 추진하였고, 학자들도 문제 해결을 위한 많은 연구결과를 발표하였으나 불행하게도 그 결과들은 아직 만족스럽지 못한 상태이다. 본 연구는 정부의 저탄소 녹색성장 정책의 도입과 관련하여 전통시장의 생존과 유지·발전을 위한 새로운 관점으로 접근하였다. 먼저 전통시장의 생존과 유지·발전을 위해서는 최근 이슈가 되고 있는 정부의 저탄소 녹색성장에 대한 이해가 필요할 것이라는 가정아래 먼저 전통시장 상인들의 저탄소 녹색성장에 대한 인지 정도를 측정하였으며 전통시장을 발전시키기 위한 키워드로 상인들의 조직몰입과 조직몰입에 영향을 미칠 수 있는 태도변수로 정부정책에 대한 신뢰와 상인들의 자기효능감을 측정하여 변수들 간의 관계를 분석하였다. 흥미롭게도 전통시장 상인들의 인구통계적 특성(예를 들어 기성세대와 젊은 세대의 세대별 양극화 현상과 학력차이)이 구별되는 것을 발견하였다. 전통시장 상인들의 세대차와 학력차이로 인한 변수들의 평균값에 차이가 있는지를 확인하기 위하여 일원분산분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 전반적으로 기성세대 상인들의 녹색성장인식, 정부정책신뢰, 자기효능감과 조직몰입의 정도는 젊은 세대 상인들과 차이가 있는 것으로 나타났다. 구체적으로 녹색성장인식(F = 9.964, p<.05), 자기효능감(F = 5.532, p<.05) 그리고 조직몰입(F = 5.697, p<.05)은 통계적으로 유의미한 차이를 나타냈다. 또한 학력차의 경우에도 고학력 상인들이 학력이 낮은 상인들에 비해 전반적으로 높은 평균값을 보였다. 구체적으로는 고학력 상인들의 녹색성장인식(F = 8.564, p<.005)과 자기효능감(F = 6.754, p<.005)이 높은 것으로 나타났다. 이런 결과는 정부가 정책을 실현함에 있어 상인들의 인구통계적 특성도 중요한 요인이 될 것임을 반영하고 있다. 연구결과 1) 상인들의 저탄소 녹색성장 정책에 대한 인식이 높으면 전통시장에 대한 조직몰입의 정도가 통계적으로 유의미함을 알 수 있었고, 2) 녹색성장 정책의 인식과 조직몰입간의 관계에 있어 상인들의 정책신뢰가 조절하고 있음과 3) 상인들이 스스로 해낼 수 있다는 신념인 자기효능감은 둘 간의 관계를 완전매개함을 확인할 수 있었다. 정부정책신뢰가 녹색성장 정책의 인식과 조직몰입간의 관계를 조절한다는 뜻은 상인들이 정책를 신뢰할 수 있는 어떤 단서가 있어야 함을 의미하며, 자기효능감의 완전매개는 전통시장 상인들이 스스로 전통시장을 활성화할 수 있을것이라는 신념을 스스로 가질 수 있도록 정부가 충분히 고려해야 한다는 것을 의미한다. 말미에는 이 연구결과를 통해 얻을 수 있는 영향과 향후 연구 방향을 제시하였다.