밤 재배 경영주가 스스로 현재의 경영 상태를 체크하여 어느 정도 수준에 위치해 있는지 파악하고 현재보다 상위의 목표를 설정하여 발전해 나갈 수 있도록 밤나무 경영 표준진단표를 개발하여 활용하고자 하였다. 표준진단표의 작성을 위해 밤 관련 연구자와 밤 주산단지의 선도농가를 전문가로 선정하여 2번의 자문회의를 거쳤으며, 밤 재배 경영기반, 경영 및 판매능력, 생산기술수준으로 구성되는 3개의 대분류 항목과 19개의 중분류 항목을 선정하였다. 작성된 표준진단표를 활용하여 대표적인 밤 주산단지인 청양, 공주, 부여, 순천의 4개 지역에서 총 212개 밤 재배 임가의 경영실태를 설문조사 하였고, 이 중 총 159개 임가의 설문지를 결과 분석에 사용하였다. 표준진단표의 총점은 각 평가 인자 항목의 점수를 합계하여 산출하였는데 전체 임가의 평균 점수는 68.0점으로 나타났다. 지역별로는 부여지역이 69.7점으로 가장 높았고, 순천지역이 61.8점으로 가장 낮게 나타났다. 총점이 높은 그룹일수록 ha당 생산량은 많아지는 것으로 나타났지만, 전체 생산량 중 특품 이상 비율이 증가하는 것과는 통계적으로 연관성이 없었다. 밤재배 경영기반과 경영 및 판매능력에서는 고령의 재배자가 많은 순천지역에서의 점수가 낮은 것으로 조사되었다. 생산기술수준에 대해 살펴보면 4개 지역 모두 70% 이상이 친환경재배를 하고 있어 병해충 방제시 항공 방제를 이용하고 있는 임가는 많지 않은 것으로 나타났다.
지속가능한 경영과 직무전문성을 확보하는 것이 현대 조직의 지상과제가 되고 있다. 이런 전문성 연구는 전문가의 구성 요소에 중점을 두는 것이 대다수인 반면, 지속가능경영을 목표로 구체적으로 수치화하여 측정하고 가야 할 목표를 제시할 수 있는 전문성 진단 측정요인과 방법에 대한 연구는 극히 부족한 편이다. 이에 따라, 이 연구는 객관적이고 신뢰성이 높은 전문성 진단 측정 요인 발굴과 측정요인들 간의 관련성을 제시하였다. 이 연구는 전문가 및 전문성 정의, 전문성 구성 요소의 재정립, 전문성 구성요소의 기준 정보와 측정요인들의 가중치 결정 방법 등을 통해 전문성 진단 측정 방법을 제시하였다. 이 진단방법에 의해 나타난 결과는 기존 역량평가 및 진단도구와 상당한 상관성이 있는 것으로 분석되었으며, 내용타당성을 충족하였다. 이와 같은 연구결과와 함께 사회적 전문성 구성 체계를 국가차원에서 수립할 것을 시사점으로 제언하고자 한다.
ESG 경영은 전세계 모든 산업분야에서 중요한 이슈로 인식되고 있으며, 물류산업에서도 ESG 경영에 대한 인식이 점점 높아지고 있다. 그러나, ESG 경영에 적극적으로 참여하는 기업들은 주로 대기업들이며 중소·중견 물류기업들은 ESG에 대한 이해와 참여 수준이 아직 미흡한 상황이다. 선행연구들은 물류기업을 위한 ESG 경영 이행 가이드라인의 수립 필요성을 거듭 제기하였으며, 물류기업 유형별 특성을 고려한 ESG 경영 이행 평가항목의 가중치를 도출해야 한다고 강조하였다. 본 연구는 기존 선행연구에서 제시된 중소·중견 물류기업을 위한 ESG 경영 가이드라인 진단항목을 기반으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 조사를 통해 물류기업 유형별 ESG 경영 이행 평가항목의 가중치를 도출하였다. 분석결과는 해운물류기업은 환경이 가장 중요한 영역이며, 이어서 사회, 정보공시, 지배구조의 순; 육상운송기업은 사회를 가장 중요한 영역으로 평가하였으며, 이어서 지배구조, 환경, 정보공시의 순; 창고업 부분에서는 환경이 가장 중요한 영역으로 평가되었으며, 사회, 정보공시, 지배구조의 순; 종합물류기업은 환경을 가장 중요한 영역으로 평가하였으며, 이어서 정보공시, 사회, 지배구조의 순; 물류기업 유형별 진단항목의 중요도를 도출하였다. 본 연구의 분석결과는 향후 관련 기관에서 중소·중견 물류기업을 대상으로 하는 ESG 경영 이행 평가를 위한 가이드라인으로 활용될 수 있으며, 국내 중소·중견 물류기업들이 ESG 경영을 실천하기 위한 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.
전 세계적으로 환경 친화적이고 지속가능한 경제에 대한 관심이 높아지면서 기업 경영에 있어서 녹색경영이 중요한 전략으로 급부상하고 있다. 국내에서도 정부의 녹색성장 비전 발표 이후 최근 몇 년간 녹색정보화에 대한 정책이 수립되고 기업들도 다양한 사업 계획을 발표했으나 소기의 성과를 얻지 못하고 있는 실정이다. 이는 현재 수준에 대한 정확한 진단 없이 이상적인 비전만을 제시하는 선언적 정책 및 사업 계획이 주로 진행됨에 따른 한계라고 볼 수 있다. 이에 본 연구는 국내 기업의 정보화 수준과 환경 규제 상황을 고려한 녹색정보화 성숙도 진단 모텔을 개발하고, 이를 산업별로 대표성 있는 국내 기업에 시범 적용함으로써 국내 기업의 녹색정보화 현재 수준을 진단하고 이를 바탕으로 개선방안을 모색하고자 하였다.
본 연구는 개인주의-집단주의 문화 개념을 도입하여, 타인의 의견이나 집단규범이 내포된 합의정보와 제품의 속성이 나타난 속성정보가 불일치한 상황에 접했을 때 개인의 문화지향성에 따라 정보의 수용과정에 차이가 있는지를 탐구하였다. 본 연구는 접근성-진단성 프레임웍에 근거하여 정보의 수용과정 모델을 개발하고 이를 중국 및 한국의 개별소비자차원에서 검증하였다. 본 연구의 실증분석 결과, 소비자의 개인주의-집단주의 성향에 따라 불일치 정보의 수용과정이 다르게 나타났다. 집단주의 성향의 소비자들은 합의정보의 합의성 지각수준을 높게 지각할수록 합의정보의 집단자아 접근성과 집단동조 진단성 수준이 증가하여 집단의견수용의도가 높아지는 것으로 밝혀졌으며, 속성정보의 속성성 지각수준을 높게 지각할수록 속성정보의 개인자아 접근성과 개인화가치 진단성이 증가하여 개인의견반영의도가 높아지는 것으로 나타났다. 한편, 개인주의성향의 소비자들은 속성정보의 속성성 수준을 높게 지각할수록 개인화가치 진단성 수준이 높아져 개인의견반영의도가 높아지며, 합의정보의 합의성 수준을 높게 지각할수록 집단자아 접근성 수준이 높아져 집단의견수용의도가 높아지는 것으로 나타났다.
본 논문은 기업들의 점증하는 체계적 브랜드 관리에 대한 필요를 인식하면서 이에 부응하기 위한 하나의 브랜드 관리 시스템을 제안하고자 한다. 일반적으로 전략적인 브랜드 관리는 브랜드자산의 구축, 브랜드자산의 측정과 진단, 브랜드 자산의 관리를 포함한다(Keller 1998). 그러나 이 논문에서 제안하고자 하는 브랜드 관리 시스템인 Brand Value-Up 은 주로 상표 자산의 측정과 진단에 관한 시스템이다. 이 논문에서 Brand Value-Up 을 제안하기 위해 우선 기존의 대표적인 브랜드 관리 시스템들을 검토하였다. 그리고 나서 이들의 미비점들을 분석하였으며, 나아가서 기존 시스템들의 미비점을 보완하는 시스템으로서 Brand Value-Up 을 소개하였다. 또한 Brand Value-Up 은 고객 중심의 브랜드진단 평가모델로서 결과지표 (Awareness Power, Functional Power, Image Power)와 성과지표(Brand Performance)로 구분하여 구체적으로 전략적인 시사점을 얻기 위한 모형으로서 제안하였다. 실제로 주요 국내 브랜드 (21 개 제품 106 개 브랜드)를 대상으로 한 분석을 통해 Brand Value-Up 의 활용 예를 보였으며, 마지막으로 이 시스템이 갖는 마케팅적인 의미와 시사점을 논의하였다.
현재 국내에서의 의료 부분의 전문가 시스템에 대한 개발이 시작 단계에 있다. 의료부문 전문가시스템 개발에 있어서 주요 촛점은 관련분야의 전문의들로부터 어떻게 시간적, 비용적 낭비없이 효과적으로 지식 획득(Knowledge acquisition)을 knowledge engineers가 하겠는가이며, 또한 어떠한 체계(Framework)로 전문가 시스템을 구성할 것인가이다. 본 발표에서는 현재 본 연구실에서 CASNET 및 INTERNET를 바탕으로 개발중인 산부인과의 불임 진료 및 내과의 갑상선 질환 진단, 치료에 관련된 전문가 시스템 개발의 초기단계를 보임으로써 의료 관련 전문가 시스템 개발의 일반적인 기본 방향을 제시하고자 한다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.82-90
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1992
본 논문은 어떤 시스템 (예를들면, 자동화된 제조시스템)에서 발생하는 징후에 대한 고장진단 모델을 개발하는 것이 목적이다. 이 모델은 계층적 시스템이론(Theory of Hierarchical Systems)과 인공지능의 혼성추론기법(Hybrid Reasoning Approach)을 사용한다. 일반적으로, 시스템은 스트라타(strata)와 에셸론(echelons)으로써 표현될 수 있으며, 한편 시스템에 대한 지식은 근본지식 (deep knowledge)과 경험지식(shallow knowledge)으로 나뉘어 질 수 있다. 이 모델에서의 고장진단에 대한 추론전략은 근본지식베이스에 의한 근본적 추론을 먼저하고 그 다음에 경험지식베이스에 의한 경험적 추론을 하는 혼성추론기법이다.
현장에서 크레인에 대한 전문적인 지식을 얻는데는 많은 시간과 노력이 소요되고 있으며 전문가의 숫자가 한정되어 있어서 고장 발생시 전문가를 부르는데 시간이 많이 소요된다. 이 문제를 해결하기 위하여 깊은 전문지식 없이 크레인의 고장을 신속히 진단하고 조치방안을 제시하는 전문가 시스템을 개발하였다. 개발범위는 가장 빈번히 고장이 발생하는 전기 부문중 전동기와 브레이크로 범위르 국한시켰다. 우선 크레인의 전기 부문에서 일어나는 고장 원인과 증상을 분석하고, EXSYS라는 전문가 시스템 Shell을 사용해 Rule을 개발하였다. 또한 각 증상에 따른 조치방법을 작업자에게 가르쳐 주기 위하여 FoxPro를 사용하여 Instruction Data Base를 개발하였다.
데이터의 품질을 파악하고 그 기준을 선정하는 것은 해양 항로 표지와 같은 분석에 있어서 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 해양 분야에서 디지털 항로표지 데이터의 품질 진단을 위해 공정능력지수를 이용하여 데이터의 품질을 정량적으로 산출하고 그 결과에 대한 판정 기준을 명확히 하여 데이터에 대한 품질을 판단할 수 있는 척도를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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