본 연구는 yelp.com에서 2019년 작성된 온라인 음식점 리뷰를 분석하고, 음식점 소비 의사결정 과정에서 온라인 리뷰의 유용성 결정에 영향을 미치는 요인을 탐색한다. 구체적으로 리뷰 유용성에 영향을 미칠 것으로 예상되는 요인들을 정교화 가능성 모델에 따라 분류하고, 레스토랑의 가격대에 따라 그 영향이 달라질 것이라고 가정하였다. 2020년 2월 yelp.com에서 제공한 데이터 중, 미국 네바다주에 위치한 Food and Restaurant 카테고리에 속하는 업체들의 온라인 리뷰를 분석 대상으로 하였다. 음이항회귀분석 결과, 리뷰 깊이, 가독성을 포함한 중심단서 및 리뷰 일관성, 리뷰어 인기, 리뷰어 노출을 포함한 주변 단서가 리뷰 유용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 음식점의 가격대가 높아질수록 리뷰 유용성에 영향을 미치는 선행요인의 영향이 달라지는 것으로 확인되었다. 본 연구는 레스토랑 가격이 리뷰의 유용성에 대한 중심 및 주변 단서의 영향을 조절한다는 것을 밝혔으며, 또한 리뷰 플랫폼과 외식업에 가격에 따라 차별화된 리뷰 관리 전략의 필요성에 대한 시사점을 제공한다.
연구목적 본 연구는 크라우드펀딩 맥락에서 개인 및 국가 수준의 사회적 자본이 창업 활동에 미치는 영향에 대해 분석하고자 한다. 연구설계/방법론/접근법 본 연구는 두 가지 주요한 자료원을 활용했다. 먼저 미국의 대표적인 크라우드펀딩 플랫폼인 킥스타터(Kickstarter)에서 15,716개의 크라우드펀딩 프로젝트 및 개인 수준의 사회적 자본 관련 자료를 수집하는 한편 레카툼 번영지수(Legatum Prosperity Index)를 참조하여 국가 수준의 사회적 자본 관련 자료를 수집했다. 크라우드펀딩 프로젝트별로 개인 및 국가 수준의 사회적 자본을 측정한 후 사회적 자본이 창업 활동에 미치는 영향에 대해 포아송 회귀분석 및 음이항 회귀분석을 실시했다. 결과 분석결과에 따르면 페이스북 친구수, 다른 프로젝트 후원 횟수, 프로젝트 소개글 수 등 창업가 개인 수준의 사회적 자본은 크라우드펀딩내 창업 활동과 긍정적으로 유의한 관계에 있는 것으로 나타났다. 또한 국가별 사회적 자본 지수로 측정한 국가 수준의 사회적 자본도 크라우드펀딩내 창업 활동과 긍정적으로 유의하게 나타났다.
고속도로 분류부는 고속에서 저속으로의 급격한 감속, 양호한 기하구조에서 취약한 기하구조로의 급격한 선형변화가 발생하는 구간으로, 고속도로 구성요소 중 사고위험이 매우 높은 구간에 해당된다 따라서 분류부 설계시는 안전하고 원활한 교통흐름이 이루어지도록 세심한 주의를 기울여야 함은 물론 이의 달성을 위한 설계기준이 수립되어야 한다. 이에 따라 현 도로설계기준에서는 차로변경을 위한 변이구간, 감속을 위한 감속구간 그리고 무한 곡선반경에서 유한곡선반경으로의 원활한 차량주행궤적 변경을 위한 완화곡선 등 이를 위한 설계기준을 제시하고 있으나, 실제 그 적용에 있어서는 설계기준상의 각 구간별 구성에 대한 정의가 명확하지 않아 분류부의 각 구성요소가 중첩되어 설계되고 있다. 이러한 설계기준상의 문제로 인한 각 구성요소간 혼재는 현 설계기준에서 의도하고 있는 분류부에서의 역할을 충분히 발휘하지 못하게 하는 결과를 초래하고 있으며 일관된 선형을 기대하는 운전자에게 혼동을 야기시키는 등 많은 고속도로 분류부 현장에서 안전상 문제점으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 분류부에서의 실측 현장조사 데이터를 바탕으로 분류부 차량주행행태 특성 분석 및 사고예측모형의 개발을 통해 다양한 교통조건 및 기하구조 조건을 고려한 분류부 설계기준 개선안을 제시하였다.
사용자가 컨텐츠의 소비자에 그치는 것이 아니라 생산자 역할까지 담당하는 웹 2.0 시대에는 사용자의 지속적 컨텐츠 생산이 온라인 사이트의 성공에 핵심 요소가 된다. 온라인 Q&A 사이트는 웹 2.0 트렌드의 대표적 사례로, 고품질의 지식을 반복적으로 공유하는 핵심 사용자들이 지속적으로 지식을 공유하도록 하는 것이 사이트의 성패를 결정짓는다. 본 연구는 핵심 사용자의 지식공유 지속행위를 유발하는 두가지 경로, 즉 지속의도로 대표되는 정교한 의사결정 과정(elaborate decision process)와 과거행위로 대표되는 자동화된 인지적 과정(automated cognitive process)을 제안하였다. 네이버 지식인의 핵심 사용자 337인의 주관적 의도 데이터와 객관적 온라인 행동 데이터를 수집한 뒤, 지속의도와 과거행위의 직접효과 및 둘 간의 조절효과를 검증해 보았다. 종속변수로 이전 연구에서 주로 사용되었던 지식공유 빈도를 측정하는 것과 더불어, 특정 기간 이상 답변활동이 없을 경우 지식공유를 중단한 것으로 판단하는 지식공유 지속여부를 측정하였다. 콕스비례위험 회귀분석과 음이항 회귀분석을 사용하여 지속의도와 과거행위가 지속행위의 두가지 유형에 미치는 효과를 살펴본 결과, 지식공유 지속여부에는 과거행위만 유의한 영향력을 보였으며, 지식공유 빈도에는 지속의도와 과거행위 모두 유의한 영향력을 보였다. 또한, 과거행위가 지속의도의 지식공유 빈도에 대한 영향력을 부정적으로 조절하는 것까지 확인할 수 있었다. 온라인 Q&A 사이트에서 핵심 사용자들의 지식공유 행위를 지속시키기 위해서는 꾸준한 지식공유를 통해 습관화 과정을 거치는 것이 중요하며, 지식공유 빈도를 높이고자 할 경우에는 습관화와 더불어 지식공유 지속의도를 높일 수 있는 적절한 혜택의 마련이 필요하다.
물리적 환경이 보행에 미치는 영향에 관한 연구들은 지속적으로 이루어져 왔다. 그러나 도시공간에서의 보행량에 날씨가 미치는 영향에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 도시공간에서 날씨가 보행량에 미치는 영향을 실증 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 2009년 서울시 유동인구 조사자료를 활용하였으며, 지점별 보행량을 종속변수, 날씨와 물리적 환경을 독립변수로 하는 모형을 구축하였다. 날씨가 보행량에 미치는 영향을 계절별, 토지이용별, 시간대별로 파악하고자 계절-토지이용-시간대로 구분된 28개의 모형을 작성하여 결과를 비교 해석하였다. 본 연구의 종속변수가 정규성을 만족하지 못하기 때문에 음이항 회귀모형을 활용하였다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 날씨요인들은 보행량에 영향을 미친다. "비"는 대부분의 모형에서 보행량을 감소시키는 효과가 나타났으며, "눈"과 "천둥번개"는 소수의 모형에서 매우 큰 보행량 감소효과를 나타냈다. 둘째, 날씨가 보행량에 미치는 영향은 계절과 토지이용에 따라 다르게 나타났다. 예를 들어 "비"의 보행량 감소효과는 주거지역보다는 상업지역에서 크게 나타났으며, 동절기 보다는 하절기에 그 효과가 크게 나타났다. 셋째, 환경요인들의 영향도 계절에 따라 다르게 나타났다. 차로 수는 하절기에는 보행량에 정(+)의 영향을, 동절기에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지하철역 여부 또한 하절기에는 보행량에 강한 정의 영향을 미치지만 동절기에는 그 효과가 작거나 음의 영향을 미쳤다. 본 연구의 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 보행량을 감소시키는 효과가 있는 눈이나 비에 대응할 수 있는 반옥외 도시공간의 조성이 필요하다. 둘째 계절별로 특화된 보행활성화 정책이 필요하다.
본 연구는 기업규모와 전유성 등의 기술전략이 기업 혁신활동을 결정짓는 데 대한 영향을 실증적으로 분석해보았다. 한국기술혁신조사(KIS)의 2016년 2,003개 제조업체의 자료로 로짓회귀모형과 영과잉음이항회귀를 활용하였다. R&D 지출과 특허출원이 혁신활동의 성과를 나타내는 변수로서 이용되었다. 설명변수로서는 기업의 특성을 나타내는 기업 나이, 기술수준별 산업구분, R&D 종사자수, 벤처기업여부, 수출여부, 그리고 산업 전유 특성을 타나내는 네트워크, 전유방법, Spillover를 설정하였다. 우선, 실증적인 분석결과는 전반적으로 기업의 규모에 따라 혁신활동 결정요인이 다르게 나타남을 보여주고 있다. 더욱이 혁신활동을 결정짓는 데에, 중소기업은 대기업보다 산업의 특성에 의해 유의미하게 영향을 받았다. 규모가 작은 신생기업, 벤처기업, 혹은 수도권 소재기업일 때 혁신활동에 긍정적인 것으로 나타났다. 반면, 전략적 전유는 소기업 R&D 지출과 중기업의 특허출원 성과에 부정적인 영향을 미치고 있다. 다른 기업 또는 산업 간의 네트워크는 대기업을 제외한 기업들에서 혁신활동을 결정짓는 중요한 결정요인으로 나타나고 있다. 기업간의 기술적 상호작용은 기술 spillover과 혁신활동의 가능성을 높일 수 있으나, 이 성과는 기업 규모와 산업 특성에 따라 다르게 나타날 수 있음을 보여준다.
본 연구는 노쇠 수준이 건강상태 및 건강행태에 미치는 연관성을 파악하고, 노쇠가 의료 이용에 미치는 영향을 탐색하고자 수행되었다. 연구를 위해 일개 지역사회(대전광역시)에 거주하는 65~84세의 노인 516명을 대상으로 노쇠, 건강상태 및 행태, 의료서비스 이용에 대해 일대일 면접 설문조사를 시행하였고, 노쇠 수준은 K-frail 도구를 활용하여 측정한 후 노쇠, 전노쇠, 비노쇠 그룹으로 분류하였다. 노쇠 수준과 건강상태 및 행태, 의료서비스 이용 경험과의 관련성을 확인하기 위해 카이제곱검정을 시행하였고, 노쇠 수준이 응급과 입원 서비스 이용 여부에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 로지스틱 회귀분석을, 외래서비스 이용 경험 중 외래방문 횟수에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 음이항 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 비노쇠군에 비해 노쇠군에 속한 노인들에서 주관적 건강상태를 부정적으로 평가하는 비율이 높았고, 만성질환을 2개 또는 3개 이상 진단받은 비율이 높았으며, 낙상위험성, 일상생활 수행 어려움의 비율이 높았다. 또한, 노쇠는 인구사회학적 특성, 주관적 건강상태, 만성질환의 수를 통제한 후에도 응급 서비스 및 외래서비스 이용의 증가와 통계적으로 유의한 관련성을 보였다. 본 연구 결과는 지역사회에서 노쇠를 조기에 발견하여 적극적으로 대처하기 위한 체계와 전략 마련이 중요함을 시사하며, 향후 노쇠에 대한 종적 자료 구축을 통해 노쇠와 건강상태 및 행태, 의료 이용 사이의 인과관계 규명을 위한 심층적인 연구의 필요성을 제안한다.
연구배경: 우울은 저하된 기분이 비교적 경미한 수준인 일상 우울과 병적 상태인 임상적 우울로 구분할 수 있다. 우울 경험은 치료순응도 저하, 신체증상 등을 경험하게 하여 의료이용을 높일 수 있으나 우울 중 임상적 우울 집단은 질환에 대한 사회적 편견을 경험하여 의료이용이 제한될 수 있다. 의료이용은 개인 나아가 사회 문제의 원인이 되어 중요하다는 측면에서 본 연구는 임상적 우울 집단, 일상 우울, 비우울 집단의 의료이용을 비교하여 살펴보고자 한다. 방법: 일반화 성향점수(generalized propensity score) 기반 처치역확률가중기법(inverse probability of treatment weighting)을 이용하여 비우울, 일상 우울, 임상적 우울 집단 간 공변량의 불균형을 최소화하고 우울과 의료이용, 총진료비의 관계를 각각 음이항 회귀분석과 로그변환한 선형회귀분석을 통해 확인하였다. 결과: 우울은 여성, 소득이 낮은 집단, 교육수준이 낮거나 배우자가 없거나 건강보험에 가입되지 않았거나 경제활동을 하지 않은 집단에서 높았으며, 우울중 임상적 우울은 경제활동을 하지 않거나 민간의료보험에 미가입된 집단, 질환의 보유개수가 많은 집단에서 비중이 높았다. 의료이용 횟수는 우울 집단(일상 우울 집단 및 임상적 우울 집단)이 비우울 집단보다 유의하게 높았으며, 임상적 우울 집단이 일상 우울 집단보다 유의하게 높았다. 총진료비는 우울 집단이 비우울 집단보다 높았으나, 임상적 우울 집단과 일상 우울 집단 간에는 유의한 차이가 없었다. 결론: 의료이용은 비우울 집단보다 우울 집단(임상적 우울 집단 과 일상 우울 집단)에서 높았으며, 임상적 우울 집단보다 일상 우울 집단에서 높았다.
전통적인 사고예측모형은 통계적 회귀분석에 주로 의존하였으나, 이는 자료 분포 및 함수 형태에 대한 가정에 따른 한계를 가지고 있다. 이에 따라 일부 연구는 신경망 등의 비모수적 기법을 모형 구축에 활용하였으나, 이는 독립변수와 종속변수 간의 직접적인 관계 규명이 어렵다는 한계가 있다. 유전자 프로그래밍 기법은 모형 개발에 특별한 가정이 필요없고, 사고요인 규명이 가능하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로의 사고예측에 유전자 프로그래밍 기법을 적용함으로써 이러한 한계를 극복하고자 하였다. 이를 위하여 경부고속도로에서 최근 3년간(2010-2012년) 구득된 자료를 활용하였으며, 보다 세밀한 사고 특성 규명을 위해 고속도로 구간을 직선 구간과 곡선 구간으로 구분하였다. 사고 발생에 중요한 영향을 미치는 변수를 선택하기 위하여 랜덤 포레스트 기법을 이용하였으며, 최종 선택된 변수들을 활용하여 사고예측을 위한 유전자 프로그래밍 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 음이항 회귀모형과 비교해본 결과, 유전자 프로그래밍 모형의 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 건강검진 전문센터를 이용하는 민간검진자의 재검진 요인을 파악하는 것이다. 이를 위해 전국 7개 지역에 건강검진센터를 두고 있는 검진전문기관의 2008년도 70,250명을 대상으로 2012년까지 검진기관을 재방문한 요인을 분석하였다. 재검진 요인 분석을 위해 사용된 변수는 인구사회학적 특성, 유병 및 과거력, 신체계측, 생화학적 검사, 건강실천행태 등으로 교차분석 및 음이항 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 19.2%가 2008년부터 2012년까지 매년 건강검진을 받았으며, 남성(exp(${\beta}$)=1.08), 30-40대(exp(${\beta}$)=1.09~1.18), 대구(exp(${\beta}$)=1.78), 광주(exp(${\beta}$)=1.57), 전남(exp(${\beta}$)=1.47), 경남(exp(${\beta}$)=1.52) 지역의 재수검 확률이 높았고, 과체중(exp(${\beta}$)=1.04) 및 고혈압 전단계인 사람(exp(${\beta}$)=1.06), 적정 음주(exp(${\beta}$)=1.17~1.21), 비흡연(exp(${\beta}$)=1.02), 낮은 스트레스(exp(${\beta}$)=1.02~1.06) 등 건강위험 요인을 관리하고 적정운동(exp(${\beta}$)=1.05~1.07) 등의 건강실천을 행하는 사람의 재수검 확률이 높았다. 검진전문기관은 이러한 결과를 바탕으로 CRM 수행 전략을 세우는 등 기관운영의 활성방안을 마련할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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