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CBR과 압밀 비배수 시험에 의한 탄성계수와의 상관관계에 대한 실험적 연구 (A Study on the Experimental Relationship between KS CBR and Elastic Modulus from Consolidated Undrained Triaxial Tests)

  • 김수일;이광호;권무성
    • 한국지반공학회지:지반
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    • 제7권4호
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    • pp.25-34
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    • 1991
  • 본 연구에서는 KS규정에 의한 CBR 값과 삼축압축시험을 이용하여 구한 탄성계수와의 관계를 구명하였다. 시료는 통일분류법에 의하여 5가지로 분류된 전국고속도로 15개 지점에서 채취한 노상 토재료를 선정하였으며 각 시료에 대하여 CBR시험과 삼축압축시첩을 병행하여 실시하였다. 압 밀 비배수 삼축압축시헙 (CU triaxial teat)을 실시하여 얻어진 응력과 변형률의 관계로부터 탄성 계수를 산정하였으며 노상에 발생되는 모든 응력상태에 적용할 수 있도록 일반화하기 위하여 삼축 압축시험시 구속음력은 3가지로 달리하여 실험하였다. 실험결과로부터 얻은 수정 CBR값과 탄성계수간의 상관관계를 회귀분석하여, 구속음력과 유효 평균주응력의 함수로 표현된 탄성계수와 수정 CBR값과의 관계식들을 제안하였다. 또한 D-2 다짐에 의하여 얻어진 최대 건조밀도와 수정 CBR값과의 상관관계식을 제안하였다.

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사업 아이디어 매력도 평가를 위한 검색 데이터 활용에 관한 연구 (A Study on Use of Search Data for Evaluation of Business Idea Attractiveness)

  • 심재후;최명길
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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    • pp.8-11
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    • 2009
  • 성공적인 창업을 위해서는 창업가의 준비가 선행되어야 하지만, 매력적인 사업 아이디어의 계발이 뒤따라야 한다. 그러나 지금까지의 창업연구는 창업행동과 사업성과에 영향을 미치는 창업가 요인에 치우쳐 있으며, 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이 연구는 고객이 상품을 구매하기 전 인터넷 검색엔진에서 해당 상품에 대한 검색을 하는 경우가 일반화되고 있다는 사실과 고객이 검색엔진에 입력하는 키워드는 고객의 의도를 대변한다는 사실을 기초로, 키워드로 표현된 사업 아이디어의 매력도를 객관적으로 측정하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다.이 연구는 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)를 구매의도를 가진 잠재고객의 자사 웹 사이트 방문수로 정의한다. 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)는 [해당 키워드의 조회수(Q) ${\times}$ 구매의도 비율(R) / 경쟁 사이트의 수(S)]의 수식으로 나타낼 수 있으며, 수식을 구성하는 변수 중에서 해당 키워드의 조회수(Q)와 경쟁 사이트의 수(S)는 검색엔진에서 쉽게 제공 받을 수 있으므로, 구매의도 비율(R)만 알 수 있다면 BIA를 비교적 정확히 추정할 수 있다. 연구자는 특정 분야 키워드 100개를 선정한 다음, 전문가로 하여금 각 키워드의 구매의도 비율(R)을 추정하게 하고, 전문가 추정 없이도 구매의도 비율을 예측할 수 있도록 각 키워드의 구매의도 비율(R)을 예측하는 주요 데이터를 의사결정 나무 기법으로 도출하고, 의사결정 나무 기법으로 도출된 데이터로 구성된 회귀식을 제시함으로써 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)를 객관적으로 평가하는 방법을 제시한다. 이 연구는 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 객관적인 기준을 제시함으로써 창업의 성공률을 높이는 데 기여할 수 있고, 창업연구에 새로운 방법론을 도입했다는 점에서 의의가있다.

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개선된 네이버 임베딩에 의한 초해상도 기법 (Super Resolution Technique Through Improved Neighbor Embedding)

  • 엄경배
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.737-743
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    • 2014
  • 단일 영상 초해상도 기법에는 보간 기반 방법과 표본 기반 방법 등이 있다. 보간 기반 방법들은 간결성에 강점을 가지고 있으나, 이들 방법들은 선지식을 이용할 수 없기 때문에 톱니 모양의 윤곽선을 가진 고해상도 영상을 생성하는 경향이 있다. 표본 기반 초해상도 기법에서는 최근방 기반 알고리즘들이 널리 이용되어 지고 있다. 그들 중, 네이버 임베딩은 지역적 선형 임베딩이라는 매니폴드 학습 방법의 개념과 같다. 그러나, 네이버 임베딩은 국부 학습 데이터 집합의 크기가 너무 작은데에 따른 빈약한 일반화 능력으로 인하여, 시각적으로나 정량적인 척도에 의해 취약한 성능을 보인다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 개선된 네이버 임베딩 알고리즘을 제안하였다. 저해상도 입력 영상이 주어지면 고해상도 버전의 화소 값들은 개선된 네이버 임베딩 알고리즘에 의해 구해진다. 실험 결과 제안된 방법이 바이큐빅 보간법이나 네이버 임베딩에 비해 정량적인 척도 및 시각적으로도 우수한 결과를 보였다.

글로벌 제휴네트워크에서 파트너선정이 구조화, 제휴관리, 제휴안정도에 미치는 영향에 관한 실증연구 (An Empirical Analysis on The Effects of Partner Selection on Structuring, Management on Stability in Global Alliance Networks of Korean Companies)

  • 정종식
    • 통상정보연구
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    • 제16권4호
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    • pp.263-280
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    • 2014
  • 본 연구는 글로벌 제휴네트워크에서 파트너선정이 구조화, 제휴관리, 제휴안정도에 미치는 영향을 실증하기 위하여 업체 137곳에 협조를 요청하여 수거한 설문지 중 불성실하게 응답한 것을 제외한 나머지 117개를 분석하였다. 설문은 총 18개로 구성하였고 5점 리커트 척도로 측정하였으며, 분석은 빈도분석, 신뢰도분석, 요인분석, 확인 요인분석, 구조방정식 모형분석, 회귀분석을 각각 하였다. 분석결과, 구조방정식 모형분석에서 파트너 선정은 구조화, 제휴관리에 정(+)으로 영향을 미쳤고, 구조화는 제휴관리에 정(+)으로 영향을 미쳤으며, 파트너 선정과 구조화와 제휴관리가 제휴안정도에 정(+)으로 영향을 미쳤다. 그리고 회귀분석에서 파트너 선정, 구조화, 제휴관리가 제휴안정도에 영향을 미쳤고, 특히 제휴관리가 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 요약하면 파트너 선정, 구조화, 제휴관리는 제휴안정도에 영향을 미쳤는데, 특히 제휴관리는 영향을 많이 미치는 것으로 나타났다. 이것은 문화, 자원, 제휴경험 등이 비대칭인 기업들이 제휴목표를 각각 추구하며 발생할 수 있는 차이, 갈등 등을 극복하려면 제휴활동에 고유한 문화, 관리체계 등을 확립하여야 함을 나타낸다. 본 연구는 글로벌 제휴네트워크에서 제휴안정도 결정요인을 규명하였지만 연구대상을 기업에 한정하였기 때문에 제휴네트워크에 참여한 연구기관, 기업지원기관, 교육기관 등을 다루지 않아 연구결과를 일반화하기 어렵다. 향후에 이를 보완한다면 참여주체별 특성을 파악할 수 있을 것이다.

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인공신경망을 이용한 경제 위기 예측 (The Prediction of Currency Crises through Artificial Neural Network)

  • 이형용;박정민
    • 지능정보연구
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    • 제22권4호
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    • pp.19-43
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    • 2016
  • 이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.

휨 항복형 철근콘크리트 전단벽의 경계요소설계를 위한 변위연성비 모델제시 (Design Approach for Boundary Element of Flexure-Governed RC Slender Shear Walls Based on Displacement Ductility Ratio)

  • 문주현;양근혁
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제26권6호
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    • pp.687-694
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    • 2014
  • 이 연구에서는 철근콘크리트 전단벽의 경계요소의 연성설계를 위한 변위연성비모델을 제시하였다. 부재의 길이에 따른 곡률과 자유단에서의 변위를 산정하기 위한 전단벽의 단면의 변형률 및 내부힘들의 분포는 베르누이(Bernoulli)의 정리, 변형률 적합조건 및 힘의 평형조건을 이용하여 이상화하였다. 경계요소내의 횡보강근에 의한 구속효과는 Razvi and Saatcioglu에 의해 제시된 콘크리트의 응력-변형률 관계를 이용하여 고려하였다. 항복시 및 최대내력 이후 최대모멘트 80%에서의 곡률은 등가소성 힌지길이 개념을 도입하여 변위값으로 환산하였다. 일반화된 변위연성비의 모델은 다양한 범위에서 수행된 변수연구로부터 얻어진 데이터들의 회귀분석을 통하여 단순식으로 정립되었다. 제시된 단순모델은 실험결과 대비 평균, 표준편차 및 변동계수가 각각 1.05, 0.19 및 0.18로 대부분의 실험결과의 경향을 잘 예측하였다. 따라서 제시된 모델은 경계요소에서 소요연성비에 따른 횡보강근의 상세를 결정하는데 쉽게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.107-122
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    • 2017
  • 주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

호스피스 자원봉사자의 호스피스 케어 요구도 분석 (Survey on the Hospice Care Needs of Hospice Volunteers)

  • 조현;강희숙;김정희
    • Journal of Hospice and Palliative Care
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    • 제5권2호
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    • pp.155-162
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    • 2002
  • 목적 : 본 연구는 자원봉사자 교육 프로그램 개발을 위한 기초자료로서 질병 말기 환자에게 호스피스 케어를 제공하는 자원봉사자의 관점에서 본 서비스 요구도를 조사하고자 하는데 그 목적을 두고 있다. 방법 : 경상남도, 부산시 및 충청남도 지역의 호스피스 자원봉사 교육 수료자로서 호스피스 케어 제공 경험이 있는 자원봉사자인 연구대상 중 88명이 본 연구를 위한 분석대상으로 사용되었으며, 구조화된 설문지를 이용한 자기기입식 설문방식에 의해 조사되었다. 수집된 자료는 SPSS Window version 10.0 통계 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 평균, 표준편차 및 회귀분석방법에 의해 분석되었다. 결과 : 조사대상자의 사회인구학적 특성은 기독교 중류가정의 40대 유배우 고졸 여성으로 가족 중 호스피스 경험이 없는 경력 1년 미만의 호스피스 센터에 소속된 사람이었다. 정보영역에서 호스피스 케어 요구도가 가장 높았으며 사회경제적 영역에서 가장 낮았다. '질병과 치료과정에 대한 정보 제공 필요'에 대한 요구가 정보영역에서, '욕창관리 및 예방'에 대한 요구가 신체적 영역에서, '의료인과 지속적인 관계유지 도와줌'이 정서적 영역에서 그리고 '의료보험 지원 확대를 도와줌'이 사회경제적 영역에 대한 요구도 중 가장 요구도가 높은 것으로 나타났다. 호스피스 케어 전체 영역 및 신체적 영역에 영향을 미치는 요인으로는 '가족 중 호스피스 경험'이, 정서적 영역에서는 '호스피스 경력'과 '가족 중 호스피스 경험'이 영향을 미치는 요인 변수로 예측되었으나 정보영역 및 사회경제적 영역에서는 어떤 변수도 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구가 편의표본을 사용하여 시행되었기에 본 연구의 결과가 실제적이고 효과적인 자원봉사자 교육 프로그램 개발을 위한 자료로 일반화되어 사용되기에는 한계를 지니고 있다. 따라서 호스피스 센터 별 전수조사 혹은 확률표본추출법에 의해 설계된 본 주제와 관련된 조사연구 및 질적 방법에 의한 연구가 필요하리라 사료된다.

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산업체급식 메뉴 만족도 조사도구의 활용에 대한 사례연구 (Case Study of Menu Satisfaction Index in Business & Industry Food Service)

  • 이해영;안선정;양일선
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제37권11호
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    • pp.1443-1451
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    • 2008
  • 본 연구에서는 산업체 급식소의 메뉴 만족도를 평가할 수 있는 조사도구를 개발하고 개발된 조사도구를 이용하여 산업체 급식소를 대상으로 고객들의 메뉴 만족도를 조사함으로써 도구의 활용 사례를 제시하였다. 그 내용을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 문헌고찰, 전문가 및 고객 대상 면담, 전문가 검토, 신뢰도 및 타당도 검증의 3단계로 메뉴 만족도 조사도구를 개발하였다. 메뉴 품질 속성 15개에 대한 문항과 메뉴에 대한 전반적인 만족도를 측정하는 1개 문항에 대해 고객의 만족도를 매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족의 Likert 5점 척도로 자가 평가하도록 하였다. 개발된 도구는 신뢰도와 타당도가 검증되었다. 둘째, 개발된 메뉴 만족도 조사도구를 이용하여 산업체 급식소 1곳을 대상으로 메뉴 만족도를 조사하였다. 15개 속성 모두에 대해 '보통'(3점) 이상의 높은 점수를 보임으로써 고객이 메뉴 품질에 대해 대체로 긍정적인 인식을 하고 있었다. 특히 '적절하게 익혀짐', '적절한 1인분량', '뜨거운 음식은 뜨겁게 제공' 항목에서는 3.53점으로 만족도가 가장 높은 특성으로 규명되었다. 메뉴 만족도 평가 요인 4개 중 '요인 3. 온도 적정성'(3.52점)에 대해 가장 만족도가 높았으며, 그 다음으로 '요인 4. 형식충족성' 3.46점, '요인 1. 음식우수성' 3.35점, '요인 2. 웰빙지향성' 3.31 순이었다. 셋째, 고객 특성에 따른 메뉴 만족도를 분석한 결과, 연령과 소속사에 따라 메뉴 만족도의 일부 요인에 유의적 차이를 보였으며, 음식의 질 평가에 따른 군과 급식전체에 대한 군에 따라서도 유의적 차이를 보였다. 넷째, 메뉴 만족도 요인과 전반적인 메뉴 만족도간에 유의적인 정(+)의 상관관계가 있었다. 다중회귀분석 결과, 4개 요인 중 '요인 1. 음식우수성'(p<.001), '요인 2. 웰빙지향성'(p<.01), '요인 4. 형식충족성'(p<.01) 순으로 '전반적인 메뉴 만족도'에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이상과 같이 고객의 선택권을 줄 수 있는 푸드코트 형식의 산업체 급식소 1곳을 선택하여 개발된 메뉴 만족도 도구의 활용 가능성을 탐색한 결과, 다음과 같은 메뉴 운영에 대한 총평 및 제언을 제시하고자 한다. 15개 문항 모두 만족도가 3점 이상(리커트 5점 척도 중)으로 조사되어 조사대상 급식소의 메뉴 품질에 대해 고객들이 대체로 만족하고 있으며, 메뉴 관리가 잘 되고 있다고 평가할 수 있다. 이는 새로운 급식소 운영 형태인 푸드코트가 고객에게 만족감을 유도하는데 일조한 것으로 여겨진다. 특히 메뉴의 1인 분량, 온도, 가격에 대해서는 만족하고 있으나 위생이나 신선도, 맛, 건강에의 도움 등에 대해서는 만족도가 상대적으로 떨어지는 것을 알 수 있다. 온도의 적절성은 가장 높은 만족을 보이지만 전반적인 메뉴 만족도에는 유의하게 작용하지 못하는 것으로 나타나 메뉴로서 당연히 갖추어야 할 요소로 사료된다. 또한 어떠한 급식 분야든 상관없이 영원한 과제로 여겨지는 음식의 맛에 대해서는 꾸준한 개선의 노력이 필요하다. 매스컴에서 음식 및 건강관련 보도가 잇따르고 있고, 고객 스스로도 건강에 대한 관심이 고조되고 있는 이때, 산업체 급식소에서 맛있는 음식제공과 더불어 건강과 관련된 급식서비스가 병행된다면 고객의 메뉴 만족도는 증대될 수 있을 것이다. 예를 들어 제공되는 음식별 영양소 함량 혹은 특정 질환 예방에 도움됨을 제시하거나 그날 메뉴의 영양 정보, 건강 정보를 게시하고, 급식 시간 외에 영양사와의 영양 상담을 통해 고객 맞춤식 영양 및 건강 정보를 제공하는 등의 방법이 제안될 수 있다. 본 연구에서는 개발된 메뉴 만족도 도구를 1개 급식소에 시범 적용해 본 것으로 산업체 급식소 전반에 일반화하기 위해서는 무리가 있다. 따라서 향후 연구에서는 다양한 형태의 산업체 급식소를 대상으로 메뉴 만족도를 조사하여 비교함으로써 메뉴만족도 도구를 검증하고, 급식 유형별 만족도의 차이를 분석하여 문제점으로 도출되는 메뉴 품질 속성에 대해 개선방향을 제시해 보는 것이 필요하다.