제품개발의 개념이 기능이나 성능중심에서 인간의 감성중심으로전환되고 있다. 그러나 인간의 감 성은 정성적 언어로 표현되며 이것을 물리적 디자인요소로 전환하는 것이 필요하다. 이를 위하여는 우선적으로 인간의 감성을 정량화하는 것이 선결되어야한다. 따라서 본 연구의 목적은 다변량해석기법 을 활용하여 고객의 제품에 대한 정성적 이미지를 정량적 데이터로 변환하여 이를 감성 데이터베이스로 구축하는데 있다. 감성 데이터베이스는 감성어휘와 이의 제품에 대한 정량적 수치 데이터로 구성되고, 이를 위해서는 감성어휘 선정, 디자인 요소에 의한 제품의 분류, 감성어휘와 디자인요소간의 상관도 도출 등이 필요하다. 감성어휘는 요인분석에 의해 선정하고, 제품은 아이템/카테고리에 의해 분류하며, 감성어휘와 디자인요소간의 상관성에 대해서는 다변량해석기법 특히, 수량화이론 1류를 사용해서 정량화 한다. 이렇게 구축된 감성 데이터베이스는 감성공학적 디자인 요소변환 지원시스템의 감성데이터 처리 서브시스템의 핵심 역활을 한다.
제품의 정성적 품질평가에서, 제품의 최종품질을 구성하는 다수의 특성에 대한 만족도가 언어로써 표현되어 소비자의 구매행동이란 의사결정으로 표출되는데, 이러한 주관적 평가에는 평가의 애매함(fuzziness)이 수반되므로 품질의 평가구조를 합리적으로 파악하기 위해서는 애매함의 존재를 고려에 넣지 않으면 안된다. 다수의 품질특성이 계층적(hierarchical)인 구조로 연결되어 최상위 품질특성으로 구성되며, 특성간의 중요도(relative importances)가 계층별로 결정되는 경우, 이들 개개의 특성에 대한 만족도의 평가로부터 어떤 구조적인 관계를 통해 그 제품에 대한 종합평가가 이루어지나, 개개의 특성에 대한 평가가 애매한 이상 최종 결과인 종합적 만족도도 애매한 것으로 된다. 즉, 평가모델의 구조도 평가의 패턴도 퍼지화되므로 이러한 평가에서 퍼지이론의 응용에 따른 효과를 가장 크게 기대할 수 있는 퍼지추론모델을 이용하여 계층간, 품질특성간의 퍼지관계와 특성의 중요도 및 언어변수(linguistic variables)의 형태로 주어지는 입력정보로써 품질구조를 명확히 하고, 패턴인식(pattern recognition)의 개념을 이용하여 평가자의 제품에 대한 평가결과를 언어로써 표현한다.
블로그가 1인미디어로서 영향력을 행사하고 있으며 기업과 함께 마케팅과 광고가 진행되고 있을 정도로 산업적으로 다양하게 사용되고 있으나 블로그에 대한 평가는 대부분 정성적으로 행해지고 있다. 하지만 수십 수백만 개의 블로그를 수작업으로 확인하는 것은 쉬운 일이 아니며 자동화된 정량적인 평가가 시급한 실정이다. 본 논문에서는 블로그의 구조적인 특성을 이용한 평가방법을 제안하고 포털사이트 네이버에서 매년 발표되는 파워블로그 중 요리, 육아, 미술/디자인 카테고리의 파워블로그를 비교하여 성능을 평가한다. 평가의 방법은 일반적인 미디어 파워의 평가방법인 구독자수를 비교하였으며 본 논문에서 제시하고 있는 평가의 방법을 통해서 얻어진 블로그가 높은 수의 구독자를 가지고 있음이 판명되어 정성적인 평가 보다 높은 성능을 보임을 알 수 있었다.
인적자원관리 (HRM)는 조직 내 구성원과 관련된 복잡한 현상과 인간관계의 다원성을 다룬다. 이러한 이유에서 정량적인 접근방법을 적용한 HRM의 연구에서는 분석의 대상과 영역이 필연적으로 제한적일 수 밖에 없다. 기업의 HRM이 포괄하는 다양한 영역 가운데 정성적인 영역이 기업의 성과와 경쟁우위를 실질적으로 좌우하는 경우가 많다. 그러나 기존의 정량적인 시각을 통한 접근은 HRM의 정성적인 측면을 등한시 해온 경향성을 보여주었다. 점차 복잡해지고 있는 HRM과 관련된 연구의 현실에서 정량적인 접근방법에 의한 연구방법은 본질적인 차원에서 그 한계를 배태하고 있다. 이러한 의미에서 본 연구는 HRM과 관련된 선행 연구를 바탕으로 질적인 방법을 적용하기 위한 주요 논점의 제시를 목적으로 하였다. 본 연구에서는 HRM 연구가 직면하고 있는 현실에서 정성적인 접근방법의 필요성을 강조하였다. 또한 HRM 연구의 다차원적인 발전을 위해 사례연구 방법의 적용을 제안함으로써 관련 연구 주제의 복잡성에 대응하고 심층적인 이해의 확대 가능성을 제시하였다.
본 연구는 국내 중-대형 SW개발 프로젝트 현장에 적용되고 있는 PMS의 주요 기능 및 적용효과에 대하여 소개하고, PMS적용의 중요성과 개선 필요성을 제시하고자 한다. PMS는 CMMI, PMBOK와 같은 글로벌 모델이 권고하는 모범 사례를 기반으로 주요 기능이 구현되었으며, 각 시스템이 목표로 하는 산업분야와 시스템을 구성하는 솔루션에 종속된 특화기능을 보유하고 있다. PMS적용에 따른 효과는 정성적, 정량적 효과로 구분할 수 있다. 대표적인 정성적 효과로는 SW개발 기업의 이미지 및 경쟁력 향상이며, 아울러 대표적인 정량적 효과로는 프로젝트 수행 현장의 관리 노력 절감에 따른 재무적 효과이다. 소프트웨어 프로젝트 수행과 관련한 법적, 환경적 변화에 따라 PMS적용에 대한 고객의 요구에 따른 수요는 증가될 것이므로 프로젝트 관리 분야의 글로벌한 변화추세에 따른 지속적 개선이 요구된다.
본 논문에서는 환자의 자세를 기반으로 행동을 예측하여, 의료진에 의해 입력된 개인의 병력 중심의 프로파일과 신체정보, 침상의 기본 정보를 모두 조합하여 침대에서의 낙상 위험을 예측하는 모델을 설계하고, 위험의 수준을 판단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 낙상 위험 예측은 크게 환자의 프로파일을 활용한 정성적 낙상 위험 노출도 평가와 실시간 낙상 위험 측정 단계로 구분된다. 정성적 낙상 위험 노출도는 의료진이 낙상 위험과 관련된 환자의 건강 상태를 점검하여 위험 노출도를 평가함으로써 위험 등급이 결정된다. 실시간 낙상 위험 측정 단계에서는 환자의 침대에서의 자세를 인식하고 환자의 정성적 위험등급 정보가 고려된 낙상 위험 측정을 위한 규칙 기반 정보를 추출한다. 인식된 환자 자세 정보와 정성적 위험평가 정보를 모두 조합하여 시그모이드 함수를 활용하여 최종 낙상 위험 수준을 예측한다. 본 연구에서 제시된 절차와 예측 모델은 입원 환자를 위한 낙상 사고 예방과 환자 안전을 위한 개인화 서비스에 크게 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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