연구 목적: 사례 관리(CM) 환자 만족도 측정에 관한 연구 결과를 고찰하여 사례관리 실무에서 활용할 수 있는 근거를 제공하고자 한다. 연구 방법: MedLine, CINAHL에서 주요용어로 case management, care management, 주제어로 patient satisfaction, client satisfaction을 이용해 문헌 검색을 실시하였다. 연구 결과: 만족도에 대한 개념은 관련 연구가 매우 부족하며, 서로 다른 이론적 접근을 하고 있으므로 그 측정에 어려움이 있다. 신뢰할 만한 만족도 측정을 위해서는 설문 문항을 서술하는 여러 가지 방법들, 측정 척도의 종류, 만족도에 영향을 미치는 혼란변수들을 주의 깊게 고려하여야 한다. 만족도는 사례관리 연구에서 흔히 측정되는 성과이지만 대부분의 관련 연구에서 사례관리의 특징이 반영된 측정 도구를 사용하지 않고 있었다. 따라서 본 논문은 다섯 개의 사례관리 만족도 측정 도구를 제시하고 그 특징을 소개하였다. 또한, 간호성과분류체계(The Nursing Outcomes Classification)에 제시된 만족도 측정항목들 중 사례관리와 관련이 높은 약 40%의 항목들을 발견하였다. 결론: 사례관리 만족도 측정 도구가 매우 부족하므로 표준 사례관리 측정도구 개발이 시급하다. 한편 사례관리사들은 만족도 측정에 대한 이해를 높이고 기존 연구 결과를 활용함으로써 보다 정확한 사례관리 만족도 평가가 이뤄지도록 노력해야 한다.
본 연구는 2004년 이후 최근까지의 위기관리 분야 사례연구 논문의 연구경향을 연구문제 및 사례 대상에 대한 분석과 일반화 과정에 초점을 두며, 과학적 추론으로써 사례연구방법 활용에 있어서 향후 연구의 발전방안을 제시하고자 하였다. 분석 결과 현재 한국에서의 위기관리 분야 연구는 거의 대부분이 개별기술적 사례연구로서 위기관리 분야의 개별 분과학문으로서의 발전을 위한 이론 형성에 기여할 수 있는 연구가 드문 것으로 나타났으며, 연구설계에 있어서도 보다 치밀한 사례연구의 설계를 위한 연구문제의 규정 및 사례선정의 논리, 자료분석을 위한 틀을 구체적으로 제시하는 경우가 드문 문제점이 나타나 향후 사례연구 방법에 대한 접근에 있어 연구자들의 연구설계에 대한 심도 있는 접근이 요구된다 할 것이다.
주어진 현재의 문제를 해결하기 위해서 과거에 유사하게 수행된 사례를 유추하여 유추된 사례의 해를 이용하는 사례 기반 추론(case-base reasoning)은 털러 분야에 응용되고 있지만, 사례기반 추론 시 새로운 사례를 해결하기 위하여 사례베이스 내의 모든 사례를 검색해야 하기 때문에 수행시간이 증가되는 단정을 지니고 있다. 본 연구에서는 하드 클러스터링 방법으로 완전하게 분류하는 것이 불가능할 수도 있다는 문제점을 개선시키기 위하여 퍼지 클러스터링을 방법을 이용하여 사례베이스를 분류함에 의하여 시스템의 수행시간을 감소시키면서 정확성을 높이게 되었다.
본 연구는 사회복지실천현장의 사례관리자들의 직무세계를 분석하기 위해서 그들이 수행하는 사례관리 직무의 빈도, 가장 중요하다고 생각하는 직무군의 유형과 그 이유, 가장 어렵게 생각하는 직무의 유형과 그 이유를 질적사례연구방법을 통해 살펴보았다. 사례관리 직무범주는 데이컴 방법으로 도출했으며 도출된 9개의 직무영역을 사례관리 수행빈도, 중요도, 난이도로 분석하였다. 연구참여자는 사례관리를 주 업무로 하는 3년 이상의 사회복지사 10명이 세평적사례선택을 통해 선택되었으며 자료분석은 매몰된 분석(embedded analysis) 유형을 따라 이루어졌다. 연구결과에 대한 함의에서 연구자들은 본 연구 참여자들의 사례관리실천 경험을 "이용자 중심의 서비스와 제도적 압력 사이에서 긴장을 유지하며 균형점을 찾는 과정"으로 기술했다. 연구결과를 근거로 지역사회복지네트워크 구성, 사례관리자들의 직무권한을 보장하는 제도적 장치 마련, 균형과 상향평준화를 위한 표준매뉴얼의 개발을 제안했다.
사례기반추론(case-based reasoning)은 사례간 유사도를 평가하여 유사한 이웃사례를 찾아내고, 이웃사례의 결과를 이용하여 새로운 사례에 대한 예측결과를 생성하는 전통적인 인공지능기법 중 하나다. 이러한 사례기반추론이 최근 적용이 쉽고 간단하다는 장점과 모형의 갱신이 실시간으로 이루어진다는 점 등으로 인해, 온라인 환경에서의 고객관계관리를 위한 도구로 학계와 실무에서 주목을 받고 있다 하지만, 전통적인 사례기반추론의 경우, 타 인공지능기법에 비해 정확도가 상대적으로 크게 떨어진다는 점이 종종 문제점으로 제기되어 왔다. 이에, 본 연구에서는 사례기반추론의 성과를 획기적으로 개선하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘을 활용한 사례기반추론의 동시 최적화 모형을 제안하고자 한다. 본 연구가 제안하는 모형에서는 기존 연구에서 사례기반추론의 성과에 중대한 영향을 미치는 요소들로 제시된 바 있는 사례 특징변수의 상대적 가중치 선정(feature weighting)과 참조사례 선정(instance selection)을 유전자 알고리즘을 이용해 최적화함으로서, 사례간 유사도를 보다 정밀하게 도출하는 동시에 추론의 결과를 왜곡할 수 있는 오류사례의 영향을 최소화하고자 하였다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 전문 인터넷 쇼핑몰의 구매예측모형 구축사례에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안모형이 지금까지 기존 연구에서 제안된 다른 사례기반추론 개선모형들은 물론, 로지스틱 회귀분석(LOGIT), 다중판별분석(MDA), 인공신경망(ANN), SVM 등 다른 인공지능 기법들에 비해서도 상대적으로 우수한 성과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 해상에서의 HNS 물동량 증가와 HNS 사고 유형 및 규모의 대형화, 사고대응체계 수립 필요성 대두 등과 같은 이유들로 인해 HNS 유출사고에 대한 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 HNS 사고사례를 표준화하기 위한 기초설계 연구를 수행함으로써 향후 HNS 유출사고를 표준화할 수 있는 HNS 사고사례코드를 개발하고자 한다.
본 연구는 비선형적인 시계열 자료로부터 최신 데이터와 유사한 사례를 탐색하여 미래를 예측하기 위하여 유사추론 기법을 이용한 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들이 최신 데이터와 과거 사례와의 유사성을 비교하기 위해 유클리디언 거리 또는 평균 제곱에러 등을 이용하나, 추세의 유사성을 고려하지는 않는다. 본 연구는 사례 구간 크기, 예측 오차, 평균차이 검증, 사례간 추세의 유사성 등 다차원적 유사추론 요인을 이용한 예측방법과 그 효과를 제시한다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.427-434
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2000
사례기반 추론은 사후학습기법이기 때문에, 사례베이스의 크기가 커지면 추론의 수행시간이 증가하여 전체적인 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 사례기반 시스템의 구현에 앞서 사례들이 저장되어 있는 사례베이스를 클러스터링 하였다. 클러스터링에 사용한 기법은 부분적 매칭에 의한 유사도를 기준으로 클러스터링을 하는 사례기반 클러스터링 기법이다. 도출된 클러스터 각각에 대해 가장 적합한 사례기반 시스템을 구축하여 고장진단의 분야에 적용하였다. 즉, 새로운 고장 사례가 입력되었을 때에 본 연구에서 구축된 시스템에서는 먼저 해당 클러스터를 판별한 후 그 클러스터에 적합한 사례기반 시스템으로 고장진단을 하게 되는 것이다. 그 결과, 하나의 사례기반 시스템을 구축하였을 때보다 수행시간이 감소하였으며, 적중률도 향상되었다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.391-398
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1999
사례기반 추론을 포함한 Lazy Learning 방법들은 인공신경망이나 의사결정 나무와 같은 Eager Learning 방법들과 비교하여 여러 가지 상대적인 장점을 가지고 있다. 그러나 Lazy Learning 방법은 역시 상대적인 단점들도 가지고 있다. 첫째로 사례를 저장하기 위하여 많은 공간이 필요하며, 둘째로 문제해결 시점에서 시간이 많이 소요된다. 그러나 보다 심각한 문제점은 사례가 관련성이 낮은 속성들을 많이 가지고 있는 경우에 Lazy Learning 방법은 사례를 비교할 때에 혼란을 겪을 수 있다는 점이며, 이로 인하여 분류 정확도가 크게 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Lazy Learning 방법을 위한 속성 가중치 부여 방법들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존에 발표된 대부분의 방법들이 속성 가중치의 유효 범위를 전역적으로 하는 것들이었다. 이에 본 연구에서는 새로운 지역적 속성 가중치 부여 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 속성 가중치 부여 방법(CBDFW : 사례기반 동적 속성 가중치 부여)은 사례별로 속성 가중치를 다르게 부여하는 방법으로서 사례기반 추론의 원리를 속성 가중치 부여 과정에 적용하는 것이다. CBDFW의 장점으로서 (1) 수행 방법이 간단하며, (2) 논리적인 처리 비용이 기존 방법들에 비해 낮으며, (3) 신축적이라는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 신용 평가 문제에 CBDFW의 적용을 시도하였고, 다른 기법들과 비교에서 비교적 우수한 결과를 얻었다.
우리나라의 가구 구조는 2010년을 기점으로 1인가구로 급격하게 변화하기 시작했다. 특히 도시지역에서 1-2인 가구가 현저하게 증가하고 있으며, 이에 따라 우리나라 도시지역의 주거문화도 아파트 중심에서 다양한 형태의 공간이 만들어 지고 있다. 이에 본 연구는 1인 가구를 대상으로 지어진 소형주택의 사례조사 연구이다. 문헌조사와 정보검색, 사례조사를 통해 소형주택의 개념과 유형을 살펴보고 한국의 소형주택 사례와 유렵과 일본의 사례를 선정하여 분석하였다. 연구 결과 소형주택의 소요가 증가하고 있으며 대부분의 소형주택은 효율적인 공간을 위해 스킵플로어의 형태로 지어지는 경우가 많았다. 이에 본 연구는 소형주택의 개념과 사례를 살펴보고 향후 소형주택 계획의 기초자료로서 의의를 둔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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