• 벤처혁신연구
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• 제6권1호
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• pp.181-198
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• 2023

본 연구는 의료기관에 종사하는 근로자들의 조직지원인식이 내재적 직무동기에 미치는 영향 관계를 분석하고, 이 과정에서 일-가정 갈등 및 일-가정 균형요인의 인과관계에 대한 유의성 여부도 확인해보고자 한다. 설문지를 통한 실증분석 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 조직지원인식은 내재적 직무동기 뿐만 아니라 일-가정 균형에 유의적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었고, 일-가정 균형은 내재적 직무동기에 유의적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 조직지원인식은 일-가정 갈등에 유의적인 음(-)의 영향을 미치는 것으로 확인되었으나, 일-가정 갈등은 내재적 직무동기에 유의적인 영향력이 없는 것으로 확인되었다. 셋째, 의료기관 종사자들의 직무스트레스를 줄이기 위해서는 직무강도를 줄이고 능력에 적합한 업무량을 부여하며, 인력운영 및 업무효율성을 제고하기 위해 직무교육과 적재적소의 인력배치가 필요하다. 넷째, 긍정적인 조직지원인식과 내재적 직무동기 향상을 위해서는 현 직장에 대한 애착심을 높일 수 있고 다양한 유인체계로 조직의 문제를 자신의 문제로 인식할 수 있도록 지원 및 제도적 장치를 마련하여 장기근속을 유도하여야 한다. 본 연구의 한계점 및 향후 연구 방향은 다음과 같다. 첫째, 전국의 의료기관 종사자들을 지역별, 성별, 의료기관별, 학업별, 소득별 등으로 분류하여 확장된 분석을 실시하면 더 가치있는 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 의료서비스 품질에 대한 평가도 가능할 것으로 사료된다. 둘째, 의료기관 종사자들이 속한 병원의 환경 불확실성이나 경쟁 정도에 따라 직장에서의 일과 개인적인 삶의 균형 지원제도에 대한 영향력이 종업원마다 미치는 정도가 다를 수 있으므로 이를 반영할 필요가 있다. 셋째, 조직지원인식은 조직문화와 조직형태 그리고 조직규모 및 업무특성, 근무연수, 근무유형 등에 따라 다르게 인식될 것이므로 이를 반영할 필요가 있다. 넷째, 최근 정부의 의료기관 정책에 대한 변화와 글로벌 경영환경에 발맞추어 병원들의 조직구조, 직무설계, 조직지원 방식, 동기부여 접근방식, 인사고과의 평가 방법 등 다양한 신 인사관리 기법들을 설문지에 추가하여 분석하는 것이 필요하다. 또한 최근 및 가까운 미래의 의료 트렌드를 반영해서 분석하는 것도 중요하리라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.79-104
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• 2020

최근 텍스트와 이미지 딥러닝 기술의 괄목할만한 발전에 힘입어, 두 분야의 접점에 해당하는 이미지 캡셔닝에 대한 관심이 급증하고 있다. 이미지 캡셔닝은 주어진 이미지에 대한 캡션을 자동으로 생성하는 기술로, 이미지 이해와 텍스트 생성을 동시에 다룬다. 다양한 활용 가능성 덕분에 인공지능의 핵심 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있으며, 성능을 다양한 측면에서 향상시키고자 하는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 이처럼 이미지 캡셔닝의 성능을 고도화하기 위한 최근의 많은 노력에도 불구하고, 이미지를 일반인이 아닌 분야별 전문가의 시각에서 해석하기 위한 연구는 찾아보기 어렵다. 동일한 이미지에 대해서도 이미지를 접한 사람의 전문 분야에 따라 관심을 갖고 주목하는 부분이 상이할 뿐 아니라, 전문성의 수준에 따라 이를 해석하고 표현하는 방식도 다르다. 이에 본 연구에서는 전문가의 전문성을 활용하여 이미지에 대해 해당 분야에 특화된 캡션을 생성하기 위한 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 방대한 양의 일반 데이터에 대해 사전 학습을 수행한 후, 소량의 전문 데이터에 대한 전이 학습을 통해 해당 분야의 전문성을 이식한다. 또한 본 연구에서는 이 과정에서 발생하게 되는 관찰간 간섭 문제를 해결하기 위해 '특성 독립 전이 학습' 방안을 제안한다. 제안 방법론의 실현 가능성을 파악하기 위해 MSCOCO의 이미지-캡션 데이터 셋을 활용하여 사전 학습을 수행하고, 미술 치료사의 자문을 토대로 생성한 '이미지-전문 캡션' 데이터를 활용하여 전문성을 이식하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 일반 데이터에 대한 학습을 통해 생성된 캡션은 전문적 해석과 무관한 내용을 다수 포함하는 것과 달리, 제안 방법론에 따라 생성된 캡션은 이식된 전문성 관점에서의 캡션을 생성함을 확인하였다. 본 연구는 전문 이미지 해석이라는 새로운 연구 목표를 제안하였고, 이를 위해 전이 학습의 새로운 활용 방안과 특정 도메인에 특화된 캡션을 생성하는 방법을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.45-68
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• 2022

대한민국 중앙부처, 지방자치단체는 코로나 19가 급속도로 확산하는 팬데믹 상황에서 재난상황 극복을 위해 재난대응에 필요한 정보를 재난문자를 통해 제공하였다. 재난문자는 국민들이 가장 많이 접하는 재난정보 전달수단으로서, 휴대폰에 직접 방송하는 CBS(Cell Broadcast Service) 방식을 채택하고 있어 직접 찾아보는 수고스러움 없이 휴대폰을 통해 쉽게 정보를 접할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구는 지난 1년 1개월간(2020년 1월~2021년 1월) 서울특별시에 발송된 재난문자의 특성을 다양한 텍스트마이닝 방법론 등을 통해 도출하고 재난문자에 포함된 다양한 유형의 정보가 국민들의 이동 행태에 어떠한 영향을 미쳤는지를 서울특별시 지역구의 연령별 유동인구의 이동성을 통해 확인하였다. 각 문자에 포함된 주요 단어와 포함된 정보를 분류하는 과정을 거치고 포함된 단어를 기반으로 하는 문서 군집 분석 기법을 적용해 개별 발송 문자를 분석 단위로써 활용할 수 있도록 텍스트 분석을 시행하였다. 이후, 텍스트마이닝을 통해 추출한 재난문자의 특성이 지역별, 연령별 인구이동성에 미친 영향을 규명하였다. 구조화된 모형을 활용하여 재난정보가 인구이동성에 미치는 영향을 기본효과, 누적효과로 구분하여 측정하였다. 지자체가 보유한 재난문자 발송권한으로 인해 재난문자 발송 특성은 지자체별로 상이함을 계량 분석에 활용하였다. 분석 결과 인구이동성에 변화를 유발하는 정보유형은 연령별로 상이함을 확인할 수 있었다. 날짜와 순서에 관련된 정보는 60-70대의 인구이동성을 유의미하게 감소시키는 것을 확인할 수 있었다. 온라인 정보는 20대의 이동성을 감소시켰고, 증상과 관련된 정보는 30대의 인구이동성을 감소시켰다. 한편, 방역 정책 준수를 당부하는 의미를 포함하는 규범적 단어 등은 전 연령의 인구이동성에 유의미한 변화를 불러일으키지 못함을 확인할 수 있었다. 이는 재난대응에 도움이 되는 유의미한 정보들만 재난문자에 포함되어야 함을 의미한다. 한편, 인구이동성에 유의미한 변화를 불러일으키는 정보유형 또한 재난문자가 반복됨에 따라 효과가 상쇄함을 음의 누적효과 추정 결과를 통해 확인할 수 있었다.