정보기술 산업이 발전됨에 따라 다양한 종류의 데이터가 생겨나고 있고 이를 가공하여 산업에 활용하는 것이 필수인 시대가 되었다. 온 오프라인 상에서 수집된 다양한 디지털 데이터를 분석하여 활용하는것은 산업 내의 고객에게 적합한 경험을 제공하기 위해서 꼭 필요한 과정이다. 새로운 비즈니스, 제품, 서비스를 창출하기 위해서는다방면에서 수집된 고객 데이터를 활용하여잠재고객의 니즈를 깊게 파악하고 행동패턴을 분석하여 숨겨진 욕망의 신호를 잡아내는것이 필수이다. 그러나 효과적인 서비스 개발을 위해서 병행해서 진행되어야 할 데이터 분석, UX 방법론을 활용한 연구는 각각 따로 진행되고 있고 산업 내의 활용 예시가 부족한 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터 분석 방법과 UX 방법론을 응용하여 하나의 프로세스를 제작하였다. 행복을 주제로 진행된 설문조사에서 추출된 고객 데이터를 활용하여 고객의 특성을 파악하기 위한 데이터 분석을 진행하였다. 요인, 회귀분석을 실시하여 행복 데이터 설문의 요인 간의 연관 관계를 확인하였다. 그 다음 연관 관계를 군집을 분류하고 가장 최적의 군집 수를 추출하여분류하였다. 이러한 결과를 바탕으로 교차분석을 진행하여 군집 별로 인구통계학적 특성을 확인하였다. 세그먼트를 분류하기 전 서비스 정의를 하기 위하여 뉴스 기사 및 SNS 문장들을 바탕으로 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 바탕으로 아이디어를 도출하였고 이중에 가장 타당한 서비스를 선택하였다. 이러한 결과를 바탕으로 세그먼트및 목표 고객을 선정한 후 세그먼트의 특성대로 대상자를 선정하여 인터뷰를진행하였다. 그 후 특성 및 프로파일정보를 활용하여 페르소나를 제작하여고객의 행동과 최종 목표를 서술하였다. 일반적인페르소나와 데이터를 활용한 페르소나를 비교하여 각각의 특성을 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 프로세스는 다변화되는 서비스의 변화 상황에서 적절한 타겟 고객의 정의 및 정확한 분류 체계로 나뉘어진 고객군을파악 할 수 있는 방법을 제시 한 것에 의의가 있다.
현재 우리나라는 초고령화 사회로 변화되어 가고 직장인은 주된 일자리에서 평균 49.5세에 퇴직하며, 국민연금은 현재 62세에서 2034년까지 65세로 늦춰지는 상황에서 직장인의 퇴직 이후 고령화에 대비한 연구가 필요함. 전국 직장인들을 대상으로 퇴직이후 창업의도에 영향을 미치는 요인과 퇴직이후 삶에 대한 또 다른 성공기대감의 매개효과를 규명하고자 한다. 퇴직이후 100세까지 지속가능한 직업, 즉 직장생활 속 지혜와 경험을 살린 창업을 위한 준비를 할 수 있도록 개인의 태도변화와 체계적인 제도적 지원이 필요하다. 연구결과, 직무수행능력인 목표수행능력, 노후준비도인 경제적 준비, 외적관계준비 및 미래불안감은 창업의지에 정(+)의 영향을 미치고, 직무수행능력인 신기술활용능력, 노후준비도인 신체적준비, 내적관계준비는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 외적관계준비와 창업의지, 미래불안감과 창업의지 간의 영향관계에서 또 다른 성공기대감은 부분매개 효과가 확인되었다. 경제적준비와 창업의지 간의 영향관계에서는 완전매개 효과가 확인되었다. 퇴직이후의 창업의지를 높이기 위해서는 또 다른 성공기대감이 중요한 변수임을 확인하였다. 잠재적 창업자인 직장인이 재직하는 동안 초고령화에 따른 정부의 재정적 부담도 줄이고 직원교육을 통한 기업의 성장도 이룰 수 있도록 정부지원의 교육시스템을 회사 내에 도입, 직장인의 인생 3모작을 위한 기업가정신 및 목표수행능력 향상프로그램을 도입, 개인과 기업의 성장 및 정부의 재정 부담을 줄이는 해결책이 될 시사점을 얻을 수 있었다.
중소상공인은 대다수 신용평가에 필요한 금융 정보를 제공하지 못하는 씬파일러 (thin-filer)이므로, 중소상공인 신용평가모형의 신뢰성을 높이기 위해서는 비재무정보와 정성적인 정보를 기반으로 한 대안신용평가의 개발이 중요하다. 본 연구는 중소상공인을 대상으로 한 표준화된 신용평가모형이 없고, 세부적인 평가 기준이 비공개인 현 상황에서 중소상공인의 신용점수를 높일 수 있는 결정요인을 제시함으로써 추후 신용등급 관리와 이를 활용한 금융 공급 확대에 도움을 주고자 하였다. 구체적으로, 신용보증기금의 자료를 이용하여 2014년 1월부터 2019년 9월까지 총 5,521개 중소상공인의 금융실태를 광범위하게 분석하였다. 이를 통해 2억 원 미만의 대출 보증 잔액을 가지고 있는 경우가 80% 이상이고, 사업장의 약 87%가 임차임을 확인하였다. 특히 신용 재무등급점수가 100점 만점 중 10점 이하인 경우가 47%로 거의 절반 수준인 것을 확인함으로써 대안신용평가의 개발이 시급함을 확인하였다. 또한, 중소상공인의 종합신용등급을 구성하는 재무등급점수, 계량비재무등급점수, 순수비재무등급점수의 결정요인이 무엇인지 각각 분석하였다. 종합신용등급을 산출하는데 가장 가중치가 높은 재무등급점수의 경우, 근로자 수가 많고 업력이 길수록, 그리고 법인사업자일 때 더 높게 나타났고, 실제 중소상공인의 총보증잔액과 순보증일수 역시 대표자 동종업계 종사연수, 근로자 수, 업력이 증가할수록, 그리고 법인사업자일 때 증가하는 것으로 나타났다. 다만 비재무적인 요소를 계량화하여 점수로 구현하는 계량비재무등급점수는 대표자 동종업계 종사연수나 근로자 수, 업력과 유의한 관계를 보이지 않았다. 이는 본 연구에서 사용한 비재무정보 지표와 별개로 신용보증기금의 계량비재무등급점수에 다른 결정변수가 사용되었음을 의미한다. 대표자와의 면담 등을 기초로 평가되는 점수인 순수비재무등급점수는 대표자 동종업계 종사연수가 높을수록 증가하였다. 이러한 결과는 향후 핀테크 기술을 활용한 혁신적인 금융서비스를 제공하고 이를 바탕으로 사회와 경제 혁신을 추구할 수 있는 잠재력을 제시함으로써 중소상공인 관련 연구와 정책개발에 중요하게 활용될 것으로 기대된다.
창업초기 기업들은 자금과 사업화 역량, 경험 부족 등으로 지속적인 생존이 쉽지 않다. 스타트업 액셀러레이터는 이러한 창업초기기업의 문제 해결을 돕고 해당 기업의 지분을 얻음으로써 수익을 창출하는 새로운 형태의 투자주체로서 등장하였다. 이들의 창업초기기업과 창업생태계에 미치는 긍정적인 성과들이 입증됨에 따라 이들의 투자를 필요로 하는 초기기업들 또한 증가하고 있다. 그러나 스타트업 액셀러레이터에 대한 연구 또한 초기수준에 머물고 있어 투자결정요인 등에 대한 괄목할 만한 선행연구가 부재한 상황이다. 따라서 스타트업들은 액셀러레이터들이 중요하게 생각하는 요인이 무엇인지에 대한 정보가 없어 막연하게 투자유치를 준비하는 실정이다. 이에 본 연구는 액셀러레이터들이 투자 시 중요하게 생각하는 요인이 무엇인지 살펴봄으로써 스타트업들의 투자유치 준비과정을 돕고, 학계에도 의미 있는 시사점을 제공하고자 한다. 앞선 연구에서 정성적 메타합성법, 2차 관련자료, 미국 액셀러레이터에 대한 관찰 및 심층인터뷰 등을 통해 5개 상위 카테고리, 26개의 하위 액셀러레이터 투자결정요인들을 도출하였다. 본 연구에서는 이들의 중요도와 우선순위를 도출하여 중요한 시사점을 얻고자 하였으며, 이에 중요도와 우선순위 도출에 적합한 방법론으로 평가받고 있는 분석적 계층화 기법을 활용하였다. 카테고리 별 분석 결과 액셀러레이터들은 시장 및 고객 관련 요인들(Market related)을 가장 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 그 다음으로 스타트업 내부인력 관련 요인(Human related)요인들을 더 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 그리고 26개의 하위투자결정요인들의 전체우선순위 분석 결과에서는 '고객의 니즈 정도'와 '창업자와 팀원들의 고객과 시장에 대한 이해도'가 중요도 및 우선순위가 높은 요인으로 나타났다. 이를 통해서 스타트업 액셀러레이터들이 고객중심 관점을 매우 중요하게 생각함을 알 수 있다. 그리고 창업자 관련 요인 중에서 가장 높게 나타난 요인은 '창업자의 유연한 사고와 실행력'으로 나타났는데, 본 연구에서는 창업자의 유연한 사고를 액셀러레이터 등 전문가의 의견 등을 잘 청취하고 적절하게 반영하는 역량으로 정의하고 있다. 따라서 액셀러레이터들은 이러한 스타트업과의 협업용이성 등을 매우 중요하게 생각함을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과를 통해 창업 초기기업은 기업의 생존과 액셀러레이터의 투자를 유치하기 위해서 어떤 준비를 선행해야 하는지 알 수 있다. 더불어 액셀러레이터들은 어떤 요인에 우선순위를 두고 투자대상 스타트업을 선정해야 하는지 등의 준거기준으로 활용할 수 있으며, 정책입안자들 또한 이의 결과를 바탕으로 다양한 스타트업 선정기준을 마련할 수 있다. 마지막으로 본 연구는 기존 연구들 대비 가장 많은 투자결정요인을 다룸으로써 누락되는 것이 없도록 하였으며, 이의 결과는 후속 연구들에게 좋은 발판이 되리라 생각한다.
경제협력개발기구 개발원조위원회에서는 국제적으로 통용되는 공적개발원조위원회 5대 평가기준 개편에 대하여 논의하고 1991년 공적개발원조 평가 시 적절성·효율성·효과성·영향력·지속가능성 등 5대 평가 기준의 적용을 권고한 바 있다. 본 연구는 2019년부터 네팔에서 시행 중인 포용적 비즈니스 프로그램의 평가에 있어 경제협력개발기구 개발원조위원회 평가기준을 적용하여 분석하고 개선과제를 도출하는데 있다. 연구 방법은 네팔 현장조사와 포커스 그룹 미팅 방법을 적용하였다. 연구 결과 네팔 포용적 비즈니스 프로그램의 적절성은 장애인, 고아 여성 등 취약계층 대상 지속적인 고용과 일자리 창출에 부합되었고 특히, 한국의 시각적 특수효과에 대한 수요가 증가하는 시점인데다 네팔 취약계층 대상 컴퓨터 그래픽 전문교육을 통한 인력양성이라는 점에서 프로그램이 적정하다고 볼 수 있다. 효율성은 작업지시와 작업컨펌 등의 과정이 전자식 관리 툴로 이루어지고 결과물의 납품이 온라인으로 전송되어 타업종에 비해 시간과 비용이 절감된다는 점에서 효율적이라고 할 수 있다. 효과성은 본 사업이 네팔의 장애인, 고아 여성 등 취약계층 대상 컴퓨터 그래픽 전문교육을 실시하고 수료생을 직원으로 채용하는 등 양질의 일자리를 제공한 점에서 효과성이 있는 프로그램이라고 할 수 있다. 지속가능성은 코이카 포용적 비즈니스 프로그램이 기존 농업, 제조업의 분야에서 종사하는 취약계층들로 하여금 컴퓨터 그래픽 업종에 종사하게 한 점과 영화, 캐릭터, 교육사업의 확장성, 타국가의 롤모델이 될 수 있는 점에서 지속가능성이 있다고 볼 수 있다. 향후 공적개발원조의 규모가 증가할 것을 고려한다면 체계적인 모니터링 시스템과 환류체계의 구축 등 공여국과 수원국 양국간 사업의 지속방안 마련이 요구된다.
본 연구는 4차 산업혁명에 따른 뉴노멀 시대에 스포츠산업 현장의 융·복합 분석, 운동재활분야에서의 융·복합적 분석을 통해 미래 활성화 방안을 종합적으로 모색하데 목적이 있다. 이러한 목적을 수행하기 위하여 문헌연구방법을 진행하였으며, 이를 위한 주요 연구 내용으로는 4차 산업혁명에 따른 뉴노멀시대에 스포츠산업 환경을 분석하고 스포츠산업의 융·복합 분석, 그리고 운동재활분야의 융·복합적활성화 방안을 종합적으로 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 스포츠산업 차원에서 운동재활분야의 융·복합적 육성 전략을 수립한다. 이는 보건 및 체육부문 등 정부부처간의 협업을 통해 운동재활-ICT 융·복합 모델뿐만 아니라 운동재활-관광-ICT 융·복합 모델 개발과 적극적인 재정 지원을 의미한다. 둘째, 융·복합적인 사고방식으로의 전환과 함께 이를 위한 운동재활분야의 교육경쟁력을 확대, 강화한다. 운동재활 및 관련 전공자 개인의 ICT 역량 강화를 위한 교육·훈련 체계 정비 그리고 융·복합 창업교육 등이 필요함을 의미한다. 셋째, 운동재활 및 관련 분야에 실용적이고 산업 현장 중심의 융·복합 기술 적용을 통한 다양한 연구개발이 요구된다. 이를 통해 뉴노멀시대에 따른 위기 극복과 함께 운동재활 융복·합 기술 창업에 대한 지원도 함께 이루어져야 할 것이다. 넷째, 운동재활 및 관련 상업 집적이 가능한 중장기적 클러스터를 구성한다. 이는 운동재활분야의 산업 거점 및 단지 조성을 의미하며, 산·학·관 협동의 R&D 중심의 클러스터 조성, 지역 인프라와의 시너지 효과의 극대화, 자생적 수익 발생 구조 현실화의 기능을 수행해야 할 것이다.
수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.
시니어 세대의 디지털 포용이라는 관점에서 이들의 디지털 소비생활의 질을 높이기 위해서는 디지털 소비여건에 대한 신뢰 관리가 중요하다. 하지만 지금까지의 디지털 환경에 대한 소비 연구는 온라인 소비를 주도해가는 주 소비자 계층인 밀레니얼 세대나 Z세대를 중심으로 이루어져왔다는 한계점이 있다. 본 연구는 시니어 소비자가 인식하는 디지털 소비여건 신뢰에 영향을 미치는 선행요인은 무엇인지 알아보고, 그 선행변수들간의 작용이 디지털 신뢰에 어떤 영향을 미치는지 살펴보기 위해 시니어의 시장세분화를 실시하였다. 또한 세분시장별 디지털 소비여건 신뢰에 대한 차이를 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 한국소비자원에서 일반 소비자를 대상으로 실시한 2021 한국의 소비생활지표 데이터를 활용하였고 그 중 60대 이상의 소비자 1703명을 대상으로 분석하였다. 분석 결과, 시니어 세대의 디지털 소비신뢰에 영향을 끼치는 선행요인으로는 소비자 역량, 기업책임인식, 소비자 문제해결 창구 인식이 유의하게 나타났다. 이 세 가지 요소를 중심으로 시니어 소비자의 시장세분화를 실시한 결과 기업 책임신뢰 부정 집단, 소비자 역량 부정 집단, 문제해결 인식 부정 집단, 긍정인식 집단의 4개 세분시장으로 분류되었다. 각 세분시장별로 인식하는 디지털 신뢰를 분석한 결과 긍정인식 집단이 디지털 소비여건 신뢰를 가장 높게 인식하고 있었다. 이를 통해 시니어 소비자는 자신의 소비 역량과 기업 책임에 대한 인식, 그리고 지역 사회의 문제해결 창구에 대한 인식이 모두 높을 때 디지털 소비여건에 대한 신뢰를 높게 인식하는 것을 확인할 수 있다. 세대는 온라인 소비나 디지털 소비 여건에 대한 인식에 있어서 다른 수준을 보인다. 이에, 본 연구는 세대를 구분하여 시니어 소비자 계층의 디지털 소비여건 신뢰를 높이기 위한 방안을 살펴본 점에서 학문적으로 의의가 있다. 또한 시니어 세대가 신뢰할 수 있는 디지털 소비여건이 마련되기 위해서는 소비자, 기업, 지역 공공기관 모두의 긍정적인 인식이 형성되도록 관리되어야 함을 실무적 시사점으로 제시한다.
최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
지역축제는 문화를 형성하는 소통의 장으로 국내 관광 사업의 수요를 증가시키고, 지역의 이미지 창출, 전통 문화의 보존, 관광객 유입, 일자리 창출, 지역문화의 콘텐츠 개발, 지역특산품 판매 촉진 등 지역경제에 많은 파급효과와 지역경제 활성화에 중요한 가치를 지니고 있다. 무선통신 기술인 사물인터넷(IoT, Internet of Thing) 요소기술은 점차적으로 발전하고 있고, 특히 사물인터넷 서비스 중 하나인 비콘은 국내·외에서 다양한 서비스 형태로 활용되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 서비스, 디지털 및 모바일 기술의 확산에도 불구하고, 수 없이 많은 지역축제에 대한 정보를 개인이 하나하나 찾기란 쉽지 않고, 기존에 개발된 축제 관련 애플리케이션은 단순 정보전달 수준에 국한되어 있거나 일회성인 축제 정보제공, 축제장 내의 정보제공 방식, 개발 축제마다 별도의 애플리케이션 형태제공, 단발성 사용 등의 문제점을 안고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 비콘을 활용한 위치기반 지역축제 모바일 애플리케이션과 데이터 분석 시스템 개발하여 축제 방문객에게 맞춤형 정보를 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 기술개발을 통해 '축제장 혼잡도 알고리즘', '방문객 통계분석 알고리즘', '맞춤형 정보 알고리즘'의 총 3개의 알고리즘 및 데이터분석 시스템을 개발했고, 개발된 애플리케이션과 데이터 분석 시스템을 통해 실제 축제장에서 베타테스트를 실시했다. 그 결과, 방문객 행태 DB 구축, 지역축제 방문객에게 Hot place 기능, 대기시간 기능, 맞춤형 정보제공의 서비스와 기능을 제공할 수 있었다. 또한, 출시 3개월 간 1만 3천 건 이상의 다운로드 실적 달성, 구글플레이스토어에 '축제' 관련 애플리케이션 중 노출 1위를 달성하는 등 지역 관광 축제 플랫폼으로서의 시장성과 우수성을 인정받았다. 본 연구는 다음과 같은 순서로 기술한다. 2장에서는 본 연구의 기술개발과 관련된 지역축제, 사물인터넷, 비콘 서비스, 축제 관련 애플리케이션의 선행연구를 살펴보고, 3장에서는 지역축제 모바일 애플리케이션 설계와 데이터 분석 시스템의 구현환경을 상세히 기술한다. 4장에서는 본 연구에서 개발한 모바일 애플리케이션과 데이터 분석 시스템이 제대로 적용되지는 실험하기 위해 베타테스를 실시하여 제품의 성능평가를 기술하고, 마지막으로 5장에서는 결론과 향후 연구과제에 대해 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
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