본 논문의 목적은 중장년층의 활동적 노화를 지원하기 위하여 첫째, 서울특별시50플러스 정책 및 사업사례를 분석하고, 둘째, 분석 결과에 근거하여 활동적 노화와 평생학습을 추진하기 위한 정책 및 사업의 방향을 제안하는 것에 있다. 연구방법은 단일 사례연구를 활용하였으며, 사례의 분석틀은 정책 및 사업의 배경-환경, 이념-목표, 주체-대상, 과정-영역의 4가지로 접근하였다. 분석 자료는 서울특별시50플러스 정책 및 사업 관련 연구보고서와 관련 연구 자료, 재단 실무자의 간담회 발표 자료를 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 정책 및 사업의 배경·환경에서는 고령사회로의 환경 변화 대응은 정책의 필수적 요소로 나타났다. 정책이념-목표에서는 '새로운 인생비전 창조'의 이념과 활동적 노화를 위한 일자리창출, 사회적 참여, 인생설계 측면의 3가지 측면의 정체성 접근이 주로 이루어지고 있다. 주체-대상측면에서는 정책의 실행 주체는 서울50플러스재단, 50플러스캠퍼스, 50플러스센터의 체계적인 3단계로 구성되어 있으나 대상은 50+세대(50~64세)로만 제한되어 있고, 희망자만 참여하는 문제점을 가지고 있다. 과정-영역 분석에서는 중장년층의 특성에 맞추어 교육지원, 일·창업 지원, 상담정보 제공, 신노년문화 창조 활동 등의 프로그램이 연계적으로 부가가치를 높이도록 설계되어 있다. 향후 제언으로는 정책 및 사업은 중장년층의 특성에 맞추고, 지역의 산업과 대학 등과 연계하여 추진하며, 대상자의 확대가 필요하고, 사업 간 가치를 높이기 위한 연계가 필요하다.
화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.
온라인 배너 광고 산업에서는 일반적으로 복수의 배너 대안이 제작된다. 이때 중요한 의사결정은 어떤 광고 배너 대안을 선택해서 고객에게 노출하느냐 하는 것이다. 각 배너 대안을 고객이 클릭할 확률을 미리 알 수 없기 때문에 경영자는 실험적으로 여러 대안을 노출한 후, 고객의 클릭 여부에 따라 각 대안의 클릭 확률을 추정하며 최적의 대안을 찾아야 하고 이것은 온라인 광고와 관련된 강화학습 프로세스이다. 이 과정에서의 주요 의사결정 문제는 축적된 추정 클릭 확률 지식을 이용해서 최적의 대안을 노출하는 활용 전략과, 잠재적으로 더 우수한 대안을 찾기 위해 새로운 대안을 시도해보는 탐색 전략의 최적 균형점을 찾는 것이다. 본 연구는 구전효과와 대안의 수가 이러한 최적 탐색-활용 전략에 미치는 영향을 분석하였다. 이는 고객이 노출된 배너를 클릭하는 경우 관련 제품을 주위에 홍보하는 과정을 통해 광고 배너의 클릭률이 높아지는 구전효과를 온라인 광고 관련 강화학습에 추가하여 구현한 것이다. 분석을 위해 Multi-Armed Bandit 모형을 이용한 시뮬레이션 기법을 사용하였다. 분석 결과, 구전효과의 크기가 커지고 배너 대안의 수가 적을수록 광고 강화학습의 최적 탐색 수준이 높아지는 것이 관측되었다. 이는 구전효과에 의해 고객이 광고 배너를 클릭할 확률이 증가함에 따라 기존에 축적했던 추정 클릭률 지식의 가치가 낮아지고, 따라서 새로운 대안을 탐색하는 것의 가치가 증가하기 때문으로 분석되었다. 또한 광고 대안의 수가 작을 경우에는 구전효과 크기가 커질 때 최적 탐색 수준이 더 큰 폭으로 증가하는 경향을 발견하였다. 최근 온라인 구전으로 인해 구전효과의 영향이 커지는 시점에서 본 연구는 의미 있는 시사점을 제공한다.
오늘날과 같이 급변하는 환경 하에서 대학도서관이 유기적 조직으로써 다양한 변화에 신축적으로 적응하면서 조직의 총체적인 성과를 측정하기 위해서는 자원을 중심으로 한 양적평가와 서비스를 중심으로 한 질적평가 이외에도 자원 활용의 효율성이나 효과성, 서비스의 제공 능력이나 조직구성원의 잠재능력 등 경영전반에 걸친 균형적인 성과측정표의 개발이 필요하다. 본 연구는 Kaplan과 Norton이 개발한 BSC 모형을 비영리조직인 대학도서관에 적합하게 수정하여 고객, 자원, 내부 프로세스, 학습 성장의 네 관점으로 그 모형을 개발하고, 각 관점별 전략에 대한 전략지도와 측정지표를 개발하였다. 궁극적으로 본 연구는 대학도서관에 전략적 계획과 균형성과표를 연계하여 적용함으로써 대학도서관 조직의 전략적 계획에서 성과까지의 전체적이고 포괄적인 그림을 제시하는 전략적 통합 경영지표를 제시하고자 하였다.
The purpose of this study is to implement and develop the integrated Economic Value Added (EVA) and Time-Driven Activity-Based Costing (TDABC) model to seek both improvement of Net Operating Profit Less Adjusted Tax (NOPLAT) and reduction of Capital Charge (CC). Net Operating Profit Less Adjusted Tax (NOPLAT) can be maximized by reducing the indirect cost of an unused resource capacity increased by Cost Capacity Ratio (CCR) of TDABC. On the other hand, Capital Charge (CC) can be minimized by improving the efficiency of Invested Capital (IC) considered by Weighted Average Cost of Capital (WACC) of EVA. In addition, the integrated system of TDABC using Balance Scorecard (BSC) and EVA is developed by linking between the lagging indicators and the three leading indicators. The three leading indicators include customer, internal process and growth and learning perspectives whereas the lagging indicator includes NOPLAT and CC in terms of financial perspective. When the Critical Success Factor (CSF) of BSC is cascading as a cause and an effect relationship, time driver of TDABC and capital driver of EVA can be used efficiently as Key Performance Indicator (KPI) of BSC. For a better understanding of the proposed EVA/TDABC model and BSC/EVA/TDABC model, numerical examples are derived from this paper. From the proposed model, the time driver of TDABC and the capital driver of EVA are known to lessen indirect cost from comprehensive income statement when increasing the efficiency of operating IC from the statement of financial position with unified KPI cascading of aligned BSC CSFs.
본 논문의 목적은 국적외항선사들이 불확실한 국내외 해운환경변화에 적절히 대처할 수 있는 성과개선전략을 구축하는 데 있다. 이러한 목적을 위해 첫째로, 외항선사이 직면하고 있는 환경에 대처하여 성과를 개선할 수 있는 변수를 BSC의 네 관점에서 추출하여 이들 간의 관련성여부를 구조방정식 모형에 의해 분석하였다. 분석결과에 의하면, 학습 성장관점은 내부프로세스에 영향을 미치고 이는 다시 운항서비스를 제공하는 고객관점에 영향을 미치어 신규항로개발에 의한 물동량 창출, 재무적 안성성유지 및 항로수익성 제고 등의 재무적 관점요인에 영향을 미치는 것으로 인식되고 있다. 이러한 분석결과는 학습 성장관점, 내부프로세스관점 및 고객 관점과 같은 비계량적이고 비재무적변수가 외항선사의 성과개선에 기여하는 중요변수임을 시사하는 것으로 이에 대한 체계적인 관리가 필요하다.
오늘날 균형성과표(BSC)은 균형적인 관점에서 기업의 성과를 측정하고 관리하는 도구로 각광받고 있어 많은 기업이 이를 도입 적용하고 있다. 최근에는 이러한 균형성과표가 불확실한 기업상황 하에서도 적절하게 전략을 수립하고 실행하는 데에도 기여할 수 있다는 연구가 제기되어 주목받고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국적외항선사들이 불확실한 국내외 해운환경변화에 적절히 대처할 수 있는 전략의 수립과 실행에 균형성 과표의 유용성을 입증하여 외항선사들의 전략수행에 기여하고자 하였다. 연구결과에 의하면, 균형성과표는 해운시황변화에 대응하여 적절한 전략을 개발하고 실행하는데 유용성이 입증되어 기여하는 것으로 나타나고 있다.
본 논문에서는 지자체의 요금 체납을 줄이기 위해 특정 지자체를 대상으로 검침원의 면담 등을 통해 지방상수도 통합정보시스템에서 체납에 영향을 미치는 내부 데이터 요소를 찾았다. 또한 국가 통계 데이터 중에서 체납에 영향을 미치는 후보 데이터를 도출하였다. 독립변수가 종속변수에 미치는 영향도는 정보이득이라는 데이터 집합에서 종속변수에 대한 무질서도를 조사하여 표본 데이터를 수집하였다. 그리고 빅 데이터 분석 알고리즘인 의사결정트리와 로지스틱 회귀기법 중 어느 알고리즘이 더 높은 예측율을 나타내는지 n-fold cross-validation 방법을 사용하여 평가하였다. 이를 통해 지자체의 데이터를 기초로 알고리즘의 성능을 비교한 결과 의사결정트리가 로지스틱회귀보다 더 정확한 수용가 납부 패턴을 찾을 수 있음을 확인하였다. 머신러닝을 이용한 분석 알고리즘 모델 개발의 과정에서는 알고리즘의 정확성 향상을 위해 의사결정트리의 복잡성과 정확성에 직접적인 영향을 주는 최소 데이터 개수와 최대 순도라는 두 개의 환경변수의 최적값을 도출하였다.
고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.
균형성과표는 전통적인 기업의 성과 관리 체계인 단순한 재무적 지표 중심의 평가에서 벗어나 기업의 미래와 목표 달성을 위한 핵심적인 관점들인 재무 관점, 고객 관점, 내부프로세스 관점, 학습 및 성장 관점 등에 대해 일관된 측정 수단을 통해 균형 있게 측정하고 관리하고자 하는 기업의 성과 측정 수단의 하나이다. 균형성과표의 도입은 도입 자체의 효과와 아울러 그 선후관계 존재 여부를 파악하는 것 역시 경영 전략 수립에 있어 중요한 시사점이 된다. 따라서 본 연구는 균형성과표 도입의 효과가 있는지, 그리고 그 효과간에 시차적(time lag) 선후관계가 존재하는지 연구하였다. 연구결과 균형성과표 도입은 기업의 학습과 성장 관점 영역, 내부프로세스 관점 영역, 재무 관점 영역에 긍정적 효과를 주는 것으로 나타났으며 재무적 성과의 경우엔 그 효과가 더 긴 것으로 나타났다. 한편 기업성과 지표로서의 균형성과표상의 관점을 선행 지표와 후행지표로 구분하여 두 지표간에 시차 상관관계가 존재하는 지를 분석한 결과에 의하면 균형성과표 도입에 따라 내부비즈니스 프로세스가 우선적으로 개선되고 이러한 효과는 곧 재무적 성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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