• 경영과정보연구
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• 제36권5호
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• pp.1-26
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• 2017

그 동안의 기업 정보화 성과 관련 연구들은 정보화 자체의 구축 완성도 및 그 재무적 효과에 초점을 맞추고 있어 정보화의 방향성이 경영전략을 지원할 수 있는지에 대한 연구가 미흡하였다. 기업의 정보화를 통해 기업의 경영전략 이행이 주도될 수 있는지, 주요 메커니즘 요인과 정보화 성과와의 연관관계 대한 검증이 필요하며, 이는 정보화 성공요인들을 경영학적 관점으로 재해석하는 연구가 필요하다는 것을 의미한다. 본 연구는 국내 대표적인 IT서비스 기업의 사례를 중심으로 3가지 선택, 학습 그리고 조정 메커니즘 관점에서 기업이 정보화 성과창출 과정에서 어떠한 메커니즘 요인이 적용되고 있는지에 대한 문제를 중심으로 연구하였다. 본 연구를 수행한 결과 8개의 명제를 도출하였다. 기업의 주체는 정보화 성과 실현을 위해 조직의 정보역량 확보를, 조직 분권화 문제 해결을 위해서는 정보화 투자를 가장 중요한 전략적 요인으로 선택하였다. 또한, 산업 내 경쟁이 치열해질수록 정보화 투자가 기업의 전략 실행의 활용 수단으로 전환되었고, 공식화된 프로세스나 정보기술을 통해 투자 의사결정 활동이 이루어지고 있었다. 조직의 차별화된 역량은 기술지식 습득을 중심으로 이루어지며 조직의 지식은 정보시스템을 통해 전사로 확대되고 있음을 알 수 있었다. 그리고 정보화 변화관리와 외부 협력업체 관리가 조직의 중요한 조정 요인으로 인식되고 있음을 발견하였다. 본 연구의 시사점은 선행 정보화 성과 관련 연구에서 실증적으로 다루지 못한 메커니즘 요인에 대해 직접적으로 사업 담당 임원, 정보화 담당 임원 등의 경험을 바탕으로 사례연구를 진행했기 때문에 IT서비스 기업의 정보화 성과를 위해 중점적으로 관리해야 할 요인들에 대해 실무적인 시각을 제공해 줄 수 있다고 생각하며 IT서비스 기업에 대해 최초로 SER-M 프레임워크를 적용하였기 때문에 정보화 성과 창출을 위한 메커니즘 요인에 대한 보다 깊은 이해와 경험적 사례를 바탕으로 타 산업군의 기업에도 적용할 수 있는 학문적인 기여를 제공할 수 있다고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.33-56
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• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 벤처창업연구
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• 제16권4호
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• pp.115-133
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• 2021

본 연구는 그 동안 혼재되어 왔던 4차 산업 혁명의 개념과 관련 기술 들을 살펴보고 이로 인한 사회 경제적 변화와 영향 및 주요 국가의 4차 산업혁명에 대응하는 사례를 검토 하였다. 이를 기반으로 한국벤처기업이 4차 산업혁명에 대비하기 위한 SWOT 요인 도출 및 요인별 중요도 산출을 통해 정부 및 정책 입안자들에게 관련 정책 수립을 위한 방향 제시에 도움을 주고자 한다. 나아가 한국벤처기업 들에게는 글로벌 경쟁력 확보를 위한 추진 방향을 제시하고 이후에 진행할 학문적 심층 연구를 위해서도 기초적이고 체계적인 분석에 도움을 주는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 4차 산업 관련 분야에서 한국 벤처기업의 내부 역량과 외부 환경 변화 요인이 무엇인지를 파악하기 위해 기존 문헌 탐구와 자료 조사를 통해 총 21개의 SWOT 요인을 도출하여 이를 업계, 학계, 정책전문가 그룹으로 구분하여 델파이 조사를 통해 확정하였다. 또한 이를 체계적 의사결정 기법인 AHP 기법으로 항목별 중요도를 분석하였다. 분석 결과에 따르면 강점(48%)→기회(25%)→위협(16%)→약점(11%) 순으로 중요하게 여기고 있음을 보여 주었으며 세부 항목별 중요도 분석 결과에서는 총 21개 세부항목 중 상위 3개 항목으로는 '신속하고 유연한 사업화 능력, '플랫폼·빅데이터·비대면 서비스 활성화, 'ICT 인프라 구축 및 활용' 순으로 중요도가 높게 나타났다. 반면 하위 3개 항목으로는 '안정적인 거시 경제 및 SOC 기반', '세계적 보호무역 기조에 따른 해외시장 진출 어려움, '외국인 투자규모 절대 열세' 항목은 우선순위가 낮게 나타났다. 전문가 그룹별 견해 차이를 보기 위한 중요도 순위 검증 결과, 업계와 학계전문가는 상관관계가 높고 업계와 정책전문가는 중간 정도의 상관관계를 보여 큰 견해 차이가 없었으나 학계전문가와 정책전문가의 상관관계는 통계적으로 유의하지 않아(p<0.01) 중요도에 대한 견해 차이가 있는 것으로 분석 되었다. 이는 정책전문가는 강점 항목인 '신속하고 유연한 사업화'와 기회 항목인 '우수한 교육시스템 및 고급인력 보유', '신시장 창출'을 매우 중요하게 생각한 반면, 학계전문가는 강점 항목인 '정부 정책의 지원 부분'을 훨씬 중요하게 생각하는 차이에서 기인된 것으로 판단된다. 본 연구의 시사점은 한국벤처기업이 4차 산업혁명 분야에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 강점과 기회요인의 해당 항목 들을 우선적으로 지원하는 정책이 필요함을 있음을 시사하고 있으며 또한 학계와 정책전문가 사이에 다른 견해를 보이고 있는 강점 요인과 기회 요인의 세부 항목 차이는 적극적으로 검토하여 정책에 반영할 필요가 있음을 의미한다고 볼 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.29-56
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• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.374-390
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• 2021

농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

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.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권4호
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• pp.443-472
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• 2014

To survive in the global competitive environment, enterprise should be able to solve various problems and find the optimal solution effectively. The big-data is being perceived as a tool for solving enterprise problems effectively and improve competitiveness with its' various problem solving and advanced predictive capabilities. Due to its remarkable performance, the implementation of big data systems has been increased through many enterprises around the world. Currently the big-data is called the 'crude oil' of the 21st century and is expected to provide competitive superiority. The reason why the big data is in the limelight is because while the conventional IT technology has been falling behind much in its possibility level, the big data has gone beyond the technological possibility and has the advantage of being utilized to create new values such as business optimization and new business creation through analysis of big data. Since the big data has been introduced too hastily without considering the strategic value deduction and achievement obtained through the big data, however, there are difficulties in the strategic value deduction and data utilization that can be gained through big data. According to the survey result of 1,800 IT professionals from 18 countries world wide, the percentage of the corporation where the big data is being utilized well was only 28%, and many of them responded that they are having difficulties in strategic value deduction and operation through big data. The strategic value should be deducted and environment phases like corporate internal and external related regulations and systems should be considered in order to introduce big data, but these factors were not well being reflected. The cause of the failure turned out to be that the big data was introduced by way of the IT trend and surrounding environment, but it was introduced hastily in the situation where the introduction condition was not well arranged. The strategic value which can be obtained through big data should be clearly comprehended and systematic environment analysis is very important about applicability in order to introduce successful big data, but since the corporations are considering only partial achievements and technological phases that can be obtained through big data, the successful introduction is not being made. Previous study shows that most of big data researches are focused on big data concept, cases, and practical suggestions without empirical study. The purpose of this study is provide the theoretically and practically useful implementation framework and strategies of big data systems with conducting comprehensive literature review, finding influencing factors for successful big data systems implementation, and analysing empirical models. To do this, the elements which can affect the introduction intention of big data were deducted by reviewing the information system's successful factors, strategic value perception factors, considering factors for the information system introduction environment and big data related literature in order to comprehend the effect factors when the corporations introduce big data and structured questionnaire was developed. After that, the questionnaire and the statistical analysis were performed with the people in charge of the big data inside the corporations as objects. According to the statistical analysis, it was shown that the strategic value perception factor and the inside-industry environmental factors affected positively the introduction intention of big data. The theoretical, practical and political implications deducted from the study result is as follows. The frist theoretical implication is that this study has proposed theoretically effect factors which affect the introduction intention of big data by reviewing the strategic value perception and environmental factors and big data related precedent studies and proposed the variables and measurement items which were analyzed empirically and verified. This study has meaning in that it has measured the influence of each variable on the introduction intention by verifying the relationship between the independent variables and the dependent variables through structural equation model. Second, this study has defined the independent variable(strategic value perception, environment), dependent variable(introduction intention) and regulatory variable(type of business and corporate size) about big data introduction intention and has arranged theoretical base in studying big data related field empirically afterwards by developing measurement items which has obtained credibility and validity. Third, by verifying the strategic value perception factors and the significance about environmental factors proposed in the conventional precedent studies, this study will be able to give aid to the afterwards empirical study about effect factors on big data introduction. The operational implications are as follows. First, this study has arranged the empirical study base about big data field by investigating the cause and effect relationship about the influence of the strategic value perception factor and environmental factor on the introduction intention and proposing the measurement items which has obtained the justice, credibility and validity etc. Second, this study has proposed the study result that the strategic value perception factor affects positively the big data introduction intention and it has meaning in that the importance of the strategic value perception has been presented. Third, the study has proposed that the corporation which introduces big data should consider the big data introduction through precise analysis about industry's internal environment. Fourth, this study has proposed the point that the size and type of business of the corresponding corporation should be considered in introducing the big data by presenting the difference of the effect factors of big data introduction depending on the size and type of business of the corporation. The political implications are as follows. First, variety of utilization of big data is needed. The strategic value that big data has can be accessed in various ways in the product, service field, productivity field, decision making field etc and can be utilized in all the business fields based on that, but the parts that main domestic corporations are considering are limited to some parts of the products and service fields. Accordingly, in introducing big data, reviewing the phase about utilization in detail and design the big data system in a form which can maximize the utilization rate will be necessary. Second, the study is proposing the burden of the cost of the system introduction, difficulty in utilization in the system and lack of credibility in the supply corporations etc in the big data introduction phase by corporations. Since the world IT corporations are predominating the big data market, the big data introduction of domestic corporations can not but to be dependent on the foreign corporations. When considering that fact, that our country does not have global IT corporations even though it is world powerful IT country, the big data can be thought to be the chance to rear world level corporations. Accordingly, the government shall need to rear star corporations through active political support. Third, the corporations' internal and external professional manpower for the big data introduction and operation lacks. Big data is a system where how valuable data can be deducted utilizing data is more important than the system construction itself. For this, talent who are equipped with academic knowledge and experience in various fields like IT, statistics, strategy and management etc and manpower training should be implemented through systematic education for these talents. This study has arranged theoretical base for empirical studies about big data related fields by comprehending the main variables which affect the big data introduction intention and verifying them and is expected to be able to propose useful guidelines for the corporations and policy developers who are considering big data implementationby analyzing empirically that theoretical base.

• 대한간호
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• 제36권1호
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• pp.77-96
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• 1997

The duty shifts of hospital nurses not only affect nurses' physical and mental health but also present various personnel management problems which often result in high turnover rates. In this context a study was carried out from October to November 1995 for a period of two months to find out the status of hospital nurses' duty shift patterns, and preferred duty hours and fixed duty shifts. The study population was 867 RNs working in five general hospitals located in Seoul and its vicinity. The questionnaire developed by the writer was used for data collection. The response rate was 85.9 percent or 745 returns. The SAS program was used for data analysis with the computation of frequencies, percentages and Chi square test. The findings of the study are as follows: 1. General characteristics of the study population: 56 percent of respondents was (25 years group and 76.5 percent were "single": the predominant proportion of respondents was junior nursing college graduates(92.2%) and have less than 5 years nursing experience in hospitals(65.5%). For their future working plan in nursing profession, nearly 50% responded as uncertain The reasons given for their career plan was predominantly 'personal growth and development' rather than financial reasons. 2. The interval for rotations of duty stations was found to be mostly irregular(56.4%) while others reported as weekly(16.1%), monthly(12.9%), and fixed terms(4.6%). 3. The main problems related to duty shifts particularly the evening and night duty nurses reported were "not enough time for the family, " "afraid of security problems after the work when returning home late at night." and "lack of leisure time". "problems in physical and physiological adjustment." "problems in family life." "lack of time for interactions with fellow nurses" etc. 4. The forty percent of respondents reported to have '1-2 times' of duty shift rotations while all others reported that '0 time'. '2-3 times'. 'more than 3 times' etc. which suggest the irregularity in duty shift rotations. 5. The majority(62.8%) of study population found to favor the rotating system of duty stations. The reasons for favoring the rotation system were: the opportunity for "learning new things and personal development." "better human relations are possible. "better understanding in various duty stations." "changes in monotonous routine job" etc. The proportion of those disfavor the rotating 'system was 34.7 percent. giving the reasons of"it impedes development of specialization." "poor job performances." "stress factors" etc. Furthermore. respondents made the following comments in relation to the rotation of duty stations: the nurses should be given the opportunity to participate in the. decision making process: personal interest and aptitudes should be considered: regular intervals for the rotations or it should be planned in advance. etc. 6. For the future career plan. the older. married group with longer nursing experiences appeared to think the nursing as their lifetime career more likely than the younger. single group with shorter nursing experiences ($x^2=61.19.{\;}p=.000;{\;}x^2=41.55.{\;}p=.000$). The reason given for their future career plan regardless of length of future service, was predominantly "personal growth and development" rather than financial reasons. For further analysis, the group those with the shorter career plan appeared to claim "financial reasons" for their future career more readily than the group who consider the nursing job as their lifetime career$(x^2$= 11.73, p=.003) did. This finding suggests the need for careful .considerations in personnel management of nursing administration particularly when dealing with the nurses' career development. The majority of respondents preferred the fixed day shift. However, further analysis of those preferred evening shift by age and civil status, "< 25 years group"(15.1%) and "single group"(13.2) were more likely to favor the fixed evening shift than > 25 years(6.4%) and married(4.8%)groups. This differences were statistically significant ($x^2=14.54, {\;}p=.000;{\;}x^2=8.75, {\;}p=.003$). 7. A great majority of respondents(86.9% or n=647) found to prefer the day shifts. When the four different types of duty shifts(Types A. B. C, D) were presented, 55.0 percent of total respondents preferred the A type or the existing one followed by D type(22.7%). B type(12.4%) and C type(8.2%). 8. When the condition of monetary incentives for the evening(20% of salary) and night shifts(40% of. salary) of the existing duty type was presented. again the day shift appeared to be the most preferred one although the rate was slightly lower(66.4% against 86.9%). In the case of evening shift, with the same incentive, the preference rates for evening and night shifts increased from 11.0 to 22.4 percent and from 0.5 to 3.0 percent respectively. When the age variable was controlled. < 25 yrs group showed higher rates(31.6%. 4.8%) than those of > 25 yrs group(15.5%. 1.3%) respectively preferring the evening and night shifts(p=.000). The civil status also seemed to operate on the preferences of the duty shifts as the single group showed lower rate(69.0%) for day duty against 83. 6% of the married group. and higher rates for evening and night duties(27.2%. 15.1%) respectively against those of the married group(3.8%. 1.8%) while a higher proportion of the married group(83. 6%) preferred the day duties than the single group(69.0%). These differences were found to be statistically all significant(p=.001). 9. The findings on preferences of three different types of fixed duty hours namely, B, C. and D(with additional monetary incentives) are as follows in order of preference: B type(12hrs a day, 3days a wk): day shift(64.1%), evening shift(26.1%). night shift(6.5%) C type(12hrs a day. 4days a wk) : evening shift(49.2%). day shift(32.8%), night shift(11.5%) D type(10hrs a day. 4days a wk): showed the similar trend as B type. The findings of higher preferences on the evening and night duties when the incentives are given. as shown above, suggest the need for the introductions of different patterns of duty hours and incentive measures in order to overcome the difficulties in rostering the nursing duties. However, the interpretation of the above data, particularly the C type, needs cautions as the total number of respondents is very small(n=61). It requires further in-depth study. In conclusion. it seemed to suggest that the patterns of nurses duty hours and shifts in the most hospitals in the country have neither been tried for different duty types nor been flexible. The stereotype rostering system of three shifts and insensitiveness for personal life aspect of nurses seemed to be prevailing. This study seems to support that irregular and frequent rotations of duty shifts may be contributing factors for most nurses' maladjustment problems in physical and mental health. personal and family life which eventually may result in high turnover rates. In order to overcome the increasing problems in personnel management of hospital nurses particularly in rostering of evening and night duty shifts, which may related to eventual high turnover rates, the findings of this study strongly suggest the need for an introduction of new rostering systems including fixed duties and appropriate incentive measures for evenings and nights which the most nurses want to avoid, In considering the nursing care of inpatients is the round-the clock business. the practice of the nursing duty shift system is inevitable. In this context, based on the findings of this study. the following are recommended: 1. The further in-depth studies on duty shifts and hours need to be undertaken for the development of appropriate and effective rostering systems for hospital nurses. 2. An introduction of appropriate incentive measures for evening and night duty shifts along with organizational considerations such as the trials for preferred duty time bands, duty hours, and fixed duty shifts should be considered if good quality of care for the patients be maintained for the round the clock. This may require an initiation of systematic research and development activities in the field of hospital nursing administration as a part of permanent system in the hospital. 3. Planned and regular intervals, orientation and training, and professional and personal growth should be considered for the rotation of different duty stations or units. 4. In considering the higher degree of preferences in the duty type of "10hours a day, 4days a week" shown in this study, it would be worthwhile to undertake the R&D type studies in large hospital settings.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2015년도 춘계 학술대회 논문집
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• pp.545-570
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• 2015

현대의 지식정보화 사회에서는 과학기술 및 학술적인 저작물은 문화적 경제적 부가가치를 창출할 것으로 기대된다. 국민의 세금이 투입된 공공기관 특히 출연(연)의 공공저작물은 지식재산권 상의 제약 혹은 국가의 안전 등에 영향이 없는 한 국민들에게 무상의 자유로운 접근과 이용을 보장해야 한다. 이러한 사회적 요구와 시대적 추세에 따라 학술정보의 오픈 엑세스 운동이 확산되어 가고 있다. 우리 정부는 NDSL, NTIS 등 과학기술정보서비스를 통하여 R&D과제 기획, 또는 관련 사업을 조정 평가할 때 중복투자를 사전에 방지할 수 있고 연구자가 R&D 관련 정보 활용을 극대화 하여 국가연구개발사업의 효율적인 관리 및 투자 효율성 향상이 가능하도록 하고 있다. 스마트폰, 태블릿 PC 등 뉴미디어의 확산은 새로운 형태의 전자적 정보서비스의 제공을 요구하고 있으며 공공기관인 출연(연) 등에서 국가연구개발사업 등으로 수행한 연구보고서 등을 과학기술정보서비스를 통해 제공하는 경우 창작자의 권리(author's right)뿐만 아니라 이용자의 권리(user's right)도 동시에 보장하는 것이 기본원칙이자 중요한 당면과제 이다. 공공기관인 출연(연)의 연구보고서는 지식재산권, 연구보안 등과 관련하여 특별한 경우가 아니고는 공익적 목적을 위해 민간에서 활용이 가능하도록 제도화 되어야 하지만 현행 관련 법령상 공공저작물의 권리처리 등 관리가 미흡하여 활용과 자유이용이 제한되고 있는 실정이다. 따라서, 국민의 세금에 의해 작성된 출연(연)의 연구보고서 및 과학기술정보서비스 부분은 공공저작물의 범주에서 선진적 유통체계 마련을 위한 법적 인프라 구축이 필요하다. 입법론과 제도개선으로는 다음과 같은 방안을 검토해야 한다. 첫 번째로 사적자치 등의 이념을 활용하여 저작재산권 귀속 가이드라인 및 계약서 표준(안)을 제시해야 한다. 둘째로 개별법률 혹은 단일 별도법률로 입법화 하는 방안이다. 오픈 엑세스를 저작권 내에 법제화 방안을 검토하고 독일의 입법례를 참조하여 공공재원의 지원을 받는 출연(연)의 연구보고서 등은 학술저작물을 작성한 저작자에게 2차적 이용권을 부여해야 한다. 단일 법률로 "학술 과학기술 연구 성과물에 대한 공공적 접근 및 이용 활성화에 관한 법률"을 제정하여 별도의 내용에 대하여 상세하고 자세한 입법을 해야 한다. 출연(연)이 수행하는 대부분의 연구사업은 국가연구개발사업 관리규정의 적용을 받으며 특히, 과학기술정보 서비스 및 연구보고서와 관련된 조항은 이미 상당부분 제도적으로 정착이 된 점 제반사항을 고려해볼 때, 저작권법과의 조화로운 입법이 필요하다. 장기적으로는 기존에 과학기술정보서비스 및 연구보고서 관련 조항을 개정하고 국가연구개발사업 관리규정을 법률로 승격시켜 저작권법상 공공저작물 자유이용 제도와 오프 엑세스 조항과 유기적으로 연계될 수 있도록 조항을 제정하는 입법방식이 바람직하다.