• 벤처혁신연구
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• 제7권3호
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• pp.85-100
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• 2024

ESG 경영은 환경, 사회 및 거버넌스 요인을 고려하여 기업 경영을 추진하는 것을 의미하며 디지털 트랜스포메이션은 단순히 기존 업무의 자동화나 디지털화를 넘어서 업무 자체의 본질과 가치 창출 방식의 혁신적 변화를 추진한다. 따라서 디지털 트랜스포메이션은 기업이 ESG 목표를 달성하고 지속가능한 비즈니스 관행을 구현하는 데 도움이 될 수 있으며 디지털 트랜스포메이션과 ESG 경영은 기업의 지속가능성과 성장을 위해 상호 보완적인 관계를 맺고 있다. 이러한 관계는 디지털 트랜스포메이션과 ESG 경영 통합 추진의 시너지를 극대화하여 기업의 자원을 효율적으로 활용하고, 중복 투자를 방지함으로써 기업의 지속가능한 경영 성과를 향상시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 트랜스포메이션과 ESG 경영의 통합 추진을 위한 모델을 개발하기 위하여 우선적으로 양쪽이 연계된 비즈니스 프로세스 리엔지니어링(BPR)의 추진을 제안하였다. 이는 ESG 경영을 추진하기 위하여 다양한 데이터의 수집, 분석, 그리고 의사결정 과정이 디지털 트랜스포메이션 기술과 유기적으로 통합되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 K-ESG 가이드라인에서 제시한 각각의 ESG 경영목표를 분석하고 이에 대응하는 적합한 디지털 트랜스포메이션 기술들을 전문가 인터뷰 및 선행 연구 결과를 통하여 도출하였다. K-ESG 가이드라인은 ESG 수준 자가 진단을 통해 ESG 성과 향상을 위한 개선과제 도출 및 목표에 의한 성과관리가 가능하다는 점에서 유용한 ESG 진단체계라고 할 수 있다. 디지털 트랜스포메이션과 ESG 경영의 통합 추진을 위하여 K-ESG 가이드라인을 기반으로 모델을 개발한 결과 기업들은 ESG 경영의 성과 향상과 디지털 혁신을 동시에 추진할 수 있는 통합모델을 활용하여 중복 투자나 시행착오를 줄일 수 있으며 기업의 다양한 자원을 효율적으로 활용할 수 있다. 따라서 본 연구는 구체적이며 실행 가능한 새로운 연구모델을 개발하여 연구자 및 기업에게 실무 및 학술적인 차원에서 시사점을 제공한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.4907-4921
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• 2010

본 연구의 목적은 대학생들의 DNR(Do Not Resuscitate)과 관련된 인식 및 태도를 파악하여 임상에서 사용할 수 있는 DNR에 대한 객관적인 기준을 마련하는데 도움이 되는 기초자료를 제공하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 대구광역시 일개 전문대학생 1267명을 대상으로 하였다. 자료수집기간은 2010년 7월1일부터 7월31일까지였으며, 자료수집방법은 구조화된 질문지를 사용하였다. 자료 분석은 SPSS 17.0 Program을 이용하여 실수와 백분율을 구하였고, $x^2$-test로 분석하였다. DNR에 대한 간호대학생과 비 보건계열대학생 인식 및 태도를 비교한 결과, 인식에 있어서 DNR에 대한 필요성, DNR 찬성 이유, DNR 반대 이유, DNR 결정 주체자의 인식에서 유의한 차이가 있었고, 태도에서는 가족 DNR시행, 자기자신 DNR시행에서 유의한 차이가 있었다. DNR정보제공에 대한 간호 대학생과 비 보건계열대학생의 인식을 비교한 결과 DNR에 대한 정보제공 필요성, DNR 정보제공 시기, DNR 정보 제공 결과, DNR 정보제공 지침서에서 유의한 차이가 있었다. 대상자의 일반적 특성에 따른 DNR 필요성 인식차이에서 종교, 헌혈경험에서 유의한 차이가 있었고, DNR 결정 주체자에 대한 인식차이에서 종교, 형제 자매수에서 유의한 차이가 있었다. 대상자의 일반적 특성에 따른 가족 DNR시행에 대한 태도에서 성별, 연령, 경제상태, 종교, 형제 자매수, 가족중 질환 및 사망자, 헌혈경험에서 유의한 차이가 있었고 자기자신 DNR시행에 대한 태도 차이에서 성별, 경제상태, 종교, 형제 자매수, 가족중 질환 및 사망자에서 유의한 차이가 있었다. 본 연구결과를 바탕으로 DNR에 관한 기준을 마련하기 위하여 더 많은 후속 연구가 필요하다고 사료된다.

• 핵의학기술
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• 제13권3호
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• pp.81-85
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• 2009

목적 : 핵의학 검사에는 동일한 목적부위에 시간경과에 따른 변화를 관찰하고, 일정시간 동안에 여러 번 나누어 영상을 획득하는 검사들이 많이 있다. 이 때 동일한 영상 획득 조건이 적용되어야만 한다. Hepatobiliary scan, lung scan 등의 검사는 시간 간격을 두고, 여러 번의 영상을 획득하는 검사이다. 해당 검사 별로 최초의 영상에서 설정된 계수를 획득하기 위해 소요되는 시간을 연속되는 다음의 영상에 동일하게 적용하는 pre-set time을 설정한다. 이 때 각각의 영상에서 동일한 검사 시간이 적용되어야 한다. 이 연구는 pre-set time을 적용하는 검사에 스캔 시간의 결정시기에 따라 스캔 시간의 변동을 분석하고 이에 대한 합리적인 대안을 찾으려 한다. 실험재료 및 방법 : 2009년 1월부터 2009년 3월까지 서울아산병원 핵의학과에서 방사성의약품 $^{99m}Tc$-mebrofenin을 이용한 간담도 검사를 대상으로 하였다. 환자에게 222 MBq (6mCi)를 정맥주사한 후 5분이 지난 뒤에 스캔을 시작하였다. 두 개의 검출기를 서로 마주보게 하여, 환자가 양쪽 검출기 사이에서 erect position을 유지하도록 하였고 환자는 복부 전면을 검출기에 최대한 밀착하였다. 스캔을 시작한 후 총 검사시간의 10%, 25%, 50%, 75%일 때 예상 검사 종료 시간을 측정하였다. 이 측정시간을 스캔이 모두 끝난 후에 최종 검사시간과 검사 도중 예상되는 스캔 시간을 비교하였다. 그리고 팬텀을 이용하여 선량에 따른 시간 변화를 관찰하였다. 결과 : 스캔을 시작하고 스캔 시간이 총 예상 스캔 시간의 10% 되었을 때, 25% 되었을 때, 50% 되었을 때, 75% 되었을 때의 차이는 10%일 때 최대 5초 이상의 시간차이를 보였으며, 25% 되었을 때(t:2.88, p<0.01)와 50%가 되었을 때 (t:2.05, p<0.01) 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 결론 : 스캔이 모두 종료된 후에 스캔 시간을 결정하는 것이 가장 정확한 측정치를 가지지만, 실무현장에 적용에는 다소간의 어려운 점이 있었다. 이것은 정량분석이 필요한 검사에 부정확한 결과치를 초래 할 수 있고, 이를 개선하려는 검사자의 노력이 필요한 것으로 판단된다. 스캔을 시작하고 최소한 총 스캔시간의 약 50% 이상이 지난 후에, 총 스캔시간을 결정하는 것이 영상간의 불일치하는 스캔시간으로 유발되는 정량 분석 오차를 최소화 할 수 있다는 것을 의미한다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.509-520
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• 2015

대학수학능력시험(수능)은 고등학교 3년간의 학업 성취도를 측정하는 대표적인 평가 도구로서 대한민국 대학 입시에 있어 매우 중요한 역할을 하는 시험이다. 응시생들의 학업 성취도를 효과적으로 평가하기 위해서는 수능의 난이도가 적절하게 조절되어야 하나 지금까지는 수능 난이도의 편차가 매우 크게 나타나 매 입시연도마다 여러 가지 문제점을 야기해왔다. 본 연구에서는 전문가의 판단에 의존한 기존 방식에서 벗어나 지금까지 시행된 모의고사 및 실제 시험을 통해 축적된 자료를 바탕으로 데이터마이닝 기법을 적용하여 영어영역 문제의 난이도를 예측하는 모델을 구축하고 난이도 예측에 영향을 미치는 요소를 판별하고자 한다. 이를 위해 각 문항의 특성을 판별할 수 있는 여러 지표와 함께 지문, 문제, 답안 등에 나타난 단어들의 특징을 토픽 모델링(topic modeling) 기법을 이용하여 정량화하고 이를 바탕으로 선형회귀분석 및 의사결정나무 기법을 이용하여 각 문항의 난이도를 예측하는 모델을 구축하였다. 구축된 예측 모델을 실제 문제에 적용한 결과 난이도의 상/하 구분에 대한 예측 정확도는 90% 수준으로 나타났으며, 실제 정답률 대비 오차 비율은 약 16% 이내인 것으로 나타났다. 또한 배점 및 문제 유형이 문제의 난이도에 큰 영향을 미치며 지문이 특정 주제에 관련된 경우에도 난이도에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제시된 방법론을 이용하여 영어영역 각 문제들에 대한 기대 정답률의 범위를 추정할 수 있으며 이를 종합하여 영어영역 전체 문제에 대한 정답률 예측을 통해 적절한 난이도의 문제를 출제하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.99-120
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• 2010

최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제19권2호
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• pp.17-26
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• 2009

As the lifestyle of consumers changes and the need for various products increases, new products are being developed in the market. Each household owns various home appliances which are purchased through the choice of a decision maker. These appliances include not only large-sized products such as TV, refrigerator, and washing machine, but also small-sized products such as microwave oven and air cleaner. There exists latent correlation among possession of home appliances, even though they are purchased independently. The purpose of this research is to analyze the effect of demographic factors on the purchase and possession of each home appliances, and to derive some relationships among various appliances. To achieve this purpose, the present status on the possession of each home appliances are investigated through consumer survey data on the electric and energy product. And a multivariate probit(MVP) model is applied for the empirical analysis. From the estimation results, some appliances show a substitutive or complementary pattern as expected, while others which look apparently unrelated have correlation by co-incidence. This research has several advantages compared to previous literatures on home appliances. First, this research focuses on the various products which are purchased by each household, while previous researches such as Matsukawa and Ito(1998) and Yoon(2007) focus just on a particular product. Second, the methodology of this research can consider a choice process of each product and correlation among products simultaneously. Lastly, this research can analyze not only a substitutive or complementary relationship in the same category, but also the correlation among products in the different categories. As the data on the possession of home appliances in each household has a characteristic of multiple choice, not a single choice, a MVP model are used for the empirical analysis. A MVP model is derived from a random utility model, and has an advantage compared to a multinomial logit model in that correlation among error terms can be derive(Manchanda et al., 1999; Edwards and Allenby, 2003). It is assumed that the error term has a normal distribution with zero mean and variance-covariance matrix ${\Omega}$. Hence, the sign and value of correlation coefficients means the relationship between two alternatives(Manchanda et al., 1999). This research uses the data of 'TEMEP Household ICT/Energy Survey (THIES) 2008' which is conducted by Technology Management, Economics and Policy Program in Seoul National University. The empirical analysis of this research is accomplished in two steps. First, a MVP model with demographic variables is estimated to analyze the effect of the characteristics of household on the purchase of each home appliances. In this research, some variables such as education level, region, size of family, average income, type of house are considered. Second, a MVP model excluding demographic variables is estimated to analyze the correlation among each home appliances. According to the estimation results of variance-covariance matrix, each households tend to own some appliances such as washing machine-refrigerator-cleaner-microwave oven, and air conditioner-dish washer-washing machine and so on. On the other hand, several products such as analog braun tube TV-digital braun tube TV and desktop PC-portable PC show a substitutive pattern. Lastly, the correlation map of home appliances are derived using multi-dimensional scaling(MDS) method based on the result of variance-covariance matrix. This research can provide significant implications for the firm's marketing strategies such as bundling, pricing, display and so on. In addition, this research can provide significant information for the development of convergence products and related technologies. A convergence product can decrease its market uncertainty, if two products which consumers tend to purchase together are integrated into it. The results of this research are more meaningful because it is based on the possession status of each household through the survey data.

• Radiation Oncology Journal
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• 제26권4호
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• pp.263-270
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• 2008

목 적: 본 연구에서는 로봇 사이버나이프의 호흡추적장치($Synchrony^{TM}$ Respiratory motion tracking system)을 이용하여 방사선수술을 시행한 간 종양환자를 대상으로 치료 중 실시간 종양의 움직임을 정량적으로 측정하고 방사선 수술시 호흡추적장치의 정확성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 사이버나이프 치료를 시행한 간 종양 환자 24명을 대상으로 호흡추적 장치를 이용하여 총 64회의 시술을 시행하였다. 모든 환자에서 초음파를 이용하여 간 종양 근처에 $4{\sim}6$개의 금침을 삽입하였고 치료계획용 컴퓨터 단층촬영 영상을 이용하여 치료계획을 세웠다. 매 치료 시 금침의 위치는 치료계획 시 만들어진 디지털 재구성 방사선 영상(Digitally Reconstructed Radiography; DRR)과 실시간으로 촬영되어진 방사선영상(X-ray image)으로 확인하고, 이 결과를 MTS (Motion Tracking System)을 통해 Mtsmain.log 치료파일 형식으로 저장하여 종양의 움직임을 측정하였다 또한 사이버나이프를 이용한 방사선 수술 시 호흡추적장치의 정확성은 실시간 금침의 위치와 미리 예측된 좌표 사이의 상관관계 오차(Correlation Error)로 평가하였다. 결 과: 간 종양의 직선형태 움직임은 SI (Superior-Inferior)방향으로 최대 23.5 mm, 평균 $13.9{\pm}5.5\;mm$, LR (Left-Right)방향으로 최대 3.9 mm, 평균 $1.9{\pm}0.9\;mm$, AP (Anterior-Posterior)방향으로 최대 8.3 mm, 평균 $4.9{\pm}1.9\;mm$였으며 간 종양의 회전 운동 정도는 X (Left-Right)축 회전은 최대 $3.3^{\circ}$, 평균 $2.6{\pm}1.3^{\circ}$, Y (Cranio-Caudal)축회전은 최대 $4.8^{\circ}$, 평균 $2.3{\pm}1.0^{\circ}$, Z (Anterior-Posterior)축 회전은 최대 $3.9^{\circ}$, 평균 $2.8{\pm}1.1^{\circ}$로 측정되었다. 또한 치료의 정확성을 평가하는 상관관계 오차는 평균 $1.1{\pm}0.7\;mm$였다. 결 론: 본 연구에서 방사선 수술 중 간 종양의 실시간 움직임을 정량적으로 확인할 수 있었고 로봇 사이버나이프의 호흡추적 장치를 이용한 방사선 수술의 정확성을 평가할 수 있었다 이를 토대로 간 종양의 방사선 수술이나 일반적인 방사선치료에 있어서 치료용적의 결정과 움직임에 대한 유용한 정보를 제공할 것이라 생각된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.256-266
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• 2022

일사량은 작물모형의 구동에 필수적인 요소지만, 일사량의 직접관측은 다른 기상자료들과 다르게 많은 인적, 물적 자원이 필요하다. 직접 일사량을 측정하는 대신 다른 기상자료를 통해 일사량을 추정하는 여러 방식이 존재하고 그중 대표적인 방법이 일조시간을 통해 일사량을 추정하는 Angstrom-Prescott 모델이다. Frere and Popov(1979)에 의해 전세계의 기후를 세 분류로 나누어 일조시간을 일사량으로 변환하는 AP 계수(AP_Frere)가 제시되었고, 국내 18개 종관기상관측소에서 30년간 관측한 일단위 일사량과 일조량 관측자료를 통해 AP계수를 경험적으로 도출한 계수(AP_Choi)가 Choi et al.(2010)에 의해 제시되었다. 본 연구에서는 2012년부터 2021년까지 일사량 관측값(S_Obs)과 AP_Frere와 AP_Choi를 통해 도출한 일사량(S_Frere, S_Choi)을 NRMSE와 t검정을 통해 분석하였고, 이를 DSSAT 작물모형에 입력모수로 사용하여 벼 품종 오대, 화성 및 추청에 대한 생육모의를 하였다. 일사량 추정 결과 일사량의 추정값과 측정값 사이에는 12%에서 22%사이의 오차가 존재하였고, 이를 3월부터 9월 사이의 생육기간에 한정하여 누적 일사량을 계산하면 오차가 줄었다. 18개의 지역중 관찰값과 생육기간의 누적 일사량은 S_Frere의 경우에 10개의 지역에서 S_Choi 보다 S_Obs와 가까웠고, 일일 일사량의 오차율을 통해 분석하였을때 S_Frere가 12개 지역에서 더 가까웠다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권1호
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• pp.48-56
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• 2023

고압나트륨등(high-pressure sodium, HPS 램프)은 작물 생육 발달에 필요한 충분한 양의 광합성유효방사를 제공하는 동시에 복사열을 통해 온실 난방 부하를 절감할 수 있어 겨울철 시설원예 보광 조명으로 널리 이용되고 있다. 그러나 겨울철에 생육 중기를 맞이하는 시설 과채류의 경우, 작물의 정단부가 복사열에 영향을 많이 받고, 캐노피 위치에 따라 엽온 차이가 증가될 수 있다. 또한 온실 기온 역시 보광등에서 발생한 열이 상부로 상승 및 정체되면서 불필요한 에너지 낭비 및 온도 불균일성 역시 심화될 수 있다. 따라서 본 연구의 목표는 CFD 열전달 해석을 통해 HPS 램프에 의한 열적 특성 및 생육 단계별 수평적 엽온 변화를 분석하고, 온실 내 수직적 기온 및 작물의 캐노피별 엽온을 측정하여, 온실 내 환경 균일성 제고 및 효과적 에너지 활용 방안을 모색하는 것이었다. 생육 초기, 중기, 및 후기를 대변하는 초장(1.0, 1.6, 2.2m)에서의 정단부 수평적 엽온을 CFD 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 또한 HPS 램프 작동 이후 수직적 기온과 캐노피 높이별 엽온을 측정하였다. 실험 결과, 보광 시 엽온과 기온 간의 차이가 커지고, 수직적 기온 역시 불균일해짐을 알 수 있었다. 생육 단계가 진전될수록, 고온의 복사열이 중심부에 집중되며, 상단부 수평적 엽온 편차가 커지고, 균일성 역시 떨어지는 것을 알 수 있었다. 열획득 모델을 통한 수치해석 결과, 보광등이 2022년12월 기간 난방부하에 약 50.1% 기여하는 것을 알 수 있었다. 평균절대오차 및 평균제곱근 오차는 생육 초기 및 생육 중기 모두0.5 이하로, 실측값과 예측값에 높은 일치도를 보였다. 수직적 기온 및 엽온 분포와 생육 단계별 수평적 엽온 분포에 관한 본 연구의 결과는 효율적 에너지 관리 및 작물 생육 발달에 관한 의사결정에 도움이 될 수 있을 것으로 생각된다.