• 한국학교보건학회지
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• 제5권2호
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• pp.74-90
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• 1992

농촌지역 국민학교 급식아동의 성장발달과 식생활 습관을 알아보기 위하여 경상북도 농촌지역 국민학교 중 급식 학교 6학년 아동 636명(남자 312 명, 여자 324명)과, 이들 학교 인근의 비급식학교 6학년 아동 628명(남자 306명, 여자 322명)을 대상으로 학생건강기록부에 기재된 신장, 체중 측정치를 1학년에서 6학년까지 6년간의 연속적인 자료를 조사하고, 이들의 전반적인 식생활 습관을 1992년 2월 1일부터 2월 15일까지 설문지로 조사하여 분석한 결과는 다음과 같다. 남자의 신장은 6년간 급식군이 27.8cm, 비급식군 27.1cm자랐고, 여자신장은 각각 29.9cm, 28.4cm가 자라서 급식아동이 약간 더 성장하였다. 남자체중은 급식군 15.7kg, 비급식군 14.8kg이 증가한 반면, 여자는 16.9kg 및 17.2kg이 성장해 남자는 급식아동이, 여자는 비급식아동이 더 성장했다. 1학년때는 percentile별 신장 체중의 분포가 표준정규분포 곡선형태에 가까우면서 급식군과 비급식군이 서로 비슷하였으나 6학년때는 50percentile선을 중심으로 75percentile이상에 급식아동의 분포가 더 많았다. 6학년때 체력은 남자의 경우 급식아동이 멀리뛰기, 던지기, 턱걸이, 윗몸일으키기에서 비급식아동보다 우세하였으며, 여자는 멀리뛰기 한 종목에서만 유의한 차이를 보였고 (P<0.05), 체력급수에서도 우수한 특급의 분포가 급식군에서 더 많았다. 아침식사를 매일 먹는 아동이 급식군 67.6%, 비급식군 57.8%였고, 아침을 안먹는 이유로 급식군은 습관이 돼서 (50.7%), 비급식군은 밥맛이 없어서 (58.9%)라고 답하였으며, 급식아동에서 대체적으로 싱겁게 먹는 경향이 많았다. 간식빈도는 무 군 모두 70% 정도의 아동이 하루에 1회이상 간식을 하고 있었으며, 간식장소는 급식군은 집에서 (45.2%), 비급식군은 귀가 도중 가게나 길거리에 (48.4%)한다고 답하였다. 가정에서 식사할 때 음식을 골고루 먹는 아동이 급식군에서 더 많았고 식사시 조용히 자리에 앉아서 음식을 삼킨후 이야기하며 먹는 아동이 급식군에서 더 많았는 반면, T.V를 보면서 먹는 아동은 비급식군보다 적었다. 식사전에 항상 손을 씻는 아동이 급식군은 84.0%, 비급식군 63.6%로 급식군에서 유의하게 높았고, 식사후 이닦기를 항상 하는 아동은 급식군 여자에서 많아 유의한 관련성을 보였다. 영양교육 실태에 있어서도 영양교육을 '받았다'라고 답한 아동이 급식군 78.0%, 비급식군 57.5%였다. 이상의 결과로 볼때 급식아동이 비급식아동 보다 성장발육 속도가 더 빨랐고, 체력도 더 좋다고 할 수 있으며, 식습관 및 위생습관도 양호한 것으로 나타나 국민학교 특히 농촌지역부터 학교급식을 빠른 시일내에 확대 실시토록 해야 할것이며, 교육급식으로서의 역할을 다할 수 있도록 영양 및 식생활개선교육도 강화해야 할 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제52권2호
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• pp.220-239
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• 2019

조선통폐지인은 "경국대전" "국폐조(國幣條)"의 예에 따라, 1필 내지 반 필의 포(布) 양단에 찍은 인신(印信)으로 포를 포폐(布幣)로 유통키 위한 용도로 사용되었다. 이때 발행된 포폐는 매매를 위한 화폐 내지, 죄를 면제받기 위한 수속(收贖)과 노역을 대신한 신공(身貢) 등의 용도로 사용되었으며, 포에 조선통폐지인을 찍어 그중 20분의 1의 세(稅)를 수납한 조세 용도로 활용되기도 하였다. 조선통폐지인은 조선 초 화폐사 및 인신(印信) 자료 중 하나이며, 조선통폐지인 압인(押印)이 조세 수단이었던 까닭에 조세제도 연구자료 중 하나임에도 이에 대한 연구가 활발히 진행되지 않았다. 이에 이전 연구자에 의해 언급된 자료뿐만이 아닌, "전록통고"와 "대전후속록", "정헌쇄록", 몇몇 지리지(地理志)에 등장하는 관련 내용을 바탕으로 포괄적인 연구를 행하였다.조선 태종 1년(1401) 정5승포에 인(印)을 찍어 "조선포화"를 유통하자는 유관의 상소를 착안해 조선통폐지인이 제작된 것임을 말하였으며, 매매를 위한 화폐 내지 수속(收贖)과 신공(身貢), 조세 수단뿐만이 아닌, 선척의 화매가 용도로 조선통폐지인을 찍은 포폐가 사용되었음을 기술하였다. 또한 중종 10년(1515) "저화행용절목" 방침에따라 1516년 3월 이후 포폐 사용이 금지된 후에도 만력 26년(1598) 지방 공문서의 관인으로 조선통폐지인이 사용된 예와, 영조 당시 포보가포(砲保價布)라는 명칭으로 군포(軍布) 제작의 예로 사용되었으며, 1779년 기록을 통해 무역에 따른 납세수단으로 조선통폐지인이 사용된 예가 있음을 서술하였다. "정헌쇄록"기록을 통해 대략 330여과의 조선통폐지인이 유통되었을 것이며, 1940년 간행된 "조선화폐고"에 조선통폐지인 인영(印影)이 실려 있음에도 조선통폐지인이 답인(踏印)된 포폐 내지 조선통폐지인 실물은 발견된 바가 없다. 그런데 최근 원각사 소장 유물 중 조선통폐지인이 발견되었으며, 1775년 작성된 직지사 소장 고문서에 압인(押印)된 조선통폐지인 인영이 발견되기도 하였다. 이에 직지사 고문서 및 "탑좌종정지"에 첨부된 인영, "조선화폐고"에 실린 인영과 원각사 소장 조선통폐지인을 비교해 보았던바, 위 문서에 압인된 인영은 원각사 소장 조선 통폐지인과 동일한 형태임을 확인할 수 있었다. 또한 전체적인 형태 역시 "대록지"내지 "이재난고"에 묘사된 모습과 비견되는 형태를 보임을 알 수 있었다.이에 원각사 소장 조선통폐지인은 15세기에 주조된 인신(印信)의 실물로, 조선의 화폐사 및 조세제도와 인신(印信) 연구의 중요 유물로 추후 다양한 측면의 연구가 필요할 것이라 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.67-83
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• 2018

2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.219-239
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• 2019

개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요해지면서 개인화 추천 시스템 관련 연구들이 끊임없이 이루어지고 있다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 학계 및 산업계에서 가장 많이 사용되고 있다. 다만 사용자들의 평점 혹은 사용 여부와 같은 정량적인 정보에 국한하여 추천이 이루어져 정확도가 떨어진다는 문제가 제기되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재까지 많은 연구에서 정량적 정보 외에 다른 정보들을 활용하여 추천 시스템의 성능을 개선하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 리뷰를 이용한 감성 분석이 대표적이지만, 기존의 연구에서는 감성 분석의 결과를 추천 시스템에 직접적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 리뷰에 나타난 감성을 수치화하여 평점에 반영하는 것을 목표로 한다. 즉, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 감성 수치화하여 정량적인 정보로 변환해 추천 시스템에 직접 반영할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서는 정성적인 정보인 사용자들의 리뷰를 정량화 시켜야 하므로, 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 감성 분석 기법을 통해 감성 수치를 산출하였다. 데이터는 영화 리뷰를 대상으로 하여 도메인 맞춤형 감성 사전을 구축하고, 이를 기반으로 리뷰의 감성점수를 산출한다. 본 논문에서 사용자 리뷰의 감성 수치를 반영한 협업 필터링이 평점만을 고려하는 전통적인 방식의 협업 필터링과 비교하여 우수한 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 이후 제안된 모델이 더 개선된 방식이라고 할 근거를 확보하기 위해 paired t-test 검증을 시도했고, 제안된 모델이 더 우수하다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 평점만으로 사용자의 감성을 판단한 기존의 선행연구들이 가지는 한계를 극복하고자 리뷰를 수치화하여 기존의 평점 시스템보다 사용자의 의견을 더 정교하게 추천 시스템에 반영시켜 정확도를 향상시켰다. 이를 기반으로 추가적으로 다양한 분석을 시행한다면 추천의 정확도가 더 높아질 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제53권4호
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• pp.32-59
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• 2020

우리나라의 면형 유산 보존제도는 1984년 제정된 「전통건조물보존법」이 시효이다. 그러나 이 제도는 1996년에 폐지되었다. 일본은 1960년대 고도(古都)에 대한 보호의 필요성이 대두되어 1966년 「고도보존법」을 제정하고 '역사적풍토보존지역'과 '역사적풍토특별보존지구'를 도입하였다. 면형 유산의 보존을 위해서는 1975년 「문화재보호법」의 개정과 함께 도입된 '중요전통적건조물군보존지구' 제도가 시초이다. 이후 2000년대 초반 면형 유산의 보존에 대한 논의가 본격화되었고, 유산과 유산 사이의 공간과 맥락 보호를 목적으로 하는 '중요문화적경관' 제도가 도입되었다. 또한 일본의 근대화와 관련된 각종 물적·비물적 자원을 포괄하는 '근대화산업유산군33'이 2007년에 지정되었으며, 같은 해 역사적 가치를 가진 지역 풍경을 보호하기 위한 '아름다운일본의역사적풍토100선'이 선정되었다. 이후 2015년에는 특정 지역에 존재하는 유·무형 유산을 통합적으로 보존·관리하기 위한 '일본유산' 제도가, 2016년에는 사라져 가는 농수산업의 계승과 육성을 위한 '일본농업유산', 2017년에는 20세기 일본의 근현대 기술의 증거물인 '20세기유산'까지 제도의 확산 과정을 이루었다. 결과적으로, 현재(2020년 9월) '역사적풍토보존지역'과 '역사적풍토특별보존지구'가 30개소와 60개소, '중요전통적건조물군보존지구' 120개소, '중요문화적경관' 65개소, '근대화산업유산군' 66개소, '아름다운일본의역사적풍토100선' 264개소, '일본유산' 104개소, '일본농업유산' 15개소가 지정되었다. 이러한 상황 인식 속에서, 1976년 이후 순차적으로 확산되고 있는 일본의 면형 유산 보존제도 전반의 특성 추출을 기본 목적으로 하는 본 연구의 연구 과정은 다음과 같다. 첫째, 문헌 및 선행연구 고찰을 통해 일본 면형 유산 보존제도를 조사하고 연구범위를 설정한다. 둘째, 면형 유산 보존제도의 확산과정을 조사하고, 제도 발전에 따른 제도들 간의 관계성을 분석한 후 그 특성을 도출한다. 셋째, 관계성 및 특성과 관련된 내용의 구체화를 위해 대표 사례 3곳에 대한 심층 분석을 진행하고, 이를 종합하여 대표 사례가 가지는 특성을 도출한다. 이를 통해 도출한 일본 면형 유산 보존제도의 두드러진 특징은 매년 신규유산이 탄생하고 있다는 것이었다. 결과적으로 유산들 간의 중첩 현상이 발생하며, 면형 유산의 보존은 물론 전통 산업, 문화 관광 등 연관 산업의 활성화와 지역 정체성의 강화 등의 현상이 발생하고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 특성은 현재 우리나라가 시행하고 있는 '근대역사문화공간' 제도의 활성화에 시사점으로 적용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제16권3호
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• pp.193-211
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• 2021

최근 K팝을 필두로 한 한류열풍과 K뷰티에 관한 관심이 높아지고 있다. 또한, 국내 뷰티 서비스 산업에 대한 인기와 영향력이 커지며 경제적, 문화적 파급효과가 지속해서 확대되고 있다. 해당 파급효과와 더불어 국내 뷰티 서비스 발전에 따른 인력 수요에 대응한 전문인력양성 필요성이 강조되고 있기도 하며 뷰티 아카데미의 실 수요자인 교육생도 점차 증가하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 뷰티 아카데미에서 제공하는 교육서비스에 있어 교육목적을 달성하기 위한 교육서비스 품질요인의 중요성과 관계몰입 간 영향 관계 및 교육서비스 성과를 살펴보는 것이다. 나아가 교육서비스 제공 활동을 비롯하여 행정지원서비스, 교육프로그램 등의 중요성을 도출하는 것이다. 하지만 뷰티 서비스 제공에 따르는 전문인력 양성을 위한 연구는 뷰티 산업의 발전속도에 비하여 부족한 편이다. 따라서 뷰티 서비스 교육이 강조되고 있는 현재 시점에서 본 연구는 국내 프랜차이즈 뷰티 아카데미의 교육생들이 교육서비스 품질을 바탕으로 하는 관계몰입과 교육서비스 성과에 간의 영향 관계를 살펴볼 것이다. 본 연구 수행을 위해 설정한 측정변수는 프로그램, 강사자질, 수강료, 외적 서비스, 서비스 공정성, 관계몰입, 신뢰수준, 교육서비스 성과이다. 해당 변수들은 설문조사를 통한 자료를 분석하여 측정하였으며 실증분석 결과 아래와 같은 내용을 도출하였다. 첫째, 뷰티 아카데미에서 제공하는 교육서비스 품질인 프로그램, 외적 서비스, 서비스 공정성, 관계몰입 그리고 신뢰수준은 관계몰입에 유의한 영향을 미쳤다. 교육프로그램의 체계성과 다양성 등 학원 측에서 제공하는 교육서비스가 수강생에게 일률적인 관계몰입을 가능케 하는 것으로 나타났다. 교육서비스 품질 자체가 수강생 입장에서 뷰티 서비스 제공에 필요한 전문지식을 학습 받고 학원과의 관계에 유기적인 역할을 하는 것이다. 둘째, 교육서비스 품질과 관계몰입에 있어 학원과 수강생 간 신뢰수준의 조절 효과가 유의하게 나타났다. 이는 학원이 제공하는 교육서비스에 대하여 수강생들의 실질적인 신뢰 관계를 통해 더욱 높은 수준의 서비스품질을 느끼게 된다는 것이다. 위와 같은 실증분석 결과를 바탕으로 본 연구가 가지는 시사점은 교육서비스 성과로 대표되는 수강생 실력과 만족도를 향상할 방안을 강구하는 것이다. 뷰티 아카데미라는 학원 입장에서 제공하는 교육서비스 품질이 교육시설이나 수강생들의 진로 선택에도 큰 영향을 미칠 것이기 때문이다. 교육 자체에 관한 일관성과 편의성, 지식 지향성 등의 특성이 종합적으로 고려되어야 할 것이며 학원의 외부환경인 외적 서비스 요인을 통한 이미지 형성으로 강력한 시장 입지를 구축해야 한다. 나아가 경쟁업체와의 차별화된 전략 제시 측면에서도 교육서비스품질요인은 수강생과의 관계몰입에 상당히 중요한 역할을 하는 것으로 알 수 있기에 수강생의 행동에 수반되는 수요를 사전적으로 파악하여 수강생 개인이 경험하는 심리적 안정감에도 관계 마케팅 역할이 중요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.1-21
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• 2021

글로벌 경영환경 변화로 기술개발과 시장니즈의 불확실성이 커지고 기업 간 상호 경쟁이 심화되면서 개별 기업들의 연구개발 활동에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 이러한 환경변화에 대응하기 위하여 연구개발 기업들은 설비투자에 더욱 신중을 가하면서 연구개발의 질적인 경쟁력을 제고시키기 위한 수단 중 하나로 연구개발 투자를 강화하고 있다. 결과적으로 설비나 연구개발 투자 요소는 연구개발 기업들의 입장에서는 미래 불확실성을 떠안아야하는 부담이 될 수 밖에 없다. 단지 연구개발 역량을 제고시키기 위한 수단으로 연구개발 투자를 증가시키는 경영 전략은 기업성과측면에서 불확실성이 높은 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 활용하여 기업들의 연구개발 역량에 영향을 주는 특성들을 기술경영능력, 연구개발능력, 그리고 기업분류 속성 관점에서 탐색하고 이러한 개별 요인들이 연구개발 역량의 수준에 따라 나타나는 특성들을 탐색하였다. 이를 위해서 국내 연구개발 기업 전체를 대상으로 증거데이터에 근거해 군집분석과 실험결과를 제시하였다. 상기의 3개 관점마다 세부 평가지표를 각각 7개, 2개, 4개로 구성하여 해당 영역에서의 개별적인 수준을 정량적으로 측정하고자 하였다. 기술경영능력과 연구개발능력의 경우 현행 기술력 평가기관들이 주도적으로 활용하고 있는 소항목 평가지표를 참조하였으며, 이때 정량적으로 자료 확보가능한지 여부를 고려하여 최종적인 세부 평가지표를 새롭게 구성하였다. 기업분류 속성의 경우에는 가장 기본적인 기업 분류 프로파일 정보를 고려하여 구성하였다. 특히 연구개발 역량수준의 동질성 파악을 위해서 기술경영능력과 연구개발능력의 세부평가지표를 활용하여 개별기업별 종합점수를 부여하였으며, 이때 역량수준을 5개의 등급으로 분류하여 군집분석 결과와 비교하였다. 분석된 군집과 역량수준 등급과의 비교평가에 따른 의미를 부여하기 위해서 군집별로 연구개발 역량수준이 높은 경향과 낮은 경향이 존재하는 군집들을 탐색하였다. 이후 해당 군집에서 세부 평가지표에 따른 특징들을 분석하였다. 이와 같은 연구수행 방법을 통해 연구 개발 역량수준이 높은 군집이 2개, 낮은 군집이 1개로 분석되었으며, 나머지 2개의 군집들은 역량수준이 거의 높은 발생 빈도로 유사하게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서는 역량수준이 높은 2개 군집과 낮은 1개의 군집들을 대상으로 세부 평가지표에 따른 개별적 특징들을 분석하였다. 본 연구의 결과가 제시하고 있는 시사점은 기술변화 속도와 시장수요의 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 전문 경영자의 교체주기가 빠를수록 연구개발 역량 제고에 기여할 가능성이 높다는 점이다. 개인기업의 경우에 법인기업으로의 전환을 통해 연구개발 인력들의 기업에 대한 소속감을 제고시킴으로써 연구개발 역량의 투입강도를 높일 필요가 있으며, 조직적 측면에서도 팀단위의 조직구성을 통해 책임과 권한의 정확성을 제공할 필요가 있다는 점이다. 기술상용화 실적건수나 기술인증건수는 역량제고에 기여하는 경우와 그렇지 않은 경우 모두 발생되고 있어, 경영자 입장에서 연구개발 역량제고를 위한 중요 인자로 검토하는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 마지막으로 실용신안출원의 경험 여부는 연구개발 역량에 중요한 영향을 미치는 요인으로 파악되어, 연구개발 역량 제고를 위해서는 실용신안출원 장려를 위한 동기부여를 제공할 필요성을 확인하였다. 이처럼 본 연구결과는 개별 기업들의 연구개발 역량 제고를 위한 기업 경영전략의 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.