• 융합경영연구
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• 제9권2호
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• pp.45-55
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is to investigate the theoretical basis for assessing the strategic increase in customer perception of service quality, justice, and relationship benefits. Especially in terms of increasing relationship commitment and customer loyalty in the medical service sector. Research design: Data were collected by questionnaires through specialized hospital services. Survey was conducted on patients who have been treated at a spine specialized hospital. Results: Research shows that service quality, justice, and relationship benefits have the greatest direct impact on relationship commitment, and relationship commitment has a strong direct impact on customer loyalty in the medical service organization. Conclusions: The effect of combination of core and voluntary service behavioral attributes such as service quality, justice and relationship benefits have the most positve impact on relationship commitment and customer loyalty. Administratively, this study contributes to understanding the role of service quality, justice, and relationship benefits in the medical service sector. The results showed that in order to induce service quality, justice and relationship benefits should be facilitated relationship commitment and customer loyalty enlarged.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권6호
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• pp.1138-1156
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• 2021

Emotional semantics are the highest level of semantics that can be extracted from an image. Constructing a system that can automatically recognize the emotional semantics from images will be significant for marketing, smart healthcare, and deep human-computer interaction. To understand the direction of image emotion recognition as well as the general research methods, we summarize the current development trends and shed light on potential future research. The primary contributions of this paper are as follows. We investigate the color, texture, shape and contour features used for emotional semantics extraction. We establish two models that map images into emotional space and introduce in detail the various processes in the image emotional semantic recognition framework. We also discuss important datasets and useful applications in the field such as garment image and image retrieval. We conclude with a brief discussion about future research trends.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.1022-1034
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• 2023

Various aspects of artificial intelligence (AI) have become of significant interest to academia and industry in recent times. To satisfy these academic and industrial interests, it is necessary to comprehensively investigate trends in AI-related changes of diverse areas. In this study, we identified and predicted emerging convergences with the help of AI-associated research abstracts collected from the SCOPUS database. The bidirectional encoder representations obtained via the transformers-based topic discovery technique were subsequently deployed to identify emerging topics related to AI. The topics discovered concern edge computing, biomedical algorithms, predictive defect maintenance, medical applications, fake news detection with block chain, explainable AI and COVID-19 applications. Their convergences were further analyzed based on the shortest path between topics to predict emerging convergences. Our findings indicated emerging AI convergences towards healthcare, manufacturing, legal applications, and marketing. These findings are expected to have policy implications for facilitating the convergences in diverse industries. Potentially, this study could contribute to the exploitation and adoption of AI-enabled convergences from a practical perspective.

• 문화기술의 융합
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• 제2권2호
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• pp.45-49
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• 2016

해외 의료서비스 시장의 메가 트렌드는 글로벌 융합, 인접 분야와의 융합, ICT기술의 적극적 도입, 공공과 민간의 파트너십(Public Private Partnership)을 통한 혁신 4가지로 요약될 수 있다. 의료서비스는 더 이상 local industry가 아니며, Global Convergence 되어가고 있다. 선진국의 경우 소득 수준의 증가, 새로운 의학기술의 발전, 전문화된 의료서비스의 증가, 인구 고령화 등 의료 수요가 증가하면서 외국 의료진의 이주 증가하고 있으며, 지리적 근접성이나 비용에 상관없이 최고 의료기술에 대한 선택 증가하고 있다. 고품질이면서 상대적으로 가격이 낮은 외국 의료서비스에 대한 수요 증가하며 특히 미국 JCI등 국제적 병원인증 기준의 확산되고 있다. 병원 수출은 관련 기술을 더욱 더 효율적으로 융합해서 수출 할 수 있는 'ICT 융합병원' 수출 산업화의 길을 열었다고 평가되고 있다. 현재 국내의 병원은 이미 포화상태에 이르렀고, 국내병원들의 세계화가 필요한 시점임. 따라서 국가별로 전략을 달리하고, 기술 이전뿐만 아니라 건물마련, 의료장비 구매, 현지 의료인력(의사 및 간호사) 선발 및 교육훈련, 홍보마케팅 등 토탈 수출도 가능하다. 이에 공공성 유지와 해외 진출을 위해 현행 의료법이 전향적으로 개정될 필요가 있으며, 해외 의료서비스의 국내법 적용에 보다 신축성 있는 법적용과 더 나아가 적극적 정책지원이 필요하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.53-62
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• 2017

이 연구는 중국 대학생들의 한국 의료관광 융합서비스 이용에 대한 선호와 만족에 영향을 미치는 요인들을 파악하여 중국 의료관광객 유치를 위한 방안을 마련하는데 필요한 기초자료를 제공하기 위한 것이다. 이 연구를 위하여 구조화된 설문지를 개발하여 2015년 5월 1일부터 15일 사이에 중국 국제대학생 175명을 대상으로 자료를 수집하였다. 한국 의료 서비스에 대한 기대와 평가를 비교하기 위하여 t-검정을 실시하였다. 한국 의료관광 서비스 이용에 대한 만족도에 영향을 미치는 요인들을 파악하기 위하여 선형회귀모형을 추정하였다. 다양한 회귀모형을 추정하였으며, 그 중에서 간결하면서 한국 의료서비스에 대한 만족도의 변량을 비교적 잘 설명해주는 최선의 모델을 선정하였다. 회귀모형 추정 결과 기술, 의료관광서비스의 질, 의료비용은 한국 의료서비스 이용에 대한 만족도와 유의하게 연관되어 있었다. 이 연구결과에 따르면, 중국 대학생들을 대상으로 한국의 의료서비스에 대한 이해를 높일 수 있는 전략이 필요하다. 중국 의료관광객 유치 활성화를 위해서는 기술수준의 제고, 의료서비스의 질 향상, 합리적인 비용의 설정도 중요하다.

• 서비스연구
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• 제4권2호
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• pp.57-67
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• 2014

원격의료도 의료행위이므로, 의료인이 행하지 않으면 보건위생상 위해가 생길 우려가 있기에, 의료인만이 할 수 있도록 법률로 제한되어 있다. 반면 원격의료도 존귀한 사람의 생명과 신체를 다루는 일이므로, 작은 실수를 수반하는 원격의료일지라도 그 피해가 영원히 회복할 수 없거나 회복하기 어려울 수도 있다. 그러므로 기초의학부터 시작하여 체계적으로 의학을 공부하고, 인간의 신체 및 생명에 대한 외경심을 체계적으로 교육을 받았을 뿐만 아니라 상당기간 임상실습을 한 후 국가의 검증을 거친 의료인에 한하여 원격의료행위를 허용할 수 있다. 환자 및 정보가 먼 거리로 떨어져 있거나 시간적으로 많은 차이가 발생하는 등 여러 가지 문제로 인해 도달할 수 없는 경우 의료정보 및 전문적 조언을 원격으로 제공하는 시스템으로, 환자 진료뿐만 아니라 의료행정, 의학교육, 자문과 의뢰 등을 포함하는 포괄적인 개념으로 쓰인다. 이러한 측면에서 의료산업의 발전을 위하여 규제에 대한 다양한 의견을 언급하고 쟁점사항을 정리해보았다.

• 서비스연구
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• 제5권2호
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• pp.25-33
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• 2015

데이터마이닝은 방대한 데이터를 기반으로 정보를 추출하는 방법으로 많은 분야에 적용하고 있으며 특히 보건의료 데이터를 다루는 기법으로 많이 활용 되고 있다. 하지만 데이터가 다양하고 방대해짐에 따라 데이터들을 완벽하게 다룰 수 있는 알고리즘이 개발되지 못한 현황이다. 따라서 본 논문에서는 군집화 알고리즘 중의 하나인 DBSCAN 알고리즘과 EM 알고리즘의 성능을 동일한 데이터에 대하여 분석을 시도하였다. 이를 위하여 DBSACN과 EM 알고리즘에 따른 변화를 Health expenditure 실험데이터의 결과를 기반으로 분석 하였고 더욱 정확한 실험과 더욱 정확한 결과를 알아내기 위하여 Kernel Filtering을 통하여 정확한 데이터분석을 시도하였다. 본 연구에서는 알고리즘의 기술적 성능을 비교한 것을 물론이고 성능을 높이기 위한 시도를 하였다. 이를 통하여 확장한 알고리즘에 따른 성능의 변화와 실험데이터의 적용결과를 기반으로 비교하고 이를 분석하게 되었다. 특히 의료기관을 이용하는 다양한 군집으로부터 데이터 레코드를 수집하여 의료 서비스에 대한 효과적인 비용 지출을 권장할 수 있도록 실험하였다.

• 한국병원경영학회지
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• 제24권3호
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• pp.11-26
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• 2019

Objectives: The purpose of this study was to investigate the effect of the perception on the quality of nosocomial infection control on perceived risk, trust, and the intention to revisit among the medical consumers. Method: 361 patients and their guardians who were hospitalized in women's hospital, Gangnam-gu, Seoul, participated in this study. The data was analyzed using SPSS Statistics 21.0. Results: The perception on the quality of nosocomial infection control had a negative(-) effect on perceived risk, a positive(+) effect on trust, a positive(+) effect on the intention to revisit. The perceived risk had a negative(-) effect on trust, a negative(-) effect on the intention to revisit. The trust had a positive(+) effect on the intention to revisit. The perceived risk was partially mediated by the perception on the quality of nosocomial infection control and the intention to revisit, while the trust was fully mediated by the perception on the quality of nosocomial infection control and the intention to revisit. Thus, it indicated that the perceived risk and trust had dual mediated effects as well as full mediated effects in the relationship between the perception on the quality of nosocomial infection control and the intention to revisit. Conclusions: The nosocomial infection control can be an important factor to contribute to hospital management by attract the loyal medical customers, not just cost-expenditure. The nosocomial infection control can help hospital revenue and customer management strategy. Thus, it will contribute to the effective marketing strategy in the medical field.

• 대한한의학회지
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• 제43권1호
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• pp.73-86
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• 2022

Objectives: In the health care industry, the influence of online reviews is growing. As medical services are provided mainly by providers, those services have been managed by hospitals and clinics. However, direct promotions of medical services by providers are legally forbidden. Due to this reason, consumers, like patients and clients, search a lot of reviews on the Internet to get any information about hospitals, treatments, prices, etc. It can be determined that online reviews indicate the quality of hospitals, and that analysis should be done for sustainable hospital marketing. Method: Using a Python-based crawler, we collected reviews, written by real patients, who had experienced Korean medicine, about more than 14,000 reviews. To extract the most representative words, reviews were divided by positive and negative; after that reviews were pre-processed to get only nouns and adjectives to get TF(Term Frequency), DF(Document Frequency), and TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency). Finally, to get some topics about reviews, aggregations of extracted words were analyzed by using LDA(Latent Dirichlet Allocation) methods. To avoid overlap, the number of topics is set by Davis visualization. Results and Conclusions: 6 and 3 topics extracted in each positive/negative review, analyzed by LDA Topic Model. The main factors, consisting of topics were 1) Response to patients and customers. 2) Customized treatment (consultation) and management. 3) Hospital/Clinic's environments.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.199-208
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• 2023

The emergence of COVID-19 virus has shaken almost every aspect of human life including but not limited to social, financial, and economic changes. One of the most significant impacts was obviously healthcare. Now though the pandemic has been over, its aftereffects are still there. Among them, a prominent one is people lifestyle. Work from home, enhanced screen time, limited mobility and walking habits, junk food, lack of sleep etc. are several factors that have still been affecting human health. Consequently, diseases like diabetes, high blood pressure, anxiety etc. have been emerging at a speed never witnessed before and it mainly includes the people at young age. The situation demands an early prediction, detection, and warning system to alert the people at risk. AI and Machine learning has been investigated tremendously for solving the problems in almost every aspect of human life, especially healthcare and results are promising. This study focuses on reviewing the machine learning based approaches conducted in detection and prediction of diabetes especially during and post pandemic era. That will help find a research gap and significance of the study especially for the researchers and scholars in the same field.