• 제목/요약/키워드: Information Management Model

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차량공유 서비스에 대한 지각된 가치와 이용의향에 관한 연구 : 서울시 나눔카 서비스 이용자를 중심으로 (A Study of Perceived Value and Intention to Use for Car Sharing Service : Based on User Experiences Serviced by Seoul Car Sharing)

  • 박건철;송인국
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.109-118
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    • 2019
  • 본 연구의 목적은 차량공유(Car sharing)서비스에 대한 이용자들의 서비스 수용과정을 실증적으로 분석함으로써 공유경제의 사회적 확산과 건전하고 지속가능한 공유경제 정책수립의 시사점을 제시하는데 있다. 공유경제의 세계적 관심과 확산 속에 국내에서도 유무형의 유휴자원을 공유하는 다양한 서비스 모델들이 출시되고 있다. 특히, 차량공유서비스의 경우 도심을 중심으로 한 대안적 교통체계에 대한 높은 수요와 더불어 서울을 포함한 여러 지자체에서 민-관협력 사업이 추진되며 빠르게 확산되고 있다. 본 연구에서는 서울시가 "공유도시 서울"정책의 일환으로 지난 2013년부터 추진 중인 차량공유 서비스 '나눔카' 이용자들을 대상으로 차량공유서비스 수용과정에 대한 실증적 연구를 통해 향후 서비스 개선 및 확산에 대한 산업적 시사점 뿐 아니라, 수요자 중심 정책 수립을 위한 시사점을 탐구하고자 한다. 서울시에 거주하는 나눔카 이용경험자들 중 주이용 연령대인 20대 이용자 281명을 대상으로 한 설문조사를 실시하였으며, 이들 이용자가 차량공유서비스에 대해 인지하는 가치와 이용의향의 관계를 구조적으로 분석하였다. 분석결과 차량공유서비스를 이용하기 위한 '비용'적 측면과 '효용'적 측면 모두 차량공유서비스에 대해 소비자가 지각하는 가치 형성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 아울러 이런 선행 요인들은 소비자의 지각된 가치를 매개로 서비스 이용결정에 직간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 차량공유서비스에 대한 이용자의 지각된 가치를 형성하는데 있어, 서비스 사용과정에서의 기술적 사용 용이성이 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 분석됨에 따라 사용자 중심의 직관적 UI와 전통적 렌탈서비스와는 차별화된 사용자 경험을 제공할 수 있는 플랫폼 전략이 서비스 성공을 위한 중요한 전략이라고 사료된다. 이러한 연구 결과는 차량공유서비스 뿐 아니라 전반적인 공유경제 모델이 사회로 확산되고 활성화 되는데 수요자 관점의 중요한 시사점을 제시할 것으로 기대된다.

수출중량과 관제탑관제량, 내항화물입항, 수출화물수송 그리고 선박출항과의 동조화현상 (Synchronization Phenomenon between Export Weight & Control Volume, Inland Cargo, Export Cargo, Ship Departure)

  • 김신중;최수호
    • 디지털융복합연구
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    • 제18권12호
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    • pp.195-204
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    • 2020
  • 본 연구에서 목적은 수출중량과 관제량, 내항화물입항, 수출화물수송, 선박출항과의 관계를 분석하는데 있다. 통계청 국가통계포털에서 지난 2011년 1월부터 2020년 5월까지 총 113개 월간자료를 검색하여 사용하였다. 본 연구에서는 전년 동월대비 변동률을 이용하여 수치분석과 지표분석, 모형분석을 수행하였다. 상승률 동향에서 관제량은 2020년도 초부터 코로나19의 영향으로 150%에서 60%대로 급락하였고 동시에 수출중량과 수출화물수송도 동반 하락하는 모습을 보여주었다. 분석결과 수출중량은 수출화물수송 및 관제량과 상대적으로 동조화현상이 높게 나타난 반면 수출중량과 내항화물은 상대적으로 낮게 나타났다. 수출중량이 지난 2019년 이후 변동률이 감소하면서 2020년 이후 더 이어질 것으로 예상된다. 향후 관제량이나 수출화물수송의 반등시점을 찾을 수 있다면 수출중량의 상승시점을 예상해 볼 수 있을 것이다. 가능한 빠른 시간 내에 수출중량의 증가세가 나타나기를 기대해 본다.

선박 운항 특성을 반영한 선박 예지 정비 모델 개념 제안 (A Study on the Concept of a Ship Predictive Maintenance Model Reflection Ship Operation Characteristics)

  • 윤익현;박진규;오정모
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.53-59
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    • 2021
  • 해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비(Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.

소셜미디어 및 면접 영상 분석 기반 온라인 채용지원시스템 프로토타입 설계 및 구현 (Prototype Design and Development of Online Recruitment System Based on Social Media and Video Interview Analysis)

  • 조진형;강환수;유우창;박규태
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권3호
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    • pp.203-209
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    • 2021
  • 본 연구에서는 구직자의 채용지원 서류에 대한 진정성 검증 및 잠재 직무역량과 성향에 대한 정보여과 기능을 기반으로 효과적인 원격 채용 및 적정한 업무배치 의사결정을 지원할 수 있는 온라인 채용지원시스템 프로토타입 설계 및 구현 사례를 제안하고자 하였다. 이를 위해 구직자의 공개된 소셜미디어 정보에 대해 다차원적으로 자동 크롤링 및 분석하는 기능을 접목하여 구직자의 성향과 직무역량 정보를 도출하고, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 채용지원 서류에 표현된 텍스트 정보 및 면접 영상 정보에 대한 지능적인 분석기능이 포함된 시스템 모델을 제안하였다. 제안하는 채용지원시스템의 효용성 검증을 위하여 프로토타입을 기반으로 주요 성능지표인 텍스트마이닝 정확도 및 면접 음성문자변환 기능 인식률 등에 대한 성능평가 실험을 진행하고 결과를 분석하였다. 제안하는 시스템은 효율적인 맞춤형 채용지원 기능이 가능하도록 지능형 웹/앱 개발에 필요한 요소기술을 융합하여 설계하였으며, 도출된 설계 사양 및 프로토타입 개발 결과를 바탕으로 상용화 구현이 된다면 인재 채용시장에서 필요한 지능형 온라인 채용시스템 기술로 확대 활용이 기대될 수 있다.

텍스트마이닝 기법을 활용한 교육관점에서의 메타버스 관련 이슈 탐색 - 뉴스 빅데이터를 중심으로 (Exploring Issues Related to the Metaverse from the Educational Perspective Using Text Mining Techniques - Focusing on News Big Data)

  • 박주연;정도헌
    • 산업융합연구
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    • 제20권6호
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    • pp.27-35
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    • 2022
  • 본 연구는 뉴스 빅데이터에 나타난 메타버스 관련 이슈들을 교육관점에서 분석하여 그 특징을 탐색하고, 메타버스의 교육적 활용가능성 및 미래교육에 대한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 포털사이트에서 검색되는 메타버스 관련 뉴스 데이터를 41,366건 수집하였고, 대표적인 용어 가중치 모델인 TF-IDF를 이용하여 추출된 모든 키워드의 가중치 값을 계산하여 순위화한 후, 워드클라우드로 시각화 분석을 수행하였다. 또한 정교한 확률기반 텍스트마이닝 기법인 토픽모델링(LDA)을 활용하여 주요 토픽들을 분석하였다. 연구결과 교육관점에서 메타버스의 핵심 이슈로는 플랫폼 산업, 미래인재, 기술의 확산 등과 같은 주제가 도출되었다. 또한, 기술, 직업, 교육이라는 세 개의 핵심 주제로 2차 데이터 분석을 실시한 결과 미래교육에서 메타버스는 교육플랫폼의 혁신, 미래 직업의 혁신, 미래 역량의 혁신과 관련한 이슈를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 방대한 양의 뉴스 빅데이터를 단계적으로 분석하여 교육관점에서 이슈를 도출하고 미래교육에 대한 시사점을 제공하였다는 데 의의가 있다.

토픽모델링을 활용한 조세순응 연구 동향 분석 (Analysis of Research Trends in Tax Compliance using Topic Modeling)

  • 강민조;백평구
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.99-115
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 사회과학 전반에 걸쳐서 수행되고 있는 조세 분야의 대표적인 연구주제로서 조세순응, 납세의식, 성실납세(이하 "조세순응")에 관한 연구의 흐름을 정리함으로써 융합학문으로서 세무학의 지평을 확장하는 것이다. 이에 조세순응에 관한 국내 학술지 논문을 학제적 관점에서 종합적으로 분석하기 위하여 텍스트마이닝의 일환으로 토픽모델링 기법을 적용하였다. 데이터 수집-키워드 전처리-토픽모델 분석의 흐름으로 총 347편의 논문에 연구자가 등록한 조세순응 관련 키워드들로부터 잠재적인 연구주제를 제시하고자 하였다. 본 연구의 분석 결과로 첫째, 키워드 분석에서는 세무조사, 조세회피, 성실신고확인제도 등의 키워드가 단순 빈도 기준으로 상위 5개 키워드에 포함되었고, 키워드의 상대적 중요도를 감안한 TF-IDF 값에서도 상위 5개 키워드에 포함되었다. 한편 탈세라는 키워드는 단순빈도에서 부각되지 않은 것에 비해 TF-IDF 값 기준으로 상위 키워드에 포함되었다. 둘째, 토픽모델링을 통해 잠재적인 8개의 연구주제를 도출하였다. 해당 주제는 (1) 조세공정성과 조세범칙행위의 억제, (2) 조세법의 이념과 조세정책의 타당성, (3) 실질과세원칙과 조세채권의 담보 (4) 납세협력비용과 세무행정 서비스, (5) 신고납세제도와 세무전문가, (6) 조세풍토와 전략적 조세행동, (7) 조세행동의 다면성과 차별적 순응의도, (8) 과세정보시스템과 효율적 세원관리와 같다. 본 연구는 학문 간의 경계를 넘어 조세순응이라는 주제어를 바라보는 다양한 관점을 포괄적으로 조망함으로써 학제간 소통의 기회를 마련하고 합리적인 조세제도를 구축하는데 실천적 시사점을 제시하고자 하였다.

국가별 의료서비스의 운영효율성과 품질효율성 비교: OECD 회원국들을 중심으로 (Comparison of Operational Efficiency and Quality Efficiency of Medical Services by Country : Focused on OECD Member Countries)

  • 김현정;손지윤
    • 서비스연구
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    • 제11권4호
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    • pp.43-55
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    • 2021
  • 본 연구는 OECD 회원국들을 대상으로 의료서비스의 운영효율성과 품질효율성을 비교 분석하였다. 이를 위하여 2017~2019년의 OECD 보건통계(Health Statistics) 자료를 이용하였다. 분석 방법으로는 산출지향형(output-oriented) 규모수익가변(VRS: Variable Returns to Scale) 모형을 적용하여 초효율성(super efficiency)을 측정하였다. 분석결과, 운영효율성의 상위 그룹에는 스위스, 한국, 이탈리아, 노르웨이, 오스트리아, 네덜란드, 중위 그룹에는 캐나다, 그리스, 덴마크, 멕시코, 미국, 영국, 체코, 프랑스, 핀란드, 헝가리, 호주, 하위 그룹에는 벨기에, 독일, 스페인이 포함되었다. 품질효율성의 상위 그룹에는 노르웨이, 스위스, 스페인, 중위 그룹에는 그리스, 덴마크, 멕시코, 미국, 영국, 캐나다, 프랑스, 핀란드, 헝가리, 호주, 하위 그룹에는 네덜란드, 독일, 벨기에, 오스트리아, 이탈리아, 체코, 한국이 해당되었다. 2018년을 기준으로 OECD 회원국별로 효율성을 비교 분석한 결과, 운영효율성이 가장 효율적인 한국은 품질효율성이 비효율적이었다. 한국(0.998)은 그리스(0.422), 스위스(0.207), 스페인(0.371)을 벤치마킹하여 기대수명을 0.2(0.2%), 주관적 건강 인지를 44.2(138.1%)씩 개선하여 품질효율성을 향상시켜야 한다. 이는 국내에서 기대수명이나 유병률 같은 객관적 지표로 건강상태를 측정하고 있지만, 의학적 진단 여부와 별개로 국민들이 본인의 건강에 관하여 주관적으로 평가하는 것을 관리할 필요가 있음을 의미한다. 본 연구는 운영효율성에 초점을 맞춘 대부분의 선행연구들과 다르게 운영효율성과 품질효율성을 함께 측정했다는 점에서 학술적인 시사점을 지닌다. 또한 OECD 회원국별 의료서비스 산업의 효율성을 비교 분석함으로써, 국내 의료서비스 산업의 국제적인 경쟁력 수준을 확인하고 효율성 개선 방안을 제시했다는 점에서 실무적인 시사점을 지닌다.

Strategies for Managing Dementia Patients through Improving Oral Health and Occlusal Rehabilitation: A Review and Meta-analysis

  • Yeon-Hee Lee;Sung-Woo Lee;Hak Young Rhee;Min Kyu Sim;Su-Jin Jeong;Chang Won Won
    • Journal of Korean Dental Science
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    • 제16권2호
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    • pp.128-148
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    • 2023
  • Dementia is an umbrella term that describes the loss of thinking, memory, attention, logical reasoning, and other mental abilities to the extent that it interferes with the activities of daily living. More than 50 million individuals worldwide live with dementia, which is expected to increase to 131 million by 2050. Recent research has shown that poor oral health increases the risk of dementia, while oral health declines with cognitive decline. In this narrative review, the literature was based on the "hypothesis" that dementia and oral health have a close relationship, and appropriate oral health and occlusal rehabilitation treatment can improve the quality of life of patients with dementia and prevent progression. We conducted a literature search in PubMed and Google Scholar databases, using the search terms "dementia," "major neurocognitive disorder," "dentition," "occlusion," "tooth loss," "dental prosthesis," "dental implant," and "occlusal rehabilitation" in the title field over the past 30 years. A total of 131 studies that scientifically addressed dementia, oral health, and/or oral rehabilitation were included. In a meta-analysis, the random effect model demonstrated significant tooth loss increasing the dementia risk 3.64-fold (pooled odds ratio=3.64, 95% confidence interval [2.50~5.32], P-value=0.0348). Tooth loss can be an important indicator of cognitive function decline. As the number of missing teeth increases, the risk of dementia increases. Loss of teeth can lead to a decrease in the ascending information to the brain and reduced masticatory ability, cerebral blood flow, and psychological atrophy. Oral microbiome dysbiosis and migration of key bacterial species to the brain can also cause dementia. Additionally, inflammation in the oral cavity affects the inflammatory response of the brain and the complete body. Conversely, proper oral hygiene management, the placement of dental implants or prostheses to replace lost teeth, and the restoration of masticatory function can inhibit symptom progression in patients with dementia. Therefore, improving oral health can prevent dementia progression and improve the quality of life of patients.

Health-related Quality of Life of Patients With Diabetes Mellitus Measured With the Bahasa Indonesia Version of EQ-5D in Primary Care Settings in Indonesia

  • Muhammad Husen Prabowo;Ratih Puspita Febrinasari;Eti Poncorini Pamungkasari;Yodi Mahendradhata;Anni-Maria Pulkki-Brannstrom;Ari Probandari
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제56권5호
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    • pp.467-474
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    • 2023
  • Objectives: Diabetes mellitus (DM) is a serious public health issue that places a heavy financial, social, and health-related burden on individuals, families, and healthcare systems. Self-reported health-related quality of life (HRQoL) is extensively used for monitoring the general population's health conditions and measuring the effectiveness of interventions. Therefore, this study investigated HRQoL and associated factors among patients with type 2 DM at a primary healthcare center in Indonesia. Methods: A cross-sectional study was conducted in Klaten District, Central Java, Indonesia, from May 2019 to July 2019. In total, 260 patients with DM registered with National Health Insurance were interviewed. HRQoL was measured with the EuroQol Group's validated Bahasa Indonesia version of the EuroQoL 5-Dimension 5-Level (EQ-5D-5L) with the Indonesian value set. Multivariate regression models were used to identify factors influencing HRQoL. Results: Data from 24 patients were excluded due to incomplete information. Most participants were men (60.6%), were aged above 50 years (91.5%), had less than a senior high school education (75.0%), and were unemployed (85.6%). The most frequent health problems were reported for the pain/discomfort dimension (64.0%) followed by anxiety (28.4%), mobility (17.8%), usual activities (10.6%), and self-care (6.8%). The average EuroQoL 5-Dimension (EQ-5D) index score was 0.86 (95% confidence interval [CI], 0.83 to 0.88). In the multivariate ordinal regression model, a higher education level (coefficient, 0.08; 95% CI, 0.02 to 0.14) was a significant predictor of the EQ-5D-5L utility score. Conclusions: Patients with diabetes had poorer EQ-5D-5L utility values than the general population. DM patients experienced pain/discomfort and anxiety. There was a substantial positive relationship between education level and HRQoL.

사전 탐지와 예방을 위한 랜섬웨어 특성 추출 및 분류 (Extraction and Taxonomy of Ransomware Features for Proactive Detection and Prevention)

  • 황윤철
    • 산업융합연구
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    • 제21권9호
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    • pp.41-48
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    • 2023
  • 최근 들어 개인, 기업, 국가 등 사회 전반에 랜섬웨어에 의한 피해가 급증하고 있으며 그 규모도 점차 커지고 있다. 랜섬웨어는 사용자 컴퓨터 시스템에 침입하여 사용자의 중요 파일들을 암호화하여 사용자가 해당 파일들을 사용하지 못하게 하고 그 댓가로 금품을 요구하는 악의적인 소프트웨어이다. 랜섬웨어는 기타 다른 악의적인 코드들에 비해 공격기법이 다양하고 정교하여 탐지가 어렵고 피해 규모가 크기 때문에 정확한 탐지와 해결 방법이 필요하다. 정확한 랜섬웨어를 탐지하기 위해서는 랜섬웨어의 특성들로 학습한 탐지 시스템의 추론엔진이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어의 정확한 탐지를 위해 랜섬웨어가 가지는 특성을 추출하여 분류하는 모델을 제안하고 추출된 특성들의 유사성을 계산하여 특성의 차원을 축소한 다음 축소된 특성들을 그룹화하여 랜섬웨어의 특성으로 공격 도구, 유입경로, 설치파일, command and control, 실행파일, 획득권한, 우회기법, 수집정보, 유출기법, 목표 시스템의 상태 변경으로 분류하였다. 분류된 특성을 기존 랜섬웨어에 적용하여 분류의 타당성을 증명하였고, 차후에 이 분류기법을 이용해 학습한 추론엔진을 탐지시스템에 장착하면 새롭게 등장하는 신종과 변종 랜섬웨어도 대부분 탐지할 수 있다.