• 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.

• 대한인간공학회지
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• 제36권3호
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• pp.183-196
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• 2017

Objective: The purpose of this research was to assess the agreement between job physical risk factor analysis by ergonomists using ergonomic methods and physical examinations made by occupational physicians on the presence of musculoskeletal disorders of the upper extremities. Background: Ergonomics is the systematic application of principles concerned with the design of devices and working conditions for enhancing human capabilities and optimizing working and living conditions. Proper ergonomic design is necessary to prevent injuries and physical and emotional stress. The major types of ergonomic injuries and incidents are cumulative trauma disorders (CTDs), acute strains, sprains, and system failures. Minimization of use of excessive force and awkward postures can help to prevent such injuries Method: Initial data were collected as part of a larger study by the University of Utah Ergonomics and Safety program field data collection teams and medical data collection teams from the Rocky Mountain Center for Occupational and Environmental Health (RMCOEH). Subjects included 173 male and female workers, 83 at Beehive Clothing (a clothing plant), 74 at Autoliv (a plant making air bags for vehicles), and 16 at Deseret Meat (a meat-processing plant). Posture and effort levels were analyzed using a software program developed at the University of Utah (Utah Ergonomic Analysis Tool). The Ergonomic Epicondylitis Model (EEM) was developed to assess the risk of epicondylitis from observable job physical factors. The model considers five job risk factors: (1) intensity of exertion, (2) forearm rotation, (3) wrist posture, (4) elbow compression, and (5) speed of work. Qualitative ratings of these physical factors were determined during video analysis. Personal variables were also investigated to study their relationship with epicondylitis. Logistic regression models were used to determine the association between risk factors and symptoms of epicondyle pain. Results: Results of this study indicate that gender, smoking status, and BMI do have an effect on the risk of epicondylitis but there is not a statistically significant relationship between EEM and epicondylitis. Conclusion: This research studied the relationship between an Ergonomic Epicondylitis Model (EEM) and the occurrence of epicondylitis. The model was not predictive for epicondylitis. However, it is clear that epicondylitis was associated with some individual risk factors such as smoking status, gender, and BMI. Based on the results, future research may discover risk factors that seem to increase the risk of epicondylitis. Application: Although this research used a combination of questionnaire, ergonomic job analysis, and medical job analysis to specifically verify risk factors related to epicondylitis, there are limitations. This research did not have a very large sample size because only 173 subjects were available for this study. Also, it was conducted in only 3 facilities, a plant making air bags for vehicles, a meat-processing plant, and a clothing plant in Utah. If working conditions in other kinds of facilities are considered, results may improve. Therefore, future research should perform analysis with additional subjects in different kinds of facilities. Repetition and duration of a task were not considered as risk factors in this research. These two factors could be associated with epicondylitis so it could be important to include these factors in future research. Psychosocial data and workplace conditions (e.g., low temperature) were also noted during data collection, and could be used to further study the prevalence of epicondylitis. Univariate analysis methods could be used for each variable of EEM. This research was performed using multivariate analysis. Therefore, it was difficult to recognize the different effect of each variable. Basically, the difference between univariate and multivariate analysis is that univariate analysis deals with one predictor variable at a time, whereas multivariate analysis deals with multiple predictor variables combined in a predetermined manner. The univariate analysis could show how each variable is associated with epicondyle pain. This may allow more appropriate weighting factors to be determined and therefore improve the performance of the EEM.

• 한국축산식품학회지
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• 제27권3호
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• pp.320-328
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• 2007

pH 조절법을 활용하여 닭가슴살을 이용한 수리미 제조 시 냉동변성방지제의 첨가에 따른 수리미의 냉동 저장 중 품질 특성을 파악하기 위해 C(명태수리미, 2회수세, 4% 설탕, % sorbitol and 0.3% polyphosphate 첨가), T1(닭가슴살수리미, pH 11.0, 5% sorbitol and 0.3% polyphosphate 첨가), T2(닭가슴살수리미, pH 11.0, 4% sugar, 5% sorbitol and 0.3% polyphosphate 첨가) 및 T3(닭가슴살수리미, pH 11.0, 2% salt, 4% sugar, 5% sorbitol and 0.3% polyphosphate 첨가)으로 분류하여 실험한 결과, 대조구에서 높은 조단백질 함량 및 낮은 수분함량을 나타내었다. 또한 닭가슴살을 활용한 수리미는 냉동변성방지제의 첨가 수준이 증가할수록 낮은 수분함량을 나타내었다. 물리적 특성 측정 결과, 대조구에서 높은 pH값을 보인 반면, T3에서 높은 보수력을 나타내었다. 처리구별 콜라겐 함량은 차이를 보이지 않았으나 대조구와 T3에서 높은 근원섬유단백질 함량을 나타내었다. 전단가는 대조구에 비해 닭가슴살을 활용한 수리미에서 높게 나타났다. 겔 특성 중 파괴강도는 모든 처리구에서 저장기간이 증가할수록 증가하며, 대조구에서 다른 처리구들에 비해 높은 값을 보였다. 또한 닭가슴살을 활용한 수리미는 T3에서 높은 파괴강도 값을 보여준다. 변형값, 겔강도, 젤리강도 및 접기실험 결과, 대조구와 T4에서 높게 나타난 반면, T1 및 T2에서 낮은 결과를 보였다. 수리미의 표면 색 측정 결과, 대조구에 비해 닭가슴살을 활용한 수리미에서 높은 명도 값을 보이며, T3에서 가장 높게 나타났다. 백색도는 T1에서 가장 낮은 값을 나타낸 반면, T3에서 가장 높게 나타났다. 색을 포함한 모든 관능평가 항목에서 대조구와 T3에서 T1과 T2에 비해 높은 선호도를 보였다. 또한 소금과 설탕을 첨가하지 않은 T1에 비해 첨가량이 증가할수록 높게 나타났다. 따라서 수리미의 품질 특성을 결정하는 물리 화학적 특성을 고려해보면, 대조구에서 높은 조단백질 함량, pH, 겔 특성을 보인 반면, T3에서 높은 보수력, 겔 특성, 명도, 백색도 및 기호도를 보였다. 특히 대조구에 비해 T3에서 높은 명도 및 백색도를 보여 수리미로서의 품질 특성이 뛰어난 것으로 판단된다. 또한 기호도 역시 높게 나타나 닭가슴살을 활용한 수리미 제조가 가능하며, 소금을 포함한 냉동변성방지제를 첨가한 T3가 수리미의 냉동 저장 중 물리 화학적 특성에 미치는 효과를 종합해 볼 때 품질저하방지에 가장 효과적이었다.

• 한국수산과학회지
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• 제30권5호
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• pp.700-707
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• 1997

본 연구에서는 유수저항과 해저 마찰력을 동시에 받는 저층 트롤그물의 예망저항을 정도 높게 표현해낼 목적으로, 전보에서 구한 유수저항만을 받을 때의 저항식에 해저 마찰력의 영향을 추가하고, 지금까지 행해진 실험 결과들을 수집하여 분석하였다. 그 결과, 벽 면적이 $S(m^2)$ 되는 저층 트롤그물이 예망속도 $\nu(m/sec)$에서 받는 예망저항 R(kg)은 그물 입구의 단면적을 $S_m\;(m^2)$, 흐름에 수직인 평면에 대한 그물의 총 투영면적을 $S_n\;(m^2)$, 자루그물 앞끝의 완성 둘레를 B(m)라 할 때 $$R=4.5(\frac{S_n}{S_m})^{1.2}S\;v^{-1.8}+20(Bv)^{1.1}$$으로 주어졌다. 그러나, 실용적으로는 윗 식보다 $R=kS\nu^2$의 형태로 표시하는 것이 더욱 편리하다고 볼 수 있기 때문에, 실험 결과들을 이 식에 적용하여 저항계수 $k(kg{\cdot}sec^2/m^4)$를 여러 가지 측면에서 검토해 본 결과, k는 근사적으로딜만의 함수로 표시할 수 있다는 것을 알 수 있었으며, 그물의 완성 전장을 L (m)이라 할 때 $S{\propto}BL$이어서 $S/BL=\alpha$라 둘 수 있기 때문에 R(kg)은 근사적으로 $$R=18{\alpha}B^{0.5}L\;v^{1.5}$$으로 표시해도 좋다는 것을 알 수 있었다. 또한, $\alpha$의 값은 그물마다 달라 $0.40\~0.55$의 범위이긴 하나 전체 평균치 0.48에서 크게 벗어나지 않았기 때문에, 저층 트롤그물들을 총괄해서 표시할 때는 $\alpha=0.48$을 적용함으로써 R (kg)을 $$R=9\;B^{0.5}\;L\;v^{1.5}$$ 으로 대신해도 좋다는 것을 알 수 있었다.