• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제27권1호
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• pp.99-113
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• 2002

보건소 인력이 노인의 건강을 유지, 증진시키기 위한 노인건강관리 프로그램을 개발하는데 필요한 기초자료로 활용하기 위해 경로당 이용 노인의 건강상태와 보건소에서 제공하고 있는 노인건강관리 서비스 이용실태를 파악한 조사연구로 S시의 C구에 거주하는 65세 남 녀 노인중 경로당을 이용하고 있는 남자노인 66명과 여자노인 139명 총 205명을 대상으로 하였다. 경로당 이용 노인의 일반적 특성, 신체적 건강상태, 사회적 건강상태, 노인건강관리 서비스 이용실태는 연구자가 제작한 질문지를 이용하였고, 수단적 일상생활 기능은 Lawton이 개발한 도구를 우리 나라 실정에 적합하게 수정보완하여 6개 문항으로 된 도구로 측정하였다. 정신적 건강상태는 Folstein(1975)이 개발한 것을 우리나라 실정에 맞게 수정한 Mini Mental State Examlnation-Korea(MMSE-K) 도구를 사용하였으며, 정서적 건강상태는 Radloff가 개발한 Center for Epidemiologic Studies-Depression Scale(CES-D)도구를 이용하여 측정하였다. 자료는 SPSS/WIN을 이용하여 남 녀 노인의 일반적 특성, 건강상태, 노인건강 관리서비스 이용실태에 대한 실수와 백분율을 구하고, 각 변수간의 차이에 대한 유의성 검정은 t-test, 카이자승법 및 ANOVA로, 노인겅강관리 서비스 이용관련요인은 카이자승검정 방법을 분석하였으며 연구결과는 다음과 같다. 1. 경로당 이용 노인중 남자노인 40.9%와 여자노인 17.3%만이 자신의 건강상태에 대해 건강하다고 생각하고 있는 것으로 나타났다. 흡연비율은 남자노인 46.9%, 여자노인 18.5%였으며, 음주는 남자노인의 57.6%가, 여자노인 16.5%만이 음주하는 것으로 나타났다. 남자노인 13.3%, 여자노인 14.4%가 수면이 불충분하다고 응답하였고, 운동을 규칙적으로 하는 노인은 남자가 47%, 여자 25.9%으로 나타났다. 남자노인 42.4%, 여자노인 43.9%가 지난 1년동안 건강검진을 받지 않았으며, 아침이닦기와 저녁 이닦기 등 구강보건은 94.6%, 83.4%의 노인이 생활속에서 실천하고 있었다. 2. 경로당 이용 노인의 일상생활기능(IADL)은 0-18점에서 평균 7.4점이였으며, 남자노인은 일상생활용품이나 약사러가기, 버스와 전철 혼자타기와 관련된 일상생활기능이 여자노인보다 유의하게 높았다. 정신적인 면에서 우울한 편에 속하는 남자노인은 7.6%, 여자노인은 21.6%로 나타났으며, 인지적인 측면에서는 남자노인의 48.5%, 여자노인의 28.8%가 치매의심군에 속하는 것으로 나타났다. 사회적인 측면에서는 남자노인의 57.6%, 여자노인의 62.6%에서 친밀한 사람이 없었으며, 친밀한 관계를 유지하고 있는 노인의 경우, 남자노인은 가장 친밀한 사람을 친구로 응답한 경우가 52.5%였고 여자노인은 자식이 53.8%로 나타났다. 3. 건강상태에 관련된 요인들 중 연령이 높아질수록 치매율이 유의하게 높았고(p=0.000), 치과방문회수가 유의하게 높았다(p=0.000). 4. 앞으로 더 강화해야 할 노인건강관리서비스 요구도와 관련된 요인들 중 교육 정도가 낮은 노인, 사별한 노인일수록 무료순회진료 및 진료서비스 요구도가 유의하게 높았고,운동을 안하는 노인, 수면만족도가 높은 노인, 구강보건수행 정도가 높은 노인, 사회적 친밀도가 높은 노인일수록 건강검진 서비스 요구도 및 노인건강증진운동 서비스 요구도가 유의하게 높았다. 또한 주관적 건강인식이 건강하지 않다고 응답한 노인은 건강하다고 응답한 노인에 비해, 흡연을 안하는 노인, 음주를 안하는 노인일수록 노인건강증진운동 서비스애 대한 요구도가 유의하게 높았다. 결론적으로 경로당 이용노인을 대상으로 한 건강관리서비스 제공은 노인의 주관적 건강인식, 배우자 유무, 가족동거유형, 용돈과 같은 사회 심리 경제적인 요인과 흡연, 음주 등의 신체적 건강상태를 고려할 필요가 있으며, 노인들의 건강행동을 실천하게 하는 프로그램을 시행함과 동시에 사회 심리 경제적인 문제해결이 병행되어야 할 것이다. 보건소의 노인건강관리서비스는 이러한 특징과 차이를 기초로 수행되어야 하나 향후 반복적인 연구를 통하여 노인에 대한 건강관리 서비스가 개발되어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.