• 치위생과학회지
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• 제9권4호
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• pp.443-451
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• 2009

부산지역에 소재한 2개 대학 치위생과 1, 2, 3학년에 재학 중인 학생 269명을 대상으로 의료시장 개방에 따른 국내 병원의 대응 방안에 대한 조사 분석의 결과는 다음과 같다. 1. 찬반의견과 대응방안에서 고객만족 병원마케팅의 수립(p=0.023), 해외의료시장 분석 및 진출 모색(p<0.000), 의료서비스의 질 개선 및 다양화(p=0.025)에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 2. 치과 병 의원 실습 및 아르바이트 경험 유무와 대응 방안은 경험이 있는 경우 병원이미지 차별화(p=0.01), 국민건강보험 수가 현실화(p=0.004), 보험 급여대상 확대(p=0.012)평점이 높고 통계적으로 유의하였다. 3. 학년과 대응방안은 학년이 높을수록 병원이미지 차별화(p=0.009), 국민건강보험 수가 현 실화(p=0.004), 보험 급여대상 확대(p=0.045) 평점이 높고, 통계적의로 유의한 차이를 보 였다. 4. 보건/의료관련 기사에 대한 관심 유무와 대응방안은 관심이 있는 경우 경영의 합리화 (p<0.000), 중소병원과 대형 병원간 협력관계 구축(p=0.027), 고객만족 병원마케팅의 수립 (p<0.000), 의료시장 변천에 따른 정책 개발(p=0.001), 해외의료시장 분석 및 진출모색(p=0.001), 의료서비스의 질 개선 및 다양화 (p<0.01), 직원 친절서비스교육 및 훈련 (p=0.01), 병원의 이미지 차별화(p=0.012), 진료예약제의 개선(p=0.025), 병원 부대시설 의 개선(p=0.029), 의사들의 의식 개혁(p=0.007)에서 평점이 높았으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 5. 외국 병원 이용의사에서는 진료비와 상관없이 이용 (p<0.000), 국내병원 진단 후 외국병 원에서 재 진단 유무(p<0.000), 거주지와 거리부분(p=0.05), 의료서비스가 진료비와 진료 비(p=0.005), 통역사의 도움부분(p=0.023)에서 통계적으로 유의하였다. 외국 병원 선호 국 가에서 1위 미국(41.9), 2위 호주(19.9), 3위 캐나다(14.2)순으로 나타났다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제32권1호
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• pp.1-8
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• 2012

본 연구는 부존 조사료자원 이용으로 수입사료를 줄이고 사료비를 절감하고자 2010년도에 전남 해남(간척지), 강원 평창(강변), 원주(섬강변), 전남 영광(와탄강변) 등 4개 지역에서 갈대와 억새 등 야초 자생지를 탐색하고, 수확 이용실태 조사와 함께 사료가치를 분석하였다. 전남 해남 해남목장 내 갈대(Phragmites communis) 위주의 야초 자생지는 300 ha로 예년에는 2회 곤포작업하여 연간 사일리지로 2,300~2,500톤(ha당 8톤)을 생산하였으나 2010년도는 1회 곤포조제로 사일리지 2,000톤(ha당 7톤)을 생산하였다. 유통가격은 롤 당 53천원으로 kg당 110원이었다. 곤포는 전량 자가소비하며, 외부 작업단에 롤 당 26천원의 작업비를 지불하였다. 연간 조수입은 2억 2,260만원이며, 소득은 1억원 수준(345천원/ha)이었다. 초장 150 cm의 갈대는 조단백질 8.4%, 상대사료가치 71.9 (건초 5등급), 건물 소화율 60.1%로 사료가치는 볏짚에 비해 약간 나은 것으로 평가되었다. 갈대 사일리지의 사료가치와 유기산 함량은 동일 지역에서 동일한 재료로 사일리지를 조제하더라도 수확시기에 따라 차이가 컸으며 (CP 4.7~6.4%, RFV 62.2~78.9, 건물 소화율 41.9~53.9%), 갈대 사일리지의 품질은 수단그라스에 비해 불량하였다. 강원 평창 강변 자생갈대의 사료가치는 초장이 79, 117, 121, 142 cm로 생육이 진행됨에 따라 낮아져, 조단백질은 각각 13.9%에서 7.6%로, 상대사료가치는 90.7 (건초 3등급)에서 76.1 (건초 4등급)로, 건물 소화율은 72.9%에서 54.7%로 감소하였다. 원주 섬강 주변 야초류는 곤포수확 작업에 어려움이 있었으며, 초장 130 cm의 갈대는 조단백질 8.5%, 상대사료가치 82.3 (건초 4등급), 건물 소화율 70.2%로 사료가치는 높았으며, 220 cm의 성숙한 갈대는 조단백질 10.2%, 상대사료 가치 65.1 (건초 5등급), 건물 소화율 48.9%로 볏짚 대비 조금 나은 것으로 평가되었다. 전남 영광지역에서는 와탄천 주변에 자생하는 갈대를 수거 이용하고자 시도하였으나 경제성이 없어 중단하였다. 이상의 결과를 종합하여볼 때, 갈대, 억새 등 야초류는 현 상태에서 최대한 수거 이용하되, 사료가치를 유지하고 가축 기호성이 양호한 시기에 수확하는 것이 중요하며, 최소한 볏짚과 비슷하거나 그 이상의 사료가치를 기대하기 위해서는 7월 중순 이전(늦어도 7월까지)에 수확 이용하는 것이 권장된다.

• 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.