Background/Aims: The prognosis of patients with idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) and respiratory failure requiring mechanical ventilation is poor. Therefore, mechanical ventilation is not recommended. Recently, outcomes of mechanical ventilation, including those for patients with IPF, have improved. The aim of this study was to investigate changes in the use of mechanical ventilation in patients with IPF and their outcomes over time. Methods: This retrospective, observational cohort study used data from the National Health Insurance Service database. Patients diagnosed with IPF between January 2011 and December 2019 who were placed on mechanical ventilation were included. We analyzed changes in the use of mechanical ventilation in patients with IPF and their mortality using the Cochran-Armitage trend test. Results: Between 2011 and 2019, 1,227 patients with IPF were placed on mechanical ventilation. The annual number of patients with IPF with and without mechanical ventilation increased over time. However, the ratio was relatively stable at approximately 3.5%. The overall hospital mortality rate was 69.4%. There was no improvement in annual hospital mortality rate. The overall 30-day mortality rate was 68.7%, which did not change significantly. The overall 90-day mortality rate was 85.3%. The annual 90-day mortality rate was decreased from 90.9% in 2011 to 83.1% in 2019 (p = 0.028). Conclusions: Despite improvements in intensive care and ventilator management, the prognosis of patients with IPF receiving mechanical ventilation has not improved significantly.
본 연구의 목적은 인터넷을 중심으로 시대적인 흐름에 따른 기술의 변화와 더불어 사회적 자본을 형성하는 도구로 인식되고 있는 SNS의 사회경제적 변화와 파급효과를 통찰하기 위해 첫째, 웹 2.0 패러다임이 표방하는 기술 및 경제적 가치변화를 살펴보고 둘째, 블로그로부터 사회 네트워크인 SNS로의 진화과정을 고찰하며 셋째, 주요 SNS의 서비스 및 특징을 비교한 후 넷째, 모바일 웹 2.0으로의 진화에 따른 SNS의 특성을 제시하고자 한다. 마지막으로 1990년대 후반부터 현재까지의 기술, 사회, 경영 3가지 측면의 속성 변화를 통해 SNS의 진화를 분석하고자 한다. 본 연구를 통해 얻은 시사점으로는 첫째, 기술적 측면에서 웹 기반의 컴퓨팅 환경이 미디어 속성에서 플랫폼 속성으로 전환되고 있다. 초창기 인터넷 출현 이후 웹사이트에 접속하여 정보를 보고 듣고 읽어 체득하던 일방향의 미디어 속성이 정보를 생성 및 가공하고 전파하기까지 모든 활동을 가능하게 하는 플랫폼 기능으로 변화된 것이다. 둘째, 사회적 측면에서 지식의 생산주체가 소수 전문가에서 집단지성으로 전환되고 있다. 이는 사람들을 연결하는 SNS의 지향점과 일치하면서 정보권력의 분산 및 전파범위의 무제한이라는 장점을 살려 기업들의 홍보 및 마케팅 채널로서의 잠재성이 부각되고 있다. 셋째, 기업경영 측면에서 SNS와 같은 새로운 마케팅 채널이 생성되고 있다. 스마트폰과 같은 모바일 기기의 시장 확대와 더불어 일상에서 접근이 편리하도록 제공되고 있는 무선기술의 발전은 소비자와 호의적이고 밀접한 관계를 지향하는 대개의 기업들에게 새로운 기회로 작용하고 있다. 넷째, 소비자의 역할이 변화되고 있음을 인식할 수 있다. 단방향 정보를 받아들이던 소비자들이 1인 중심형 블로그와 개인간 관계 네트워크를 지향하는 SNS를 이용하게 되면서 정보를 생성, 가공 및 확산하는 주체가 되면서 정보의 주도권을 장악하게 되면서 정보의 이용자인 동시에 생산자 역할을 수행하는 프로슈머로서 그 역할이 변화되어 가고 있다.
최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.
최근 국내 초소형전기차 도입이 증가하면서, 관련 시장 활성화를 위한 초소형전기차 사용자만족도에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자만족도 구성요인을 기반으로 초소형전기차를 활용한 공공서비스 개발에 관한 기초연구를 수행하였다. 설문조사는 ① '초소형전기차 사용자만족도 구성요인 우선순위 선정을 위한 계층화(AHP) 분석'과, ② 초소형전기차에 대한 사용자들의 선호도 및 교통서비스 제공을 위한 사전 자료수집을 위한 '초소형전기차 이미지 설문조사', ③ 실제 초소형전기차를 운행한 이용자의 사용자만족도를 조사하기 위해 '초소형전기차 운전자 사용자만족도 설문조사' 순서로 수행하였다. 계층화(AHP) 분석에서는 '사용자 이용 데이터', '차량 이동 데이터', '충전서비스 데이터'순으로 사용자들이 중요하게 여긴다는 결과를 얻었다. 초소형전기차 이미지 설문조사에서는 사용자들이 초소형전기차를 오토바이와 비교했을 때 '안전성', '내구성', '승차감', '디자인', '유지관리비', '친환경성' 측면에서 더 긍정적으로 인식하고 있었다. 초소형전기차 운전자 사용자만족도 설문조사에서는 초소형전기차를 사용하는 것이 업무수행능률에 직접적인 영향을 미치지는 않았으며, 초소형전기차의 차량크기로 인해 도로에서의 불이익을 받은 경험이 있었고, 옥외 광고용으로 초소형전기차 군집 주행 시 홍보효과가 컸지만 안전성 측면에서는 우려를 나타내고 있었다. 향후 본 연구결과를 바탕으로 사용자만족도 구조방정식 모델을 구축할 예정이며, 선제적으로 공공분야에서의 초소형전기차 활용업무 서비스에 대한 피드백 R&D를 발굴하고, 새로운 공공 이동지원 서비스 발굴을 적극적으로 모색하고자 한다.
초연결사회(hyper connected society)의 IoTs의 발달로 U-헬스케어 시대가 전개되며, 웰니스 라이프, 인간수명 연장 등의 사회 전반에 걸쳐 많은 변화가 야기되고 있다. 한국은 2017년 고령사회에 진입하며 초연결사회의 IoTs의 이기를 적용한 실버산업이 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 특히 기존의 실버세대와 달리 높은 활동력과 경제력을 지닌 뉴실버세대의 웰니스 라이프에 기반한 건강증진에 관련된 높은 관심은 시니어시프트(senior shift)현상을 야기시켰다. 이에 본 연구에서는 뉴실버세대의 특성을 규명하고, 그에 맞는 U-Hospital 서비스의 일환으로 개인 맞춤형 운동처방 실행을 위한 운동 흥미 유도 목적의 웨어러블 시리어스 게임 기획 방향을 심층면접을 통해서 도출하였다. 그 결과, 'U-실버세대'를 위한 웨어러블 시리어스 게임의 사용 시나리오는 전문의료진(게임진행 지도사)과 검진의뢰자(U-실버세대) 그리고 인터페이스(컴퓨터), 3자 간의 트라이앵글 시스템이 적용된 건강검진 및 재활 모니터링을 위한 수단으로 활용되어야 할 사회적 필요성을 도출하였다. 또한 이는 실버세대의 신체기능 저하에 대한 우려를 개인 맞춤형 운동처방 수행으로 개선하기 위한 목적이며, 검진 종료 후에는 온/오프라인 커뮤니티 활동을 융합하여 실버세대의 친목도모의 니즈와 일상성을 탈피해야 하며, 게임 레벨 상승에 따른 성취감 부여를 통해 게임의 지속 가능성을 증대시켜야 할 필요성 등이 도출되었다. 이를 토대로 검진의뢰자가 선호하는 식도락 여행을 주제로 친숙한 인터페이스를 사용하고, 단순한 게임 규칙을 적용하여 디지털 디바이스 사용에 미숙한 U-실버세대의 사용성을 높인 웨어러블 시리어스 게임을 기획하였다.
최근, 기업 및 공공기관에서는 고객 상담과 응대 분야에 챗봇(Chatbot)서비스를 적극적으로 도입하고 있다. 챗봇 서비스의 도입은 기업이나 기관에게 있어서 인건비 절감 효과를 가져올 뿐만 아니라 고객과의 빠른 커뮤니케이션 효과를 기대할 수 있다. 데이터 분석 기술의 발전과 인공지능 기술의 고도화는 이런 챗봇 서비스의 성장을 견인하고 있다. 하지만 기술중심으로 개발된 챗봇은 사용자가 내재적으로 원하는 바와 괴리가 있을 수 있으므로, 챗봇이 단순히 기술의 영역이 아닌 사용자 경험의 영역에서 다루어질 필요가 있다. 본 연구는 사용자 경험 분야의 대표적 방법론인 디자인 사고 접근법을 챗봇 개발에 적용하여, 사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스를 제안하고자 한다. 사용자 관찰을 통해 팩트(Fact) 수집을 시작으로, 인사이트(Insight)를 도출하고 기회영역(Opportunity)을 발굴하는 추상화의 과정을 수행한다. 이어서 사용자의 멘탈모델에 맞는 기능을 제공하고 원하는 정보를 구조화하는 구체화의 과정을 통해, 사용자의 니즈에 부합하는 챗봇을 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 제안한 프로세스의 실효성을 확인하기 위하여 국내 화장품 시장을 대상으로 실제 구축 사례를 함께 제시한다. 본 연구는 챗봇 개발 프로세스에 사용자 경험을 접목한 점에서 이론적 시사점을 가지며, 기업이나 기관이 바로 적용 가능한 현실적인 방법을 제안한다는 면에서 실무적 시사점을 가진다.
기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.
"2016 인터넷이용실태조사"에 따르면 인터넷 이용자수 및 이용률은 점점 증가하고 있으며 접속방법에 있어서는 컴퓨터보다 스마트폰을 통한 접속이 많아지고 있다. 스마트기기의 증가에 따라 초고속인터넷의 수요가 감소할 것이라는 전망도 있다. 하지만, 스마트기기의 증가에도 불구하고 기가인터넷을 통한 속도 향상과 IoT 시장의 성장으로 인해 초고속인터넷 시장은 당분간 유지될 것으로 전망된다. 시장의 포화로 인해 통신사업자들이 신규고객 확보를 위해 과도한 경쟁을 하고 있지만, 고객이탈의 원인을 알 수 있다면 보다 효과적인 마케팅을 통해 과도한 마케팅비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 통신사업자 A사가 보유하고 있는 안양시, 군포시, 의왕시 3개 도시의 결합유형별 해지 데이터와, 통계청으로부터 구한 지역별 데이터를 결합하여, 지역별 해지율과 이에 영향을 미치는 지역특성간의 관계를 분석하고자 하였다. 특히 인접지역에 따라 결합유형별 해지율의 분포에 차이가 있을 것으로 보고, 클러스터링을 이용하여 해지유형이 유사한 지역을 도출 및 분석하고자 하였다. 공간검색통계도구인 SatScan은 기존의 클러스터링 방법에 공간정보를 추가하여 인접지역을 중심으로 군집이 형성되도록 한다. 따라서 본 연구에서는 SatScan을 이용해 지역의 공간정보를 기반으로 유사지역을 군집화하고, 군집별 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분석하였다. 분석 단계에서는 먼저 공간정보와 해지데이터를 결합하여 도출된 군집들의 특성을 정리하였으며, 다음으로 군집분석 결과를 바탕으로 하여 각 동의 초고속 인터넷 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분산분석, 상관분석, 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그리고, 분석결과를 기반으로 하여 지역에 따른 적절한 마케팅 방안을 제안하였다.
데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날의 소비자들은 가격, 제품의 품질 등 실용적 가치 보다 쇼핑의 즐거움, 라이프스타일의 구현, 매력적인 점포쇼핑환경, 브랜드 애착심 등의 정서적 가치를 더 중요하게 생각하고 있다. 이처럼 소비자들은 단순히 상품만을 구매하기보다는 다양한 가치를 얻기 위해 쇼핑을 한다는 사실은 여러 연구에서 제안되었다(안광호와 이하늘 2011; Mathwick 등 2001). 이렇듯 소매점포 선택과 관련한 소비자행동차원의 쇼핑경험가치와 브랜드자산에 대한 중요성과 관심이 높아지고 있지만 관련 연구는 미미한 실정이며 이와 관련한 비교문화적 연구는 매우 미비한 실정이다(황순호 2010). 본 연구는 한국과 중국의 소비자들의 소매점포 선택과 관련한 소비자행동연구의 필요에 의해 시작되었다. 또한 소비자행동분야에서 소비자 경험이 중시되면서 소매점내 쇼핑경험가치에 초점을 맞추었다. 본 연구는 정치, 경제, 사회, 문화적으로 서로 다른 한국과 중국의 소비자들을 대상으로 대형할인점 소매점포에서 고객들이 지각하는 쇼핑 경험가치와 브랜드자산과의 관계를 밝혀내고 이를 통해 점포 충성도와의 관계를 찾아내어 소매점의 쇼핑 경험가치와 관련된 시사점을 찾아내기 위한 국가 간 비교 연구를 시도하였다. 본 연구는 이론적 배경으로 쇼핑가치와 유통브랜드 자산, 그리고 점포 충성도에 대한 이론적 배경을 소개하였으며, 가설 검증을 위한 자료 수집을 위하여 한국과 중국의 대형할인점 고객들을 대상으로 한국과 중국의 대도시 (서울 과 북경) 소비자들을 표본프레임으로 설정하고, 대면 설문조사를 실시하였다. 연구의 결과 한중간 소비성향 차이 비교에 대한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 한국소비자와 중국 소비자 간의 소비성향차이를 검정한 결과 중국 소비자들은 심미적 소비성향과 상징적 소비성향의 평균값이 한국 소비자들에 비해 높게 나타났으며 한국 소비자들은 쾌락적 소비성향이 중국소비자들에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 둘째, 대형할인점에 대한 한국과 중국의 브랜드 자산 지각에 대한 연구결과 중국에 비해 한국 소비자들이 브랜드 인지와 브랜드 이미지를 모두 높게 지각하는 것으로 나타났다. 셋째, 한국과 중국에서 편의점과 할인점 이용 고객들이 지각하는 소매점에서의 쇼핑경험에 대한 탐색적 요인분석결과 각각의 국가에 따라 각기 다른 쇼핑경험가치가 나타났다. 한국의 할인점에서는 소비자이익 가치, 심미성가치, 유희성 가치가 중요한 쇼핑가치로 도출되었다. 또한 중국의 할인점에서는 유희성 가치, 심미성 가치, 소비자이익 가치, 서비스우수 가치가 중요한 쇼핑경험가치로 도출되었다. 이러한 연구의 목적에 대한 실증적 분석을 바탕으로 한국과 중국의 대형할인점 소비자들의 쇼핑경험가치과 브랜드자산을 바탕으로 한국의 대형할인점에 있어서 경험가치의 이론적 중요성에 관한 새로운 통찰력을 제공하여 주며 충성도 제고에 있어서 브랜드관리의 중요성에 대한 이론적 시사점을 제공하여 준다. 이와 더불어 유통의 국제화 시대에 있어서 대형할인점의 국제화에 요구되는 한국과 중국 간의 고객 가치의 차이점에 대한 비교문화적 관점에서 중요한 실무적 시사점을 제시한다. 즉, 해외유통전략을 실행하는데 있어서 쇼핑가치에 기반한 현지화 전략의 중요성에 대한 시사점을 제시하여 주며 국가차원에서의 차별적 유통전략의 개발 필요성을 제안하여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
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