Safety performance of a new car is evaluated through USNCAP and their results in the star rating are provided to the consumers. It is very important to obtain high score of USNCAP to appeal their performance to consumers. Therefore the car companies have made the effort to improve their car safety performance. These efforts should satisfy the demand not only to get high score but also to pass the FMVSS, NHTSA regulations on safety. Huge numbers of car crash tests have been conducted on these bases by car companies. However physical tests spend too much cost and time, as an alternative way, the simulation on the car crash could be a solution to reduce the cost and time. Therefore the simulations have been widely conducted in car industry and various researches on this have been reported. In this study, restraint system had been optimized to minimize the injury of female passenger. Belted $5^{th}%ile$ female frontal crash test was selected from various test methods of USNCAP for the study. Initial velocity of the test was 56km/h. The combination injury probability of USNCAP was selected as an objective function and the injury limit value, which was defined in FMVSS, was set to an optimization constraint. Many researches that were similar to this study had been conducted, however most of them had limitation that interaction between airbag and safety belt had not been considered. Contrary to these researches, the interaction was considered in this study.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권6호
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pp.859-869
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2011
영화의 흥행 결정 요인에 대한 학문적 연구와 함께 상업적 시각에서 개별 영화의 흥행 예측에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 2010년 한국에서 개봉된 영화를 대상으로 영화 흥행에 영향을 미치는 요인들과 영화 흥행 성과간의 관계를 분석하였다. 제작 전 투자 의사결정단계에서 영화 장르, 관람등급, 감독, 배우가 통계적으로 유의한 결과를 보였으며, 배급편성의 의사결정단계에서는 배우효과, 스크린수, 배급사파워, 소셜미디어가 통계적으로 유의한 결과를 나타내고 있다. 선택확률개념을 이용한 다항로짓모형을 통해 영화 흥행작의 성과에 영향을 미치는 요인을 검증하였으며, 인공신경망, 판별분석과 비교하여 다항로짓모형의 흥행영화 예측력을 입증하였다.
Purpose: This study aimed to suggest strategies for advancing local-government-based accreditation systems and surveyor training in long-term care facilities in Korea. Methods: A comprehensive review of the literature including research papers and official reports issued by governments from the United States, Australia, and Japan was conducted to explore domestic and international policies related to long-term care facility certification and accreditation systems. Results: The USA has two types of care quality assurance systems including mandatory certification (5-star rating system) by the Centers for Medicare and Medicaid Services and voluntary accreditation by the Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organizations. Australia operates a government-based mandatory accreditation system for all long-term care facilities through the Australian Aged Care Quality Agency. Japan, particularly the Tokyo district, operates a third-party evaluation system that involves the voluntary participation of long-term care facilities. Conclusion: This study provides several strategies to enhance accreditation processes and surveyors'expertise. For instance, motivating facilities to voluntarily participate in accreditation is necessary by 1) providing sufficient and continuous consultations and feedback about how to improve care quality, 2) differentiating accreditation domains and indicators from the national health insurance certification system, and 3) actively utilizing accreditation results and providing incentives.
본 연구는 영화 흥행에 미치는 온라인 구전 변수들의 영향을 다루었다. 2012년 부터 2015년까지 4년 동안 국내에서 개봉한 총 관객 수 50만 이상인 276편의 영화에 대한 통계분석 결과 개봉 후 포털의 평가자 수, 개봉 후 블로그 수, 개봉 후 뉴스 수와 같은 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들이 온라인 구전의 방향을 나타내는 개봉 후 포털의 평점이나 혹은 영화의 내재적 속성을 나타내는 변수들로서 감독, 배우, 배급사, 등급, 국적, 개봉 월, 개봉 계절 등 보다 영화 흥행과 더욱 연관성이 있었다.
본 연구는 우리나라 대표적인 지역화폐인 동백전과 인천e음 앱 사용자 리뷰를 분석하여 지역화폐 사용자의 긍정/부정 요인을 파악하고, 이를 바탕으로 마케팅 전략을 수립하였다. 앱 사용자 리뷰를 별점을 기준으로 하여 긍정과 부정으로 분류하고 각각 워드클라우드, 토픽모델링, 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 동백전과 인천e음 부정 리뷰에서는 공통적으로 앱 사용과 카드 발급에 대한 불만이 주로 나타났으며, 긍정 리뷰에서는 '캐시백'에 대한 만족감과 함께 '지역경제'와 '소상공인'과 같은 키워드의 출현으로 지역화폐 사용자들은 자신의 소비가 지역경제 활성화에 도움이 된다고 인식하여 지역화폐를 사용하는 데 있어 만족감을 느끼는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과로 파악된 만족/불만족 요인을 기반으로 개선해야 할 점과 더욱 강화해야 할 점을 파악하고, 이에 적절한 마케팅 전략을 도출하였다. 본 연구에서 활용한 텍스트 마이닝 방법과 연구 결과는 실질적으로 지역화폐 담당 공무원들과 마케터들에게 지역화폐에 대한 유의미한 정보를 제공해 줄 수 있다.
TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.
본 연구는 2016년 3월 1일 경부터 3월 31일에 이르는 약 한 달 정도의 조사기간을 두어 실시하였고, 자료 수집은 서울 시내 특급 호텔을 대상으로 연구목적과 설문내용을 관리자에게 충분히 설명한 후, 관리 책임자의 책임 하에서 방문하는 고객에게 자기기입식으로 응답하게 하였다. 첫째, 호텔 레스토랑 방문동기와 인지도는 이미지 B=0.524(p<.001), 음식 B=0.121(p<.05), 독특성 B=0.251(p<.001)은 소비자 태도에 유의적인 정(+)의 영향력이 있었다. 둘째, 호텔 레스토랑 방문동기와 선호도는 이미지 B=0.577(p<.001), 사회성 B=0.192(p<.001), 독특성 B=0.173(p<.01)은 소비자 태도에 유의적인 정(+)의 영향력이 있었다. 셋째, 호텔 레스토랑 방문동기와 구매 의도간에는 이미지 B=0.705(p<.001), 주변성 B=0.113(p<.01)로 소비자 태도 중 구매의도에 유의적인 정(+)의 영향력이 있었고, 음식 B=-0.135(p<.01)와 사회성 B=-0.123(p<.001)은 부(-)의 영향력이 있었다. 또한, 소비자 태도와 재방문 의도를 살펴보면 인지도 B=0.464(p<.001), 선호도 B=0.321(p<.001), 구매의도 B=0.205(p<.001)로 전부 유의적인 정(+)의 영향력이 있었다.
레스토랑 산업의 성장과 함께 레스토랑 오프라인 매장 수는 점차 증가하지만, 소비자는 자신의 선호도에 적합한 레스토랑을 선택하는 데 어려움을 경험하고 있다. 따라서 소비자의 선호도에 맞는 레스토랑을 추천하는 개인화된 추천 서비스의 필요성이 대두하고 있다. 기존 연구에서는 설문조사 및 평점 정보를 활용하여 소비자 선호도를 조사했으나, 이는 소비자의 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 배경하에 온라인 리뷰는 방문 동기, 음식 평가 등 레스토랑에 대한 소비자 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하기 때문에 필수적인 정보이다. 한편, 일부 연구에서는 리뷰 텍스트에 전통적인 기계학습 기법을 적용하여 소비자의 선호도를 측정하였다. 그러나 이러한 접근 방식은 주변 단어나 맥락을 고려하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 효과적으로 활용하여 온라인 리뷰에서 소비자의 선호도를 정교하게 추출하는 리뷰 텍스트 기반 레스토랑 추천 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 모델은 추출된 높은 수준의 의미론적 표현과 소비자-레스토랑 상호작용을 연결하여 소비자의 선호도를 정확하고 효과적으로 예측한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안된 추천 모델은 기존 연구에서 제안된 여러 모델에 비해 우수한 추천 성능을 보이는 것으로 나타났다.
4차 산업혁명과 코로나19 대유행의 영향으로 비대면 환경이 활성화되면서, 정부24 앱을 활용한 민원 서비스 이용량이 급증하고 있다. 따라서 공공 앱에 대한 사용자들의 불만과 개선 요구도 늘어나고 있으며 이에 대한 체계적인 관리가 필요하다. 본 연구의 목적은 정부24 앱 사용자의 불만 사항을 분석하여 민원인의 불만 현황을 파악하고 개선방안을 제시하는 것이다. 구글 플레이 스토어에서 2013년 5월 2일부터 2023년 6월 30일까지 데이터 6,344건을 수집하였으며, 이 중 평점이 1점이면서 '좋아요(thumbsUp)'를 1회 이상 받은 1,199건의 데이터를 토픽 모델 분석에 사용하였다. 분석 결과 '증명서 발급 문제', '사이트 작동 및 UI 문제', '사용자 아이디 관련 문제', '업데이트 문제', '공무원의 앱 관리 문제', '예산 낭비 문제((별 한 개도 or 세금이) 아깝다)', '비밀번호 관련 문제'라는 총 7개의 토픽을 추출하였다. 또한, 전체 토픽은 2021년까지 증가세를 보이다가 2022년에는 약간 감소하였으나 2023년에 다시 증가하는 추세를 보여 업데이트와 관리가 매우 시급하다. 본 연구의 결과가 현재 공공 앱의 문제점을 파악하여 앞으로 민원인이 만족하는 공공 앱 개발 및 관리에 도움이 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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