본 연구는 신규간호사의 현실충격의 개념을 정립하고 정의하기 위해 시행되었다. 연구 분석 방법은 Schwartz-Barcott와 Kim의 혼종모형(Hybrid model)을 이용하였으며, 자료 수집은 S시와 G시에서 일하고 있는 6명의 신규간호사와 현실충격과 관련된 문헌으로부터 수집하였다. 본 연구 결과, 신규간호사의 현실충격은 3개의 영역과 9개의 속성으로 도출되었다. 3개의 영역은 인지적 영역, 정서적 영역, 상황적 영역으로 도출되었다. 인지적 영역은 현실충격을 일으키는 요인을 인지하는 것이며, 정서적 영역은 현실충격을 일으키는 상황을 직면한 후 나타나는 부정적인 정서 반응이며, 상황적 영역은 현실충격을 일으키는 상황을 말한다. 즉, 신규간호사의 현실충격 정의는 신규간호사는 (i) 학교에서 배운 것과 실무와의 차이, (ii) 이상과 현실의 가치 차이를 인지하고 (iii) 선임 간호사들의 전문성 부족, (iv) 간호사로서 존중받지 못하는 현실, (v) 생각했던 것보다 역할가중을 경험하게 되면서 무력감, 관계의 어려움, 혼란, 압박감과 같은 부정적인 정서를 갖게 되는 것을 말한다. 결과적으로 본 연구는 신규간호사의 현실충격의 개념을 정립함으로 인해 신규간호사의 현실충격을 경감할 수 있는 전략에 실제적인 밑거름이 될 수 있는 자료를 제공했다는데 의의가 있다.
건축 프로젝트는 그 다양성과 특수성으로 인해 많은 불확실성을 갖고 있다. 이러한 불확실성을 해소하기 위해 공사비 예측은 건축 프로젝트의 전 과정에 걸쳐 반복적으로 이루어져야 하며 특히 초기단계의 공사비 예측은 효과적인 사업 추진을 위해 매우 중요한 과정이다. 통상 초기단계 공사비 예측은 과거에 수행되었던 실적공사와의 비교를 기반으로 하며, 이러한 원리를 이용한 기계학습방법이 사례기반추론이다. 사례기반추론은 해결하고자 하는 문제와 유사한 사례를 데이터베이스에서 검색, 수정하여 해답을 얻는 방법으로 이를 위해서는 속성 유사도와 속성 가중치의 정의가 필요하다. 그러나 속성 가중치를 결정하는 문제에 있어서, 기존의 방법들은 정성변수의 속성 가중치 결정이 불가능하다는 단점이 있으며, 이는 사례기반추론에 사용할 수 있는 변수를 한정시키기 때문에 공사비 예측의 정확성을 저해시키는 요인이 되고 있다. 따라서 본 연구는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전 알고리즘을 이용하여 정성변수의 속성 가중치 결정 방법을 제안하고, 이를 국방 병영생활관과 공공아파트에 적용하여 그 유효성을 검증하였다.
경찰은 시민의 가장 가까운 곳에서 시민의 생명과 재산을 지키는 형사사법기관이다. 따라서, 다른 여타의 공무원들이나 직군에 비해서 높은 윤리성과 봉사성이 필요하다. 우리나라뿐만 아니라 세계 각국에서는 경찰공무원을 임용할 때, 무엇보다도 엄격하고 까다로운 기준과 절차를 통해서 선발한다. 이러한 맥락에서, 본 연구에서는 경찰 선진국인 미국 경찰관들의 모집 및 선발 실태를 분석하였다. 본 연구에서 제시한 미국 신임경찰관 채용 과정은 통상적으로 모집공고 및 활동, 지원서 접수, 필기 및 적성검사, 육체 민첩성 테스트, 심리 테스트, 구술고사, 신원조회, 거짓말 탐지기를 이용한 조사, 그리고 건강검진 등의 절차를 거치게 된다. 미국 경찰공무원 선발제도 중에서 가장 큰 특징은 많은 경찰조직에서 지원자의 정직성 및 도덕성을 검증하기 위하여 거짓말 탐지기를 활용한다는 점이다. 또한 미국은 불법적인 약물남용이 많기 때문에 지원자들은 반드시 약물 테스트를 위해 소변이나 머리카락을 제출해야 한다. 한국에서도 경찰관 선발시험은 지원자의 실력과 자격을 정확하게 파악할 수 있어야 하고, 아울러 현대사회가 요청하는 경찰공무원을 선발할 수 있도록 적성검사를 새롭게 구성해야 할 것이다. 또한 적성검사의 한계를 극복하는데 미국의 사례와 같이 거짓말탐지기 조사를 적극적으로 검토할 필요성이 제기된다.
지난 10여 년간, 정보기술 분야의 패러다임은 기계중심에서 인간중심으로, 기술기반에서 사용자가 쉽게 정보시스템에 참여하고 활용 할 수 있는 사용자 기반으로 변화되었다. 즉 소셜 네트워크를 이용하여 정보를 상호 공유하는 소셜 검색의 형태로 변화하고 있으며, 이와 같이 사람과 사람을 연결 해 주는 소셜 네트워크 서비스는 웹서비스와 융합을 통해 친구 맺기, 친구 찾기, 유사한 관심사를 갖고 있는 사람들과의 정보공유, 선호도 검색, 정보 추천시스템 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 논문에서는 토픽 기반 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 소셜 네트워크 서비스를 웹 검색 엔진과 통합하는 것을 목적으로 하며, 소셜 관계 지수, 즉 Social Relation Rank와 검색 결과에 대한 선호도 사이의 상관관계를 분석하였다. 실험 과정에서 소셜 네트워크 안에 존재하는 일반적인 사람들은 정보 공유시 특정 분야에 대해 관심사가 유사할 경우 잘 모르는 타인들에 비해 친밀도가 높은 친구를 더 신뢰한다는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 제안 알고리즘은 소셜 검색의 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다.
Park, Yeong Dae;Lee, Don Koo;Stanturf, John A.;Woo, Su Young;Zoyo, Damdinjav
한국산림과학회지
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제98권5호
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pp.609-617
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2009
This study was conducted to investigate ecological indicators of forest degradation after forest fire and clear-cutting in the Siberian larch (Larix sibirica Ledeb.) stand of Mongolia. The species abundance and biodiversity indices were higher in burned and clear-cut stands than those of reference stand, but boreal understory species, such as Vaccinium vitis-idaea, Pyrola incarnata, Linnea borealis and Maianthemum bifolium, completely disappeared and was replaced by sedge species, such as Carex duriuscula, C. lanceolata, C. pediformis, Poa attenuata and P. pratensis. During the research period, temperature increased by an average of $1.6^{\circ}C$ in burned stand and $1.7^{\circ}C$ in clear-cut stand compared to reference stand, but RH sharply decreased up to 15.7% in clear-cut stand. This result indicates that Larix sibirica stand became warmer and drier after forest fire and clear-cutting, and contributed to the abundance of sedge and grass species in the understory. Moreover, intense occupation of tall sedge grass after forest fire and clear-cutting had a vital role as obstacle on natural regeneration of Larix sibirica. The similarity of species composition between reference and burned stands was higher (73.6%) than between reference and clear-cut stands (63.8%). Soil moisture significantly decreased after forest fire and clear-cutting, and the extent of decrease was more severe in the clear-cut stand. The chemical properties at soil organic layer were significantly affected by forest fire and clear-cutting but not the mineral horizons. Inorganic nitrogen of the forest floor significantly decreased in the clear-cut stand ($1.1{\pm}0.4mg{\cdot}kg^{-1}$) than that of the burned ($4.5{\pm}2.3mg{\cdot}kg^{-1}$) and reference stands ($5.0{\pm}2.3mg{\cdot}kg^{-1}$). Available P of the forest floor significantly increased after fire, whereas it decreased after clear-cutting. These results indicate that existence of boreal understory vegetation, and changes in soil moisture and available P are distinct attributes applicable as ecological indicators for identifying forest degradation in Mongolia.
고객관계관리(customer relationship management: 이하 CRM)는 고객에 대한 정보를 수집하고 수집된 정보를 효과적으로 활용하여 신규고객획득, 우수고객 유지, 고객가치 증진, 잠재고객 활성화, 평생 고객화의 순환을 통하여 고객을 적극적으로 관리하고 유지하며 고객의 가치를 극대화시키기 위한 기업 마케팅 전략의 일환이다. 특히 경쟁 환경이 급변하고 치열해 짐에 따라 기업의 수익 극대화를 위한 고객가치 증대 및 고객과의 관계 형성을 위한 CRM활동 중 고객의 이탈방지를 통한 유지관리의 중요성이 점차 커지고 있으며, 이러한 움직임은 고객 세분화를 통한 이탈고객 관리분석으로 주로 금융시장에서 다루어져왔다. 한편, 금융시장뿐만 아니라 모든 사업 분야에서 고객 유지 및 이탈방지를 위한 분석의 필요성은 높아지고 있다. 그 이유는 자사가 보유하고 있는 고객의 특성을 파악함으로써 기존의 고객을 효과적으로 유지·관리하여 고객이탈을 막는 것이 고객관리에서 점차 그 중요성을 더하기 때문이다. 그러나 아직까지 필요성만 대두될 뿐 어떠한 속성을 보유하고 있는 고객이 쉽게 이탈하는지를 판별할 수 있는 이탈고객에 대한 체계적인 연구가 진행되지 않았다는데 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 TV 홈쇼핑사의 실제 고객자료를 통하여 고객의 유지 및 이탈방지를 위한 CRM전개방안, 이탈고객과 유지고객간의 인구통계적 속성 및 거래 행동의 특성 차이를 분석, 이탈에 미치는 영향력이 높은 변수를 밝혀내고 이탈고객예측 모형을 통하여 개별고객의 이탈확률을 예측하고자 했다. 더 나아가 실증 분석 결과를 바탕으로 이탈예측고객을 대상으로 고객 이탈을 방지하고 거래유지 및 활성화를 위한 CRM전개 방안을 도출, 이를 바탕으로 TV 홈쇼핑사가 수립해야할 마케팅 전략을 제시한다.
최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.
소프트웨어의 사용성은 소프트웨어 제품 평가시, 사용하기 쉬운 정도, 효율성의 정도, 만족도의 정도 등으로 판단되는 소프트웨어의 특성이다. 이러한 사용성은 소프트웨어 제품의 품질을 결정하는 중요한 요소이다. 따라서 소프트웨어 제품들은 그 자체의 사용성에 대해 평가를 받고 개선지침을 추출하여 이를 기반으로 지속적인 개선이 이루어져야 한다. 그러나 제품마다 사용성 요소들의 중요도가 다르고, 같은 요소에 대해서도 사용자들은 서로 다른 환경과 지식으로 인해 엇갈린 평가를 내릴 수 있으므로 사용성 평가는 제품의 적합성을 판단하고 개선방향을 얻기 위해 다양한 요소들을 고려하여 개발되는 것이 중요하다. 그러나 기존의 만족도 평가와 수행도 평가는 문제점의 원인 발견 평가결과를 수정에 반영하기 힘들고, 모든 영역에 적용되도록 만들어진, 획일화된 평가항목과 내용으로는 평가 대상 제품의 특징을 반영하기가 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 대상 제품의 평가 항목별로 사용자의 정신모형과 감성을 평가하는 모델을 개발하였다. 설계자들의 개념 모형과 사용자의 정신 모형의 일치여부를 평가하여 그 결과를 바탕으로 개선 지침을 제공할 수 있는 평가방법과 시스템에 대한 만족도를 높이고 보다 효과적으로 작업할 수 있도록 하기 위해 사용시의 감성과 이에 영향을 미치는 시스템의 구성요소들을 분석하여 평가하고 개선 지침을 추출하는 감성요소론 기반으로 하는 평가방법을 합하여 개발한 평가 모델을 제안한다. 그리고 이 평가 모델에 대한 사례연구로 GUI 프레임워크를 사례로 채택해서 평가하고 개선 방향을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 평가 모델은 제품 사용자의 작업분석을 기반으로 추출된 작업항목에 대한 평가요소를 가지고 평가를 수행함으로서, 제품의 특성을 반영할 뿐만 아니라, 수정되어야 할 항목을 정확히 나타내 줌으로서 효과적인 사용성 평가를 가능하게 할 것이다.
이 연구는 두 가지 목적으로 수행되었다:(1) 초등학생들이 작성한 평일과 일요일 과학자와 회사원의 하루 일과표의 비교를 통해 과학자의 생활시간에 대한 인식을 조사하고, (2) 학생 및 교사의 과학자 및 과학자가 하는 일에 대한 이미지 조사 방법으로서 '과학자의 일과표 그리기 (DASS: Drawing a Scientist's Schedule)' 의 가능성을 검토하는 것이다. 이를 위해 공주시 소재 초등학교 1개 학급 6학년 30명(남:15명, 여:15명)이 본 연구에 참가하였다. 이들이 작성한 하루일과표와 이에 대한 면담을 통해 과학자와 회사원의 생활시간(필수, 의무 및 여가생활시간)을 비교 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다: 첫째, 학생들은 회사원에 비해 과학자의 의무생활시간은 많고 필수생활시간이나 여가생활시간은 적다고 인식하고 있으며 일요일에는 더욱 두드러진 양상을 보인다. 둘째, 학생들의 인식하고 있는 과학자와 회사원의 필수생활시간에 있어 차이는 수면시간의 차이에 의한 것이며, 과학자의 수면시간과 관련하여 학생들의 인식은 회사원에 비해 다양함을 보인다. 셋째, 학생들은 과학자가 회사원에 비해 의무생활시간 중 직업과 관련된 일을 하는데 사용하는 시간은 많으나, 가정관리와 관련된 일을 위한 시간은 적을것이라고 인식하는 경향을 보인다. 넷째, 학생들이 생각하는 과학자의 여가생활시간은 회사원에 비해 적을 뿐 아니라 그 활동 유형에도 차이를 보인다. 다섯째, '과학자의 일과표 그리기(DASS: Drawing a Scientist's Schedule)'를 통해 학생들이 인식하고 있는 과학자의 생활모습에 대한 다양한 정보 뿐 아니라 기존에 널리 활용되고 있는 DAST로는 분석하기 어려운 학생들의 과학자와 과학자가 하는 일에 대한 이미지를 분석해냄으로써 새로운 접근방식으로서 그 가능성과 유용성을 보였다.
본 연구는 플랫폼 비즈니스 기반의 스타트업에 대한 투자자의 투자결정요인을 분석하여 투자를 준비하는 플랫폼 스타트업에게 투자자의 관점을 이해하고 사업을 검토하는 데 참고할 수 있는 시사점을 제시하여 플랫폼 스타트업의 투자유치 성공률을 제고 및 플랫폼 생태계 활성화를 목적으로 한다. 투자자의 투자결정요인과 플랫폼 가치평가에 관한 선행연구를 바탕으로 플랫폼 스타트업에 적합한 투자결정요인을 도출한 뒤 AHP 분석기법을 활용하여 각 요인의 중요도를 비교한 결과 가장 높은 중요도를 나타내는 주요 요인은 플랫폼 특성으로 확인되었다. 이는 본 연구에서 선정한 플랫폼 특성인 플랫폼 규모, 핵심 참여집단 확보 여부, 가치 고착 용이성, 확보한 데이터 가치가 플랫폼 스타트업에 대한 투자결정요인으로 적절하다는 것을 시사한다. 플랫폼 스타트업에 대한 투자경험 유무로 투자자 그룹을 나누어 비교한 결과 가장 큰 중요도 차이를 보인 요인은 확보한 데이터 가치였다. 이는 데이터의 가치에 대한 이해도가 투자의사 결정에 있어 주요한 영향을 주고 있음을 시사하며 플랫폼 스타트업은 확보한 데이터의 가치를 증대시킬 수 있는 방안을 마련하고 데이터를 활용하여 자사의 비즈니스에 새로운 가치를 부여할 수 있는지 검토해 보아야 할 필요성이 있다. 기존의 선행연구와 본 연구의 결과를 비교해보면 대부분의 선행연구에서 가장 중요하다고 응답하던 창업자 특성의 중요도가 하위권으로 내려갔으며 플랫폼 스타트업에 적합한 특성들이 높은 중요도를 보였는데 이러한 차이가 나타난 이유는 전체 스타트업에 대한 투자결정요인의 중요도를 분석하던 기존의 선행연구와 달리 본 연구에서는 플랫폼 스타트업이라는 특정한 분야에 투자할 경우로 보다 세분화된 질문을 던졌기 때문이다. 덕분에 기존의 연구와 다른 투자자들의 응답을 이끌어낼 수 있었다. 이처럼 기존 선행연구와의 비교를 통해 플랫폼 스타트업에 대한 투자결정요인은 비플랫폼과는 분명한 차이가 있음을 알 수 있었으며 이는 현재 사용되고 있는 투자결정요인이나 가치평가에 관한 기준이 플랫폼 스타트업을 평가하는데 적합하지 않다는 것을 의미한다. 플랫폼이 비즈니스 생태계에 큰 변화를 일으키며 빠르게 성장하고 있는 가운데 좋은 플랫폼 스타트업을 발견하여 육성하는 것은 국가경쟁력 강화에 있어 반드시 필요한 과업이 될 것이다. 따라서 플랫폼 스타트업에 적합한 투자결정요인을 바탕으로 올바른 가치평가를 실시하여 옥석을 가려내는 것이 중요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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