• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제23권2호
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• pp.101-110
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• 2023

Background: Dentists make various efforts to reduce patients' anxiety and fear associated with dental treatment. Dental sedation is an advanced method that dentists can perform to reduce patients' anxiety and fear and provide effective dental treatment. However, dental sedation is different from general dental treatment and requires separate learning, and if done incorrectly, can lead to serious complications. Therefore, sedation is performed by a limited number of dentists who have received specific training. This study aimed to investigate the proportion of dentists who practice sedation and the main sedatives they use in the context of the Republic of Korea. Methods: We used the customized health information data provided by the Korean National Health Insurance. We investigated the number of dental hospitals or clinics that claimed insurance for eight main sedatives commonly used in dental sedation from January, 2007 to September, 2019 at the Health Insurance Review and Assessment Service. We also identified the changes in the number of dental medical institutions by region and year and analyzed the number and proportion of dental medical institutions prescribing each sedative. Results: In 2007, 302 dental hospitals prescribed sedatives, and the number increased to 613 in 2019. In 2007, approximately 2.18% of the total 13,796 dental institutions prescribed sedatives, increasing to 3.31% in 2019. In 2007, 168 institutions (55.6%) prescribed N₂O alone, and in 2019, 510 institutions (83.1%) made claims for it. In 2007, 76 (25.1%) hospitals made claims for chloral hydrate, but the number gradually decreased, with only 29 hospitals (4.7%) prescribing it in 2019. Hospitals that prescribed a combination of N₂O, chloral hydrate, and hydroxyzine increased from 27 (8.9%) in 2007 to 51 (9%) in 2017 but decreased to 38 (6.1%) in 2019. The use of a combination of N₂O and midazolam increased from 20 hospitals (6.6%) in 2007 to 51 hospitals (8.3%) in 2019. Conclusion: While there is a critical limitation to the investigation of dental hospitals performing sedation using insurance claims data, namely exclusion of dental clinics providing non-insured treatments, we found that in 2019, approximately 3.31% of the dental clinics were practicing sedation and that N₂O was the most commonly prescribed sedative.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.89-99
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• 2022

코로나19로 인해 원격 수업, 원격 근무, 원격 의료 등 비대면 문화가 확산되고 있다. 이러한 비대면 사회로의 정착의 일등 공신은 SW중소기업과 SW인력이다. 그러나 최근 대형 플랫폼 업체 및 해외 빅테크 기업들이 수천명의 SW인력을 채용함으로 인해 SW중소기업들은 심각한 인력난을 겪고 있다. 이에 본 연구는 중소 SW기업들이 SW 인력을 안정적으로 확보하고 지속적인 사업 영위를 지원하기 위한 정책 대안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적 달성을 위해 본 연구는 SW산업 및 인력 현황을 살펴 본 후, 산업계 전문가 등을 대상으로 설문조사 및 FGI(전문가 집중 인터뷰) 등을 통해 SW기업기술인력을 안정적으로 확보 할 수 있는 방안을 도출하여 SW인력확보의 애로사항 및 개선방안을 제안하였다. 그 정책들은 내일채움공제제도, 청년주택조합 구성 등과 같은 인력 유지 지원 인센티브 강화, 병역특례제도, 채용조건형 계약학기제 등에 의한 인력 채용, SW인력 양성 바우처 제도 보완 등을 통한 맞춤형 교육 강화, SW 분야 Skill 표준화, SW 인력 양성 거버넌스 체계 구축, 대기업 등으로의 인력 유출에 대한 대응책 마련 및 대·중소 SW 인력 상생협력 프로그램 등이다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권12호
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• pp.871-879
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• 2017

본 연구는 2016년도 OECD 관광정책과 ICT 융합 플랫폼을 적용한 부산 관광산업을 제안하는 데 목적이 있다. OECD는 관광산업 활성화를 위해서 3가지 정책을 제시하였다. 첫째, 관광산업의 경쟁력 유지, 효율성과 지속가능성 제고를 위한 정책, 둘째, 단절 없는 교통 체계 구축을 위한 정책, 셋째, 공유경제 대응이다. 본 연구에서는 OECD의 3가지 정책을 중심으로 부산 관광산업 개발에 대한 가능성을 제시하였고, 동시에 부산의 관광산업 육성에 필요한 ICT 융합 플랫폼 구축의 필요성을 제안하였다. 특히 ICT 융합 플랫폼 구축에 있어서 소프트웨어 측면의 경험기반의 양방향 콘텐츠 생성·공유와 다분야 간 고부가 융합 콘텐츠 발굴의 필요성을, 하드웨어 측면에서 질 높은 사용자경험(UX)의 개발과 데이터 분석기반의 맞춤형 서비스 제공의 필요성을 제시하였다. 아울러 부산관광산업의 지속적인 성과와 관리를 위한 관광관련 진흥원 설립을 주장하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 OECD관광정책 기반 ICT 융합 플랫폼 구축결과, 부산의 관광산업과 관련된 수요자와 공급자에게 저비용, 고효과를 낳을 수 있는 기대효과를 시사하고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.415-423
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• 2023

본 연구는 특성화고등학교 학생들의 정보이용행태를 조사하여, 학교도서관 정보서비스 개선을 위한 기초 데이터를 마련하는데 목적을 두었다. 정보가 필요한 상황별 선호하는 정보원과 정보원을 활용한 정보문제 해결 수준을 내용으로 조사하였고 학과 및 학년별로 차이분석을 실시하였다. 조사 결과, 학생들은 인터넷포털서비스, 인적정보원(교사, 친구, 부모), 소셜미디어를 선호하는 비율이 높았고, 전통적인 인쇄정보원과 대중매체를 선호하는 비율은 매우 낮았다. 정보문제 해결 수준은 평균 3.55점이었고, 취업과 진로·진학 영역에서의 문제 해결 수준이 상대적으로 낮았다. 선호하는 정보원은 학년 및 학과에 관계없이 유사하였고, 정보문제 해결 수준의 학과별 차이는 통계적으로 유의하지안핬으나, 학년별 차이는 통계적으로 유의하였다. 청소년 정보이용행태의 구체적 사례를 추가하였다는데 이 분야의 학문적 기여가 있으며, 연구 결과를 기반으로, 사서교사는 인터넷포털사이트 정보의 신뢰성 검증, 도서관 정보원의 개선과 홍보, 도서관이용교육의 확대에 노력해야 하며, 향후 연구에서는 보다 세부적이고 면밀한 정보이용행태 조사를 추가하여, 맞춤형 정보서비스를 개발할 것을 제안하였다.

• 사회복지연구
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• 제42권3호
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• pp.267-290
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• 2011

본 연구는 인구학적 특성, 사회경제적 특성, 건강위험행동, 가족관계 만족도가 우리나라 노인 인구 집단의 건강 수준 차이에 미치는 요인을 찾고자 한다. 본 연구를 위해 한국복지패널조사 3차 조사(2008년)의 65세 이상 가구를 추출하여 다중회귀분석을 이용하여 건강 수준 차이에 영향을 미치는 요인을 살펴보도록 한다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 노인의 정신 건강 수준을 가늠하는 지표로서 우울감에 영향을 미치는 요인에 대해 보면, 교육 수준이 낮을수록, 소득이 적을수록, 음주를 하지 않을수록, 가족관계 만족도가 낮을수록 노인의 우울감이 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 노인의 주관적 건강상태에 미치는 요인을 보면, 교육 수준이 낮을수록, 소득이 적을수록, 음주를 하지 않을수록, 가족관계 만족도가 낮을수록 주관적 건강상태가 낮은 것으로 나타났다. 또 가족관계 가운데서도 노인의 배우자와의 관계, 노인의 자녀와의 만족도는 우울감과 주관적 건강상태에 영향을 미쳤다. 이와 같은 결과를 바탕으로 다음과 같은 제언을 할 수 있다. 첫째, 건강 수준의 취약집단인 여성노인을 위한 특화된 정책이 필요하다. 둘째, 건강 수준이 낮은 저소득, 저학력 노인 집단의 건강 수준을 끌어올리기 위한 특화된 정책이 필요하다. 셋째, 노인들의 건강에 영향을 미치는 가정생활 만족도를 높이기 위한 새로운 접근이 요구된다.

• 보건행정학회지
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• 제33권4호
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• pp.450-456
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• 2023

Background: This study aims to develop a "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions" for the National Health Insurance Service to enhance administrative efficiency in protecting and collecting contributions from livelihood-type defaulters. Additionally, it aims to establish customized collection management strategies based on individuals' ability to pay health insurance contributions. Methods: Firstly, to develop the "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions," a series of processes including (1) analysis of defaulter characteristics, (2) model estimation and performance evaluation, and (3) model derivation will be conducted. Secondly, using the predictions from the model, individuals will be categorized into four types based on their payment ability and livelihood status, and collection strategies will be provided for each type. Results: Firstly, the regression equation of the prediction model is as follows: phat = exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction) / [1 + exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction)]. The prediction performance is an accuracy of 86.0%, sensitivity of 87.0%, and specificity of 84.8%. Secondly, individuals were categorized into four types based on livelihood status and payment ability. Particularly, the "support needed group," which comprises those with low payment ability and low-income type enrollee, suggests enhancing contribution relief and support policies. On the other hand, the "high-risk group," which comprises those without livelihood type and low payment ability, suggests implementing stricter default handling to improve collection rates. Conclusion: Upon examining the regression equation of the prediction model, it is evident that individuals with lower income levels and a history of past defaults have a lower probability of payment. This implies that defaults occur among those without the ability to bear the burden of health insurance contributions, leading to long-term defaults. Social insurance operates on the principles of mandatory participation and burden based on the ability to pay. Therefore, it is necessary to develop policies that consider individuals' ability to pay, such as transitioning livelihood-type defaulters to medical assistance or reducing insurance contribution burdens.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.42-50
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• 2023

기술의 발전은 제작 기법, 편집 기술 등 미디어 산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 이루어 왔고, OTT 서비스와 스트리밍 시대를 관통하며 소비자 관람 형태의 다양성을 가져왔다. 빅데이터와 딥러닝 네트워크의 융합으로 뉴스 기사, 소설, 대본 등 형식을 갖춘 글을 자동으로 생성하였으나 작가의 의도를 반영하고 문맥적으로 매끄러운 스토리를 생성한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성 기술로 스토리보드 속 사진의 흐름을 파악하고, 언어모델을 통해 이야기 흐름이 자연스러운 스토리를 자동 생성하는 것을 기술한다. 합성곱 신경망(CNN)과 주의 집중기법(Attention)을 활용한 이미지 캡션 생성 기술을 통해 스토리보드의 사진을 묘사하는 문장을 생성하고, 첫 번째 이미지 캡션을 KoGPT-2에 입력하여 생성된 새로운 글과 두 번째 이미지의 캡션을 다음 입력값으로 활용한 재귀적 접근 방안을 제안하여 전후 문맥이 자연스럽고 기획 의도에 맞는 스토리를 생성하는 연구를 진행한다. 본 논문으로 인공지능을 통해 작가의 의도를 반영한 스토리를 자동으로 대량 생성하여 콘텐츠 창작의 고통을 경감시키고, 인공지능이 디지털 콘텐츠 제작의 전반적인 과정에 참여하여 미디어 지능화를 활성화한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.27-46
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• 2023

최근에는 외식 산업의 발달과 레스토랑 수요의 증가로 인해 레스토랑 추천 시스템 연구가 활발하게 제안되고 있다. 기존 레스토랑 추천 시스템 연구는 정량적인 평점 정보 또는 온라인 리뷰의 감성분석을 통해 소비자의 선호도 정보를 추출하였는데 이는 소비자의 의미론적 선호도 정보는 반영하지 못한다는 한계가 존재한다. 또한, 레스토랑이 포함하는 세부적인 속성을 반영한 추천 시스템 연구는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 소비자의 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 딥러닝 기반 모델을 제안하였다. 먼저, 합성곱 신경망을 온라인 리뷰에 적용하여 소비자의 의미론적 선호도 정보를 추출했고, 레스토랑 정보에 임베딩 기법을 적용하여 레스토랑의 세부적인 속성을 추출했다. 최종적으로 요소별 연산을 통해 소비자 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 학습하여 소비자의 선호도 평점을 예측했다. 본 연구에서 제안한 모델의 추천 성능을 평가하기 위해 Yelp.com의 온라인 리뷰를 사용한 실험 결과, 기존 연구의 다양한 모델과 비교했을때 본 연구의 제안 모델이 우수한 추천 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구는 레스토랑 산업의 빅데이터를 활용한 맞춤형 레스토랑 추천 시스템을 제안함으로써 레스토랑 연구 분야와 온라인 서비스 제공자에게 학술적 및 실무적 측면에서 다양한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.57-79
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.