서비스기업경쟁력강화사업은 서비스 중소기업의 기업(업무) 프로세스 전반에 걸쳐 서비스의 과학화를 접목한 비즈니스 모델을 지원하고 확산함으로써 이들 기업의 생산성을 향상시키고, 고부가 가치화를 하고자 산업통상자원부가 정보통신산업진흥원을 전담기관으로 추진한 사업이다. 이 사업을 수행하기 위해 2014년에는 5개 주관기관이 선정되었고, 2015년에는 4개의 주관기관이 선정되어 이 사업을 진행하였다. 이 연구는 서비스기업경쟁력강화사업의 주관기관을 대상으로 DEA 분석 방법을 이용하여 효율성 분석을 실시하였다. 선행연구의 분석을 통하여 본 연구에서 사용될 투입변수와 산출변수를 도출하였다. 투입변수로는 정부 출연금 규모, 산출변수로는 보급 기업수, 매출액, 신규 고용 인원수 등을 고려하였다. 분석결과 DMU12, DMU15, 그리고 DMU21이 효율적인 기관으로 선정되었다. 이 연구에서는 원래 이 사업의 유일한 성과지표인 보급기업 수 이외에도 고용창출과 매출액 달성이라는 두 개의 성과지표를 발굴하였다.
1960년대 이후 산업화와 도시화에 따른 무분별한 산림파괴로 인하여 산림 및 생태계가 급속도로 파괴되어왔다. 이에 따라 산림 및 생태계관리를 위하여 식생지도를 제작하기 위한 연구가 전 세계적으로 활발히 진행되어왔다. 우리나라 역시 1986년 제1차 자연생태계 전국조사를 시작으로 하여 현재 제4차 전국자연환경조사가 진행 중에 있으며, 1995년 이후 NGIS사업을 추진함으로써 환경부의 환경공간정보서비스를 통해 식생 관리를 위한 움직임이 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재 환경부의 환경공간정보서비스를 통해 제공되는 식생 및 식물상 정보는 텍스트 기반의 우점 식생정보만 제공되고 있으며, 전국자연환경조사 중 일부 자료만 구축되고 나머지 정보는 구축되어 있지 않아 통합적인 식생자료를 관리하기 위한 시스템의 구축이 매우 시급한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 환경공간정보서비스에서 제공하고 있는 식생정보의 구축 및 제공에 관한 문제점을 제시하고, 이를 해결하기 위한 방안으로써 식생정보 통합관리시스템의 구축 방안을 제시하였다. 그리고 보다 다양하고 정확한 분석과 계획수립, 의사결정지원을 위하여 관련 시스템과의 연계 구축을 통한 식생정보 활용방안을 제시하였다.
통신과 방송의 융합은 오늘날 디지털 환경의 가장 대표적인 혁신이자 신기술로 이미 포화상태에 이른 개별 시장의 한계를 극복하기 위한 대안으로 제시되어 통신 사업자와 방송 사업자 등을 비롯한 관련 산업군의 많은 기업들이 시장에 진입하고 있다. 그러나 해당 서비스 및 시장의 성장이 기대에 미치지 못하는 것이 현실이데, 그 원이 중 하나로 사용자에 대한 이해가 부족하다는 점을 지적할 수 있다. 기존의 통선 기술은 사용자의 도구적 목적을 지원하는 반면, 방송 서비스는 내재적 가치인 오락 기능을 제공하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구의 목적은 개별적인 통신과 방송 영역이 융합되었을 때 사용자의 태도와 의사 결정에 영향을 미치는 요인들을 규명하는 것이다. 연구 모델은 내재적 동기인 유희적 가치와 외재적 동기인 실용적 가치, 그리고 융합 서비스의 실제 사용에 있어 내 외부적 조건이 되는 인지된 통제성을 주요 변인으로 제시하고 있다. 이를 검증하기 위해 대표적인 통신 방송 융합 서비스인 DMB를 대상으로 실증 분석을 실시하였다.
본 연구는 산림자원육성정책을 추진함에 있어서 정책결과와 정책효과에 영향을 미치는 요인과 그 관계를 측정 분석하여 이를 바탕으로 앞으로 산림자원육성정책의 성공적 추진을 위한 유용한 정보를 제공하는 데 목적이 있다. 자료는 산림자원 육성정책을 수립 집행하는데 직 간접적으로 관여하거나 영향을 미치는 공무원과 민간인 등 이해관계자를 대상으로 조사하였다. 본 연구는 산림자원육성정책을 LISREL 모델을 이용하여 실증적으로 분석 평가하였다. 분석 결과 산림자원 육성정책의 경우 정책결과는 문제인식의 적합성, 정책결정의 적합성, 정책집행의 합리성이 매우 유의적인 영향관계가 있으며, 정책지지도는 정책효과에, 정책결과는 정책효과에 각각 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 잠재변수와 측정변수 간, 잠재변수 상호간 경로계수가 대부분 유의한 정(+)의 계수를 나타내고 있어 산림자원 육성정책은 정책결과 측면에서 아주 성공적인 정책으로 평가되었고, 정책효과에 있어서도 아주 성공적인 정책으로 평가되었다.
최근 들어 범세계적으로 기상이변과 지구온난화에 따른 환경 및 생태계의 변화로 자연적, 인위적 재난이 증가하고 있는 가운데 우리가 살고 있는 한반도 주변 또한 자연재해로 인한 인명 및 재산의 피해가 점차 증가하고 있다. 반복적인 재난으로부터 인명과 재산을 보호하기 위해 과학적인 분석과 체계적인 재해관리가 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 과학적인 방재 대책의 일환으로 수치영상, 수치지형도 및 재해정보를 활용함으로써 이해하기 어려운 기존 방재지도의 도식적 표현에 따른 한계를 극복하여 누구나 시각적으로 쉽게 인지할 수 있는 수치영상기반의 방재지도를 제작하고, 제작된 방재지도를 통해 방재정보시스템을 개발하였다. 방재지도와 방재정보시스템은 재해 피해현황 및 상황의 가독성을 높여 효과적인 대민서비스가 가능하며, 신속한 의사결정을 지원함으로써 보다 효율적인 자연재해 상황분석 및 대응에 활용이 가능할 것이다.
본 연구는 Cox의 상호작용모델에 근거한 건강증진프로그램을 이상지질혈증 경계범위에 있는 대학생에게 적용하여 총콜레스테롤(TC), 중성지방(TG), 고밀도지단백(HDL), 저밀도지단백(LDL)등의 혈중지질 지표에 미치는 효과를 확인하기 위한 실험연구이다. 대상자는 총 39명으로 실험군 20명, 대조군 19명이었으며, 분석은 SPSS WIN 18.0을 사용하여 기술통계, $X^2$-test, independent t-test, paired t-test로 분석하였다. 대상자-전문가 상호작용요소인 간호중재로 건강정보 제공(운동관리, 식이관리, 건강교육), 정서적 지지(경험나누기, 자기표현하기, 격려), 의사결정 통제(전화상담), 전문가적/기술적 능력을 제공하였고, 중재 전 후에 혈중지질 지표를 측정하였다. 본 연구결과 실험군에서 TC, TG, LDL은 유의하게 감소하였고, HDL은 유의하게 증가하여 본 건강증진프로그램은 효과가 있음을 확인하였다.
Objectives: Despite its advantages, it is not yet common practice in Korea for researchers to investigate disease associations using spatio-temporal analyses. In this study, we aimed to review health-related epidemiological research using spatio-temporal analyses and to observe methodological trends. Methods: Health-related studies that applied spatial or spatio-temporal methods were identified using 2 international databases (PubMed and Embase) and 4 Korean academic databases (KoreaMed, NDSL, DBpia, and RISS). Two reviewers extracted data to review the included studies. A search for relevant keywords yielded 5919 studies. Results: Of the studies that were initially found, 150 were ultimately included based on the eligibility criteria. In terms of the research topic, 5 categories with 11 subcategories were identified: chronic diseases (n=31, 20.7%), infectious diseases (n=27, 18.0%), health-related topics (including service utilization, equity, and behavior) (n=47, 31.3%), mental health (n=15, 10.0%), and cancer (n=7, 4.7%). Compared to the period between 2000 and 2010, more studies published between 2011 and 2020 were found to use 2 or more spatial analysis techniques (35.6% of included studies), and the number of studies on mapping increased 6-fold. Conclusions: Further spatio-temporal analysis-related studies with point data are needed to provide insights and evidence to support policy decision-making for the prevention and control of infectious and chronic diseases using advances in spatial techniques.
국가산업단지 및 수출입공항 항만은 물류의 주요 결절점으로 물류서비스 용이성은 국내 전체 공급망의 성공적인 운영과 밀접한 관계가 있다. 이에 국가에서는 각 시설에 대한 개발계획을 세워 지속적으로 관리하고 있으나, 명확한 현황진단방법의 부재로 인해 투자 대상의 선정 및 우선순위설정 등에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 원활한 국가물류 및 투자 효율성 확보를 위해서는 국가산업단지, 수출입 공항 및 항만을 대상으로 물류서비스 수준에 대한 현황을 명확히 진단하고 이를 바탕으로 한 지속적인 관리 및 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이용자가 인지하는 물류서비스요소와 실제 시설개선 대상인 물류시설요소로 구분되는 물류서비스 현황진단요소 구성안을 도출하였으며 이를 적용하여 실제 시설을 진단하고 부족한 물류서비스요소의 개선을 위한 물류시설요소들의 개선 우선순위를 결정하는 적용방법을 함께 제안하였다. 마지막으로 국가산업단지 3개소, 수출입항만 3개소, 수출입공항 2개소 등 실제 시설에 개발한 진단방법론을 적용함으로써 연구 결과의 활용성을 확인하였다.
Purpose: The objective of this study was to publicly report the hospital-level surgical volume for 7 types of surgery including gastrectomy. Also, to investigate the changes in patient behaviors after the public reporting among patients with gastrectomy. Methods: This study used data from the National Health Insurance Service Cohort. The data comprised of 2,214 patients who were diagnosed with gastric cancer and underwent gastrectomy during 2004-2012. An interrupted time series analysis was performed to investigate the association between patients' choice and public reporting. Results: 79.27% of the patients visited a hospital with high surgical volume. The time trend after introduction of public reporting was positively associated with visiting a high volume hospital (per 1 month, RR: 1.004, p=0.0329). However, after adjusting the health policies by reducing copayment, public reporting on surgical volume was not associated with visiting a high volume hospital. Sub-group analyses had also similar results. Conclusion: Patients were more affected by policies on economic support than on public reporting, and the changes in treatment options may have been affected by the increasing preference for large size hospitals. Thus, public reporting did not significantly improve the options available for patients and their decision making on health care utilization.
본 연구에서는 민감 정보가 포함된 경우의 서포트 벡터 머신 (SVM) 학습 알고리즘을 제안한다. 기계 학습 모형들이 실세계의 자동화된 의사 결정을 가능하게 하였지만 규제들은 프라이버시 보호를 위해서 민감 정보들의 활용을 제한하고 있다. 특히 인종, 성별, 장애 여부와 같은 법적으로 보호되는 정보들의 프라이버시 보호는 필수이다. 본 연구에서는 완전 동형암호를 활용하여 부분적인 민감 정보가 포함된 경우에 최소 제곱 SVM (LSSVM) 모형을 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 제안한다. 본 프레임워크에서는 데이터 소유주가 민감하지 않은 정보와 민감한 정보 모두를 가지고 있고, 이를 기계학습 서비스 제공자에게 제공할 때에 민감 정보만 암호화해서 제공하는 것을 가정한다. 결과적으로 데이터 소유자는 민감 정보를 노출시키지 않으면서도 암호화된 상태로 모형의 학습 정보를 얻을 수 있다. 모형을 실제 활용할 경우에는 모든 정보를 암호화하여 안전하게 예측 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 데이터에 대한 실험을 통해 본 알고리즘이 동형암호로 구현될 경우에 원래의 LSSVM 모형과 비슷한 성능을 가질 수 있음을 확인해 볼 수 있었다. 또한, 개선된 효율적인 알고리즘에 대한 실험은 적은 성능 저하로 큰 연산 효율성을 달성할 가능성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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