• 산학경영연구
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• 제21권2호
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• pp.111-136
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• 2008

균형성과표(BSC) 모형은 기업의 경영성과를 비재무적 지표로서 학습 및 성장성과, 내부 경영프로세스 성과, 고객성과, 재무적 지표로서 재무적 성과를 중심으로 측정하고 평가하는 통합적 성과 측정 시스템이다. 이러한 균형성과표(BSC) 모형은 재무적 성과 지표를 중심으로 기업의 경영성과를 측정하고 평가하는데 있어서 나타나는 한계를 보완하고 종합적으로 측정하고 평가함으로써 합리적인 기업의 성과를 예측하고 측정하는 평가시스템이다. 본 연구에서는 기업이 균형성과표(BSC) 모형을 도입하여 활용하는 경우 도입전과 후의 성과에서 유의미한 차이가 있는지를 구명하고, 비재무적 성과 지표와 재무적 성과 지표, 그리고 전반적인 경영성과 간의 영향관계를 분석하였다. 분석결과 균형성과표(BSC) 모형을 도입하여 활용하는 경우 기업의 학습 및 성장성과에 유의미한 차이가 분석되었으며, 비재무적 성과 지표들은 재무적 성과를 개선하여 전반적인 기업의 경영성과를 향상시키는 것으로 분석되었다.

• 노동경제논집
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• 제25권1호
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• pp.131-160
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• 2002

교육훈련의 경제적 효과에 대해서 한국노동패널을 자료를 이용하여 개인별로 살펴본 결과 본고에서는 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 교육훈련의 임금효과는 근속의 두 배에 조금 미칠 정도로 크고 유의하게 나타난다. 교육훈련은 직무내용과 고용안정, 성장 가능성의 만족에 크고 유의한 양의 효과를 갖는 것으로 나타난다. 선택편의를 통제하기 위해 임금함수의 1계차분으로 추정한 교육훈련의 임금효과는 유의하지 않다. 그러나 계속근속자와 이직경험자의 샘플로 나누어 추정하면 계속근속자의 교육훈련의 임금효과는 유의하지 않으나, 이직 경험자의 교육훈련 임금효과는 크고 유의하게 나타난다. 보다 구체적으로 기업의 비용을 부담한 교육훈련의 효과를 보면 이직 경험자의 교육훈련 임금효과는 그고 유의하게 나타나나, 계속근속자의 교육훈련 임금효과는 작고 유의하지 않게 나타난다. 이는 사용자들이 재직근로자가 교육훈련을 이수한 경우 그에 따라 임금을 올려 주지 않은 결과이다. 기업이 비용부담을 하는 경우에 교육훈련으로 인한 생산성 증가만큼 임금 증가가 이루어지지 않는 것은, 결국 기업이 교육훈련 비용부담을 개별 근로자들에게 전가하고 있음을 나타낸다고 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.688-697
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• 2018

본 연구는 도시민들의 귀농귀촌을 유도하고 농촌 정주환경 개선을 위해 시행되고 있는 전원마을 사업의 성과를 분석하고 이를 통해 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 전원마을 거주자들을 대상으로 12개 항목을 통해 이주 전 중요하게 생각한 것과 이주 후 만족하고 있는 것을 조사하고 'IPA 분석(Importance-Performance Analysis)' 을 통해 향후 전원마을 조성사업의 추진전략을 제시하였다. 이주 전 중요도와 이주 후 만족도가 높은 항목은 '자연환경 및 경관'인 것으로 분석되었다. 반면 이주 전 중요하다고 생각했지만 이주 후 만족도가 낮은 항목은 '대중교통 및 자가용 접근성'과 '도로 및 주자시설'인 것으로 분석되었다. 따라서 향후 전원마을 입지를 결정할 때 자연환경 및 경관과 함께 접근성 측면까지 고려하여 입지가 결정될 필요가 있다. 본 연구는 거주자의 인식에 기반하였다는 것과 설문조사 지역이 한정되어 있다는 한계가 있음에도 불구하고 향후 전원마을 입지선정 및 토지이용계획 수립에 중요한 정책적 함의를 제공하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제12권4호
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• pp.27-47
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• 2007

본 논문은 오프라인 쇼핑을 대체하는 새로운 유통 채널로서 뚜렷한 비중을 차지하고 있는 인터넷 및 TV 홈쇼핑에 대한 소비자들의 선택 결정 요인을 표본선택오차 문제를 고려한 헥킷 모형을 이용하여 분석하였다. 그 결과 연령이 낮을수록, 그리고 인터넷 경력, 인터넷 이용 시간, 보유 컴퓨터의 수 등에 있어서 인터넷 쇼핑 채널의 이용에 유리한 환경에 있을수록 인터넷 쇼핑에 대한 상대적 구매비중으로 측정한 인터넷 쇼핑에 대한 선호도가 높게 나타나고 있다. 반면에 성별이나 기혼여부 등 다른 인구통계학적 특성은 채널 간 구매비중에 유의한 영향을 미치고 있지 못하며, TV 시청시간이나 케이블 TV 서비스 타입 등 TV 홈쇼핑 이용 환경과 관련된 변수들 역시 별다른 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 또한 거래비용 절감의 유인이 큰 쇼핑빈도가 높은 구매자들일 수록 인터넷 쇼핑 채널을 TV홈쇼핑에 비해 상대적으로 많이 이용하는 것으로 나타났다. 채널 별 특성과 관련해서는 인터넷 쇼핑 채널이 TV 홈쇼핑 채널에 비해 편리하고, 신뢰할만하며, 신속하고, 다양하다는 구매자들의 인식이 인터넷 쇼핑 채널의 상대적 구매비중에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타나고 있다. 반면에 인터넷 및 TV 홈쇼핑 유통 채널간의 가격 수준에 대한 인식은 이러한 상대적 구매비중에 별 다른 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 품질경영학회지
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• 제44권2호
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• pp.341-356
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• 2016

Purpose: The purpose of this paper is to study whether the adoption of Six Sigma quality management by a firm positively affects its financial performance. The correlation between the duration of Six Sigma implementation period and the financial status of the firm is investigated as well. Methods: We conduct the analysis using data from Manufacturing Industry Productivity Panel Survey 2013 provided by Korea Productivity Center and Ministry of Trade, Industry and Energy. Propensity score matching is used to reduce sample selection bias of observational study. Furthermore, we use multiple linear regression in order to study the relationship between the implementation of Six Sigma quality management and financial performance. The return on assets and ratio of net income to net sales are considered as dependent variable and implementation of Six Sigma as independent variable. Results: The indication of this analysis is that implementation of Six Sigma quality management does not significantly enhance financial status. The firms that adopted Six Sigma quality management were categorized into three groups according to the implementation period. Comparison of each group with the firms that do not adopt Six Sigma quality management does not show statistically significant enhancement of financial status. Conclusion: In conclusion, both adoption and duration of six sigma quality management do not affect financial performance significantly.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제41권4호
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• pp.155-159
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• 2011

Purpose : This study was performed to determine the prevalence of maxillary canine impaction on a basis of a single panoramic radiograph in Bangladeshi population. Materials and Methods : A random sample of seven hundred panoramic radiographs was collected from the patient record of a dental clinic. All the selected panoramic radiographs were taken from January 2009 to August 2010 by a single panoramic radiograph machine with the same exposure time (19 seconds) for all radiographs. One hundred and twenty panoramic radiographs were excluded to minimize the selection bias. In a dim lit room, an observer assessed the radiographs on a standard radiographic light box. The position of the impacted maxillary canine was recorded in line with the longitudinal axis of a tooth using the edge of a metal ruler. Data were subsequently put on SPSS 11.5 software and chi-square (${\chi}^2$) tests were applied to find out the association. Results : Among 580 panoramic radiographs it was found that impacted maxillary canines were present in only 7 (1.2%) radiographs. A statistical significant difference was found between the age of the patients and the vertical position of the impacted canines (p=0.000) and between the age of the patients and the horizontal position of the impacted canines (p=0.003). Conclusion : The prevalence was found to be low compared with the present study from the limitation of panoramic image. Further study needs to include three-dimensional imaging modality.

• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.357-370
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• 2022

본 논문에서는 Tobit 모형과 Heckit 모형을 소개한다. 이러한 모형은 절단된 자료의 분석에 사용되는데, 이때 절단된 자료란 연속형 자료가 아닌 특정 지점에서 절단이 발생하게 되거나 일정한 지점에서 개체가 양의 확률로 개체의 다수가 분포, 다른 영역에서는 연속형의 형태로 분포하는 자료를 의미한다. 이때 절단된 형태의 자료라는 특성을 고려하여 일반적인 선형회귀모형을 적합하는 경우 발생하는 문제점을 교정하고자 Tobit 및 Heckit 모형을 사용하나, 두 모형의 차이점이 명확하게 고려되지 않고 종종 혼용된 채 사용되었다. 따라서 여기서는 절단된 자료의 형태를 가정별로 세분화하여 모의자료를 통해 먼저 모형의 적합성을 비교하였으며, 이후 실제 자료를 바탕으로 모형을 적합하였다. 그 결과 절단 여부에 영향을 주는 잠재변수가 없는 경우 Tobit 및 Heckit 모형 모두 잘 적합되나 Tobit 모형이 간소하면서도 참값에 더 근접하게 적합되는 것을 확인하였다. 하지만 절단 여부에 영향을 주는 잠재변수가 존재하는 경우에는 Heckit 모형만 적합이 잘 되는 것을 확인하였다.

• 지역사회간호학회지
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• 제33권3호
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• pp.340-355
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• 2022

Purpose: This study aimed to examine the effects of non-pharmacological sleep intervention programs in improving sleep quality among older adults in long-term care facilities. Methods: A literature search and selection was performed on nine different databases using the guidelines of PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Overall, 14 studies met the inclusion criteria and were systematically reviewed. For the meta-analysis, the effect size was estimated using the random-effects model in Review Manager (RevMan) desktop version 5.4 of the Cochrane Library. Results: The meta-analysis of overall non-pharmacological interventions obtained a total effect size of 1.0 (standardized mean difference [SMD]=1.0, 95% confidence interval [CI]: 0.64~1.35), which was statistically significant (Z=5.55, p<.001). The most frequently studied non-pharmacological intervention was aroma therapy, with an effect size of 0.61 (SMD=0.61, 95% CI: 0.14~1.08), which was statistically significant (Z=2.55, p=.010). In the subgroup analysis, group-based interventions, interventions for >4 weeks, and untreated control studies were more effective. Conclusion: This study confirms that non-pharmacological interventions are effective in improving sleep quality among older adults in long-term care facilities. However, the sample size was small and the risk of bias in assessing the interventions of individual studies was unclear or high, thereby limiting the generalizability of the results. Further reviews that evaluate randomized control trials, evidence-based interventions that consider older adult participants' physical activity levels, different intervention methods and durations, and different control group intervention types are needed to obtain more conclusive evidence.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제54권1호
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• pp.3-12
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• 2024

Deep learning (DL) offers promising performance in computer vision tasks and is highly suitable for dental image recognition and analysis. We evaluated the accuracy of DL algorithms in identifying and classifying dental implant systems (DISs) using dental imaging. In this systematic review and meta-analysis, we explored the MEDLINE/PubMed, Scopus, Embase, and Google Scholar databases and identified studies published between January 2011 and March 2022. Studies conducted on DL approaches for DIS identification or classification were included, and the accuracy of the DL models was evaluated using panoramic and periapical radiographic images. The quality of the selected studies was assessed using QUADAS-2. This review was registered with PROSPERO (CRDCRD42022309624). From 1,293 identified records, 9 studies were included in this systematic review and meta-analysis. The DL-based implant classification accuracy was no less than 70.75% (95% confidence interval [CI], 65.6%-75.9%) and no higher than 98.19 (95% CI, 97.8%-98.5%). The weighted accuracy was calculated, and the pooled sample size was 46,645, with an overall accuracy of 92.16% (95% CI, 90.8%-93.5%). The risk of bias and applicability concerns were judged as high for most studies, mainly regarding data selection and reference standards. DL models showed high accuracy in identifying and classifying DISs using panoramic and periapical radiographic images. Therefore, DL models are promising prospects for use as decision aids and decision-making tools; however, there are limitations with respect to their application in actual clinical practice.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.351-360
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• 2018

전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.