인공지능의 발전으로 산업계 전반에서 시스템의 자동화를 위해 인공지능을 도입하고 있다. 해양산업분야에서도 자율운항선박이라는 패러다임을 통해 인공지능을 단계적으로 적용하고 있다. 이러한 흐름에 따라 ABS와 DNV에서는 자율운항선박에 대한 가이드라인을 발표하였다. 하지만 선급의 가이드라인은 선박의 운항 및 해양 서비스 관점에서 요구사항을 기술하고 있으므로, 인공지능의 위험에 대해서는 충분히 고려되지 못했을 가능성이 있다. 그래서 본 연구에서는 ISO/IEC JTC1/SC42 인공지능 분과에서 제정한 표준들을 활용하여 선급 요구사항을 위험의 원인으로 분류하고, 위험원인과 인공지능 메트릭(metrics)의 조합을 통해 위험을 평가할 수 있는 척도로 사용하고자 한다. 본 연구에서 제안한 인공지능의 위험 원인과 이를 평가하기 위한 특성의 조합을 통해 해양 시스템에 인공지능이 도입됨으로써 발생하는 위험을 정의하고 식별하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 생각되며, 선급을 포함한 다양한 기구에서 자율운항선박을 위한 안전 요구사항을 더욱 자세하고 구체적으로 작성하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 건설사업관리 시장의 공정한 경쟁을 위하여 국내 CM 시장현황, 2010년 CM 공시업체현황 및 평가기준 분석을 통하여 CM 선정방식을 고찰하였다. 또한 건설사업관리의 평가기준의 적정성을 고찰하기 위하여 2009년도 CM 상위업체 현황과 2002년부터 2010년까지 120개 CM 용역의 참가자수와 평균 투찰율을 분석하고, 2010년 평가 결과를 공개한 6개 CM용역을 분석하였다. 이러한 고찰결과 현행 CM용역의 평가기준이 용역금액으로 결정되고 기술제안서 평가에 따른 기술력과 가격이 연계되지 못하는 등 CM 산업의 발전과 CM회사의 기술발전을 저해하는 결과들이 도출되었으므로 사업특성과 기술력 요구조건에 따른 CM자 선정방식의 개선을 제시하였다. 따라서 향후에는 사업특성별로 기술력 요구조건을 구분하는 방식과 CM 사후평가를 위한 추가의 연구 노력이 필요할 것으로 판단한다.
Purpose - It is a very important issue for the Korean tourism industry to increase tourism revenue by attracting foreign tourists. Although Japanese tourists have been an important part of the Korean tourism industry for a long time, the level of tourist satisfaction including accommodation has been at the worst compared to other foreign visitors, which strongly requires concrete solutions. Therefore, this study focuses on improving the satisfaction level of Japanese visitors in the use of accommodation, and find out the influence of the managerial response. Research design, data, and methodology - In this study, customer review and managerial response of hotels in Seoul were collected from "Rakuten Travel" which is the most representative online travel agency in Japan. As a result of collecting data from 2016 to 2018, 6,190 customer reviews and 1,241 managerial responses from 120 hotels were used for analysis. In addition, information on the properties of 120 hotels, such as the number of rooms, classification, types of hotel facilities, types of room facilities, accessibility and prices, were collected. To test the hypotheses, moderated multiple regression analysis was conducted with SPSS 22.0. Results - It was found that only 25 sites, 20.8% of the total 120 sites, were implementing managerial response and average response rate was 66.42% among them. As a result of examining the main effects of the hotel attributes on the ratings, accessibility and price are confirmed as effective variables. We also found that the response rate has a significant moderate effect in both the accessibility and price. In other words, there was a significant difference in the influence of accessibility and price on the ratings depending on the response rate. Also, it was confirmed that the response rate is not a pure moderator variable but a quasi moderator variable. Overall, the evidences partially supported the hypothesis. Conclusion - It was possible to provide important suggestions to the hotel managers who were concerned about managing tourist satisfaction with accessibility problems. It was found that the accessibility problem could be overcome by increasing the response rate. It was also confirmed that high ratings can be more effectively achieved for high priced hotels by increasing the response rate.
Objective: The purpose of this study was to find ways for strengthening occupational health services through monitoring exposure to health hazards. Methods: About 70,000 workplaces that have conducted the work environment measurement(WEM) over the last three years(2017~2019) were classified according to the Korean Standard Industry Classification(KSIC), and the current status of WEM by industry was analyzed. The authors considered ways to monitor exposure to health hazards in order to strengthen occupational health services and protect workers' health. Results: Based on the KSIC, 934 of the 1,196 total sub-classified industries have conducted WEM in at least one workplace over the last three year(2017~2019). In the case of manufacturing, out of a total of 477 sub-classified industries, 474 have conducted WEM at more than one workplace. However, in some industries, WEM was not conducted or the implementation rate was low, so it was necessary to examine whether WEM should be expanded based on a detailed analysis of the WEM database. To this end, it is necessary to form an exposure monitoring committee in which various experts from different fields can participate. The committee needs to discuss the overall matters necessary for selecting industries that require detailed investigation or research, review the results, and prepare a final recommendation. Conclusion: In conclusion, the government needs to come up with a plan to strengthen occupational health services through surveys and research on the current status of WEM and work environment management models by industry.
Objectives: It is difficult to identify exposure factors in the semiconductor industry due to low exposure levels to hazardous substances and because various processes take place in fabrication (FAB). Furthermore, a single worker often experiences a variety of job histories, so it is difficult to classify similar exposure groups (SEG) in the semiconductor industry. Therefore, we intend to develop a new exposure index, the period of working in FAB, that is applicable to the semiconductor industry. Methods: First, in specifying the classification of jobs, we clearly distinguished whether they were FAB workers or non-FAB workers. We checked FAB working hours per week through questionnaires administered to FAB workers. We derived an exposure index called FAB-Year that can represent the period of working in FAB. FAB-Year is an index that can quantitatively indicate the period of working in FAB, and one FAB-Year is defined as working in FAB for 40 hours per week for one year. Results: A total of 8,453 persons were surveyed, and male engineers and female operators occupied 90% of the total. The average total years of service of the subjects was 9.7 years, and the average FAB-Year value was 6.8. This means that the FAB-working ratio occupies 70% of total years of service. The average FAB-Year value for female operators was 8.4, for male facility engineers it was 7.7, and for male process engineers it was 3.5. A FAB-Year standardization value according to personal information (gender, job group, entry year, retirement year) for the survey subjects can be calculated, and standardized estimation values can be applied to workers who are not participating in the survey, such as retirees and workers on a leave of absence (LOA). Conclusions: This study suggests an alternative method for overcoming the limitations on epidemiological study of the semiconductor industry where it is difficult to classify exposure groups by developing a new exposure index called FAB-Year. Since FAB-Year is a quantitative index, we expect that various approaches will be possible in future epidemiological studies.
초연결사회를 구현하는 핵심 기술이자 정부와 기업의 새로운 신성장동력으로써 사물인터넷이 전 세계적으로 주목 받고 있다. 하지만 새로운 비즈니스 기회로써 받는 주목과는 대조적으로 기술적인 관점이 아닌 비즈니스 관점에서의 사물인터넷에 대한 학계의 연구는 미비한 수준에 머무르고 있으며, 사물인터넷 시장에 대한 객관적인 이해 또한 부족하다. 따라서 사물인터넷 서비스 시장의 실태를 파악하고, 신사업 기회를 포착 할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구는 사물인터넷 서비스 시장 활성화를 위한 기반연구로서 사물인터넷 시장에 대한 객관적인 통계 수집을 위한 사물인터넷 서비스 분류체계를 제시한다. 사물인터넷 서비스 분류체계는 사물인터넷 산업에 대한 포괄적인 분석을 위해 서비스 목적(IoT Purpose), 서비스 제공자(IoT Player), 서비스 영역(IoT Domain)의 관점으로 구성하였다. 문헌조사를 통해 총 117개의 사물인터넷 서비스를 수집하여 분류체계에 대입해 봄으로써 분류체계의 유용성을 검증하였고, 분류결과를 통해 사례 통계 기반의 사물인터넷 서비스 시장의 동향을 제시하였다. 본 연구는 향후 사물인터넷 서비스 활성화를 위한 기반 연구로써 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 소비자의 레스토랑O2O 서비스의 운영 행태에 대하여 심층적이고 본질 적인 의미에 접근할 수 있는 질적 분석방법의 하나가 되는 Q연구방법을 활용하며 연구하였다. 연구의 목적은 레스토랑O2O 서비스의 행태에 대하여 유형별로 분류하여 변수 간의 특성을 알며, 향후 방향을 개선하며 제시 하는데 있다. 레스토랑 O2O 서비스의 행태에 관한 주관적 인식을 분석하려고 Q-방법론을 이용하여 탐색적인 연구를 진행하였다. 이를 위해 긍정과 부정의 진술문 카드를 작성하여 P샘플을 선정하고 분류작업을 거치는 Q-sort를 PC QUANL프로그램을 이용하고 Q요인 분석을 실시하였다. 분석결과 3가지의 단일 유형으로 분류되었고, 제 1유형【(N= 7: 레스토랑O2O서비스 편익증후군형】, 제 2유형【(N= 7): 레스토랑O2O서비스 편익추구형】, 제 3유형【(N= 6): 레스토랑O2O서비스 편익효율형】으로 요인 명을 설정하였다. 각 유형마다 서로 특징이 다른 것으로 나타났다. 또한 분석을 통하여 검출된 각각 요인에 따른 마케팅 전략을 제시하고 레스토랑 O2O서비스의 보완점과 추후 운영 방향을 제시하고자 한다.
도시산업구조의 진단과 예측은 지속가능한 도시발전계획수립을 위한 주요한 과제이다. 지금까지의 산업관련 도시공간구조 연구들은 주로 도시산업체 자료나 총 종사자수 자료를 활용하여 산업유형별 공간분포의 측정에 집중되어져 왔다. 그러나 최근 비정규직 문제를 포함한 근로자의 종사상 지위가 중요한 이슈가 되는 시점에서 본 연구는 읍면동 단위의 1994년 및 2004년 종사상 지위별 자료를 수집하고 동 변화자료를 기반으로 공간분석 단위를 일치시킨 후 GIS를 활용하여 종사상 지위분류체계 자료를 활용한 도시산업구조의 질적 변화를 공간적 관점에서 해석하였다. GIS환경에서 부산시 산업구조의 종사상지위 유형별 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전통적인 노동집약적 산업이 한계에 부딪히고, 서비스업 및 도소매업은 영세한 생계형으로 진행되어 부산의 고용흡수력이 떨어질 수밖에 없었으며 통계상으로는 종사자의 수가 증가하였으나 비정규직과 비임금 노동자가 급증하면서 부산지역 일자리의 질이 하락하고 있는 것으로 측정되었다. 둘째, 전통적인 도심지는 쇠퇴하는 반면 신도시나 신흥공업단지가 형성된 지역, 제조업보다 서비스업이 발달한 지역이 일자리가 증가하는 경향을 보였다. 본 연구의 결과는 도시발전의 근간이 되는 산업구조의 행태적 패턴 뿐 아니라 종사상지위라는 질적 평가를 통한 장기적 차원의 산업발전계획안 마련을 위한 기초자료로서의 활용을 기대한다.
제4차 산업혁명 시대의 보편적 삶의 형태는 비대면이라는 키워드로 요약될 수 있을 것이다. 특히 소비 활동 측면에서도 점차 대면 접촉이 최소화되는 시스템으로 변화하고 있으며, 오프라인 매장에서는 키오스크(kiosk)와 로봇 등을 통한 비접촉 서비스로의 전환이 빠르게 이어지고 있다. 사회 구조 역시 시간의 흐름에 따라 변화되고 있으며 특히 1인 가구 증가와 고령화는 식생활과 연관된 외식산업의 변화에도 영향을 미치고 있다. 가정 내에서 직접 조리하는 노동이 줄어들고, 대체할 수 있는 식품의 이용이 증가하고 있음에 따라 가정간편식 (HMR: Home Meal Replacement)시장이 큰 규모로 성장하였다. 시장의 규모가 커지며 상품을 제공하는 비즈니스의 형태도 다양해졌다. 기술의 발전, 비대면 문화 그리고 기업의 경영 효율성이 맞물리며 최근 무인매장이 확산되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 차츰 경쟁이 심화되는 HMR 무인매장의 서비스 품질 속성을 분류하여 고객만족을 기반으로 한 서비스 경영 관리 측면의 시사점을 제공하고자 Kano model을 활용한 서비스 품질 분류 및 Timko의 고객만족계수를 산출하였다. 분석결과 '상품(메뉴) 다양성' 등이 매력적 품질로 분류되었으며, '매장 내부/외부 청결성' 등이 일원적 품질로 분류되었다. 또한 '셀프 계산 과정의 편리성'은 당연적 품질, '매장 내 통행의 편리성' 무관심 품질로 분류되었다. 나아가 만족계수가 가장 높은 요소는 '상품(메뉴)다양성'으로, 불만족계수가 가장 높은 요소는 '셀프 계산과정의 편리성'으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 HMR 무인매장의 서비스 품질 관리에 있어 우선순위를 도출하고, 이를 통해 관련 비즈니스에서의 전략적 시사점을 제공하고자 한다.
일반적으로 데이터 마이닝은 다양한 예측기법이나 차이점의 분석을 통하여 유용한 정보 도출을 통해 매출의 증대나, 비용 절감 등의 효과를 가져 올수 있다. 데이터 마이닝 분석은 정보의 분류 또는 다양한 각도나 영역의 관점을 통하여 새로운 뷰를 분석할 수 있다. 기술적으로 데이터 마이닝의 연관규칙이나, 패턴의 분석은 대량의 데이터베이스에서 분석된다. 따라서 데이터 마이닝은 가장 빠르게 성장한 산업중의 하나이다. 그 이유는 정보기술이 발달하면서 수많은 자료들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 기업의 데이터베이스의 규모는 폭발적으로 증가되고 있다. 본 논문에서는 자동차 마케팅에서 이용 가능한 데이터를 데이터 마이닝 분석 기법중의 하나인 Quinlan의 C4.5에 따라 분석 하였다. 본 논문에서는 기존 고객에 대한 고객 속성파악, 고객 분류 및 분석에 따른 고객의 구매패턴을 분석하여 해당 기업의 전략적 마케팅 수립을 통해 경영 과학적으로 접근할 수 있는 데이터 마이닝 분석에 관한 사례 연구이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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