1인 가구의 증가와 정보통신 기술의 발전, 다양한 신제품의 출현, 가격 비교 경쟁 등의 원인으로 인하여 온라인 시장은 점차 증가하고 있다. 기업들은 온라인 환경 변화에 적응하고, 경쟁력 우위를 확보하기 위해서는 차별화 전략이 필요하다. 이러한 환경에서 기업이 온라인 시장에서 지속적인 성장과 수익을 창출하기 위해서는 웹사이트에 대한 소비자 인식의 중요성을 고려하고 소비자의 내적 반응에 영향을 미칠 수 있는 온라인 서비스 환경을 통하여 경쟁업체와의 차별화할 수 있는 방안을 알아보는 것에 목적이 있다. 본 연구는 심미적, 기능적, 프라이버시, 상호작용적 요인을 e-서비스스케이프 구성요인으로 제시하여 e-서비스스케이프가 웹사이트 신뢰, 브랜드태도, 재구매의도에 미치는 영향을 연구하고자 하였다. 데이터 분석에서는 온라인 쇼핑 경험이 있는 일반인 485명을 대상으로 설문 조사 하였다. 설문방식은 문항별로 7점 리커트(likert)의 척도로 하였고, SPSS 24.0과 AMOS 25.0를 이용하여 통계분석을 하였다. 분석 결과 e-서비스스케이프에서 심미적, 프라이버시 요인이 웹사이트 신뢰와 브랜드태도에 영향을 미치고 결과적으로 재구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 건강 식품에 대한 관심이 높아짐과 함께 우리나라의 대표적인 여름철 전통 보양식인 삼계탕의 소비 증대를 위한 노력이 이루어지고 있다. 그러나 삼계탕은 조리를 위해 다양한 재료 준비와 시간, 노력 등이 많이 드는 요리로 시장성 확대에 어려움이 있어 가정간편식 형태 중 하나인 레토르트 제품으로 개발되어 판매되고 있다. 레토르트 삼계탕 제품개발로 장기 보존이 가능해지고 수출량이 증가하면서 레토르트 삼계탕 제품의 소비 및 시장성 확보를 하기 위해 삼계탕 가공 및 레시피, 디자인 선호도 등 다양한 연구가 이루어지고 있으나 소비자의 기호성을 충족시키기 위한 포장 선호도 조사 연구는 아직 미비한 실정이다. 본 연구에서는 레토르트 삼계탕 제품의 포장 디자인 및 편의성 선호도 조사 연구를 기반으로 소비자들이 제품의 보호성과 편의성을 주는 포장재를 선호하는 것으로 파악되었으며, 특히 조리 편의성을 위해 별도의 용기 없이 전자레인지 조리가 가능한 레토르트 제품개발이 필요한 것으로 파악되었다. 따라서 국내 소비자의 레토르트 삼계탕 제품 포장 선호도 조사 연구를 바탕으로 국외 수출 증대를 위한 레토르트 제품의 종류 및 형태에 따른 포장 소비 선호도 그리고 각 포장 재질과 편의성 개선에 따른 상품화 가능성 및 가격 변화 요인을 고려한 연구가 향후 필요할 것으로 판단된다.
최근에는 COVID-19 인해 의료기관에서 원격으로 관리되는 환자케어 시스템의 보급이 증가되고 있다. 특히 수액 모니터링인 경우 환자의 안전과 간호사의 업무를 줄일 수 있는 시스템으로 병원에서 도입을 고려하고 있다. 현재 개발되어 있는 제품은 무게를 측정하는 로드셀 방식과 적외선 센싱으로 수액 방울을 검출하는 방식의 두 가지 제품이 있다. 각 제품은 동작원리, 센서의 종류, 크기, 사용법, 가격등의 차이가 있지만, 의료기관에서는 획득되는 데이터의 정확도에 관심이 높다. 본 연구에서는 센서 방식이 다른 두 가지 시제품을 제작하여 수액모니터링 장치의 핵심인 정확도를 실험하기 위해 시간당 총 수액량을 측정하였다. 또 외부의 움직임이 있을 경우 수액 측정값의 변화를 실험하여 측정방식에 따른 정확도를 평가하였다. 실험 결과 두 장치의 측정값 오차는 5% 미만의 차이가 있었고, 로드셀 방식은 저용량 측정값에서 적외선 방식은 고용량 측정값에서 차이를 보였다. 본 연구결과 수액모니터링장치의 센서방식에 따른 정확도 차이는 거의 없었고, 향후 의료기관에서 사용할 경우 정확도의 문제는 없을 것으로 사료된다.
최근 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용한 주식 가격 예측 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 그 중에서도 최근에는 주식 매수 및 매도 주문 정보를 담고 있는 호가창을 이용하여 주가를 예측하려는 연구가 시도되고 있다. 하지만 호가창을 활용한 연구는 대부분 가장 최근 일정 기간 동안의 호가창 추이만을 고려하며, 호가창의 중기 추이와 단기 추이를 같이 고려하는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 논문에서는 호가창의 중기와 단기 추이를 모두 고려하여 주가 등락을 보다 정확히 예측하는 딥러닝 기반 예측 모델을 제안한다. 더욱이 본 논문에서 제안하는 모델은 중단기 호가창 정보 외에도 해당 종목에 대한 동기간 뉴스 헤드라인까지 고려하여 기업의 정성적 상황까지 주가 예측에 반영한다. 본 논문에서 제안하는 딥러닝 기반 예측 모델은 호가창 변화의 특징을 합성곱 신경망으로 추출하고 뉴스 헤드라인의 특징을 Word2vec을 이용하여 추출한 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락 여부를 예측한다. 실제 NASDAQ 호가창 데이터와 뉴스 헤드라인 데이터를 사용하여 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 모델에 비해 정확도를 최대 17.66%p, 평균 14.47%p 향상시켰다. 또한 해당 모델로 모의 투자를 수행한 결과, 21 영업일 동안 종목에 따라 최소 $492.46, 최대 $2,840.83의 수익을 얻었다.
산삼이라는 약초가 자생하는 나라가 흔하지 않은 만큼 산삼을 채취하는 직업의 문화인 심메마니(산삼채취인) 문화를 가지고 있는 나라는 아주 드물다. 정통어인마니가 사라진 작금에는 심메마니에 관한 유무형의 문화는 시간의 흐름과 함께 더욱 소실되고 있다. 지금까지의 산삼채취인에 관한 연구는 ① 심메마니 은어에 관한 연구, ② 심메마니 습속에 관한 연구, ③ 심메마니 습속 변화에 관한 연구, ④ 심메마니와의 면담을 통한 추가적 채록 등의 부분적이고 단편적으로 진행되어 왔으며 심메마니 문화에 관한 총체적 연구는 아직 이루어지지 않았다. 이 연구에서는 앞선 연구에서 미반영한 사료를 보완하며, 산삼의 정의부터 산삼의 분류·심메마니의 어원·채삼 업종·심마니의 분포·법사회적 관점에서의 산삼채취·입산 시기·입산 조직·입산 택일·준비물·금기·출발과 입산·사신제의·도사(禱詞)·해몽·산삼 수색·산삼 발견과 그에 따른 일련의 절차·산삼 채굴·하산·배분·산삼채취량과 그 가격까지 심마니 습속의 행위별 비교와 어인의 제문(祭文), 사료의 사진, 삽화까지 첨부하면서 인삼 종주국의 산삼채취문화의 총괄적으로 연구하였다.
본 연구의 목적은 유아교육 관련 사회적기업의 지속경영을 위한 우선순위 요인을 확인하는 것이다. 본 연구목적을 달성하기 위해 사회적기업 관련 선행연구를 고찰하여 지속경영 요인을 추출하고, 유아교육 및 사회적기업 관련자를 대상으로 설문조사를 한 후 AHP 분석 방법으로 요인의 우선순위를 도출하였다. 연구 결과, 사회적기업의 지속경영을 위한 대분류 4개 요인의 우선순위는 전략적, 조직적, 경영역량, 사회환경 순으로 확인되었다. 그리고 소분류 16개 요인의 우선순위는 프로그램의 독창성, 프로그램 내용의 우수성, 대표자의 리더십, 운영 및 교육전문성, 유아교육 시장정보 확보, 직원들의 장기근무, 유아교육 관련 문제해결 능력, 정부 및 지역사회 지원, 관련기관과의 네트워크 강화, 프로그램 가격 경쟁력, 대표자의 유아교육 관련 경험, 유아교육과정 변화 신속대응, 외부평판 및 혁신성, 유연한 의사결정 순으로 확인되었다. 본 연구는 유아교육 관련 사회적기업의 성과와 지속가능성을 위한 기본적인 성공 요인이 무엇인지 발견하고 향후 유아교육 관련 기업의 경영전략을 수립하는데 방향을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
COVID-19 이후 원격진료, 스마트 병원, AI 진단 등 ICT 기술과 데이터사이언스를 활용한 새로운 의료서비스모형의 활용이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 최근 미국에서 원격진료와 대면진료의 혼합 모형 운영, 소비자 중심의 온라인의약품 배송, 가정용 진단기기 개발, 그리고 진료 및 처방, 의약품 배송, 진단기기의 활용이 통합적으로 제공되는 새로운 모형 제시 등 미국 헬스케어산업에서 파괴적 혁신을 선도하는 아마존의 헬스케어 사업 모형을 살펴보았다. 특히 아마존 기존 사업분야와의 시너지 효과 등으로 인해 적극적 시장 확대 및 소비자 가치 증대가 발생함을 다품목시장에서의 시장확대 모형을 통해 보였고, 또한 소비자 선택 유도 확대 시 의료서비스 시장에서의 경쟁이 활성화됨을 호텔링의 공간경쟁모형을 통해 보였다. 분석 결과 소비자 가치 증대의 장점과 함께 공급기반 감소에 따른 경쟁 약화의 부작용이 있을 수 있으므로 장기적으로 공정경쟁 관리 차원의 정책적 관심이 필요할 것으로 보인다.
부동산 데이터는 경제, 법률, 군중심리 등 다양한 분야와 상호작용하고 복잡한 레이어의 데이터로 구성되어 있으며, 그 양 또한 방대하고 빠르게 변화하여 빅데이터로 볼 수 있다. 부동산 빅데이터를 관리하기 위한 기존의 관계형데이터베이스는 스키마가 고정되어 있고 수직적 확장성을 가지며 다양한 관계를 처리하기 어려운 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구에서는 부동산 데이터를 그래프데이터베이스에 구축함으로써 그 유용성을 검증하였다. 연구방법은 가장 널리 사용되는 데이터베이스 중 하나인 관계형데이터베이스 방식인 MySQL과 그래프데이터베이스 방식인 Neo4j에 다양한 부동산 데이터를 모델링하고 실생활에서 사용되는 부동산 질문들을 수집하여 9개의 질문들에 대해 그래프데이터베이스와 관계형데이터베이스의 쿼리시간을 비교하였다. 실험결과로 Neo4j는 다양한 관계를 추론하는 다중 JOIN 문이 있는 쿼리에도 일정한 성능을 보였지만 MySQL은 JOIN문이 많아질수록 쿼리시간이 급격하게 증가하는 경향을 보였다. 이러한 결과를 통해 다양한 관계를 가진 부동산 빅데이터에 Neo4j 같은 그래프데이터베이스가 효율적일 수 있음을 알 수 있으며 부동산가격 요인예측, 부동산에 대한 AI스피커 질의 등의 분야에서 활용을 기대할 수 있다.
본 연구는 역사도시 보존과 관련하여 유산의 통합적 보존이 실제로 도시경제에 어떠한 영향을 미쳤는지 분석하는 것을 연구목적으로 한다. 이를 위해 그동안의 통합적 보존 논의 흐름과 의미를 고찰한 후, 지속가능한 도시 발전과 통합적 보존의 관계에 대한 고찰을 통해 특별히 도시의 경제와 통합적 보존의 연결성을 탐구하고자 한다. 이후 국내의 통합적 보존이라 할 수 있는 고도보존육성제도를 개괄적으로 살펴본 후 고도보존육성정책의 일환으로 시행되고 있는 고도이미지찾기 사업이 실제로 도시의 성장에 어떠한 영향을 미쳤는지를 경제적 측면에서 확인해보고자 하였으며 이를 지역의 지가 분석을 통해 실증적으로 밝혀냈다. 본 연구는 연구대상 지역으로 고도 부여의 고도이미지찾기 사업의 현황을 분석하고 이중차분법을 이용하여 사업 수행이 주변 필지의 지가 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 특히 고도이미지찾기 사업이 진행되는 보존육성지구 중에서도 취락지구에 한정하여 사업효과를 분석하였으며 그 결과 고도이미지찾기 사업이 일정한 공간 내에 집중적으로 진행되었을 때 사업 수혜를 받은 필지를 제외한 주변 필지들의 평균가격이 유사한 조건을 가졌지만 사업이 집중적으로 투입되지 않은 지역에 비해 동일한 기간 더 많이 상승한 것을 확인 할 수 있었다.
동물 화분매개는 대부분 벌과 파리 등의 곤충에 의해서 이루어지는 매우 중요한 생태계 서비스 중 하나이다. 농업생산성의 유지와 영양분의 안정적 공급은 인류 복지의 근간이 된다. 이 연구는 한국 농업에서 화분매개가 식량 생산 증진에 미치는 기능을 평가하였다. 2015년 농업총조사, 농촌진흥청 농업 소득자료집, 기타 시장가격 자료 등의 농작물 재배와 생산액에 대한 자료에 화분매개 의존도를 반영하였다. 12개의 식량작물, 19개 과수, 18개 노지 채소와 13개 시설 채소 그리고 9개의 특용작물 등 71개 작물을 대상으로 한 분석에서, 전체 작물의 화분매개 의존도는 평균 29.2%이었으며, 식량작물이 가장 낮은 7.5%로 나타났다. 화분매개 의존량은 전체 농작물의 17.8%이었으며 그 경제적 가치는 6조 8.5천억원(65.1-71.9천억원)으로 추정되었다. 화분매개 의존 생산량은 시설 과채류에서 49.2%로 가장 높았고 과수가 42%, 특용작물이 35.9%를 차지하였다. 본 연구를 통해 곤충 화분매개는 한국 농업 생산에서 핵심적 과정이며 식량-영양안보적 관점에서 보호증진해야 하는 과정임이 분명해졌다. 농업에서 화분매개자를 보호하고 화분매개서비스를 강화할 수 있는 관리 전략으로 병해충-화분매개 통합관리(IPPM)개념과 추진 전략에 대하여 추가적으로 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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