• 치위생과학회지
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• 제4권2호
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• pp.61-73
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• 2004

최근 치과 병 의원이 늘어나면서 고객들의 선택폭이 넓어지고 있고 의료서비스에 대한 욕구도 복잡 다양화되었다. 이러한 상황에 맞추어 앞으로 병원이 계속 성장하고 유지, 발전하기 위해서는 계속하여 새로운 고객을 유치하고 기존고객을 잘 관리하여 유지하는 일이라 보고 잠재고객을 고객으로 만드는데 많은 노력과 투자가 필요하며 고객과의 좋은 관계를 맺고 이를 잘 가꾸어 유지해 나가는 새로운 방향의 마케팅 접근이 요구된다. 치열한 경쟁이 전개되고 있는 상황에서 등장하게 된 CRM은 체계적인 고객 데이터 관리 및 분석을 통해 고객이 원하는 치료와 서비스, 욕구사항 등을 찾아내고 이를 지속적으로 제공함으로써 고객의 충성도를 증가시켜 고객을 평생고객으로 만들어 장기적으로 지속성 있는 이익의 확보와 유지를 달성할 수 있는 잠재력을 가진 전략이라 말할 수 있다. 따라서 CRM의 핵심은 충성스런 고객을 오래 유지하는 것에 있으므로 차별화, 개인화된 서비스를 제공하여 핵심 고객층 형성을 강화하는 것이다. 최근 우리나라에서 CRM의 보건의료분야의 적용 사례는 주로 건강증진사업을 대상으로 많이 이루어지고 있으며 치과 병 의원에서는 연구가 미비한 실정이다. 특히 치과의원의 고객은 일반소비자에 비해 질병의 치유 및 예방이라는 의료서비스에 대한 욕구가 분명한 만큼 치과의원과 고객과의 개별적이고 지속적인 관계유지를 강조하는 CRM 도입이 필요하다. CRM의 도입으로 고객과의 지속적인 관계유지는 고객의 구강건강상태와 위험을 평가하여 발생 가능한 구강질환을 예방할 수 있으며 조기 예방활동을 통해 구강건강증진을 극대화할 수 있을 것이다. 치과의원에서 고객만족을 위한 CRM 실행의 전략 방향을 제시하면 첫째, 장기적인 고객관계 개선의 증진, 둘째 목표 고객군 설정과 고객세분화 셋째, 체계적인 데이터베이스(Data base) 구축, 넷째 다양화된 고객과의 대화채널이 구축되어야 한다. 또한 성공적인 CRM 실행을 위해서는 첫째, 고객접점(MOT)의 순간에 제공되어야 하는 서비스를 강화해야 하며 둘째, 병원의 학습 조직화로 인해 직원 모두가 고객중심조직으로의 변화가 필요하고 셋째, 내부고객(직원)들의 만족도를 높이기 위한 체계적인 내부 마케팅 전략을 추진하여 고객중심진료라는 직원들의 동기유발이 중요하다.

• 한국교육학연구
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• 제23권1호
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• pp.165-182
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• 2017

본 연구는 조선시대 아동 청소년 교육의 중심이 된 서당과 소학교육을 검토하고, 그것이 현대 인성교육에 주는 함의를 살펴보는 작업이다. 이른바 전통교육을 현대 인성교육의 차원에서 모색하는 시도이다. 소학의 경우, 효(孝)와 경(敬)을 교육의 핵심내용으로 담고 있으며, 그것은 일상생활에서 실천할 수 있는 구체적 행위 지침을 제시하고 있다. 이에 소학의 기본인 쇄소응대진퇴(灑掃應對進退)와 예악사어서수(禮樂射御書數)의 의미를 구체적으로 분석하여 현대적 독해를 시도하였다. 소학에서 주의할 만한 함의는 교육내용의 습관화(習慣化)이다. 습관은 행위의 지속을 보장하기 때문에 인성을 강화하고 성장시킨다. 그것이 인성교육의 근본내용이자 방법으로 기능할 수 있다. 서당의 경우, 소학의 내용을 현실적으로 담보하며 실제로 가능케 하는 교육공간, 즉 학교라는 점에서 소학의 내용과 유기적으로 연결되는 동시에 실천하는 역할을 한다. 서당의 교육에서는 교육방법을 중심으로 고찰하였는데, 강독(講讀)과 제술(製述), 습자(習字)를 중심으로 교수-학습법을 구명하였다. 그 결과 소학과 서당의 전통 아동 청소년 교육은 현대 인성교육의 차원에서 몇 가지 시사점을 던져 준다. 첫째, 건전한 인성 형성을 위한 교육내용의 습관화, 둘째, 지식과 도덕의 융합과 통일화, 셋째, 인성확립을 위한 개별 수준의 학문과 깨달음의 전수이다.

• 기독교교육논총
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• 제64권
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• pp.323-345
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• 2020

본 연구는 수도권 지역의 경력 4년 이상 기독유아교사 10인이 유아교육기관에서 경험한 기독교 유아교육과정 사례를 분석하여 기독유아교사의 기독교 유아교육과정에 대한 인식과 어려움을 탐구하였다. 2018년 4월 4일부터 6월 24일 동안 개별면담(20회)과 집단면담(2회)의 총 22회 면담을 통해 전사하여 자료를 수집하였다. 면담 자료를 범주화, 핵심 범주 도출, 자료 해석의 정확성과 타당성을 높이기 위해 연구 참여자에게 송부하여 확인(member check)을 하였고, 유아교육 전문가 2인에게 검증받았다. 그 결과, 기독유아교사의 기독교 교육과정에 대한 인식과 어려움을 '교회교육을 누리과정에 적용', '누리과정을 교회교육에 적용', '교회교육과 누리과정 통합을 위한 학습자 이해'로 분석했다. 기독유아교사가 경험한 기독교 유아교육과정에 대한 인식과 어려움 탐구를 통해 기독교 유아교육과정의 실제에 대한 이해를 돕고 바람직한 기독교 유아교육과정 방안 모색에 대한 기초 자료로 제공되길 기대한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권2호
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• pp.25-44
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• 2021

OA 논문이 증가하는 상황에서 개별 연구자의 연구 성과 유통이 얼마나 개방적인지를 지수화하는 POI(Practical Openness Index)가 등장하였다. 본 연구는 국내 문헌정보학 연구자들이 국제학술지에 출판한 논문을 대상으로 OA 여부와 방식을 조사하고 연구자 단위의 POI를 도출해 지수의 분포를 살펴보았다. 또한 연구자의 세부 연구 분야나 국제협력 활동이 개방성에 관련성을 보이는지 분석하였다. 그 결과 Unpaywall을 통해 정상적으로 OA 여부와 방식이 식별된 논문은 82명 연구자의 492건으로 나타났으며, 20.7%의 논문만이 공개되어 있는 것으로 분석되었다. 두 번째, 골드 OA 방식의 공개 논문은 의학 분야 저널에 수록된 텍스트마이닝 분야 논문이 많았으며, 그린 OA방식으로 공개된 논문은 외국인 공동저자 소속 기관의 리포지터리나 PMC와 같은 초국가적 주제 리포지터리에서 공개되고 있는 것으로 확인되었다. 세 번째, POI 지수는 절반 가량의 연구자가 0으로 나타났으나, 계량정보학, 기계학습 및 지식처리 영역의 연구자들에게서 상대적으로 높게 나타났다. 또한 연구자의 해외공동연구 활동이 논문 공개와 관련성이 있는 것으로 분석되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.7-15
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• 2022

정보와 기술의 탈중앙화/분권, 공유/개방, 연결을 통한 개별 맞춤 시대의 지능화 세계 지향으로 그 어느 때 보다도 인공지능에 대한 관심과 기술적 담론 속에 기대와 우려가 교차하는 경향을 자주 보게 된다. 최근에는 2045년 전, 후로 AI의 특이성(Singularity)이 나타날 것이라는 미래학자들의 주장도 쉽게 찾아볼 수 있다. 이제는 다가올 인공지능 시대에서 AI와 함께 상생하고 번영하는 공존 패러다임을 만들기 위한 준비의 일환으로 보다 올바른 AI 윤리와 규제 설정을 위한 표준 프레임워크가 요구되고 있다. 주요지침 설정 누락의 위험성 배제와 타당하고 보다 합리적인 지침 항목과 평가 기준을 가늠 할 수 있는 방안이 점차 큰 연구문제로 나타나고 있기 때문이다. 이런 연구문제 해결과 동시에 AI 윤리와 규제 설정에 대한 지속적인 경험과 학습효과가 연결 발전될 수 있도록 국제기구/국가/기업의 AI 윤리와 규제에 대한 가이드 라인 자료 등을 수집하여 설정 연구모형과 텍스트 마이닝 탐색 분석을 통해 표준 프레임워크(SF: Standard Framework) 설정 방안을 연구 제시한다. 본 연구결과는 향후 보다 발전적인 AI 윤리와 규제지침 항목 설정과 평가 방안연구에 기초 선행연구 자료로 기여될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.167-183
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• 2023

최근 추천시스템 분야에서는 희소한 데이터를 효과적으로 모델링하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. GLocal-K(Global and Local Kernels for Recommender Systems)는 그중 하나의 연구로 전역 커널과 지역 커널을 결합하여 데이터의 전역적인 패턴과 개별 사용자의 특성을 모두 고려해 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 모델이다. 하지만 GLocal-K는 커널 트릭을 사용하기 때문에 매우 희소한 데이터에서 성능이 떨어지고 부가 정보를 사용하지 않아 새로운 사용자나 아이템에 대한 추천을 제공하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 GLocal-K의 단점을 극복하기 위해 EASE(Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data) 모델과 부가 정보를 활용한 GEase-K(Global and EASE kernels for Recommender Systems) 모델을 제안한다. 우선 GLocal-K의 지역 커널 대신 EASE를 활용하여 매우 희소한 데이터에서 추천 성능을 높이고자 하였다. EASE는 단순한 선형 연산 구조로 이루어져 있지만, 규제화와 아이템 간 유사도 학습을 통해 매우 희소한 데이터에서 높은 성능을 내는 오토인코더이다. 다음으로 Cold Start 완화를 위해 부가 정보를 활용하였다. 학습 과정에서 부가 정보를 추가하기 위해 조건부 오토인코더 구조를 적용하였으며 이를 통해 사용자-아이템 간의 유사성을 더 잘 파악할 수 있도록 하였다. 결론적으로 GEase-K는 선형 구조와 비선형 구조의 결합, 부가 정보의 활용을 통해 매우 희소한 데이터와 Cold Start 상황에서 강건한 모습을 보인다. 실험 결과, GEase-K는 매우 희소한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트에서 RMSE, MAE 평가 지표 기준 GLocal-K 보다 높은 성능을 보였다. 또한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트를 4개의 집단으로 나누어 실험한 Cold Start 실험에서도 GLocal-K 대비 Cold Start 상황에서 좋은 성능을 보였다.

• 한국조경학회지
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• 제52권1호
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• pp.71-86
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• 2024

기후위기가 심각해지는 현 시점에 서식처 보호 및 복원과 생물다양성 보전 등 도시공원의 생태적 기능의 중요성이 증가하고 있다. 생태공원은 「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률」과 「자연공원법」이 정한 공원의 유형에 해당하지 않아 전국적으로 조성되는 수많은 생태공원의 법적 근거 역시 다양하고 관리주체도 상이하여 체계적으로 지정·관리되지 못하고 있는 현실이다. 도시공원 패러다임의 생태적 전환과 국토 생태계의 총체적, 통합적 관리를 위한 자연공원 체계의 개선을 위해 생태공원의 법적 지위를 명확히 하는 것은 중요하다. 이를 위해 관련 법령을 분석하여 문제점과 법제적 개선 방향을 도출하였다. 첫째, 국토교통부와 환경부 법률의 연계성이 떨어지고 이원화된 공원 체계 속에 생태공원의 법적 지위는 모호한 것으로 나타나, 공원 관련 법제의 개정을 통해 생태공원을 명확히 규정해야 한다. 둘째, 생태공원은 생태계의 보호와 복원, 생물다양성의 보전과 증진, 자연관찰과 생태학습 및 여가활동의 균형을 도모하며 생태적 방법으로 조성·관리되는 지속가능한 공원으로 정의할 수 있으며 지속적인 논의를 통해 다듬어가야 할 것이다. 셋째, 공원 관련 행정 협력 체계에서 국가와 지방자치단체의 역할을 체계화하고 거버넌스 구축을 통해 새로운 공원조성·관리 모형을 수립해야한다. 넷째, 생태공원 서식처의 특성은 개별법의 영향을 받으므로 시설 중복결정의 가능성을 열어둘 필요가 있다. 다섯째, 생태공원의 목표, 원칙, 시설물의 조성 기준을 갖추도록 세부 지침과 표준 조례가 필요하다. 여섯째, 법률의 개정과 더불어 지자체의 조례 역시 구체화되어야 한다. 이 연구는 생태공원을 제도적으로 명확히 규정해야 한다는 문제의식을 기반으로 현재 생태공원과 관련된 다양한 법적 현실을 추적한 문헌 연구이다. 다양한 이해관계자들의 의견을 실증적으로 반영하지 못한 한계를 가지나, 이러한 법적 고찰은 생태공원 조성 기반을 체계화하여 도시의 생태계를 보전하며 시민들에게 자연체험과 학습의 기회를 제공할 수 있는 정책 방향을 제시하는데 기여할 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제18권3호
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• pp.61-79
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• 2023

본 연구는 해외 바나나 농장(Farm) 사례연구로서 지역적 한계를 벗어나, 업종에 대한 패러다임 변화측면에서 지금까지 거의 시도되지 못했던 글로벌농업스타트업을 대상으로 하였다. 현지에서 직접 참여·관찰하고 학습된 사업화 과정과 기업가정신, 경영관리 차원에서 '글로벌 농업스타트업' 성공요인을 밝히기 위한 목적으로 연구되었다. 글로벌농업스타트업을 연구하기 위해 글로벌스타트업(Global Startup)과 글로벌농업스타트업(Global Agricultural Startup)에 대한 비교 분석 또한 시도하였다. 실제 분석은 '정의', '구성요소', '성공요인'으로 이루어졌고, 구분 가능한 두개념의 차이를 확인하고자 하였다. 사례분석은 바나나 농장(Farm)을 직접 관찰·경험하는 참여행동연구(Participatory Action Research)의 장점을 최대한 살리고자 하였다. 바나나 농장 사례의 경우 농장개발을 위한 준비과정과 농장개발 및 관리과정으로 구분함으로써 농장관리의 전과정을 통한 방법론과 고려되어지는 다양한 변수까지도 설명하였다. 구체적인 실패사례를 극복하고 대응하는 과정을 통해 연구의 신뢰성과 타당성을 확보하고자 하였으며, 기업가정신과 경영관리 및 조직 관련 사례연구는 기존 선행연구에서 이론화되었던 구성요소와 경영관리에 속하는 이론적 분야들을 세분화해 적용하여 분석하였다. 본 연구는 해외농업 진출 시 자회사나 합작 또는 해외법인 형태로서 진출이 아닌 본사를 해외로 직접 이전하여 현지진출 사업을 일으키는 과정에 대한 거의 최초의 연구이다. 특히 지금까지 소개되지 않았던 글로벌농업스타트업으로서 지역적으로는 아프리카, 규모로는 스타트업, 업종은 농업에 해당하는 특이한 사례이다. 기업가정신(Entrepreneurship)에 있어서도 지금까지 시도되지 않았던 농업사례에서 기업가 정신 구성요소인 혁신성, 위험감수성, 진취성, 비전공유, 사회적기여, 리더십 등이 어떻게 발현되고 효과가 나타나는지도 구체적으로 사례화 했다. 경영관리 및 문화적 측면도 해외사업에서 단지 문화적 측면이 중요하다는 주장에서 더 나아가 채용·직무·임금·퇴직·개발·조직 구조 관리 등에서도 개별 실패사례와 이의 대응사례를 같이 확인하였다. 그 결과, 해외 농업스타트업 기업운영에서 '기업가정신', '영농관리', '경영관리' 측면에 대한 이론적 확인과 더불어 실무적, 대응적 토대를 제시했다는 점에 연구의 의의와 시사점이 존재한다.

• 벤처창업연구
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• 제9권4호
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• pp.77-85
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• 2014

청소년을 대상으로 진행되는 창업교육의 목적은 성공적인 창업을 위한 창업구성요소의 개별적인 훈련보다는 창업이라는 프로세스를 이해하고 기업가정신을 함양하며 창의성을 향상시키는데 있다. 교육의 효과는 창업에 대한 올바른 인식을 심어주며 창업저변을 확대할 수 있는 가능성을 만들어 준다. 따라서 창업교육프로그램을 수강한 학생들이 교육을 통하여 어떠한 영향을 받았는지에 대한 검증은 매우 중요하며 이러한 효과측정을 통하여 더 나은 교육프로그램을 개발할 수 있는 계기를 마련할 수 있다. 그럼에도 불구하고 창업교육프로그램에 대한 효과성 측정도구에 대해서는 아직 연구가 미진한 상태이다. 따라서 창업교육프로그램을 통한 효과에 대한 정의와 이를 측정할 수 있는 지표의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이론적 경험적 접근방법을 통해 청소년의 창업교육프로그램을 통해 체화될 수 있는 학습효과를 기업가지향성, 창의성, 창업준비행동 등의 3개영역과 11개의 하위영역으로 구분하고 효과측정을 위한 49개의 예비문항을 도출하였다. 도출된 항목을 비즈쿨 선정학교인 5개의 특성화고등학교 학생 287명을 표본으로 실중분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 통해 최종 3개영역, 8개의 하위영역(혁신성, 위험감수성, 문제해결능력, 협력적 의사결정, 효율적 행동능력, 정보수집, 진로탐색, 창업탐색 및 준비), 38개의 측정문항을 확정하였고, 마지막으로 척도의 신뢰도를 확보함으로써 최종의 청소년 창업교육프로그램 효과성 측정항목을 완성하였다. 추가적으로 비즈쿨 대상의 학생중에서 적극적으로 창업교육프로그램에 참여하고 있는 창업동아리 참여자와 비참여자와의 효과성에 대한 평균값을 비교한 것과 9개의 측정지표에 차이가 있음을 볼 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.