• 지능정보연구
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• 제11권3호
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• pp.83-101
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• 2005

고객유지는 갈수록 경쟁이 심화되고 있는 생명보험산업에서 핵심이슈 중에 하나이다. 생명보험사들은 고객을 유지하기 위해서 많은 활동들을 한다. 그 가운데 대표적인 것이 바로 지속적으로 고객과 접촉하는 것이다. 본 연구는 접촉스케줄링시스템(CSS: Contact Scheduling System)의 설계에 대한 것으로 해촉된 모집설계사의 고객을 관리해야만 하는 지원설계사의 고객관리를 돕는 것을 목표로 한다 지원설계사는 모집설계사의 고객관리 경험과 지식을 공유할 수 없다. 이런 지원설계사의 고객접촉을 지원하기 위해서, 본 연구에서는 CSS를 설계한다. CSS설계는 두 단계로 이루어지고, CART(Classification And Regression Tree)와 SPM(Sequential Pattern Mining)의 데이터 마이닝 기법을 활용한다. 단계 1에서는 CART 기법을 이용하여 고객을 8개의 고객군으로 분류한다. 단계 2에서는 각 분류고객군에 적합한 접촉내용, 접촉간격 그리고 접촉방법 등의 접촉스케줄링 정보를 생성한다. 접촉내용은 스케줄 접촉내용, 이벤트접촉내용 그리고 비즈니스규칙에 의한 접촉내용의 결합으로 결정되는데 스케줄접촉내용은 SPM 모델의 결과를 통해 생성된다. 또한 본 연구에서 설계한 CSS가 실제상황에서 어떻게 작동하는지를 제시함으로써 CSS가 효율적이고 효과적인 고객접촉에 실용적임을 보인다.

• 기술혁신학회지
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• 제15권2호
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• pp.299-322
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• 2012

생명공학(BT) 분야는 고부가가치의 새로운 시장기회를 제공할 수 있는 잠재력이 있으며, 타분야와 융합 연구개발이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 2000년부터 2010년동안 한국특허청(KIPO)에 등록된 특허를 기준으로 우리나라 BT 융합기술의 실태를 실증분석 하고자 한다. 특히 국제특허분류(IPC) 체계에 따라 융합기술을 동종융합과 이종융합 기술로 구분하였으며, 그 시장의 특성을 파악을 위하여 기술 및 기업집중도, 시장확보력지수(PFS) 비교 실증분석을 한다. 또한 FOS 기술-분류표를 활용하여 BT기술과 이종융합이 일어나고 있는 산업군을 파악하여 신시장 창출현황을 살펴보고 이에 대한 시사점을 찾고자 한다. 그간 특허분석으로 많은 연구가 수행되었으나 우리나라 BT 융합기술 시장에 초점이 맞추어 진 연구는 거의 드문 실정으로 이러한 분석은 매우 의미가 있는 연구라고 사료된다. 본 연구에서는 우리나라 융합기술 시장이 급속도로 확장되고 있으며, 소수 기업에 의하여 독과점화되고 있다는 사실을 확인하고, 종합적으로 BINET 융합 분야의 핵심 키워드 및 기술을 파악한다. 이러한 BT 융합의 추세는 향후 BT 산업화가 가속화되면서 더욱 강화될 것으로 전망되며, 본 연구를 통하여 확인된 향후 BT 기반 융합기술 정책수립에 많은 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제36권1호
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• pp.179-194
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• 2006

목적 : 이번 연구에서는 일반인의 치주질환 치료제에 대한 인식도를 설문을 통하여 알아보았고 현재 국내에서 시판중인 치주질환, 치료제를 의약품 검색 사이트를 이용하여 조사하였다. 조사한 치료제의 효과를 해당 약품의 성분과 관련된 문헌을 고찰함으로써 알아보았다. 재료 및 방법 : 일반인의 치주질환 치료제에 대한 인지도를 조사하기 위하여 열 개의 문항으로 구성된 설문을 실시하였다. 설문은 한림대학교 성심병원 산업의학과에 정기 건강검진을 위하여 내원한 사람들을 대상으로 하였다. 보건복지부에 등록된 치주질환 치료제를 조사하기 위하여 킴스 온라인 홈페이지를 이용하였다. 의약품 종합 검색 페이지에서 '추가조건 입력하기'의 '복지부 분류'란에 '231. 치과-구강용약'의 조건을 주어 검색하였다. 검색 결과로부터 경구 치주질환 치료제를 구별하여 정리하였다. 치주질환 치료제와 관련된 문헌을 조사하기 위하여 미국 국립도서관의 검색 서비스인 Pubmed 홈페이지를 이용하였다. 검색어는 각 지료제의 성분명과 치은염, 치주염, 치주질환의 조합어를 사용하였다. 결과 : 설문에 참여한 사람은 100명이었다. 이 중 85%는 치주질환이라는 말을 들어본 적이 있었으며 72%는 자신의 치주건강상태가 좋지 않다고 생각하였다. 14%는 치주질환 치료제를 복용한 경험이 있었다. 61%는 치주질환 치료제에 관한 정보를 광고로부터 획득하였다. 향후 치주질환 치료제의 선택과 관련하여 35%는 치과의사에게, 24%는 의사에게 그리고 20%는 약사에게 문의하겠다고 대답하였다. 치주질환 치료제는 70개였다. 이 중 38개는 아스코르빈산 제제, 25개는 옥수수 불검화 추출물 제제, 5개는 저용량 독시싸이클린 제제였고 아보카도-콩 불검화물과 동양의학적 제제가 각각 한 개였다. 결론 : 치주질환 치료제에 대한 일반인의 인지도는 비교적 낮았으며 정보를 획득하는 주요 경로는 광고였다. 일반인들이 치주질환 치료제를 선택하는 데 치과의사는 큰 역할을 하지 못하였다. 시판중인 치주질환 치료제는 70개였다. 치료제는 다섯 개의 군으로 분류할 수 있었으며, 아스코르빈산 제제, 옥수수 불검화 추출물 및 저용량 독시싸이클린이 대부분이었고 아보카도-콩 불검화물과 동양의학적 제제는 각각 한 개였다. 옥수수 불검화 추출물과 저용량 독시싸이클린은 임상 연구에 의해 그 효과가 입증되었으나 아스코르빈산 제제는 임상 연구가 없었으며 따라서 이상적인 제제라고 할 수 있다. 기존의 문헌에 기초하여 볼 때 옥수수 불검화 추출물과 저용량 독시싸이클린만이 전통적인 치주질환 치료법(SRP)과 병행하여 치료제로 사용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.164-173
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• 2019

본 연구에서는 전 세계 3대 에어쇼 중의 하나인 "FIA(Farnborough International Airshow, 판보로 국제 에어쇼)"의 참여기관/업체를 대상으로 네트워크 분석을 활용하여 항공우주분야 기술동향을 분석하였다. 판보로 국제 에어쇼는 전 세계 주요 항공관련 민간 및 방산 업체와 각국 정부 및 군 관계자가 참여하여 항공우주산업분야에 대한 최신 기술을 선보이는 중요한 행사로서, 2018 FIA에서는 총 112개 국가에서 1,500여 업체(기관)가 참여하였다. 본 연구에서는, 항공우주분야 기술관련 45개 국가, 1,108개 업체를 대상으로 223개의 기술 분류 카테고리를 통해 네트워크 분석 중 하나인 키워드 기반의 중심성 분석을 수행하였다. 분석결과, 전 세계적 우주항공 분야의 핵심기술은 "Machining"으로 조사되었다. 하지만 지역(국가) 별로 분류되는 핵심기술은 다소 다른 경향을 보여주고 있었는데, 유럽(EU)과 영국의 경우 "Machining", 아시아의 경우 "Aircraft Components", 미국의 경우 "Engine Components/controls"가 식별되었다. 우리나라의 경우에는 관련 기관/업체 수의 부족으로 뚜렷한 중심 기술이 식별되지 않았다. 본 연구의 결과가 우주항공분야 기술기획 및 연구 방향성 제시를 위한 참고자료로서 활용 될 수 있으며, 또한 국내 관련 업체의 수출 진흥을 위한 국외 주요 기술 분야를 제시하는데 유용하게 활용되리라 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.63-72
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• 2015

최근 건설프로젝트가 고층화, 대형화, 복잡화됨에 따라 적정 수준의 건설업 산업안전보건관리비 확보 및 사용에 대한 중요성이 증가하고 있다. 그러나 현행 건설업 산업안전보건관리비 계상요율은 공사의 종류 및 규모로만 분류하여 일괄적으로 제시되어 있어 각각의 건설프로젝트가 지니고 있는 공사의 환경 및 특성을 반영하지 못한다는 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 건설업 산업안전보건관리비 산정 시 건설프로젝트별 공사 환경 및 특성을 고려할 수 있도록 하는 건설업 산업안전보건관리비 예측 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 일반건설공사(갑) 50억 미만 공사현장에 대해 현장의 여건 및 건설업 산업안전보건관리비의 사용 실태를 조사하고, 이를 대상으로 통계적 기법인 다중회귀분석에 적용하였다. 분석 결과, 예측 모델은 검증군에 대해 기존 요율로써 산정할 때의 오차율(18.48%)보다 낮은 오차율(4.38%)을 보여, 기존의 방식보다 높은 예측정확도를 보이는 것으로 분석되었다. 개발된 예측 모델을 활용할 경우 각 건설프로젝트가 지닌 공사 환경과 특성이 반영된 보다 현실적인 건설업 산업안전보건관리비를 확보할 수 있을 것으로 예상되며, 이러한 적정 수준의 건설업 산업안전보건관리비 확보는 건설프로젝트에 양질의 안전관리를 제공함은 물론, 나아가 건설 안전사고 최소화 및 건설 재해율 감소에 기여할 것으로 기대된다. 본 연구는 건설업 산업안전보건관리비 예측 모델 개발을 위한 초기단계의 연구로 50억 미만의 일반건설공사(갑)으로 범위를 한정하였으나, 향후 추가적인 데이터 수집을 통해 건설업 전반에서 활용 가능한 건설업 산업안전보건관리비 예측 모델이 개발될 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.15-22
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• 2018

패키징에 대한 소비자들의 주요인식을 조사하기 위해 빅데이터 분석방법인 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 중심으로 연구를 진행하였다. 데이터 수집은 웹&SNS데이터 분석 프로그램인 텍스톰(Textom)을 사용하여 2년 7개월간의 데이터를 수집하였다. 연구 결과 네트워크 중심도는 패키징의 경우 8.9% 포장은 9.1%로 패키징이 보다 다양한 주제를 다루는 것으로 조사되었다. CONCOR 분석을 통해서 유사한 의미를 가지는 4개의 그룹으로 분류하여 패키징에 관한 소비자들의 주요인식을 연구, 개발, 산업, 소재, 기능 등으로 요약하였다. 본 연구에 따르면 소비자가 가장 많이 인식하는 패키징 소재는 합성수지이며 패키징 기능으로는 보관의 기능을 주로 인식한다. 또한 소비자들이 인식하는 패키징 관련 상품군으로 제약, 의약품인 것으로 조사되었다. 본 연구결과는 패키징에 대한 소비자들의 인식을 예측함으로써 향후 이루어질 연구와 산업발전에 기초자료로써의 활용 가능성을 가지며 빅데이터와 패키징 두 분야의 융합을 통한 패키징 분야의 새로운 연구방향을 제시한 의의가 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.493-505
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• 2013

사용자 참여(User involvement)를 통한 신제품 또는 신규 서비스 개발이 내부 직원이나 외부 전문가 활용의 대안으로 각광받고 있다. 그러나 이러한 사용자 참여 방식이 궁극적으로 기업 성과에 긍정적인 영향을 주는지에 대한 정량적 연구는 미흡하며, 기존 연구들도 사용자 참여의 효과성에 대해 상충되는 결론을 내리고 있다. 본 연구는 최근 급성장하고 있는 국내 디지털 콘텐츠 산업에서의 신규 서비스 개발 시 사용자 참여 효과를 실증적으로 분석하고, 이를 바탕으로 세부 활용 전략을 제시하고자 한다. 사용자 활용 현황 및 성과 창출 효과를 다각적으로 분석하기 위해 사용자 군을 선도 사용자와 일반 사용자로 구분하였고, 급진적 서비스와 점진적 서비스로 서비스 유형을 분류하였다. 서비스 개발 단계 또한 아이디어 발굴, 개발, 마케팅으로 나누어, 실제 사용자를 활용하고자 하는 기업들이 서비스 유형 및 개발 단계를 조합하여 적절한 사용자 활용 전략을 수립할 수 있도록 사용자 활용 전략 매트릭스를 제안하였다.