정보통신기술 발달로 스마트폰이 보급되면서, 온라인 쇼핑몰 서비스는 컴퓨터가 아닌 모바일로도 사용이 가능해졌다. 그로 인해 온라인 쇼핑몰 서비스를 이용하는 사용자는 급격히 증가하게 되고, 거래되는 제품의 종류 또한 방대해지고 있다. 따라서 기업은 이익을 최대화하기 위해서는 사용자가 관심을 가질만한 정보를 제공해주는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자의 과거 행동 데이터나 행동 구매 기록을 기반으로 사용자에게 필요한 정보 또는 제품을 제시하는 것을 추천 시스템이라 한다. 현재 추천 서비스를 제공하는 대표적인 해외 기업으로는 Netflix, Amazon, YouTube 등이 있다. 최근 이러한 전자상거래 사이트에서는 사용자가 해당 제품에 대한 리뷰가 유용한지에 대해 투표할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 이를 통해, 사용자는 유용하다고 판단되는 제품에 대한 리뷰와 평점을 참고하여 구매 의사결정을 내린다. 따라서 본 연구에서는 제품에 대한 평점과 리뷰의 유용성 정보 간의 상관관계를 파악하고, 리뷰의 유용성 정보를 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 확인하고자 한다. 또한 대부분의 사용자들은 만족한 제품에만 평점을 부여하는 경향이 있고 제품에 대한 평점이 높을수록 구매 의도가 높아지는 경향이 있다. 따라서 전통적인 협업 필터링 기법에 모든 평점을 반영한 결과와 4점과 5점 평점만을 반영한 추천 성능 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Amazon에서 수집한 전자 제품 데이터를 사용하였으며, 실험 결과는 평점과 리뷰 유용성 정보 간 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 평점과 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 비교한 결과, 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영한 결과의 추천 성능이 더 높게 나타났다. 그리고 리뷰 유용성 정보를 추천 시스템에 반영한 결과는 리뷰가 유용할수록 추천 성능은 높게 나타나는 것으로 확인하였다. 따라서 이러한 실험 결과는 향후 개인화 추천 서비스의 성능 향상에 기여하고, 전자상거래 사이트에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.
하수관로 열화모델은 하수관망을 관리하는 의사결정자에게 자산의 미래 상태 예측에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 CCTV 조사를 통해서 확보한 구조적 상태평가 이력자료를 기반으로 마르코프 연쇄 모델을 이용하여 하수관로의 노후도를 추정하였다. A시의 3개 배수분구에서 1998-1999년과 2010-2011년에 CCTV 조사에 의해 수집된 관경 450 mm와 600 mm의 흄관 자료를 이용하여 분석하였다. EM 배수분구의 450 mm 관로와 600 mm 관로에서 주요 결함 발생이 다른 두 배수분구보다 빠르게 발생하는 것으로 나타났다. 관로 설치 이후 35년이 지난 시점에는 450 mm 관로의 약 29%, 600 mm 관로의 약 38%가 주요 결함이 발생했으며, 100년 후에는 각각 62%와 74%의 관로가 주요 결함으로 관로 기능을 상실하는 수준으로 나타났다. 관로설치 35년 후, SN 배수분구는 450 mm 관로의 약 26%, 600 mm 관로에서 약 35%, HK 배수분구에서는 450 mm 관로의 약 27%, 600 mm 관로에서 약 37%의 주요 결함이 발생한 것으로 예측되었다. 또한 600 mm 관로가 450 mm 관로보다 평균 12년 정도 빨리 기능 저하가 일어나는 것으로 나타났다. 한편, 관로의 주요 결함등급 비율을 40%로 설정하여 관로의 유효사용수명으로 적용할 경우, 450 mm 관로는 SN배수분구에서 60년, EM배수분구에서 42년, HK배수분구 59년이며, 600 mm 관로에서는 각각 43년, 34년 39년으로 나타났다.
소비자체험에 대해 기업들과 학자들이 많은 관심을 가져 왔지만 브랜드로부터 유발된 총체적인 체험에 대해서는 제한적으로 연구가 진행되어 오고 있다. 구매의사결정의 모든 과정에서 다양한 체험이 이루어질 뿐만 아니라 브랜드 아이덴티티와 브랜드 커뮤니케이션과 같은 브랜드 체험제공 수단들을 통해서도 소비자체험이 유발될 수 있음에도 불구하고 이러한 총체적인 체험에 대한 논의가 부족하였다. 따라서 본 연구는 기존 문헌들을 토대로 브랜드 체험을 개념화하고 브랜드 체험의 유형을 고찰하고자 하였다. 또한 브랜드의 총체적 체험은 소비자와 브랜드의 정서적 유대관계에 영향을 미칠 것이라 가정하고 그 효과를 규명하고자 하였으며, 브랜드 애착이 브랜드 몰입에 미치는 효과도 함께 검증하였다. 연구결과에 의하면 브랜드 체험의 네 가지 유형 가운데 감성적 체험, 행동적 체험, 그리고 지성적 체험이 브랜드 애착에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 특히 행동적 체험의 영향력이 가장 높은 것으로 밝혀졌다. 반면 브랜드의 감각적 체험은 브랜드 애착에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 브랜드 애착의 열정과 자아연관은 브랜드 몰입에 유의한 영향을 미친 반면에 애정은 브랜드 몰입에 유의한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 실증분석을 바탕으로 소비자와 브랜드간의 강력한 정서적 유대관계를 형성하기 위해서는 소비자들이 브랜드로부터 감성적, 행동적, 그리고 지성적 체험을 경험해야 하는 것으로 해석할 수 있다. 또한 소비자들이 체험 브랜드와의 관계를 유지하기 위한 의지를 형성하기 위해서는 애정과 자아연관으로 구성된 애착이 선행되어야 함을 알 수 있다.
강원특별자치도는 태백산맥을 중심으로 지방에 따라 기후 특성이 매우 다르며, 국지성 호우가 빈번하게 발생하는 지역이다. 호우재해는 발생 시간이 짧고, 시공간적 변동성이 매우 커 많은 인명 및 재산피해를 유발한다. 최근 10년(2012~2021)간 강원지역 호우피해 발생 횟수는 28건이고, 평균 발생 피해액은 456억 원가량으로 집계되었다. 호우재해를 저감하기 위해선 지역단위의 재난관리 방안을 수립해야 한다. 특히나 현재 운영 중인 호우특보 기준은 획일화되어 지역 특성을 고려하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구는 강원특별자치도에 위치한 특보구역을 대상으로 침수유발 강우량을 고려한 호우특보 기준을 제안하고자 한다. 특보구역별 침수유발 강우량 대푯값 분석 결과 평균값이 호우특보 발령 기준과 유사했고, 이를 본 연구의 호우특보 기준으로 선정하였다. 호우특보 기준 검토를 위한 강우사상으로 2019년 태풍 미탁, 2020년 태풍 마이삭과 하이선, 2023년 태풍 카눈 강우사상을 적용했고, Hit Rate 정확도 검증 결과 강릉평지 72%, 원주 98%로 본 연구는 실제 특보를 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 호우특보 기준은 위기경보 단계(관심, 주의, 경계, 심각)와 위계가 동일하여 선제적 호우재해 대응이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 향후 호우재해 대응의 획일적 의사결정 시스템을 보완하고, 이를 토대로 지역별 재해위험성을 고려한 호우특보 기준으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 스타트업 CEO의 특성이 투자유치 성과에 미치는 영향을 시리즈 A 투자 관점에서 분석하는 데 있다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 스타트업 CEO의 학력 수준이 높을 때, 스타트업 경험이 있을 때, 투자유치 경험이 있을 때 벤처캐피탈 등 벤처투자자는 스타트업 투자에 유의한 양(+)의 영향을 미치고 있음을 발견하였다. 이는 통제변수를 도입하여도 체계적으로 유의하게 긍정적으로 나타났다. 하지만 직장 경험이 있을 때 스타트업 총투자금액에는 유의한 긍정적 영향을 미치고 있지 않았으나, 평균투자금액에는 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 총투자금액은 스타트업 경험이 있을 때가 투자유치 경험이 있을 때보다 표준화 계수의 크기가 크게 나타났으나, 평균투자금액은 투자유치 경험이 있을 때가 스타트업 경험이 있을 때보다 표준화 계수의 크기가 크게 나타났다. 이는 총투자금액에서는 스타트업 경험이, 평균투자금액에서는 투자유치 경험이 중요함을 시사하고 있다. 셋째, 시리즈 A 투자 시점에 스타트업의 매출액이 높으면 총투자금액 및 평균투자금액도 유의하게 높은 것으로 나타났다. 초기 스타트업은 비록 수익성이 떨어지거나 적자이더라도 어느 수준의 매출액이 확보되면 벤처캐피탈에게 매력적인 투자대상이 되는 것으로 보인다. 본 연구 결과는 벤처캐피탈의 투자의사결정 및 스타트업의 자금조달 전략을 수립하는데 활용할 수 있을 것이다. 그리고 스타트업을 준비하는 예비스타트업 CEO에게 주는 시사점은 학위의 취득을 통해 전문성을 갖추고 스타트업에 도전하여 스타트업 경험을 쌓고 투자유치를 경험하면 총투자금액이 증가할 것이라는 점이다. 스타트업 경험이 없더라도 관련된 산업에서 직장경험을 한다면 평균적으로 투자받을 수 있는 금액이 증가할 수 있음을 시사한다.
본 연구는 조직의 전략적 의사결정 및 행동경향으로 사회적기업의 고유한 기업가적 행동 속성을 식별하여 영리기업과 구별되는 사회적기업가정신 모형을 도출하고 이를 설명하는 사회적기업가정신 프레임워크를 제안하는 것을 목적으로 한다. 연구의 목적을 효과적으로 달성하기 위하여 선행연구를 검토하고 이를 토대로 근거이론방법으로 질적연구를 수행하였다. 일련의 분석과정을 통하여 '사회적기업가정신: 사회적가치지향성; 혁신성; 진취성; 위험감수성; 협력지향성' 모형을 새롭게 제안하고 식별된 하위요인들 간의 관계성을 고찰하여 모형을 통합적으로 설명하는 '사회적기업가정신 프레임워크'를 개발하였다. 프레임워크는 사회적기업가정신을 '친사회적 동기(Pro-social motivation)', '친사회적 행동(Pro-social behavior)', '기업가적 행동(Entrepreneurial behavior)' 속성으로 구분하고 이를 사회적기업가정신 모형을 구성하는 각 하위요인들과 연결하여 설명하였다. 본 연구가 선행연구와 구별되는 가장 두드러진 차별성은 조직차원의 행동적 관점에서 사회적기업가정신을 구성하는 하위요인으로 '협력 지향성(Cooperation orientation)'을 식별하여 추가한 부분이다. 연구를 통해 사회적·경제적 목적을 동시에 추구하는 사회적기업의 독특한 특성인 하이브리디티(Hybridity)와 이로 인한 자원 제약 환경 속에서, 외부와의 협력을 통해 자원 제약의 어려움을 극복하고, 운영의 효율을 향상시키며, 조직의 친사회적 동기를 구체화하는 사회적기업의 주요한 행동경향인 '협력지향성'을 식별하였다. 협력지향성은 사회적 가치지향 활동과 영리를 추구하는 기업가적 활동에서 동시에 발현되는 사회적기업의 차별적 행동경향으로, 친사회적 동기를 구체화하며 동시에 기업가적 영리활동을 수행하는 사회적기업의 이중정체성(Dual identity) 갈등 사이에서 기업 활동의 합법성을 강화하고 사회적 가치창출 활동의 성과를 향상시키며 기업 활동의 경제적 기반을 강화한다. 본 연구에서 새롭게 식별된 협력지향성은 선행연구를 보완하여 사회적기업가정신 이론의 설명력을 높이고 후속 연구자들에게 이론적 확장의 근거와 토대를 제공한다.
국제사회는 IPCC를 중심으로 SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 기후변화 시나리오를 새로운 온실가스 변화 경로로 채택하고, 신기후변화 시나리오 기반으로 다양한 규모와 형태로 기후변화를 전망하고 분석하고 있다. 국립농업과학원은 이러한 국제적 동향을 반영하고 농업부문 기후변화 적응대책 지원을 위한 노력의 일환으로 신규 온실가스 경로에 기반한 한반도 상세(1km) 기후변화 시나리오를 산출하였다. 본 논문은 2022년 "국가 기후변화 표준 시나리오" 로 인증받은 국립농업과학원의 SSP 기후변화 시나리오 자료를 소개하고, 기후변화 전망 결과를 보여주고자 한다. 한반도의 미래 기후 변화에 대한 전망 정보를 생산하기 위해 CMIP6에 참여한 18개의 GCM 모형에서 생산된 전지구 규모의 기후 자료를 과거기간(1985-2014)과 미래기간(2015-2100)에 대해 수집하고, 1km 격자형 한반도 전자기후도와 SQM 방법을 이용하여 한반도 영역에 대해 통계적 상세화를 수행하였다. 21세기 후반기(2071~2100년), 한반도의 연평균 최고, 최저기온은 온실가스 배출 정도에 따라 각각 2.6~6.1 ℃, 2.5~6.3 ℃ 상승하고, 연강수량은 21.5~38.7 % 상승하는 것으로 전망되었다. 저탄소 시나리오(SSP1-2.6)의 경우 기온과 강수량 상승이 적게 나타나, 탄소 배출을 감축하는 경우에 상승 폭을 억제할 수 있을 것으로 전망되었다. 21세기 후반기의 우리나라 평균 풍속과 일사량은 상대적으로 현재 대비 미래에 큰 변화가 없을 것으로 전망하고 있다. 이 자료는 기후변화에 따를 미래의 불확실성을 이해하고 기후변화 적응을 위한 합리적인 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.
소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
보건소의 의약분업 시행에 따른 업무변화와 업무 개선방안에 대해 조사 분석하여 보건소의 기능 및 역할 재정립에 필요한 기초자료를 얻고자 2001년 4월과 5월에 경상북도내 25개 보건소와 대구광역시 6개 보건소의 소장 또는 과장에게 의약분업 실시 전후의 보건소 업무 및 진료실적변화 정도를 조사하였고, 이와 함께 보건소 공무원 221명에게 의약분업에 따른 보건소 업무개선방안에 대해 설문 조사하였다. 31개 대상 보건소 가운데 77.4%인 24개 보건소가 주민진료편의 조치를 취하였다고 하였다. 주민 진료편의 조치를 한 보건소의 조치내용으로 약국배치도마련(73.9%), 인테리어 개선(39.1%), 전자처방전달시스템 도입(34.8%) 순이었다. 의약분업 실시 후 의사는 대상 보건소의 3.2%에서 감소하였다. 의약분업에 따라 월평균 진료건수는 대상 보건소의 58.1%에서 감소하였다고 하였고, 조제건수는 96.4%, 총진료비는 80.6%, 본인부담금은 80.6%, 약품구입비는 96.7%의 보건소에서 감소하였다고 하였다. 의약분업 실시 이후 진료부문에 비해 보건사업 부문의 비중은 54.2%의 보건소에서 증가하였다고 하였다. 의약분업 전후이 분기별 진료실적을 분석한 결과 진료실인원은 의약분업이전과 비교하여 의약분업 이후에 감소하였고, 진료연인원은 군보건소와 보건의료원은 감소하였으며, 시화 구보건소는 감소했다가 점차 증가하고 있다. 조제건수 총진료비 본인부담금 약품구입비는 크게 감소하였다. 보건소 공무원들은 의약분업 실시 이후 진료부문의 기능에 대해서는 57.6%가 축소시켜야 한다고 하였고, 보건소에서 우선적으로 개선해야 할 부분으로는 보건사업내용 개발(62.4%), 인력재배치(51.6%), 사업우선순위 결정(48.4%), 조직개편(36.2%), 진료서비스의 질 향상(32.1%), 예산재배치(23.1%) 순으로 응답하였다. 보건소의 이미지를 개선하기 위해서는 지역주민건강정보관리 강화(60.7%)가 가장 시급하다고 하였으며 홍보를 통한 보건소의 이용 확대(15.8%), 보건소 공무원의 친절(15.3%), 건강상담요원 배치(8.2%) 순이었다. 의약분업 실시 이후 바람직한 보건소 역할 설정을 위하여 보건소 전체 업무 영역에 대해 의약분업 이전과 이후에 상대비중을 매기도록 한 결과 25개 세부영역 중 일반진료 및 응급진료 영역만 모두 상대비중이 높아졌다. 의약분업 이후 보건소가 중점을 두어야 할 우선 순위 5위까지의 업무영역은 순서대로 예방접종, 건강증진, 모자보건, 급만성전염병, 지역보건의료계획 이었다. 향후 보건소가 바람직한 공공보건의료조직으로 기능 및 역할을 재정립하기 위해서는 의약분업이라는 중대한 보건의료환경변화를 계기로 진료부문의 기능은 축소하되 노후시설 장비의 개선, 진료방식의 다양화, 건강정보관리 강화 등 진료서비스의 내용과 질에 있어서는 강화하는 방향으로 나아가야 할 것이다. 또한 인력재배치 및 조직개편과 함께 다양한 보건사업의 개발과 지역특성에 맞는 사업우선순위에 의해 예방접조, 건강증진, 모자보건, 급 만성전염병, 지역보건의료계획 수립, 구강보건, 만성퇴행성질환 등 지역주민의 건강증진 질병예방 기능을 강화하되 지역특성(대도시, 중소도시, 농어촌)에 맞게 예방위주의 건강 증진업무와 환자 진료업무의 비중을 차별화 시키는 방향으로 개선해 나가야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.