• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 벤처창업연구
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• 제14권2호
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• pp.61-72
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• 2019

최근 사회적기업에 대한 관심이 증가하고 양적 질적으로 성장하면서 사회적기업의 성공과 실패를 결정하는 요인에 대한 관심도 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 한국사회적기업진흥원에 자발적으로 경영공시를 수행한 사회적기업을 중심으로 기업의 특성이 재무적 성과와 사회적 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 분석을 수행하였다. 사회적기업의 재무적 성과는 당기순이익률, 영업이익률, 총자산이익률을 사용하였으며, 사회적 성과는 총고용 수, 취약계층고용비율을 사용하였다. 사회적기업의 특성요인으로는 대표자 특성(성별, 나이, 사회적기업 운영 경험), 기업규모, 업력, 차입금의존도, 자기자본비율, 인증 경과기간 등을 설정하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적기업의 특성과 재무적 성과와의 분석에서 기업규모, 조직형태, 정부지원금, 자기자본비율은 재무적 성과와 통계적으로 유의한 양의 관련성을 보였으며, CEO 나이, 기업업력, 차입금의존도는 통계적으로 유의한 음의 관련성을 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 사회적기업의 특성과 사회적 성과와의 분석에서는 CEO 성별, CEO 연령, 기업규모 정부지원금은 총근로자수와 유의한 양의 관계를 나타낸 반면, 인증유형, 업종더미는 유의한 음의 관계를 보였다. 한편 CEO 성별과 인증유형은 취약계층취업률과 유의한 양의 관련성을 보였으며, 정부지원금, 기업규모 등은 취약계층취업률과 통계적으로 유의한 차이를 나타내지는 않았다.

• Asia Marketing Journal
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• 제15권1호
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• pp.1-22
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• 2013

This case focuses on Shanghai Tang, the first truly Chinese luxury brand that appeals to both Westerners and, more recently, to Chinese consumers worldwide. A visionary and wealthy businessman Sir David Tang created this company from scratch in 1994 in Hong Kong. Its story, spanned over almost two decades, has been fascinating. It went from what best a Chinese brand could be in the eyes of Westerners who love the Chinese culture, to a nearly-bankrupted company in 1998, before being acquired by Richemont, the second largest luxury group in the world. Since then, its turnaround has been spectacular with a growing appeal among Chinese luxury consumers who represent the core segment of the luxury industry today. The main objective of this case study is to formally examine how Shanghai Tang overcame its downfall and re-emerged as one the very few well- known Chinese luxury brands. More specifically, this case highlights the ways with which Shanghai Tang made a transitional change from a brand for Westerners who love the Chinese culture, to a brand for both, Westerners who love the Chinese culture and Chinese who love luxury. A close examination reveals that Shanghai Tang has followed the brand identity concept that consists of two major components: functional and emotional. The functional component for developing a luxury brand concerns all product characteristics that will make a product 'luxurious' in the eyes of the consumer, such as premium quality of cachemire from Mongolia, Chinese silk, lacquer, finest leather, porcelain, and jade in the case of Shanghai Tang. The emotional component consists of non-functional symbolic meanings of a brand. The symbolic meaning marks the major difference between a premium and a luxury brand. In the case of Shanghai Tang, its symbolic meaning refers to the Chinese culture and the brand aims to represent the best of Chinese traditions and establish itself as "the ambassador of modern Chinese style". It touches the Chinese heritage and emotions. Shanghai Tang has reinvented the modern Chinese chic by drawing back to the stylish decadence of Shanghai in the 1930s, which was then called the "Paris of the East", and this is where the brand finds inspiration to create its own myth. Once the functional and emotional components assured, Shanghai Tang has gone through a four-stage development to become the first global Chinese luxury brand: introduction, deepening, expansion, and revitalization. Introduction: David Tang discovered a market gap and had a vision to launch the first Chinese luxury brand to the world. The key success drivers for the introduction and management of a Chinese luxury brand are a solid brand identity and, above all, a creative mind, an inspired person. This was David Tang then, and this is now Raphael Le Masne de Chermont, the current Executive Chairman. Shanghai Tang combines Chinese and Western elements, which it finds to be the most sustainable platform for drawing consumers. Deepening: A major objective of the next phase is to become recognized as a luxury brand and a fashion or design authority. For this purpose, Shanghai Tang has cooperated with other well-regarded luxury and lifestyle brands such as Puma and Swarovski. It also expanded its product lines from high-end custom-made garments to music CDs and restaurant. Expansion: After the opening of his first store in Hong Kong in 1994, David Tang went on to open his second store in New York City three years later. However this New York retail operation was a financial disaster. Barely nineteen months after the opening, the store was shut down and quietly relocated to a cheaper location of Madison Avenue. Despite this failure, Shanghai Tang products found numerous followers especially among Western tourists and became "souvenir-like" must-haves. However, despite its strong brand DNA, the brand did not generate enough repeated sales and over the years the company cumulated heavy debts and became unprofitable. Revitalizing: After its purchase by Richemont in 1998, Le Masne de Chermont was appointed to lead the company, reposition the brand and undertake some major strategic changes such as revising the "Shanghai Tang" designs to appeal not only to Westerners but also to Chinese consumers, and to open new stores around the world. Since then, Shanghai Tang has become synonymous to a modern Chinese luxury lifestyle brand.

• 벤처창업연구
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• 제19권2호
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• pp.215-235
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• 2024

인공지능(AI) 기술이 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 기술로 인식되면서 주요국의 AI 기술 및 산업 육성 정책 경쟁이 치열해지고 있다. 본 연구는 AI 산업 생태계의 근간인 AI 기업 창업에 대한 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안에 시사점을 제시하고자 한다. 조사 분석 대상국은 미국 스탠퍼드대학 HAI연구소에서 발표한 『2023 AI Index』의 신규 투자유치 기업 수 최상위 4개 국가와 EU로 선정하였고, 이들 국가와 국내 정책과 비교하여 전략적 함의를 제시하고자 한다. 미국은 2021년 '국가 AI 이니셔티브법(NAIIA)'을 제정했다. 동 법을 통해 AI 연구개발 분야에서 미국의 지속적인 리더십 보장, 공공 및 민간부문에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발, 사회 전반에 걸친 AI 시스템 생태계 구축 및 모든 연방기관에서 진행하는 AI 정책에 대한 DB 관리 및 접근성 강화를 추진하고 있다. 중국은 2021년 개최된 제14차 5개년(2021~2025년) 규획 및 2035년 장기 목표에서 7대 전략적 첨단기술 중 첫 번째로 AI를 명시하고 있으며, 2030년까지 글로벌 AI 1위 강국 도약을 목표로 다양한 정책을 전개하고 있다. 영국은 2021년 자금 지원 프로그램'Future Fund Breakthrough'을 통해 획기적인 연구개발 기업에 투자하고 있으며, 2022년 국가 AI 전략의 실행계획 등 AI 선도국 도약을 위한 국가 전략 마련으로 관련 투자를 확대하고 있다. 이스라엘은 혁신청을 중심으로 스타트업 기업에 대한 기술 투자를 지원하고 있는데, 혁신청은 향후 2년~15년 내 성과를 낼 투자와 신기술에 대한 규제 개혁을 주도하고 있다. EU는 중소기업의 AI 활용 지원을 위해 디지털 혁신 허브 네트워크를 강화하고 InvestEU(유럽전략투자기금)와 AI 투자기금을 조성하고 있다. 국내 도입을 검토할 주요국 정책은 국내 ICT 창업기업들로부터 정책 지원 수요가 높은 것으로 나타난 R&D 지원, 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원 정책자금 지원 측면을 중심으로 도출하였다. 먼저 R&D 지원과 관련하여 미국의 '국가 AI R&D 전략 계획 2023'과 EU의 'AI 혁신 패키지' 검토를 제안한다. 특히 이들 정책은 국가가 관리하는 고성능슈퍼컴퓨터를 R&D에 활용할 수 있도록 하고 있어 AI 창업기업들이 R&D에 들이는 시간과 비용을 절감하는데 크게 도움을 준다. 다음으로 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원에서는 미국 중소기업청(SBA)의 'SBIR과 STTR 지침' 중 '연방 및 주 기술(Federal And State Technology, FAST) 파트너십 프로그램'과 국방부와 공조하는 '상용화 준비(Commercialization Readiness Pilot. CRP) 프로그램'에 대한 벤치마킹을 제안한다. 이들 프로그램은 정부가 창업기업의 제품과 서비스 상용화를 지원하고 시장 출시 초기에 공공 부문이 적극적으로 구매하는 것을 골자로 한다. 이는 AI 창업기업의 혁신 제품과 서비스가 초기 시장에 안착하는 것은 물론 국내외 시장으로 진출하는 데 중요한 레퍼런스를 제공한다. 세 번째로 정책자금 지원에서는 영국기업은행(BBB)의 공동 투자 프로그램을 제안한다. 영국기업은행은 고성장 혁신기업 투자에 있어 외국계 국부 펀드의 참여도 적극적으로 유도하고 있고, 혁신 창업기업의 자금 조달 라운드에 개인들도 참여할 수 있는 Future Fund: Breakthrough 프로그램을 운영함으로써 AI 창업기업의 자금 마련을 지원하고 있다. 본 연구의 한계로는 제한된 수의 국가 분석, 비교 대상 국가들의 정책환경을 동일 조건 하에서 분석하지 못한 점 등을 들 수 있다.

• 유통과학연구
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• 제10권2호
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• pp.29-41
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• 2012

본 논문은 거배비용분석 이론의 포괄적 이해를 돕기 위한 하나의 방법으로 거래비용분석법의 구성요소 중의 하나인 "거래비용"에 대한 개념검토를 목적으로 하고 있다. 유통경로 지배구조 현상을 규명하기 위한 하나의 방법으로 거래비용 분석의 개념적 틀을 적용한 지도 벌써 수십 년이 경과되었다. 본 연구의 출발점은 Williamson(1975)이 개념적 틀에서 제시한 자산특유성(asset specificity)을 어떠한 형태로 정의하고 있는지?, 기존의 선행연구들에서는 어떠한 형태로 자산특유성을 설명하고 있으며, 선행연구들에서는 자산특유성 개념의 조작적 정의를 어떠한 형태로 정의하고 있는지? 에 대한 물음에서 출발하고 있다. 본 연구를 통해 거래비용 이론이 완전 자유 경쟁체제가 아닌 통제 경제체제에서도 적용 가능한 것이냐 하는 것이다. 거래비용 이론은 Williamson(1975)이 제시한 개념적 틀을 그대로 적용할 것이 아니라 해당 산업내지는 국가 체제에 따라 수정 보완하여 적용하는 것이 바람직하다는 결론이다. 기존의 거래비용(자산특유성)에 대한 연구방향을 종합하여 요약하면 크게 네 가지 방향으로 나누어진다고 볼 수 있다. 첫째는 기업이 제품의 유통과 관련하여 기업이 특유자산을 보유하고 있는 판매 대리인을 이용할 것인지, 아니면 자사의 고용인을 이용할 것인지에 대한 연구의 흐름이다. 둘째, 원료의 공급에 있어 기업이 특유자산을 보유하고 불확실성이 큰 경우 기업이 직접 제조할 것인지 아니면 외부 공급자로 부터 구매할 것인지에 대한 의사결정의 문제를 다루고 연구의 흐름이다. 셋째는 기업이 해외 시장 또는 서비스 시장 진출 시 지사의 사용 할 것인지 아니면 현지 대리인의 이용에 관한 문제를 다루는 연구의 흐름이다. 넷째는 거래비용이론이 가지는 기본 가정의 한계를 지적하고 거래비용이론의 확장을 시도하는 연구의 흐름이다. 거래비용분석이 갖는 한계점으로는 첫째, 기존의 연구들은 Williamson(1975)이 제시한 개념들을 이용하여 단순히 유통경로 현상을 규명하는데 만 치중하고 있다는 것이다. 둘째, 유통경로 구성원들이 거래비용(자산특유성)때문에 다양한 거래구조를 형성했다면 그에 따른 명확한 성과가 있어야 하는데, Heide와 John(1988)의 지적에서 처럼 거래비용분석의 기본 가정에 관한 실증적 연구가 매우 애매 한다는 것이다. 셋째, 기업이 특유자산(불확실성)을 보유하고 있는 거래를 내부화한다고 가정하고 있으나 내부화에 대한 명확한 설명이 제시되어 있지 않다는 것이다. 다섯째, 거래비용 이론은 완전자유경쟁체제에 적합한 이론이라 할 수 있으며 통제경제 내지는 계획경제 체제하에서는 적용하기가 부적절한다. 향후 연구를 위한 제언으로는 경제구조와 산업구조의 차이에서 발생하는 현상으로 분석할 수 있으며, 다양한 산업구조에 거래비용분석을 적용할 필요성이 존재한다. 따라서 거래비용분석에서 제시하고 있는 거래비용에 대한 명확한 정의가 필요하다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제26권1호
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• pp.1-19
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• 1993

1989년 10월부터 실시되고 있는 약국의료보험과 의약분업제도에 관한 태도를 조사하기 위하여 대구시내 개원의사 및 재국약사를 계통적 표본추출법(systematic sampling)에 의한 표본을 선정하여 우편설문지법으로 1992년 4월 20일부터 5월 20일까지 조사하여 회신된 개원의사 184명, 개국약사 157명의 설문지를 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 현재 시행중인 약국의료보험의 성과에 대해 개원의사는 71.2%가 '실패적'이라고 한 반면 개원약사는 13.4%가 '실패적'이라고 하였다. 개원의사의 50%는 약국의료보험을 폐지하고 의약분업을 도입해야 한다고 한 반면, 개국약사는 66.9%가 의약분업제도와는 관계없이 약국의료보험자체만으로도 성공적인 제도라고 하였다. 개국약사의 약국 1일 평균조제건수는 32.2회였으며, 약국의료보험 이용횟수는 6.2회로 조제건수의 20%에 불과했고, 의사처방전을 지참한 약국의료보험이용횟수는 조제건수의 0.7%였다. 그리고 개원의사의 원외처방전 발행경험자는 58.7%였다. 의약분업제도의 실시에 대해 개원의사는 59.2%가 찬성하였으며 27.7%가 반대하였으나 재국약사는 38.0%가 찬성, 45.5%가 반대 하였다. 그리고 약사가 의사보다 의약분업의 내용을 더 많이 안다고 하였다. 의약분업제도 실시의 찬성자중 찬성이유로 개원의사는 '의약품의 남오용 방지' (54.1%)를 많이 지적한 반면 개국약사는 '의사와 약사의 전문직능 발휘'(62.0%)를 많이 제기하였다. 그리고 분업찬성자에서 개원의사는 52.3%가 '완전강제분업'을 원한 반면, 개국약사는 81.7%가 '부분분업'을 원하였다. 의약분업제도 실시시에 처방전의 발행 방법에 대해서는 개원의사와 개국약사 모두 '일반명' 처방을 44.0%, 89.8%로 가장 많이 원하였고 개원의사에서는 '상품명' 처방도 35.3%나 차지하였다. 의약분업제도의 실시가 이루어지지 않은 이유에 대해 개원의사 및 개국약사 모두 '의사 약사단체 상호간의 업권문제'를 가장 많이 지적했으며 '국민들의 인식 및 관심 부족' '정부의 의지력 결여' 순으로 일치된 결과로 나타났다. 의약분업실시를 위한 선결조건으로는 '의료시설과 약국의 도시 농촌간의 균등분포'를 가장 많이 지적하였으며 의사는 '약사들의 수용태세 확립', 약사는 '의사의 수용태세 확립'을 그 다음으로 지적해 서로 상반된 결과가 나타났다. 이상의 결과를 종합해 보면 첫째, 조사대상 개원의사들은 현행 약국의료보험제도에 대해 부정적 견해를 보인 반면 개국약사들은 긍정적 견해를 보였으나 약국의료보험이용은 극히 저조하고 의사의 처방전 발행도 저조한 실정이다. 이에 약국의료보험제도에서 의약분업제도로의 제도적 전환이 고려되어야 할 것으로 생각된다. 둘째, 의사와 약사의 의약분업에 대한 의견이 상이한 점으로 미루어 유추할 수 있지만 의약분업제도 실시의 장애요인으로 의 약사단체 상호간의 업권문제와 의약사간의 갈등이 지적되는 바, 이들 모두를 만족 할 대안을 선택하는 것이 쉬운일 아닐 것이므로 국민의 건강보호차원에서 정부의 중립적 의지가 있어야 할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.77-97
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• 2019

제 4차 산업혁명의 초연결 환경에서 발생하는 많은 양의 데이터는 제 4차 산업혁명을 기존의 생산 환경과 구분지어 주는 주요한 요소이다. 이러한 환경은 데이터를 필요로 하는 동시에 데이터를 생산하는 양면적인 특징을 가진다. 때문에 앞으로의 정보 시스템은 기존의 정보시스템보다 양적인 측면에서 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 질적인 측면에서는 많은 데이터 중 사용자의 목적에 부합하는 목표 데이터만을 추출하는 능력이 요구된다. 작은 규모의 정보 시스템에서는 사람이 그 시스템을 정확히 이해하고 필요한 정보를 획득하는 것이 가능하지만, 시스템에 대해 정확한 이해가 어려워진 다양하고 복잡한 시스템에서는 원하는 정보를 획득하는 것이 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 데이터를 사람뿐 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 온톨로지로 표현하여 다양한 정보처리가 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web) 구축이 해결책이 될 수 있다. 군에서도 현재 대부분의 업무가 정보 시스템을 통해 이루어지고 있는데, 정보의 입력이나 가공 등 단순처리 중심으로 구축된 기존 시스템이 점점 더 많은 양의 데이터를 포함하게 되면서 시스템을 쉽게 활용하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템의 예로 온톨로지 기반 군수상황관리체계를 제안하고자 한다. 온톨로지 기반 군수상황관리체계는 기존의 군수정보체계의 복잡한 정보를 직관적으로 보여주기 위해 구축된 군수상황관리체계를 온톨로지를 통해 구축하였으며, 성과기반군수지원 계약관리, 부품사전 등의 유용한 기능을 추가 식별하여 온톨로지에 포함하였다. 또한 구축된 온톨로지가 의사결정지원에 활용할 수 있는지를 확인하기 위해 시맨틱 웹 기술을 통해 기본적인 질의응답은 물론 추론 및 함수를 통한 분석기능을 구현하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한간호학회지
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• 제26권2호
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• pp.387-398
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• 1996

The objective of this study was to clarify whether there are any differences between normal and over-weight middle-aged(40∼59yrs)women in their perceived weight, health status, health conception and health behavior choices. The sample consisted of 39 normal weight and 55 over-weight (11％ above on the Body Index Scale) women who live in Juan, Inchon. The Participants were randomly selected in each weight group considering socio-demographic factors. The findings from this study are summarized below. 1) Among the 55 overweight middle-aged women, 16 were above 20％ on the Body Index Scale and 14 were above 30％. Twenty-five(45.5％) of the overweight group and 12(30.8％) of the normal weight group had one disease, and there were 12(21.8％) in the overweight group and 8(20.5％) in the normal weight group where one of the family members had a disease, but these differences were not statistically significant. The average monthly family income for the overweight group was ￦l,880,000 compared to ￦2,140, 000 for the normal weight group, but this difference was also not significant. The age range for the whole group was between 40 and 59(mean＝46.8 for total, 48.6 for overweight and 45.7 for normal weight group). Again no significant difference found. Occupations were housemaker 53(56.4％), private business(13.8％), salarywoman(9.6％), and teacher (2.1％). Thirty housemaker(54.5％) from the overweight group and 23(59％) from the normal group did not constitute a statistically significant different. For the educational status, 34(61.8％) of the overweight women and 33(84.6％)of the normal weight group finished high school or more educational courses, but there was no significant statistical difference. Eleven(20.0％) of the overweight women and 5(12. 8％) of the normal weight group were single, but again no significant statistical difference was found. 2) A test for difference in health characteristics between two weight groups indicated that two groups do not show statistical differences in their perceived health status, health conception or health behavior choice. That is, the overweight group, also perceive their health status as good as the normal group, and regard ‘Health’ as a state that enables them to carry out social roles and functions rather than as the traditional concept of health as no disease or no symptoms. Moreover. the overweight group selected their health behaviors not for the prevention of diseases or maintenance of health but for promotion of health. To determine if no statistical difference might be related to the overweight group's failure of perceive themselves as overweight, the perceived and objective overweight status were compared by the chi-square analysis, and no difference was found（X/sup²＝49.37, df＝1, p＝.000）. However, 7(17.9％) of the normal group perceived themselves as being overweighted and 7(12.7％) of the overweight group thought they were of normal weight. Even though the overweight group employed in this study perceived themselves as being overweight, they regarded themselves as healthy as those in the normal weight group. It was shown that there was no statistical difference between two groups in health conception, and that they chose health behaviors to promote health status. 3) Perceived health conception was shown to be significantly related to health behavior choice （r＝ .28, p＝.006 for whole group : r＝.33, p＝.014 for overweight group : and r＝.12. p＝.463 for normal group） .There was an indication that the more complicated the perceived health conception was, the more the trend of health behavior choice to promote health. This was especially true for the overweight group. But, the perceived health status did not related to health behavior choice statistically（r＝.13, p＝.202）, and it was thought that reasons for selecting health behaviors were not related to their health status. That is, the overweight group perceive themselves as healthy as the normal weight group or thought that overweight itself does not incur any risk on their health. Data from two groups were combined and analyzed with multiple regression methodology, because the relationship pattern of the two groups was similar. The analysis showed that health behavior has a significant relationship with age and the perceived health conception（r/sup²＝.1517, p=.05, F＝8.133）. It means they come to health behavior along with their health conception and their age rather than their weights, perceived weight, health status or other social characteristics. This study was intended to understand how overweight middle-aged women perceive ‘weight’ and ‘health’, and how they meet their health related needs in comparison with normal weight middle-aged women. Other factors related to the health behavior in overweight middle-aged woman need to be determined through further descriptive studies outlined in the following recommendations. a) Reseach with the study area expanded. b) Reseach with grouping more detailed : much more overweight and underweight group c) Reseach on restricted relationship between overweight and age or profession. d) Reseach on what overweight middle-aged women do to reduce their weight and what factors motivate them to do it

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.121-139
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• 2014

기업의 부도 예측은 재무 및 회계 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 기업의 부도로 인해 발생하는 비용이 매우 크기 때문에 부도 예측의 정확성은 금융기관으로서는 매우 중요한 일이다. 최근에는 여러 개의 모형을 결합하는 앙상블 모형을 부도 예측에 적용해 보려는 연구가 큰 관심을 끌고 있다. 앙상블 모형은 개별 모형보다 더 좋은 성과를 내기 위해 여러 개의 분류기를 결합하는 것이다. 이와 같은 앙상블 분류기는 분류기의 일반화 성능을 개선하는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 부도 예측 모형의 성과 개선에 관한 연구이다. 이를 위해 사례 선택(Instance Selection)을 활용한 배깅(Bagging) 모형을 제안하였다. 사례 선택은 원 데이터에서 가장 대표성 있고 관련성 높은 데이터를 선택하고 예측 모형에 악영향을 줄 수 있는 불필요한 데이터를 제거하는 것으로 이를 통해 예측 성과 개선도 기대할 수 있다. 배깅은 학습데이터에 변화를 줌으로써 기저 분류기들을 다양화시키는 앙상블 기법으로 단순하면서도 성과가 매우 좋은 것으로 알려져 있다. 사례 선택과 배깅은 각각 모형의 성과를 개선시킬 수 있는 잠재력이 있지만 이들 두 기법의 결합에 관한 연구는 아직까지 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 사례 선택과 배깅을 연결하는 새로운 모형을 제안하였다. 최적의 사례 선택을 위해 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 이를 통해 최적의 사례 선택 조합을 찾고 이 결과를 배깅 앙상블 모형에 전달하여 새로운 형태의 배깅 앙상블 모형을 구성하게 된다. 본 연구에서 제안한 새로운 앙상블 모형의 성과를 검증하기 위해 ROC 커브, AUC, 예측정확도 등과 같은 성과지표를 사용해 다양한 모형과 비교 분석해 보았다. 실제 기업데이터를 사용해 실험한 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.