• 대한소아치과학회지
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• 제25권1호
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• pp.162-170
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• 1998

아동의 치과의료이용행태에 영향을 미치는 요인을 분석하여 아동의 구강보건행태에 관한 이해를 증진함과 동시에 이에 대한 기초자료를 확보하고자 전라북도 익산시에 거주하는 아동과 그들의 모친 1907쌍을 대상으로 앤더슨-뉴만 모형을 적용하여 조사연구를 시행하였다. 조사방법은 자기개별 기입법에 의한 설문조사법이었다. 모형에 의한 종속변수는 아동의 치과의료이용횟수였고, 독립변수는 소인성 요소, 가능성 요소 필요성 요소로 구분 된 39개 요인이었다. 소인성 요소는 인구 및 사회 경제학적 요소, 모친의 영향 요소, 아동 자신의 요 소로 세분된 32개 요인이었고 가능성 요소는 월 평균 세대소득 등 6개 요인, 필요성 요소는 구강병으로 인한 활동제약 및 활동불능일수였다. 아동의 치과의료이용행태에 대한 앤더슨-뉴만 모형의 설명력은 25%였다. 소인성 요소가 가능성 및 필요성 요소보다 아동의 치과의료용회수에 대한 설명력이 더 컸다. 직접적인 영향을 미친 변수는 치 의사에 대한 가치, 모친의 구강건강신념 중 감수 성, 아동의 구강건강신념 중 감수성과 유익성 및 장애도, 아동의 학년, 출생순위, 진료비에 대한 부담, 단골구강진료기관유무, 구강병으로 인한 활동제약 및 활동불능일수였다. 모친의 교육수준, 사회경제적지위, 가족수 등 12개 요인은 간접적인 영향을 미쳤다. 가장 큰 영향을 미친 요인은 모친의 치과의료이용횟수였고, 아동의 구강병으로 인한 활동제약 및 활동불능일수, 아동의 구강건강신념 중 감수성, 단골구강진료기관유무 등이 상대적으로 큰 영향을 미쳤다. 이상과 같이 아동의 치과의료이용에는 모친의 영 향이 매우 크며 다른 연령층과는 달리 소인성 요소에 속하는 요인들이 중요하다는 사실을 확인할 수 있었다. 그러므로 아동의 적절한 치과의료이용을 도모하기 위해서는 모친의 행동이 중시되어야 하며, 모친과 아동을 함께 고려하는 연구 및 교육 프로그램의 개발이 활발히 이루어져야 할 것으로 사료되었다.

• 한국기후변화학회지
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• 제2권1호
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• pp.55-68
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• 2011

1988년 설립 이후 기후변화 원인 등을 과학적으로 밝혀내고, 기후변화 문제 해결을 위한 조치를 전세계적으로 마련하고 있는 IPCC 주요 작업 중의 하나는 온실가스 배출 시나리오에 따른 잠재적인 미래 기후변화 시나리오를 개발하고, 기후변화 대응 전략을 평가하는 것이다. IPCC 5차평가보고서를 위하여 2007년 9월 기후변화 전문가 회의에서는 약 130여명의 관련 연구자와 사용자가 참석한 가운데, 새로운 온실가스 농도 시나리오인 RCP가 확정되었고, 기후모델링(CM), 통합평가모델링(IAM), 영향, 적응, 취약성(IAV) 커뮤니티에 의한 시나리오 개발 체계 및 개발 일정이 수립되었다. 이후 세계 CM 커뮤니티는 2008년 9월 전문가회의를 통하여 IPCC AR5를 위한 기후변화 이해 증진 및 미래 기후변화 시나리오를 개발하고, IPCC AR4에서 제기된 주요 이슈를 밝혀내기 위하여, 단기와 장기 시간 규모에 대한 30여개 이상의 표준 실험 프로토콜로 구성된 제5기 결합모델 비교 프로젝트(CMIP5)를 기획하였다. 2009년 초부터 CMIP5 관련 작업들이 착수되었으며, 현재 우리나라를 포함한 14개국 19개 모델이 참여하고 있다. 또한, 지역 기후변화에 대한 관심 증대로 지역기후변화 시나리오 생산을 위한 국제적인 통합 지역상세화 실험(CORDEX)이 2009년부터 진행되고 있다. IPCC SRES 온실가스 배출 시나리오에 따른 기후변화 시나리오를 개발하여 IPCC AR4 및 국내 기후변화 대응에 기여한 바 있는 기상청 국립기상연구소는 2009년부터 IPCC AR5 시나리오 개발 전략에 따라 기후 변화 시나리오 개발을 위한 국제 사업인 CMIP5와 CORDEX에 참여하여 RCP에 근거한 지구 기후 변화 시나리오 및 국가 차원의 기후 변화 대응을 위한 국가 표준 기후 변화 시나리오 개발에 착수하였다. 기상청은 개발될 지구 기후 변화 시나리오를 IPCC에 제공하여 IPCC AR5 작성에 기여하고 할 것이며, 이 지구 기후 변화 시나리오에 지역적 지형, 기후 특성 및 기후 변화 영향 평가를 위한 분야별 요구사항을 적용하여 국가 표준 시나리오를 개발하고 2012년에 유관기관 및 산 학 연에 제공할 계획이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.