• 한국과학교육학회지
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• 제42권1호
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• pp.127-147
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• 2022

예비 과학교사 교육은 학교 현장에서 이루어지게 될 과학교육의 질을 제고하기 위하여 중요하며, 이에 따라 많은 예비 과학교사 교육연구들이 국내에서 보고되어 왔다. 그러나 그 연구 동향을 중등교사 맥락을 포함하여 포괄적으로 살펴보고 정리하는 작업은 거의 이루어지지 않아 왔다. 이에 본 연구는 지금까지 국내에서 이루어진 예비 과학교사 교육 연구의 동향을 살펴보았다. 분석 대상 문헌은 1995년부터 2021년까지 17개의 KCI 등재지급 학술지에서 출판된 410건이었다. 해당 연구 문헌들의 동향은 시기별 문헌 수, 주제어 빈도, 연구의 질적 속성을 살펴봄으로써 조사하였다. 이 때 연구의 질적 속성은 예비교사의 유형과 전공, 연구맥락 교과, 연구 주제, 접근 방법, 자료 유형, 연구 참여자 수를 질적 코딩함으로써 다각적으로 파악하였다. 연구 결과, 예비 과학교사 교육 연구의 보고는 5년 간격으로 약 40건씩 증가하는 추세를 보였다. 연구가 출판되는 학술지는 '한국과학교육학회지'가 가장 큰 비중을 차지하되 2010년대 후반 이후 다양성이 증가하고 있었다. 주제어 빈도 분석 결과 과학교수효능감이나 과학의 본성, 그리고 여타 교수학습맥락이 강조되고 있었다. 질적 속성 코딩결과 예비교사 유형은 중등교사, 예비교사 전공과 연구맥락 교과는 '일반' 과학교육이 가장 많았다. 연구 주제로서는 '예비교사 대상 교육 프로그램', 그리고 '인식 및 정의적 영역'이 가장 많았다. 접근방법으로서는 특정 주제에 대한 '분석'을 수행한 연구가 가장 많았다. 연구 참여자 수는 11명 이상 30명 미만이 가장 많았다. 다만 이러한 질적 속성의 패턴은 시기별로, 그리고 예비교사 유형별로(유, 초, 중) 사뭇 다르게 나타났다. 연구 결과로부터 보다 행정적인 측면에 집중한 연구, 공통과학 교사에 대한 연구, 교사의 행위주체성에 집중한 연구, SSI 및 STS와 측면에서 생태전환교육을 주도할 환경교육 맥락의 포용 등 추후 예비 과학교사 교육 연구가 나아갈 방향을 탐색하고 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.249-263
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• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.

• 사회복지연구
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• 제41권4호
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• pp.225-246
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• 2010

본 연구는 한국복지패널 1~2차년도를 활용하여 가족구조의 변화 여부가 성인이행기 신체적 발달, 우울, 교육성취에 미치는 영향을 확인하고 나아가 가족구조의 변화 시기에 따라 성인이행기 발달에 미치는 영향이 상이한지 살펴보았다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 0~18세 때 가족구조의 변화 여부는 성인이행기 우울, 교육성취에 부정적 영향을 미치지만 주관적 건강상태에는 유의미한 영향을 미치지 않는다. 둘째, 0~18세 때 가족구조의 변화 여부는 성인이행기 주관적 건강상태에 부정적 영향을 미치지 않지만, 세부 발달단계로 나누어 분석한 결과, 영유아기 때의 가족구조의 변화는 성인이행기 주관적 건강상태에 부정적 영향을 미친다. 셋째, 영유가기 때의 가족구조의 변화는 성인이행기 우울에 영향을 미치지만, 아동기와 청소년기 때의 가족구조의 변화는 유의미한 영향을 미치지 않는다. 넷째, 영유아기, 아동기, 청소년기 때의 가족구조의 변화는 모두 교육성취에 유의미한 부정적 영향을 미치며, 그 영향의 크기는 영유아기, 청소년기, 아동기 순이다. 이를 통해, 아동·청소년기 때의 가족구조의 변화가 성인이행기 발달에도 지속적으로 영향을 미치고 있으며, 가족구조 변화의 시기에 따라 영향을 미치는 발달영역과 강도가 다소 상이함을 알 수 있다. 특히, 주관적 건강상태와 우울과 관련하여 영유아기 때의 가족구조의 변화만 영향을 미쳤지만, 교육성취는 모든 발달단계가 유의미한 영향을 주며 특히, 영유아기, 청소년기, 아동기 순으로 그 영향정도가 큰 것으로 나타났다. 이는 가족구조의 변화가 일어난 시점의 자녀의 발달단계에 따라 영향을 받는 발달영역이 상이하기 때문에, 한부모 가족 자녀를 위한 정책 및 서비스의 종류는 달라야 함을 시사한다.

• 한국노년학
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• 제39권4호
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• pp.663-677
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• 2019

본 연구는 요양병원 근무 간호사의 근무환경, 역할갈등 및 직무배태성을 확인하고 직무배태성에 미치는 영향요인을 파악하기 위하여 수행되었다. 본 연구를 위하여 일개 도에서 자료 수집을 허락한 10개 기관에서 총 200명의 간호사를 대상으로 2018년 7월과 8월에 걸쳐 자료를 수집하였다. 본 연구에서는 구조화된 설문지를 통해 일반적 특성과 간호사의 근무환경, 역할갈등 및 직무배태성을 평가하였으며 배포한 200부 중 분석에 적합한 190부를 최종 분석하였다. 수집된 자료는 SPSS 버전 25.0를 이용하여 서술적 통계, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 직무배태성은 5점 만점에 2.98±0.46점이었고, 하위영역별로는 적합성, 연계, 희생 순으로 나타났다. 간호사의 근무환경은 평균 3.14±0.42점이었고 하위영역별로는 수간호사의 리더십, 실무체계, 동료와의 관계, 기관의 지원 순이었다. 역할갈등은 평균 3.43±0.51점이었고 하위영역 중 환경장애가 가장 높았다. 직무배태성은 간호사들이 인식하는 근무환경과 통계적으로 유의한 정적 상관관계를 보였고, 역할갈등과는 통계적으로 유의한 부적 상관관계를 보였다. 최종적으로 본 연구의 종속변수인 요양병원 근무 간호사들의 직무배태성에 영향을 미치는 요인은 근무환경, 연령, 역할갈등이었으며 설명력은 50.4% 이었다. 본 연구결과를 통해 요양병원에 근무하는 간호사들의 근무환경, 역할갈등과 직무배태성을 확인하였으며 현재 문제가 되고 있는 간호사들의 높은 이직률과 관련하여 직무배태성 제고를 위한 방향성을 점검하였다. 즉 요양병원 조직의 차원에서 간호근무환경 개선과 역할갈등 완화 노력이 요구되는데 이를 위한 조직과 정책적 뒷받침이 필요해 보인다. 또한 근무 중인 간호사 연령층의 특성을 고려할 필요성을 확인한 것 역시 의미있는 발견이라 하겠으며 앞으로 더욱 가속화될 고령인구 증가와 더불어 요양병원 근무 간호사들의 직무배태성 제고에 더욱 관심을 가질 필요성이 제기된다.

• 경영정보학연구
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• 제18권3호
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• pp.209-233
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• 2016

최근 소셜 네트워크 기반으로 하는 인터넷 기업의 등장은 빠른 성장세에 있으며, 다양한 소셜 미디어 서비스 출현으로 e-비즈니스에 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 웹(web) 상에서 지인(知人)과의 인간관계를 강화시키고, 새로운 인간관계를 형성할 수 있도록 지원하는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 소셜 미디어 영역 중 하나이다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 시장의 급속한 성장과 이에 따른 수익창출, 미디어 분야의 새로운 성장 동력으로의 인식으로 많은 글로벌 IT기업들이 소셜 네트워크 서비스를 가장 강력한 소셜 미디어로 인식하고 있으며, 소셜 네트워크 서비스를 이용한 다양한 비즈니스 모델 개발에 힘쓰고 있다. 본 연구는 개인정보에 대한 자기노출을 다룬 중요한 요인인 프라이버시 침해의 미인식, SNS 사용목적, 개인정보의 중요성 인식을 통해 소셜 네트워크 서비스의 노출행동에 대한 영향력을 검증하고자 한다. 또한 개인의 특정 행위, 감정적 반응을 기술하기 위한 이론적 기반을 제공하고 있는 합리적 행위이론 (Theory of Reasoned Action)을 바탕으로 소셜 네트워크 서비스에서의 자기노출에 대한 영향요인이 TRA의 행위에 대한 태도(Attitude Toward Behavior)로서의 부정적 태도(Negatude), 주관적 규범(Subjective Norm), 행위의도(Behavioral intention), 그리고 노출행동의 주요 변수들을 적용한 연구모형을 제시하였다. 위 연구모형을 실증적으로 검증하기 위해 소셜 네트워크 서비스를 이용한 경험이 있는 서울 소재 Y대학의 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 총 198부의 표본을 수집하였으며, 요인들 간의 관계를 분석하기 위해 경로분석을 실시하였다. 경로분석 결과, 프라이버시 침해 미인식이 부정적 태도. 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향은 모두 유의미하지 않게 나타나 가정된 경로모형에서 프라이버시 침해의 미인식의 영향력은 유의미하지 않는 것으로 나타났다. SNS 사용목적이 부정적 태도, 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향은 모두 유의미하게 나타났으며, 개인정보의 중요성 미인식은 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향력은 유의미하였으나, 부정적 태도에 미치는 영향은 유의미하지 않았다. 그리고 부정적 태도와 주관적 규범이 행위의도에 미치는 영향은 유의미하여, 부정적 태도가 낮을수록 행위의도가 높게 나타났으며, 마지막으로 행위의도가 노출행동에 미치는 영향은 유의미하지 않는 것으로 나타났다. 이를 통해 자기노출 과정을 이론적 논의를 토대로 심리적, 사회적 변인들을 통합하여 살펴보았다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.110-122
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• 2010

20世纪60年代中期, 随着1967年 ${\ll}$产业购买和创造营销${\gg}$的出版, 组织购买行为这一领域的兴起为企业如何在市场中运作提供了新的思维方式, 而不只是为最终用户服务. 无论是 "工业营销" 或 "企业营销"(B-to-B),组织的购买行为仍然是这个领域的核心. 本文探讨了动态因素的影响,影响了几个组织彼此相关的迅速增长的相互依存,反过来会影响组织的购买行为. 文章还提出了一个问题,组织购买行为的概念模型,在一个相互依存的世界是否仍然会在这个充满活力的经营环境中引导研究和管理的思想,. 本文提出并探索三个关于组织相互依存的问题: 1.哪些因素和趋势驱动了组织的相互依存的兴起? 2.在过去半个世纪中发展起来的组织购买行为的主要概念模型仍然适用于今天这个相互依存的组织的世界吗? 3.研究中组织的相互依存的启示是什么? 组织购买行为的实践活动是什么? 考虑到组织关系中驱动组织的相互依存的因素和趋势和5个关键驱动因素有关并影响他们的购买行为:加速全球化, 平整的网络组织, 破坏价值链, 强化政府的介入, 不断细分客户需求. 这五个相通的相互依存和潜在的技术上的优势可以改变组织购买产品和服务的市场中保持竞争力的关系. 在一个客户驱动的营销策略背景下, 这些力量影响三个层次的战略发展: (1)进化的客户需求, (2)产生的产品/服务和解决方案以满足这些需求, 和(3)的组织能力和工艺制定和实施了以满足需求. 组织中相互依存的五个驱动因素在他们影响组织如何购买时不需要独立的操作. 他们可以相互作用和更加有效的影响组织购买行为. 例如,加速了全球化的影响,出现了新的网络进一步破坏传统价值链之间的关系, 从而改变机构购买的产品和服务. 提高政府参与可能会增加成本,因此在其它国家的新兴市场开公司做生意寻求低成本的来源. 这可以减少一国的就业机会增加另一个国家的就业机会, 在另一方面, 从而进一步加速全球化. 第二个主要的问题是相互依存的五个驱动因素对组织购买行为的核心概念模型有什么影响. 考虑三个在 ${\ll}$产业购买和创造营销${\gg}$ 和 ${\ll}$组织购买行为${\gg}$ 书籍中发展的概念模型:组织购买过程, 购买中心,以及购买的情况. 回顾这些核心模型, 作为最初的概念,他们仍然是有效的, 而且不可能改变. 在买家和卖家相互依赖的情况下, 什么会改变买卖双方相互作用的方式. 例如,增加了相互依赖的机会可能导致增加协作以及组织之间的冲突的买卖,从而改变购买过程. 此外,组织中的沟通过程的重要性作为一个成功的购买关系的判断依据将增加. 第三个问题对这些组织购买行为的关系的影响和意义进行了探讨. 以下是本文所考虑到的: 为了增进对网络对组织购买行为的影响的理解,需要增加了解所扮演的角色之间的信任, 增强在网络环境中如何管理组织购买的理解的需要, 需要增加了解在价值网络中的客户需要,并且需要增加了解新兴的商业模式对组织购买行为的影响. 在许多方面,这些从增加的组织的相互依存派生出来的需要是组织购买行为传统概念的扩展. 在1977年,Nicosia 和Wind建议把焦点集中在组织间而不是组织内部观点,自1990年以来, 这个趋势的势头很强. 对于管理者来说,也想在越来越相互依存的世界中生存,他们将需要更好地了解组织如何与另一组织相关的复杂性. 从组织的相互依存的观点已经开始,必须不断地发展提出一种对这些重要的关系改进的理解. 互相依赖的网络观点的转变需要很多学术界人士和实践者从根本上挑战和改变他们商业中的心智模型和组织购买行为模型. 不再只关注购买组织和销售组织之间的关系而应该是网络中所有的相关成员, 包括消费者, 发展者, 供应商和中间者. 我们来看这个例子. 由SAP创造的有众多合作伙伴的网络包含了超过9000个公司和超过一百万的参与者. 互相依赖的进展, 复杂性和不确定的现实和多变的网络需要重新考虑如何做出购买决定. 结果是他们应该关注学术中下一阶段的研究和理论建设并关注有实践者构建的实践模型和实验. 我们希望这样的研究能够展开, 不是孤立在象牙塔里, 也不是限制在商业世界中, 而是学术和实践的结合. 总而言之, 组织之间相互依赖的提高的考虑揭示了组织购买行为的基础模型的持续关联性. 然而在相互依存的世界中来提高这些模型的价值, 学术界和实践者应该提高他们对一下内容的理解 (1)网络的影响; (2)如何更好地管理这些影响的作用; (3)组织之间信任和价值的作用, (4)价值网络中客户需求的演变; (5)组织购买行为的新兴的新商业模型的影响. 为了实现这一目标, 我们需要产业界和学习界更好的合作从而提高我们对在相互依赖的世界中的组织购买行为的理解.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.199-207
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• 2010

"对我们而言, 成为一名负责的公民和一份成功的事业之间没有区别.....他们对今天的沃尔玛是完全一样的." Lee Scott, 沃尔玛的CEO在2005年卡崔琳娜飓风灾难之后(Esty and Winston 2006) Lee Scott的声明标志着可持续发展的一个新的时代. 作为一个被全球生产商和零售商所关注的全世界最大规模的经销商确认了他们的可持续发展的意图. 近十年来, 环保运动不断增长, 并扩展到全世界. 公司已经诞生, 产品已被创造, 学术期刊 已经展开, 政府已经承诺—所有这一切都在追求可持续发展(Peattie and Crane 2005). 虽然进展的确比一些人渴望的慢了一些, 但是很多大规模的经销商已经为环保做出了可持续发展的努力. 为了更好的理解这个运动我们同时提供高管和消费者参与的有包装的消费品产业的角度. 该研究依赖于三个潜在主题: (1)概念和证据表明,公司为很多理由进行可持续发展 (2)在有包装的消费品行业中, 可持续发展活动的数量在持续增长 (3), 因此, 必须探索可持续发展在消费者意识中起的作用. 根据这些主题, 143名大学生和101名企业高管参加了调查来评估一系列的有关可持续发展的变量包括愿意支付, 行为意图, 态度和偏好. 结果显示高层管理者相信可持续发展的三个最主要的原因是(1)盈利能力的机会; (2)以实现对环境的义务; (3)对顾客和股东负责. 大学生的三大原因: (1)对环境的责任; (2)为子孙后代负责, 和(3):一种有效的管理资源. 虽然企业高管和大学生对支持可持续发展的理由不同, 但是企业高管和消费者的报告显示了对剩下大部分的可持续发展问题的相似性. 另外, 当我们要求消费者去评估6个关键问题的重要性时(医疗保健, 经济, 教育, 犯罪, 政府支出, 和环境), 保护环境仅排在第四位(Carlson 2005). 这6个问题都被认为是重要的, 三个最重要的是(1)改善教育;(2)本地区的经济发展,以及(3)卫生保健. 为了可持续发展的持续性, 我们也将预期结果. 反映社会, 企业利益表现的新定义和执行期的延长同样被揭示出来(Ehrenfeld 2005; Hitchcock and Willard 2006). 基于文献我们发现了三个基本范畴的结果:(1)改进组成的满意度, (2)分化的机会, 以及(3)金融奖励. 在每一种分类中, 我们发现从可持续发展活动中导致11种不同结果的几个特定的结果. 我们的调查结果表明,最有可能的结果最高的前五项依序为公司的可持续发展追求的是:(1)绿色的消费者将会更令人满意;(2)公司形象会更好, (3)公司的责任将得到加强, (4)会降低能源成本;(5)产品将会更多的创新. 另外, 为更好的理解消费者的环境 "身份" 和在市场购买中愿意显示出这个 "身份" 的有趣的交集, 我们扩展了以前Experian Research(2008) 的研究. 因此,受访者分为四个不同类型的绿色消费者(行为绿色,想法绿色, 潜在绿色, 或真正褐色)来获得更好的理解绿色消费者. 我们评估这些消费者愿意从事环保行为评估三种选择. (1)购物零售商支持环保措施;(2)支付更多来保护环境, 以及(3)支付更高的税收,政府可以支持环保措施. 想法绿色消费者表示最愿意改变, 紧随其后的是行为绿色消费者, 潜在绿色消费者和褐色消费者. 这些差异都是显著的(p<.01). 结论和启示我们采用描述性研究, 旨在促进我们理解战略领域的可持续性. 确切地说, 该研究以特定的偏好, 意图, 愿意支付, 行为和态度填补了进行比较与对比的持续性的商业管理者和消费者意见的文献的空白, 对从业人员, 能获得一个战略观点. 此外, 许多结果已经说明, 受访者愿意为产品付出更多来保护环境. 其他特定的结果表明, 女性受访者始终比男性强愿意交流, 为这些产品付更多的钱, 在环保的零售商. 了解这些额外的信息, 实践者现在有了更多的特定市场, 对目标和交流他们为可持续发展所做出的努力. 虽然这项研究仅仅是最初的一步了解实践者和消费者对于可持续发展的异同, 我们的结果对实践与研究都有帮助. 未来的研究应向测试其他变量的影响关系, 以及其他特殊行业.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.