• Journal of Chest Surgery
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• 제30권5호
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• pp.471-478
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• 1997

토끼는 심폐바이패스(CPB) 실험동물로서 많은 장점을 가지고 있음에도 불구하고 토끼에서 CPB운용법의 확립은 기술적으로 대단히 어려운 것으로 알려져 있다. 한편 저체온 순환정지법은 심장수술에서 유용하게 사용되고 있으나 뇌 보호상의 문제점이 지적되고 있다. 스테로이드는 일반적으로 뇌부종 치료에 효과가 있는 것으로 알려져 있으나 순환정지시 뇌보호에 미치는 영향에 관해서는 아직 명확하게 규명되지 못하고 있다. 이런 관점에서 본 연구는 첫째 토끼에서 CPB운용법을 확립하고 둘째 이를 바탕으로 순환정지시 스테로이드에 의한 뇌보호 효과를 분석할 목적으로 시행하였다. 흰 토끼 15마리(평균 체중 3,5kg)를 3군의 실험군에 각각 5마리씩 사용하였다. 제 1실험군(대조군)은 순환 정지시 토끼를 수술대와 평행된 자세로 유지하였으며, 제 2실험군에서는 대조군과 다른 실험방법은 동일하나 순환정지시 토끼를 트렌델렌부르그 자세로 유지하였다. 제 3실험군에서는 트렌델렌부르그 자세와 함께 순환정지전 스테로이드(methylprednisolone 30 mg/kg)를 투여하였다. 실험방법은 토끼를 마취시킨후 정중흉골절 개술로 심장을 노출시키고 상행대동맥 및 \ulcorner심방부속지에 각각 3.3mm 동맥캐늘라 및 14 Fr 단일 정맥캐늘라를 삽관하였다. CPB 회로에는 롤러 펌프와 기포형 산화기를 사용하였다. 충전액은 토끼혈액 120-150cc를 포함하여 약 450cc를 사용하였다. 전체 실험시간은 70분으로 심폐바이패스 시작후 10일 동안 관류 및 표면냉각법으로 체온을 20도(직장)까지 감소시킨뒤 40분 동안 순환정지를 시켰다. 순환정지후 관류를 재개하여 20분 동안 재가온으로 체온을 정상화시키면서 심장 박동이 되돌아오는 것을 확인하였다. 관류 유속은 80~ 90mg/min 으로 시작하였고 체온 하강에 따라 유속을 조절하였다. 실험후 토끼를 희생시킨뒤 바로 부검을 시행하여 뇌, 척수, 신장, 십이지장, 폐, 심장, 간장, 비장, 췌장, 위장의 일부를 채취하여 수분함유량을 조사하였다. 각 실험군간의 수분양 비교는 Kruskal-Wallis 비모수 검정법에 의해 분석하였다. CPB 중 관류 유속 변화는 60~l00ml/kg/min 이었다. 동맥압은 대부분 35-55mmhg 사이에서 유지되었다. 재가온후 심장은 전례에서 박동을 재개하였다. 동맥혈가스분석 결과 심한 조직 허혈을 의미하는 정도의 대사 성 산증은 발견되지 않았다. 각 실험군별 조직수분양 측정 결\ulcorner 뇌를 포함한 각 장기들에서 실험군간체 유의 한 차이는 발견되지 않았다. 이러한 실험결과를 통하여 저자들은 (1) 적절한 기법하에서는 토끼에서도 정상 적인 심폐바이패스 운용이 가능하다는 것과, (2) 본 실험 범주에서는 저체온 순환정지시 트렌델렌부르그 자 세에 의한 뇌부종 발현에 대한 스테로이드의 예방효과를 검정할 수없다는 결론을 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 간호행정학회지
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• 제6권3호
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• pp.389-404
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• 2000

This study was designed to determine the cost and measurement of nursing care hours for hospice patients hostpitalized in one university hospital. 314 inpatients in the hospice unit 11 nursing manpower were enrolled. Study was taken place in C University Hospital from 8th to 28th, Nov, 1999. Researcher and investigator did pilot study for selecting compatible hospice patient classification indicators. After modifying patient classification indicators and nursing care details for general ward, approved of content validity by specialist. Using hospice patient classification indicators and per 5 min continuing observation method, researcher and investigator recorded direct nursing care hours, indirect nursing care hours, and personnel time on hospice nursing care hours, and personnel time on hospice nursing care activities sheet. All of the patients were classified into Class I(mildly ill), Class II (moderately ill), Class III (acutely ill), and Class IV (critically ill) by patient classification system (PCS) which had been carefully developed to be suitable for the Korean hospice ward. And then the elements of the nursing care cost was investigated. Based on the data from an accounting section (Riccolo, 1988), nursing care hours per patient per day in each class and nursing care cost per patient per hour were multiplied. And then the mean of the nursing care cost per patient per day in each class was calculated. Using SAS, The number of patients in class and nursing activities in duty for nursing care hours were calculated the percent, the mean, the standard deviation respectively. According to the ANOVA and the $Scheff{\'{e}$ test, direct nursing care hours per patient per day for the each class were analyzed. The results of this study were summarized as follows : 1. Distribution of patient class : class IN(33.5%) was the largest class the rest were class II(26.1%) class III(22.6%), class I(17.8%). Nursing care requirements of the inpatients in hospice ward were greater than that of the inpatients in general ward. 2. Direct nursing care activities : Measurement ${\cdot}$ observation 41.7%, medication 16.6%, exercise ${\cdot}$ safety 12.5%, education ${\cdot}$ communication 7.2% etc. The mean hours of direct nursing care per patient per day per duty were needed ; 69.3 min for day duty, 64.7 min for evening duty, 88.2 min for night duty, 38.7 min for shift duty. The mean hours of direct nursing care of night duty was longer than that of the other duty. Direct nursing care hours per patient per day in each class were needed ; 3.1 hrs for class I, 3.9 hrs for class II, 4.7 hrs for class III, and 5.2 hrs for class IV. The mean hours of direct nursing care per patient per day without the PCS was 4.1 hours. The mean hours of direct nursing care per patient per day in class was increased significantly according to increasing nursing care requirements of the inpatients(F=49.04, p=.0001). The each class was significantly different(p<0.05). The mean hours of direct nursing care of several direct nursing care activities in each class were increased according to increasing nursing care requirements of the inpatients(p<0.05) ; class III and class IV for medication and education ${\cdot}$ communication, class I, class III and class IV for measurement ${\cdot}$ observation, class I, class II and class IV for elimination ${\cdot}$ irrigation, all of class for exercise ${\cdot}$ safety. 3. Indirect nursing care activities and personnel time : Recognization 24.2%, house keeping activity 22.7%, charting 17.2%, personnel time 11.8% etc. The mean hours of indirect nursing care and personnel time per nursing manpower was 4.7 hrs. The mean hours of indirect nursing care and personnel time per duty were 294.8 min for day duty, 212.3 min for evening duty, 387.9 min for night duty, 143.3 min for shift duty. The mean of indirect nursing care hours and personnel time of night duty was longer than that of the other duty. 4. The mean hours of indirect nursing care and personnel time per patient per day was 2.5 hrs. 5. The mean hours of nursing care per patient per day in each class were class I 5.6 hrs, class II 6.4 hrs, class III 7.2 hrs, class IV 7.7 hrs. 6. The elements of the nursing care cost were composed of 2,212 won for direct nursing care cost, 267 won for direct material cost and 307 won for indirect cost. Sum of the elements of the nursing care cost was 2,786 won. 7. The mean cost of the nursing care per patient per day in each class were 15,601.6 won for class I, 17,830.4 won for class II, 20,259.2 won for class III, 21,452.2 won for class IV. As above, using modified hospice patient classification indicators and nursing care activity details, many critical ill patients were hospitalized in the hospice unit and it reflected that the more nursing care requirements of the patients, the more direct nursing care hours. Emotional ${\cdot}$ spiritual care, pain ${\cdot}$ symptom control, terminal care, education ${\cdot}$ communication, narcotics management and delivery, attending funeral ceremony, the major nursing care activities, were also the independent hospice service. But it is not compensated by the present medical insurance system. Exercise ${\cdot}$ safety, elimination ${\cdot}$ irrigation needed more nursing care hours as equal to that of intensive care units. The present nursing management fee in the medical insurance system compensated only a part of nursing car service in hospice unit, which rewarded lower cost that that of nursing care.

• 농업과학연구
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• 제2권2호
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• pp.357-373
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• 1975

본 연구는 남부 Oregon의 고온건조한 기후하에서 선발된 Tall fescue 10개 인자형의 동기 생육형 다계교배후대의 능력을 검정하기 위하여 대전의 충남대학교 농과대학 실험포장에서 수행되었는데 이를 파생계통들에 대한 대비 품종으로는 다수품종인 Fawn과 동기 생육형 품종 T.F.M을 공시하였으며 특히 광합성과 관련이 깊은 식물체 및 잎의 주요 형질과 아울러 재식 후 첫 여름의 조사료 생산량을 조사 분석하였던 바 주요한 결론을 요약하면 다음과 같다. 1). 단위엽당 생체중 및 건물중을 다수성 품종 Fawn에 비해 동기 생육형 파생계통군 및 품종이 현저히 가벼웠으며 한편 이들 엽형질에 있어서는 파생계통간에도 아주 큰 변이를 나타내고 있었다. 2). 단위엽면적당 엽체적은 다수 품종 Fawn에 비해 동기 생육형 파생계통군 및 품종에서 적었다. 다계교배 파생계통간에는 상당한 엽면적의 차이를 보였는데 인자형 16의 다계교배 파생계통의 평균 엽면적은 Fawn의 엽면적과 차이가 없었다. 3). 동기생육형 파생계통 및 품종간에는 특정엽중(단위면적당 엽중)의 차이가 인정되지 않았던 바 특정엽중의 유전적인 변이는 대체로 크지 않았으며 이 유전집단에서는 이미 좁아졌던 것으로 추측된다. 한편 집단내에 있어서 광합성 생산은 차이가 없을 것이나 광합성생산과 전류간의 균형에서는 차이가 있을 것으로 추측되는 바 이러한 문제를 구명하기 위해서는 특정 엽중의 주간 변이에 관한 연구가 이루어져야 할것이다. 4). 엽폭은 Fawn에 비해 동기생육형 품종 및 파생계통군에서 좁았으며 다계교잡 파생계통간에는 현저한 엽폭의 변이를 나타내었다. 5). 제1회 예취전의 초장은 대비품종과 동기 생육형 품종 및 다계교잡 파생계통군간에 현저한 차이를 보였던 바 다수성 품종 Fawn의 초장이 현저히 길었으나 일차 예취후의 초장의 재생력에 있어서는 유의차가 인정되지 않았다. 한편 다계교배 파생계통군에서는 제1회 초장간에 유의차가 인정되지 않았으나 목야지나 싸일레지 생산에 관련되는 중요한 형질의 하나인 재생력에 있어서는 다계 교배 파생계통들 간에 명확하고도 현저한 차이를 나타내고 있었다. 6). 일주당(一株當) 폭은 다수품종 Fawn에 비해 동계 생육형에서 현저히 좁았다. 7). 분얼수의 차이 역시 현저하였던 바 품종 Fawn에서 동기 새육형 파생계통군이나 품종보다 현저히 일차 예취후의 분얼수가 증가 되었다. 특히 분얼수에 있어서는 다계교배 파생계통간에 큰 변이를 보였던바 일차 예취후의 이차 측정에서 대체로 유전적인 차이가 더욱 뚜렷해짐이 명확하였는데 이는 어떤 품종이나 인자형들에서는 낙엽에 의해서 이 형질이 아마 촉진 되었기 때문이 아닌가 생각된다. 8). 동기생육형 파생계통군 및 품종의 초기 생육 재생력 및 총수량은 대비 품종 Fawn에 비해 현저히 낮은 경향을 보였다. 한편 파생 계통간에 생초수량의 변이가 큰 경향을 보였는데 이러한 점은 동계 생육형 Tall Fescue 모집단의 수량을 향상시키는 다계교배 파생계통의 선발을 여름에 수행하는 기초를 제공하고 있다. 9). 본 연구에 공시된 동계 생육형 품종 및 파생계통의 생초 수량을 위시한 대체적인 입과 식물체의 형질은 대비품종 Fawn에 비해 우수하지 못하였으나 이들 형질의 다계교배 파생계통간의 변이는 아주 컷던 바 한국에서는 여름동안의 다수성에 관한 다계교배 차대검정을 통하여 동계 생육형 Tall Fescue의 개량이 가능 할 것으로 본다. 10). 본 연구에 있어서 여러형질간의 상호관계의 결과는 분산분석의 결과와도 잘 일치되고 있는바 신품종개발을 위한 바람직한 인자형의 선발에 기여하는 바가 클 것으로 사료된다.

• 벤처창업연구
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• 제15권1호
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• pp.285-301
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• 2020

국내의 고령화 문제를 인구학적 관점에서 바라보면 전체 인구수의 문제가 아니라 인구구조가 문제이다. 국내에서 규모가 가장 큰 인구집단은 베이비부머, 포스트 베이비부머 세대이다. 베이비부머 세대는 1955~1963년생으로 현재 인구는 700만 1,333명이며, 전체인구의 약 13.6%(2015년 기준)를 차지한다. 포스트 베이비부머 세대는 1964~1974년생으로 총인구는 956만 7,171명으로 총인구의 18.8%에 해당한다. 베이비부머 세대와 포스트 베이비부머 세대(총 인구대비 32.4%)가 은퇴를 시작하였고, 조만간 은퇴할 예정이다. 의학기술의 발달로 평균 수명이 지속해서 증가하고 있으며, 신생아의 출산율 저하, 생산인구의 감소는 국내의 경제를 어둡게 하고 있다. 이런 사회적 문제 인식과 문제 해결안으로 본 연구는 액티브 시니어들의 다양한 경력기반에 기초한 경력지향성과 창업 교육 만족도가 창업 의지, 창업 준비 행동에 미치는 영향 관계를 살펴보고, 또한 이들 간의 관계를 규명함으로써 액티브 시니어의 다양성에 대한 맞춤형 창업 교육중요성을 제안하고 시니어 창업정책 설계 및 자금지원, 창업 교육의 바람직한 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 이론적 배경을 바탕으로 액티브 시니어, 경력 지향성, 창업 교육 만족도, 창업 의지, 창업 준비 행동의 5개 요소의 개념을 정의하고, 특히 핵심이 되는 액티브 시니어의 개념적 정의를 베이비부머 세대인 50대, 60대로 비즈니스의 핵심소비 주체나 복지혜택의 수급대상자로 보는 것이 일반적이지만, 본 연구에서는 국내의 창업 시장에서의 40대, 50대, 60대 순으로 연령별 창업기업 수가 높은 것을 반영하여 액티브 시니어 창업가를 예비시니어(Pre Senior)를 포함한 경력, 경제력, 소비력을 갖추고 활발한 활동과 건강한 삶을 지향하는 40대에서 60대까지 세대를 액티브 시니어로 정의하였다. 가설검증 결과로 가설 1과 가설 5에서 경력 지향성은 창업 의지와 창업 준비 행동 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 가설 3에서 창업 의지는 창업 준비 행동 간에 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 가설 4에서 창업 교육 만족도는 창업 준비 행동에 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 그러나 가설 2에서 창업 교육 만족도는 창업 의지에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 창업교육 만족도가 창업 의지에 직접적인 효과는 미치지 못하고 개인적인 경력 지향성의 영향을 통해 창업 의지를 높이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 활용하여 액티브시니어 창업정책 수립 방향 수립에 의미를 제공한다.

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.77-81
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• 2009

PET/CT (Positron Emission Tomography/ Computed Tomography)의 PET은 생체의 생리, 화학적인 정보를 정량적으로 영상화할 수 있지만 해부학적인 구조를 명확히 나타내는 데에는 한계를 가지고 있어 PET에 CT를 접목시켜 해상력을 높임은 물론, CT 데이터를 감쇠보정에 이용하여 촬영시간도 단축시키고 잡음제거 측면에서도 우수함을 나타내고 있다. 또한 CT 검사 시 조영제를 사용함으로써 병변의 정확한 범위를 확인하고 정상 구조물을 구별하는데 용이하여 조영제의 사용이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 조영제를 사용한 경우 CT 영상의 보정에 따라 PET/CT 영상에서 표준화섭취계수(Standardized Uptake Value: SUV)에 영향을 미치기 때문에 본 연구에서는 조영제 보정에 따라 표준화섭취계수(SUV)에 미치는 정도를 평가하였다. 2008년 4월에서 7월 사이에 본원에서 PET/CT검사를 시행한 환자 중 요오드 조영제에 대한 부작용이 없고 당뇨병이 없는 환자 30명을 대상으로 (남: 20, 여: 10, 연령범위: 연령범위 27세~72세, 평균나이 49.6세) 후향적 조사를 하였다. 장비는 DSTe (General Electric Healthcare, Milwaukee, MI, USA)를 사용하였다. 검사자에게 $^{18}F$-FDG 370~555 MBq를 몸무게에 따라 주사하였으며, 1시간 정도의 안정된 자세를 취한 후 검사를 시행하였다. CT촬영은 140 kV, 210 mA로 설정하였으며 CT 검사에 사용되는 조영제의 양은 환자 몸무게 1 kg당 2 cc를 주입하였다. 검사 후 최초 획득 데이터(raw data)를 이용하여 조영제 영향을 보정한 CT데이터와 보정을 하지 않은 CT데이터로 감쇠보정을 하여 영상을 얻었으며 각 영상의 간, 심장, 폐에 관심영역(Region of Interest: ROI)를 그려 SUV를 측정하여 비교하였다. SUV를 측정한 결과 조영제 보정을 한 영상의 표준화섭취계수(SUV)가 줄어듦을 알 수 있었다. 조영제에 대한 영향이 거의 없는 폐에서는 수치적인 변화가 거의 나타나지 않았으며 통계적으로도 유의하지 않았다. 비교적 혈류가 풍부한 간과 심장에서 조영제 보정으로 인한 표준화 섭취계수(SUV) 값이 수치적인 차이를 보였으나 간에서만 통계적으로 유의했다. PET/CT 검사에서 조영제의 사용으로 인하여 검사하고자 하는 부위의 대조도를 증강시켜 진단의 효율성을 높이고 있지만 이로 인하여 표준화섭취계수(SUV)의 증가가 일어난다. 따라서 조영제를 사용한 CT로 감쇠보정을 할 경우에 조영제의 영향에 대한 보정을 해주어 고해상력의 해부학적 영상뿐만 아니라 신뢰를 할 수 있는 반정량적 방법으로 진단적 가치를 더욱 높일 수 있을 것이며 다른 장기에 대해서도 추가적인 연구가 필요하다고 생각된다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제23권3호
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• pp.25-53
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• 2013

This study analyzes the effect of Computer Aided Innovation (CAI) to improve R&D Capabilities empirically. Survey was distributed by e-mail and Google Docs, targeting CTO of 235 SMEs. 142 surveys were returned back (rate of return 60.4%) from companies. Survey results from 119 companies (83.8%) which are effective samples except no-response, insincere response, estimated value, etc. were used for statistics analysis. Companies with less than 50billion KRW sales of entire researched companies occupy 76.5% in terms of sample traits. Companies with less than 300 employees occupy 83.2%. In terms of the type of company business Partners (called 'partners with big companies' hereunder) who work with big companies for business occupy 68.1%. SMEs based on their own business (called 'independent small companies') appear to occupy 31.9%. The present status of holding IT system according to traits of company business was classified into partners with big companies versus independent SMEs. The present status of ERP is 18.5% to 34.5%. QMS is 11.8% to 9.2%. And PLM (Product Life-cycle Management) is 6.7% to 2.5%. The holding of 3D CAD is 47.1% to 21%. IT system-holding and its application of independent SMEs seemed very vulnerable, compared with partner companies of big companies. This study is comprised of IT infra and IT Utilization as CAI capacity factors which are independent variables. factors of R&D capabilities which are independent variables are organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability. The highest average value of variables was 4.24 in organization capability 2. The lowest average value was 3.01 in IT infra which makes users access to data and information in other areas and use them with ease when required during new product development. It seems that the inferior environment of IT infra of general SMEs is reflected in CAI itself. In order to review the validity used to measure variables, Factors have been analyzed. 7 factors which have over 1.0 pure value of their dependent and independent variables were extracted. These factors appear to explain 71.167% in total of total variances. From the result of factor analysis about measurable variables in this study, reliability of each item was checked by Cronbach's Alpha coefficient. All measurable factors at least over 0.611 seemed to acquire reliability. Next, correlation has been done to explain certain phenomenon by correlation analysis between variables. As R&D capabilities factors which are arranged as dependent variables, organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability turned out that they acquire significant correlation at 99% reliability level in all variables of IT infra and IT Utilization which are independent variables. In addition, correlation coefficient between each factor is less than 0.8, which proves that the validity of this study judgement has been acquired. The pair with the highest coefficient had 0.628 for IT utilization and technology-accumulating capability. Regression model which can estimate independent variables was used in this study under the hypothesis that there is linear relation between independent variables and dependent variables so as to identify CAI capability's impact factors on R&D. The total explanations of IT infra among CAI capability for independent variables such as organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability are 10.3%, 7%, 11.9%, 30.9%, and 10.5% respectively. IT Utilization exposes comprehensively low explanatory capability with 12.4%, 5.9%, 11.1%, 38.9%, and 13.4% for organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability respectively. However, both factors of independent variables expose very high explanatory capability relatively for technology-accumulating capability among independent variable. Regression formula which is comprised of independent variables and dependent variables are all significant (P<0.005). The suitability of regression model seems high. When the results of test for dependent variables and independent variables are estimated, the hypothesis of 10 different factors appeared all significant in regression analysis model coefficient (P<0.01) which is estimated to affect in the hypothesis. As a result of liner regression analysis between two independent variables drawn by influence factor analysis for R&D capability and R&D capability. IT infra and IT Utilization which are CAI capability factors has positive correlation to organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability with inside and outside which are dependent variables, R&D capability factors. It was identified as a significant factor which affects R&D capability. However, considering adjustable variables, a big gap is found, compared to entire company. First of all, in case of partner companies with big companies, in IT infra as CAI capability, organization capability, process capability, human resources capability, and technology capability out of R&D capacities seems to have positive correlation. However, collaboration capability appeared insignificance. IT utilization which is a CAI capability factor seemed to have positive relation to organization capability, process capability, human resources capability, and internal/external collaboration capability just as those of entire companies. Next, by analyzing independent types of SMEs as an adjustable variable, very different results were found from those of entire companies or partner companies with big companies. First of all, all factors in IT infra except technology-accumulating capability were rejected. IT utilization was rejected except technology-accumulating capability and collaboration capability. Comprehending the above adjustable variables, the following results were drawn in this study. First, in case of big companies or partner companies with big companies, IT infra and IT utilization affect improving R&D Capabilities positively. It was because most of big companies encourage innovation by using IT utilization and IT infra building over certain level to their partner companies. Second, in all companies, IT infra and IT utilization as CAI capability affect improving technology-accumulating capability positively at least as R&D capability factor. The most of factor explanation is low at around 10%. However, technology-accumulating capability is rather high around 25.6% to 38.4%. It was found that CAI capability contributes to technology-accumulating capability highly. Companies shouldn't consider IT infra and IT utilization as a simple product developing tool in R&D section. However, they have to consider to use them as a management innovating strategy tool which proceeds entire-company management innovation centered in new product development. Not only the improvement of technology-accumulating capability in department of R&D. Centered in new product development, it has to be used as original management innovative strategy which proceeds entire company management innovation. It suggests that it can be a method to improve technology-accumulating capability in R&D section and Dynamic capability to acquire sustainable competitive advantage.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권1호
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• pp.95-115
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• 2011

본 연구는 Kano모델을 활용하여 프랜차이즈 매장에 관한 다양한 품질요인들의 속성을 고객의 관점에서 분류하였다. 또한, 각 품질요인들이 고객의 만족 또는 불만족에 미치는 상대적 영향력을 분석해 보고자 만족지수와 불만족지수를 산출하였다. 자료 수집을 위해 외식 프랜차이즈 매장 방문 경험이 있는 서울 및 전국광역시 거주 성인들을 대상으로 온라인조사를 실시하였으며, 총 257개의 응답이 분석에 사용되었다. 분석 결과, 해당 품질요소가 충족이 되지 않는 경우 소비자의 불만으로 이어지는 요소에는 매장 청결도, 직원 친절도 및 숙련도, 편의시설 제공 등이 포함되는 것으로 나타났다. 프랜차이즈 사업에서 매장 간 음식메뉴의 구색, 가격, 품질수준, 인테리어, 고객서비스 절차 등의 표준화는 중요하게 생각되어 왔으나, 이 중 음식 가격의 동일성만이 고객의 불만족과 깊은 관계를 가지고 있었다. 충족이 되지 않아도 상관없지만 충족이 되는 경우 고객들의 호의적인 반응을 이끌어낼 수 있는 요소로는 외부기관으로부터의 수상 또는 인증 경력, 프랜차이즈 브랜드의 해외진출, 경품이벤트 및 사용금액에 따라 혜택을 주는 로열티 프로그램의 실시, 그리고 우수한 매장접근성이 해당되었다. 프랜차이즈 브랜드를 상대적으로 자주 이용하는 헤비유저의 경우, 정기적인 신메뉴 출시 또한 매력적인 품질요인으로 생각하고 있었다. 본 논문은 경영자가 우선적으로 관심을 두고 개선하여야 하는 부분과 경쟁력 확보를 위해 추가적으로 투자해야 할 부분이 어디인가에 대한 시사점을 제공해 준다는 점에서 연구의 의의가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-74
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• 2015

최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.