Objectives: The purpose of this study was to assess the organizational effectiveness of the introduction of a healthcare information system (electronic medical records and databases) in healthcare in Kazakhstan. Methods: The authors used a combination of 2 methods: expert assessment and strengths, weaknesses, opportunities, and threats (SWOT) analysis. SWOT analysis is a necessary element of research, constituting a mandatory preliminary stage both when drawing up strategic plans and for taking corrective measures in the future. The expert survey was conducted using 2 questionnaires. Results: The study involved 40 experts drawn from specialists in primary healthcare in Aktobe: 15 representatives of administrative and managerial personnel (chief doctors and their deputies, heads of medical statistics offices, organizational and methodological offices, and internal audit services) and 25 general practitioners. Conclusions: The following functional indicators of the medical and organizational effectiveness of the introduction of information systems in polyclinics were highlighted: first, improvement of administrative control, followed in descending order by registration and movement of medical documentation, statistical reporting and process results, and the cost of employees' working time. There has been no reduction in financial costs, namely in terms of the costs of copying, delivery of information in paper form, technical equipment, and paper.
6차 산업은 농업인 소득감소 및 침체되어가는 농촌지역 경제를 활성화할 대안으로서 주목받고 있다. 6차 산업은 1차 산업에 기반 한 2차 산업의 제조 및 가공, 3차 산업의 유통 및 서비스를 통합 또는 연계하는 것을 의미한다. 박근혜 정부는 농업농촌에서 창조경제를 실현하는 구체적 대안으로 6차 산업을 평가하고 다양한 정책적 대안을 제시하고 있다. 또한 이를 뒷받침 하기 위해 모델개발이나 선진사례 분석등의 연구가 진행되고 있는 실정이다. 그러나 6차산업화를 수행하는 경영체에 대한 경영수준 기술수준 리더역량 등을 종합적으로 평가하는 평가지표 개발에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구는 6차산업화를 시행하는 경영체에 대한 경영수준 기술수준 리더역량 평가지표 개발을 위해 AHP기법을 활용하여 종합적으로 평가지표를 개발 하였다. 분석결과 한국이 여러 국가와 FTA가 이루어지면서 값싼 농산물 수입이 증대되면서 6차 산업과 관련된 경영체의 수익이 악화될 가능성이 매우 높은 시점에 무한경쟁에서 살아남기 위한 전략 중 가장 중요한 것은 각 개별 경영체가 독자적으로 사업을 운영하기 보다는 내부 역량 강화와 더불어 타 산업과의 연계성을 강화함으로써 상품 및 서비스 판매를 촉진시키고 이를 통해 경영체의 수익을 향상시켜야 한다는 것이다. 따라서 6차 산업 경영체 모두 각자의 위치에서 소비자 신뢰를 얻기 위한 노력들이 필요할 것이며 더욱이 각 경영체간에 협력체계를 구축할 수 있도록 다양한 방안을 모색해야 할 것이다. 또한 스마트 시대에 고객의 니즈가 빠른 속도로 변함에 따라 상품 및 서비스의 수명주기는 점점 빨라지고 있으며 소비자는 새로운 신상품에 찾는 경향이 점점 높아지고 있다. 따라서 6차 산업 경영체는 고객 및 시장 트랜드 변화를 신속하고 정확하게 예측하여 새로운 상품 및 서비스를 시장에 출시하는 노력이 더욱 필요할 것으로 사료된다.
대부분의 일반적인 계획 과정과 달리, 브라운필드 계획은 잠재된 오염문제로 인한 기술적, 법률적 전문지식을 필요로 한다. 성공적으로 통합적인 의사결정에 관여하기 위해서는 조정된 협력적 계획 모델이 중요하다. 본 연구는 기존의 협력적 계획 접근방식이 브라운 필드 재생에 있어 상반된 분야의 전문가들 및 지역 주민들이 함께 일하며 적절하게 균형 잡힌 협력을 이루어 내기 위한 어려움들을 극복하는 데에 어떻게 효과적으로 적용될 수 있는지 알아보는 것을 목표로 한다. 의사소통적 계획이론 관련 문헌분석을 통해 적절한 지표들을 찾아내어, 네 단계의 브라운 필드 계획과정(대상지 선별, 평가, 정화, 디자인)에 적용시켜 본 후, 중요한 부분들을 짚어내었다. 본 연구의 결과, 크게 세 가지 점에 초점을 맞춘, 브라운 필드 재생에 적합한 협력적 계획 모델의 필요성이 인식되었다(1. 사회, 문화, 디자인 분야와 과학, 기술 분야의 전문가 간의 균형 잡힌 대화의 촉진, 2. 일반주민들과의 잠재적 오염 위험과 관련한 커뮤니케이션을 위한 적절한 방법개발, 3. 전문가 주도의 객관적 데이터와 주민 의견 중심의 주관적 데이터의 통합을 위한 의사결정지원 시스템의 마련).
최근 트레이딩 시스템에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능을 이용한 지능형 트레이딩 시스템의 개발과 관련한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 현재까지 소개된 트레이딩 시스템 관련 연구들은 트레이딩에 적용될 수 있는 다양한 변수들이 실무에서 활용되고 있음에도 불구하고, 주가지수에서 파생된 기술적 지표에만 과도하게 의존하는 경향이 있었다. 또한, 실제 수익창출에 초점이 맞추어진 트레이딩 시스템의 모형보다는 주가 혹은 주가지수의 등락에 대한 정확한 예측에 초점을 맞춰 모형을 개발하려고 하는 한계도 존재했다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 주로 활용되어 온 기술적 지표 외에 현업에서 유용하게 활용되는 다양한 비가격 변수들을 시스템에 반영함으로서 예측 성과의 개선을 도모하는 동시에, Support Vector Machines 기반의 등락예측모형의 결과를 트레이딩 시스템의 매수, 매도, 혹은 유지의 신호로 해석할 수 있도록 설계된 새로운 형태의 지능형 트레이딩 시스템을 제안한다. 제안시스템의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2004년 5월부터 2009년 12월까지의 KOSPI200 주가지수에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안시스템이 수익률 관점에서 다른 비교모형들에 비해 더 우수한 성과를 도출함을 확인할 수 있었다.
일반적인 동적 매매 환경에서의 금융 예측 시스템은 주어진 목적을 최적으로 만족시키는 매매 형태를 찾고자 한다. 본 논문은 수익률을 극대화시키기 위하여 추출과 여과라는 두개의 단계로 구성된 새로운 형태의 주식 매매 시스템을 제안한다. 주식 추출 단계에서는 특정 시계열 패턴에 부합하는 주식을 추출하는데, 이러한 시계열 패턴은 기술 지표 값들의 조합으로 표현된다. 그리고 여과 단계에서는 추출된 주식 집합에 여과 규칙들을 적용하여 실제 매매 대상이 되는 주식들을 골라내는데, 여과 규칙은 과거 주가 데이터로부터 자동으로 유도되었다. 이를 위하여, 우리는 먼저 방대한 과거 일별 주가 데이터로부터 기술 지표 값들을 계산하였다. 계산된 기술 지표 값들은 시계열 패턴을 추출하는데 사용되고 이 값들의 이산화 구간들의 분포가 양성 및 음성 데이터들에 대하여 계산된다. 본 논문에서는 독특한 분포를 보이는 구간에 존재하는 기술 지표 값들이 주가의 향후 움직임을 예측하는 데 도움을 준다는 가정을 하였다. 그리고 여과 규칙은 바로 이런 독특한 분포를 보이는 구간 내의 데이터 값들로부터 자동으로 유도되었다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 본 논문에서 제시한 트레이딩 시스템이 시장 평균 수익률을 상회한다는 사실을 확인함으로써 위의 가정에 대한 검증을 할 수 있었다.
블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, 'bitcoin'을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 자동차 산업의 기술협력 네트워크의 특성과 변화 요인들에 대해 분석한다. 전 세계 주요 자동차 기업들이 2000년부터 2017년까지 출원한 112,009건의 자율주행 관련 특허를 사회연결망 분석(SNA: Social Network Analysis, 이하 SNA)을 활용하여 기술협력 네트워크의 구조를 분석한다. 네트워크 분석지표 중 구조적 특성 분석을 통해 밀도 등의 네트워크 특성을 분석한다. 연결 정도 중심성, 매개 중심성 및 관계 중심성 등의 지위적 특성 지표 분석을 통해서는 기술협력 네트워크의 구조적 특성을 확인한다. 분석 결과는 토요타, 현대자동차 등 완성차 기업들과 부품 공급 업체인 보쉬, 콘티넨탈 등이 자율주행과 관련한 기술 개발 실적이 높은 것으로 확인되었다. 네트워크의 구조적 특성 분석 결과 자율주행 기술 개발의 협력 네트워크에 참여한 기업들의 수가 증가하고 다양해졌으며 지위적 특성 지표들은 모두 감소하는 결과를 보였다. 이는 기업 간의 수평적이며 보완적인 기술협력 형태가 증가하는 현상으로 해석할 수 있다. 그리고 자동차 자율주행 기술 분야의 참여자가 많아지고 네트워크가 더 복잡해짐을 확인하였다.
2014년, 금융위원회는 기술신용평가기관(TCB, Tech Credit Bureaus)을 지정하여 기술신용평가서를 발급하게 하였고 현재까지 5개의 기술신용평가기관과 금융위원회 권고, 레벨 4에 진입한 KEB하나은행, 국민은행, 우리은행, 신한은행 등에서 기술신용평가서를 발급하고 있다. 한편, KEB하나은행의 기술평가모델은 25개의 세부평가항목으로 구성되어 있으며, 이러한 항목등급이 가중 결합되어 기술등급이 산출, 기술등급은 신용등급과 결합하여 최종적으로 기술신용등급이 산출된다. 본 연구에서는 KEB하나은행에서 2016년 하반기에 자체발급한 406건의 기술평가결과를 분석하였으며, 경영주 동업종 근무년수, 기술개발전담부서 보유여부, 기술인력, 연구개발투자금액, 인증수, 특허수를 기반으로 지표간의 상관분석 및 기술등급과의 영향력을 분석하였다. 분석결과에 의하면, 기술개발전담부서, 특허수, 연구개발투자금액 등의 정량적지표가 기업 기술등급에 상당한 영향을 끼치는 것으로 나타났으며, 특히, 기술개발전담부서 보유여부는 기술등급과 가장 높은 상관관계를 나타내고 있음을 나타냈다.
연안안전사고는 인적과실이 차지하는 비율이 매우 높고 같은 요인에 의한 사고가 반복적으로 발생하는 특징이 나타나고 있다. 이들 장소를 중심으로 관리기관에서는 사고 예방을 위한 각종 대비책을 마련하여 시행하고 있으나 제한된 예산에 따른 안전시설물 및 안전관리 인력의 부족과 기상청 기상특보에 의존하고 있는 연안안전사고 위험예보제 운용체계의 한계 등으로 선제적·능동적 대응력이 많이 떨어지는 것이 현실이다. 본 연구에서는 연안안전사고 발생 이후의 수습 중심 안전관리체계에서 안전사고 발생 이전에 사고 유발요소의 관리와 위험도 예측·평가, 사고발생 이후의 대응 및 경감대책을 시행할 수 있는 선제적, 능동적 연안안전 관리체계 구축기반 마련의 일환으로 연안활동장소의 위험도 평가체계를 수립·제안하였다. 2017년 이후의 연안안전사고 현황 분석을 통해 연안활동장소별 안전사고를 유발하는 주요 위험요인을 식별하였으며, 이를 기반으로 위험도 평가를 위한 주요 평가인자 및 지표를 설정하였다. 제안된 위험도 평가 방법론은 해양경찰청에서 지정·관리되고 있는 주요 40개 위험구역을 대상으로 적용하였다.
본 연구는 은행 성과와 관련하여 어떠한 의사결정이 영향을 미치는지 연구하고 있다. 2013년부터 2022년까지 미국에 소재한 은행의 재무제표상 자료를 이용하여 패널회귀분석을 진행하였으며, 재무적 의사결정, 경영 의사결정으로 나누어 위계적 패널회귀분석을 통해 설명변수의 효과를 살펴본다. 또한, 채권자와 주주 관점(이하 전체)과 주주만의 관점으로 성과를 나누어 분석함으로써, 각 관점의 성과를 제고시키기 위해서는 어떠한 요소를 어떻게 활용해야 하는지를 제시하고 있다. 유동성과 안정성만으로 패널회귀분석을 수행했을 시 전체 성과 관점에서는 예금 의존도와 이자보상비율이, 주주 성과 관점에서는 부채비율도 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다. 비기술적 요소까지 더할 시엔 전체 성과 관점에서는 비기술적 요소 중 인건비 비중만이 통계적으로 유의하게 도출되었고 주주 성과 관점에서는 비기술적 요소가 통계적으로 유의하게 도출되진 않았지만, 현금비율은 통계적으로 유의한 영향을 주는 것으로 도출되었다. 마지막으로 기술적 혁신요소까지 더할 시에는 전체 성과 관점에서는 무형자산 비중이 통계적으로 유의한 것으로 도출되지 않았지만, 주주 성과 관점에서는 유의하게 도출되었다. 이해관계자의 성과 관점에 따라 미칠 수 있는 요인이 차이가 있다는 점, 그리고 다양한 의사결정 요소가 은행의 성과에 영향을 미칠 수 있다는 점이 본 연구의 의의 및 시사점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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