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제조-공급자간 갈등 원인과 거래조정 방식의 갈등관리 효과 (The Causes of Conflict and the Effect of Control Mechanisms on Conflict Resolution between Manufacturer and Supplier)

  • 이진화
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제17권4호
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    • pp.55-80
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    • 2012
  • 다른 기업과 거래관계를 형성하고 유지하는 것은 빠르게 변화하는 치열한 환경에서 대부분의 기업에게 불가피한 전략적 선택이다. 유통망 안의 모든 기업들도 결국 독립적 기업 간의 이러한 거래 계약으로 맺어져 있다. 하지만 모든 기업 간의 거래가 하나의 목표를 가지고 공동의 이익 창출을 위해 노력하여, 모두 효과적이고 효율적인 성과만을 낼 수는 없다. 대리인 이론에 따르면, 기업들은 모두 독립적 주체로서 각자의 이해를 추구하고, 위험을 회피하려하며, 제한된 합리성을 가지고 불충분한 정보를 처리하게 된다. 즉, 기업 간 거래관계는 그 속에서 신뢰와 협력을 기대하는 동시에, 갈등과 기회주의적 행위도 예측해야 한다. 이에 본 연구는 기업 간 거래의 갈등 원인을 확인하고, 실제 기업이 주로 활용하는 거래조정 방식의 갈등관리 효과를 밝히고자 한다. 이를 위해 관련된 기존 연구와 대리인 이론을 활용하여, 제조업자와 공급업자 간 갈등이 관계성과에 미치는 영향과 거래 위험요인(환경동태성, 자산특유화 수준)의 갈등 유발 효과, 그리고 국내 기업거래 연구에서 잘 다루어지지 않은 거래 조정방식의 갈등관리 효과를 가정하였다. 더불어 국내 중소기업 데이터 329개를 대상으로 연구모델을 검증하였다. 연구 결과, 구매기업(제조업자)의 환경 동태성과 자산 특유화 수준이 높을수록 더 큰 갈등이 유발되었으며, 이러한 B2B 갈등은 기업 간 관계질과 재무성과에 부정적 영향을 끼쳤다. 또한 사회적 조정방식과 법적 조정방식은 갈등의 관계질에 대한 부정적 영향을 매우 유의한 수준에서 완화시키는 조절효과가 검증되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 B2B갈등의 원인과 관리기법에 대하여 실증적으로 확인하였다는 의의가 있으며, 특히 국내 거래관리 연구에서 소홀히 다루어졌던 법적 계약 방식의 긍정적이고 유의한 효과를 확인하였다는 의의가 있다.

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중국 가전유통경로에서 한국제품 현지 판매업체와 도매업체간 갈등 및 영향전략이 성과에 미치는 영향: 관계 질의 조절효과 (The Impact of Conflict and Influence Strategies Between Local Korean-Products-Selling Retailers and Wholesalers on Performance in Chinese Electronics Distribution Channels: On Moderating Effects of Relational Quality)

  • 전달영;권주형
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제16권3호
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    • pp.1-32
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    • 2011
  • 본 논문의 주된 연구목적은 중국 가전유통시장에서 한국제품을 판매하는 현지 소매업체와 도매업체간의 갈등, 의존, 영향전략 및 성과간의 관계를 분석하고, 특히 '��시'(關係, guanxi)의 조절효과를 분석함으로써 중국에 진출하는 한국 가전기업들에게 효율적인 유통경로 관리방안을 제시하고자 하는 것이다. 제안한 연구모형과 가설들을 검증하기 위하여 중국 후베이성(湖北省), 후난성(湖南省), 쟝시성(江西省), 허난성(河南省) 등의 중남(中南)지역에서 한국 가전제품을 판매하는 소매상을 직접 방문하여 최종 97개의 판매업체 자료를 수집하였다. 구조방정식 모형과 조절 회귀분석을 통해 알아낸 분석 결과를 연구주제별로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 한국제품 현지판매업체가 지각하는 도매상과의 목표불일치는 기대대로 소매상의 갈등을 유의하게 높이었으나, 역할모호성은 갈등에 유의한 영향을 주지 못하였다. 둘째, 갈등나선형 이론과 일치하게 현지판매업체가 도매업체에 대해 의존성이 증대될수록 현지판매업체가 지각하는 갈등은 감소하는 것으로 나타났다. 셋째, 도매업체가 시행하는 정보교환, 권고 등의 비강압적 영향전략은 갈등을 조장하지 않으면서, 현지판매업체들의 거래만족 및 재무성과를 제고하는데 일익을 담당하였다. 반면에 도매업체가 사용하는 위협, 법적 호소 등의 강압적 영향전략은 갈등을 심각하게 높이면서도 성과에는 도움이 되지 못하였다. 넷째, 중국 가전산업의 도매상과 소매상간에 형성된 '��시'(關係, guanxi) 즉 관계의 질의 조절효과를 분석해보면, 먼저 상호신뢰, 몰입 등의 관계의 질은 비강압적 영향전략이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하지 못해, 비강압적 영향전략과 관계 질은 서로 영향을 받지 않고 독립적으로 성과를 높이는데 사용될 수 있는 전략임을 알 수 있다. 반면에 관계의 질은 강압적 영향전략이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하였다. 즉 관계의 질이 잘 형성되어 있다면 적대적 특성을 가진 강압적 영향전략이 사용되더라도 관계 질의 순기능 역할로 관계 질이 낮은 경우보다 소매상이 지각하는 성과를 높이는 것을 알 수 있다. 다섯째, 갈등의 경우도 관계의 질은 갈등이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하였다. 관계의 질이 높게 형성되어 있다면, 갈등이 높은 상황이 발생하더라도 역기능은 줄어들어, 거래관계의 질이 높은 소매상은 갈등을 보다 긍정적으로 받아들여 시너지 효과를 창출함으로써 관계의 질이 낮은 소매상보다 성과를 높일 수 있음을 알 수 있다. 결론적으로, 중국 가전산업에서 거래 관계 질이 높게 형성되어 있다면 강압적 영향전략과 갈등이 성과에 미치는 역기능을 상쇄할 수 있어 상거래에서 '��시'(關係, guanxi)를 통한 거래관계의 질이 중요함을 확인하였다.

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RFM 기반 SOM을 이용한 매장관리 전략 도출 (Strategy for Store Management Using SOM Based on RFM)

  • 정윤정;최일영;김재경;최주철
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.93-112
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    • 2015
  • 소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

경영분석지표와 의사결정나무기법을 이용한 유상증자 예측모형 개발 (Development of Predictive Models for Rights Issues Using Financial Analysis Indices and Decision Tree Technique)

  • 김명균;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제18권4호
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    • pp.59-77
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    • 2012
  • 기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

효과적인 입력변수 패턴 학습을 위한 시계열 그래프 기반 합성곱 신경망 모형: 주식시장 예측에의 응용 (A Time Series Graph based Convolutional Neural Network Model for Effective Input Variable Pattern Learning : Application to the Prediction of Stock Market)

  • 이모세;안현철
    • 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.

종합 평점과 다기준 평점을 선택적으로 활용하는 협업필터링 기반 하이브리드 추천 시스템 (A Hybrid Recommender System based on Collaborative Filtering with Selective Use of Overall and Multicriteria Ratings)

  • 구민정;안현철
    • 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.

계좌 이용 과정과 결과의 투명성이 온라인 뱅킹 이용자의 보안 인식에 미치는 영향 (The Role of Control Transparency and Outcome Feedback on Security Protection in Online Banking)

  • 이은곤;최지은;이호근
    • 경영정보학연구
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    • 제14권3호
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    • pp.75-97
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    • 2012
  • 온라인 뱅킹 서비스의 성공을 위해서는 이용 고객의 신뢰를 제고하는 것이 필수적이다. 현재까지 인터넷 뱅킹 이용자들의 신뢰를 제고하는 보안 메커니즘으로 공인인증 서비스가 가장 유력한 대안으로 사용되어 왔다. 그러나 최근 공인인증서를 통한 보안 메커니즘은 해커 등 악의적인 사용자의 침입에 취약할 수 있다는 주장이 제기되고 있다. 본 연구에서는 온라인 뱅킹 보안 메커니즘의 견고성을 높이기 위한 추가적인 대안으로 공인인증서 사용과 관련된 과정의 투명성과 결과 피드백의 투명성이라는 두 가지 요소를 제안하였다. 과정의 투명성은 거래과정에 대한 정보를 이용자에게 제공함으로써 거래 과정을 통제할 수 있도록 하는 것이다. 결과 피드백은 거래결과를 이용자에게 알려줌으로써 이용자가 거래가 의도한 대로 완료되었음을 확인할 수 있도록 하는 것이다. 정보의 투명성에 관한 선행 연구에 따르면, 거래과정과 결과에 대한 정보를 제공하여 투명성을 제고하면 정보시스템 이용자의 의사결정 품질이 제고된다. 거래과정에 대한 정보의 투명성이 확보되면, 정보시스템 이용자들은 거래가 원활하게 수행되고 있는지를 확인할 수 있게 되고, 거래 과정과 결과를 자신이 의도한 대로 통제할 수 있게 되기 때문에, 이용자들의 거래 위험을 감소시킬 수 있다. "구조기반 신뢰" 에 대한 연구에 따르면, 정보시스템 이용자들은 자신들이 성공적으로 거래를 할 수 있도록 구조적인 요소를 제공하는 서비스 제공자들을 보다 신뢰하는 속성이 있다. 거래과정과 거래결과를 확인할 수 있는 정보의 투명성은 정보시스템 이용자가 거래를 원활하게 추진할 수 있는 구조적 기반을 제공하므로 서비스 제공자에 대한 신뢰는 증가하게 된다. 거래 위험이 감소하고 신뢰가 증가되면, 이용자들은 제공되는 서비스에 대해 보다 만족하게 되고, 따라서 서비스 제공자에 대해 충성도가 제고되거나 서비스에 대해 지불 의사를 가지게 될 것이다. 본 연구에서는 실험실 실험을 통해 연구 가설 및 연구 모델을 실증적으로 검증하고자 하였다. 실험설계는 과정의 투명성과 결과의 투명성이라는 두 가지 요인에 따라 $2{\times}2$ 집단으로 구성하여 진행하였다. 공인인증서 사용과 관련된 과정의 투명성과 결과 피드백 요소가 현재 온라인 뱅킹 사이트에서 제공되고 있지 않기 때문에 가상의 온라인 뱅킹 사이트를 구축하여 실험을 진행하였다. 총 138개의 유효한 자료를 실험을 통해 수집하였으며 PLS 알고리즘을 활용하여 분석을 진행하였다. 분석 결과, 과정의 투명성은 온라인 뱅킹 거래의 위험을 줄이고 온라인 뱅킹 사이트에 대한 신뢰를 증가시키는 것으로 나타났다. 결과 피드백은 온라인 뱅킹 사이트에 대한 신뢰를 증가시키는 것으로 나타났다. 이렇게 증가된 신뢰와 감소된 거래위험은 서비스 만족도를 증가시킴으로써 온라인 뱅킹 서비스 이용 고객의 서비스에 대한 지불의도와 온라인 뱅킹 사이트에 대한 충성도를 증가시키는 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 온라인 뱅킹 서비스의 보안이라는 주제에 대해 정보의 투명성이 보안에 미치는 영향을 실증자료를 통해 분석함으로써 온라인 보안 메커니즘 연구의 범위를 확대하였을 뿐만 아니라 실제 구현이 가능한 보안 메커니즘에 대한 효과를 검증함으로써 실무적 측면에서의 동헌도가 있다고 판단된다.

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물리학 선량법을 이용한 갑상선암의 개인별 최대안전용량 I-131 치료법 개발과 유용성 평가 (Development and Assessment Individual Maximum Permissible Dose Method of I-131 Therapy in High Risk Patients with Differentiated Papillary Thyroid Cancer)

  • 김정철;윤정한;범희승;제갈영종;송호천;민정중;정환정;김성민;허영준;이명호;박영규;정준기
    • 대한핵의학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.110-119
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    • 2003
  • 목적: 분화갑상선암 환자에 대한 방사성옥소(I-131) 치료는 재발율과 사망률을 감소시키는 효과적인 치료법이지만, 치료용량을 증가시킴으로써 치료율을 향상시킬 수 있는지에 대해서는 아직 논란이 있다. 본 연구에서는 최대허용선량 치료법의 효용성을 검증하고자 하였다. 대상 및 방법: 임상적 병기가 제3, 4병기이고, 6개월 이후에 I-131 전신스캔(이하 IWBS)과 혈중 thyroglobulin (이하 Tg), anti-thyroglobulin antibody (이하 ATA), 초음파검사(이하 US) 및 F-18 FDG PET 등을 통해 치료여부를 확인할 수 있었던 58명(남:여=9:49, 평균연령 $50{\pm}11$세)의 유두상갑상선암 환자를 대상으로 하였다. 이중 11명은 제4병기, 47명은 제3병기였으며, 43명(남:여=4:39, 평균연령 $50{\pm}11$세)은 7.4 GBq 이하의 고식적인 저용량치료법으로 치료하였고, 9.25 GBq 이상의 고용량 치료를 받은 환자는 15명(남:여=5:10, 평균연령 $50{\pm}12$세)으로 고용량군에서 남자가 더 많았으나 연령의 차이는 없었다. 고용량군 환자 모두에서 추적용량의 방사성옥소(평균 $77{\pm}3MBq$)를 경구 투여한 후 혈중 방사능소실곡선을 통해 최대허용선량(maximum permissible dose, 이하 MPD)을 계산하였으며, 7명에서는 말초혈액림프구의 중기염색 체분석법에 의해 생물학적으로 MPD를 계산하였다. 14명에서는 치료용량의 방사성옥소를 투여한 후 혈중 방사능소실곡선을 통해 MPD를 계산하였다. 완전치유(complete response, 이하 CR)는 IWBS에서 병소가 없어지고, 혈중 Tg치가 1 ng/mL 이하로 감소한 경우로 정의하였으며, 부분치유(partial response, 이하 PR)는 IWBS에서 병소가 없어졌더라도 혈중 Tg, ATA치가 높거나, US 또는 PET 검사에서 병소가 남아있는 경우로 정의하였다. 치료후 IWBS에서 병소가 오히려 증가하거나 변함없는 경우는 없었다. 방사성옥소 치료에 의한 부작용은 입원기간 중 타액선이 현저하게 붓고 통증이 있거나, 구토를 심하게 하는 경우, 그리고 퇴원후 1개월째 백혈구수가 20% 이상 감소한 경우로 정의하였다. 결과: 양 군간에 연속적인 수치변화를 비교하는 경우는 paired t-test를 이용하였으며, 대상군간 치료효과와 부작용의 비교는 chi-square test를 이용하였다. p값 0.05 미만을 통계적으로 유의한 차이로 인정하였다. 고용량군 환자 모두에서 추적용량과 치료용량의 방사성옥소 투여 후 혈액의 피폭선량은 각각 $0.012{\pm}0.3Gy,\;1.66{\pm}25Gy$였으며, 방사성옥소 투여 후 혈액에 전달되는 피폭선량은 추적용량보다 치료용량에서 더 많았고(1.21: 166 rad, p<0.0001), 방사성옥소 1 mCi당 혈액에 전달되는 피폭선량은 차이가 없었다($0.58{\pm}0.1\;vs.\;0.56{\pm}0.1$ rad/37 MBq, p=0.34). 추적용량 방사성옥소 투여 후 구한 MPD는 평균 $13.3{\pm}1.9GBq\;(9.7{\sim}16GBq)$ 이였고, 치료용량 방사성옥소 투여 후 구한 MPD는 평균 $13.8{\pm}2.1GBq(10.4{\sim}16.3GBq)$로 유의한 차이가 얻었으며 (p=0.20), 두 수치간에는 유의한 상관 관계가 있었다(r=0.8, p<0.0001). 7명의 환자에서 말초혈액림프구 중기염색체 분석법으로 MPD를 측정하였는데 혈액의 피폭선량은 $1.78{\pm}0.03Gy$였으며, 같은 환자에서 혈중 방사능소실곡선으로부터 구한 피폭선량은 $1.54{\pm}0.03Gy$로 유의하게 낮았으나 (p=0.01), 두 측 정치 간에는 유의한 상관관계(r=0.86, p=0.01)가 있었다. 저용량 치료군 43명 중 22명(51.2%)에서 완전치유를 보였고 21명(48.8%)에서는 부분치유를 보인 반면, 고용량 치료군 15명 중 12명(80%)에서 완전치유를 보였고 3명(20%)에서만 부분치유를 보여 고용량 치료군에서 유의하게 높은 완전치유를 얻을 수 있었다(p=0.05). 한편 부작용 발생빈도는 저용량 치료군 43명 중 13명(30.2%), 고용량 치료군 15명중 6명(40%)로 양군간에 유의한 차이가 없었다(p=0.46). 임상적인 병기, 연령 및 성별에 따라서는 치유의 차이가 없었다(모두 p>0.05). 결론: 혈중소실곡선으로부터 MPD를 결정하고 이를 토대로 환자 개개인별로 적절한 선량을 선택하여 치료하는 방법은 부작용을 최소화하면서도 치료효과를 높일 수 있는 매우 유용한 치료법이며, 고위험군 분화갑상선 암 환자에게 가장 적절한 치료법이라고 사료되었다.

기업생태계 상생전략과 기업건강성효과: 삼성전자와 협력업체의 상생경영사례를 중심으로 (Cooperation Strategy in the Business Ecosystem and Its Healthiness: Case of Win - Win Growth of Samsung Electronics and Partnering Companies)

  • 성창용;김기찬;인성용
    • 기업가정신과 벤처연구
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    • 제19권4호
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    • pp.19-39
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    • 2016
  • 제품의 복잡성이 증대될수록 기업의 전략은 나홀로(stand-alone)전략과 경쟁중심 전략에서 기업생태계 전략과 협력전략으로 이행할 필요성이 높아진다. 기업의 상생경영 및 동반성장이란 기업생태계 협력전략을 통해 대기업과 협력기업간의 기업건강성을 추구하여 장기적으로 지속가능한 성장을 하기 위한 노력이다. 본 연구는 기업 간 상생경영 및 동반성장 전략을 통해 기업생태계가 건강해질 수 있다는 이론적 명제를 삼성전자 협력업체의 사례분석과 종단적 자료에 기반한 추세분석을 통해 검증해보고자 한 것이다. 특히 본 연구에서는 중소기업생태계의 취약점의 하나인 글로벌화와 해외시장개척의 정도를 주요한 성과척도로 활용하였다. 왜냐하면 한국중소기업들이 연구개발과 창조성노력이 해외시장개척으로 연결되지 못하고 있는 연구개발 패러독스에 빠져있는 경우가 많기 때문이다. 그러므로 해외시장 개척없이는 기업생태계의 건강성 유지가 어려우며, 협력기업들은 글로벌 시장개척여부가 강소기업으로 가는 진화경로의 핵심이기 때문이다. 이를 위해 기업생태계 건강성의 특성을 나타내는 COPP 모델의 4대요소를 중심으로 분석하였다. COPP 모델이란 창조성(Creativity), 시장성(Opportunity), 생산성(Productivity), 그리고 선제적 대응성(Proactivity)이 선순환 해야 기업생태계의 지속가능성장이 만들어 질 수 있다는 것이다. 선제적 대응성(Proactivity) 이란 현재 만들어진 이익을 미래환경변화에 미래 선제적으로 투자하려는 기업가정신의 발로이며, 이러한 미래투자 없이는 현재의 저주(Curse of Incumbency)를 극복하기 어렵기 때문이다. 이 모델을 중심으로 삼성전자 동반성장의 주요 성과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 시장성이 창조성, 생산성, 그리고 수익창출의 매개변수가 되고 있음을 발견 하였다. 즉, 수출(시장성)하는 협력기업일수록 연구개발투자(창조성)가 기업의 생산성, 수익성으로 연결되고 있었다. 반면 수출을 하지 않는 협력업체일수록 연구개발투자가 수익 성과로 연결되지 않는다는 것을 발견하였다. 둘째, 창조성, 시장성, 생산성, 미래 선제적 대응성의 순환 구조에 있어서, 선제적 대응성의 결과인 미래를 위한 연구개발비 투자를 많이 할수록(선제적 대응성) 특허를 많이 등록(창조성)하고, 특허를 많이 등록한 기업은 수출을 많이 하고(시장성), 수출을 많이 하는 기업은 영업이익(생산성, 수익성)이 높다는 것을 발견할 수 있었다. 이제 중소기업은 글로벌시장에 진출할 수 있는 경쟁력 보완 없이 지속적인 성장은 어렵다. 본 연구의 결과, 미래를 위한 투자인 선제적 대응성이 높은 기업일수록 창조성-시장성-생산성의 선순환이 이루어지고, 이것이 글로벌강소기업으로 진화하는 길임을 보여주는 전략적 시사점을 얻을 수 있었다.

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유전자 알고리즘을 이용한 다분류 SVM의 최적화: 기업신용등급 예측에의 응용 (Optimization of Multiclass Support Vector Machine using Genetic Algorithm: Application to the Prediction of Corporate Credit Rating)

  • 안현철
    • 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.