• Pediatric Infection and Vaccine
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• 제8권1호
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• pp.94-100
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• 2001

목 적 : 장바이러스 감염에 있어서 임상양상은 비특이적인 열, 무균성뇌막염, 호흡기 질환, 피부병변, 위장관 질환, 드물게는 심근염, 뇌염 등 치명적으로도 나타날 수 있으며 모든 장바이러스의 혈청형은 사람에게서 질병을 일으킬 수 있다. 어린 영아인 경우 전구증상 없이 갑자기 병이 발생하며 고열과 보챔이 주증상이다. 이런 경우 임상에서 다른 감염성 질환과의 감별이 어려운데 특히 3개월 이하의 어린 영아에서 감염이 되면 세균성 패혈증과 유사한 증상을 보여 감별하기가 매우 힘든 면이 있다. 이에 저자들은 1999년 5월부터 9월까지 3개월 이하 영아에서 발열을 주소로 입원하는 환자에서 장바이러스 감염의 임상양상을 알아보았다. 방 법 : 1999년 5월부터 9월까지 마산파티마병원 소아과 병동에 3개월 이하의 소아에서 발열로 주소로 입원하는 환자의 뇌척수액, 대변을 채취하여 장바이러스 배양과 PCR을 실시하였다. 뇌척수액은 요추천자를 하여 무균 튜브에 채취하였고 대변은 면봉법으로 채취하여 무균 튜브에 넣어서 검사 전까지 $-30^{\circ}C$냉동고에 보관하여 검사실까지 운반시는 밀봉된 용기에 드라이아이스를 넣어 이송하였다. 채취된 뇌척수액과 대변에서 바이러스 분리를 시행하고 면역형광법을 이용하여 바이러스를 동정하였다. 바이러스 배양에 사용한 세포주들은 human embryonal rhabdomyosarcoma(RD), African green monkey kidney(BS-C-1), human lung diploid(MRC-5), human cervix epidermoid carcinoma(HeLa) 세포주였다. 혈청형이 결정되지 않은 검체는 RT-PCR을 시행하여 다시 확인하였다. 결 과 : 연구 기간동안 발열을 주소로 입원한 3개월 이하의 영아는 총 44명이었고 바이러스 배양검사에서 장바이러스가 분리된 환자는 대변에서는 20명, 뇌척수액에서는 1명이었다. 남녀의 수는 각각 15례, 5례였다. 바이러스가 분리된 환자들의 계절적인 분포를 보면 6월부터 9월까지 분포하였고 6월에 가장 많은 환자에서 바이러스가 분리되었다. 뇌척수액에서 백혈구 증다증을 보여 무균성 뇌막염이 진단이 된 경우는 4례이고 백혈구수는 $13{\sim}375/mm^3$까지의 범위로 나타났다. 임상양상을 보면 발열 기간은 2~6일까지로 평균 3.4일이었고 설사는 2례, 구토가 3례, 수유곤란이 2례, 발진이 1례에서 나타났다. 분리된 장바이러스의 혈청형은 대변에서 echovirus type 9이 3례, echovirus type 11이 1례, Coxsakievirus type B4가 1례, 나머지는 15례는 혈청형을 결정하지 못하였고 뇌척수액에서는 1례에서 혈청형이 결정이 되지 않은 장바이러스가 분리가 되었다. 혈청형이 결정이 안된 검체는 RT-PCR을 시행하여 다시 한 번 더 확인하여 모두 양성의 결과를 얻었다. 동반된 질환으로는 2례에서 요로감염이 있었으며 1례에서는 Kawasaki 병의 형태로 나타났다. 모든 환자들이 특별한 합병증이 퇴원하였다. 결 론 : 하절기에 어린 영아에서 특별한 임상 증상이나 징후 없이 발열만 있는 경우 장바이러스 감염이 원인으로 작용할 수도 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.99-118
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• 2015

정보 시스템 개발에 있어 객체지향 프로그래밍 언어가 널리 사용된다. 이와 함께 객체지향 설계를 뒷받침하는 개념적 모델링 언어에 관한 관심도 높다. 이를 배경으로 통합 모델링 언어 혹은 UML로 알려진 개념적 모델링 언어는 여러 객체 지향 프로그래밍 언어와 함께 사용되면서 사후적 표준으로 자리 잡았다. UML은 클래스를 설계의 중심에 둔다. 또한 클래스들 간의 관계를 통해 체계적인 이해를 가능하게 한다. 특히 부분에 해당하는 클래스들과 전체에 해당하는 클래스의 관계인 부분-전체 관계를 설계할 수 있는 문법 또한 UML에 포함된다. 현실 세계에 부분-전체 관계로 파악될 수 있는 여러대상들이 존재하고 비즈니스 활동에 존재하는 각종 역할들의 구조에서도 부분-전체 관계로 표현될 수 있는 대상들이 보편적으로 보인다. 따라서 UML로 클래스들 간의 부분-전체 관계를 드러내는 일은 자연스럽다. 문제는 부분-전체 관계를 파악하는 활동은 UML 2.0의 표준에 포함되었으나 실제 설계 과정에서 적극 활용하기 위한 실천적 이론화가 부족하다는 점이다. 부분-전체 관계를 집합연관과 복합연관으로 세분화한 UML 문법은 표현 양식에서 부족함은 없을지라도 어떤 대상을 부분-전체로 파악하고, 이를 어떻게 집합연관이나 복합연관으로 분류해야 할 것인지에 대한 판단이 쉽게 결여된다. 지금까지 UML의 부분-전체 관계 규명은 언어적 표현법을 활용하는 것에 치우쳤다. 이와 같은 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 본 연구는 메타모델 형식화 이론을 기반으로 UML 사용자가 부분-전체 관계를 판단하고 이를 집합연관과 복합연관으로 분류할 수 있는 실천적 대안을 제시한다. 이를 활용한 실험의 결과 메타모델 형식화가 UML 사용자들에게 통용되어 온 언어적 구분법보다 더 나은 결과를 낳는다는 점이 밝혀졌다. 본 연구는 부분-전체의 판별과 구분에 도움을 주는 실용적인 방법을 제안하고 검증하였다는 점에서 의의가 있다.

• 시큐리티연구
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• 제42호
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• pp.361-391
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• 2015

2014년 11월 19일 개정된 "정부조직법"에 따라 해양경찰청은 해양수산부 독립외청에서 국민안전처 소속 해양경비안전본부(이하 "해양경비안전본부"라 한다)로 개편되었으며, 분장사무와 관련해서는 해양경찰청장의 소관사무 중 수사 및 정보에 관한 사무 일부를 경찰청장이 승계하였다. 이는 해양경찰권 행사의 주체가 종전 해양경찰청에서 해양경비안전본부와 경찰청으로 이원화된 것을 의미한다. 한편, 이 같은 국가행정기관의 조직 개편은 해양경찰권을 행사하는 수사 기관의 직무범위 및 수사 관할에 영향을 미치게 되면서 조직변화를 통해 발생된 여러 사안들에 대한 검토과제를 동시에 수반하게 되었다. 다시 말해서 "정부조직법" 개정에 따라 해양경찰청은 해양경비안전본부로의 조직 개편과 함께 해양범죄에 대한 수사 정보 활동의 관할 영역이 축소되는 등의 변화를 가져왔다. 하지만 이러한 조직 개편은 정치권 및 정부의 이해관계에 따라 해양경찰청의 조직 특성 및 법적 자격 등을 종합적으로 고려하지 못하고 있다. 즉 "형사소송법" 등 현행 관련 법체계와의 상호 검토는 물론 안정적인 해양경찰권을 행사하기 위한 제도적 준비과정 없이 이루어진 것이다. 결국 이번 "정부조직법"의 개정은 강력한 재난안전 컨트롤타워 구축을 통하여 종합적이고 신속한 재난안전 대응 및 수습체계를 마련하기 위한 조치의 일환이기는 하나, 세월호 사고와 관련해서 나타난 조직구성에 따른 운영체계상의 문제점을 중심으로 지엽적인 측면만을 반영하고 있으며, 다른 사회적 요소(제도, 조직의 특성 등)들과의 종합적인 검토는 간과한 것으로 사료된다. 따라서 본 논문에서는 해양경찰청의 조직 개편에 따라 재평가되어야할 사안들에 대해 구체적으로 검토해 보고자 한다. 이는 해양경찰권을 행사하는 정부기관의 업무를 실질적으로 좀 더 명확히 해서 국민에게 법적 안정성을 제공하기 위한 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권1호
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• pp.111-132
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• 2022

2014년 불거진 숭례문 부실수리 논란에 대응하고자 문화재청은 2016년 문화재수리 종합심사낙찰제·종합평가낙찰제를 전격 도입하였다. 동 제도의 도입취지는 문화재수리업체에게 적정한 문화재수리비용을 제공하고 보다 나은 문화재수리 품질을 확보하고자 한 것이다. 이렇게 2016년부터 도입된 종합심사낙찰제·종합평가낙찰제는 운영된 지 벌써 5년이 넘어가고 있어 동 낙찰제도의 운영결과를 중간 점검하고 새로운 입찰제도의 도입취지인 수리이행능력이 높은 업체에게 적정한 대가를 보장한다는 목표가 현재 달성되고 있는지 확인할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 2016년부터 2020년까지 문화재수리 종합심사낙찰제·종합평가낙찰제로 입찰된 총 114개의 입찰사례를 위주로 통계적접근 등을 통해 분석하고자 하였다. 조사분석 기간 중 발주된 114건의 분석결과, 첫 번째로 수리이행능력이 높은 문화재수리업체 선정 여부에 대해서는 낙찰자의 과반수가 문화재수리능력평가액 순위 중 상위 20%에 위치해 있어 '수리이행능력이 좋은 문화재수리업체 선정'이라는 목표를 전반적으로 달성하였다고 판단된다. 두 번째로 적정한 대가가 보장되었는지에 대해 문화재수리 종합심사낙찰제·종합평가낙찰제의 도입취지와는 달리 2017년 86.847%에서 2020년 85.488%로 매년 낙찰률이 저하되고 있고, 문화재수리 종심제·종평제 대상의 94.7%가 속하는 50억원 미만의 문화재수리의 경우에는 예상되는 시설공사 적격심사 낙찰하한율 보다도 낙찰률이 낮아 이를 개선할 필요가 있을 것으로 판단된다. 세 번째로, 2019년 개정된 문화재수리 종합심사낙찰제·종합평가낙찰제 경제성평가 배점구조의 변화로 경제성 평가의 영향력 즉, 변별력이 더 강해졌음을 알 수 있다. 문화재수리 종합심사낙찰제·종합평가낙찰제 시행 이후 낙찰률 하락의 원인을 분석한 결과, 첫 번째로 투찰률이 매년 하락하는 추세인 '1등 초과 그룹'과 '1등 그룹'이 전체 투찰자 수의 과반 이상이기 때문이며, 둘째로 낙찰률을 상향시켜 주는 역할을 하는 '1등 초과 그룹' 내에서도 높은 투찰가격을 써낸 투찰자를 '1등 미만 그룹'의 균형가격 배제범위보다 상대적으로 많이 배제시키기 때문인 것으로 보인다 결론적으로 상위 투찰가격의 과도한 배제를 지양해야 하고, 시설공사 적격심사제도의 낙찰하한율과 같이 낙찰률 저하를 막아줄 장치가 필요하다.

• Annals of Clinical Microbiology
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• 제22권1호
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• pp.9-13
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• 2019

배경: 다양한 임상검체에서 카바페넴분해효소 생성 장내세균(carbapenemase-producing Enterobacteriace, CPE)의 분리가 증가하고 있다. CPE 감염증은 치사율이 높고, 집단 발병의 가능성이 높아 지속적인 감시가 필수적이다. 저자들은 CPE 주요 유전자들을 한 번에 검출하기 위한 multiplex PCR을 개발하고 이를 평가하고자 하였다. 방법: 총 7종의 내성 유전자를 동시에 검출하기 위한 시발체를 새롭게 디자인하고 PCR 조건을 설정하였다. 주요 카바페넴분해효소인 KPC, IMP, VIM, NDM-1, GES, OXA-23 및 OXA-48 유전자를 대상으로 하였다. 각 유전자의 증폭 산물은 100 bp 이상의 차이가 나도록 고안하였다. 개발된 multiplex PCR은 총 69주의 CPE 양성 임상분리균주를 이용하여 평가하고, 비특이적 증폭에 의한 위양성 가능성의 배제를 위해 71주의 카바페넴 감수성 균주로 확인하였다. 결과: 본 연구에서 개발한 시발체 및 PCR 조건을 이용하여 실험한 결과 CPE 내성 유전자인 KPC 양성 14주, IMP 양성 13주, OXA-23 양성 12주, OXA-48 양성 11주, VIM 양성 9주, GES 및 NDM 양성 각 5주 등 총 69주 모두에서 CPE 유전자의 검출이 가능함을 확인하였다. 카바페넴 감수성 균주를 이용한 특이성 확인 시험에서 Enterococcus faecalis, Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa 등을 포함한 총 71주의 다양한 그람양성 및 음성균주 모두에서 음성임을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 개발된 multiplex PCR은 총 7종의 CPE 유전형을 한 번에 검출할 수 있어 CPE 확인 시험에 유용할 것으로 생각한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1651-1669
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• 2023

해빙(sea ice)은 현재 전 세계 해양 면적의 약 7%를 차지하고 있으며 계절적, 연간 변화를 보이고 주로 극지방과 고위도 지역에 나타난다. 해빙은 대규모 공간 규모에서 다양한 종류로 형성되며 석유 및 가스탐사, 기타 해양활동이 급속히 증가하는 발해해는 해양 구조물 피해 및 해상 운송, 해양 생태계에 심각한 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 해빙의 면적 및 유형 분류를 분석하는 것이 매우 중요하다. 현재 고해상도 위성영상 및 현장 실측 자료를 바탕으로 해빙의 종류 및 영역에 대한 연구가 진행되고 있지만 현장 실측자료를 획득하여 해빙 모니터링에는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성영상은 광범위에서 해빙의 유형을 육안으로 탐지하고 식별할 수 있고, 짧은 시간해상도를 갖는 해양위성인 천리안 2B호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)를 이용하여 해빙 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 이 연구에서는 고해상도 광학위성영상을 이용하여 생산된 학습자료를 기반으로 규칙기반 기계학습 모델을 훈련시키고 이를 GOCI-II 영상에서 탐지를 수행함으로써, 해빙 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 발해(Bohai Sea)의 2021-2022년 랴오둥만(Liaodong Bay)을 대상으로 추출하였으며, GOCI-II를 활용한 Random Forest (RF) 모델을 구축하여 기존 normalized difference snow index (NDSI) 지수 기반 및 고해상도 위성영상에서 획득된 해빙 영역과 정성적 및 정량적 비교 분석하였다. 본 연구 결과 해빙의 영역을 과소평가한 NDSI 지수 기반 결과와 달리 비교적 자세한 해빙 영역을 탐지하였으며 유형별 해빙을 분류할 수 있어 해빙 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 및 해빙형성에 영향인자 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 고위도 해양 지역에서 해빙 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.109-125
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• 2020

군(軍)에서 방위력개선사업(이하 방위사업)은 매우 투명하고 효율적으로 이루어져야 함에도, 방위사업 관련 법 및 규정의 과도한 다양화로 많은 실무자들이 원활한 방위사업 추진에 어려움을 겪고 있다. 한편, 방위사업 관련 실무자들이 각종 문서에서 다루는 법령 문장은 문장 내에서 표현 하나만 잘못되더라도 심각한 문제를 유발하는 특징을 가지고 있으나, 이를 실시간으로 바로잡기 위한 문장 비교 시스템 구축에 대한 노력은 미미했다. 따라서 본 논문에서는 Siamese Network 기반의 자연어 처리(NLP) 분야 인공 신경망 모델을 이용하여 군(軍)의 방위사업 관련 문서에서 등장할 가능성이 높은 문장과 이와 관련된 법령 조항의 유사도를 비교하여 위법 위험 여부를 판단·분류하고, 그 결과를 사용자에게 인지시켜 주는 '군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템' 구축 방안을 제안하려고 한다. 직접 제작한 데이터 셋인 모(母)문장(실제 법령에 등장하는 문장)과 자(子)문장(모(母)문장에서 파생시킨 변형 문장) 3,442쌍을 사용하여 다양한 인공 신경망 모델(Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM)을 학습시켰으며 1 : 1 문장 유사도 비교 실험을 통해 성능 평가를 수행한 결과, 상당히 높은 정확도로 자(子)문장의 모(母)문장 대비 위법 위험 여부를 분류할 수 있었다. 또한, 모델 학습에 사용한 자(子)문장 데이터는 법령 문장을 일정 규칙에 따라 변형한 형태이기 때문에 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델이 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 문장을 효과적으로 분류한다고 판단하기에는 제한된다는 단점을 보완하기 위해, 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 형태에 보다 더 가깝고 모(母)문장과 연관된 새로운 문장 120문장을 추가로 작성하여 모델의 성능을 평가해본 결과, 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델로도 일정 수준 이상의 성능을 확인 할 수 있었다. 결과적으로 본 연구를 통해 방위사업 관련 군(軍) 보고서에서 등장하는 여러 특정 문장들이 각각 어느 관련 법령의 어느 조항과 가장 유사한지 살펴보고, 해당 조항과의 유사도 비교를 통해 위법 위험 여부를 판단하는 '실시간 군(軍) 문서와 관련 법령 간 자동화 비교 시스템'의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.

• 기록학연구
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• 제22호
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• pp.157-199
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• 2009

중국공산당의 창당과 함께 문서와 당안 관리 조직이 출현한 것은 아니었다. 1926년 중앙 비서처가 설립된 이후 문서과와 그 소속 문건열람처, 문건보관처 등이 설립됨으로써 본격화되었던 것이다. 1930년대 초 비서조직의 업무개선이 집중적으로 논의되었는데, 비판의 핵심은 정치적 역할을 자각하지 못한 채 단순히 "기능적 조직"으로 전락하고 말았다는 것이었고, 이의 해결 방안은 곧 "비서처 업무의 정치화"였다. 나아가 1940년대에는 "정풍운동"의 영향으로 문서만이 아니라 각종 주요 정보자료를 수집하여 정리, 제공하는 재료과의 임무가 강조되었다. 한편, 문서의 작성에 있어서 인물이나 기관의 명칭을 다르게 표기한다든가 약물을 사용하여 문서를 작성하는 등 보안의 유지가 줄곧 강조되었으며, 또한 업무활동과 지역의 상황에 대한 정기보고를 통해 중앙과 지방간의 소통이 강조되었다. 비서장은 중요 공문의 초안을 작성하는 것은 물론, 모든 문건의 열람과 심사를 담당하여 문서처리의 중심적 역할을 수행하였다. 문서의 처리가 끝나면 당안이라고 불리우며 보관되었는데, 중앙 비서처 문서과의 "문건보관처"가 이러한 역할을 담당하였다. "중앙문고"라고 불리기도 한 문건보관처는 1930년대 초부터 더 이상 당안을 이관받을 수 없었지만, 1940년대에는 재료과가 문서와 간행재료를 보존하고 제공하는 역할을 강화해갔다. 특히 조사연구를 위한 재료의 수집이 실행되었고, 일본의 통치 아래에 있던 지역을 회복하면서 대량의 당안과 문헌 자료를 수집하기도 하였다. 1931년 당안의 분류방법과 목록작성방법이 규정된 이후 특히 1940년대에 본격적으로 제도화되었는데, 기본적으로는 주제분류법이 유지되었고 기초적인 목록표기법이 채택되었다. "중요성"과 "기밀성"을 관리의 기준으로 삼는 원칙은 비교적 초기부터 나타났지만, 문서의 보존과 폐기를 구분하는 평가의 개념이나 절차는 명확치 않았다. 비밀의 보안관리와 접근제한의 제도를 실행하는 한편, "보존과 이용의 통일"이라는 구호에서도 알 수 있듯이 당안재료의 이용제공에 대한 문제의식은 매우 강렬하였다. 혁명운동과 전쟁의 와중에서도 중국공산당은 문서당안의 관리와 보존을 강화해가는 노력을 지속했다. 그 성과가 항상 바람직한 것도 아니었고, 그 경험을 안정적으로 발전시켜갈 수 있었던 것도 아니었다. 그것은 필경 중국공산당이 처해 있던 역사적 여건에서는 불가피한 일이었을 것이다. 이 과정에서 두드러지게 나타난 특성은 단지 기능적인 수준에서 문서당안관리의 효율화를 추진했던 것이 아니라 것이 아니라, 오히려 중국공산당의 혁명운동에 미치는 정치적 의의에 대한 자각을 강화해가며, 혁명 정책 연구의 실증적 근거이자 또한 중국공산당 역사의 증거로서 당안재료가 갖는 가치에 주목하였던 것에서 찾을 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권4호
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• pp.157-194
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• 2008

온라인 커뮤니티에 대한 연구는 학자들과 실무자들의 많은 관심을 받아온 분야이다. 과거 많은 연구자들이 온라인 커뮤니티를 통해 큰 상업적 성과를 거둘 수 있다고 했지만 현실은 그렇지 못하며, 마케팅 연구 분야에서도 상업적 성공을 이끄는 변수들에 대한 연구가 많이 이루어지지 못한 것이 사실이다. 이러한 점에서 본 연구는 온라인 커뮤니티 사이트들이 콘텐츠 관련 마케팅 노력을 통해 소비자들의 자아일치성을 높이고, 긍정적 체험을 유도하면서 커뮤니티 사이트 내에서 소비자 간 상호작용성 등을 높여 결국, 커뮤니티 사이트의 방문충성도 및 구매충성도를 실현시킬 수 있는 프레임 웍을 제시하였다. 연구결과 온라인 커뮤니티 사이트에서 소비자 간 상호작용성이 방문충성도 그리고 특히 구매충성도의 구축에 매우 중요한 요인으로 밝혀졌고, 온라인 커뮤니티 사이트에 대한 자아일치성 지각 및 긍정적인 소비자 체험 또한 소비자의 상호작용성, 방문충성도 그리고 커뮤니티에 대한 애정에 상당히 중요한 요인임을 알 수 있었다. 또한 이러한 매개변수에 주된 영향요소로서 콘텐츠 우수성, 사이트 생동감, 네비게이션용이성, 고객화 등의 콘텐츠 관련 마케팅 노력의 역할의 중요성을 강조하였다.