본 연구에서는 최근 꾸준한 성장세를 보이고 있는 의료산업의 국내벤처기업에 대한 신용 평가를 위해 먼저 기업의 재무 요인과 비재무 요인을 구분하여 평가지표를 개발한 다음 Saaty(1980)의 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process; AHP)방법론을 적용하여 각 지표의 중요도(가중치)를 산출함으로써 의료벤처기업의 신용평가모형을 제시한다. 재무요인의 상위지표로는 수익성, 안전성, 활동성, 성장성, 생산성을 선택하였고, 각 상위지표에 대해서는 2개씩의 하위지표를 정하여 모두 10개의 지표를 설정하였다. 또 비재무적 요인의 상위지표로는 경영자 능력, 기술성, 시장성, 사업성, 신뢰성의 5개 영역을 정하고, 각 영역에 대해 2-5개의 하위지표를 정하여 모두 17개의 지표를 설정하였다. 신용평가지표에 대한 평가를 위해 원주의료기기클러스터 내 소재하고 있는 금융기관 및 보증기관의 심사역을 대상으로 설문조사를 한 후 이를 분석하여 평가지표에 대한 가중치를 산출하였다.
Purpose: This study provide the matching mechanism between startup and business incubator to enhance managerial performance of business incubator. In addition, we propose the differentiation strategy for business incubator based on the needs of startups. Methods: In order to carry out the research, we surveyed 216 startups who already have invested in venture capitals and angel investors and currently residing in business incubator and 30 venture capitals and angel investors. Based on survey results, we develop a business incubator capability table matching startup with business incubator. Results: Satisfaction and importance of the supporting programs varied depending on the startup experience and startup lifecycle. As a result, we recommended a R&D center for machinery/material, bio/medical and electric/electronics startups and individual office for ICT and knowledge service startups. In addition, we suggested a differentiation strategy to BI in university specialized for machinery/material, privately operated BI for electric/electronic, (local)government, R&D center and individual office for knowledge service respectively. Conclusion: In this study, business incubator capability table is applied to match startup with business incubator and it could be applied to evaluate the current status of business incubator. Furthermore, it will help to establish a future strategic direction for business incubator.
현재 우리나라 중소기업은 혁신역량이 부족한 영세기업의 비중이 높고, 매출 규모가 건실한 기업군이 취약한 구조로 발전을 기대하기 어려운 상황이다. 따라서 정부 3.0을 기반으로 한 중소기업의 빅 데이터 활용방안을 제시한다. 정부 3.0을 기반으로 중소기업의 활성화를 위한 정부지원 빅 데이터 활용 방안을 제시한다. 정부3.0을 기반으로 빅 데이터 인프라를 중소기업과 중소 벤처들이 자유롭게 이용할 수 있는 개방형 빅 데이터 서비스 플랫폼의 구축이 반드시 필요하다.
본 연구에서는 의료기관들의 핵심역량의 요인들이 매개변수인 내부고객 지향성과 의료서비스 지향성이 어떠한 영향관계가 미치는지를 확인하고, 핵심역량이 종속변수인 경영성과에 어떠한 영향이 미치는지를 파악하여 의료산업 경영성과를 실증적으로 검증하여 경영 향상을 위하여 나아가야 할 방향을 제시하고자 하였다. 본 연구의 대상은 인천시와 부천시에 소재하는 18개소의 상급종합병원과 종합병원의 구성원을 표본대상으로 선정하여 설문조사를 실시하여 340부를 회수하여 최종분석에 사용된 표본은 307부를 실증분석을 하였다. 분석결과는 핵심역량의 하위 8개 역량 변수 모두가 매개변수인 서비스 지향성 및 고객 지향성과 유의미한 정의 관계를 맺고 있다. 그리고 매개변수인 서비스 지향성 및 고객 지향성 모두 경영성과와 유의미하게 정적으로 상관되어 있다. 따라서 변수들 간의 관계의 방향이 모두 이론에서 예측한 바와 일치한다는 것을 알 수 있다. 이러한 연구결과는 의료기관의 궁극적인 목표인 경영성과 향상을 위하여 핵심역량의 활용방안에 시사점을 제공할 것으로 사료된다.
This literature review explores artificial intelligence (AI) technology trends and IBM Watson health and medical references. This study explains how healthcare will be changed by the evolution of AI technology, and also summarizes key technologies in AI, specifically the technology of IBM Watson. We look at this issue from the perspective of 'information overload,' in that medical literature doubles every three years, with approximately 700,000 new scientific articles being published every year, in addition to the explosion of patient data. Estimates are also forecasting a shortage of oncologists, with the demand expected to grow by 42%. Due to this projected shortage, physicians won't likely be able to explore the best treatment options for patients in clinical trials. This issue can be addressed by the AI Watson motivation to solve healthcare industry issues. In addition, the Watson Oncology solution is reviewed from the end user interface point of view. This study also investigates global company platform business to explain how AI and machine learning technology are expanding in the market with use cases. It emphasizes ecosystem partner business models that can support startup and venture businesses including healthcare models. Finally, we identify a need for healthcare company partnerships to be reviewed from the aspect of solution transformation. AI and Watson will change a lot in the healthcare business. This study addresses what we need to prepare for AI, Cognitive Era those are understanding of AI innovation, Cloud Platform business, the importance of data sets, and needs for further enhancement in our knowledge base.
Most of people do not remind of 'Who is domestic medical device business?' A lot of people that Johnson and Johnson, GE and Philips and other foreign companies belong to medical device company. In fact, local enterprises small place based on world market. Local medical device industry's production has grown up rapidly last 10 years. Sales increased nearly 3 times from trillion and 500 billion KRW in 2004 to 4 trillion and 600 billion KRW in 2014. The production record constantly increased owing to safety and good quality of domestic medical devices. As many as 59% of medical devices made in Korea is exported to 198 countries in the world. Currently, medical device industry in the world has been given considerable attention. Cognition and awareness are very much low. Medical device industry, high income creating industry, is said to next generation industry to increase scale, and Korea does not follow world flow. The industry is given support from the government that is not enough. Korean enterprises have small scale among a lot of global enterprises. Being interested in development of medical devices, the author selected department of IT at college.
본 연구는 병원고객의 만족도와 관련한 중요한 원인으로 제안될 수 있는 병원서비스품질과 감정적 애착, 지각된 가치가 어떠한 영향을 미치는지를 구조적으로 파악하고, 특히 병원서비스품질과 고객만족도 간의 관계에서 감정적 애착과 지각된 가치의 역할을 파악하였다. 이를 위해 중소병원을 찾는 고객을 대상으로 설문조사를 실시하여 수집한 자료로 구조방정식모형분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 고객이 느끼는 병원서비스품질은 감정적애착과 고객만 족도에 유의한 영향을 미쳤으며, 지각된 가치에는 유의한 영향을 미치지 못하였다. 둘째, 고객이 느낀 감정적 애착은 지각된가치와 고객만족도에 유의한 영향을 미쳤다. 셋째, 서비스품질과 고객만족도 간의 관계에서 고객이 느낀 감정적 애착은 유의한 매개효과를 가졌다. 이상의 결과를 통해 병원을 찾는 고객이 느끼는 서비스품질은 의사역량과 의료기술 역량에 대한 애착으로 이어져 이러한 애착에 의해 고객만족도가 높아지는 것을 확인하였다. 이 결과를 토대로 얻은 시사점은 다음과 같다. 즉, 병원을 찾은 고객들이 느끼는 서비스품질이 고객만족도로 이어지기 위해서는 무엇보다도 그들이 가질 수 있는 감정적 애착에 중점을 두고 서비스품질의 개선전략방안을 모색해야 한다는 것이다. 즉, 고객이 의사의 역량과 의료기술에 대한 역량에 대해 높은 신뢰를 가질 수 있도록 우수한 의료진과 의료기술을 구축해야 하며, 이러한 역량을 효과적으로 나타낼 수 있는 홍보전략을 수립해야 할 것이다. 이러한 노력에 의해 고객들은 의사와 의료기술에 대한 애착을 강하게 느끼게 됨으로써 병원에 대한 만족도가 제고될 수 있을 것이다.
지금까지의 병원의 DW(Data Warehouse)는 주로 원무중심의 데이터를 분석하는 용도로 사용되어 왔다. 하지만, 전자의무기록(Electronic Medical Record) 시스템이 구축되면서 원무중심의 기존의 DW와 달리 진료 기록과 영상 촬영 기록의 판독내용 등의 비정형 데이터도 환자의 진료 및 치료의 중요한 정보를 얻는데 매우 유익하게 활용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지금까지 병원에서 활용되는 원무 중심의 DW(Medical DW)가 아닌 진료 중심의 DW(Clinical DW)의 구축의 필요성을 제기하였다. 또한 CDW가 실제로 어떤 부분에 어떻게 활용되는 지를 기술하였다. 마지막으로 병원의 실제 진료 데이터를 시소러스(Thesaurus)검색 방법을 사용하여 과거 이력에 따른 연관 상병 간의 상관관계를 도출하여 환자 조기치료의 기반을 마련하고자 한다.
Nonlinear pricing abounds in practice because it is a potentially powerful pricing method to explore consumer surplus. The various forms of nonlinear pricing are feasible within a given industry. In this context, it is important for manufacturers and retailers to understand which nonlinear pricing scheme is appropriate to apply in their specific situation and which nonlinear pricing schedule is the most profitable in their market situation. Although the merits of nonlinear pricing are well documented, the attempt to apply nonlinear pricing in medical service has been relatively rare. The researcher aims to try to full this gap by applying a practice-oriented simulation model to health examination data. We compare the sales volumes among nonlinear pricing scheme such as n-block tariff, two-part tariff, and uniform pricing. We found that n-block tariff outperforms two-part tariff and uniform pricing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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