본 연구대상의 작업특성을 조사한 결과 일년에 45회 정도 닭을 들여와 사육하였고, 양계업 종사년수는 최소 2년에서 최고 12년이었으며, 평균 종사 년수는 약 8년이었다. 닭을 사육하는 기간에는 일주일 내내 작업을 했고, 하루에 평균 6.3시간을 양계와 관련된 작업을 하며, 양계장 안에서 보내는 시간은 평균 3.3시간이었다. 14가지로 분류한 양계작업 중에서 닭의 입 출하와 분뇨처리는 외부인력과 함께 하거나, 외부인력에 맡기고 있었고, 이를 제외한 대부분의 일을 부부가 함께 하는 편이었다. 양계장의 사료 급여와 급수 시설은 자동시스템이었고, 환기창의 조절은 윈치커튼을 이용한 반자동 시스템이었다. 양계장의 환기는 겨울에는 강제환기를, 그 외 계절에는 자연환기 시스템을 사용하고 있었다. 계사의 바닥 재료는 왕겨를 사용하고 있었으며, 닭을 입하하기 전에 깔아서 출하한 다음에 제거하고 있었다. 양계장 내부애사 측정한 총 먼지와 호흡성 먼지의 지역시료 농도는 각각 평균 4.0mg/$m^3$(Range 3.16.8mg/$m^3$). 0.9mg/$m^3$(Range 0.41.8mg/$m^3$)였으며 호흡성 먼지의 개인노출량은 평균1.4mg/$m^3$(LOD미만 7.8mg/$m^3$)로 나타났다. 암모니아는 지역시료에서 평균 23.3ppm(Range 14.542.1ppm)이 측정되었고 개인노출량은 평균 22.2ppm(13.639.9ppm)으로 나타났다. 먼지의 지역시료 측정결과에서 총먼지에 대한 호흡성 먼지의 비율이 946%로 나타났고 호흡성 먼지 개인노출농도는 6개 농가 중 2개 농가의 개인노출량은 미국산업위생전문가협의회 (American Conference of Governmental Industrial Hygienist: ACGIH)의 노출기준치인3mg/$m^3$ 초과하였다(5.5mg/$m^3$, 7.8mg/$m^3$). 암모니아 개인노출농도 평균은 22.2ppm으로 ACGIH (시간가중)노출기준인 25ppm에 근접하였고, 34.2ppm, 39.9ppm 등 단시간노출기준(STEL) 35ppm과 비슷하거나 넘는 경우가 있어 매우 위험한 상황임을 알 수 있었다. 뿐만 아니라 양계장안에서 작업 중에 노출되는 먼지 또한 일반적인 호흡성먼지 보다 생물활성이 높은 유기먼지라는 점 등을 감안한다면 양계농업인의 건강영향은 매우 우려되는 바, 향후 의학적 검진이 병행되는 종합적인 조사가 필요할 것으로 판단된다.
딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.
투자상품의 확산, 고령화 등으로 인한 금융니즈 다양화와 자본시장법 시행으로 인한 금융회사간 치열한 경쟁으로 인해 금융산업 내에서 마케팅의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 그러나, 지금까지 다른 산업에 비해 금융산업의 마케팅 연구는 상대적으로 부족하였다. 본 연구는 향후 구체적인 금융마케팅 연구들이 진행되기에 앞서 국내 금융마케팅 연구들을 정리하고, 국내 금융회사 마케팅 담당자를 In-depth 인터뷰하여 실제 국내 금융 마케팅 현황을 조사하였다. 이를 통해 향후 금융마케팅 연구에 필요한 시사점을 얻고자 하였다. 분석 결과, 다른 산업의 마케팅과 다른 금융 마케팅만의 고유 특징에 대한 이론적인 연구가 부족하였고, 금융산업 내에서 은행, 증권, 보험, 카드 산업 간의 마케팅 특징 차이에 대한 연구도 부족하였음을 알 수 있었다. 소비자행동 관점에서 금융고객의 의사결정 과정에 관한 연구도 부족하였다. 또한, 우리나라의 금융회사의 마케팅 현황은 외형적으로 어느 정도 성숙 단계에 접어들었다고 볼 수 있으나, 실제 업무는 여전히 과거의 영업지원, 혹은 프로모션 및 CRM 데이터 분석 등 단기적인 부분에 치중되어 있었다. 그리고, 은행, 증권, 보험, 카드 회사 등 각 세부 금융산업별 마케팅 담당자들이 중요하게 생각하는 금융마케팅의 키워드와 문제 인식 정도도 서로 다름을 알 수 있었다. 본 연구는 이러한 분석 결과를 바탕으로 향후 금융마케팅 연구를 위한 시사점과 함께 6가지의 연구명제를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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