• 통상정보연구
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• 제10권4호
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• pp.457-491
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• 2008

무대장치 및 특수조명서비스 수출시장은 대기업들로서는 관심이 소홀한 틈새시장이 될 수 있다는 점에서 중소기업에게는 유리하다는 측면이 있다. 현실적으로 글로벌 대기업들은 대형 건설 프로젝트에 관심을 집중하는 성향이었으므로 중소형 규모로 시행되는 무대장치 및 특수조명서비스 공사의 경우는 중소기업에 적합할 수 있다는 것이다. 그러나 문제는 해외의 광활한 시장에 중소기업이 뛰어들어 제조-서비스 연계형 수출을 실행할 수 있는 능력이 있는지 그 여부에 있으며, 실제 이러한 수출경험은 거의 축적되어 있지 않다는 점이 우려스러운 것이다. 한국경제의 특성상 글로벌 틈새시장 하나라도 긴요하지 않을 수 없는 것이 현실이므로 무대장치 및 특수조명서비스의 결합형 수출프로세스에 대한 지원제도 구축이 시급한 이유가 바로 여기에 있는 것이다. 본 연구는 지금까지 국내시장에 주력하고 있는 무대장치 및 특수조명서비스 관련 산업에 대하여 수출상품화의 필요성을 강조하고 우리나라의 제조업 위기를 보완할 수 있는 성장동력화의 가능성을 분석해 보았다. 현재는 한국의 수출산업이 나아가야 할 글로벌 틈새시장으로만 보이지만 소득증가에 따른 문화산업의 발전가능성이 예견되고 있으므로 이 분야의 관련 산업들은 향후 더욱 성장할 것으로 판단된다. 한국의 플랜트 수출이 현재 활황기에 있는 사례를 면밀히 분석하여, 중소기업의 해외진출 업종으로 적합한 무대장치 및 특수조명서비스를 틈새시장에서 출발하여 주력시장으로 성장시킬 수 있 도록 교훈을 얻고 제조-서비스 연계형 수출모델을 구상하여 해외진출을 추진할 필요가 있다. 이와 같은 한국경제 및 수출환경의 배경에서 본 연구는 제조-서비스 연계형 수출상품화 모델을 개발함으로써 한국수출의 한계를 극복하는 데에 도용을 줄 수 있는 대안을 모색하고자 시도되었다. 그 동안 극소수의 해외진출 중소기업이 있었으나 글로벌 시장에의 적응력 부족 및 문화적 차이의 숙지 미흡 등 이 분야의 수출산업화 경험부족으로 실패한 사례가 있다. 그러나 점점 가시화되고 있는 한국 제조업의 한계를 방치할 수는 없으므로 보완책을 마련하는 일이 시급하며, 그 대안적 역할을 수행할 수 있는 분야로 서비스수출을 제안할 수 있다. 본 연구의 결과 무대장치 및 특수조명서비스 분야의 제조-서비스 연계형 수출 모델은 마래 성장가능성이 높은 분야로 예상될뿐더러 제조부문 및 서비스부문의 시너지 효과를 기대할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 실행전략의 골격은 제조 및 서비스 산업의 두 축을 결합, 복합, 융합함으로써 다양한 수출상품을 파생시켜 나갈 수 있다는 강점을 기대할 수 있다는 점도 동 부문의 연계형 수출모델의 성공가능성을 높여주고 있다. 본 연구의 결과는 동 부문에 관련된 산업의 해외시장 진출 기회를 적극적으로 모색할 수 있도록 동기부여의 효과를 제공할 것으로 기대된다. 또한 글로벌 틈새시장의 해외진출을 가속화시킬 계기마련과 아울러 이 분야의 수출진흥을 위한 정책적 제도마련의 기회도 될 것으로 확신한다 또한 연구의 진행 방법과 관련하여 본 과제의 수행으로 산학협력 관계를 긍정적으로 이해하고 이를 활성화시킬 수 있는 계기가 될 수 있음을 확신한다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제31권4호
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• pp.283-296
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• 2006

과학기술의 발전과 더불어 보건의료분야는 괄목할 성장을 가져왔고 국민생활 수준의 향상과 건강에 대한 관심이 고조됨에 따라 의료서비스의 수요가 급증하고 있다. 이 과정에서 국민의 권리의식의 신장, 의료행위의 본질에 대한 이해부족, 의료기술에 대한 지나친 기대, 상업화된 의료공급체계, 의사의 윤리의식 저하 및 의료법리에 대한 무지 그리고 사회적 불신풍조의 만연, 분쟁해결을 위한 제도적 장치의 결여 등이 요인으로 작용하여 의료사고 및 분쟁이 급증하는 추세이다. 본 연구는 치과관련 단체에서 보유하고 있는 소송과 관련된 자료 및 연세대학교 치과대학병원 구강내과에서 신체감정을 시행한 재판기록을 중심으로 하여 판결전문을 확보할 수 있는 치과 의료사고 판례 중 1994년부터 2004년까지의 민사소송 30례의 판례를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 소송의 연도별 분포에서 2000년 이후 급증하는 추세를 보였다. 2. 소송의 유형별 분포에서 발치와 관련된 소송이 전체의 36.7% 이었다. 3. 소송의 원인을 분석한 결과 불편감, 치료불만족과 관련된 것이 전체의 36.7%, 사망 및 영구손상이 각각 16.7% 이었다. 4. 원고의 소송결과 승소 및 강제조정, 화해권고결정이 60.0% 이었다. 5. 소송에 관련된 병원유형은 치과의원이 60.0%로 가장 높게 나타났다. 6. 소송의 심급별 구성비율에서 2,3심 이상 진행된 경우가 전체의 30.0% 이었다. 7. 손해배상 청구금액은 5천만원 이상 1억원 미만이 36.7%, 1억원 이상이 13.3% 이었고 손해배상 판결금액은 1천만원 이상 3천만원 미만이 40.0%, 1억원 이상이 6.7% 이었다. 8. 소송과 관련된 치과의사수는 2명 이상이 26.7%이었다. 9. 판결까지의 소요기간은 11개월에서 20개월이 46.7%, 21개월에서 30개월이 36.7% 이었다. 10. 의료과실 유무에서는 과실을 판정한 경우가 46.7% 이었고 소송과정에서 신체감정이나 사실조회가 이루어진 경우는 70.0% 이었다. 11. 의사패소 판례(18건)에서 판결의 주안점은 주의의무위반이 72.2% 이었고, 설명의무위반이 16.7% 이었다. 치과 의료분쟁의 경우 치료의 긴급성이 상대적으로 적어 의사의 설명의무 중요성이 폭넓게 요구되며, 주관적인 치료 만족도가 중요시되는 분야이기 때문에 결국 분쟁을 줄이는 방법으로 기술적인 과실도 줄여야 하지만 치과의사와 환자와의 신뢰 관계를 개선하는 것과 의사집단의 자율성(autonomy)의 회복이 중요하다. 그리고 불합리하게 시행되고 있는 의료배상책임보험의 보완과 함께 치과의사단체와 학계가 주도하는 교육 및 의료분쟁시 자문을 구할 수 있는 체계의 확립으로 의료분쟁에 대한 대처가 이루어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.19-42
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• 2012

고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.