오늘날의 시장 경제는 소비자 중심으로 빠르게 변모하고 있다. 이는 점점 가속화 되어가는 소비자의 생활수준과 교육수준의 향상, 다양한 대중매체를 통한 구매자의 상품에 대한 접근의 용이성에 기인한다. 다양한 선택의 대안 속에서 자신의 가치를 만족시킬 수 있는 상품을 선택할 수 있는 소비자 중심의 시장 경제체제는 소비자의 소득수준의 증가와 전 국민 의료보험의 실시로 인한 의료 수요확대를 통해 의료분야에서도 그 두각을 나타내고 있다. 최근 우리나라의 의료계는 의료기관의 수 및 의료 인력의 증가로 인해 경쟁이 강화되고 있는 실정이고, 이러한 경쟁 강화를 통해 소비자의 시장 선택의 폭은 넓어지게 되었다. 이런 시점에 소비자의 입장에서 본 의료서비스에 있어서의 고객만족도에 영향을 미치는 요인, 서비스의 문제점, 개선점에 대한 조사와 연구는 필요 불가결하다고 하겠다. 이 연구는 2006년 1월 23일부터 4월 15일 까지 서울시에 소재한 연세대학교 치과병원에 내원한 환자 784명을 대상으로 진행되었으며 구조화된 설문지를 이용하여 자기기입식 방법으로 자료를 수집하여 이를 분석하였다. 본 연구의 결과를 살펴보면 다음과 같다. 1. 응답자의 사회인구학적인 특성은 성별이나 결혼여부는 적절하게 표본이 추출 된 것으로 보이나 직업에서는 학생 및 대학(원)생, 내원이 유와 현재 받고 있는 치료에 있어서는 교정치료가 높은 비율로 나타났다. 2. 치과병원에 대한 전반적인 만족도는 전체의 74%가 높은 만족을 나타내었다. 3. 독립변수들 중 구체적 서비스 항목에 대해서는 '서비스시스템', '친절도', '설명', '대기시간설명', '예약시스템', '응급상황에의 대처', '치과진료경험의 풍부', '치과적 지식의 유무', '병원의 규모', '소독', '내부시설', '주차' 에 대한 만족도는 높게, '치료비', '치료 준비시간', '대기시간', '치료시간', '예약기간' 에 대한 만족도는 낮게 나타났다. 4. 독립변수들 간의 상관관계 분석을 실시하였고 이들 사이에는 높은 선형관계가 없었다. 5. 독립변수들과 종속변수 사이의 상호관련성을 평가하기 위한 프로빗 회귀분석 결과 총 34개의 독립변수 중에서 불편감 해소, 서비스 시스템, 친절도, 설명, 한 번 내원 시 치료시간, 예약시스템, 지식의 유무, 내부시설에 대한 만족도의 8개 독립변수가 유의수준 1%하에서 서로 높은 상호관련성을 보였다. 고객의 만족은 전적으로 고객의 주관적인 평가에 의존한다. 환자들의 욕구가 다양화되고 고급화되면서 의료서비스에 대한 기대수준이 높아지고 있기 때문에 이에 부합하는 서비스를 제공하는 것이 의료서비스의 고객인 환자를 만족시키는 필수 요건이 된다. 많은 의료기관이 환자를 중심으로 하여 고객만족을 위한 병원, 고객감동을 위한 병원이 되기 위하여 노력을 하고 있으며, 이는 치과의료 분야에 있어서도 적용되고 있는 현실이다. 내원환자들의 만족도를 향상시키기 위해서는 이 연구의 결과를 기초로 한 새로운 병원 경영 전략의 수립과 그로 인한 의료 서비스의 질 향상으로 고객이 만족하는 양질의 의료서비스를 제공하는 노력이 필요하리라 여겨진다.
문화재의 국제적인 유통행위는 다수 국가가 관계되므로 이 문제 해결을 위해서는 국제법적인 접근이 필수적이다. 2차대전 이후 문화재의 가치가 물질적 가치에서 국가와 민족의 정체성 확립을 위한 정신적 민족적인 측면의 가치가 중시되면서 신생 독립국과 식민제국들 간에 문화재의 소유권 다툼이 쟁점화 되어 문화재 반환을 목적으로 하는 국제적인 협력과 법제도적인 장치의 모색이 필요하게 되었다. 문화재의 불법거래에 관한 국제협약으로 유네스코(UNESCO)를 중심으로 문화재의 준비적 보존의무를 부과하는 1954년 "전시 문화재 보호에 관한 협약", 문화재 반 출입에 대한 통제와 반출에 허가장 발급을 통해 불법 취득 유통 억제를 위한 1970년 "문화재불법 반 출입 및 소유권 양도의 금지와 예방수단에 관한 협약", 도난이나 불법적으로 반출된 문화재의 국제적 반환을 의무화한 1995년 "유니드로와 협약"이 있다. 또한 유엔(UN)의 산하 기관으로 유네스코(UNESCO)는 특히 소위 문화재 분과(the Division of Cultural Heritage)를 마련하여 문화재에 대한 관계업무 처리에 주력하여 오고 있으며, UN 총회 역시 1973년의 결의 3187 이후로 문화재 보호에 관하여 계속적인 관심을 표현하여 오고 있는데 그 기본내용은 문화재의 원산국에로의 반환에 관한 국제 협력을 확인하고, 각국에 예술품 및 문화재의 불법거래 금지 및 방지를 위한 적절한 조처를 권고하며, 자국내 문화재에 대한 목록화 작업을 권고함과 아울러 종국적으로 많은 국가가 유네스코(UNESCO) 협약의 당사국이 되어 국제적인 협력체제의 구성원이 될 것을 권장하는 것이다. 국제협약의 한계로 협약상의 문화재에 대한 정의 차이가 존재한다. 먼저 1954년 협약상의 문화재는 동산에만 국한되는 것이 아니라 부동산도 포함하고 있는데 1970년 협약은 그 제정 목적이 '문화재의 불법적인 반 출입 및 소유권 양도의 금지와 방지수단'의 강구에 있으며 따라서 그 규율대상도 원칙적으로 유형의 동산문화재(tangible movable cultural property)에 국한된다고 봐야할 것이다. 1995년 협약도 역시 동산문화재를 규율대상으로 삼고 있다. 이 두 협약은 이 점에서 1954년 협약이나 주로 부동산적인 특성을 갖는 문화유산 및 자연유산을 대상으로 하는 1972년의 협약과 차이를 보이고 있다. 이러한 차이는 문화재의 개념에 대한 내재적인 차이를 반영하는 것이 아니라 주어진 협약의 제정 목적 및 취지가 다름에서 기인하는 것이다. 우리나라의 경우 1866년의 병인양요, 일본에 의한 36년간의 식민통치, 군정기, 경제 개발기 등을 통하여 다수의 문화재가 해외로 유출되었다. 물론 이들 문화재를 전부 반환 받을 수도 없고 또 받을 필요도 없는 것이지만, 이들 중 일부는 한국 사회의 문화적 역사적 정체성의 형성에 중요한 역할을 한다거나 또는 이들의 외국(특히, 일본)에서의 소재가 과거 한국민에 대한 지배의 상징으로서 기능한다거나 할 경우 반환 문제가 제기될 수 있을 것이다. 이러한 경우에 우리의 입론을 강화하기 위해서는 1954년 협약 및 제1의정서의 비준은 적극적으로 고려해야 한다고 판단된다. 반환을 요구할 경우 우선 문화재의 도난 여부가 핵심이며 이 경우 국제협약에 따라 조치하면 될 것이지만 외교적 협상의 단계에 이르면 이 문제는 정치적 문제가 될 것이다. 이 경우 반환을 요구하는 국가는 상대국이 문화재를 반환하도록 유도해야 한다. 문화재의 불법거래 방지에 대한 절실한 필요성에 반해, 동북아 지역 국가 및 시민사회의 방지노력은 대단히 미흡한 실정인 바, 이를 실현하기 위한 국가 및 시민 사회적 차원의 체계적인 노력이 동아시아 지역 전체에서 활발하게 전개하여야 할 것이다. 문화재의 불법적인 거래를 가장 효과적으로 막을 수 있는 방법은 인터폴(Interpol) 회원국간 정보를 신속히 유통시키는 것인데 이를 위해서는 인터넷 기술에 바탕을 둔 통신 시스템을 개발해야 하며 도난당한 문화재의 불법거래를 방지하기 위한 보다 효율적인 방안으로 문화재 보호 법률의 도입, 국제협약의 가입, 수집품 목록 구축 등의 조치가 필요하다고 본다.
소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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