This study aims to develop a comprehensive predictive model for Digital Quality Management (DQM) and to analyze the impact of various quality activities on different levels of DQM. By employing the Classification And Regression Tree (CART) methodology, we are able to present predictive scenarios that elucidate how varying quantitative levels of quality activities influence the five major categories of DQM. The findings reveal that the operation level of quality circles and the promotion level of suggestion systems are pivotal in enhancing DQM levels. Furthermore, the study emphasizes that an effective reward system is crucial to maximizing the effectiveness of these quality activities. Through a quantitative approach, this study demonstrates that for ventures and small-medium enterprises, expanding suggestion systems and implementing robust reward mechanisms can significantly improve DQM levels, particularly when the operation of quality circles is challenging. The research provides valuable insights, indicating that even in the absence of fully operational quality circles, other mechanisms can still drive substantial improvements in DQM. These results are particularly relevant in the context of digital transformation, offering practical guidelines for enterprises to establish and refine their quality management strategies. By focusing on suggestion systems and rewards, businesses can effectively navigate the complexities of digital transformation and achieve higher levels of quality management.

최근 수십 년 동안, 데이터는 기업 조직 경영의 핵심 요소로 부상하였다. 많은 조직들이 데이터를 활용 하여 전략적인 의사결정을 내리고 시장 변화에 적극적으로 대응하고 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 데이터 기반 의사결정 조직 운영과 그에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 한다. 상시적 디지털 전환이 일어나고 있는 현대에 데이터 중심 의사결정은 조직의 성과 향상에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 데 이터 기반 의사결정 조직에 영향을 미치는 선행 요인과 실제로 기업 내에서 데이터 기반 의사결정이 어떻게 일어나는지에 대한 연구는 아직 많이 부족한 실정이다. 본 연구는 기업의 밸류체인 디지털화 정도가 데이터 기반 의사결정 조직 구축에 중요한 영향을 미칠 것임을 가설로 설정하고, 이를 국내 기업 임직원 1,059명을 대상으로 한 설문응답 데이터로 검증하였다. 또한, 본 연구는 데이터 분석 능력을 포함한 디지 털 역량을 갖춘 인재가 데이터 중심 의사결정 조직에 중요한 환경적 요건으로 작용할 수 있음을 고려하 여, 기업의 밸류체인 디지털화와 데이터 중심 의사결정 조직 구축 간의 관계에 디지털 인재 준비도가 미 치는 조절효과를 가설로 설정하고 통계적으로 검증하였다. 본 연구의 결과는 데이터 중심 의사결정 조직 형성과 운영에 대한 이해를 넓히고 기업 조직이 데이터를 효과적으로 활용하여 의사결정을 내리는 과정 에 대한 유용한 시사점을 제공할 수 있다. 실무적 측면에서는 기업들이 자신의 데이터 전략을 개발하고 구현하는 데 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

As platforms become primary decision making tools, platforms for decision have been introduced to improve quality of decision results. Because, decision platforms applied augmented decision-making process which uses experiences and feedback of users. This process creates a variety of alternatives tailored for users’ abilities and characteristics. However, platform users choose alternatives before considering significant quality factors based on securing decision quality. In real world, platform managers use an algorithm that distorts appropriate alternatives for their commercial benefits. For improving quality of decision-making, preceding researches approach trying to increase rational decision -making ability based on experiences and feedback. In order to overcome bounded rationality, users interact with the machine to approach the optional situation. Differentiated from previous studies, our study focused more on characteristics of users while they use decision platforms. This study investigated the impact of quality factors on decision-making using platforms, the dimensions of systematic factors and user characteristics. Systematic factors such as platform reliability, data quality, and user characteristics such as user abilities and biases were selected, and measuring variables which trust, satisfaction, and loyalty of decision platforms were selected. Based on these quality factors, a structural equation research model was created. A survey was conducted with 391 participants using a 7-point Likert scale. The hypothesis that quality factors affect trust was proved to be valid through path analysis of the structural equation model. The key findings indicate that platform reliability, data quality, user abilities, and biases affect the trust, satisfaction and loyalty. Among the quality factors, group bias of users affects significantly trust of decision platforms. We suggest that quality factors of decision platform consist of experience-based and feedback-based decision-making with the platform's network effect. Through this study, the theories of decision-making are empirically tested and the academic scope of platform-based decision-making has been further developed.

본 연구목적은 청소년의 인권인식에 미치는 의사결정시 부모태도, 학 교생활만족도, 자아존중감 변인 간의 구조적 영향관계를 확인하는 것이 다. 한국청소년정책연구원에서 시행한 「아동·청소년 인권실태조사」의 2020년 청소년인 고등학생 2,994명을 연구대상자로 선정하였다. Stata 16을 활용하여 빈도분석, 기술통계, 상관관계분석, 구조방정식 모델 분석 을 수행하였다. 첫째, 청소년의 의사결정시 부모태도는 자아존중감과 인 권인식에 유의한 정적인 영향을 주었다. 둘째, 학교생활만족도는 자아존 중감과 인권인식에 정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 자아존중감은 인권인식 에 유의한 정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 넷째, 의사결정시 부모태도는 자아존중감을 부분매개로 하여 인권인식에 정적인 영향을 주 었고, 학교생활만족도는 자아존중감을 부분매개로 하여 인권인식에 정적 인 영향을 나타내었다. 본 연구는 청소년의 인권인식 증진을 위해서 교 육적 경험 측면에서 청소년들에게 무엇이 필요하고 어떠한 제도가 교육 현장에서 시행 및 개선되어야 하는지 고민 및 논의하였다는 관점에서 의 미가 있다고 사료된다.

본 연구는 서울교육청 교육연구정보원의 「서울교육종단연구(SELS)」에 서 수집된 자료를 활용하여, 고등학생 3학년인 9차(2018년) 자료에서 학 생 2,793명을 연구 대상자로 정하였다. 청소년의 학교만족도와 관련한 예측요인을 확인하기 위해 SPSS 26.0을 사용하여 의사결정나무모형 분 석을 실시하였다. 연구결과를 살펴보면, 첫째, 청소년의 학교만족도의 분 류에서 개인적인 요인으로는 성별, 자아개념, 자기평가, 사회적 관계 요 인으로 보호자, 학교교사, 학교 특성/문화 요인으로는 학교에 대한 평가, 학교풍토가 유의한 변인으로 확인되었다. 둘째, 학교만족도 분류에 영향 을 주는 변인들 중에서는 학교에 대한 평가가 가장 영향력을 가진 변인 으로 나타났다. 셋째, 학교교사 수치가 높은 집단에서는 학교풍토, 자아 개념이 분류의 중요한 의미 있는 변인이었고, 학교교사 수치가 낮은 집 단에서는 자기평가, 학교풍토, 학교에 대한 평가가 영향력 있는 변인이었 다. 넷째, 학교에 대한 평가 수준 및 학교풍토가 바람직하고 좋으면 학교 만족도가 긍정적으로 상승하는 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 청소 년의 학교만족도 증진을 위한 방안 모색, 교육정책 수립 및 프로그램 운 영에 도움이 될 것으로 사료된다.

우리나라 100대 명산에 포함되고 천혜 자연환경을 갖추고 있지만 충청남도 내 휴양림 중 이용률이 저 조한 칠갑산자연휴양림을 연구대상지로 하여 휴양림 활성화와 재방문 의사를 높여 건강한 여가 활동 을 선도하는 운영‧관리 방안을 제시하고자 본 연구를 수행하였다. 칠갑산 휴양림 방문객 250명에게 총 101개로 구성된 설문지를 자기기입방식으로 배포하여 200부를 회수하였고 인구통계학적 특성 및 이 용행태, 재방문의사 결정 중요요인 간 상관관계와 미치는 영향 등을 알아보기위해 빈도분석, Varimax- 직각회전, Bartlett의 구형성 검정, 크론바흐 알파, 독립표본 t-검정, 일원분산분석, Scheffe’s 사후검증, Pearson상관관계분석, 다중회귀분석을 하였다. 연구결과 휴양림 방문객들의 이용만족도는 대체로 양 호하였지만 개선이 필요한 사항에 대한 질문에서 안전 및 환경에 대해 다소 부족한 것으로 나타났다. 제안 사항인 효율적인 운영·관리 방안으로 레크리에이션시설(등산학교·트레킹지원센터 등) 및 프로 그램(산림치유·숲해설 등)이 필요하다고 사료되며, 환경을 고려한 휴양림 내 추가 식재, 색다른 경관 환경(소규모정원 등)을 조성하여 특색 있는 휴양림으로 탈바꿈할 필요가 있다는 결론을 도출하였다. 따라서 본 연구에서는 건강한 여가활동 촉진, 휴양림 활성화 및 재방문의도 증대에 기여하기 위해 칠갑 산 자연휴양림에 필요한 중요 요인을 찾아서 제안하고 있다.

Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., soil moisture sensors) and micro-climate monitoring sensors (e.g., thermometers and irradiance sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and performance estimation. Particularly, the real-time monitoring data is used as an input of the DSS system for performance estimation of an APV system in terms of production yields of crops and monetary benefit so that a data-driven function is implemented in the proposed system. The proposed DSS is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the smart farming technology in the field of agriculture.