[논문]Thick데이터 분석에 기반한 장례서비스 방향성 연구

안진호; 이정선

doi:10.18807/jsrs.2020.10.1.085

Thick데이터 분석에 기반한 장례서비스 방향성 연구
A Study on the Direction of Funeral service focused on Thick Data Analysis 원문보기

서비스연구 = Journal of service research and studies, v.10 no.1, 2020년, pp.85 - 96

안진호 ((주)아이디이노랩) , 이정선 (을지대학교 바이오융합대학 장례지도학과)

초록
AI-Helper

고령화가 급속도로 진행중인 아시아 지역에서는 장례 서비스 산업이 발달하며 시장 규모가 커지면서 장례서비스의 경제적 가치와 관심이 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 장례서비스는 상조회사를 중심으로 죽음 직후의 장례식 중심의 편향적인 방향으로 전개되고 있다. 미국, 영국, 일본 등의 선진 장례서비스 사례들을 비교해 볼 때 장례식만이 아닌, 사람을 중심으로 고인의 가족과 주변의 지인들을 케어해주는 서비스가 발전하고 있기에 우리나라도 이와 같은 연구가 본격적으로 필요하다. 이에 본 연구에서는 서비스사이언스적 관점에서 서비스의 주체인 상주(유가족)과 조문객을 중심으로 하여 장례서비스의 미래방향성을 질적 데이터중심으로 연구하였다. 사람을 중심으로 하는 장례서비스 분석에 필요한 데이터들은 일반적으로 빅데이터들의 수집, 가공, 해석의 과정에서 유의미한 결과를 도출하기 어렵고, 이러한 경우에 데이터 분석 방식은 에스노그라피(ethnography)와 사용자경험(User eXperience)에 기반한 방식을 활용하는 것이 적합하다. 이를 위하여 실제 상주와 조문객의 에스노그라피와 사용자경험 데이터를 수집 및 분석하는 방식을 활용하여 향후 10년 후의 구체적인 상주와 조문객의 모습을 페르소나(persona) 방식으로 도출하고, 상주와 조문객 중심의 장례서비스의 미래 방향성을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In Asia, where the aging population is growing rapidly, as the funeral service industry develops and the market grows. The economic value and interest of funeral services is increasing. However, Korea's funeral services are being developed in a biased direction, focusing only on funeral services, after death. Compared to the case of advanced funeral services in the United States, the United Kingdom, and Japan, not only the funeral but also the care of the deceased's family and acquaintances around us are developing. It is appropriate to use a method based on ethnography and User eXperience. For this purpose, the method of collecting and analyzing the ethnography and user experience data of actual resident and visitor was deduced in persona method in the next ten years, and funeral service centered on resident and visitor. In this study, qualitative data centered on the future direction of funeral services, focusing on the resident (family) and the guest who are the principals of services from the perspective of service science. It is difficult to derive meaningful results from the process of collecting, processing, and interpreting big data in general, and in this case, the data analysis method is based on ethnography and user eXperience.) Is appropriate. For this purpose, the method of collecting and analyzing the ethnography and user experience data of the actual resident and the visitor was deduced in the persona method in detail after 10 years. In addition, the future direction of funeral services centered on residence and visitor was presented.

주제어

표/그림 (17)

표 Tab. 2-1 Changes in Demand for Funeral Services
표 Tab. 2-1 Big data vs Thick data
표 Tab. 2-3 5 steps of thick data observation
그림 Fig. 2-1 Persona Modeling Process
표 Tab. 2-4 Future Prediction Method Comparison
그림 Fig. 2-2 Value of UX Future Prediction Source: Jin el. al.(2019)
표 Tab. 3-1 Status Analysis Point
표 Tab. 3-2 Tester Information Summary
그림 Fig. 3-1 Persona modeling data
그림 Fig. 3-2 Data preprocessing process
그림 Fig. 3-2 Data preprocessing process
그림 Fig. 4-1 Next of kin’s Determinants on Persona Characters
표 Tab. 4-1 Persona Definition from Next of kin
표 Tab. 4-2 Definition of Persona for Funeral Visitors
그림 Fig. 4-2 Funeral Service Direction
그림 Fig. 5 Service Keyword of PAA needs care
표 Tab. 4-3 Service configuration of PAA needs care

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구는 시대적, 문화적 변화에 따라 10년 후의 장례 서비스를 제안해보고자 연구를 진행하였다. 종교간의 장례절차에 따른 분쟁, 장례절차에 대한 어려움, 심리적 어려움에 따른 부분을 고려하는 장례서비스 요구가 큰 것으로 파악되었다.
본 연구에서는 장례서비스를 사용할 만한 목표인구 집단 안에 있는 다양한 사용자 유형들을 대표하는 가상의 인물이라고 정의한다.
이에 본 연구에서는 사람과 사람의 관계와 상호작용이 강한 장례서비스에서 발생하는 thick 데이터의 측정 및 해석은 ethnography와 User eXerience 관점으로 데이터를 분석하여 최적의 방향성 도출을 위한 탐색을 시도한다.
이에 본 연구에서는 서비스사이언스적 관점에서 서비스의 주체인 상주(유가족)와 조문객을 중심으로 하여 장례서비스의 미래방향성을 예측하기 위해 질적 데이터를 주축으로 활용하여 연구하였다.

제안 방법

UX 모델링을 위하여 데이터 코딩 후 affinity diagram 작성으로 UX모델링에서 Persona 캐릭터 키워드를 추출하였다. 그리고 우선순위에서 감정에서 부정, 소스에서 테스터 의견 우선순위를 부여하였다.
key finding된 요소를 기반으로 전문가 3인의 평가를 다음과 같이 10개의 Persona 캐릭터 결정요인을 도출하고, 전체 리서치 대상자에게 Persona 캐릭터 결정요인을 리커트 척도로 환산하여 적용하고, 현장테스트요원을 포함하여 3회를 진행함으로써 bias를 최소화 하였다. 또한 군집분석을 통해 2개의 유의미한 군집을 추출하고, Persona 추출 데이터를 만들었다.
각각의 스크립트에는 감정분석에서 긍정, 부정, 중립의 테깅을 적용하였고, 중요도에 따라서 우선순위, 데이터의 출처에 대한 중요도를 테깅하였다. 아래의 도표는 그와같은 데이터 전처리 과정을 정리한 도표이다.
UX 모델링을 위하여 데이터 코딩 후 affinity diagram 작성으로 UX모델링에서 Persona 캐릭터 키워드를 추출하였다. 그리고 우선순위에서 감정에서 부정, 소스에서 테스터 의견 우선순위를 부여하였다.
다음 UX모델링 단계에서 Persona 모델링을 진행하였다. 여기에는 총 368개의 데이터의 스크립트와 관련된 테깅 데이터를 분석하여 진행하였다.
아래 도표와 같이 대략 10년후의 미래를 예측하는 방식에 있어서는 기술의 발전보다는 사람의 경험을 중심으로 미래 시나리오를 그리는 것이 상대적으로 정확하다. 때문에 본 연구에서는 User eXperience에 기반한 미래예측 방식으로 연구를 진행하였다.
key finding된 요소를 기반으로 전문가 3인의 평가를 다음과 같이 10개의 Persona 캐릭터 결정요인을 도출하고, 전체 리서치 대상자에게 Persona 캐릭터 결정요인을 리커트 척도로 환산하여 적용하고, 현장테스트요원을 포함하여 3회를 진행함으로써 bias를 최소화 하였다. 또한 군집분석을 통해 2개의 유의미한 군집을 추출하고, Persona 추출 데이터를 만들었다.
본 연구는 2019년 4월에서 10월에 현황분석, UX리서치, UX모델링, UX전략도출이라는 4단계를 거치면서 유의미한 결과를 도출하였다. 먼저 현황분석에서 국내의 장례절차, 변화하는 장례문화, 장례식장의 서비스만족도, 장례서비스에 대한 관점의 변화에 대한 문헌 연구를 진행하였다.
본 연구는 2019년 4월에서 10월에 현황분석, UX리서치, UX모델링, UX전략도출이라는 4단계를 거치면서 유의미한 결과를 도출하였다. 먼저 현황분석에서 국내의 장례절차, 변화하는 장례문화, 장례식장의 서비스만족도, 장례서비스에 대한 관점의 변화에 대한 문헌 연구를 진행하였다.
이를 기반으로 임종 전의 사전 서비스 의미의 Pre-need, 임종 직후의 장례식을 중심으로 하는 현장서비스인 At-need, 장례 후의 유가족과 지인을 돌볼 수 있는 사후서비스인 After-care의 토탈케어서비스를 의미하는 ‘PAA need care service’라는 서비스를 제안하였다.
이러한 경우에 데이터 분석 방식은 에스노그라피(ethnography)와 사용자경험(User eXperience)에 기반한 방식을 활용하는 것이 적합하다. 이를 위하여 실제 상주와 조문객의 에스노그라피와 사용자경험 데이터를 수집 및 분석하는 방식을 활용하여 향후 10년 후의 구체적인 상주와 조문객의 모습을 페르소나(persona) 방식으로 도출하였고, 상주와 조문객 중심의 장례서비스의 미래 방향성을 제시하였다.
테스터 1, 2, 3, 6, 7, 8의 데이터에 기반하여 상주 Persona의 캐릭터를 결정하였다.
현황분석을 근거로 하여 장례문화를 직, 간접적으로 경험하고 10년 후 상주로서 준비할 가능성이 높은 40~50 대 남, 여를 할당 추출법(quata sampling)으로 표본 추출하여 UX리서치에서 ethnography적 조사를 진행하였다

대상 데이터

다음 UX모델링 단계에서 Persona 모델링을 진행하였다. 여기에는 총 368개의 데이터의 스크립트와 관련된 테깅 데이터를 분석하여 진행하였다.

성능/효과

그리고 이를 위해서는 장례서비스가 임종을 전후하여 다양한 서비스가 필요할 것으로 보여지며, 인공지능기반의 시스템을 통해 Pre-need, At-need, After-need(PAA)service가 필요할 것이다. 기술적 부분 뿐 아니라 문화적 비즈니스 사용자 분석 결과, 자연친화적인 장사시설과 토탈케어 서비스에 대한 요구를 파악할 수 있었다.
연구결과 미래 장례서비스의 방향성은 임종 전, 장례식, 임종 후의 모든 시간을 따뜻하게 감싸 안을 수 있는 감성 중심의 서비스가 필요하다는 것을 알 수 있었다. 상주와 조문객의 공통적 캐릭터는 장례식의 고정 관념을 바꿀 순 없는 것인지, 절차만 중요한 장례식은 싫어했고, 정성을 다한 후회 없는 장례식을 치를 수 있기를 원하는 것을 알 수 있었다.
연구결과 미래 장례서비스의 방향성은 임종 전, 장례식, 임종 후의 모든 시간을 따뜻하게 감싸 안을 수 있는 감성 중심의 서비스가 필요하다는 것을 알 수 있었다. 상주와 조문객의 공통적 캐릭터는 장례식의 고정 관념을 바꿀 순 없는 것인지, 절차만 중요한 장례식은 싫어했고, 정성을 다한 후회 없는 장례식을 치를 수 있기를 원하는 것을 알 수 있었다.
이들 캐릭터 결정요인을 리커트 5점 척도를 기반으로 분석한 결과 중요하게 여기는 부분은 장례 후의 과정을 중요하게 여기며, 불필요한 절차가 없는 실용적인 장례식을 원하는 것으로 나타났다. 이들의 행동특성과 서비스적 목표는 다음의 표와 같다
장례서비스와 같이 사람과 사람간의 관계속에서 상호작용이 강한 경우에는 일반적 Big데이터 분석이 아닌, 사용자경험과 에스노그라피에 기반한 Thick데이터적 접근이 유의미한 결과를 도출할 수 있었다.
조문객의 키워드로는 가기는 가야하지만, 오래있고 싶지 않은 자리라는 것과 위로의 마음은 있지만, 부담감은 싫다는 것으로 나타났다. 이들의 행동특성과 서비스적 목표는 다음의 표와 같다.

후속연구

종교간의 장례절차에 따른 분쟁, 장례절차에 대한 어려움, 심리적 어려움에 따른 부분을 고려하는 장례서비스 요구가 큰 것으로 파악되었다. 그리고 이를 위해서는 장례서비스가 임종을 전후하여 다양한 서비스가 필요할 것으로 보여지며, 인공지능기반의 시스템을 통해 Pre-need, At-need, After-need(PAA)service가 필요할 것이다. 기술적 부분 뿐 아니라 문화적 비즈니스 사용자 분석 결과, 자연친화적인 장사시설과 토탈케어 서비스에 대한 요구를 파악할 수 있었다.
토탈케어 서비스에 있어서 인공지능 기반의 장례서비스 플랫폼은 전체 절차에 있어서 핵심적인 역할을 수행할 것이다. 또한 장례절차는 지금보다 간소화되어 현재의 상주가 3일간 조문객을 기다리는 방식이 아닌, 결혼식과 같은 일정 시간에 진행되는 예식에 참석하는 방식으로 대체될 것으로 보여진다. 그리고 장례식장은 자연친화적으로 변화하면서, 지금의 부정적이고 기피하는 공간의 이미지를 탈피해갈 것으로 예측된다.
향후 ethnography)와 User eXeprience에서 주로 사용하고 있는 관찰조사를 통한 데이터 수집 및 분석 방식을 심화하여 이에 대한 대안을 데이터사이언스적 관점에서 입증하는 이론과 사례 연구가 필요할 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	장례서비스란?	장례서비스는 기본적으로 장례상담을 통하여 일정한 시간 내에 장례일정, 장례절차 및 방법을 안내하고, 장례용품을 공급하며, 시신처리와 염습, 조문예절에 이르기까지 원활하면서도 경건하게 장례절차를 진행시키고, 매장, 화장 및 납골에 필요한 행정절차를 서비스해 주는 것을 의미한다.
	Big데이터 적용의 사례들에서 실패 원인은 어떠한 경우인가?	Big data 적용의 사례들에서 실패 원인은 데이터의 수집범주에 데이터의 발생시점에서 사람과 사람 또는 사람과 사물간의 관계와 상호작용이 강한 경우에서 발생하는 데이터가 모집단에 포함이 안 되어있는 경우이다. 반면, 성공사례들은 데이터 모집단 안에 사람과 사람, 사람과 사물간의 관계와 상호작용이 강하지 않은 경우에 현재의 Big데이터 수집방식으로 만들어진 표본 집단으로 분석하더라도 유의미한 결과를 도출할 수 있다.
	우리나라의 장례서비스는 어느 서비스에 초점이 맞추어져 있는가?	이러한 발전추세에 있는 장례서비스의 경제적 가치와 관심은 우리나라에서도 예외는 아니다. 하지만 우리나라의 장례서비스는 현대사회에 급성장한 상조회사를 중심으로 죽음 직후의 장례 서비스에 초점이 맞추어져 있다. 하지만, 미국, 영국, 일본 등의 선진장례서비스 사례들을 비교해 볼 때 장례직후 서비스만이 아닌, 사전, 사후를 아우르는 사람중심의 서비스로서 고인 뿐 아니라 가족과 주변의 지인들을 케어해주는 보다 넓은 영역의 서비스가 발전하고 있다.

참고문헌 (6)

Jin, Jaehan, Ahn, Jinho, Lee JeungSun(2019). Advanced design as a strategy for finding future business, KEIT PD Issue Report(Vol 19-6), Korea Evaluation Institute of Industrial Technology
Kim, Kihwan, Kim, Sookkyung(2011,), Improvement of Funeral Service Business, Korea KOREA INSTITUTE INDUSTRIAL ECONOMICS &TRADE.
Lee, Jeung, Ahn Jinho(2019), A Study on the Effect of Relationship and Interaction at the Time of Data Generation on Big Data Analysis, IT service Science seminar.
Lee, Mihyun(2017. 5.21). Asia's Senior aging, funeral service industry outlook bright with Eco-Friendly Pavilion. Asia Today news. Retrieved fromhttp://www.asiatoday.co.kr/view.php?key20170521010010394
TED Talks,(2017). Tricia Wang: The human insights missing from big data[Video]. Retrieved fromhttps://www.ted.com/talks/tricia_wang_the_human_insights_missing_from_big_data/reading-list
Tricia wang.(2013, May 13). "Why Big Data Needs Thick Data, Ethnography matters, Retrieved fromhttp://ethnographymatters.net/blog/2013/05/13/big-data-needs-thick-data/

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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