메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국공간디자인학회 한국공간디자인학회 논문집 한국공간디자인학회 논문집 제12권 제6호
발행연도
2017.1
수록면
91 - 99 (9page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
(연구배경 및 목적) 병원환경 및 환자중심의 의료서비스의 변화에 따라 대학병원의 서비스 이미지에 맞는 HI(Hospital Identity) 구축은 반드시 필요하다. 이러한 HI(Hospital Identity)의 경우 각종 문서, 팜플릿, 홍보자료에 폭넓게 사용하고 있어 이미지 파워나 고객유치에도 상당한 영향력을 가지고 있다고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 국내 대학병원의 HI(Hospital Identity)를 대상으로 심벌마크에 대한 조형적인 특성과 색채경향을 파악하여 병원의 의료서비스 이미지 구축을 위한 HI 개발 시 활용할 수 있는 기초자료로 제시하는데 연구의 목적이 있다. (연구방법) 연구방법은 4단계로 구성되어 있으며, 1)HI에 대한 기본 구성요소에 대한 이론적 고찰을 실시하였다. 2)인터넷 자료 검색을 통해 국내종합병원을 대상으로 하여 리스트를 조사한 후 동일 재단에서 운영되는 경우 HI가 동일함으로 분석 검토하여 유형별로 정리하였다. 3)이들 HI가 가지고 있는 특성을 조형적 특성을 분석하여 유형별로 정리한 후, 사용색채특성을 분석하였다. 4)최종적으로는 분석결과를 토대로 병원의 HI 개발 시 활용할 수 있는 기초적인 가이드라인을 제시한다. (결과) HI 심벌마크의 조형적 특징을 분석한 결과, 문자의 경우 영문 이니셜을 사용하는 곳이 14곳으로 38.9%로 가장 많이 나타났으며, HI에 영문을 사용하는 병원은 총 36개 병원중 31곳으로 86.1%를 차지하고 있다. 사물구상의 경우 십자가를 사용하는 경우가 11곳으로 30.6%, 디자인구상에서는 원을 사용하는 경우가 11개로 30.6%로 높은 빈도로 나타났다. HI 심벌마크의 조형적 조합특성은 문자+사물구상 2개가 조합된 형태가 11개로 30.6%, 문자와 디자인 구상 2개 조합이 7곳 19.4%, 문자와 사물구상, 디자인구상 3개 조합이 6곳으로 16.7%를 나타나고 있어, 전체적으로 조합형식에 문자를 포함하는 경우가 27곳 75%이며, 문자만 사용하고 있는 곳도 4곳 11.1%로 합하면 31곳 86.1%를 차지하고 있다. 심벌마크의 색채는 조사대상 36개의 병원에서 총 90개의 색채를 조사되었으며, 사용 색채 수는 2가지를 사용하는 병원이 15곳으로 41.7%를 차지하고 있으며, 그 다음으로는 3가지가 10곳 27.8%로 나타났다. 사용색채경향은 색상의 경우 B, PB, BG계열의 한색계열이 사용색채 총 90개중 40개로 46.6%를 차지하고 있으며, 이는 병원의 이미지색채로 한색계열이 가장 부합된다는 것을 알 수 있었다. 그리고 명도의 경우에는 3,4,5,6의 저중명도, 채도의 경우에는 9, 10의 고채도의 빈도가 높게 나타나고 있다. 이에 HI의 심벌마크의 색채사용 경향은 한색(B, PB, BG)계열의 저중명도/고채도의 경향으로 나타나고 있음을 알 수 있다. (결론) 본 연구는 최근 의료시장의 고객중심의 의료서비스시대로의 패러다임에 걸맞는 노력으로 대학병원의 HI의 심벌마크를 도입한 이미지 차별화 전략이 반드시 필요하다고 할 수 있다. 이에 현재 대학병원의 HI, 심벌마크의 현황파악을 하여 새로운 비젼에 적합한 HI개발시 기초자료로 제공하고자 한다. 미래 의료개혁에 따른 의료서비스를 반영한 HI개발은 글로벌화되고 있는 의료환경에 맞춘 마케팅전략을 위해 반드시 디자인이 개선되어야하며, 본 논문의 결과는 HI 개발 시 디자인 방향을 설정하는 데 기초자료로 활용될 것이다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (9)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0