국산 조사료 재배면적은 과거에 비해 크게 증가하였지만, 국내산 조사료 자급률은 2010년 이후로 80%내외로 정체가 심화된 상황으로 농가에서는 사용이 편리한 수입산 건초를 선호하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구를 통하여 국내산 조사료의 이용 실태 및 수입 조사료 대비 국내 조사료에 대한 인식, 품질 경쟁력 등을 점검하여 향후 국내 조사료 자급률 확대를 위해 품질 개선 방안 및 정책 방안을 도출하고자 본 연구를 추진하였다. 한우 농가에서는 수입산과 국내산 조사료 비율이 3:7 정도로 국내산 조사료 비중이 높게 나타났다. 국내산 조사료 조달 방법은 구입이 55.6%, 자가 재배가 44.4%로 나타났다. 조사료 형태별 사용 비율은 볏짚 50.5%, 국내산 건초 15%, 수입산 건초 12.5%, TMR 10.7% 순으로 나타났다. 한우농가에서 조사료 구입 시 중요도는 이물질 혼입, 수분, 가격, 사료가치 순이었다. 국내산과 수입산의 만족도 분석 결과에서 국내산 조사료의 가격은 수입산 조사료 대비 높게 나타난 반면 수분함량, 이물질 혼입 등은 낮게 나타났다. 또한 수입산 조사료 대비 국내산 조사료 만족도 및 중요도 산출 결과에서 가격을 제외한 모든 항목에서 수입산 조사료의 만족도가 대체적으로 높게 나타났다. 따라서 한우농가에서 조사료 만족도 제고를 위해서는 우선 이물질 혼입을 최소화하고 수분함량을 균일하게 할 수 있는 건초 형태로의 개선이 필요할 것으로 보인다.
정규식생지수는 농업분야에 가장 많이 사용된 원격탐사 자료로, 현재 대부분의 광학위성에서 제공되고 있다. 특히 고해상도 광학위성영상이 제공되면서 농업 활용 분야에 따른 최적의 광학위성영상의 선택이 매우 중요한 이슈가 되었다. 본 연구에서는 국내 논지역의 정규식생지수 모니터링 시 가장 최적의 광학위성영상을 정의하고 이를 위해 필요한 해상도 관련 요구조건을 도출하고자 한다. 이를 위해 전 세계적으로 많이 사용되는 MOD13, Landsat-8, Sentinel-2A/B, PlanetScope 위성의 정규식생지수영상을 대상으로 국내 당진 논지역의 공간분포 및 2019년부터 2022년까지 시계열 패턴을 비교, 분석하였다. 각 자료는 3-250 m의 공간해상도와 다양한 주기해상도로 제공되며, 정규식생지수를 산출할 때 사용되는 분광밴드의 영역도 약간의 차이가 있다. 분석 결과 Landsat-8은 가장 낮은 정규식생지수 값을 나타내며 공간적으로 변이도 매우 낮았다. 이에 비해 MOD13 정규식생지수 영상은 PlanetScope 자료와 비슷한 공간분포 및 시계열 패턴을 나타났으나 낮은 공간해상도로 인해 논 주변지역의 영향을 받았다. Sentinel-2A/B는 넓은 근적외선밴드 영역으로 인해 상대적으로 약간 낮은 정규식생지수 값을 나타내었으며, 특히 생육 초기시기에 그 특징이 두드러졌다. PlanetScope의 정규식생지수가 상세한 공간적 변이 및 안정적인 시계열 패턴을 제공하나 높은 구매가격을 고려하면 공간적으로 균일한 논지역보다는 밭지역에서 그 활용성이 높을 것으로 사료된다. 이에 따라 국내 논지역에 대해서는 250 m급 MOD13 정규식생지수나 10 m급 Sentinel-2A/B가 가장 효율적일 것으로 사료되나 작물의 개체에 대한 상세 물리량 추정을 위해서는 고해상도 위성영상이 활용될 수 있다.
본 연구는 가전제품 소매채널에 관한 소비자의 선호 및 이용행태를 조사하고 가전제품 구매 채널 현황과 소비자들의 점포선택과 만족도를 분석하여 소비자가 특정 채널에 대하여 가지고 있는 소위 channel equity에 대하여 탐색적으로 접근 하고자 한다. 분석결과 가전제품 멀티채널 쇼핑환경은 소비자로 하여금 채널별로 차별화된 구매 패턴과 쇼핑동기를 만들어 주고 있었다. 백화점이나 대리점은 품질의 우수성과 A/S 측면에서 우세하며 대형할인점, 양판점, TV홈쇼핑, 인터넷쇼핑몰, 전자제품 판매 상가는 가격적인 측면이 경쟁 우위로 조사되었다. 채널별 소비자 만족도에 있어서는 애프터서비스가 잘되고 있는 백화점이나 대리점 등이 만족도가 상대적으로 높은 소매 채널임을 알 수 있다. 채널 에퀴티의 구성요인은 가격 경쟁력과 비교구매, 이용편리성, A/S, 판매원의 전문성, 배송의 신속성, 제품 검색용이, 판매원의 친절성, 매장의 쾌적성, 교통 편리성 등을 들 수 있다. 백화점의 경우 거의 모든 요소에서 가장 높은 만족도를 가지고 있어 채널 에퀴티가 높게 평가되었다. 인터넷 쇼핑몰은 제품을 쉽게 검색할 수 있다는 점에서 우위에 있으며 TV홈쇼핑의 경우는 비교구매와 가격경쟁력에서 우위가 있음을 알 수 있었고 채널별로 채널 에퀴티를 구성하는 요인들의 상대적 비중은 매우 달랐다. 본 연구에서는 채널 만족도를 평가한 후 에퀴티 포트폴리오와 채널별 에퀴티 구성 결과를 제시하고 있으나 향후 채널 에퀴티의 개념과 관리 툴에 대한 본격적인 연구가 요망된다.
비교 쇼핑은 웹 상에 존재하는 웹 상점으로부터 구매를 원하는 상품에 대해 저렴한 가격을 찾아주는 일종의 판매자 중개 방법이다. 보다 쉽게 확장 가능한 비교 쇼핑 시스템을 생성하기 위해서 에이전트는 각각의 준 구조화된 상점으로부터 필요한 정보만을 추출할 수 있는 wrapper를 자동으로 생성해낼 수 있어야 한다. 웹 문서를 작성하기 위한 HTML은 포함하고 잇는 정보의 의미가 아닌 브라우저를 통한 정보의 표현에 대해서만 정의하고 있다. 또한 각 웹 상점들은 사용자의 다양한 상품 검색 요구를 수용하기 위해 다양한 상품 검색 방법과 검색 결과의 출력 형태를 가진다. 따라서 자동으로 필요한 정보만을 추출하는 wrapper의 생성은 어려운 작업이다. wrapper의 귀납적인 생성은 이러한 이질적인 환경을 극복하기 위한 기술이다. 그러나 Shopbot과 같은 기존의 확장 가능한 비교 쇼핑 에에전트는 원하는 상품 정도를 추출하기 위해 강한 바이어스에 의존한다. 따라서 Shopbot은 바이어스를 따르지 않는 많은 웹 상점으로부터 wrapper를 생성할 수 없다. 본 논문에서는 강한 바이어스를 사용하지 않고 wrapper를 생성해 낼 수 있는 비교 쇼핑 에이전트 시스템인 모피우스를 제안한다. 모피우스는 간단하면서도 견고한 학습 알고리즘을 바탕으로 wrapper를 생성한다. 제안하는 학습 알고리즘의 핵심은 상품 검색 결과를 논리적 라인으로 나누고 여기서 나타나는 상품 설명 단위의 패턴으로 wrapper를 생성하는 것이다. 모피우스 대부분의 웹 상점에 대한 wrapper를 정확하게 생성해 낸다. 또한 학습하려는 검색 결과에 노이즈가 존재하는 경우에도 wrapper를 정확하게 추출할 수 있다. 모피우스는 헤더나 광고와 같은 불필요한 정보들을 제거하는 별도의 단계를 거치지 않으므로 wrapper를 빠르게 생성한다. 궁극적으로 모피우스는 새로운 웹 상점을 사용자가 자유롭게 추가, 삭제할 수 있는 환경을 제공한다.
최근 휘발유 가격 폭등, 기후변화 등으로 인한 사회 환경 문제가 증가함에 따라 새로운 친환경 교통수단에 대한 관심이 증가 하고 있다. 이러한 친환경 교통수단 중 하나로 유럽에서는 일찍이 공유자전거(Bike sharing)를 도입하여 운영하고 있으며, 대전시 또한 "타슈"라는 이름으로 2009년부터 서비스가 시작되고 있다. 본 연구에서는 대전시 공유자전거를 대상으로 이용효율을 높이고 최적의 공유자전거 정거장 위치결정을 위한 기초 연구로서 공유자전거 이용 특성을 알아보고 이용수요에 미치는 요인을 다중회귀분석을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 이용특성을 살펴본 결과 공원 인근에서 공유자전거 정거장의 설치 비율에 비해 이용비율이 상대적으로 높았으며, 주중보다 주말 이용수요가 높은 것으로 나타나 대전의 경우 레저를 주목적으로 이용하고 있음을 알 수 있었다. 또한 공유자전거를 빌린 장소로 다시 회귀하는 비율이 매우 높았으며, 절대적 근접 중심성 지표를 기준으로 분석한 결과 공유자전거 정거장의 분포가 균등하게 분포되어 있지 않아 특정 지역(둔산, 유성 등)에 이용패턴이 치우쳐져 있음을 확인하였다. 이용수요에 영향을 미치는 요인으로서는 버스승하차 인원, 자전거도로 연장, 공원여부, 수변공간까지의 거리, 젊은층 비율 등이며, 선정된 변수의 신뢰도(R-Square)는 0.74 수준으로 우수한 것으로 분석되었다.
쌀 생산량 예측 및 조사는 농가 소득 보전 및 농업 분야 기관에 영향을 주고 수급 조절과 가격 예측 등 정부의 정책 수립과 관련하여 중요한 의미를 갖는다. 이에 따라 작황 추정 모델의 구축이 필요하며 과거로부터 기상 자료 및 위성 자료를 통해 경험적 통계 모델 또는 인공신경망 알고리즘을 기반으로 한 연구가 다수 진행되었다. 현재 인공신경망 모델을 기반으로 개발된 딥 러닝 알고리즘이 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 분야에서 폭넓게 사용되며 뛰어난 성능을 보이고 있다. 최근 다양한 딥 러닝 알고리즘 중 SSAE 알고리즘이 시계열 자료를 통한 예측 분야에서 적용 가능성이 확인되었으며 본 연구에서는 SSAE를 통해 남한 전역에 대한 쌀 생산량 추정 연구를 진행하였다. 입력 변수로 기상자료와 위성자료를 사용하였으며 남한 벼의 생육 기간을 고려하여 입력 자료를 기간별로 나누고 최적의 입력 자료롤 찾고자 하였다. 실험 결과, 5월부터 9월까지의 위성 자료와 16일 평균값을 사용한 기상 자료와의 조합을 사용하였을 경우 평균 연도별 %RMSE, 시군구 %RMSE 각각 7.43%, 7.16%로 가장 좋은 성능을 보였으며 이를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 SSAE 알고리즘의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
우리나라 인구 10만 이상 대다수의 도시는 교통수요 증가로 인해 교통 혼잡이 발생하고 있으며 이로 인한 경제적 손실은 매년 증가하고 있다. 교통 혼잡으로 인한 경제적 손실을 감소시킬 수 있는 방법 중 개인차량의 운행 억제를 위해 카 쉐어링, 렌터카 등의 시스템이 첨단 IT 기술들과 접목되어 등장하고 있다. 이러한 차량 공유는 교통 혼잡을 완화하고 차량의 효율성을 증대시켜 차량유지비 절약, 자동차를 소유하려는 인간의 욕구 감소, 차량소유의 번거로움 완화, 비즈니스 및 개인용무 활용, 대중교통 수단과의 연계성을 향상시키며, 저탄소, 친환경 교통의 구현을 목적으로 하고 있다. 본 논문에서는 차량공유시스템에 대한 개념, 국내외 차량공유 시스템, 각종 교통 시스템의 요금 체계를 고찰하였다. 아울러 자동차 공유기반의 서비스 중 하나인 클라우드 교통 시스템에서 가장 중요한 요소인 최적의 이용 요금에 대해 추정하였다. 이를 위해 유사교통 수단 요금 체계 분석을 통해 운영원가와 이용원가가 포함된 요금을 산정하는 방법론을 제시하였다. 유사교통수단과의 요금 비교분석을 통해 최대, 최소요금 범위를 설정하였으며, 가치기준결정법을 이용해 실제 이용할 수요와 지불의사금액을 추정하였다. 시간당 최소요금은 렌터카 요금과 비교하여 5,333원으로 추정되었으며, 최대요금은 택시요금과 비교하여 17,700원, 이용자의 시간당 지불의사금액은 6,930원으로 추정되었으며, 50%수요시의 가격은 시간당 6,550원으로 추정되었다. 향후연구로 이용자들의 이용시간, 날씨, 수요패턴, 추세 등을 보다 세밀히 분석하여 이를 요금 산정에 반영하는 연구되어야 할 것이다.
본 연구는 온라인 의사결정과정에서 온라인 쇼핑속성, 정보원 및 구매의도와 관련된 소비자 정보탐색의 경로모델을 밝히고자 하였다. 연구대상은 미국 남서부지역의 대학교에 재학중인 대학생으로 표본으로 설문조사 하였으며, 총 219명의 이용 가능한 자료가 수집되었다. 자료분석을 위해 요인분석과 LISREL8.53을 이용하여 경로분석을 실시하였다. 연구결과, 소비자의 온라인 의복구매를 위한 정보원은 온라인 정보원, 소매점 정보원, 대중매체의 세 가지 유형으로 분류되었다. 특히, 온라인 의복구매를 위해 소매점 정보원(점포내 디스플레이, 제조업체의 팜플렛 또는 카달로그)을 더 많이 이용하는 것으로 나타났다. 추정된 경로모델을 살펴보면, 온라인 쇼핑속성의 중요도가 정보탐색에 유의한 영향을 미쳤다. 특히 온라인 의복 구매시, 소비자의 온라인 정보원 이용은 거래관련속성 즉 구매유인서비스(incentive service)에 의해 가장 크게 영향을 받는 반면, 소매점 정보원 이용은 심미성, 가격 등의 제품 및 시장관련속성의 중요도에 의해 더 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 소비자의 세가지 탐색유형 모두 구매의도에 정적인 효과를 보이고 있었으며, 다른 정보원에 비해, 소매점 정보원 이용이 온라인 의복구매의도에 가장 큰 효과를 보였다. 따라서, 본 연구는 온라인 쇼핑속성별 소비자의 차별화된 정보탐색 패턴이 온라인 구매의도를 증가시키고 있음을 확인함으로써, 의류제품의 멀티채널 소매전략(Multi-channel retailing) 방향이 논의되었다.
참기름은 높은 항산화활성 및 항암작용 등의 우수한 영양학적 가치를 지니는 반면 비싼 가격으로 인하여 가짜 참기름의 유통이 범람함에 따라 이를 판별할 수 있는 분석 방법의 확립이 요구되는 실정이다. 질량분석기를 바탕으로 한 전자코를 이용하여 들기름이 혼합된 참기름을 제조하여 진위 판별을 시도하였다. 각각의 유지를 전자코를 이용하여 분석, 통계처리하였다. 혼합 참기름의 휘발성 향기성분으로부터 생성되는 ion fragment 중 40-160 amu에서 각 시료 간에 차별성이 높은 fragment(m/z)를 선택하여 해당 intensity값을 판별 분석한 결과, 참기름 및 들기름은 뚜렷하게 구분되었다. 미량의 들기름이 혼합된 참기름은 첨가된 들기름의 농도에 비례하여 제1판별함수값(DF1)과 높은 상관관계를 나타내었다. 참기름의 볶음온도 및 시간 등의 제조조건 및 재배환경, 재배 산지, 제조회사 등의 요인에 의하여 순수한 참기름의 향기패턴이 달라지는 것을 인도산과 국산 참기름을 이용하여 분석하였다. 향후 참기름의 위조 여부를 검증하는 방법에 하나로 활용될 수 있을 것이다.
한 미 FTA 개정 협상이 국가적 현안이 되고 있는 가운데 본 연구는 시장비교우위지수에 의한 경쟁력 분석과 산업내무역 분석을 통해 한 미 FTA 발효를 전후하여 수출산업의 무역구조 변화를 파악하는 데 목적이 있다. 분석 결과, FTA 발효 전후로 대미 상품 및 서비스무역이 각기 흑자와 적자를 지속하고 있으며, 대미 투자는 미국의 대한국 투자를 훨씬 상회하였다. 시장비교우위지수를 활용한 수출상품의 경합보완관계 분석에서 미국과 수출우위의 보완관계를 형성하고 있으며, 산업내무역은 전반적으로 미약하게 나타나고 있는 가운데 일부 품목에서는 저품질 수직적 형태로 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 분석 결과를 토대로 다음과 같은 정책적 제언 및 시사점을 제시하고 있다. 첫째, 서비스 무역의 경쟁력을 높여가면서 FTA 개정 협상에서 서비스와 상품부문에 대한 손실과 이익의 균형을 추구한다. 둘째, 경합 품목과 비교열위 품목의 경쟁력을 강화해 가면서 수출우위 품목에 대해서는 미국시장의 소비패턴에 대한 대응력을 강화하고, 생산기술 기반 확충과 원가절감을 통한 기술 및 가격경쟁력을 계속 높여 간다. 셋째, 대미 비교우위를 확보하고 있는 품목에서는 수평적 수직적 분업을 진행하고, 비교열위 품목에서는 수평적 분업을 추진한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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