• 월간경쟁저널
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• 89호
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• pp.9-11
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• 2003

공정거래법의 새로운 도약을 위한 체제정비 중에서도 가장 시급히 요청되는 것은 공정거래위원회의 조직과 절차의 정비라고 할 것이다. 공정거래위원회가 오늘과 같이 발전할 수 있었던 데는 정부가 과감하게 공정거래위원회를 경제기획원에서 분리하여 독립부처로 만들었다는 점이 크게 작용하였다고 생각된다. 왜냐하면 공정거래위원회가 독립부처가 됨으로써 산업정책의 논리나 정치논리에 휘말리지 않고 경쟁의 논리를 일관성 있게 적용할 수 있었기 때문이다.

• 월간경쟁저널
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• 126호
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• pp.6-11
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• 2006

공정경쟁문화의 확산을 위한 자율준수프로그램(CP)이 상당한 효과를 거두고 있지만 이는 기업의 자발적인 참여를 전제로 하는 점에서 그 정착에는 한계가 있다고 생각된다. 보다 본격적으로 CP를 뿌리내리게 하기 위해서는 각 기업내에서 CP를 운용하고 관리하는 책임자를 법정할 필요가 있다고 하겠다. 이러한 의미에서 금융권에서 시행되고 있는 「준법감시인」과 유사한 「공정감시인」(fair officer)제도를 도입하는 방안을 제시하고자 한다.

• 대학교육
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• 통권81호
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• pp.67-71
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• 1996

대학 정원 자율화로 얻어지는 이익보다 그에 따른 사회적 비용이 더 크다는 것을 고려한다면, 수도권 대학에 대한 정원 자율화 추진 일정은 당연히 재고되어야 한다. 대학간의 경쟁이 대학교육의 질을 높이는 계기가 될 수 있다는 점은 부인하는 사람이 없을 것이다. 그러나 그러한 경쟁은 공정한 경쟁이어야 한다. 대학이 지방에 위치하였다는 것 하나만으로 불리한 입장에서 경쟁할 수밖에 없다면 문제가 아닐 수 없다. 따라서 대학 설립 준칙을 이원화하여 수도권 대학에 대하여 지방 대학보다 더 엄격한 준칙을 적용하는 방안을 강구할 필요가 있다.

• 월간경쟁저널
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• 83호
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• pp.2-10
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• 2002

우리 나라 경쟁정책은 대기업에 대한 경제력 집중 억제정책과 산업정책만큼 주목을 받지 못했고 정부 당국의 집행력도 강력하지 못하였다. 동일한 문제점이 경제위기를 극복하기 위한 빅딜정책, 대기업정책과 민영화 과정에서도 나타난다고 할 수 있다. 그러나, 기업의 경쟁력은 인위적인 구조조정과 산업정책적 배려보다는 그 기업이 처해있는 경쟁환경에 달려 있다고 할 수 있다. 그 동안 우리 풍토에서 등한시되어 왔던 경쟁환경의 조성은 해외 민영화 사례를 통하여 우리에게 큰 교훈으로 시사되어야 할 것이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권8호
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• pp.677-682
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• 2011

마산항은 경남의 대표항만으로서 현재 개발계획이 진행되고 있다. 그러나, 재도약을 위한 개발계획이 진행되고 있음에도 불구하고 현재의 경쟁력과 거기에 따른 발전방향에 관한 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구는 이러한 점에 주목하여 마산항의 경쟁력을 분석하는 것을 목적으로 수행되었다. 연구의 목적을 달성하기 위해, 우선 실증적 차원에서 중소형 항만의 경쟁력 평가를 위한 평가모형을 수립하고, 엄밀한 경쟁력 평가를 위해 선행연구로부터 상대적 가중치 및 상호중복성을 고려한 경쟁력 지수체계를 도입하였다. 실제 마산항을 이용하는 이용주체들로부터 획득한 자료를 분석한 결과, 마산항은 현재 63점 정도의 수준에 머물러 있는 것으로 파악되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.142-144
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• 2003

유전자 알고리즘을 사용하여 신경망의 가중치를 학습하는 방법은 역전파 알고리즘이 가지는 여러 가지 문제점을 해결하기 위해 제안되었으나, 유전자 알고리즘 역시 전역 탐색이 아니기 때문에 실세계의 데이터에 적용하기 어려운 가장 큰 장애 요소인 지역 최소점 문제를 완벽하게 해결할 수는 없다. 이러한 지역 최소점 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 기생체-숙주 공진화 현상을 기반으로 한 유전자 알고리즘을 사용한 경쟁 공진화 신경망 학습 방법을 제시하고 있다. 경쟁 공진화는 서로 다를 개체간의 경쟁적인 진화를 통해 궁극적으로 보다 적합도가 높은 개체가 생성되는 이론을 기반으로 하고 있다. 이러한 경쟁 공진화를 통한 신경망 가중치의 학습이 일반적인 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시키는 것보다 더욱 우수한 가중치 집단을 탐색할 수 있음을 두 종류의 기계 학습 데이터를 통해 입증하였다.

• 월간경쟁저널
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• 73호
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• pp.27-30
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• 2001

• 월간경쟁저널
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• 제163호
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• pp.72-75
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• 2012

• 월간경쟁저널
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• 48호
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• pp.24-29
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• 1999

• 월간경쟁저널
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• 130호
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• pp.32-38
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• 2007