• 가족자원경영과 정책
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• 제25권1호
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• pp.91-112
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• 2021

본 연구는 가족 특성이 초기 청소년의 일생활 균형에 미치는 영향을 연구하였고, 초등학교 5학년과 중학교 2학년의 일생활 균형에 가족특성이 미치는 영향력을 비교하였다. 청소년의 일생활 균형을 기초생활 균형, 방과후 학습시간 균형, 여가시간 균형으로 구분하였고, 상대적 시간부족 개념을 적용하여 각 영역의 일생활 균형을 분석하였다. 본 연구에 사용한 자료는 한국아동·청소년패널조사 2018(KCYPS 2018)의 초등학교 4학년, 중학교 1학년 패널자료의 2차 조사(2019년)이다. 연구결과는 다음과 같다. 손위형제자매 유무, 부모의 건강상태, 가구소득, 부모의 양육태도, 부모와 대화시간, 어머니의 직종 등 청소년의 가족특성은 청소년의 다양한 생활영역 균형에 영향을 미쳤다. 전반적으로 가족특성은 중학교 2학년보다 초등학교 5학년의 일생활 균형에 유의미한 영향요인들로 더 많이 나타났다. 초기 청소년의 수면시간에 영향을 미치는 가족특성은 부모의 건강상태와 가구소득이었고, 초등학교 5학년의 수면시간에는 어머니의 직종이, 중학교 2학년의 수면시간에는 부모와의 대화시간이 유의미한 영향요인이었다. 아침식사 결식에 영향을 미치는 가족특성은 가구소득, 부모의 양육태도, 어머니의 직종이었다. 소득수준이 높은 경우 부모의 거부적인 양육태도 점수가 높을수록 학원과외시간이 3시간 이상인 집단으로 분류될 확률이 높았다. 부모의 양육태도와 어머니의 직종은 초등학교 5학년의 학원과외시간 과다와 관련이 있었다. 독서시간을 분석한 결과 부모의 양육태도가 자율적지지 성향이 높을수록, 어머니가 전업주부인 경우와 비교하여 관리전문직에 종사하는 경우 독서시간이 부족한 집단으로 분류될 확률이 낮았다. 어머니의 직종은 휴대폰놀이시간과도 관련이 있었는데, 특히 초등학교 5학년은 전업주부인 어머니와 비교하여 사무직, 판매서비스직, 기계기능직에 종사하는 어머니의 자녀가 휴대폰놀이시간 과다 집단으로 분류될 확률이 높았다. 연구결과를 근거로 초기 청소년의 일생활 균형을 증진하기 위해서 부모의 일가정 양립을 위한 정책이 확대되어야 하며, 청소년의 생활균형을 지지할 수 있는 부모의 양육태도와 건강한 가정환경 조성을 위한 적극적인 가족정책 시행을 제안하였다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제26권5호
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• pp.327-336
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• 2021

본 연구는 전반적 신체기능 소실, 음식 섭취량의 만성적 저하의 특징을 갖는 치매노인에서 만성적 영양불량 해소에 도움을 줄 수 있도록 수분이나 영양소의 보충을 위한 스낵 개념의 식품을 제공하는 맞춤형 용기를 개발하고자 하였다. 아이디어 창출 협의체 구성 후 선행연구 탐색 및 브레인스토밍을 통하여 포도 모양의 디자인이 적합하다고 판단하였다. 드로잉 스케치와 점토모형 제작 후 시제품 제작을 위해 개인니즈를 충족시키며 소규모 제작에 적합하다고 알려진 3D 프린팅 기술을 적용하였다. 3차원 설계는 3D CAD 소프트웨어 SolidWorks을 이용하였고 한국인의 영양소섭취기준과 관련 선행연구 및 기존 연구결과를 종합하여 용기 당 최대 수분제공량 및 수치를 결정하였다. 필라멘트를 녹인 뒤 층층이 쌓아올리는 출력 방식(FDM) 3D 프린터(DP200)를 사용하였고 식품용기 위생과 안전을 고려하여 사전유해물질 인준이 확인된 옥수수 전분 유래 PLA 필라멘트를 이용해 출력하였다. 용기 당 수분을 기준으로 수분 섭취기준대비 30%를 충족하는 285 mL를 설정하였다. 제작 크기를 고려하여 포도 알맹이는 총 6개로 결정되었다. 알맹이 1개당 47.5 mL의 수분제공이 가능하였는데, 이를 통해 반지름 2.25 cm의 반 구로 설계하였다. 이때 사이 간격을 4 mm로 설정하였다. 사용 시 안전사고 예방을 위해 조작이 쉽고 모나거나 뾰족하지 않은 외형을 갖추며 위생을 위한 뚜껑도 설계하였다. 인지기능이 저하된 치매노인이 해당 용기를 사용할 때 흥미를 느끼고 식사섭취 중 교육 교구로 응용될 수 있도록 뚜껑과 포도 알맹이 바닥면에 숫자를 각인하여 최종 출력 및 조립하였다. 조립 시 수동 작업이 요구된 점은 3D 프린팅 기술의 대표적 장점인 편리성에 반하는 점으로 향후 보완논의가 필요하다고 사료된다. 신체기능이 퇴화되어 만성적으로 섭취량이 제한된 치매 노인에게 단순 섭취 증량을 권고하기에는 무리가 있으므로 맞춤형 영양중재 실시는 상당히 중요하다. 따라서 추후 연구를 통해 개발된 치매노인 전용 식품섭취용기의 만족도 분석을 실시하고 영양밀도를 높인 전용 음식 개발 과정이 논의되어야 하겠다. 4차 산업 핵심기술인 3D 프린팅을 연구에 적용하여 아이디어 구현에 정확도와 편의성이 확인되었으나 관련 기술수준에 따라 발생하는 비용 지출과 외부 전문가 의존에 대한 한계점은 향후 해결이 필요한 부분이라 사료된다. 추후 영양중재 도구개발 시 연구 다양성을 위해 식품영양 전공자에게 해당기술의 융합교육을 통한 자급 활용 빈도를 높이고 진입장벽을 낮추기 위한 다방면의 시도가 필요하겠다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.265-271
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• 2021

수목의 내부 부후의 양상은 많은 원인에 의존한다. 이런 다양한 부후의 원인은 일반적인 방법으로는 탐지가 어렵기 때문에 장기간 부후 상태를 확인할 수 없다면 부후 부위의 확대로 인해 수목의 심각한 피해가 발생할 수 있다. 수목 단층 영상을 획득하는 방식은 센서를 고무망치로 두드려 수목을 통과하는 임펄스가 생성되어 이동하는 속도를 기록한다. 본 논문에서는 물리적 손상에 의한 균열, 공동, 부후를 측정할 수 있도록 Arbotom에서 획득한 수목 단면 영상을 이용하여 수목의 내부 상태를 알 수 있는 3D 뷰어를 개발하여 수목 내부의 부후가 진행된 정도를 파악하고 이를 바탕으로 수목의 외과적 수술이 필요한 경우 참고할 수 있는 데이터를 제시하고자 하였다. 수목의 단층 영상을 획득하기 위해 세 그루의 양버즘 나무와 단풍 나무에 6개의 센서를 부착하여 1m 길이의 나무를 Arbotom 프로그램을 이용하여 측정하였으며 MATLAB을 이용하여 제작한 3D Viewer를 통하여 3D 영상을 구현하였다. 단순히 영상의 획득 뿐만 아니라 수목의 단면 길이와 부피를 측정하였으며 실제로 제작한 3D Viewer에서 단풍 나무의 부후가 발생된 부분 길이는 33.12 cm, 양버즘 나무의 부후는 21.41 cm로 측정되었으며 단풍 나무의 부후의 부피는 78.832 ㎤로 측정되었다. Arbotom의 단면 영상과 3D 영상을 비교한 결과 수목의 실제 양상과 같은 결과를 획득하였기 때문에 제작된 소프트웨어 신뢰성 또한 확보된 것으로 판단할 수 있으며 제작된 Viewer를 통하여 외과적 수목 수술에 적용할 데이터를 제공해 수목의 피해를 최소화 할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.337-357
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• 2021

노지에서 재배되는 벼는 필연적으로 기상요소의 영향을 받을 수밖에 없으며, 벼 생장에 영향을 미치는 최적의 기상자료 확보 및 변수 선정은 벼 수확량 예측 모델링에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 1996-2019년의 7월, 8월, 9월에 대하여, 다종의 기상자료 비교평가를 통해 우리나라 벼 수확량 모델링에 대한 적합성을 살펴보고, 기상요소와 벼 수확량 사이의 비선형적인 관계를 고려하여 기계학습 기법을 이용한 수확량 하인드캐스트 실험을 수행하고자 한다. 다종의 기상자료로는, 기상청 ASOS 지상관측과 함께, CRU-JRA ver. 2.1, ERA5 재분석장을 사용하였다. 이들 기상자료에서 공통적으로 도출할 수 있는 월 단위 기온, 상대습도, 일사량, 강수량 변수에 대한 비교를 통하여, 각 자료의 특성 및 벼 수확량과의 연관성을 분석하였다. CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 전반적으로 타 자료와 높은 일치성을 나타냈으며, 변수별 특징을 보았을 때, 상대습도는 벼 수확량에 미치는 영향이 거의 없었으나, 일사량은 벼 수확량과의 상관성이 상당히 높은 것으로 나타났다. 7월, 8월, 9월의 기온, 일사량, 강수량을 랜덤 포리스트 모델에 투입하여 벼 수확량 하인드캐스트 실험을 수행한 결과, CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 세 종류 기상자료 중에 가장 높은 정확도를 나타냈다(CC = 0.772). 또한 예측 모델에서 변수의 중요도는 일사량이 가장 높게 나타나, 기존의 농학적 연구결과와 일치하였다. 본 연구는 벼 수확량 예측을 위한 다종 기상자료의 선택에 있어 하나의 합리적 방법을 제시한 것으로써 의미가 있다고 하겠다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.321-335
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• 2021

미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권3호
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• pp.247-263
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• 2021

최근의 기후변화는 연안에서 더욱 가속화되고 있어 연안에서의 해양 환경변화 감시의 중요성이 커지고 있다. 클로로필-a 농도는 해양 환경 변화의 중요한 지표 중 하나로 수십년 동안 여러 해색 위성을 통해 전구 해양 표층의 클로로필-a 농도가 산출되었으며 다양한 연구 분야에 활용되었다. 하지만 연안 해역의 탁한 해수는 외해의 맑은 해수와는 구별되는 구성 성분과 광학적 특성으로 인해 나타나는 심각한 오차 때문에 일반적으로 사용되는 전지구 대양을 위하여 만들어진 클로로필-a 농도 알고리즘은 연안 해역에 대입할 수 없다. 또한 연안 해역은 해역에 따라 성분과 특성이 크게 달라져 통일된 하나의 알고리즘을 제시하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 연안의 탁도가 높은 해역에서는 구성 성분과 광학적 변동 특성을 고려한 다양한 알고리즘들이 개발되어 사용되어 왔다. 클로로필-a 농도 산출 알고리즘은 크게 경험적 알고리즘, 반해석적 알고리즘, 기계학습을 활용한 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 해수의 반사 스펙트럼에 기반한 청색-녹색 밴드 비율이 기본적인 형태로 주로 사용된다. 반면 탁한 해수를 위해 개발된 알고리즘은 연안해역에 존재하는 용존 유기물과 부유물의 영향을 상쇄시키기 위한 방식으로 녹색-적색 밴드 비율, 적색-근적외 밴드 비율, 고유한 광학적 특성 등을 사용한다. 탁한 해수에서의 신뢰성 있는 위성 클로로필-a 농도 산출은 미래의 연안 해역을 관리하고 연안 생태 변화를 감시하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 탁도가 높은 Case 2 해수에서 활용되어온 알고리즘들을 요약하고, 한반도 주변해역의 모니터링과 연구에 대한 문제점을 제시한다. 또한 다분광 및 초분광 센서의 개발로 더욱 정확하고 다양한 해색 환경을 이해할 수 있는 미래의 해색 위성에 대한 발전 전망도 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.271-278
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• 2021

현재 사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기 어렵다. 이를 해결하려는 방법으로, 데이터 학습을 통해 지능형 공격의 패턴을 분석하는 딥러닝(Deep Learning) 기반의 침입 탐지 시스템 모델이 등장했다. 침입 탐지 시스템은 설치 위치에 따라 호스트 기반과 네트워크 기반으로 구분된다. 호스트 기반 침입 탐지 시스템은 네트워크 기반 침입 탐지 시스템과 달리 시스템 내부와 외부를 전체적으로 관찰해야 하는 단점이 있다. 하지만 네트워크 기반 침입 탐지 시스템에서 탐지할 수 없는 침입을 탐지할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 호스트 기반의 침입 탐지 시스템에 관한 연구를 수행했다. 호스트 기반의 침입 탐지 시스템 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위해서 2018년에 공개된 호스트 기반 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 해당 데이터 세트를 통한 모델의 성능 평가에 있어서 각 데이터에 대한 유사성을 확인하여 정상 데이터인지 비정상 데이터인지 식별하기 위해 1차원 벡터 데이터를 3차원 이미지 데이터로 변환하여 재구성했다. 또한, 딥러닝 모델은 새로운 사이버 공격 방법이 발견될 때마다 학습을 다시 해야 한다는 단점이 있다. 즉, 데이터의 양이 많을수록 학습하는 시간이 오래 걸리기 때문에 효율적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 적은 양의 데이터를 학습하여 우수한 성능을 보이는 Few-Shot Learning 기법을 사용하기 위해 Siamese-CNN(Siamese Convolutional Neural Network)을 제안한다. Siamese-CNN은 이미지로 변환한 각 사이버 공격의 샘플에 대한 유사성 점수에 의해 같은 유형의 공격인지 아닌지 판단한다. 정확성은 Few-Shot Learning 기법을 사용하여 정확성을 계산했으며, Siamese-CNN의 성능을 확인하기 위해 Vanilla-CNN(Vanilla Convolutional Neural Network)과 Siamese-CNN의 성능을 비교했다. Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정한 결과, Vanilla-CNN 모델보다 본 연구에서 제안한 Siamese-CNN 모델의 Recall이 약 6% 증가한 것을 확인했다.

• 철학연구
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• 제145권
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• pp.91-117
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• 2018

이 논문의 목적은 "주역"과 인공지능 사이에 존재하는 유사성과 차이점을 밝히려는데 있다. "주역"의 점술은 인류의 가장 오래된 지식체계 가운데 하나이며, 인공지능은 인류가 만들어낸 과학의 발명 가운데서도 최전선에 서 있는 지식체계이다. 양자 사이에는 아무런 연관성이 없는 것처럼 보이지만, 빅 히스토리(Big History)의 관점에서 본다면 "주역"과 인공지능은 기호학적 관점에서 볼 때 다음과 같은 공통점을 지닌다. 첫째, 인공지능과 "주역"은 인공언어를 사용하는 기호 체계에 의지한다. 둘째, 점술과 인공지능을 가능하게 하는 원리는 모방과 재현에 있다. 셋째, 인공지능과 "주역"은 모두 추리 과정을 수행하기 위하여 알고리즘(algorithm)에 의지하며, 그 알고리즘은 이진법(二進法)을 기본적 수단으로 삼는다. 넷째, "주역"과 인공지능은 지식을 획득하기 위한 수단으로 유비(類比)의 방법에 의존한다. 물론 이러한 몇 가지 유사성이 있다고 해서 "주역"이 과학이 될 수 있는 것은 아니다. 그럼에도 불구하고 전혀 거리가 먼 것 같은 두 지식체계 사이에 이러한 공통점이 있다는 것을 발견함으로써 문명의 본질에 관해 중요한 통찰을 얻을 수 있다. "주역"과 인공지능은 미지(未知)의 세계에 대한 새로운 지식을 얻기 위하여 지능을 사용한다. 그러나 우리는 "주역"의 점술의 과정에 개입하는 지능이 어떤 종류의 지능인지 정확하게 알지 못한다. 마찬가지로 인공지능의 성격에 대해서도 아직 잘 알지 못하고 있다. 미지의 주체에 의해 운용되는 지능은 우리에게 신비롭고도 두려운 존재이다. "주역"의 점술이 우리에게 점단(占斷)을 행하는 초월적 주체가 무엇인지에 관해 경외하는 마음을 품게 하였듯이, 기계속에 보이지 않는 인공지능의 주체도 우리를 두렵게 한다. 뿐만 아니라 인공지능의 등장은 의식있는 존재만이 지능을 가질 수 있다고 간주했던 전통철학의 관점에 도전을 던지고 있다. 분명한 것은 기호를 매개로 진행되어 온 문명의 발전 과정이 이제 새로운 단계로 진입하고 있다는 사실이다. 인공지능이 인간의 지능을 능가하는 시점을 특이점(singularity)이라고 하는데, 필자는 이 용어를 구문명(舊文明)과 신문명(新文明)의 경계를 가리키는 임계점(臨界點)이라는 의미로 사용하였다. 소옹(邵雍)의 용어를 빌려서 표현한다면 구문명은 선천(先天)이고, 신문명은 후천(後天)이다. 임계점을 지나면 질적 변화가 일어나 새로운 단계로 진입하며 더 이상 과거로 회귀하지 않는다. 현대 문명은 특이점을 통과했다는 징후를 여러 측면에서 보이고 있다. 후천개벽은 조선 후기의 종교 사상가들에게는 예언이었지만 어느덧 소리 없이 현실로 다가와 이미 우리 곁에 있다.

• 한국사회정책
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• 제25권2호
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• pp.429-446
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• 2018

급속한 디지털 기술혁신으로 인한 경제 산업구조의 거대한 변동을 일컫는 4차 산업혁명이 노사관계에 크나큰 영향을 미치며 많은 갈등이슈를 유발할 것으로 예상된다. 4차 산업혁명에 따른 예상 이슈로는 (1) 기술대체에 따른 고용조정 또는 직무재배치 및 숙련재교육의 실시여부, 기계-작업자 상호관계의 설정방식, 그리고 노동강도 협상과 작업장수준의 노동자율성 보장, (2) 플랫폼매개 노동의 확산에 따른 디지털 특고에 대한 제도적 보호장치의 법제화 및 노동자성 인정 여부와 규제입법 방식, (3) 불안정 노동에 대한 실업안전망과 소득보전대책 및 재원확보 방안 그리고 직무훈련 정책 지원, (4) 작업감시 규제와 노동자 프라이버시의 보호 방법, (5) 디지털 특고의 노동권 보장여부와 노동조합 조직체계 및 교섭구조 그리고 불안정노동자의 권익대변과 조직화 관련 제도 개선 등을 손꼽을 수 있다. 서구 노동조합들은 4차 산업혁명에 대해 상반된 대응양상을 보여주고 있는데, 독일 노조들의 경우 디지털 기술혁신에 따른 파급문제를 사전 예방하기 위해 노사정간의 정책협의와 노사간의 단체교섭 등을 효과적으로 운용하는 '형성'전략의 대응을 보여주는 반면, 영미권의 노동조합들은 우버 등의 플랫폼매개 노동자들에 대한 권익대변과 노조 조직화를 위해 전통적인 '보호'투쟁의 운동방식을 적용해오고 있다. 서구 노조들의 대응사례를 잘 참조하여 4차 산업혁명의 진전에 따른 노사갈등을 최소화할 뿐 아니라 디지털 혁신으로 인한 '파괴적 피해'를 효과적으로 대비하기 위해 노사정간에 다양한 수준의 정책협의와 노조의 정책'형성' 전략이 적극 강구되어 추진되어야 할 것이다. 4차 산업혁명을 대비하는 노동 4.0에 대한 사회적 대화와 산별교섭 및 업종별 정책협의 그리고 사업장 협상을 추진함에 있어서는 디지털 기술혁신이 미칠 수 있는 예상 폐해를 종합적으로 대처할 수 있는 포괄적이며 종합적인 접근이 요망된다.

• 직업교육연구
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• 제36권1호
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• pp.47-75
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• 2017

이 연구의 목적은 지역전략산업에 따른 특성화고 졸업자의 신규수요를 예측함으로써 지역별 중등단계 직업교육의 정책수립과 특성화고의 변화에 필요한 기초 자료를 제공하는데 있다. 이를 위해 대전과 전남을 중심으로 지역전략산업을 선정하고, 특성화고 졸업자의 신규수요를 산업별 및 직업별로 예측하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 입지상 분석 및 변이할당 분석 결과, 대전과 전남의 전략산업은 서로 다른 양상을 보이는 것으로 확인되었다. 대전은 전남과 달리 '음식료품 및 담배 제조업', '목재, 종이, 인쇄 및 복제업', '공공행정, 국방 및 사회보장 행정'과 '전기 전자 및 정밀기기 제조업'이 전략산업에 포함되었다. 전남은 대전에서는 도출되지 않은 '기계 운송장비 및 기타 제품 제조업', '비금속광물 및 금속제품 제조업', '전기, 가스, 증기 및 수도사업', '석탄 및 석유, 화학제품 제조업', '광업', '농림어업' 등이 지역전략산업으로 도출되었다. 둘째, 대전과 전남의 특성화고 졸업자에 대한 산업별 직업별 신규수요 역시 서로 다른 양상을 보였다. 대전은 제조업을 중심으로 신규수요가 많은 반면, 전남은 서비스업을 중심으로 신규수요가 많을 것으로 예측되었다. 직업별로는 대전이 전문가 및 관련 종사자의 신규수요 비중이 많은 것과 달리, 전남은 사무 종사자와 서비스 종사자의 신규수요 비중이 많았다. 셋째, 각 직업별 신규수요 중 지역전략산업에서 발생하는 신규 수요의 비중은 대전과 전남에서 모두 높았다. 넷째, 대전과 전남의 특성화고 졸업자에 대한 신규수요를 산업의 입지계수와 변화효과 측면에서 분석한 결과, 대전과 전남 모두 총 변화효과가 정적인(+) 산업들에서 많은 신규수요를 보였다. 입지계수 측면에서는 대전과 전남이 서로 다른 결과를 보였다.