본 연구는 인천항의 항만클러스터화와 이를 포괄하여 인천항의 포트비즈니스밸리 구축을 위한 전략과 실행과제 도출하는 것을 목적으로 한다. 다시 말해 기존의 항만클러스터 개념을 포괄하여 타 경쟁항만들이 지향하고 있는 포트비즈니스밸리 구축에 대한 인천항의 목표 및 개발방향을 제시하고 보다 현실적인 인천항 포트비즈니스밸리 구축 모형과 그에 따른 가장 시급한 추진전략을 도출하는 것으로 한다. 인천항은 그동안 높은 성장률을 기록함에도 불구하고, 부가가치 창출이 미약한 석유가스, 모래, 석탄 등의 단순 수입화물의 처리형태를 보이고 있다. 무엇보다 항만배후단지의 입주기업의 부가가치 활동이 부진하고, 항만관련산업이 도시전역에 분산되어 공간적 집적화가 부족하였다. 또한 자유무역지정구역의 기능이 미흡과 항만과 산업단지간 연계성의 부족과 인천지역 제조업의 기능약화로 인해 물동량의 창출기반이 약화되고 있다. 이러한 배경하에 인천항 포트비즈니스밸리는 인천항과 인천공항과 함께 수도권 지역의 산업클러스터를 지원하여 인천지역의 산업발전과 지역경제 활성화를 도모하는 방향으로 추진한다. 도심 비즈니스 클러스터, 공항만 복합물류밸리, 산업물류밸리, 첨단복합 물류밸리 등 인천항만의 세부 권역별 전략을 추진이 필요하다. 이에 본 연구는 인천항 포트비즈니스밸리 구축을 위해 항만클러스터의 개념과 인천항의 포트비즈니스밸리 구축 가능성을 검토하고 인천항 포트비즈니스밸리 구축을 위한 모형 설정하였다. 또한 인천항 포트비즈니스밸리 구축을 위한 구성요인과 각각의 추진전략을 도출하고 항만관련 전문가를 대상으로 퍼지계층분석을 실시하여 가장 시급히 추진해야할 전략을 제시하였다.
본 연구는 미국 텍사스 주의 소도시에 있는 스캇 앤 화이트 클리닉의 외부공간을 대상으로 하여 외래환자와 방문객들이 직면하는 길찾기의 문제점을 분석한다. 연구의 공간적 범위는 클리닉의 외부공간으로 한정하여 진입도로에서 진입하여 주차한 후 출입구에 도달하는 경로에서 관찰되는 행태적 특성을 분석한다. 분석의 초점은 진입도로에서 이루어지는 경로선택의 결정과 그것이 클리닉에 진입하기 위한 출입구 결정에 미치는 영향관계에 둔다. 분석은 외부공간에서의 길찾기에 관한 기존 연구문헌을 참고하여 작성한 연구모형에 의해 이루어진다. 구체적으로 보면, 이용자들이 보이는 날씨, 성별, 그리고 나이에 따른 길찾기 행태의 차이를 클리닉의 남동측 출입구와 남서측 출입구에서 발생하는 이용자들의 하차 빈도를 측정하였다. 또한 하차의 위치를 행태 지도에 기록하여 연구모델에 나타나는 상관성을 분석하였다. 길찾기 행태분석 결과를 통해 파악된 외부주차장에 주차한 후 클리닉에 접근하는 이용자들의 경로선택의 문제점과 클리닉의 입구 공간에서 하차한 이용자들의 입구선택에서 나타나는 문제점을 토대로 하여 외부공간에서 발생하는 길찾기 행위의 효율성을 증진시키기 위한 디자인 추천 사항을 다음과 같이 제시한다: (1) 시각적 단서를 제공하기 위해 남서쪽 출입구의 형태와 색채 차별화; (2) 도로에서 클리닉 진입공간에 위치한 안내판의 글자 크기 확대; (3) 학습된 길찾기 행태를 보조하기 위해 동쪽에 랜드마크 시설물 설치 및 목적 지점의 최종경관 개선; (4) 과도한 클리닉의 정보에 의해 감소되는 가독성을 고려하여 안내판의 정보 간략화; (5) 색채의 대조를 고려(출입구 벽에 설치된 클리닉의 이름이 갈색에 푸른색으로 설치되어 있어 색채의 대비가 낮아 가독성 떨어짐); (6) 클리닉 중앙 출입구의 하차 공간 상부에 설치된 캐노피 기둥의 과도한 크기에 의해 발생하는 가시공간의 감소에 의해 발생하는 하차 공간 사용의 혼잡 문제를 제거하기 위해 기둥규모 축소; (7) 하차점 6까지 캐노피를 확장하여 우천시에 발생하는 공간 사용의 문제점 제거; 그리고 (8) 올바른 하차공간 사용을 위해 진입 접근도로에 차선 설치.
한국 원화와 미 달러화 간 무위험 이자율 평형관계(covered interest parity)의 괴리는 2007~08년 글로벌 금융위기 시 큰 폭으로 증가하여 1,000bp(2008년 11월)를 상회한 바 있고, 최근에도 100bp를 기록하는 등 여전히 높은 수준을 유지하고 있다. 본고는 금융위기시 무위험 이자율 평형관계가 큰 폭으로 붕괴된 현상을 설명하기 위해 Garleanu and Pedersen(2011)의 마진을 기초로 한 자산가격결정모형(margin-based asset pricing model)을 상정하고 칼만 필터(Kalman filtering) 기법을 활용하여 실증분석을 시도하였다. 분석 결과, 무위험 이자율 평형관계의 괴리는 글로벌 달러 유동성 및 원화를 이용한 자금조달여건과 유의한 관계를 지니는 것으로 나타났다. 특히 유동성과 자금조달여건 간에 음의 상관관계가 존재하여 달러 유동성 위기 시 무위험 이자율 평형관계의 괴리가 추가적으로 증폭되는 유동성 악순환(liquidity spiral) 현상이 나타났음을 발견하였다. 또한 본고는 달러 유동성 공급 및 자금조달여건의 개선에도 불구하고, 여전히 차익거래 유인이 높은 것은 환율 변동성이 높은 수준에서 유지되고 있는 것과 관련이 있음을 보였다.
침전물 변화의 이해는 수질모니터링에 있어서 중요한 요소이다. 수질 변수는 시공간에 의해 변하므로 시간분석이나 공간분석 한 가지만으로는 모형화하거나 명확히 설명하기 어렵다. 본 연구에서는 1985년부터 2005년까지 메콩강 하류 유역에서 수집된 침전물 기록과 공간 자료를 근거로 온도, 페하 수준 및 용존산소 수준을 파악하고, 역거리가중법을 이용하여 시공간 경향과 시각 분석을 평가하고자 한다. 그 결과, 온도와 페하의 최대값은 이 기간 동안 큰 변화없이 나타났고 최대 용존산소는 2002년까지 점점 증가하여왔다. 최소 페하와 용존산소는 이 기간 동안 불안정한 경향으로 변화하였다. 역거리가중법 보간을 이용한 경향 분석에서는 연구 지역의 전반적인 수온이 계속 증가했다는 것을 보여주었고, 페하는 1993년부터 2005년 동안 감소하는 경향을 나타냈다. 용존산소농도는 1989년 이후 증가하였고 2002년부터는 많이 확산되지 않았다.
최근 수압파쇄가 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이 때 미소진동 모니터링은 균열이 어디서 발생했고 어느 방향으로 발달되어가는지 알 수 있는 가장 효과적인 방법 중 하나이다. 단일 수직 관측정 자료를 이용한 미소진동 위치결정시 일반적으로 P파와 S파의 초동 도달시간의 차이를 이용한 위치역산을 통해 관측정으로부터의 거리와 심도를 계산하고 P파 호도그램 분석을 통해 이벤트가 발생한 방향을 계산한다. 하지만 미소진동 자료는 대부분 신호대잡음비가 매우 낮아 진폭이 상대적으로 작은 P파 자료를 획득하지 못하는 경우가 자주 발생한다. 따라서 본 연구에서는 모니터링에 사용된 모든 수신기에 기록된 도달시간 잔차를 이용하여 이벤트의 위치를 결정하는 역산 알고리듬과 S파를 이용한 방위각 결정 방법을 모듈화하여 기존의 P파와 S파의 시간잔차를 이용하는 위치결정법과 비교 분석하였다. 수치모형 실험을 통하여 위치결정이 가능한 모든 수신기에 기록된 도달시간의 조합간의 시간잔차의 차를 목적함수로 이용하면 S파만을 이용하여도 이벤트가 발생한 시간에 대한 고려 없이 위치역산이 가능함을 확인하였고, 기존의 방법과 비교하여 보다 높은 정확도와 초동발췌 오차에 대한 낮은 민감도를 가짐을 확인했다. S파를 이용한 방위각 결정은 이벤트와 수신기 사이의 경사각이 낮은 경우 신뢰할만한 방위각 결정이 가능했지만, 경사각이 $20^{\circ}$ 이상으로 커짐에 따라 큰 오차를 보이는 한계가 나타났다.
본 연구는 조경기술기반 LID 시스템 적용에 따른 선릉 정릉 권역의 우수유출변화를 수문학적 관점에서 분석하였으며, 연구결과를 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 광화문 침수가 발생한 2011년 7월 27일 기준 최대순간강우량은 27일 10시에 기록된 183mm/hr로 시간당 최대강우량 57.5mm/hr에 비해 3배 이상의 강우강도가 10분간 집중된 것으로 확인되었다. 둘째, 토심기준 시나리오에서 담심 1,500mm의 경우 첨두유출량 제어가 가능하여 해당 조경기술기반 LID 시스템 적용 시 선릉 정릉 권역의 수해취약성을 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 셋째, 담심 기준 시나리오에서 모든 토심 모형에서 첨두유출량 제어가 이루어지지 않았으나, 최초 우수유출을 토심 기준 시나리오에 비해 4시간 10분의 추가적인 지연효과를 기록하였다. 초기 우수유출저감에는 토심, 첨두유출량에는 담심이 상대적으로 중요한 지표로 해석되었다. 이를 통해 문화재 보호권역 내 경관친화적인 생태적 요소를 시스템화하여 적용할 경우 예상되는 수해방재효과를 이론적으로 확인할 수 있었다.
최근 디지털 기술과 Computer-aided design/Computer-aided manufacturing (CAD/CAM) 작업 환경은 의치 제작에 있어 임상의의 진료 과정의 변화를 가져왔다. CAD/CAM 기술을 이용한 의치 제작 방식은 진료 및 기공 과정을 단순화하여 오류의 발생을 감소시키며, 임상적인 효율성과 편리함을 제공한다. 본 증례는 하악 편위를 가진 상·하악 완전 무치악 환자에서 광경화 SLA 기반의 3D 프린팅을 이용한 디지털 제작 방식의 양악 총의치 수복 증례이다. 구강 스캐너로 채득한 디지털 모형에서 기록상을 제작하였고 교합제에 악간관계를 기록한 후 부가 중합형 실리콘 인상재로 폐구 정밀 인상을 채득하였다. 또한 교합제를 장착하고 촬영한 안면 스캔 데이터를 추가로 획득하여 기공 작업 시 교합 평면 결정이나 인공치 배열에 참고할 수 있도록 하였다. 인상체를 3차원 스캔 후 CAD 프로그램을 통해 인공치를 배열하였고, 연마면을 형성하여 의치 디자인을 완성하였다. 시적 의치 및 최종 의치는 미국식품의약국(Food and Drug Administraion, FDA) 승인을 받은 액체 광경화성 레진을 이용하여 stereolithography (SLA) 기반 3D 프린터로 출력하였고, 최종 의치는 적절한 안정과 유지, 지지를 보였으며 기능적, 심미적으로 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.
관광 상품은 무형의 경험재이기 때문에 사진, 비디오, 기념품 등의 매체를 활용하여 이를 시각화하고 기록하는 것이 매우 중요하다. 정보통신기술의 급속한 성장 하에서 온라인 플랫폼은 매체(media)로써 역할을 하고 있다. 관광객들은 자신을 표현하기 위해 자신의 관광 경험을 소셜 미디어에 게재하지만, 시간이 흐름에 따라 그 글은 과거 관광 경험을 회상하게 하는 매개체가 된다. 즉, 소셜 미디어는 자기 표현 또는 타인과의 의사소통의 채널일 뿐만 아니라 기록을 저장하고 다시 열람할 수 있는 아카이브라고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 소셜 미디어가 관광객의 자서전적 기억(기억력과 선명도) 및 관광지 재방문의도에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 연구 결과, 소셜 미디어 인터페이스와 디스플레이 품질이 관광객의 기억력과 기억의 선명도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 소셜 미디어는 여행 기억에 대한 아카이브이며, 사람들로 하여금 과거의 경험을 회상할 수 있는 매체임을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구는 학술적, 실무적 시사점을 제시한다.
청소년 비행 문제에 대한 접근은 청소년들이 비행에 이르게 된 과정과 요인에 대한 분석을 기반으로 하여 이들에게 영향을 미치는 요인별로 다각적인 접근을 시도하는 프로그램의 계획 및 실천과 그에 대한 평가작업을 통해 완성된다고 생각된다. 이러한 점에서 볼 때 시도되는 프로그램의 전 과정을 양적 및 질적 방법으로 평가하여 저소득층 밀집지역의 비행청소년들에게 적합한 프로그램 모형을 개발 보급하는 것은 현 시점에서 매우 의미 있는 작업이 될 것이다. 본 연구조사의 일차적 목적은 청소년 비행의 문제를 적극적으로 해결하기 위한 사회복지 개입 프로그램을 계획 시행하여 그 효과성을 검증하는 것이다. 본 연구를 통해 수행된 비행예방 프로그램은 본 연구에서 제시하고 있는 비행 요인을 중복적으로 가지고 있는 초등학교 4학년 학생 10명을 대상으로 하여 5개월간 주 1회 씩 총 19회의 집단활동으로 구성되었다. 프로그램의 효과성 평가는 목적달성 모델을 따랐으며, 사전 사후조사를 통한 양적 접근과 함께 집단활동 기록 분석 등의 질적 접근을 병행하였다. 그 결과 자아존중감으로 조작화된 집단활동 참여자의 비행성향이 통계적으로 유의미한 긍정적 변화를 보였다. 이는 본 프로그램이 비행예방 효과를 가지고 있음을 시사하는 것이라 생각된다.
인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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