본 연구에서는 개통 12년을 맞는 한국고속철도(KTX, Korea Train eXpress)를 대상으로 여객수요 증가 에 대해 새로운 시각에서 검증하고 이에 바탕하여 장래 KTX의 지속가능 운영방안을 고찰하고자 한다. 지속적으로 증가되고 있는 KTX 여객수요의 영향요인으로는 노선의 확대와 녹색성장을 통한 대중교통의 인식 전환 등이 될 수 있겠으나, 현재까지 KTX 관련연구는 이러한 점을 고려하지 못한 채 주로 여객수요 예측에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 통행시간 감소로 인한 이용객의 사회적, 심리적 영향에 초점을 맞춘 요인을 고찰하였으며 이를 위해 확산이론 개념을 적용하여 여객수요 증가현상을 설명하였다. 소비자가 가지고 있는 정보가 다양한 네트워크를 통해 전파되는 현상인 확산효과는 제품선택과 구매태도에 영향을 미치는 마케팅학적 개념으로 이 영향이 KTX 이용에도 적용되어 여객수요 확산을 촉진시켰다는 가설을 설정하고 분석을 진행하였다. KTX 경부선을 대상으로 여객수요 증가에 기인하는 이용자의 사회적, 심리적 영향을 Bass의 확산모형(Diffusion Model)을 통해 분석하고 그 결과를 토대로 장래 KTX의 지속가능한 운영에 있어서 여객수요 향상을 위한 교통서비스의 마케팅적 정책추진이 가능하다는 시사점에 대해 고찰해본다.
최근 플라스틱 광섬유(Plastic Optical Fiber, POF)가 홈 네트워크(Home Network) 및 LAN(Local Area Network)의 새로운 통신채널로 등장하였다. 특히 PMMA 계에 기반을 둔 언덕형 굴절률 분포 플라스틱 광섬유(Graded Index Plastic Optical Feiber)는 500nm와 650nm 근처에서 아주 적은 손실을 가지므로 이 파장영역에서의 광원으로서 극초단 광펄스 생성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 650nm InGaAIP FP(fabry perot) LD와 간단한 RF(radio frequency)소자들을 이용한 회로를 구성하고 이득스위칭 기술을 사용하여 1GHz의 펄스 반복율을 가지고 33.3psec 정도의 짧은 반치선폭(FWHM)을 가지는 광펄스를 생성시키는데 성공하였다. 이득스위칭 된 광펄스는 주입되는 직류전류(DC bias current)와 변조되는 주파에 따라 반치선폭은 33.3-82.8 psec, 펄스 에너지는 0.97-9.69pJ의 값을 얻었다. 또한 CW 발진과 이득스위칭 된 광펄스의 스펙트럼 폭은 각각 0.44nm, 150nm로 됨을 측정하였다. 이러한 결과를 가지는 연속적인 광펄스는 직류전류와 VCO에 의한 변조주파수의 적절한 선택에 따라 초고속 근거리 광통신분야 뿐만 아니라 여러 가지 초고속 광소자 및 전자소자의 특성평가 등에 응용될수 있을 것으로 예상된다.
2015년부터 보건복지부는 지역자활센터 법인 형태를 사회적협동조합으로 전환하여 지역자활센터의 자활근로사업 위주 사업에 다양성 및 자율성을 부여하고, 자활사업 대상자 확대 및 근로빈곤층의 일자리 창출에 기여하고자 지역자활센터 유형다변화 시범사업을 시작하였다. 본 연구는 지역자활센터 유형다변화 사업이 점차 확대되는 상황에서 지역자활센터의 사회적협동조합의 전환과정과 변화 분석을 통해 긍정적인 요소를 강화하고 부정적인 요소는 제거하는데 도움이 되는 정책적 제언을 하고자 하였다. 분석 결과, 지역자활센터가 시범사업 참여, 즉 사회적협동조합으로의 전환은 지역자활센터의 주도적인 변화라기보다 조직의 지속 가능성을 모색하는 하나의 선택이었다. 그리고 이사회와 조합원 구성에서 생산자나 소비자의 참여는 저조하였고, 사회적협동조합으로의 전환은 종사자의 적극성과 책임성의 증가라는 긍정적 효과를 보였다. 또한 사회적협동조합 지역자활센터에 대한 운영비 활용의 자율성 확대로 매출 증가를 위한 적극적인 영업 활동과 전문성 제고의 결과를 낳았다. 사회적협동조합 설립 후 지역자활센터의 가장 큰 변화는 지역사회 내에서 자활사업의 인지도 향상과 지역사회 협력의 증가였다. 지역사회 네트워크를 통해서 지역자활센터가 새로운 사업에 참여하고 지자체의 우선 지원사업 대상이 되는 기회가 확대되었다. 그렇지만 사회적경제 조직이 활성화되지 않은 지역에서는 큰 변화가 없는 한계도 있었다. 지역자활센터의 사회적협동조합으로의 전환은 긍정적인 요소도 있지만 자활사업 참여자의 감소와 근로능력이 저하되는 상황을 고려한 유형다변화 사업의 방향과 내용 설계에 대한 고민이 필요하다.
이 연구는 마을 아카이빙의 지향과 방법을 구안하기 위해 시론적으로 작성된 것이다. 마을 아카이빙의 지향을 정확히 파악하려면 다음 세 가지 논점을 명확히 인식할 필요가 있다. 하나는 일반 기록관리 이론과 마을 아카이빙의 공통점과 차이점이다. 차이를 인식해야 기록관리 일반 이론을 응용하여 현실에 맞는 아카이빙 방법을 개발할 수 있기 때문이다. 둘은 마을 만들기, 마을 공동체 복원 운동의 일환으로서 마을 아카이빙을 생각해야 한다는 것이다. 셋은 주체의 문제에서도 전문 아카비스트의 입장에서보다는 공동체 복원 운동가로서의 아이덴티티를 명확히 해야 한다는 것이다. 공동체 운동가로서 동시에 아카비스트의 전문성을 지니는 것이 최상의 선택이다. 마을 아카이빙을 하려면 마을의 구성과 각각의 구성에 의해 산출되는 기록의 유형들을 구체적으로 파악해야 한다. 이 글에서는 마을의 구성을 자연공간, 인문공간, 역사, 공동체 조직, 공동체 문화, 경제활동, 소조직 개별가호, 네트워크로 구분하고 각각의 구성부분에서 생산될 만한 기록의 유형들을 구체적으로 적시하였다. 마을 아카이빙의 주체와 방법에 대해서도 시론적으로 정리를 시도하였다. 마을의 공동생산이나 소비의 활동에 대한 아카이빙, 마을 역사에 대한 아카이빙, 자연공간, 인문공간 개선 활동에 대한 아카이빙, 교육, 네트워킹에 대한 아카이빙의 절차와 방법을 제안하였다. 이상의 시론은 새로이 아래로부터의 아카이빙 운동에 우리 학계가 관심을 갖도록 주위를 환기하는 역할을 할 것으로 기대된다.
멀티캐스트를 이용하는 실시간 응용에서는 끊임없이 서비스를 제공하는 것이 중요하다. IP 멀티캐스트와 응용계층 멀티캐스트(ALM)를 이용하는 하이브리드 멀티캐스트에서는 혼잡 등 네트워크 상황에 적응하기 위하여 전송경로의 재구성이 발생한다. 이로 인하여 종단 간 지연시간이 증가하고 실시간 서비스의 품질이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이런 문제를 다계층 전송경로를 구성하여 해결하고자 한다. 제안방법에서는 하이브리드 멀티캐스트 구성을 위해서 제어서버와 각 멀티캐스트 도메인(MD)에 존재하는 응용계층 오버레이 호스트(Application Layer Overlay Host)를 둔다. 제어서버는 MD에 가입한 ALOH들로 부터 제어정보를 받아 홉 수를 기반으로 그룹을 생성하고, 모든 ALOH들에게 전송한다. 각 MD의 ALOH는 타 MD의 ALOH에게 오버레이로 패킷을 전송하는 역할과 다계층 전송경로를 구성하는 역할을 수행한다. 다계층 전송경로는 제어서버로 부터 전송받은 제어정보와 이웃한 ALOH 간 지연시간을 이용하여 우선순위별로 구성된다. 이렇게 완성된 다계층 전송경로 중 혼잡이 발생하거나 ALOH의 부재 시에는 가장 우선순위가 높은 전송경로를 선택하여 종단 간 지연시간을 줄이도록 한다. 시뮬레이션 결과는 제안방법이 혼잡상태에서 종단 간 지연시간을 평균 289ms 이하로 줄일 수 있었음을 보여준다.
막 단백질은 심장질환, 암과 같은 우리 주변에서 흔히 발생하는 질병에 관련되어 있다. 이러한 암과 같은 특정한 질환 상태에서, 막 단백질과 관련된 신호 전달의 비정상은 세포분열을 통제하지 못하고 증가시킬 수 있으며 막 단백질의 발현에 변화가 생긴다. 막 단백질은 지질 이중층으로 이루어진 소수성 환경을 가지고 있어 불안정하기 때문에 막 단백질을 추출해서 연구를 수행하는데 어려움이 있다. 이번 연구에서는 최적화된 막 단백질 추출법을 확인하고자 서로 다른 두 가지 추출법의 효율성을 평가하였다. 두 가지 방법으로, high-speed centrifuge법과 reagent법이 비교되었다. 비교 분석결과, 미토콘드리아 내막 단백질 분석에는 high-speed centrifuge법이 효율적이고, 소포체 막 단백질 분석에는 reagent법이 유용함을 확인하였다. 게다가 유전자 온톨로지 소프트웨어를 이용해서 추출된 막 단백질의 기능분석을 진행하였을 때, 유전자 온톨로지는 reagent법에서 소포체 막 단백질에 연관된 반응이 활성화 되는 것을 확인할 수 있었다. 프로세스 네트워크 분석에서, high-speed centrifuge법에서는 하나의 클러스터를 형성화는 반면, reagent법에서는 네 개의 클러스터를 형성하는 것을 시각화하여 확인하였다. 결론적으로, 두 가지 분석법은 서로 다른 하위 막 단백질의 분석에 유용함을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 토대로, 막 단백질을 분석할 때, 표적의 세부 막 단백질을 고려하여 방법론을 선택하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
기존의 선별역사분석(SSA)은 특정 역사를 통행하는 개별승객의 기종점간 연계통행수단정보를 미시적으로 분석하는 개념이다. 따라서 지하철 노선과 같은 거시적이고 통합적인 분석방안으로 기존 SSA를 활용하기에는 한계가 있다. 본 연구는 개별승객의 지하철 통행의 경로탐색을 통하여 노선연계OD를 구축하고 활용하는 방안을 검토한다. 우선 승객이 이용한 연계통행 수단에서 지하철 통행에 대하여 통행경로를 탐색하고 이를 SSA의 노선분석에 적용하는 개념을 제안한다. 이 개념은 기존 SSA에 비하여 개별승객의 완전한 통행경로정보가 특정역사에서 존재하기 때문에 역사를 통과하는 노선과 노선에 포함된 역사의 상반된 분석이 가능하다. 또한 특정역사에 대하여 접근하는 노선연계OD를 통합적으로 관찰하는 것이 허용된다. 개념적 이해를 위하여 서울메트로9호선을 대상으로 사례연구를 통하여 특정역사를 중심으로 노선연계 OD의 통합적 구축개념과 노선에 포함된 역사로 접근하는 통행의 거시적 특성을 시연한다.
미래의 주가를 예측하기 위한 시도는 과거부터 꾸준히 연구되어왔다. 그러나 일반적인 시계열 데이터와 달리 금융 시계열 비정상성(non-stationarity)과 장기 의존성(long-term dependency), 비선형성(non-linearity) 등 예측을 하는 것에 있어서 여러 가지 방해 요인이 존재한다. 또한, 광범위한 데이터의 변수는 기존에 사람이 직접 선택하는 것에 한계가 있으며 모델이 변수를 자동으로 잘 추출할 수 있도록 하여야 한다. 본 논문에서는 비정상성 데이터를 정규화할 수 있는 슬라이딩 타임스텝 정규화(sliding time step normalization) 방법과 LSTM 형태의 오토인코더(AutoEncoder)를 사용하여 모든 변수로부터 압축된 변수로 미래 주가를 예측하는 방법, 기간을 나누어 전이 학습을 하는 이동 전이 학습(moving transfer learning)을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 100개의 주요 금융 변수들만을 사용하는 것보다 뉴럴 네트워크를 통해서 가능한 많은 변수를 사용하였을 때 성능이 우수함을 보이며, 슬라이딩 타임스텝 정규화 방법을 사용하여 모든 구간에서 데이터의 비정상성에 대해 정규화를 수행함으로써 성능 향상에 효과적임을 보인다. 이동 전이 학습 방법은 스텝 별 테스트 구간에서 모델의 성능을 평가하고 전이학습을 함으로써 긴 테스트 구간에서 성능 향상에 효과적임을 보인다.
최근 차별화된 영역에 대한 요구와 보안 등의 다양한 원인으로 증가하고 있는 게이티드 커뮤니티는 지역사회에 위화감을 조성하고 통행제한과 주변지역 단절 등을 야기한다는 문제점도 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 유동인구 빅데이터를 이용하여 활력도를 분석하고, 네트워크 분석 및 사회연결망분석을 이용하여 보행자의 접근성을 분석함으로써 게이티드 커뮤니티가 주변지역에 어떠한 공간적 영향을 미치는지 실증적으로 고찰하였다. 분석결과 대상 지역 내 전체적인 활력도는 용도지역과 건물 용도의 영향을 크게 받는 것으로 나타났으나, 아파트 단지에 초점을 맞추면 같은 용도지역이라도 단지의 형태가 외부에 개방적일 때 유동인구가 많아 활력도가 높은 것으로 나타났다. 접근성 측면에서 살펴보면 게이티드 커뮤니티의 개방을 가정했을 때, 물리적인 연결성이 개선됨에 따라 보행자가 선택할 수 있는 도로가 많아지고, 단절되었던 공간에 통행과 교류가 발생하면서 접근성이 향상될 수 있음을 확인하였다. 재산권 존중과 주거환경 개선의 가치도 소중하지만, 개선 가능한 지역의 투과성을 어떻게 도시 공공성 향상에 반영할 수 있을지에 대한 고민과 함께 지역사회와 공존할 수 있는 공동체의 가치와 방향에 대한 검토가 필요하다.
플랫폼 비즈니스의 급속한 성장과 함께 디지털 트랜스포메이션은 기업의 가장 중요한 화두로 부상하였으며, 기업에게 있어 더 이상 선택사항이 아닌 생존을 위한 필수전략이 되었다. 많은 기존 기업들은 디지털화를 위하여 필사의 노력을 하고 있다. 관련된 많은 연구들이 있었지만, 아직 대부분 사례 분석들을 통한 개념적 모델 수준의 연구들에 머물고 있다. 본 연구의 목적은 디지털 트랜스포메이션의 기반이 되는 플랫폼 비즈니스 모델을 중심으로 트랜스포메이션을 통해 획득할 효익의 근간이 되는 데이터의 통합 및 증가되는 네트워크 효과의 효익을 학술적, 체계적으로 분석해 보고자 하는 것이다. 플랫폼 기반 변화는 내부의 효율성 강화와 외부적 확장으로 구분할 수 있다. 내부적으로는 기업의 내부 데이터가 결합되고 다시 의사결정 및 실행과 결합되도록 하는 데이터 구조 개선 및 조직의 개선이 필요할 것이며, 외부적으로는 플랫폼 비즈니스 모델 기반 사업 구현으로 보다 많은 소비자의 외부 데이터를 결합, 활용하는 구조를 세워 신사업 개척, 소비자 행동 예측을 위한 가치를 높여야 할 것이다. 디지털 트랜스포메이션이 성숙되지 않은 상황에서, IT인프라가 가장 구조적으로 앞서 있는 금융산업은 가장 먼저 산업적으로 이상을 실현할 수 있는 산업으로 기대되고 있다. 외부 데이터 결합 사업을 위하여 금융 기업들은 다양한 시도들을 하고 있으며, 좋은 결실을 맺는다면 타 산업의 전환성숙에도 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 정책적으로는 정부의 마이데이터 사업 실시에 있어 국가 차원의 데이터 구조, 거래 체계에 대한 논의가 빨리 진행되어야 할 필요성을 제기하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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