• 한국수산과학회지
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• 제32권6호
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• pp.737-747
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• 1999

본 연구는 남극반도 북서부에 해당하는 South Shetland 군도 북쪽 해역에서 과학어군탐지기를 이용한 연속 관측 자료를 이용하여 크릴의 공간적인 분포 (수평, 수직분포) 및 자원량 파악을 주목적으로 하였다. 또한 자원량 계산을 위하여 플랑크톤 네트를 이용한 채집을 실시하였으며, CTD를 이용한 연구 해역의 수온 구조의 수직적 특성을 파악하여 크릴 군집과의 상호 관련성을 규명하고자 하였다. 고밀도의 크릴군은 $1^{\circ}C$ 이상인 Circumpolar Deep Water와 연안쪽에서 형성된 Weddell 해에 기원을 두고 있는 $-0.5^{\circ}C$ 이하의 낮은 온도층 사이에 존재하는 전선역 (frontal area)에서 형성되고있다. 크릴군의 분포 유형은 작은 군집을 이루는 표층 분포, 100$\~$200m 수층의 넓은 띠 모양의 연속적인 분포, 200$\~$300m 수층의 연속적인 분포 그리고 300m 이하의 point scatter분포 둥 네 가지 특징을 보였으며, echogram으로부터 분리해 낸 군집의 최대 수평분포는 약 35 mile에 걸쳐 나타났으며, 최대 수직 분포는 최대 275m의 두께를 보이고 있었다. 채집된 크릴의 표준 길이는 최소 30mm에서 최대 51 mm까지 분포를 나타냈으며, 성체 크릴은 41mm에서 하나의 모드만 나타내고 있었으며 30mm 미만의 미성체크릴은 채집되지 않았다. 자원량 밀도를 정선별로 나타낸 결과, 전체적으로 연안역보다는 대륙사면과 외양에서 높은 분포를 보였으며. 전 층의 평균 밀도는 151.0g/$m^2$였다. 해수의 표층 혼합이 강하게 일어나고 관측 자료 중상층부에 해당하는 22$\~$65m 수 층의 분포는 이 수층에서 전 정선의 평균 밀도는 17.0g/$m^2$로 계산되었으며, 이와 같은 분포는 5개의 수 층 가운데 가장 낮은 분포이다. 중층에 해당하는 115$\~$165m 수 층에서는 1,000m 수심을 경계로 대부분의 고농도 군집이 대륙 사면과 외양 쪽으로 치우치고 대륙붕 쪽으로는 대부분이 10g/$m^2$ 미만의 미약한 어군 형성이 나타나는 상반된 특징을 보였다. 이수충의 평균 밀도는 35.9g/$m^2$로 상층부보다 2배 이상 높게 나타났다. 하층으로 접어드는 165$\~$215m 층의 분포도 1,000m 등심선을 경계로 연안역과 대륙사면에서 상반된 분포를 보이며, 전체적으로 120$\~$l70m 수 층과 유사한 분포를 보이고 있다. 이 수 층의 평균 밀도는 40.2g/$m^2$으로 전 수 층 가운데 가장 높은 분포를 보였다. 관측 자료 중 가장 하층인 215$\~$3l5m 수 층의 평균 밀도는 37.8g/$m^2$로 크릴군이 비교적 깊은 수심까지 존재함을 나타내고 있다. 각 수층에서 예측된 자원량으로부터 22$\~$315m 사이의 총 예측자원량은 약 277만 톤 (CV=$19.92\%$)으로 계산되었으며, 수층별로는 22$\~$65m 에서 전체 양의 $11.2\%$ (31만 톤, CV=$16.24\%$), 65$\~$115 m에서 $13.3\%$ (37만 톤, CV=$34.91\%$), 115$\~$l65m에서 $23.7\%$ (66만 톤, CV=$41.5\%$), 170$\~$220m에서 $26.6\%$ (74만 톤. CV=$27.84\%$) 그리고 215$\~$315m에서 $25\%$ (69만 톤, CV=$26.83\%$)를 차지했다. 이러한 결과로부터 전체 예측된 크릴 자원량의 약 $75\%$가 115m 하층에 분포하여 크릴군이 표층보다는 중층 이하에 높게 분포함을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.57-79
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.