• 대한지리학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.321-355
• /
• 1993

금융활동은 한 지역의 발전가능한 자본상태를 반영한 다. 한국의 경우 금융부문은 정부의 개발 정책과 밀접한 연관하에 자금의 지역 및 부문별 분배에 많은 역할을 수행하였다. 금융기관 및 활동의 지역별 분포패턴은 금융활동 자체가 도시기능이니 만큼 도시체계의 발달과 밀접한 연관을 가지고 있다. 금융활동의 연구는 한국 도시화를 이해하는 다른 한 측면으로 이해 할 수 있다. 지리학에서 제기하는, 공간에서 실제 어떤 개체가 주체가 되어 공간적 현상을 결정짓는가하는 의문점은 거시적 관점에서 조직체 의 공간적 활동에 초점을 두어 고찰할 수 있다. 본 연구에서는 공간현상을 도출시키는 조직 체로서 금융기관을 가정하고 은행과 비은행기관으로 대표되는 금융기관이 공간적으로 어떤 확산과정을 나타내는가와 이의 결과로 도출되는 지역 및 도시별 분포특징, 그리고 도시계층 구조와의 연관하에 금융활동이 가지는 계층성에 대하여 고찰하였다. 연구기관은 우리나라 금융이 본격적으로 발전하였다고 할 수 있는 1975년 부터 1990년까지를 주요 대상으로 하였 다. 금융망의 발달은 한국도시의 발달과 깊은 연관을 가지고 있다. 초기 금융기관이 일제시 대부터 주요 교통, 행정의 중심지에 위치해 온 이후, 금융기관은 금융기관의 형태에 따라 그 입지적 특색을 달리하면서 대도시지역에 집중하여 왔다. 예를 들어 시중 은행은 대도시 위 주의 입지 특색을 보이며, 지방은행은 지방 중소도시로의 입지성향, 그리고 특수은행들은 소 규모 도읍 등까지 그 입지를 확대한 입지선호도를 보여준다. 또한 새로 출현한 서울주변의 위성도시와 중소 도시에도 1970년 이후 금융망이 확대되었다. 금융자산은 지역별 예금액과 대출액, 그리고 금융기관의 수로 측정할 수 있다. 한국의 경우 서울을 포함한 수도권의 금융 자산의 집중현상이 심각함을 지적할 수 있다. 대부분 금융기관 본사의 서울집중과 함께, 연 구기간 중 서울 주위 경기지방의 성장과, 부산 주변의 경남지역의 금융성장은 주목할 만하 다. 1980년 이후 금융자유화가 추구된 이래 금융 부문의 대도시 집중과 상대적인 중소도시 의 정체가 계속되어 왔다. 이것은 서울과 경기도의 수도권과 대도시 지역이 제공하는 집적 경제의 이익과 인구집적에 기인한다고 할 수 있다. 하지만 금융자산을 인구규모와 비교해 보았을 때 서울과 일부 지방행정도시들은 인구에 비해 금융기능이 더 집중된 것에 비해, 서 울 주변의 위성도시와 지방 대도시들은 인구에 비해 금응기능이 발달하지 않은 사실을 지적 할 수 있다. 금융활동은 도시계층구조로 볼 때 비교적 안정된 패턴을 유지하고 있다. 금융활 동면에서 도시의 순위 변화는 비교적 크지않지만, 은행의 예금과 대출은 인구와 금융기관 점포수에 비해 경년간 순위 변화가 비교적 크게 나타난다. 이는 한국금융의 높은 정부의 정 책의존도를 반영한다고 하겠다. 전반적으로 도시체계를 폐쇄체계로 가정하였을 때 금융활동 면에서의 한국의 도시체계는 집중도가 높은 방향에서 도시간 격차가 완화되는 방향으로 연 구기간 동안 변하였다. 이것은 지방소도시와 소도읍의 상대적인 정책적 보조와 집중에 기인 한다고 생각된다. 비록 자료면에서 조흥은행의 온라인망만을 하루 동안 흐른 거래액수로 측 정하였다는 한계점을 가지고 있지만, 은행 온라인망을 통한 자금의 흐름의 분석은 미약한 지방 대도시의 위상과 함께 높은 서울의 영향력을 도출하였다. 예를 들어 부산의 경우 예측 보다 더 적은 자금권을 구성하고 있음이 나타났다. 이외 온라인망을 통한 수신체계와 발신 체계별로 차이가 있기만, 대부분의 경우 지방의 인구 백만이상 대도시를 중심으로 자금권이 형성되어 있음이 확인되었다. 금융기능의 집중은 생산서비스로의 금융의 본질과 또한 집적 경제이익 및 금융자원에 대한 접근도면에서도 설명되어진다. 하지만 과도한 금융집중은 균 형적인 지역개발의 차원에서 새로운 의문점을 제기한다. 이것은 공간적인 집중의 문제보다 는 사실 균형 배분의 차원에서 논의되어져야 할 것이다. 이런 측면에서 기업과 금융기관의 공간연계, 특히 금융기관과 대기업의 공간연계, 금융기관과 중소기업과의 공간연계의 차이점 에 대한 분석 등은 정책적면에서 효과적인 금융망 구상을 위한 정책제시를 가능하게 할 것 이다.

• 생태와환경
• /
• 제52권3호
• /
• pp.210-220
• /
• 2019

본 연구는 기온상승 강도에 따른 우리나라 주요 참나무류의 종자 발아와 초기생장에 미치는 영향을 파악하기 위해 수행되었다. 신갈나무와 졸참나무를 대상으로 온도구배온실을 이용하여 대조구, 중간 강도 온난화 처리구($+1.7^{\circ}C$) 및 강한 강도 온난화 처리구($+3.2^{\circ}C$)를 준비하여 재배실험을 실시하였다. 그 결과, 발아반응과 초기생장 반응은 기온상승 강도 및 수종에 따라 차이를 보였다. 중간 강도의 온난화 환경은 두 종의 발아반응을 촉진하고, 생장량(묘고, 근원경)과 생물량(잎, 줄기, 뿌리의 건중량 및 총 생물량)을 증가시켜, 초기정착에 다소 유리할 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 Tm에서 두 종 모두 대조구보다 낮은 RMR과 높은 H/D율을 나타내, 장기적으로는 생장에 불리하게 작용할 수 있을 것임을 암시한다. 강한 강도의 온난화 환경은 신갈나무와 졸참나무의 발아반응을 촉진시켰으나, 생육기간 종료 시점의 총 생물량은 대조구보다 유의하게 낮았다. 뿌리 생장은 대조구보다 크게 저하되었고, 이로 인하여 RMR은 낮고 S/R율은 높게 나타났다. 이러한 결과는 강한 강도의 온난한 환경이 봄철에는 발아시기를 앞당겨 생장기간을 증가시켰지만, 여름철에는 임계치 이상의 높은 온도가 생장에 스트레스요인으로 작용하는데 기인한 것으로 판단된다. 식물의 생장은 온난화 처리기간, 토양수분, 광환경 등의 환경요인에 따라 다를 수 있으므로, 온난화에 의한 영향을 정확하게 판단하기 위해서는 다른 환경인자에 대한 모니터링과 장기간에 걸친 추가 연구가 필요할 것으로 판단되었다. 기온상승에 대한 두 식물의 반응을 비교하면, 발아 반응에서 졸참나무가 신갈나무보다 기온상승에 따른 발아율 상승이 높게 반응하였고, 생물량 분배반응에서 신갈나무가 졸참나무보다 민감하게 반응하는 차이를 보였다. 이는 자연에서 양 식물의 공간 분포가 가져오는 미기후 차이에서 비롯된 것으로 판단된다.

• 한국노년학
• /
• 제39권4호
• /
• pp.921-939
• /
• 2019

노화와 함께 심리사회적 여건이 불리해지는 데도 불구하고 노인이 청년보다 부정적 정서를 덜 경험하는 것을 사회정서적 선택이론은 노인이 부정 정서가 경험될 수 있는 상황을 선택하지 않거나 부정 정서를 유발하는 자극으로부터 주의를 돌려서 사전에 정서조절하기 때문이라고 설명한다. 이에 본 연구에서는 부정적 정서가 경험되는 상황에서도 노인이 청년보다 부정적 정서를 더 잘 조절하는지 알아보고자 하였으며 이를 위해 최후통첩게임을 사용하였다. 최후통첩게임에서 제안자가 한정된 자원의 일부를 응답자에게 분배하겠다고 제안했을 때, 응답자가 이를 수락하면 둘 다 각자의 몫을 가질 수 있으나 거절하면 둘 다 아무것도 가질 수 없다. 따라서 자신의 경제적 이득을 고려한다면 제안자의 불공평한 제안에 대해 화가 나더라도 이를 조절하고 제안을 받아들여야 한다. 노인이 청년보다 정서조절을 더 잘 한다면 불공평한 제안을 받았을 때 분노를 덜 경험할 것이므로 청년보다 더 많이 수락할 것이다. 57명의 노인과 60명의 대학생이 연구에 참가하였다. 연구결과 노인과 청년 모두 공평한 제안은 80% 이상으로 수락하였으나, 불공평한 제안 수락률은 노인이 청년보다 더 높았다. 불공평한 제안에 대해 분노를 보고한 비율은 노인이 더 낮았다. 불공평한 제안 수락률은 분노 보고율과 부적 상관이, 정서조절 점수와는 정적 상관이 있었으며, 정서조절과 분노 보고 간에는 부적 상관이 있었다. 연령집단과 불공평한 제안 수락률 간의 관계를 정서조절이 부분적으로 매개하는 것으로 나타났다. 이는 노인이 청년보다 불공평한 제안을 더 많이 수락하는 것은 노인이 분노를 더 잘 조절하는 것으로 일부 설명될 수 있음을 보여준다. 본 연구 결과는 정서조절의 향상이 성인기의 주요한 발달적 변화라는 주장에 대한 새로운 증거가 됨을 논의하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.71-84
• /
• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.