• 한국항만경제학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.363-384
• /
• 2008

본 논문의 목적은 해운항만산업의 마케팅 전략을 통한 한국 항만물류의 경쟁력 향상에 있다. 연구 방법론은 고대와 현대의 이론을 검토하여 기술적 연역과 실증적 분석의 조화를 통해 사회과학분야의 최신 종합적 접근법으로서 구조화 수법인 KJ방법으로 강화시킨 계층퍼지분석기법(HFP모델)을 적용하여 세계물류의 근간이 되고 있는 항만경쟁력 향상의 방안도출과 분석 결과의 평가에 활용되었다. 실증분석의 결과 한국의 대표적 항만인 부산항은 동아시아의 해운항만시장에 있어서 연구 대상항만 중 경쟁력은 중간수준정도로 평가되었다. 현재 한국은 동아시아지역내의 주요 항만들과 경쟁과 상호 보완적인 역할을 하고 있으나, 중 장기적으로 볼 때 선박의 대형화와 고속화 등으로 동아시아의 모든 항만들과 경쟁관계에 놓일 것이다. 기술적 연역에서 한국 해운항만물류의 발전을 위한 주요과제로는 항만정책 개발, 수도권지역의 항만시설확충, 배후부지 연계시스템 구축과 이의 적극적인 활용을 통한 충분한 물동량 확보, 그리고 항만 경쟁력제고를 통한 세계물류발전을 위한 조합적 관계구축의 필요성을 나타내고 있다. 중 단기적으로 한국은 중국의 성장과 개방정책의 기회요인을 지리적 장점으로 이용하여 우리나라 항만을 중국교역의 대외관문으로 활용해야 할 것이다. 중국경제의 부상과 더불어, 중국은 또한 항만과 공항에 있어서 공히 중요한 역할을 담당하고 있다. 따라서 이러한 양자 간의 연계시스템은 특히 수도권에 있어서 팽창일로의 물동량에 대처하기 위한 시설 확충이 강화되어야 할 것이다. 아울러 한국은 적극적인 행운항만 배후연계체계 구축을 통한 물동량확보를 위해 기반시설의 효율화와 이의 적극적인 활용을 통하여 동북아는 물론 동아시아 전체에로의 접근성을 향상시켜야 한다. 본 연구의 기여도는 해운항만 물류시장에 있어서 시공을 초월하여 21세기 현대에 있어서도 기업과 국가의 경영전략에 유용한 순자의 '손자병법' 논문을 관념적 접근과 HFP기법을 통한 실증적 연구를 조화시킨 최초의 논문이다. 더욱이 이와 같은 종합적인 전략적 접근은 현대 사회과학분야에서 진전된 연구 기법으로 평가되고 있는 HFP모형을 채택하고 있다. 이러한 기법은 항만경쟁력 평가에 구조화 수법인 KJ방법으로 강화시켜 급변하는 세계물류환경에 있어서, 한국의 해운항만경쟁력 향상을 위한 실용적 방안구축에 기여하고 있다. 본 논문을 보다 강화시키기 위해서는 평가구조상 보다 더 광범위하고 세밀한 표준치로 세분화 할 수 있을 것이다. 더욱이 본 논문은 손자병법논문에서 보다 다양한 전략적 자료를 발굴하여, 오늘날의 해운항만 마케팅 전략에 원용하여, 이와 관련된 한국의 해운항만물류 경쟁력을 강화시킴으로서 전체적으로 국가 경제발전에 이바지 할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제12권1호
• /
• pp.1-15
• /
• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다

• 한국지구과학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.109-124
• /
• 2015

레이더 반사도를 이용한 강수추정의 개선을 위해 새로운 접근 방식인 경북대학교에서 개발한 하이브리드 고도면을 이용한 강수량 추정기법(Hybrid Surface Rainfall, KNU-HSR)을 사용하였다. KNU-HSR기법은 지형에코와 레이더 빔차폐의 영향을 받지 않는 2차원 하이브리드 고도면에서의 반사도를 이용하여 강수량을 추정한다. 본 연구에서는 정적 HSR 및 동적 HSR기법이 사용되었으며 비교 검증되었다. 정적 HSR은 빔차폐지도와 지형에코지도를 사용하며, 동적 HSR은 정적 HSR에 추가적으로 실시간 퍼지로직 품질관리를 통한 품질지수지도를 사용한다. 검증을 위해 상관계수(correlation coefficient), 총비율(total ratio), 평균편의(mean bias), 정규화된 표준편차(normalized standard deviation), 평균 상대오차(mean relative error)를 사용하였으며, 10개 강우사례의 지상우량계 강우자료를 이용하여 두 HSR의 강우추정 성능을 평가하였다. 모든 검증지수에서 동적 HSR은 반사도 보정을 하지 않은 정적 HSR에 비해 더 우수한 성능을 보였다. 동적 HSR은 레이더로부터 근거리에서는 과대추정하였으며 원거리에서는 빔 폭 확장 및 빔 고도증가로 인해 과소추정하였다. 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 레이더로부터의 거리에 관계없이 가장 좋은 결과를 보였다. 정적 HSR은 약한 강우강도에서 상당히 과대추정하였으나 동적 HSR은 모든 강우강도에서 1.0에 총비율을 보였다. 반사도의 시스템오차 보정 후, 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 각각 약 20%와 15%로 개선되었다.