• 해양환경안전학회지
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• 제21권6호
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• pp.662-671
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• 2015

위험 유해물질(HNS)의 종류와 물동량이 증가함에 따라 육 해상에서 HNS 유출사고가 크게 증가하고 있으며 그에 따른 화재, 폭발, 독성 피해 등 다양한 유형의 사고와 피해가 나타나고 있어, HNS 유출사고에 대비 대응하기 위하여 전문 인력을 양성할 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 HNS 유출사고에 대한 육상 및 해상의 대응 체계와 교육과정 현황을 살펴보고, 육상과 해상 간의 대응체계 및 교육과정을 비교하였다. 육상의 HNS 사고 대응체계에서는 환경부가 유해화학물질 유출사고 대응 주관기관이고 국민안전처는 화재 위험물 사고 대응 주관기관이다. 육상에서는 국민안전처, 환경부, 지자체 등이 화학재난합동방재센터를 설립하여 각종 화학재난 사고에 공동대응하고 있다. 한편 해상의 대응체계에서는 국민안전처 해양경비안전본부(KCG)가 해상 HNS 방제조치 책임기관이고 해당 지방자치단체 또는 행정기관이 해안 표착 HNS 방제조치 책임기관이다. HNS 사고 대응 지휘체계는 육상과 해상이 전반적으로 비슷하지만 해상의 특수성으로 인해 서로 약간의 차이가 있다. HNS 사고 대비 대응 교육과정을 살펴보면, 육상에서는 중앙소방학교, 화학물질안전원 교육시스템, 한국화학물질관리협회 화학물질안전교육센터, 인제대학교 방재연구센터 등에서 교육과정이 다양하게 개설되어 있는 반면에 해상에서는 해양경비안전교육원 및 해양환경교육원에서 관련 교육과정이 개설되어 있으나 비교적 단순한 편이다. 한편, 육상과 해상을 연결하는 항만에서 종사하는 위험화물취급자에 대한 교육과정은 한국해사위험물검사원 교육센터, 한국항만연수원 및 한국해양수산연수원에서 개설되어 있다. 육상 교육과정과 해상 교육과정을 비교한 결과, 향후 해상 교육과정의 개선을 위해서는 현재의 예방 대응과정에 추가하여 사후관리과정을 개설하고 단일화된 HNS 방제과정을 2개의 과정(실무자 과정과 관리자 과정)으로 분리하고 각각의 보수과정을 개설할 필요가 있다. 또한 교육대상자를 민간 방제인력과 예비인력으로 확대, 온라인 강의(사이버 과정) 개설, 그리고 타 교육훈련기관과의 공동과정 개설 등 교류 협력의 활성화가 필요하다.

• 치위생과학회지
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• 제17권6호
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• pp.501-507
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• 2017

본 연구는 치과위생사 구인정보를 중심으로 치과규모별 근무조건의 차이를 파악하고자 대한치과위생사협회, 덴탈잡, 널스잡의 인터넷 홈페이지를 통하여 2016년 7~8월에 구인으로 등록된 299건의 구인정보를 바탕으로 근무정보를 수집하였다. 치과의사를 제외한 직원수를 기준으로 치과규모를 세 군을 분류하여 chi-square test와 일원배치분산분석을 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 채용공고에서 96.7%가 정규직을 채용하고 있었으며 시간제를 모집하는 비율은 직원 3명 이하군에서 가장 많았다(34.8%). 주당 근무일수는 평균 $5.32{\pm}0.55$일이었으며 직원 3명 이하군이 직원 4명 이상군에 비해 유의하게 많았고(p<0.001) 1일 근무시간은 $8.99{\pm}0.44$시간이고 군 간의 차이는 없었다. 야간근무의 비율은 직원 4~7명군(54.4%), 직원 8명 이상군(45.0%), 직원 3명 이하군(31.3%) 순이었다. 연차(60.5%), 월차(63.9%), 반차(32.4%), 휴가(43.1%)에 관한 정보제공 정도가 높지 않았다. 휴가(p=0.003), 연차(p<0.001), 월차(p=0.002), 반차(p<0.001)제도와 치과자체 직무훈련(p<0.001), 명절수당(p=0.005), 인센티브(p=0.001)에 대한 정보제공은 직원 8명 이상군이 다른 군에 비해 유의하게 많았다. 퇴직금(p=0.036), 휴가비(p=0.005), 자기 계발비(p=0.001)에 대한 정보제공은 직원 4~7명군이 유의하게 가장 많았다. 직원 8명 이상군에서 워크숍, 동호회, 기숙사 제공의 비율이 높았다. 이상의 결과로 판단하였을 때 직원 3인 이하 규모의 치과가 긴 근무시간에 비해 복지혜택에 관한 정보제공이 부족하다고 사료되었다. 따라서 치과위생사 구인란을 해소기 위해서는 전반적인 치과위생사의 근무조건의 개선, 근무형태의 다양성, 직원 복지 등에 대한 고려가 필요하며, 규모가 작은 치과일수록 구인 경쟁력을 갖추기 위해서 근무조건에 대한 정확한 정보제공이 필요하다.

• 시큐리티연구
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• 제61호
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• pp.39-57
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• 2019

행정안전부장관의 '정부청사 보안관리'라는 권한행사는 조직법(정부조직법)만으로는 불충분하며, 이를 규율하기 위해서는 구체적인 내용과 한계를 설정하는 작용법(개별법)을 제정할 필요가 있다. 정부청사의 방호·보안 관련규정을 포함하고 있는 현행 「정부청사관리규정」(대통령령)은 법률상의 근거가 없는 법규명령으로 현 헌법체계와 부합되지 아니하며 그 법규성에 의문이 제기된다. 동 규정은 청사의 수급 및 관리, 청사의 취득 및 처분, 청사의 시설관리 등에 한정하여 규율하는 경우에는 공물관리법의 성격을 가진다고 할 수 있다. 그러나 동 규정은 '청사의 출입제한 및 통제' 등 시설보안 및 질서유지와 같은 행정청의 고권적 행위를 포함하고 있어 공물경찰법의 성격도 아울러 가지고 있다. 이에 대한 입법개선 방안으로 청사의 수급·배정 등을 규율하고 있는 「정부청사관리규정」은 그대로 유지하되, 청사의 출입관리 등 행정주체의 고권적 행위를 규정하고 있는 방호·보안관리와 관련된 조문은 법률로 상향 조정할 필요가 있다. 또한 정부청사 방호직무 수행자인 방호관(일반직공무원)의 법률상 권한 부재로 현장 방호직무 수행 간 대응력 확보에 한계가 있어 근거법 명시를 통한 방호인력의 직무권한 확보가 요청된다. 정부청사 방호·보안 관련 법률의 주요내용은 출입자의 행위제한, 방호인력의 직무권한 및 의무, 무기의 사용, 방호인력에 대한 교육·훈련, 벌칙 등과 같이 국민의 권리제한과 의무부담과 관계되는 법률유보사항은 개별법에 반드시 포함될 필요가 있다.

• 한국사회정책
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• 제25권2호
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• pp.429-446
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• 2018

급속한 디지털 기술혁신으로 인한 경제 산업구조의 거대한 변동을 일컫는 4차 산업혁명이 노사관계에 크나큰 영향을 미치며 많은 갈등이슈를 유발할 것으로 예상된다. 4차 산업혁명에 따른 예상 이슈로는 (1) 기술대체에 따른 고용조정 또는 직무재배치 및 숙련재교육의 실시여부, 기계-작업자 상호관계의 설정방식, 그리고 노동강도 협상과 작업장수준의 노동자율성 보장, (2) 플랫폼매개 노동의 확산에 따른 디지털 특고에 대한 제도적 보호장치의 법제화 및 노동자성 인정 여부와 규제입법 방식, (3) 불안정 노동에 대한 실업안전망과 소득보전대책 및 재원확보 방안 그리고 직무훈련 정책 지원, (4) 작업감시 규제와 노동자 프라이버시의 보호 방법, (5) 디지털 특고의 노동권 보장여부와 노동조합 조직체계 및 교섭구조 그리고 불안정노동자의 권익대변과 조직화 관련 제도 개선 등을 손꼽을 수 있다. 서구 노동조합들은 4차 산업혁명에 대해 상반된 대응양상을 보여주고 있는데, 독일 노조들의 경우 디지털 기술혁신에 따른 파급문제를 사전 예방하기 위해 노사정간의 정책협의와 노사간의 단체교섭 등을 효과적으로 운용하는 '형성'전략의 대응을 보여주는 반면, 영미권의 노동조합들은 우버 등의 플랫폼매개 노동자들에 대한 권익대변과 노조 조직화를 위해 전통적인 '보호'투쟁의 운동방식을 적용해오고 있다. 서구 노조들의 대응사례를 잘 참조하여 4차 산업혁명의 진전에 따른 노사갈등을 최소화할 뿐 아니라 디지털 혁신으로 인한 '파괴적 피해'를 효과적으로 대비하기 위해 노사정간에 다양한 수준의 정책협의와 노조의 정책'형성' 전략이 적극 강구되어 추진되어야 할 것이다. 4차 산업혁명을 대비하는 노동 4.0에 대한 사회적 대화와 산별교섭 및 업종별 정책협의 그리고 사업장 협상을 추진함에 있어서는 디지털 기술혁신이 미칠 수 있는 예상 폐해를 종합적으로 대처할 수 있는 포괄적이며 종합적인 접근이 요망된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.295-304
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• 2022

본 연구는 수수의 수확량 추정을 위해 무인기로 취득한 RGB 영상과 YOLOv5를 이용하여 수수 이삭 탐지 모델을 개발하였다. 이삭이 가장 잘 식별되는 9월 2일의 영상 중 512×512로 분할된 2000장을 이용하여 모델의 학습, 검증 및 테스트하였다. YOLOv5의 모델 중 가장 파라미터가 적은 YOLOv5s에서 mAP@50=0.845로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 파라미터가 증가한 YOLOv5m에서는 mAP@50=0.844로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 두 모델의 성능이 유사하나 YOLOv5s (4시간 35분)가 YOLOv5m (5시간 15분)보다 훈련시간이 더 빨라 YOLOv5s가 수수 이삭 탐지에 효율적이라고 판단된다. 개발된 모델을 이용하여 수수의 수확량 예측을 위한 단위면적당 이삭 수를 추정하는 알고리즘의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 판단된다. 추가적으로 아직 개발의 초기 단계를 감안하면 확보된 데이터를 이용하여 성능 개선 및 다른 CNN 모델과 비교 검토할 필요가 있다고 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.403-417
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권8호
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• pp.1-9
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• 2018

본 연구는 감성활용이 오센틱 리더십과 개인의 변화적 조직시민행동에 미치는 영향을 살펴 보았다. 감성활용은 감성지능의 네가지 하부요인으로 개인의 본인 및 타인의 감성 인지, 감성 이해 감성조절 및 감성활용 능력이며, 최근 많은 연구를 통해 개인의 감성지능이 높을수록 성과, 효율, 선제적 행동을 증가 시키며, 조직 내 부정적 행동을 감소한다는 연구들이 발표되었다. 감성활용은 감성지능의 하부요인 중 하나로써 동양의 유교적 문화는 타인을 인식하고 함께 협력해서 공존하는 관계지향적 사회적 구조이며 이런 문화에서는 감성활용이 매우 중요한 요인이라는 연구도 발표되었다. 하지만 현재 국내에서 감성활용 관련 논문은 미습한 수준이다. 오센틱 리더십 선행연구들은 학교 또는 기업체 중심으로 연구되었으며 개선과 변화가 시급한 병원, 간호사 및 의료 환경을 중심으로 실행된 연구는 미흡한 상황이다. 이런 현상은 최근 태움과 같은 안타까운 사건으로 나타났다. 본 연구에서는 간호사가 인식하는 수간호사의 오센틱 리더십이 개인의 변화적 조직시민행동에 미치는 영향을 감성 활용의 매개 효과를 통해 살펴 보았으며 SPSS 21.0을 통해 B도시의 두 개의 종합병원에서 300명의 간호사를 상대로 분석했으며 결과는 다음과 같다. 오센틱 리더십은 변화적 조직시민행동에 유의의 영향을 미친다고 나타났으며 세부적으로 네 가지 하부요인 중 자아인식, 관계적 투명성과 내재된 도덕관점 세 가지 관점 모두가 변화적 조직시민행동에 유의한 영향을 보였다. 오센틱 리더십은 감성 활용에도 유의한 영향을 미쳤으며 네 가지 하부요인 중 세 가지 요인인 자아인식, 관계적 투명성과 내재된 도덕관점 모두 유의하다고 나타났다. 오센틱 리더십의 하부 요인인 균형적 정보처리 요인만 변화적 조직시민행동과 감성 활용에 유의한 영향을 미치지 않는다는 결과가 나타났다. 감성 활용은 오센틱 리더십과 변화적 조직시민행동을 부분 매개한다는 결과가 나옴으로 향 후 감성 활용과 오센틱 리더십 훈련 및 교육을 통해 직무만족과 조직효율성을 높이고 선제적 행동요인인 변화적 조직시민행동도 높일 수 있다는 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.17-26
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• 2010

세계경제 및 환경의 변화에 따라 농산물의 불안정적인 수급으로 인한 문제점이 노출되고 있으며, 우리나라의 경우 농산물의 안정적인 확보를 위하여 국가 전략적 차원에서의 해외농업투자의 필요성이 요구되고 있다. 하지만 정부차원의 지원 미진, 해외 농업에 대한 정보 및 기술 미비, 개발자금 확보의 어려움, 장기간의 투자금 회수기간, 사후관리 미흡 등의 이유로 성과를 이루지 못하고 있는 실정이며, 특히 해외 농산물의 국내 반입 시 관세의 장벽, 물류 유통비용 등으로 가격 경쟁력이 떨어지고 있어 국내에 반입되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 해외농업투자의 기본개념 및 실태를 살펴보고 해외농업투자의 필요성과 고려사항, 문제점 등을 도출하여 해외에서 재배된 농산물의 경쟁력을 위한 유통 측면에서의 개선방안을 정부의 간접적인 지원, 유통 현대화 및 유통정보기능 강화, 유통시설, 수송루트, 하역업무개선, 경쟁력 확보를 위한 정부의 정책적 지원, 교육 훈련을 통한 전문인력 양성 등 다섯 가지 측면에서 제시하였다.