Precipitation and no-precipitation events under the influence of the Siberian high pressure system in Yeondong region, were analysed and classified as four types [obvious precipitation event (OP) type, obvious no-precipitation event (ON) type, ambiguous precipitation event (AP) type and ambiguous no-precipitation event (AN) type], according to the easiness in determining whether to have precipitation or not in Yeongdong region, to help in improving the forecast skill. Concerning the synoptic pressure pattern, for OP type, the ridge of Siberian high extends from Lake Baikal toward Northeast China, and there is a northerly wind upstream of the northern mountain complex (located near the Korean-Chinese border). On the other hand, for ON type, the ridge of Siberian high extends southeastward from Lake Baikal, and there is a westerly wind upstream of the northern mountain complex. The pressure pattern of AP type was similar to the OP type and that of AN type was also similar to ON type. Thus it was difficult to differentiate AP type and OP type and AN type and ON type based on the synoptic pressure pattern only. The four types were determined by U (wind speed normal to the Taebaek mountains) and Froude number (FN). That is, for OP type, average FN and U at Yeongdong coast are ~2.0 and ${\sim}6m\;s^{-1}$, and those at Yeongseo region are 0.0 and $0.1m\;s^{-1}$, respectively. On the contrary, for ON type, average FN and U at Yeongdong coast are 0.0 and $0.2m\;s^{-1}$, and those at Yeongseo region are ~1.0 and ${\sim}4m\;s^{-1}$, respectively. For AP type, average FN and U at Yeongdong coast are ~1.0 and ${\sim}4m\;s^{-1}$, and those at Yeongseo region are 0.0 and $0.2m\;s^{-1}$, whereas for AN type, average FN and U at Yeongdong coast are 0.1 and $0.6m\;s^{-1}$ and those at Yeongseo region are ~1.0 and ${\sim}3m\;s^{-1}$, respectively. Based on the result, a schematic diagram for each type was suggested.
본 연구는 일반적인 중기업과 소기업을 통하여 경영전략과 혁신활동을 통해 궁극적으로 경영성과에 미치는 영향에 관한 통합적인 인과관계를 실증적으로 분석하는데 그 목적을 두었다. 본 연구 대상은 서울 경기지역 소재의 중소기업에 재직중인 종사자를 대상으로 이루어졌으며, 최종적으로 총 328부가 분석에 사용 되었다. 연구가설을 위한 자료 분석을 위해 SPSS Statistics 22.0과 AMOS 22.0 통계프로그램을 사용하였으며, 가설검증을 위한 분석방법으로 구조방정식 모형을 사용하였다. 본 연구의 주요 결과는 첫째, 경영전략 요인과 혁신활동, 경영성과의 상관관계 분석 결과 혁신활동과 상관이 높은 요인으로는 기술차별화 전략, 마케팅차별화 전략, 원가주도 전략으로 나타났으며, 경영성과와 상관이 높은 요인으로는 마케팅차별화 전략, 기술차별화 전략, 원가주도 전략으로 나타났다. 둘째, 혁신활동에 영향을 미치는 경영전략 요인으로 마케팅 차별화 전략, 기술차별화 전략, 원가주도 전략의 순으로 나타났으며, 경영성과에 영향을 미치는 요인으로는 마케팅차별화 전략과 원가주도 전략만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 경영성과에 기술차별화 전략이 직접적으로 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었으나, 기술차별화 전략과 경영성과의 관계에서 혁신활동이 완전매개하는 효과가 있음을 밝혀내었다. 본 연구에서 이러한 결과들을 종합하면 기업의 혁신활동이 마케팅차별화와 기술차별화 전략으로 연계되어야만 경영성과에 기여할 수 있다는 것을 의미한다고 볼 수 있다. 최근 중소기업들은 경영환경의 악화로 스스로의 핵심역량으로는 기술혁신, 생산혁신, 경영전반의 혁신을 꾀하기 어렵다는 사실을 알 수 있었다. 그러나 중소기업의 경영전략은 혁신 활동을 통해 경영성과를 창출할 수 있다는 것이 확인되었다.
본 연구에서는 화장품 브랜드 매장의 체험특성이 브랜드 가치와 매장 내 제품 기대를 통해 구매의도에 주는 영향을 확인하고자 하였다. 또한 성별의 조절효과를 밝힘으로써 화장품 브랜드 매장의 체험에 관한 이론적 연구를 보완하고 실무적 시사점을 제공하고자 하였다. 먼저, 매장 내 체험특성으로서 교육적 체험, 심미적 체험, 유희적 체험을 제시하였으며, 이러한 체험특성들이 브랜드 가치와 매장 내 제품에 대한 기대에 주는 영향, 브랜드 가치와 기대가 매장 내 제품에 대한 구매의도에 주는 영향을 가정하였다. 화장품 브랜드 매장 방문 경험이 있는 소비자들을 대상으로 279부의 데이터를 수집하였고, 이를 구조방정식 분석에 이용하였다. 검증결과, 체험특성 모두 브랜드 가치와 매장 내 제품 기대에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났고, 브랜드 가치는 기대에 긍정적 영향을, 그리고 브랜드 가치와 매장내 제품 기대는 매장 내 제품 구매의도에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 마지막으로 조절효과 검증에서는 유희적 체험이 브랜드 가치에 주는 영향이 남성에게서 더 큰 것으로 나타났고, 교육적 체험과 심미적 체험이 매장 내 제품 기대에 주는 영향은 여성에게서 더 큰 것으로 나타났다. 이러한 결과는 화장품 브랜드 매장 체험연구의 이론적 확장에 기여하고 있으며, 화장품 매장의 체험마케팅에 있어 전략적 시사점을 제공하고 있다.
최근 미중 무역마찰에 이어 7월 들어 우리나라와 일본과의 무역전쟁이 시작되었다. 우리나라 무역의존도는 대략 60%대 이상으로 높은 수출의존도와 수입의존도를 보이고 있다. 본 연구의 목적은 수출금액과 수출물동량, 수출물가, 국고채 금리를 살펴보고 수출금액에 어느 지수가 얼마나 영향을 미치는지 살펴보고 수출금액과의 동행성 및 변동성을 분석하는데 있다. 이를 위해 2000년 1월부터 2019년 6월까지 총 234개월간 각 지표들의 월간자료를 선정하였다. 분석결과 수출금액과 물동량은 매우 높은 동행성을 보였고 수출액과 금리는 낮은 수준의 동행성을 보였지만 수출액과 수출물가는 상호동행성이 매우 낮게 산출되었다. 향후 우리나라는 내수시장을 확대하는 정책은 물론 높은 무역의존도를 감안하여 수출액을 지속적으로 증가시켜 나가야 할 것이다. 이를 위해 수출물동량을 증대시키는 방안이 제시되어야 한다. 각 항만과 공항의 물류 환경과 경쟁력을 증대시키고 국내외 네트워크 구축과 물류기업의 지원서비스를 향상시켜 나가야 한다.
본 논문은 시각장애인의 개인적 특성을 최적화하는 시스템을 관리하는 보호자와 통신 할 수 있는 새로운 플랫폼을 제안한다. 플랫폼 구성 요소 간의 상호 작용 측면에서 서버 처리 및 실시간 상호 작용을 통해 보호자 설정을 한다. 이로써 시각장애인에 상당한 정보를 제공하여 이들의 보행 안정성을 향상시키는 데 기여할 수 있다. 따라서 스마트 폰 애플리케이션 개발은 사용자가 애플리케이션을 다운로드함으로써 휴대성과 비용 효율성을 모두 향상시킬 수 있다. 보호자 비용 측면에서 이 시스템은 특수 시스템 장치가 아닌 개인 컴퓨터 또는 스마트 폰을 통해 관리 시스템에 액세스할 수 있기 때문에 비용 효율적이다. 이 시스템은 건물 위치, 위험, 장애물까지의 거리, 신호등 및 단계를 알려주는 것과 같이 시각장애인의 주변 환경과 자동으로 통신하는 웹 기반이다. IOT 장치를 통한 위험 접근과 같은 필요한 정보를 보호자에게 제공하여 안전을 향상시킨다. 또한 시스템이 개인적 특성을 감지 할뿐만 아니라 시각장애인에 많은 정보를 전송하기 때문에 보호자가 개인화 된 플랫폼을 활용할 수 있다. 새로운 플랫폼을 통해 보호자가 응용 프로그램 사용자와 전자 지원 및 상호 작용을 제공 할 수 있으므로 시각장애인에 대한 체계적이고 안전한 보행에 기여할 수 있다.
본 연구는 우리나라의 대표적인 상장지수펀드인 KODEX 레버리지와 KODEX 인버스가 KOSPI200 지수에 대해 가격발견의 역할과 이들 간에 동태적 상호의존성을 알아보기 위해 벡타오차수정모형을 이용하여 분석하고자 한다. 실증분석을 위해 2018년 4월 10일부터 2018년 7월 10일까지의 KODEX 레버리지, KODEX 인버스, KOSPI200 지수의 1분 데이터가 사용되었다. 실증분석에 대한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, KODEX 레버리지와 KOSPI200 지수 간에는 KODEX 레버리지가 가격발견에 있어서 우월한 역할을 한다는 증거를 발견하였다. 또한 KODEX 인버스와 KOSPI200 지수 간에는 앞의 결과와는 다르게 KOSPI200 지수가 가격발견에 대해 우위에 있는 것으로 나타났다. 둘째, KOSPI200 지수는 KODEX 레버리지에 대에 상대적으로 강한 의존성을 가지는 것으로 나타났고, 이것은 KODEX 레버리지 지수가 KOSPI200 지수에 비해 가격발견에 있어서 우월한 역할을 수행한다는 것과 일관성을 가지는 결과라고 볼 수 있다. 한편 KOSPI200 지수는 KODEX 인버스 지수에 대해 의존성이 존재한다고 할 수 있으나 KODEX 레버리지 지수보다는 약한 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 자본시장에 참여하는 투자자들에게 투자의사결정에 있어서 유용한 정보가 될 것으로 판단된다.
BACKGROUND: A region can be divided into agroclimatic zones based on homogeneity in weather variables that have greatest influence on crop growth and yield. The agro-climatic zone has been used to identify yield variability and limiting factors for crop growth. This study was conducted to classify agro-climatic zones in the state of Mato Grosso in Brazil for predicting crop productivity and assessing crop suitability etc. METHODS AND RESULTS: For agro-climatic zonation, monthly mean temperature, precipitation, and solar radiation data from Global Modeling and Assimilation Office (GMAO) of National Aeronautics and Space Administration (NASA, USA) between 1980 and 2010 were collected. Altitude and vegetation fraction of Brazil from Weather Research and Forecasting (WRF) were also used to classify them. The criteria of agro-climatic classification were temperature in the hottest month ($30^{\circ}C$), annual precipitation (600 mm and 1000 mm), and altitude (200 m and 500 m). The state of Mato Gross in Brazil was divided into 9 agro-climatic zones according to these criteria by using matrix classification method. CONCLUSION: The results could be useful as information for estimating agro-meteorological characteristics and predicting crop development and crop yield in the state of Mato Grosso in Brazil.
2016년 세계경제포럼(WEF)에서 4차산업혁명이 소개된 이래 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터, 5G, 클라우드 컴퓨팅, 3D/4D 프린팅, 로보틱스, 나노기술, 바이오 공학 등 다양한 분야에서 이런 기술을 활용한 제품과 비즈니스가 빠르게 확대되어 왔다. 사물인터넷 중에서는 웨어러블 디바이스가 최종고객을 대상으로 활용되는 선도적 적용분야로 인식되고 있다. 본 연구의주요 목적은 활동량 측정기에 대해서 고객의 욕구를 파악하고, 이를 마케팅 믹스와 연계시킨 제1차 연구에 기반하여 제2차 연구를 수행하고 이 결과를 제1차 연구결과와 비교하는 종단연구이다. 더불어서 미래 활동령 측정기 개발을 위한 잠재욕구를 파악하는 것이다. 이를 위해서 2018년 5월 대학생들을 대상으로 서베이가 수행되었으며 이용특성에 관한 주요변수에 대해서 ANOVA 등 실증연구가 이루어졌다. 또한 제1차 연구와는 달리 잠재욕구에 대한 분석결과를 단어구름기법을 사용하여 시각화하였다. 제품 가격 유통 촉진 등의 마케팅 믹스에 기반을 둔 종단연구결과에 따르면 현재 활동량 측정기는 도입기에서 성장기로 이전하고 있으며, 마케팅 믹스 각각에 대한 변화를 발견할 수 있었다. 연구결과는 학계뿐 아니라 사물인터넷 기반의 디바이스를 개발하려는 개발자에게 고객의 욕구에 기반 개발과 관련하여 시사점을 제공한다.
본 연구는 Vroom의 기대이론을 적용하여 청년TLO 육성사업 참여 대학 졸업생의 동기부여 요소를 실증적으로 규명하고자 한다. 이에 경기, 부산지역의 청년TLO를 대상으로 개인의 사업 참여 행동 및 성과 개선에 미치는 영향에 대해 실증적으로 검증하는 것을 목적으로 한다. 동기부여의 요소는 유의성, 수단성, 기대의 3가지 항목으로 구성하였고, 대상의 인구통계학적 특성 차이 검증과 유의성 모형, 힘 모형에 대한 개인 사업 참여 행동 및 성과 개선에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 총 322부의 데이터를 확보하고, 분석하여 3가지 결과를 도출하였다. 첫째, 인구통계학적 특성 차이 검증 결과 성별, 지역, 연령, 근무기간에 따른 동기부여 요소의 평균차이는 없었으나 취업 경험에 따른 기대성은 평균차이가 있으며, 그 중 인턴 경험이 있는 청년TLO가 사업 참여의 따른 기대성에 대해 가장 높게 지각하는 것으로 나타났다. 취업 경험의 유무 보다 인턴 경험이 있는 청년TLO에게 사업 참여의 따른 기대성에 대해 더욱 높게 지각하는 것으로 나타났다. 둘째, 유의성 모형, 힘 모형이 개인의 사업 참여 행동 및 성과 개선에 유의미한 영향을 미치며 특히, 힘 모형이 유의성 모형보다 전체 모형의 설명력 및 영향력에 미치는 영향이 더 높게 나타났다. 셋째, 매개효과 분석 결과, 힘 모형에 비해 유의성 모형이 직접 간접 총 효과가 더 큰 것으로 나타났고, 3가지 동기부여 요소는 개인의 성과를 향상시키며, 참여 행동은 부분매개 효과를 가진 것을 확인하였다.
가짜 뉴스는 소셜 미디어와 같이 사용자가 상호작용하는 미디어 플랫폼에서 정보가 빠른 속도로 확산되는 이점을 가지는 오류 정보(misinformation)의 한 형태이다. 최근 가짜 뉴스의 증가로 인해 사회적으로 많은 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 가짜 뉴스를 탐지하는 방법을 제안한다. 이전의 가짜 뉴스 탐지는 텍스트 분석을 사용한 연구가 주로 수행되었다. 본 연구는 소셜 미디어의 뉴스가 확산되는 네트워크에 초점을 두고, 네트워크 임베딩 방법인 DeepWalk 로 자질을 생성하고 로지스틱 회귀분석을 사용하여 가짜 뉴스를 분류한다. 인터넷에 공개된 뉴스 211개와 120만개의 뉴스 확산 네트워크 데이터를 사용한 가짜 뉴스 탐지에 대한 실험을 수행하였다. 연구 결과 텍스트 분석에 비하여 네트워크 임베딩을 사용한 가짜 뉴스 탐지의 정확도가 최소 1.7%에서 최대 10.6% 더 높게 나타났다. 또한, 텍스트 분석과 네트워크 임베딩을 결합한 가짜 뉴스 탐지는 네트워크 임베딩에 비해 정확도의 상승이 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 기업이나 조직은 온라인 상에서 확산되는 가짜 뉴스 탐지에 효과적으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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