• 대한토목학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.173-185
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• 2015

본 연구는 통계적 분석기법을 통하여 부산시내에서 운영 중인 11개 터널에서 발생한 교통사고 456건을 대상으로 교통사고의 발생특성, 유형화 및 예측모델을 구축하였는바 다음과 같은 결론을 얻게 되었다. 교통사고 발생특성으로는 시간대별 터널 내 교통사고 08~18시 사이가 전체의 64.9%를 차지하고 있어 기존 도로의 45.8~46.1%에 비해 높게 나타났고, 사고유형별로는 차대차 사고가 대부분을 차지하고 있으며, 차량단독사고는 기존도로에 비해 다소 높게 나타났으며, 연령층별로는 21~40세의 구성비가 높았고, 제1당사자 차종별로는 화물차의 비중이 높았고, 운량별로는 맑은 날을 제외하고 비가 오는 날이 흐린 날 보다 더욱 높은 수치를 보였다. 교통사고 영향요인에 대하여 주성분분석을 실시한 결과, 제1주성분은 도로, 터널구조 및 교통류 관련요인이, 제2주성분은 조명시설 및 도로구조 관련요인이, 제3주성분은 대기상태 및 조명시설 관련요인이, 제4주성분은 인적 및 시계열 관련요인이, 제5주성분은 인적요인이, 제6주성분은 차량적 요인과 교통류 관련 요인이, 제7주성분은 기상요인으로 대별되었다. 교통사고 발생지점에 대하여 유형화를 실시한 결과, 최적 집단수는 5개로 구분지어 졌으며, 집단별로 수량화이론 1류를 적용하여 분석한 결과, 제1집단은 예측모델의 설명력이 낮은 반면 제4집단은 예측모델의 설명력이 중간정도, 제2, 제3, 제5집단은 높은 설명력을 가진 예측모델이 구축되었다. 예측모델의 편상관계수 절대 값이 0.2(약한 상관) 이상인 항목(주성분) 중에서 도로환경적 요인이 포함된 변수를 체크하여 분석한 결과, 주요 검토항목은 적절한 교통류 처리, 횡단구성(차로폭), 터널구조(터널길이), 도로선형, 환기시설, 조명시설로 요약되었다.

• 경영정보학연구
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• 제15권3호
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• pp.1-37
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• 2013

본 연구는 모바일 러닝의 활성화를 위한 서비스 융합의 가능성을 보고자 하였다. 이를 위해 모바일 러닝의 유형 및 특성을 분석 하였다. 먼저 현재 모바일 러닝 서비스는 어떤 서비스를 중심으로 활성화되고 있으며, 이러한 서비스를 중심으로 사용자의 활용도가 높은 서비스는 무엇인지 알아 보았다. 두 번째로는 모바일에서 주로 이뤄지고 있는 서비스와 이러닝에서 주로 이뤄지고 있는 서비스의 복합적 융합가능성을 살펴 보았다. 세 번째로는 모바일에서의 서비스와 이러닝에서의 공통된 서비스를 중심으로 앞으로 융합이 활성화 될 가능성을 살펴보았다. 분석을 위하여 포털 사이트에서 관련 웹페이지를 통하여 변수를 추출하였으며, 사회 네트워크 분석과 연관성 분석을 사용하였다. 이는 웹페이지마다 변수의 종류와 수가 다르기 때문에 전체적인 웹 상에서 각각의 변수들의 위치와 네트워크상에서의 복잡한 연결 정도를 살펴보기 힘들다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사회 네트워크 분석을 하였으며, 변수들 간의 연관규칙을 발견하고자 연관성 분석을 하였다. 규칙의 해석을 위해서는 사회 네트워크 분석 결과와 연관규칙을 함께 고려하여 살펴보았다. 분석 결과, 모바일에서 제공되는 서비스와 이러닝에서 제공되고 있는 공통된 서비스 중에서 빈도수가 높은 서비스로는 게임과 SNS로 나타났으며, 이외 결제, 광고, 메일, 이벤트, 동영상, 클라우드, 전자책, 증강현실, 취업 등으로 발견되었다. 이러한 서비스를 중심으로 이러닝의 다양한 서비스와 융합하여 이뤄지고 있음을 알 수 있었다. 공통된 서비스와 함께 모바일에서는 검색, 뉴스, GPS 등의 서비스가 활성화 되고 있으며, 이러닝에서는 시뮬레이션, 교양, 공교육 등의 서비스가 활성화 되고 있음을 알 수 있었다. 모바일과 이러닝의 공통된 변수를 기반으로 각각의 서비스의 융합이 높게 나타난 변수로는 모바일에서는 게임과 SNS, 게임과 스포츠, SNS와 광고, 게임과 이벤트, SNS와 전자책, 게임과 커뮤니티가 융합이 높게 나타났으며, 이러닝에서는 게임, 동영상, 상담, 전자책을 전항으로 하여 시뮬레이션, 말하기, 공교육, 출결관리 등의 서비스의 융합정도가 높게 나타난 것을 알 수 있었다. 다음으로 모바일서비스와 이러닝서비스의 공통된 서비스중에서, 모바일 러닝 서비스에서 활성화가 높은 서비스와 사용자를 기반한 모바일 러닝 서비스의 활성화가 높은 서비스인 게임, SNS, 전자책을 기준으로 서비스 융합 활성화 가능성을 예측했다. 본 연구결과를 통해 모바일을 활용한 이러닝 서비스의 관련 서비스 융합으로, 모바일 러닝의 활성화에 대한 전략적 방향성을 제안할 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제27권4호
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• pp.450-463
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• 2006

본 연구에서는 극궤도 위성 Aqua/Terra에 탑재된 MODIS 복사계와 정지궤도 위성 GOES-9의 2년간 관측 자료를 이용하여, 한반도 10개 공항 지역에 대한 안개 탐지 가시 경계값 및 적외 경계값을 각각 $0.65{\mu}m$에서의 반사율($R_{0.65}$) 그리고 $3.7{\mu}m$와 $11{\mu}m$ 밝기온도 간의 차이(T3.7-11)에서 계절별로 유도하였다. 이들 경계값이 두 종류 위성에서 서로 다르게 나타나는 원인을 조사하기 위하여, 수도권 지역에 대한 극궤도 및 정지궤도 위성들의 동시 관측 자료를 이용하여 주야간 청천과 안개 시에 다음 변수들을 비교분석하였다; $3.7{\mu}m$ 밝기온도($T_{3.7}$), $11{\mu}m$ 밝기온도($T_{11}$), 그리고 $T_{3.7-11}$. 주간 경우에는 $R_{0.65}$도 사용되었다. 위 변수들은 공간 분포에서 두 위성 간에 0.5 이상의 유의적인 상관을 보였다. 이 분석에서 두 위성 간에 경계값 차이는 $3.7{\mu}m$ 채널 파장대 불일치 뿐만 아니라 공간 분해능 불일치에도 기인하였다. 한편 GOES-9에서 유도된 안개 탐지 경계값은 청주 공항을 제외한 한반도 9개 공항의 안개 및 청천 시에 대한 통계적인 검증에서 주간에 약 60%, 그리고 야간에는 약 70%의 정확도를 보였다. 그러나 정확도는 여명, 안개층 위에 상층운 존재, 강수 동반, 그리고 짧은 지속 시간 하에서 발생하는 안개에 대하여 감소하였다. 안개 탐지에 사용되는 세 채널의 광학적인 특성을 조사하기 위하여, 파장에 따른 복사휘도 및 반사율의 민감도가 수치 실험을 통하여 여러기상 상태 하에서 분석되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권2호
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• pp.119-130
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• 2018

동아시아 지역의 에어로졸 광학정보에 대하여 천리안 위성에 탑재된 GOCI, MI, 그리고 Himawari 8 위성에 탑재된 AHI 센서들의 측정자료를 연세 에어로졸 알고리즘(YAER)을 이용하여 산출하였다. 본 연구에서는 각 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께(Aerosol optical depth, AOD)를 상호비교하고, 지상장비인 AERONET과의 검증결과도 보였다. 사용한 AOD 자료는 세 종류의 센서에서 최소반사도 방법(Minimum reflectance method, MRM)을 이용하여 산출된 AOD, 그리고 AHI에서는 단파적외선이용 지표면정보산출방법(Estimated surface reflectance from SWIR, ESR)을 이용한 방법의 AOD까지 총 네가지이다. 세 위성간의 산출결과에서 육지와 해양에서 일관된 결과를 보이고 있으나, MI와 GOCI에서는 구름제거에 한계가 존재하며 AOD의 과대 추정 문제가 보인다. 한편 지상장비인 AERONET과의 비교검증결과는 MI, GOCI, 그리고 AHI 의 MRM 방법, ESR 방법 에서 기대오차 내에 들어오는 비율(% within Expected error, EE)이 36.3, 48.4, 56.6, 68.2%로 각각 나타났다. MI의 경우는 단일 채널을 이용하여 에어로졸광학정보를 산출하고 있고, 계절에 따른 에어로졸 유형을 고정하고 있어, 다양한 오차가 포함되어 낮은 EE를 보이고 있다. 5, 6월에는 ESR 방법의 결과물은 높은 EE 를 나타내고 있는데 이는 GOCI, MI, MRM 방법 에서 사용하고 있는 최소반사도 방법보다 정확한 지면반사도를 산출하기 때문으로 추정된다. 이 결과는 AERONET 사이트 별로 RMSE 와 EE 로 설명하고 있으며, 검증한 총 22개 사이트 중 15개 사이트에서 ESR 방법이 가장 높은 EE 를 보이고 있고, RMSE는 13개 사이트에서 가장 낮게 나타났다. 또한 정지궤도 위성의 특징을 이용하여 시간대별 오차를 각 산출물 별로 보였다. 00~06 Universal Time Coordinated (UTC)에서 한 시간별로 최대로 나타나는 absolute median bias error 는 0.05, 0.09, 0.18, 0.18, 0.14, 0.09, 0.10 로 나타나며 00UTC에서는 GOCI 에서, 나머지 시간대에서는 MI에서 최대오차를 보였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제10권1호
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• pp.50-63
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• 1985

농축인자법(濃縮因子法)(Concentration Factor Method)을 이용(利用)하여 결정피폭경로(決定被曝經路)를 분석(分析)한 후(後) 표준원전(標準原電)의 기체상방사성대기방출물(氣體狀放射性大氣放出物)에 대한 유도방출한도(誘導放出限度)(Derived Release Limits, DRL's)를 계산(計算)하였다. 이 방출한도(放出限度)는 핵시설(核施設) 주변(周邊)의 결정군구성개인(決定群構成個人)에 대(對)한 방사선(放射線) 피폭(被曝)을 관련피폭한도이하(關聯被曝限度以下)로 유지(維持)시키는 양(量)이다 본(本) 연구(硏究)에서는 1985년(年) 초(初) 미국(美國)의 환경보호청(環境保護廳)(EPA)에서 새로 권고(勸告)한 피폭한도(被曝限度)를 채택(採擇)하여 계산(計算)을 수행(遂行)하였다. 유도방출한도(誘導放出限度)(DRL)의 계산(計算)은 미국(美國)의 원자력(原子力) 규제위원회(規制委員會)(USNRC)가 규제지침(規制指針)(Reg. Guide) 1.109에서 제시(提示)하고 있는 선양평가(線量評價)모델을 표준(標準)모델로 사용(使用)하여 수행(遂行)하였으나, 동(同) 모델의 피폭경로분석(被曝經路分析)에서 우유(牛乳) 및 육류(肉類)의 섭취경로(攝取經路)는 국내(國內)의 현실상(現實狀) 무시가능(無視可能)한 것으로 고려(考慮)하여 본(本) 연구(硏究)에서 제외(除外)시켰다. 계산(計算)에서 고려(考慮)한 방출선원항(放出線源項)은 희유기체(稀有氣體), 요오드, 입자상원소(粒子狀元素) 및 삼중수소기체(三重水素氣體)였으며, 방출원(放出源)에서 북(北)쪽으로 1.3 km 거리에 위치(位置)하고 있는 주민영구거주지역(住民永久居住地域)을 대상(對象)으로 계산(計算)을 수행(遂行)하였다. 본(本) 연구(硏究)에서는 표준원전(標準原電)의 대상(對象)으로 고리원전(古里原電) 1호기(號機)를 선정(選定)하여 동원전(同原電)의 연간방출(年間放出)에 대(對)한 유도한도(誘導限度)를 계산(計算)하였으며, 1982년도(年度)의 실방출률(實放出率)과 비교(比較) 검토(檢討)하였다. 검토결과(檢討結果), 고리원전(古里原電) 1호기(號機)의 1982년도(年度)의 실방출률(實放出率)은 본(本) 연구(硏究)에서 구(求)해진 유도방출한도(誘導放出限度)보다 낮았으며, 방출물(放出物)에 의한 시설주변(施設周邊) 개인(個人)의 년간피폭선량(年間被曝線量)은 EPA에서 권고(勸告)하는 피폭한도이하(被曝限度以下)로 유지(維持)되었음을 알 수 있었다. 또한 본(本) 연구(硏究)에서 가장 결정적(決定的)인 피폭경로(被曝經路)는Co-60와 Cs-137과 같은 입자상침적방사핵종(粒子狀沈積放射核種)으로 오염(汚染)된 토양(土壤)에 의한 전신외부(全身外部) 피폭경로(被曝經路)였다.

• 한국지구과학회지
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• 제21권3호
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• pp.287-301
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• 2000

본 연구진은 포항지역을 중심으로 1995년부터 1997년의 3년간 오존존데로 관측한 고도별 오존농도 및 오존전량 자료를 이용하여 오존의 수직분포특성에 대한 연구를 수행하였다. 오존의 수직분포를 체계적으로 밝히기 위해, 지상(100m), 대류권(10km), 하부 성층권(20km), 중부 성층권(30km)을 대표 고도로 설정하여 오존농도의 시 ${\cdot}$ 공간적 분포특성에 대한 비교분석을 시도하였다. 지상(100m) 오존의 경우, 포항제철이 인접해 있음에도 불구하고, 전반적으로 청정지역에서와 유사한 농도분포를 유지하였다. 봄과 여름에 높고 가을과 겨울에 낮은 농도분포는 기상인자들과의 상관성을 고려할 때, 대체로 광화학 반응에 의한 결과로 보여진다. 대류권(10km) 및 하부 성층권(20km)의 경우 춘고하저(春高夏低)의 전형적인 북반구 대류권 오존의 시간적 경향성을 나타내었다. 이는 고도별 오존농도간의 분석결과 성층권 오존의 대류권 이동 및 광화학 반응과 역전층 형성에 의한 결과로 추정된다. 중부 성층권(30km) 오존의 경우 지상 오존의 농도분포 경향과 매우 유사한 월주기 및 계절주기를 취하였다. Brewer 분광광도계에 의한 오존전량은 성층권 오존량 (Umkehr 법)에 의해 크게 좌우되며, 오존전량은 유해자외선 (UV-B)과의 상관성은 미미하나, 운량과는 음의 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과 지상권뿐만 아니라 대류권 및 성층권 오존의 시간적 특성을 이해하는데 있어 포항이 해안도시라는 지리학적인 요인이 매우 중요하다는 점을 확인할 수 있다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권4호
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• pp.503-510
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• 2012

본 연구에서는 마이크로파 산란계 시스템을 이용하여 벼, 콩 작물을 대상으로 후방산란계수와 작물생육변화를 관측하고 pauli decomposition을 통해 얻어진 인자값과 작물생육과의 비교를 통해 작물 생육단계를 추정하였다. Pauli decomposition 방법을 이용 생육시기에 따른 벼 산란특성을 분석한 결과 L-밴드는 벼 출수기 (DOY 222, 8월 10일) 이후 이중 산란 (${\sigma}_{hh}-{\sigma}_{vv}$) 효과가 크게 나타났고, C-밴드는 생육기간동안 이중 산란과 체적 산란의 decomposition value가 거의 같았으며, X-밴드는 체적 산란이 이중 산란보다 높게 나타났다. Pauli decomposition 방법을 이용하여 콩 생육시기별 산란특성을 분석한 결과 L-밴드에서는 R2 (DOY 224, 8월 13일) 시기에 이중 산란이 체적 산란보다 높게 나타났고, R4 (DOY 242, 8월 31일) 이후로는 두 요소간의 값 차이가 크게 나타났다. Pauli decomposition ratio을 이용한 벼, 콩 생육단계를 추정하는데 있어 이중 산란이 key factor로 작용하는 것을 알 수 있었다. 벼의 경우 L-밴드에서는 이중 산란이 차지하는 비율이 체적 산란 비율보다 높아지기 시작하는 시점이 분얼기 (DOY 183, 7월 1일)이며, 이중 산란 효과가 벼 출수기 이후 지속적으로 나타나기 때문에 분얼기와 벼 출수기의 생육단계 추정이 가능하다. C-밴드는 이중 산란 비율이 최대값을 나타내는 시점이 벼 출수기와 일치하여 이 시기 추정이 가능할 것으로 판단된다. X-밴드의 경우에는 이중 산란 비율이 최대값을 가지는 시점이 유수형성기 (DOY 206, 7월 24일)로 이 시기 추정이 가능하고, 표면 산란이 다시 증가하는 시점이 유숙기 (DOY 243, 8월 31일)로 이 시기도 pauli decomposition ratio를 이용하여 추정이 가능할 것으로 판단된다. 또한 콩의 경우에는 L-밴드의 이중 산란이 체적 산란보다 높아지는 시기가 R2 (DOY 224, 8월 13일) 임으로 이 시기 예측이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 마이크로파 산란계에서 얻어진 decomposition 방법을 이용하여 벼, 콩 생육단계를 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제26권3호
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• pp.283-296
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• 2005

본 연구에서는 복사전달모델을 통하여 $9.7{\mu}m$오존 흡수대에 미치는 오존 및 열적(i.e., 지표 온도) 효과를 각각 조사하였다. 또한 오존주의보가 수도권 지역(37.2-37.7 N, 125.7-127.2 E)에 발령되었던 2003년 4일에 대한 위성(MODIS Aqua; ECT 13:30) 및 지상 오존(79개 관측소)의 동시 관측 자료를 기초로 지상 오존에 대한 원격탐사 방법을 제시하였다. 여기서 구름 효과를 제거하고 오존 연직 분포를 분석하기 위하여 종관기상 자료도 사용하였다. 주어진 오존 농도($327\~391$ DU)에 대하여 산출된 $9.6{\mu}m$에서의 상향 복사휘도는 표면온도 Ts = 290 K에서 $5.52\~5.78Wm^{-2}sr^{-1}$, 그리고 Ts = 325 K에서는 $9.00\~9,57Wm^{-2}sr^{-1}$이었다. 따라서 오존 흡수 세기(i.e., $11{\mu}m$와 $9.7{\mu}m$ 밝기온도 간의 차; $T_{11-9.7}$)를 이용한 오존 원격탐사 시에 세기 변화에 대한 순수한 오존 효과는$0.26Wm^{-2}sr^{-1}/64\;DU$, 그리고 열적 효과는 $0.31Wm^{-2}sr^{-1}/35 K$이었다. 본 연구에서는 흡수 세기와 지상 관측 간에 유의적인 상관을 보이는 경우에 대하여 적외선 위성 관측에서 지상 오존을 원격탐사하는 경험식을 유도하였다. 유도된 지상 오존 농도와 관측값과의 상관은 $49\~63\%$로 유의수준 $1\%$에서 유의미하였다. 경험식을 개선하기 위하여는 지상 오존 대신에 대류권 오존 자료를 사용하고, 성층권 오존 변화도 고려하는 후속 연구가 요구된다.

• 벤처창업연구
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• 제10권6호
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• pp.69-80
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• 2015

협업을 촉진할 수 있는 환경과 시스템을 갖추는 것은 기업경쟁력 확보에 중요한 요인으로 인식되고 있다. 협업이란 여러 사람이 협동적이고 조직적으로 일하며, 공동의 목표 혹은 가치를 추구하여 정보와 프로세스를 공유함으로써 노동 생산성을 향상시키는 상호작용을 의미한다. 협업을 촉진시키는 요인에는 비전 공유, 비전을 반영한 조직의 원칙 및 규칙, 온라인 시스템 구축, 의사소통 등이 있다. 첫째, 비전을 구체화 할수록 조직원의 적극적이고 자발적인 참여가 이루어질 수 있다. 둘째, 구성원이 수용하는 규칙이나 원칙이 단합과 좋은 성과로 이어지게 된다. 또한 능력에 맞는 업무 분담과 자기 계발을 위한 활동이 업무로 이어지고 정기적인 팀 활동을 만들어 협업 환경 및 분위기를 조성하는데 도움이 된다. 셋째, 체계적인 온라인 협업 시스템의 구축으로 효율적이고 신속한 업무가 이루어진다. 기업들은 클라우드 서비스와 소셜미디어를 활용하여 업무의 저비용과 고효율을 이룰 수 있었으며, 이때 구성원들의 적극적 활용과 참여를 유도하는 지속적 교육이 반드시 수반되어야 한다. 넷째, 기업을 알리고 조직 내 외부 사람들과 적극적으로 소통하는 활동은 기업의 이미지를 바꾸고, 기업 성과를 창출해 내는 기반이 된다. 본 연구의 목적은 글로벌 사업진출과정에 발생하는 문제해결 방안으로 산학협력 협업촉진모델을 제안하는데 있다. 이를 위하여 기업조직에서 협업이 잘 이루어지기 위한 촉진요인을 전략적 연동 모형(strategic alignment model)을 기반으로 협업을 이해하고, 스마트워크 도구를 활용하는 팀 사례분석을 통한 성공요인을 도출한다. 연구결과 체계적인 협업촉진모델을 만들기 위하여 조직 구성 단계에 맞는 역할들을 도출하였다. 첫째, 리더는 확고하고 명확한 비전을 만들어 조직구성원에게 전파하여 공감과 믿음 그리고 소속감을 가지도록 하여야 한다. 둘째, 중간관리자를 포함한 리더는 조직의 비전을 팀원간에 전파하기 위해 규칙과 원칙을 만들고, 시스템을 구축하고 효율적으로 사용할 수 있도록 관리하여야 한다. 셋째, 팀원은 기업의 비전을 내재화하여 역할에 책임을 다할 뿐만 아니라 외부로 기업을 알리는 역할에 충실해야 한다. 연구결과는 향후 실증 연구를 위한 기반을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국수산과학회지
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• 제29권1호
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• pp.84-91
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• 1996

각종 해${\cdot}$기상 자료와 위성관측에 의한 운량 자료를 이용하여 벌크법에 의해 동지나해에 있어서 대기와 해양간의 열속을 추정하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 태양복사량은 5월에 $255Wm^{-2}$로 최대, 12월에 $111Wm^{-2}$로 최소이며, 그 분포는 동절기에는 남쪽으로 갈수록 증가하고, 하절기에는 장마전선의 영향으로 북쪽으로 갈수록 증가하는 경향이 있었다. 장파복사량의 경우, 공간적 분포의 차이는 작으나 계절에 따른 차이는 커서 최대인 2월의 값은 (약 $70Wm^{-2}$) 최소인 7월의 2배에 이른다. 2) 현열과 잠열의 공간적 분포양상은 조사해역내의 해류 분포와 비슷하였다. 겨울철에 이 두 요소에 의한 해양의 열손실량은 대단히 커서 $830Wm^{-2}$ 이상이고, 이것은 같은 기간중 순폭사량의 5배에 이른다. 3) 연평균 순열플럭스의 분포는 전역에서 부 값을 보였으며, 최대 열손실 해역은 큐슈 남단으로 1월에 $400Wm^{-2}$ 이상이었다. 4) 조사해역의 태양복사량, 장파복사량, 현열 및 잠열의 연평균치는 각각 187, -52, -30, $-137Wm^{-2}$이고, 결과적으로 연간 약 $32Wm^{-2}(2.48\times10^{13}\;W)$의 에너지를 손실하고 있는 것으로 추정되었다. 5) Fig. 1에 표시되어 있는 A 해역 (황해)은 대기와의 열교환을 통하여 오히려 연간 $10Wm^{-2}(0.4\times10^{13}\;W)$의 에너지를 얻고, B 해역 (동지나해)은 $48Wm^{-2}(2.1\times10^{13}\;W)$,그리고 C 해역 (쿠로시오역)은 $39Wm^{-2}(1.7\times10^{13}\;W)$의 열을 손실하고 있는 것으로 추정되었다.