The relatively recent emphasis on a total allowable catch(TAC) system is placing new demands on fisheries management. Korean fisheries law has provided recently for implementation of the TAC based on fishery management system, in order to conserve and manage fisheries resources rationally in its exclusive economic zone(EEZ). In 1998, the TAC system was first applied to Korean fisheries. This TAC system is currently undergoing a second trial period, having been put under the system for 20012002 and continuous trial basis until the complete settlement of EEZ system agreement among three countries, Korea, China and Japan. The TAC system implementation needs are sophisticated information collection, analysis and modeling that will continue to increase and require the high management resources. In addition, data on social and economic impacts on TAC system is sometimes inadequate. The implementation of the TAC system provides a unique opportunity to examine the limits of management information and resources, and to solve the problems in Korean fisheries management system, These limits and problems are complicated by an inadequate biologically and economically information and insufficient management resources. Government and fisheries cooperatives must be cooperated in the management process in order to minimize its conflicts and maximize commitment to sustain fishery development. Recognition of the ineffectiveness and its potential consequences leads to the adoption of the cooperative-based co-management approach in implementation of TAC system. In 1998, the TAC system was first applied to Korean fisheries, where traditional fishery management has consisted mainly of technical measures and input controls. The QMS of TAC system has been implemented in the form of cooperative-based co-management framework. This QMS framework was chosen to overcome many difficulties and limits that a competitive TAC system would impose on Korean traditional fisheries management. The implementation of the QMS of TAC system provides a unique opportunity to examine the limits of management information and resources, and to solve the problems in Korean fisheries management system.
Enforcement Decree of the Framework Act on Low Carbon, Green Growth for achieving the country's GHG emission reduction goal of 30% was in effect. The remarkable content of the Act is the managements of targets for GHG reduction. So, the entities that have reduced voluntarily have much interest in the recognition of 'early action'. The recognition of early action is necessary to induce the fair competence of business entities and promote the voluntary GHG reduction. The definite and concrete guidance should be prepared. The important principles for this are the environmental integrity and the additionality. Based on this, the early action activities must be restricted to the voluntary, real, permanent, quantifiable, verifiable reduction. In the early action recognition, its credit should be allocated additionally set aside from the GHG target allocation in the national total allowance. Through this, the reward for the early reduction should be realized on market mechanism. The effective period to award the early action should be addressed. This can be the period after the enactment of framework on GHG reduction in effect and before the beginning year of GHG target control. It should be set with flexibility through the collection and consultation of the sector's opinions. The appropriate allowance reserve of early action was estimated as approximately 1~1.5% by using the data from the 'Pilot GHG Emission Trading Program' operated by Ministry of Environment. Also, the concrete and detail guidance to construct the necessary infra which is used to register the related information of early action activities should be prepared.
역사적으로 많은 미국과 유럽의 학자들이 이론적(Conceptual work)으로 또는 실전을 (Empirical work) 통하여 점포진화모델을 제시하려 많은 노력을 기울여왔다. 그러나 이런 많은 연구들에도 불구하고 다음과 같은 한계가 여전히 존재하고 있다: 다양한 종류의 점포기관의 진화에 적용할 수 없다는 점, 그리고 양적 연구(Quantitative research)가 부족하다는 점. 이 연구의 목적은 기존 점포진화이론을 포괄하고 위의 한계점을 극복하는 이론적인 점포진화모델을 개발하여 제시하는 것이다. 연구방법에는 질적연구디자인(Qualitative research design), 특히 지속적인 비교분석방법(Constant comparative analysis)을 통한 기초이론(Grounded theory) 형식의 디자인이 사용되었다. 연구결과, 기존의 점포진화이론의 여러 측면들을 종합하여 점포기관들의 변화과정을 제시하는 새로운 이론적인 모델이 제시되었다.
본 연구에서는 다양한 외부 조건 하에서 촬영된 영상을 대상으로 신속하고 정확하게 교통 객체를 검출하는 교통 객체 검출 통합 프레임워크를 개발하였다. 제안된 프레임워크는 딥러닝 기술 기반의 직접 객체 인식 기술과 다중 객체 추적 기술, 그리고 동영상 전처리 기술로 구성되며, 영상의 안정성, 기상, 촬영 각도 등의 다양한 외부 조건에서 촬영된 영상을 대상으로 승용차, 버스, 트럭, 및 미니밴과 같은 교통 객체를 인식하고, 이를 실시간으로 추적하여 교통량 데이터를 계수한다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 다양한 외부 조건에서 촬영된 영상 8개를 대상으로 제안된 방법의 성능 검증을 수행한 결과, 우천 및 강설을 제외한 모든 조건에서 98% 이상의 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.
The purpose of this paper is to propose the modeling of multiagent based SCM and implement the prototype in the Internet environment. SCM process follows the supply chain operations reference (SCOR) model which has been suggested by Supply Chain Counsil. SCOR model has been positioned to become the industry standard for describing and improving operational process in SCM. Five basic processes, plan, source, matte, deliver and return are defined in the SCOR model, through which a company establishes its supply chain competitive objectives. A supply chain is a world wide network of suppliers, factories, warehouses, distribution centers and retailers through which raw materials are acquired, transformed or manufactured and delivered to customers by autonomous or semiautonomous process. With the pressure from the higher standard of customer compliance, a frequent model change, product complexity and globalization, the combination of supply chain process with an advanced infrastructure in terms of multiagent systems have been highly required. Since SCM is fundamentally concerned with coherence among multiple decision makers, a multiagent framework based on explicit communication between constituent agents such as suppliers, manufacturers, and distributors is a natural choice. Multiagent framework is defined to perform different activities within a supply chain. Dynamic and changing functions of supply chain can be dealt with multi-agent by cooperating with other agents. In the areas of inventory management, remote diagnostics, communications with field workers, order fulfillment including tracking and monitoring, stock visibility, real-time shop floor data collection, asset tracking and warehousing, customer-centric supply chain can be applied and implemented utilizing multiagent. In this paper, for the order processing event between the buyer and seller relationship, multiagent were defined corresponding to the SCOR process. A prototype system was developed and implemented on the actual TCP/IP environment for the purchase order processing event. The implementation result assures that multiagent based SCM enhances the speed, visibility, proactiveness and responsiveness of activities in the supply chain.
인터넷 상에서 많은 사람들은 사용자 간의 의사소통과 정보 공유, 사회적 관계를 생성하기 위한 방법으로 소셜 네트워크 서비스를 이용한다. 그 중 대표적인 트위터는 하루에 수백만 건의 소셜 데이터가 발생하기 때문에 수집되고 있는 데이터의 양이 엄청나다. 이 방대한 양의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 소셜 마이닝이 집중적으로 연구되고 있다. 트위터는 일반적으로 유용한 정보 혹은 공유하고자 하는 내용을 팔로잉-팔로워 관계를 이용해 쉽게 전달하고 리트윗할 수 있다. 소셜 미디어에서 트윗 데이터에 대한 토픽 모델링은 이슈를 추적하기 위한 좋은 도구이다. 짧은 텍스트 기반인 트윗 데이터의 제한점을 극복하기 위해, 사용자를 노드로 사용자간 댓글과 리트윗 메시지의 여부를 간선으로 하는 그래프 구조를 갖는 댓글 그래프의 개념을 소개한다. 토픽 모델링의 대표적인 방법인 LDA 토픽 모델이 짧은 텍스트 데이터에 대해 비효율적인 것을 보완하기 위한 방법으로, 이 논문에서는 짧은 문서의 수를 줄이고 마이닝 결과의 질을 향상시키기 위한 댓글 그래프를 사용하는 토픽 모델링 방법을 소개한다. 제안한 모델은 토픽 모델링 방법으로 LDA 모델을 사용하였으며, 7일간 수집한 트윗 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.
Purpose: As the digital environment has expanded opportunity for consumers to acquire information from social media and social network services(SNS), With this environment, influencer has not only promoted products, but also participated in distribution and influencing on their followers. Despite the increasing interest in influencers, there has not been enough research on the structure of fashion influencer, relationship of immersion and purchase intention. This study examined the effects of fashion influencers' characteristics to the immersion of relationship with followers and purchase intention. Research design, data and methodology: For data collection, a pilot survey and the final survey were conducted. The pilot survey data was conducted to 50 female SNS users following fashion influencers. Based on the pilot tests, questionnaire was revised and the final survey was conducted online from august 22 to September 1, 2019 to female SNS users who have followed fashion influencer. A total of 408 data were collected, and exploratory factor analysis, correlation analysis, and structural equational modeling techniques were employed for the data analyses using AMOS 26.0 and SPSS 26.0. Results: First, five factors were extracted for the fashion influencers' characteristics: interactivity, similarity, reliability, expertise and attractiveness. Second, fashion influences' reliability, expertise, similarity, interactivity have a positive (+) effects on relationship immersion; however, attractiveness has no effect on relationship immersion with followers and fashion influencer. It was also determined that relationship immersion had positive (+) influences on purchase intention. The relationship immersion has been found to have a partially mediated effect and similarity has complete mediated effects between interactivity, reliability, and expertise of fashion influencers and purchasing intentions. In terms of fashion opinion leadership, it was found to have a significant influence on purchase intention only for low fashion leadership groups. Conclusions: The present study found the structural relationships among the influencer characteristics, relationship immersion and purchase intentions to provide framework for succeeding research. This research revealed academic association of intention of purchasing through use of fashion social media and fashion influencer marketing. The results also showed the practical implications that fashion influencers' expertise and reliability perceived by their followers are key determinants to success in influencer marketing.
인공지능 및 사물인터넷의 기술 발전에 따라 디지털전환(DX)은 가속화 되고있으며, 디지털전환을 위한 기술은 제조, 생산 라인등 모든 산업의 혁신적인 방안으로 떠오르고 있다. 디지털 전환의 대표적인 기술로 디지털 트윈 기술이 주목받고 있다. 이에, 본 논문에서는 디지털 전환을 위하여 플랜트의 운영 에너지를 최적화하고, 에너지 효율성 향상을 하기위해 미활용 자원을 기반으로 하는 바이오매스 플랜트용 디지털트윈 프로토타입을 구현하고 성능을 평가한다. 제안된 디지털트윈의 프로토타입에서는 프레임워크와 게이트웨이간 표준 통신 플랫폼을 응용하여 양방향으로 실시간 연동이 가능하도록 제안 및 구현한다. 프레임워크는 클라이언트 서버와 게이트웨이간 메시지 시퀀스를 정의하여 호스트 서버와 통신이 가능하도록 인터페이스를 구현한다. 제안된 프로토타입의 성능을 검증하기 위해 서버에서 양방향 데이터를 수집 및 저장하는 가상환경을 설정하여, 데이터양에 따른 성능평가를 진행한다. 제안된 플랫폼에 적용된 알고리즘이 기존 엔진에 비해 향상된 성능을 보여, 미활용 자원을 기반으로 하는 바이오매스 플랜트용 디지털트윈에 적용시 운영 에너지의 최적화와 에너지 효율 향상에 큰 기여를 할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 도로상에 설치된 각종 교통정보 기기로부터 수집된 정보를 이용하여 교통정보 데이터베이스를 구축하고 이를 이용하여 교차로를 기점으로 도로의 구간별 실시간 교통흐름을 동적으로 관리할 수 있는 교차로 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 계층적인 3 부분으로 구성된다. 하위계층은 실제 도로 상에서 교통정보가 수집되는 물리계층이다. 중간계층은 하위계층의 교통정보를 이용하여 교차로들의 그룹, 실시간 교통흐름 정보의 수집, 원격 모니터링 및 제어를 지원하는 교통흐름 제어 프레임워크가 존재한다. 본 계층은 분산객체그룹 프레임워크를 확장하여 설계됐다. 상위계층에는 교차로들의 그룹화로 교통흐름을 제어하는 교차로 시뮬레이터 응용들이 존재한다. 교차로 응용은 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 스킴 기반의 구현객체들로 이루어진다. 교차로 시뮬레이션 시스템에서는 도로상의 각 교차로를 하나의 응용 그룹으로 고려하며, 교차로들 간에 상호통신으로 수집된 실시간 도로소통 상태정보를 이용하여 주어진 도로상황에 따라 동적인 교통흐름 제어기법들의 적용이 가능하도록 하였다. 본 시스템 구축을 위해 TMO 스킴과 TMOSM(TMO Support Middleware) 지원교통흐름 제어 프레임워크 기반에서 시스템 구조와 구성요소의 상호작용을 정의했으며, 교통흐름 모니터링 및 제어를 위한 응용 시뮬레이터와 사용자 인터페이스를 설계했다.
웹을 통해 제공되는 서비스는 현재 문서중심에서 데이터 중심으로 변화를 겪고 있으며, 그 변화의 중심에는 Linked Open Data(LOD)가 존재한다. 본 연구는 이러한 흐름에 부응하여 기록정보의 LOD 구축을 위한 구체적인 절차와 방법을 살펴보고자 하였다. 또한 소규모 아카이브의 서비스 지속가능성을 염두에 두고, 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 LOD 구축 절차를 진행하는 범례를 제시하고자 했다. 이에 본 연구에서는 LOD 구축을 위한 5단계의 프레임워크를 제안했다. 그리고 일상아카이브인 '인간과 기억 아카이브'의 일기 기록물 컬렉션을 수집하여, 제안된 5단계 프레임워크에 따라 오픈소스 소프트웨어인 Protege와 Apache Jena Fuseki를 활용하여 POC(Proof of concept)를 진행하였다. 오픈소스를 활용하여 기록정보의 LOD를 구축한 뒤, 상호연결(Interlinking)과 SPARQL 검색을 통해서 외부 LOD와 연결되는 모습을 확인할 수 있었다. 또한 기록정보의 LOD 구축 절차 진행과정의 경험을 바탕으로 내용정보 기술의 품질 향상, 아키비스트의 역량 고도화, 기록정보의 접근성 향상을 위한 상호연결 고도화, LOD 서비스의 수준 결정, LOD 구축을 위한 도구 선정 등, 기록관 LOD 구축을 위한 필요요건을 제시했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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