• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구의 목적은 엔터테인먼트 산업에 효과적인 고성과작업조직(high performance work system)을 모색, 제시하는 데 있다. 최근에 엔터테인먼트 산업 자체는 급격하게 성장하고 있으나, 엔터테인먼트 기업은 제조업과 달리 안정적 수익구조를 확보하기 어렵다는 특징이 있다. 엔터테인먼트 기업 및 프로젝트의 성과는 인적자원의 역량과 시너지에 의존하는 경향이 농후하기 때문이다. 이를 관리할 수 있는 체계적인 모델을 마련하고자, 본 연구는 ANP(analytic network process)를 활용하여 엔터테인먼트 기업에 경쟁우위를 제공할 수 있는 고성과작업조직을 제시하였다. 고성과작업조직의 성공적 특성을 평정한 쌍대비교 자료는 엔터테인먼트 기업에 종사하는 28명의 팀장급 리더를 대상으로 수집되었다. 연구 결과, '개발적 지원', '관리적 지원'에 비해 '참여기회 부여'가 가장 높은 중요도를 나타냈다. 구체적인 구성요소별 중요도는, '개방적 의사소통', '분산된 의사결정', '성과에 의한 보상'이 높게 나타났다. 본 연구의 결과에 기초하여 엔터테인먼트 기업에서 고성과작업조직을 성취하는 데 실질적 시사점과 실행의 우선순위를 제언하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4B호
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• pp.383-392
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• 2008

수공구조물을 설계하거나 수자원계획을 수립할 때 제한된 수문자료로 인해 수문모형의 매개변수를 추정하는데 어려움이 따르며 추정된 결과에 신뢰성을 부여하기 위해서 필수적으로 불확실성 분석이 필요하다 하겠다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 국내외에서 주로 이용되고 있는 NWS-PC 강우-유출 모형을 대상으로 보다 진보된 매개변수 추정과 불확실성 분석이 가능한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법과 결합하여 국내 소양강댐 유역 일유입량 모의에 적용하였다. 실측 일유입량 자료를 대상으로 모형의 검정과정을 수행하였으며 NWS-PC 모형의 총 13개의 매개변수에 대한 사후분포를 추정하여 유출수문곡선의 불확실성 구간을 추정하였다. 검정 및 검증 모두에서 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법이 모형의 적합성 측면에서 기존 방법론과 비교해보면 다소 우수하거나 비슷한 결과를 나타내었다. 실제로 유역에 발생하는 유출은 다양한 요인에 따라 변화될 수 있으며 이러한 점에서 Bayesian 방법은 강우-유출 관계에서 발생하는 이러한 불확실성을 매개변수의 불확실성으로 인지함으로서 우리가 예상치 못한 유출 사상에 대한 형태를 고려할 수 있는 장점이 있다. 따라서 댐 설계와 같은 대규모 수공 구조물 설계 시에 이러한 불확실성이 접목된 강우-유출 분석이 이루어진다면 보다 합리적인 방법으로 홍수 위험도 분석이 가능하며 더욱이 댐 규모 결정에 있어서 신뢰성 있는 의사 결정 수단을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.1-13
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• 2023

스마트폰의 대중화와 인터넷 기술의 발달은 사람들이 콘텐츠를 소비하는 방식을 크게 바꾸었다. 최근 우리가 가장 많이 소비하는 콘텐츠는 단연 동영상이라고 할 수 있다. 본 연구는 영상 콘텐츠 분석을 통해 글로벌 동영상 공유 플랫폼 유튜브에 어떤 영상들이 제작되고 소비되는지를 분석하는 것을 목표로 한다. 연구에서는 다양한 영상 주제 중 무용을 주제로 선정하고 데이터를 수집하였다. 2019년부터 2021년까지 총 3년간 유튜브에 업로드된 영상 중 무용이라는 키워드와 관련된 영상에 대한 정보를 수집하였고 분석 결과 현재 유튜브에 많이 업로드되는 무용 영상의 종류와 높은 조회수를 보이는 무용 영상에 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 실증 분석에 따르면 사람들이 주로 관심을 갖는 무용 영상은 브이로그처럼 무용 전공자들의 일상을 엿볼 수 있거나, 입시 따라하기나 초중고교 무용발표회처럼 영상 시청의 목적성이 분명한 경우였다. 특히 높은 조회수를 보이는 브이로그는 현직 전문 무용수보다는 무용과에 재학 중인 대학생이나 중고등학생이 제작한 경우가 많았다. 본 연구에서는 무용이라는 주제를 예시로 삼았지만 연구에 사용된 방법론은 다른 주제에도 사용가능하며 이를 통해 콘텐츠 생산자 입장의 추천 시스템을 개발할 수 있을 것이라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.47-73
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• 2020

KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.159-178
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• 2021

본 연구는 뉴스 빅데이터 분석 서비스 빅카인즈(BIGKinds)를 활용하여 1991년부터 2020년까지 30년간의 86,611건의 뉴스기사를 통해 항만이슈변화를 분석하였다. 분석방법은 빅카인즈(BIGKinds)의 키워드분석, 워드클라우드, 관계도분석을 수행하였다. 지난 30년간의 이슈변화를 살펴본 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 1기(1991년~2000년)에서는 부산항, 인천항, 광양항 등 항만 자체적 측면에서 항만경쟁력을 강화하는데 초점이 맞춰졌다. 2기(2001년~2010년)에는 항만을 개별적으로 관리하는 노력에서 발전되어 항만을 보다 전문적이고 체계적으로 관리하기 위해 부산항만공사(2004년 설립), 인천항만공사(2005년 설립), 울산항만공사(2007년 설립) 등 항만공사를 중심으로 항만을 특화시키고 관리하고자 하는 움직임이 활발히 이루어졌다. 3기(2011년~2020년)에서는 미래형 항만을 위해 준비하는 기간으로 친환경·스마트항만이 주요 이슈였다. 항만에서 발생하는 미세먼지와 오염물질을 줄이려는 노력이 심화되었으며, 항만자동화 및 디지털화를 통해 스마트항만을 구축하려는 시도가 높아졌다. 마지막으로 2020년은 코로나19라는 전 세계의 예기치 못한 변수로 인해 항만분야에도 큰 타격을 준 한해였다. 좀 더 미시적으로 코로나19사태가 항만분야에 어떻게 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 2019년과 2020년의 이슈변화를 살펴보았다. 코로나19 이후 항만산업을 포함한 해운업은 미래형 항만으로 발전시켜 나가는 흐름과 더불어 포스트코로나시대를 준비해야하는 어느 때보다 역동적인 변화가 나타나는 시기로 나타났다. 본 연구는 항만관련 뉴스기사를 중심으로 이슈변화의 시사점을 도출한 연구로서, 연구결과를 기반으로 향후 여러 국가의 항만이슈들을 비교 분석하고 항만의 경쟁력과 지속가능한 발전전략을 제시하는 등 심층적인 연구가 이루어진다면 항만연구분야에 학문적 성장이 한걸음 더 이루어질 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.59-69
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• 2012

기존의 전시환경에서 전시 참여업체는 처음에 작성된 개인 정보를 사용하여 모든 관람객에게 동일한 마케팅 정보를 전달하게 된다. 즉, 전시 관람객의 선호도나 반응의 변화에 따른 적절한 대비가 어렵고 개인 별 선호 취향에 따른 개별 대응이 힘들다. 관람객 개개인에게 차별화된 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 관람객 개개인의 의도를 인지할 수 있어야 하고, 그 인지된 정보를 기준으로 해서 선별적인 서비스를 제공해야 한다. 본 논문에서는 전시 공간에서 관람객 개개인의 선호도와 상황을 인식하고, 인식된 정보를 기반으로 하여 관람객 개인별로 가장 적합한 전시 참가 업체의 마케팅 정보나 부스 정보를 관람객이 소유한 스마트 폰을 통해 제공 하며, 전시 공간에 설치되어 있는 인터랙션이 가능한 디바이스들과 전시 관람객 개개인이 소지하고 있는 스마트 폰 간의 인터랙션 서비스를 제공하기 위한 모바일 프레임 워크를 설계하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.19-33
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• 2013

본 논문에서는 네트워크 기반 대용량의 자원들을 효율적으로 검색하기 위해 사용자의 요구사항에 기반해 검색에 요구되는 태그들 간의 의미론에 기반한 동적 가상 온톨로지(Dynamic Virtual Ontology using Tags: DyVOT)를 추출하고 이를 이용한 동적 검색 방법론을 제안한다. 태그는 소셜 네트워크 서비스를 지원하거나 이로부터 생성되는 정형 및 비정형의 다양한 자원들에 대한 자원을 대표하는 특성을 포함하는 메타적 정보들로 구성된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 태그들을 이용해 자원의 관계를 정의하고 이를 검색 등에 활용하고자 한다. 관계 등의 정의를 위해 태그들의 속성을 정의하는 것이 요구되며, 이를 위해 태그에 연결된 자원들을 이용하였다. 즉, 태그가 어떠한 자원들을 대표하고 있는 지를 추출하여 태그의 성격을 정의하고자 하였고, 태그를 포함하는 자원들이 무엇인지에 의해 태그간의 의미론적인 관계의 설정도 가능하다고 보았다. 즉, 본 연구에서 제안하는 검색 등의 활용을 목적으로 하는 DyVOT는 태그에 연결된 자원에 근거해 태그들 간의 의미론적 관계를 추출하고 이에 기반 하여 가상 동적 온톨로지를 추출한다. 생성된 DyVOT는 대용량의 데이터 처리를 위해 대표적인 예로 검색에 활용될 수 있으며, 태그들 간의 의미적 관계에 기반해 검색 자원의 뷰를 효과적으로 좁혀나가 효율적으로 자원을 탐색하는 것을 가능하도록 한다. 이를 위해 태그들 간의 상하 계층관계가 이미 정의된 시맨틱 태그 클라우드인 정적 온톨로지를 이용한다. 이에 더해, 태그들 간의 연관관계를 정의하고 이에 동적으로 온톨로지를 정의하여 자원 검색을 위한 동적 가상 온톨로지 DyVOT를 생성한다. DyVOT 생성은 먼저 정적온톨로지로부터 사용자 요구사항을 포함하는 태그를 포함한 부분-온톨로지들을 추출하고, 이들이 공유하는 자원의 정도에 따라 부분-온톨로지들 간의 새로운 연관관계 여부를 결정하여 검색에 요구되는 최소한의 동적 가상 온톨로지를 구축한다. 즉, 태그들이 공유하는 자원이 무엇인가에 의해 연관관계가 높은 태그들 간에는 이들의 관계를 설명하는 새로운 클래스를 가진 생성된 동적 가상 온톨로지를 이용하여 검색에 활용한다. 온톨로지의 인스턴스는 자원으로 정의되고, 즉 이는 사용자가 검색하고자 하는 해로서 정의된다. 태그들 간의 관계에 의해 생성된 DyVOT를 이용해 기존 정적 온톨로지나 키워드 기반 탐색에 비해 검색해야 할 자원의 량을 줄여 검색의 정확성과 신속성을 향상 시킨다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.123-138
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• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권1호
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• pp.1-9
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• 2006

동계기온의 지속적인 상승에도 불구하고 낙엽과수의 동해발생빈도는 줄지 않고 있지만, 동해 경감을 위해 필수적인 사전경보시스템에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 급격한 기후변화에 적응하지 못하는 기존의 '최저기온 의존 동해경보시스템'을 보완하기 위해 생물계절이론에 근거한 휴면심도를 동해위험도 판정의 추가기준으로 제시한다. 평년 기온자료와 생물계절모형에 근거한 휴면심도의 경시변화양상은 낙엽과수의 교과서적인 내동성 변화추세와 일치하였다. 개별 연도의 기온자료에 의해 추정된 휴면심도는 연차 변이가 현저하였으며 동일 연도 내 지역간 변이도 확인할 수 있었다. 전북 김제시 백구면 Campbell Early 주산지 10개 포도원을 대상으로 소기후모형과 인근 기상관서 기후자료에 의해 연도별 최저기온을 복원하고, 최저기온 발생일의 휴면심도를 생물계절모형으로 추정하였으며, 동해정도를 조사하였다. 최저기온휴면심도 피해율 사이의 관계를 분석하여 동해위험도 판정식을 작성하고, 이를 근거로 경북 영천, 충북 옥천, 충남 아산, 경기 화성 등 4개 포도 주산지 시군에 대해 1971-2000 평년의 동해위험지도를 30 m 공간해상도로 제작하였다. 화성지역의 경우 1996년의 동해사례에 의해 동해위험지도의 신뢰성을 부분적으로 검증할 수 있었다. 월동기간 중 실측기온자료에 의해 임의날짜의 휴면심도를 추정하고, 기상청 예보기온을 소기후모형에 의해 30m해상도의 국지기온 예상분포도로 변환한 다음, 내일 아침의 동해가능성을 동해위험도 판정식에 의해 판정할 수 있는 실시간 동해경보시스템을 설계하였다. 이 시스템의 실제 운영을 위해 필요한 프로그램을 작성하고 하드웨어를 갖추어 기상청 국가농업기상센터에 이전, 설치하였다. 산출되는 최저기온 및 동해위험정보는 표준지리정보로 가공되어 기상청 농업 기상정보서비스를 통해 시범적으로 제공될 예정이다.되지 않았으며 상처에 의하여서도 전혀 반응을 하지 않았다. 고에서는 이와 같은 비상통신과 관련하여 수행하고 있는 국외 비상통신 관련표준화 현황 및 해외 주요국가 별 구축 동향에 대해서 기술한다.급식성과는 급식경험 기간과 음(-)의 상관관계를, 아침식사횟수와는 양(+)의 상관관계를 보였으며, 서비스 품질의 특성 영역은 각 영역들에 대한 급식성과 점수가 높을수록 다른 영역의 급식성과 점수가 높은 유의적인(p <0.01) 양(+)의 상관관계를 보였다. 이상의 결과를 살펴볼 때, 균형된 영양공급이 다른 어느 시기보다 더 중요한 우리의 청소년들의 학교급식에 대한 만족도를 높이기 위해서 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 먼저, 학교급식에 대한 식단 작성 시 학생들이 학교에서 제공되기 원하는 식단에 대한 의견을 받고 그 의견에 대한 결과를 게시하여 학생들이 제공되기 원하는 식단을 급식 시 제공하여 학생들이 식단선택에 동참할 수 있는 기회를 주는 것이 바람직하겠다. 또한 영양사는 학급의 반대표와의 정기적인 모임을 가짐으로서 학생들의 불만사항 및 개선 요구사항에대해 서로 의견을 교환하여 설문지조사가 아닌 직접적인 대화를 하여 문제점을 파악하고자 하는 적극적인 자세가 필요하겠다. 특히 아침식사의 결식 빈도가 높았고 이는 급식성과에 부정적인 영향을 줄 뿐 아니라 학교에서 제공하는 음식의 섭취정도에도 영향을 주고 있으므로 학생들에게 학부모와 전담교사 및 학교영양사는 학생들에게 이상적인 아침식사에 대한 교육은 물론이고 아침식사를 실천할 수 있도록 다양한 방안에 대해 함께 연구해야 하겠다. 정부차원에서 학교급식에 아침식사 프로그램을 도입할 수 있는 방안을 연구하고, 아침을 결식하는 학생이 학교에서 수업시작 하기 전에 간단한 식사를 할 수 있는 정책 도입이 필요하다acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은