컨테이너 하역산업에서 장단기 측면에서 이용자(선사 또는 화주)와 공급자(하역업체)가 상생하는 산업생태계가 기능하기 위해서는 컨테이너 하역시장에 알맞은 시장의 다양한 조건이 갖추어질 필요가 있다. 본 논문은 경제학의 산업조직론을 활용해 부산항 컨테이너 하역시장의 여건과 수급 특성을 분석하고 그에 따른 시장성과를 살펴보고 있다. 먼저 산업의 기본조건으로서 수요 및 공급 특성을 분석했다. 수요 특성으로는 1) 물동량의 외생성, 2) 수출입 및 허브 기능 병행, 3) 선사 교섭력 강화, 4) 높은 대체 탄력성, 5) 물동량 증가세 둔화 등이 도출되었다. 공급 특성으로는 1) 공급의 비탄력성, 2) 하역서비스의 동질성, 3) 공급 과잉, 4) 하역기술 고도화, 5) 규모의 경제 및 저장 불가능성, 6) 항만노무공급시장의 경직성, 7) SCM 상의 역할 증대 등이 분석되었다. 다음으로 산업조직론의 대표적 분석방법인 구조-행동-성과(Structure-Conduct-Performance)의 관점에서 분석을 수행했다. 시장 구조 측면에서는 1) 운영사의 규모의 경제 미흡, 2) 높은 진입장벽, 3) 선사의 교섭력 강화, 4) 일시적 요율 인가제 등이 분석되었고, 시장 행동 측면에서는 1) 수출입/환적 화물의 가격차별, 2) 선사의 중장기 터미널 이용 계약, 3) 지속적 장비 투자, 4) 낮은 수준의 운영사 간 협력 등이 도출되었다. 시장 성과 측면에서는 1) 불균등한 운영사 수익성, 2) 수출입 물류비 경감, 3) 첨단기술 도입 지연, 4) 유휴시설 발생 등이 분석되었다. 나아가 시장구조가 시장행동에 영향을 미친다는 사실을 실제 자료를 이용한 회귀분석을 통해 검증했다. 결론에서 미래 중요 어젠다로서 항만 산업정책을 수립/시행하여 국제물류 서비스의 경쟁력을 제고하고 항만 운영사 발전을 통한 국부 및 고용 창출을 도모할 필요가 있음을 제시했다.
해수 속의 용존 유기·무기물과 플랑크톤 등의 상호 작용은 해수의 색과 광학적 특성을 결정한다. 동중국해에 위치한 이어도 해양과학기지(I-ORS) 주변의 해역은 서쪽으로 양자강 저염수, 남쪽으로 대마 난류에 영향을 받아 한반도 주변의 해수 순환과 광특성 변동 연구에 적합하다. 본 연구에서는 MODIS/Aqua로 관측한 위성 원격 반사도와 NOMAD 실측 원격 반사도를 이용하여 2016년 1월부터 2020년 12월까지 I-ORS 주변의 해수의 원격반사도를 스펙트럼 특성에 따라 23가지의 유형으로 분류하였으며, 이어도 해양 과학기지 주변 해역(d ≤ 10 km)의 위성 일치점 자료 59,532개를 이용하여 연구 해역 수형의 계절 변동 특성을 제시하였다. 각 관측 지점에서의 원격 반사도 스펙트럼은 분광 각도법을 이용하여 기준 스펙트럼과의 유사도를 비교함으로써 가장 근접한 기준 수형으로 분류 하였으며 분광 유사도가 10° 이내일 때만 유의미하다고 판단하였다. 연구 기간내 I-ORS 주변 해역에서는 상대적으로 맑은 해역에서 잘 나타나는 수형이 50% 이상으로 가장 빈번하게 관측되었다. 계절별 수형의 도수분포에서 여름과 겨울의 분포 양상이 다르게 나타났고, 특히 여름에는 맑은 해수에서 주로 나타나는 7 이하의 수형이 주로 출현한 반면에 겨울에는 전체 4% 미만으로 존재하였다. I-ORS 주변을 비롯한 동중국해의 수형의 공간 분포 특성을 고려할 때 I-ORS는 해수 수형의 전이 대에 위치한 것으로 판단된다. 본 연구는 한반도 연안에서의 수형 변동을 분석함으로써 해수의 광학 특성 이해을 이해하고 인공위성 해색 변수의 정확도 향상을 위한 토대 마련에 기여할 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 치과건강보험에 대한 소아치과 의사의 인식과 견해를 조사하는 것이다. 대한소아치과학회 회원들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 총 문항 수는 41문항이며, 문항은 6개의 항목 '설문 응답자의 일반적인 특성', '국민건강 보험과 치과건강보험', '소아치과 영역의 치과건강보험', '소아치과와 관련된 치과건강보험 제도 개선점', '치과건강보험청구', '치과건강보험과 관련한 대한소아치과학회 역할'으로 이루어졌다. 총 302명이 응답하였고, 응답률은 28.9%였다. 기록이 미비한 2명을 제외하고, 총 300명을 분석대상으로 하였다. 소아치과 의사들은 치면열구전색술, 광중합형 복합레진 충전에 정량광형광기 치아우식검사에 비해 높은 만족도를 보였다(p < 0.017). 소아치과 의사들은 보험수가 인상이 가장 필요한 항목은 영구치 복합레진 충전(65.7%), 보험급여가 가장 필요한 항목은 불소도포(74.7%)라 생각하였다. 치과건강보험 청구는 대체로 치과위생사 또는 간호조무사가 담당하였다. 소아치과 의사들은 학회에서 치과건강보험에 대한 정보를 제공하는 것에 대해 긍정적으로 생각하였다. 이 연구는 향후, 소아치과 영역 치과건강보험제도의 정책적 발전을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.
본 연구는 기존 연구에서 수행된 전국 단위의 정량적 산지면적 변화량을 공간적으로 배분하여 광역시도별 산지면적 변화를 추정함으로써 지역산림계획의 수립을 지원하기 위해 수행되었다. 토지를 산지, 농지, 도시 및 기타지로 구분하고 토지이용 형태별 변화 여부를 종속변수로, 지형요소, 이용 제한요소, 사회·경제적 요소, 개발 인프라를 독립변수로 하는 로지스틱 회귀모형을 개발하였다. 우리나라 전체를 30m×30m 격자로 분할하여 각 Cell에 해당하는 독립변수 자료를 구축하였고, 로지스틱 회귀모형을 이용하여 각 토지이용 형태가 타 유형으로 변화하는 확률을 추정하였다. 추정된 토지이용 변화확률을 기반으로 변화순위 지도를 구축하였고, 연도별 토지이용 변화량을 변화순위에 따라 순차적으로 배분함으로써 토지이용 변화의 공간적인 변화를 분석할 수 있었다. 경사도와 지자체별 개발 가능한 경사도 기준이 산지가 도시 및 기타지로 변화될 확률에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 경사도와 개발 가능한 경사도 기준이 낮을수록, 토지가격과 인구밀도가 높을수록 산지가 도시 및 기타지로 변화될 확률이 높아졌다. 그 결과 2027년까지 수도권과 대도시의 산지가 도시 및 기타지로 변화하여 산지면적이 크게 감소하였다. 그러나 2028년 이후 2050년까지 서울, 경기, 제주를 제외한 대부분의 지역에서 산지면적이 빠르게 증가하는 것으로 예측되었는데, 이는 지방 소도시의 급격한 인구감소에 기인하는 것으로 분석되었다. 이에 중앙정부에서는 변화하는 산지면적에 대응하기 위해 산지관리 정책의 전환이 필요하고, 지자체 단위에서는 인구의 감소 정책과 그에 따른 산지를 포함한 토지의 효율적 보전 및 이용체계를 수립하는 것이 필요할 것으로 사료된다.
지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.
대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.
저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
하천에서의 식생 활착은 지형, 생태, 수리학 등의 학문 분야 뿐만 아니라 하천 관리 실무에서도 중요한 이슈 중에 하나로서 하천 식생 문제는 홍수 관리와 생태계 보전이라는 상반되는 가치의 조화에 직결된다. 국내에서는 2000년대 이후 댐 하류 조절하천, 부영화된 소규모 지류하천, 4대강 사업 대상지 고수부지 등 다양한 조건에서 하천 식생 활착과 육역화 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 하천 내의 식생 분포를 원격탐사 자료를 기반으로 분류하는 기법을 제안하고 이를 내성천에 적용한 결과를 제시하였다. 내성천은 2014년부터 최근까지 지속적으로 식생 활착이 발생하여 하천 경관이 변화한 대표적인 사례 하천이다. 원격탐사 자료는 유럽항공우주국(ESA)에서 운영 중이며, Google Earth Engine에서 제공하는 Sentinel 1, 2 위성 영상을 사용하였다. 지상 참값(ground truth)으로는 수역, 사주, 초본, 목본 등을 포함한 8가지 유형으로 구분되어 있는 2016년 내성천 지표 피복 자료를 사용하였다. 분류를 위한 방법은 머신러닝 알고리듬의 하나인 랜덤 포레스트 분류 기법을 사용하였으며, 미리 선정된 10개 폴리곤 영역으로부터 1,000개의 표본을 추출하여 1/2씩 나누어 훈련 및 검증 자료로 사용하였다. 검증 자료 기반의 정확도는 82~85 %로 나타났다. 훈련을 통해 수립한 모형을 2016~2020년 자료에도 적용하여 연도에 따른 식생역의 변화 과정을 제시하였다. 본 논문의 기술적 한계와 개선 방안을 고찰하였다. 이 기법은 정량적인 식생 분포를 제공함으로써 하천에서의 홍수위 계산, 식생-수리모델링 등의 기술 분야 뿐만 아니라 간벌이나 하천 식생 회춘 유도(rejuvenation)과 같은 식생의 실무적 관리 측면에서도 활용도가 클 것으로 판단된다.
이 연구는 어린이(0-12세)손상 환자의 특성에 따른 재원일수의 관계를 규명하여, 어린이손상 환자 재원일수에 미치는 요인을 분석하고자 시행하였다. 조사대상은 퇴원손상심층조사 자료에서 2016년 1월1일부터 2020년 12월31일 까지 퇴원한 환자 중 0-12세 이하이며, 주진단이 손상 및 사고의 외인(S00-T98)인 환자 7,804명이었다. 분석은 빈도 분석 및 독립표본 t-검정, ANOVA 검정을 실시하였다. 재원일수에 영향을 미치는 요인을 알아보고자 회귀분석을 시행하였다. 연구대상자의 평균재원일수는 5.5일 이었다. 학령기(7-12세)기 아동이 학령전기(0-6세)보다 재원일수가 길었으며, 진료비 지불방법이 의료급여 및 기타보험 환자가 재원일수가 길었다. 의료기관 소재지가 수도권보다 비수도권(전라도, 경상도)일 때, 병상규모가 100-299병상인 경우 재원일수가 길었다. 내원경로는 외래인 경우 재원일수가 짧았고, 손상기전이 운수사고, 화상인 경우 재원일수가 길었다. 부진단이 있고, 주수술을 시행한 경우 재원일수가 길었으며, 퇴원후 방향이 사망인 경우 재원일수가 길게 나타났다. 이 연구는 전국 단위 자료인 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여 우리나라 어린이 손상환자의 재원일수의 특성 및 결정요인을 파악하였다는 점에서 의의를 갖는다. 또한, 안전교육 및 예방 활동만으로도 발생을 줄일 수 있는 어린이 손상의 관련 요인 대한 적극적인 치료와 다양한 예방정책 마련을 위한 기초 자료를 제공했다는 점에서 의의가 있다.
2008년 기초노령연금제도가 시행되면서 공적 노후소득보장의 근거가 마련되었다. 하지만 아직 기초노령연금은 보조수당의 범위를 벗어나지 못하고 있어 소득보장제도로서의 핵심적인 역할을 하기에는 미흡한 수준이며, 경제적 자립이 어려운 노인들은 총소득 중 여전히 사적이전소득 의존율이 높을 것으로 예상된다. 따라서 경제활동이 원활하지 못하거나 공적소득보장제도의 적용을 제대로 받지 못하는 노인가구의 빈곤율은 노인이 아닌 가구에 비해 더 높을 것이다. 본 연구에서는 공적이전소득이 노후 생활보장의 핵심적인 수단이 되어야 한다는 전제에서 공적이전소득과 사적이전소득이 노인가구의 빈곤을 어느 정도 경감시키는가를 비교해 보았다. 특히 노인인구 중에서도 상대적으로 더 취약한 독거노인가구를 대상으로 하여 공적 및 사적 이전소득의 빈곤경감 효과를 비교분석함으로써 공적 소득보장제도의 중요성을 검증하였다. 연구대상은 65세 이상 혼자 사는 독거노인가구이며, 분석자료는 통계청의 가계조사 중 2006년-2008년의 자료를 활용하였다. 독거노인가구의 빈곤정도와 이전소득의 빈곤경감 정도를 상대적으로 파악하기 위해 우리나라 전체인구 및 전체 노인가구의 빈곤율과 비교하였고, 독거노인가구에 속한 하위집단의 빈곤정도와 이전소득의 빈곤경감 효과를 살펴보기 위해 성별, 연령, 경제활동 여부 등 인구사회학적인 특성별로 구분하여 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 노인가구 전체의 빈곤율은 기초노령연금 및 장기요양보험제도가 시행된 2008년 이후에도 전년대비 감소하지 않았다. 둘째, 독거노인가구를 포함한 노인가구에서 두 가구 중 한 가구는 절대빈곤상태에 놓여 있으며, 특히 독거노인가구 중 여성, 비근로, 저학력, 고령, 농어촌 노인가구의 빈곤율이 상대적으로 더 높았다. 셋째, 독거노인가구의 빈곤감소에서 공적이전에 의한 빈곤감소효과가 조금씩 증가하는 추세이지만, 여전히 사적이전에 의한 빈곤감소가 공적이전에 의한 빈곤감소보다 더 크게 기여하였다. 넷째, 공적이전효과 중에서는 생계비 지원 등의 사회보장 수혜효과가 공적연금효과보다 더 큰 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.