One of the most critical issues in the dairy industry, alongside the low birth rate and the aging population, is the decrease in demand for milk. In this study, the consumption trends of 12 major dairy products distributed in Korea were predicted using a logistic model, the Gompertz model, and the Bass diffusion model, which are representative S-shaped growth models. The 12 dairy products are fermented milk (liquid type, cream type), butter, milk powder (modified, whole, skim), liquid milk (market, flavored), condensed milk, cheese (natural, processed), and cream. As a result of the analysis, the growth potential of butter, condensed milk, natural cheese, processed cheese, and cream consumption among the 12 dairy products is relatively high, whereas the growth of the remaining dairy product consumption is expected to stagnate or decrease. However, butter and cream are by-products of the skim milk powder manufacturing process. Therefore, even if the consumption of butter and cream grows, it is difficult to increase the demand of domestic milk unless the production of skim milk powder produced from domestic milk is also increased. Therefore, in order to support the domestic dairy industry, policy support should be focused on increasing domestic milk usage for the production of condensed milk, natural cheese, and processed cheese.
도시철도 수요를 일반적인 4단계 모형에 의해서 역별로 추정하는 경우에는 몇 가지 한계가 존재한다. 첫째 행정동 기반 사회경제지표를 토대로 하므로 행정동 단위의 도시철도 수요가 추정될 수밖에 없다. 그러나 각 행정동에 1개만이 아닌 2개 이상의 역이 위치할 경우 행정동 단위의 수요를 2개 이상의 역에 적절하게 할당하기가 쉽지 않다. 둘째 역별 도시철도 수요는 행정동보다 공간적 범위가 좁은 역세권 특성에 커다란 영향을 받게 된다. 그러므로 역세권보다 넓은 행정동 전체 특성을 기반으로 한 도시철도 수요 추정과 역별 할당에 의한 역별 수요 추정은 부정확할 수밖에 없다. 위와 같이 행정동을 기반으로 한 자료 사용의 한계로 도시철도 역별 수요를 제대로 추정하기 어려운 점이 존재하여, 본 연구에서는 크게 두 가지 방안을 검토하였다. 첫째는 행정동이 아닌 역세권을 기반으로 하는 사회경제지표 자료를 토대로 역별 수요를 추정하는 방안이다. 그러나 이 방안은 자료 수집과 분석에 너무 많은 시간과 노력이 소요되는 것에 비하여, 추정의 정확도는 크게 높아지지 않는 것으로 나타났다. 둘째는 일반적인 4단계모형을 적용하되 역세권 특성을 반영하기 위해 행정동 센트로이드 위치 및 도시철도 역과의 커넥터 거리를 각 역별로 조정하여 역세권을 반영하는 방안이다. 행정동 센트로이드 위치 및 커넥터 거리를 조정하는 두 번째 방법을 적용하여 역별 수요를 추정한 결과를 실제 집계된 서울시 지하철의 역별 수요를 비교한 결과, 각 역별로 매우 근사한 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 장래 교통수요의 변화에 영향을 주는 요인을 위험요인으로 선정하여, 위험요인 변화에 따라 달라지는 수요예측 값의 범위를 제시할 수 있는 교통수요 보정모형을 개발하였다. 장래 교통수요의 변화에 영향을 주는 요인으로 영향권인구, 1인당 자동차 등록대수, 3차산업종사자 비율, 도시간격 등이 선정되었고, 이를 바탕으로 수요예측의 오차율을 산정하는 모형을 개발하였다. 6개의 고속도로 노선에 모형을 적용하여 대상구간의 영향권 인구(20만명 기준)에 따라 각각 다른 사분위값을 반영하여 교통수요예측 결과의 오차율을 산정하여 수요예측을 보정하였다. 개발된 모형을 청원-상주 고속도로에 적용해 본 결과, 교통량 오차율의 차이를 50% 이상 보정 가능한 것으로 분석되어 본 연구를 통해 개발된 모형이 효과가 있음을 검증하였다. 또한 논문의 말미에 본 연구의 한계와 논문의 향후 연구과제에 대해서도 논하였다.
정확한 도선사 수요와 공급을 예측하기 위해서는 수요산정의 결정요인을 도출할 필요가 있다. 왜냐하면 이는 선박과 항만의 안전을 확보하는 것과 직결되어 있기 때문이다. 적절한 도선사 수의 확보는 도선사의 수입과도 직결되는 문제이기 때문에 도선관계자, 정부 및 도선이용자간의 이해가 상충되기도 한다. 따라서 도선서비스 관련 이해관계자를 모두 만족시킬 수 있는 합리적인 도선사 수요산정 결정요인의 도출 및 그 수요예측을 통해 적절한 수의 도선사를 확보하여 양질의 도선서비스가 제공될 수 있도록 하여야 할 것이다. 이 연구는 현행 중앙도선운영협의회에서 사용하는 도선사 수요산정 결정요인의 문제점을 밝히고 그 개선점을 도출하기 위하여 현행 도선사 수요산정 결정요인의 산식에 대한 현황조사 및 분석, 이해당사자들에 대한 설문분석 및 해외사례조사 등의 방법론을 통해 합리적인 도선사 수요산정의 결정요소로서 총연평균도선시간, 연평균 도선사 근무시간 및 현행 도선사 수 3가지 요소를 도출하였다.
본 연구는 임상병리사 인력의 인력의 수급전망을 추계하여 인력계획 수립에 필요한 정책자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 공급은 기초추계(baseline projection) 모형에 근거한 인구학적 방법(demographic method)을 이용하여 추계하였으며, 수요추계는 임상병리사가 검사하는 임상병리검사 건수를 이용하는 의료수요에 의한 방법을 적용하였다. 전반적인 임상병리사 인력수급 추계결과는 생산성의 시나리오에 따라 공급이 과잉되기도 하고 부족하기도 할 것으로 전망되었다. 이렇게 임상병리사의 수급 비교 결과는 임상병리사의 생산성 가정에 따라 달라지지만, 어느 시나리오를 선택할 것인가는 궁극적으로 정부의 정책방향에 따라 달라진다. 즉 임상병리사의 생산성을 현재보다 높게 채택하는지 혹은 낮게 책정하는지는 보험재정 여건 등을 고려해야 하는 정부 정책에 달려있는 것이다. 이에 본 연구에서 정부의 정책방향이 고려되지 않은 2012년 현재의 생산성을 기준으로 한 '생산성 시나리오 3'을 살펴보면, ARIMA모델을 적용한 수요시나리오를 중심으로 보면 근무일수에 따라 2030년에는 2821명에서 4,530명의 임상병리사 공급이 과잉될 것으로 전망된다. 이러한 공급과잉은 전체에서 차지하는 비중이 10%미만이기 때문에 크게 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 그러나 임상병리사사 취업률이 60%대인 점을 감안하면 미취업자를 활용하는 정책도 함께 고려해야한다. 이러한 대책으로는 미취업인력에 대한 취업기회를 확대하는 방향으로 나아가야 할 것이고, 이를 위해서는 보건소 검사실의 기능강화 및 임상병리사 정원증원 및 신분보장, 통원치료 환자를 위한 상설 검사체제 확립, 산업재해 분야 및 의원급 검사기능 강화, 무면허 검사요원의 통제, 해외인력수출 확대 등이 필요할 것으로 사료된다.
가구원의 연령 및 성별, 가구원 수 등 인구학적 특성이 가계의 소비구조에 영향을 미친다는 점을 고려할 때, 급격한 인구구조 변화는 우리나라 전체의 가계소비지출 구성에 지대한 영향을 미칠 것으로 짐작된다. 인구학적 특성의 변화가 소비지출에 미치는 영향을 분석하기 위하여 본 논문에서는 가계소비지출 통계자료에 Quadratic Almost Ideal Demand System(QUAIDS) 모형을 적용하여 소비지출 항목별 구성비 함수를 추정하였으며, 경제 성장률, 인구, 가구구성 등 추정에 사용된 설명변수들의 전망치를 이용하여 2005~2020년 기간 중 우리나라 가계소비지출의 구성 변화를 전망하였다. 전망 결과에 따르면, 우리나라의 가계소비지출은 향후에도 상당한 변화를 보일 것이며, 이 가운데 많은 부분은 인구학적 특성 변화에 기인하는 것으로 분석되었다. 소비구조의 변화는 산업구조의 변화를 야기한다. 따라서 자원의 효율적 배분을 위해서는 생산요소의 유연한 산업 간 이동을 촉진하기 위한 정책적 노력이 필요하다. 한편, 본 논문의 전망 결과는 기업의 투자계획 수립에 있어 유용한 정보로 사용될 수 있다.
기존의 초기 기술 수용 모델(TAM)과 후기 기술 수용 모델(PAM)을 사용한 연구에서는 설문 조사를 통해 어느 한 시점의 상황만을 분석할 수 있어 제품 수명 주기에 따른 수요의 변화를 시계열적으로 나타낼 수 없는 한계점이 있었다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 시스템 다이내믹스 방법론을 활용하여 TAM과 TAM2에 대한 시뮬레이션 모델을 구축하여 개선 방안을 알아보고, 기존의 연구를 바탕으로 초기 수용부터 재구매에 이르는 수요의 변화를 시간의 흐름에 따라 동태적으로 분석하는 시뮬레이션 모델을 수립하였다. 특히 본 모델은 현재 국내의 실제 휴대 전화 시장을 고려하여 설계되었는데, 본 모델을 이용한 시뮬레이션 결과, 현재 우리나라의 휴대 전화 확산 패턴과 유사하게 나옴으로써 본 모델의 타당성을 확인할 수 있었다. 본 시뮬레이션 모델은 시간에 따른 소비자의 제품 수요 변화를 시각적인 그래프 형태로 제공하기 때문에 시장 상황에 따른 수요 변화에 대한 탁월한 학습 도구의 역할을 수행할 수 있으며, 따라서 IT 기업들의 시장 수요 예측 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
사통팔달(AWS:AllWayS)은 교통계획의 중요성이 날로 부각되는 추세에서 네트워크 편집 및 데이터베이스 분석 기능을 갖춘 국내에서 최초로 개발된 종합적인 교통수요 예측모형이다. 과거에 일부 개별적인 모형의 수행을 위해 개별 기능의 수행을 위한 수요예측모형들이 국내에서 개발되어 사용되어온 바 있으나, 사통팔달 모형은 과거동안 축적된 교통계획 및 전산기술에 대한 이론적, 경험적 성과들을 바탕으로 국내 실정에 적합한 전통적인 4단계 수요예측과정에 대해 전체적으로 수행이 가능하도록 체계화함으로써 기존 외국의 교통계획모형들이 비판없이 사용되고 있는 국내 현실에서 본 모형의 유용성이 있다고 사료된다. 아울러 교통수요 예측을 위해 필요한 가로, 대중교통 등의 교통 네트워크 자료의 작성 기능을 모형의 내에서 갖추고 있으며 모형의 수행에 필요한 모든 자료들을 데이터베이스화함으로 대상 분석 시나리오에 대해 종합적이고 일관적인 수요예측 과정을 수행할 수 있도록 모형을 개발하였다.
본 연구는 교통선진국에서 활발한 연구 및 개발 등을 거쳐 일반화 작업 등이 시행되고 있으며 국내에서도 경찰청과 도로교통공단이 함께 도입을 추진하고 있는 도시교통정보시스템(UTIS : Urban Traffic Information System, 무선교통정보수집제공시스템으로 더 잘 알려짐)을 소개하고, 추후 UTIS 도입 시, 서비스 이용 수요 예측과 실제 소비자인 운전자가 지불 방식별로 만족할 수 있는 적정 이용료에 대하여 연구하였다. 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면, 다음과 같다. 첫째 UTIS 서비스 이용 수요 예측 모델을 이항 로짓 모델을 통해 구축하였다. 둘째 UTIS 서비스의 이용료 지불 방식별 이용 행태 예측 모델을 순서형 프로빗 모델을 통해 구축하였다. 셋째, UTIS서비스의 이용 행태별 지불 방식별 선호도를 파악한 뒤, 이용료 지불 방식별로 민감도 분석을 통하여, 이용률의 단위 탄력점을 파악하고, 이용자 측면이 고려된 각 지불 방식별 적정 이용료를 서비스 공급자에게 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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