• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.387-397
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• 2023

식물의 초장은 작물의 생육상태를 가시적으로 파악 할 수 있는 생육지표로 수량과 상관성이 높아 작물 육종이나 재배 연구에 널리 사용된다. 초장과 같은 작물의 생육특성 조사는 전통적으로 자를 이용하여 사람이 직접 조사하였으나 최근 센싱, 영상 기술이 발전하면서 작물의 생육을 효율적으로 조사하기 위해 생육계측 기술을 디지털 전환하려는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 넓은 범위에 걸쳐 정밀한 측정이 가능한 레이저 스캐너를 사용하여 다양한 질소 시비 수준에서 재배된 벼 군락의 높이를 측정하고 실측 초장과 비교 분석을 수행하였다. 군락의 높이는 레이저 스캐너로 수집된 포인트 클라우드의 상위 1% 점의 높이를 계산하여 측정하였다. 상위 1% 점의 높이를 이용하여 추정한 초장이 실측 초장과 가장 높은 결정계수를 보였고(R² = 0.93, RMSE = 2.73), 선형회귀식을 도출하 여 이를 근거로 레이저 스캐너로 측정된 군락의 높이를 실측 초장으로 변환하였다. 질소 시비 조건 및 생육 시기별로 수집된 실측 초장과 추정 값(레이저 스캐너로 측정된 군락 높이 기반으로 계산된 초장)을 종합하여 벼의 생육그래프를 도출한 결과, 레이저 스캐너 기반 초장 측정 기술이 벼의 초장과 생육을 평가하는데 충분히 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 향후, 레이저 스캐너에서 도출된 3차원 영상은 작물 군락의 생육량 추정, 작물 초형 분석 등에 적용 가능할 것으로 판단되며, 기존 작물 생육조사 방식의 디지털 전환을 위한 기술로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.17-35
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• 2015

시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제46권6호
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• pp.703-712
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• 2017

본 연구에서는 우리나라 주요 식육인 한우육 10부위(안심살, 등심살, 채끝살, 목심살, 앞다리살, 부채살, 우둔살, 차돌박이, 아롱사태, 갈비살)와 돈육 10부위(안심살, 등심살, 목심살, 앞사태살, 항정살, 뒷사태살, 홍두깨살, 삼겹살, 갈매기살, 갈비살)의 지방 및 지방산 함량을 측정하여 부위에 따른 차이를 비교 평가함으로써 각종 부위별 지방 및 지방산 조성에 대한 정보를 제공하고자 하였다. 한우육의 지방 함량은 5.25~35.94%로 우둔살이 가장 낮은 함량을, 차돌박이가 가장 높은 함량을 보였다. 포화지방산인 palmitic acid(C16:0)와 stearic acid(C18:0), 단일불포화지방산인 oleic acid(C18:1, n-9)가 주요 지방산인 것으로 확인되었으며, 특히 oleic acid가 지방산 중 가장 높은 함량을 차지하였다. 가장 유사한 지방 함량을 보인 부위는 등심살과 갈비살이었으나 지방산 함량에는 유의적인 차이를 보였다(P<0.05). 채끝살에는 오메가-3 지방산인 linolenic acid(C18:3, n-3)가 100 g당 38.63 mg이, 갈비살에는 오메가-6 지방산인 linoleic acid(C18:2, n-6)가 100 g당 564.71 mg이 함유되어 있어 부위 중 유의적으로 높았다(P<0.05). 채끝살, 부채살 및 갈비살에는 다른 부위에 검출되지 않은 arachidonic acid(C20:4, n-6)가 존재하였으며, 그 함량은 갈비살(2.50 mg/100 g)> 채끝살(1.33 mg/100 g)> 부채살(1.19 mg/100 g)의 순서로 확인되었다. 우둔살의 트랜스지방산 함량은 다른 부위에 비해 현저히 낮은 것으로 측정되었으며(P<0.05), 총 포화지방산에 대한 총 불포화지방산의 비율은 차돌박이($1.83{\pm}0.02$)가 가장 높고 앞다리살($1.03{\pm}0.00$)이 가장 낮은 것으로 조사되었다. 돈육의 지방 함량은 4.16~18.47%로 삼겹살이 가장 높고 안심살이 가장 낮았으나 안심살, 등심살, 앞사태살, 뒷사태살, 홍두깨살의 지방 함량에는 유의적인 차이가 없었다(P>0.05). 주요 지방산은 palmitic acid와 stearic acid, oleic acid 및 linoleic acid로 그 함량은 oleic acid> palmitic acid> linoleic acid> stearic acid의 순서로 확인되었다. 삼겹살에는 다양한 지방산이 함유되어 있었으나 등심에는 검출되지 않은 지방산이 많았다. 그러나 미엘린의 생합성에 중요한 역할을 하는 nervonic acid(C24:1)는 오직 등심에서만 검출되었다. 삼겹살에는 다른 부위에 검출되지 않은 docosahexaenoic acid(DHA, C22:6, n-3)가 존재하였다. 돈육의 10부위 중 앞사태살과 뒷사태살, 홍두깨살은 지방 함량 및 지방산 조성이 가장 유사하였으며, 같은 앞다리라도 앞사태살과 항정살의 지방산 함량에는 현저한 차이를 보였다(P<0.05). 돈육의 총 트랜스 지방산 함량은 삼겹살(143.58 mg/100 g)> 항정살(127.86 mg/100 g)> 목심살(101.36 mg/100 g)> 갈비살(94.91 mg/100 g)> 갈매기살(86.68 mg/100 g)> 안심살(29.57 mg/100 g)> 뒷사태살(27.97 mg/100 g)> 홍두깨살(27.49 mg/100 g)> 앞사태살(25.98 mg/100 g)> 등심살(15.45 mg/100 g)의 순서로 확인되었으며, 총 포화지방산에 대한 총 불포화지방산의 비율은 뒷사태살이 2.01로 가장 높고 갈매기살이 1.28로 가장 낮았다. 이상의 결과 한우육과 돈육 각 10부위에 대한 지방 및 지방산 함량은 부위에 따라 유의적인 차이를 보이는 것으로 조사되었으며, 이러한 결과는 부위별 지방 및 지방산 함량과 조성의 표준화된 데이터베이스의 구축을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.111-126
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• 2017

연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.

• 수산해양교육연구
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• 제7권2호
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• pp.182-200
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• 1995

1991년 1월부터 12월까지에 32척의 한국 다랑어 선망어선이 서부 태평양에서 가다랭이와 황다랑어 이를 주대상으로 조업하였다. 그 중에서 본 연구의 대상인 어선은 14척이었으며, 이들이 1년간에 조업한 매일의 조업선 누계는 4,153척, 총투망회수는 2,982회, 총어획량은 106,300M/T이었다. 이들이 어획한 어종별 어획량, 어체 크기별 어획량, 표면 수온별 어획량 분포를 고찰하고, 월별로 어획된 해역을 경위도 30'간격의 소해구로 분할하여 그 해구별 어획량 분포를 고찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 어종별 어획량 비율은 가다랭이가 75.0%, 황다랑어가 22.3%, 눈다랑어 등 기타의 다랑어 및 새치류가 2.7%였다. 2. 가다랭이의 크기별 어획량은 개체의 중량 2.0~2.9kg의 것이 혼획된 경우가 68.0%로 가장 많았고, 1.5~1.9kg의 것이 혼획된 경우는 11.6%, 3.0~3.9kg의 것이 혼획된 경우는 9.9%였다. 황다랑어의 크기별 어획량은 5~9kg의 것이 혼획된 것과 10~19kg의 것이 혼획된 경우가 각각 23.1%, 28.3%로 많았고, 20~29kg의 것이 혼획된 경우는 15.8%, 30~50kg의 것이 12.5%, 2~50kg의 것이 9.7%였다. 3. 표면 수온별 어획량 분포는 $29.0^{\circ}C{\sim}29.4^{\circ}C$에서 전체 어획량의 49%가 어획되었고, $29.5^{\circ}C{\sim}29.9^{\circ}C$에서도 37%가 어획되었으며, $30.0^{\circ}C{\sim}30.4^{\circ}C$와 $28.5^{\circ}C{\sim}28.9^{\circ}C$에서는 6% 내외의 어획량에 불과했고, $28.4^{\circ}C$ 이하와 $30.5^{\circ}C$ 이상에서는 1%내외로 극히 부진하였다. 4. 월별, 해역별 어획량 분포를 보면, 가다랭이는 8월과 9월에 남위 $3^{\circ}{\sim}6^{\circ}$, 동경 $176^{\circ}$~서경$176^{\circ}$의 해역에서 각각 10,618M/T, 10,412M/T으로 가장 많이 어획되었고, 6월과 1월에 남위 $1^{\circ}$~북위$3^{\circ}$, 동경 $142^{\circ}{\sim}151^{\circ}$의 해역에서도 각각 8,824 M/T, 8,057M/T으로 많이 어획되었으며, 5월과 11월, 12월의 New GUINEA 연안 해역에서는 극히 부진하였다. 황다랑어 는 6월에 북위 $0^{\circ}{\sim}4^{\circ}$, 동경 $142^{\circ}{\sim}151^{\circ}$의 해역에서 4,070M/T으로 가장 많이 어획되었고, 2~4월과 10~12월의 연안 해역 및 도서 주변에서도 2천 M/T이상으로 많이 어획되었으나, 8~9월의 원양 해역에서는 극히 부진하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 수산해양교육연구
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• 제4권1호
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• pp.30-46
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• 1992

한국(韓國)의 다랑어 선망어업기술(旋網漁業技術)은 한국(韓國)에서 발달한 대부분의 어업기술(漁業技術)이 일본(日本)을 거쳐서 도입된 것과는 달리 미국(美國)에서 직수입(直輸入)된 것이기는 하나 세부적으로는 일본(日本)의 기술을 응용한 것도 더러 있다. 따라서 한국(韓國)의 다랑어 선망어업(旋網漁業)의 발달과정(發達過程)을 규명하기 위해서는 미국(美國)과 일본(日本)에 있어서의 발달과정(發達過程)을 규명할 필요가 있으므로 여러 가지 문헌(文獻)과 집적된 자료(資料)들에 의하여 그것을 규명해 보았다. 미국(美國)에 있어서의 선망어법(旋網漁法)의 탄생은 1826년의 일이므로 그 역사는 165년이나 되었고, 초기에는 다른 어종과 함께 부산물(副産物)로서 잡아왔지만 1903년부터는 그것을 주목적으로 하는 어업(漁業)이 시작되었으므로 그 역사만 하더라도 90년 쯤 전의 일이다. 그러다가 2차대전(次大戰) 이후에 power block의 발명과 나일론 그물, 그리고 어선(漁船)과 장비(裝備)의 첨단적인 개량으로 오늘날과 같은 대형선망조업(大形旋網조業)이 가능하게 되었다. 그러나 그 후 미국선망어선(美國旋網漁船)들은 돌고래 보호를 위한 규제 때문에 동부태평양(東部太平洋)에서는 조업이 불가능하게 되었고, 또 고임금(高賃金), 노동력부족(勞動力不足) 등으로 채산(採算)을 맞추지 못해 선단수(船團數)는 1980년에 비해 1/3가량 줄어든 상태이다. 일본(日本)은 일찍부터 일본(日本) 북서태평양연안(北西太平洋沿岸)에서 연승(延繩)과 소형선망(小型旋網)으로써 다랑어를 어획(漁獲)하여 왔으며, 2차대전(次大戰)이후 독자적으로 과거의 선망어법(旋網漁法)을 다랑어용으로 개량하는 한편 1948년부터 미국식선망어법(美國式旋網漁法)을 도입하여 해외(海外) 다랑어 어장(漁場) 개발에 많은 노력을 기울였다. 특히 정부출자기관(政府出資機關)인 일본해양자원개발(日本海洋資源開發) 센터 (JAMARC)의 태평양(太平洋) 해역에서의 시험탐사(試驗探査)는 높이 평가할 만 하며, 또한 일본연승어선(日本延繩漁船)들의 활발한 해외조업(海外操業)과 어장정보교환(漁場情報交換)은 선망어업(旋網漁業)의 발전에 많은 도움을 주어 왔다. 미국(美國)과 일본(日本)의 선망선(旋網船)은 어선(漁船)의 크기, 조업형태(操業形態), 운영형식(運營形式) 등이 각기 다르며 장단점이 있다. 특히 일본어선(日本漁船)은 미국어선(美國漁船)에 비하여 선체가 작고 더러는 쌍두리 조업을 하고 있으며, 망지(網地)는 미국어선(美國漁船)이 땋은 실 nylon(braided twine)으로 된 결절망지(結節網地)를 쓰는 데 비하여 무결절망지(無結節網地)를 쓴다. 한국(韓國)은 1970년대(年代)에 미국(美國)으로부터 직접 이 어선(漁法)을 도입하였고, 어선(漁船)과 장비(裝備), 조업방법(操業方法)도 전적으로 미국식(美國式)이다. 한국(韓國)의 선망어법(旋網漁法)은 10년 이상의 실패 끝에 1986년부터 정상 궤도에 오르기 시작했고, 1997년 현재 총 37척이 Gua과 Samoa를 기지(基地)로 하여 모두 남서태평양(南西太平洋)에서 조업하고 있으며 성적도 좋은 편이다. 다만, 이제는 독자적인 연구가 필요하며, 태평양도서국(太平洋島嶼國)에의 입어문제(入漁問題)와 어자원보호(魚資源保護) 측면에서의 연안국(沿岸國)의 조업제제(操業規制) 움직임에 대해서도 대비할 필요가 있는 것으로 판단된다.