지난 20여 년간의 지속적인 출산율 감소 현상에 대응한 최근의 정책논의에서 출산율 감소에 대한 이론적 논의는 많이 이루어진데 반해 실증적 연구 결과의 양은 아직 빈약한 수준이다. 본 연구는 출산율 감소의 가장 중요한 원인 중의 하나로 이해되는 여성의 임금수준이 1980년대 이후의 출산율에 미친 영향을 실증적으로 분석한다. 기간모형을 이용하여 출산율의 한 구성요소인 출산 간격을 분석한 결과, 1980년부터 2005년까지의 두 번째 출산확률의 감소 중 여성 임금의 변화가 약 17%를 설명하는 것으로 나타났다. 자료의 한계로 인해 통제되지 못한 변수가 존재하나, 최소한 여성의 임금수준이 출산에 미치는 총체적 효과의 크기를 제시하는 하나의 추정치로서 의미가 있다. 임금으로 표현되는 여성의 노동시장에서의 기회비용 상승이 자녀에 대한 수요를 감소시킨다는 사실은 출산율 저하가 경제발전에 따르는 현상임을 암시한다. 따라서 출산율 제고와 여성의 고용 증진은 동시에 추구해야 할 정책목표로 보이고, 이를 달성하기 위해 정부는 자녀양육에 대한 여성의 노동시장에서의 기회비용을 줄이는 포괄적인 가족친화정책을 고려할 필요가 있다.
본 연구는 부산지역 급식소에 종사하는 영양사 245명을 대 상으로 설문지를 이용하여 단체급식소에서의 냉장 조리 채 소의 이용성에 대한 인식을 파악하였다. 이에 대한 견과는 다음과 같다 영양사들은 전처리된 채소의 구입성에 대해 75.9 %가 필요하다고 인식하고 있었고 채소 식자재 활용시의 문제점으로는 75.4%가 전처리시간이 길다고 응답하였다. 급식소에 서 구매하는 조사대상 품목 중 전처리가 가장 높은 채소는 마늘로 나타났고 다음은 도라지 , 양파, 파, 당근의 순으로 나타났다. 무, 오이 . 호박, 시금치 , 상치 , 감자는 원재료 그대 로 또는 흙이 제거되고 정리된 상태의 것들로 구입되고 있는 것으로 나타났다 초등학교급식 소는 다른 급식소보다 양파, 파를 전처리가 많이 된 상태의 식자재를 구입하고 있는 것으 로 나타났고 조리종사원이 담당하는 급식인원수가 많은 경 우(172식 이상), 콩나물 . 숙주나물류, 감자류, 배추류, 양파, 파, 도라지를 전처리가 많이 된 상태의 채소를 구입하고 있는 것으로 나타났다. 냉장조리 채소의 개발에 대해 40%이상이 바람직하다고 응답하였으나 영 양사 경력 이 많은 경우 냉장 조리 채소의 개발에 대해 부정적인 견해를 나타냈다. 냉장조 리 채소가 개발될 경우 개선 정도에 대해 쓰레기발생의 감소 와 조리 시 간 및 조리 과정 단축에 대한 개선점 수는 높았으나 인건비 절감, 음식품질 개선, 식재료비의 감소에 대해서는 개 선점수가 낮게 나타났다 초등학교급식소가 산업체급식소보다 인건비 절감과 식재료비 절감에서 개선에 대한 점수가 유 의적으로(P<0.01)낮게 나타났다 냉장조리 채소는 조리법에 서 튀김 . 전류, 볶음류에 적용할 수 있다는 견해가 높은 것으로 나타났는데 국류는 대학교급식소, 찌개류는 산업체급식소, 무침류는 대학교급식 소가 적용 가능한 조리법 이라 하였고 볶음류는 중 .고등학교급식소, 튀김 . 전류는 초등학교 급식소가 가장 높게 나타났다. 이러한 결과를 살펴볼 때, 국내 에서는 아직 냉장조리 채소의 이용에 대한 인식은 낮은 편이나 채소 식자재 이용시의 문제점인 쓰레기 발생의 감소, 조리 시간 및 조리과정의 단축면에서는 단체급식소에서 매우 유효하게 이용될 수 있다 그리고 냉장조리 채소는 체계화된 과학 적인 방법으로 대량생산하는 경우 원가절감이 가능하고, 정확한 포장단위에 의해 구매할 수 있어 재료의 손실을 줄여 식 재료비의 감소도 가능하다. 그러므로 앞으로 채소를 위 생 적이며 간편하게 이용할 수 있도록 냉장조리 채소에 대한 개발과 대량생산 및 체계적인 보급 방안에 대한 지속적인 연구를 통해 국내 단체급식소가 가지고 있는 운영상의 많은 문제점들을 개선시켜야 하겠다.
'지방대학 혁신역량 강화사업' 혹은 'NURI(New University for Regional Innovation)사업'은 지역발전혁신전략의 한 주체로 설정된 지방대학의 발전을 도모하는 사업이다. NURI사업은 학부 졸업생 수준의 중견전문인력을 양성하는 지방대학의 기능을 강화하고자 하는 목적으로 시행되었다. 본 논문은 졸업생 취업률의 변화를 중심으로 노동시장에서 나타난 NURI사업의 성과를 평가하고자 한다. 이를 위해 우리는 한국교육개발원의 졸업생 취업률 통계조사 자료를 활용하여 NURI사업단과 NURI사업에 지원하였으나 미선정된 사업단의 취업률을 비교하였다. 이를 바탕으로 NURI사업이 시행된 이후 취업률의 개선이 나타났는지를 이중차감법을 이용하여 검증하였다. 검증 결과, NURI사업단의 취업률은 미선정 사업단에 비해 빠르게 상승하였으며, 기간이 지남에 따라 취업률 개선 정도의 차이가 더욱 크게 나타났다. 그러나 이러한 차이는 통계적으로 유의한 수준은 아니므로 취업률 개선효과를 단정할 수 없다. 더구나 취업률의 변화를 관찰한 기간이 충분히 길지 않다는 점에서 NURI사업의 효과성을 단정적으로 평가하기는 더욱 어렵다. 또한 어느 정도의 취업률 개선이 이루어졌다 하더라도 투입된 예산규모가 상당히 크다는 점 등을 고려할 때 NURI사업이 기대한 만큼의 성과를 거두고 있다고 단언하기는 어렵다. 따라서 차후에도 지속적인 검증이 필요할 것이다.
캐나다에서 화본과와 두과목초 및 사료작물은 가축사양에 있어서 주된 에너지 공급원이다 캐나다에 는 약 1,100만 ha의 개량초지와 조사료 생산은 가능하지만 환경조건이 다소 불량한 방대한 면적의 아직 개발되지 않은 3,000만 ha가 넘는 일반초지가 있다. 캐나다는 약 1,240만우의 육우와 약 150만두 의 젖소를 가지고 있다.캐나다 남부지역에서는 짧은 생육기간이 초지농업을 제한한다. 겨울은 길며, 대부분 지역은 저온, 결벙, 해벙 및 질병 등으로 사초의 월동은 큰 피해를 입고 있다 따라서 적응력 높은 품종의 개발은 양호한 초생유지를 위해 펼수적이며, 특히 생육기간이 짧은 불량 환경지대에서 그러하다. 건물생산은 초여름의 높은 생육에 비해 늦여름과 가을의 낮은 건물축적 양상으로 계절성을 나타낸다. 이러한 불균형적 생산형태를 극복하고 방목기간을 효과적으로 연장시키기 위해서는 혁신적인 관리 기술과 재생력이 우수한 품종개발이 필요하다. 초지의 생산성증대는 가축사육에 있어서 생산비를 절감 시키고 경쟁력을 갖추기 위한 중요한 부문을 차지한다. 유용한 기술의 적용은 초지의 생산성을 증진시키고 사내에서의 저장사료 사양의존도를 낮추며 소규모 농가들을 경제적으로 유리하게 해준다. 수확과 저장 및 사양과정에서 영양분 손실의 방지는 생산효율을 높이는데 펼수적이다. 사일리지 조제시에 도 생산비 절감과 생력관리기숭 개발은 조사료 위주 낙농엽의 생산효율을 높이고 순수익을 높이는데 큰 역할을 하고 있다. 축산업은 저지방이나 저콜레스테롤 식풍 같은 소비자의 가호성을 충족시키는 데에 지속적인 관심을 기울여야 하며, 연구와 교육 및 농민지도에 있어서 많은 어려움은 있으나 협력과 공동연구를 확대시켜 조사료 위주의 축산업을 발전시켜야 한다
최근, 기업 및 공공기관에서는 고객 상담과 응대 분야에 챗봇(Chatbot)서비스를 적극적으로 도입하고 있다. 챗봇 서비스의 도입은 기업이나 기관에게 있어서 인건비 절감 효과를 가져올 뿐만 아니라 고객과의 빠른 커뮤니케이션 효과를 기대할 수 있다. 데이터 분석 기술의 발전과 인공지능 기술의 고도화는 이런 챗봇 서비스의 성장을 견인하고 있다. 하지만 기술중심으로 개발된 챗봇은 사용자가 내재적으로 원하는 바와 괴리가 있을 수 있으므로, 챗봇이 단순히 기술의 영역이 아닌 사용자 경험의 영역에서 다루어질 필요가 있다. 본 연구는 사용자 경험 분야의 대표적 방법론인 디자인 사고 접근법을 챗봇 개발에 적용하여, 사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스를 제안하고자 한다. 사용자 관찰을 통해 팩트(Fact) 수집을 시작으로, 인사이트(Insight)를 도출하고 기회영역(Opportunity)을 발굴하는 추상화의 과정을 수행한다. 이어서 사용자의 멘탈모델에 맞는 기능을 제공하고 원하는 정보를 구조화하는 구체화의 과정을 통해, 사용자의 니즈에 부합하는 챗봇을 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 제안한 프로세스의 실효성을 확인하기 위하여 국내 화장품 시장을 대상으로 실제 구축 사례를 함께 제시한다. 본 연구는 챗봇 개발 프로세스에 사용자 경험을 접목한 점에서 이론적 시사점을 가지며, 기업이나 기관이 바로 적용 가능한 현실적인 방법을 제안한다는 면에서 실무적 시사점을 가진다.
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.
본 연구의 목적은 엔지니어링 노임단가의 산출기준 개선방안을 마련하고 이를 모델화하여 적정한 노임단가 수준을 산정하는데 있다. 이를 위해 엔지니어링 노임단가 산출기준의 타당성 검토와 더불어 광범위한 엔지니어링 산업 실태조사가 실시되었다. 실태조사는 5,879개 모집단을 층화하여 추출된 표본 1,000개의 기업을 대상으로 실시되었고 이중 유효하게 응답한 748개 기업의 설문지가 분석에 사용되었다. 본 연구가 제시한 엔지니어링 노임단가 산출기준의 개선방안 및 산출모델은 다음과 같다. ① 엔지니어링 대가 산정 시 적용되는 노임단가는 평균임금이 아닌 원청 임금으로 산정하는 것이 합리적인 것으로 분석되었다. 원청노임단가는 '평균 기술자임금÷ [1-하청금액 수주비중×(1-하도급률)]'의 산식에 의해 추정되었다. ② 실태조사결과 엔지니어링산업의 1개월 근로일수는 99 % 신뢰구간에서 20.35일~20.54일로 현행기준(22일)과 차이가 컸다. 또한 노임단가 산출기준 법령을 검토한 결과 2022년 이후부터는 현행 22일에서 근로기준법에서 정한 휴일을 계산하여 근로일수를 산정하는 것이 법령에 부합되는 것으로 나타났다. ③ 엔지니어링 대가 산정 시 임금조사와 노임단가 적용시점 간의 시간차이는 정부지침을 준용할 경우 과거 특정기간 노임단가 상승률로 보정하여 사용할 수 있는 것으로 검토되었다. ④ 분석결과 현행 엔지니어링 노임단가는 하도급 거래구조의 미 반영(4.1 %), 근로일수의 과다 계상(6.8 %~7.8 %), 과거의 임금적용(2.6 %)으로 적정 노임단가보다 13.5~14.5 % 낮았다. 본 연구에서 제시된 모델은 적정한 엔지니어링 대가를 산정할 수 있을 뿐만 아니라 유사 분야의 노임단가 산정 시 유용한 틀로 사용될 수 있어 정책 활용도가 높을 것으로 기대된다.
중·소규모 사업장에서 중대산업사고가 발생되고 있는 원인 중 하나는 공정안전관리(PSM) 체계를 이해하고 적용하는데 관련 지식 및 정보 부족이다. 이를 해결하기 위해서는 PSM에 대한 실질적이며 지속적인 이행 수준을 확보하고 추적관리를 통해 인적오류를 제거할 수 있는 프로토콜이 뒷받침되어야 하나 그동안 이에 대한 연구가 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 고용노동부 고시의 규정과 전국 300인 미만 중·소규모 PSM 사업장 200여 개사를 대상으로 행정처분 위반 사례를 조사·분석하였다. 이를 기반으로 설비유지관리 웹프로그램을 개발하여 중·소규모 사업장의 인적오류 제거를 통한 중대산업사고예방에 기여하고자 하였다. 본 연구를 통해 얻어진 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 프로그램 접근 편의성을 위해 스마트 기기에서 QR코드를 통해 웹에 접속하여 설비의 제원 검색 기능, 고장 사유, 사진을 확인함으로써 실시간 점검, 정비요청을 할 수 있게 하였다. 둘째, 변경 대상 파악, 위험성 평가, 작업자 교육, 가동 전 점검을 프로그램과 연계하여 작업 시작 전부터 종료까지 모든 절차를 관리자가 추적관리 가능하도록 하였다. 셋째, 작업 완료 후 개선된 사진과 함께 수리, 시간, 비용 등을 등록하여 축적된 자료를 기반으로 설비의 수명 예측과 신뢰성을 검증하게 하였다. 이러한 연구결과는 중·소규모 PSM 사업장에게 실질적이고 체계적인 운영에 도움이 될 수 있으며 향후 정부 주도로 중·소규모 PSM 사업장을 대상으로 스마트팩토리 구축 시 설비유지관리 웹프로그램을 개발하여 보급하는데 유용하게 활용되리라 판단된다.
최근 글로벌기업들의 신흥국 시장 쟁탈전이 격화되고 중국의 곡물수출이 금지되고 있는 상황에서 새로운 시장으로 지리적으로 아세안의 중심에 있는 캄보디아가 주목받고 있다. 캄보디아는 최근 몇 년 동안 정부의 적극적인 개혁정책으로 고도의 성장을 이루었고, 개방적인 시장경제체제를 유지하며 해외투자자본 유치에 적극적으로 힘쓰고 있다. 특히 농업은 캄보디아의 근본적인 가난과 빈곤을 해결해줄 가장 중요한 산업으로 정부 차원에서 많은 지원이 이루어지고 있다. 따라서 본 연구를 통해서 대캄보디아 투자에 관심이 많은 한국투자자들에게 유익한 정보를 제공하고자 수행한 결과는 다음과 같다. 1. 캄보디아는 농업에 적합한 기후와 자연환경, 저렴한 인건비와 큰 잠재력을 가진 매력적인 투자처로서 각광을 받고 있고 우리나라 농산업체들도 많이 진출하고 있지만 대상국의 정치적, 경제적, 사회적 여건, 법제도, 양국간의 협력관계 등 철저한 사전조사가 선행되어야 할 것이다. 2. 캄보디아는 열악한 인프라와 관개시설의 미비, 만연한 부정부패, 사회문화적 차이로 인한 인력 운용 등의 문제점들을 해소하기 위해서는 농업 인프라 조성에 KOICA와 연계한 지원이 필요하고, 기술적으로는 KOPIA같은 해외농업개발을 위한 전문 기관과 연계한 인력 양성이 필수적이다. 3. 캄보디아는 현재 외국의 투자자들이 원활히 투자할 수 있도록 투자관련 기관을 총리실 직속으로 두는 등 법과 제도를 정비해 나가고 있다. 그러나 법과 제도의 운영이 법에 따라 시행되지 못하고 있는 점 등을 감안하여, 정부차원 뿐만 아니라 민간기업과 힘을 합쳐 투자 전에 철저한 조사와 분석이 필요할 것이다. 4. 한국의 해외식량기지 건설은 정부와 기업체 그리고 우리 국민들의 관심과 지원이 필요하다. 이제는 농업을 단순히 하나의 상품을 생산하는 여러 산업 중 하나가 아니라 국가의 전략적 산업의 하나로 바라볼 때이다.
과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R2)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm2, relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R2≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm2, RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R2=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm2, RE=13.9%와 validation에서 R2=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm2, RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.