• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.403-417
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.152-161
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• 2023

일반적으로 대용량의 수소를 저장하기 위해 사용되는 수직형 원통 용기는 강재로 제작되며, 사용 환경을 고려하여 제작된 받침 콘크리트 상부에 기초 슬래브에 선 설치된 앵커로 고정하는 방식이 사용된다. 이와 같은 방식은 지진과 같은 외력이 작용될 시 정착부에 응력이 집중될 수 있으며, 앵커 및 콘크리트 손상으로 인한 구조물의 전도 피해가 발생할 수 있다. 본 연구는 현장 조사를 통한 실제 운용중인 수직형 수소 저장용기를 특정하여 3차원 유한요소로 모델링하였고, 비 구조 요소의 내진 성능 검토에 사용되는 ICC - ES AC 156의 인공 지진 및 규모 5.0 이상의 국내 기록지진을 적용하여 거동 특성을 분석하였다. 실제 규모로 제작된 구조물을 대상으로 실험을 진행하는 것이 타당하지만 현실적 제약으로 수행하기에 어려움이 있어 해석적 접근 방식을 통하여 대상 구조물의 안전성을 검토하였다. 거동 특성의 경우 지진동에 의해 발생된 구조물의 응답 가속도는 검토되는 지진 하중 대비 평균적으로 10 배 이상 크게 증폭이 되는 것으로 나타났으며, 무게 중심이 위치되는 지점으로 전달될수록 감소되는 경향을 보였다. 취약 부위로 예상되는 하부 시스템(지지 기둥 및 앵커 정착부)의 경우 허용 응력을 만족하는 것으로 나타났지만, 정착을 위한 받침 콘크리트의 쪼갬 및 인장 강도는 허용 응력 대비 약 5 % 정도의 여유만이 있어 이에 대한 대처 방안이 요구된다. 본 논문에서 제시된 연구 결과를 바탕으로 향후 진동대 시험을 통하여 수행이 되는 수소저장 용기 제작에 필요한 설계 하중 및 조건 등의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.229-256
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• 2023

팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 의료법학
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• 제24권4호
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• pp.67-101
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• 2023

생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.

• 한국산림과학회지
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• 제83권2호
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• pp.175-190
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• 1994

산지사면붕괴(山地斜面崩壞)에 의(依)한 피해(被害)를 예방(豫防) 또는 극소화(極小化)하기 위(爲)하여 산사태(山沙汰)가 자주 발생(發生)하는 지역(地域)을 중심(中心)으로 각(各) 조사(調査) 단위사면(單位斜面)에 대(對)하여 산지사면붕괴(山地斜面崩壞)에 영향(影響)하리라고 예상(豫想)되는 12개(個) 환경요인(環境要因)을 현지조사(現地調査)하고 붕괴(崩壞)와 환경인자(環境因子)와의 관계(關係)를 수량화(數量化) 이론(理論)에 의(依)한 방법(方法)으로 분석(分析)하여 산사태발생(山沙汰發生)의 위험도(危險度)를 평가(評價)할 수 있는 예측(豫測)모델을 도출(導出)하였으며, 또한 이를 기초(基礎)로 하여 위험도(危險度)를 각(各) 급별(級別)로 구분(區分)하고 예지(豫知)모델을 검토(檢討)하였던 바 그 결과(結果)을 요약(要約)하면 다음과 같다. 산지붕괴발생면적(山地崩壞發生面積)에 영향(影響)을 주는 인자(因子)는 강우(降雨), 령급(齡級), 표고(標高), 토성(土性), 경사(傾斜), 사면위치(斜面位置), 임상(林相), 곡차수(谷次數), 종단사면형(縱斷斜面形), 모암(母岩), 토심(土深), 방위(方位)의 순(順)이었으며, 편상관계수(偏相關係數)에 의(依)한 인자(因子)는 령급(令級), 강우(降雨), 토성(土性), 모암(母岩), 경사(傾斜), 사면위치(斜面位置), 표고(標高), 종단사면형(縱斷斜面形), 곡차수(谷次數), 임상(林相), 토심(土深), 방위(方位)의 순(順)으로 나타났다. 또한 산지붕괴발생빈도(山地崩壞發生頻度)에 의(依)한 인자(因子)의 순위(順位)는 령급(令級), 표고(標高), 토성(土性), 경사도(傾斜度), 식생(植生), 강우(降雨), 종단사면(縱斷斜面), 곡차수(谷次數), 모암(母岩), 토심(土深)이었으며 사면위치(斜面位置) 및 방위(方位)는 기여도(寄與度)가 낮게 나타났다. 산지사면붕괴위험(山地斜面崩壞危險) 예지(豫知)를 위(爲)하여 붕괴발생면적(崩壞發生面積)에 의(依)한 예측(豫測)모델에서 위험도(危險度) 예측점수표(豫測點數表)를 작성(作成)할 수 있었으며, 점수합계(點數合計)가 9.1636이면 붕괴발생위험(崩壞發生危險)이 높은 것으로 평가(評價)되었으며 산지(山地) 사면붕괴(斜面崩壞)가 발생(發生)한 사면(斜面)과 발생(發生)하지 않은 사면(斜面)에 의(依)한 예측(豫測)모델에서 우사면(雨斜面)에 대(對)한 사면판별(斜面判別) 구분치(區分値)는 -0.02였고, 그 적중율(適中率)은 73%로 높았다. 또한 판별구분치(判別區分値)를 기준(基準)으로 한 산지사면붕괴발생(山地斜面崩壞發生) 위험도별(危險度別) 점수(點數)는 A급(級)은 0.3132 이상(以上)이었고, B급(級)은 0.3132~-0.1051, C급(級)은 -0.1050~-0.4195, D급(級)은 -0.4195 이하(以下)였다. 그리고 산지사면붕괴발생(山地斜面崩壞發生)의 예지(豫知)는 판별구분치(判別區分値)를 기준(基準)으로 위험도(危險度)을 A, B, C, D의 4등급(等級)으로 구분(區分)할 수 있었으며, 총(總) 300개(個) 사면(斜面) 중(中) A급사면(級斜面) 68개(個), B급사면(級斜面) 115개(個), C급사면(級斜面) 65개, D급사면(級斜面) 52개(個)였다. 위험도(危險度) A, B급(級)에서의 산사태발생(山沙汰發生)은 150개(個) 붕괴지(崩壞地) 중 125개(個)로서 약(約) 83.3%의 높은 적중율(適中率)을 보여 예측(豫測)모델로서 응용(應用) 가능성(可能性)이 높게 나타났다. 따라서 이러한 예지방법(豫知方法)에 의(依)하여 선정(選定)한 위험(危險)한 지역(地域)에 대(對)하여 산지재해위험도(山地災害危險度) 지도(地圖)를 작성(作成)하여 토지이용(土地利用) 계획(計劃) 및 재해위험지(災害危險地) 선정기준(選定基準)의 행정지표(行政指標)로서 활용(活用)할 수 있을 것이다. 또한 산지재해(山地災害)에 대(對)한 종합(綜合) 대책(對策)에 유용(有用)하게 활용(活用)함으로써 막대(莫大)한 재산(財産) 피해(被害)와 인명(人命) 손실(損失)을 사전(事前)에 방지(防止)할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 한국지역지리학회지
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• 제6권2호
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• pp.1-19
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• 2000

본 연구는 중부지역의 중심지로 발전하고 있는 대전광역시를 대상으로 노령화 지구의 공간적 분포 패턴을 분석하고자 하였다. 그 결과 노령화 지구는 대전광역시 CBD지역과 CBD인접지역, 그리고 주변지역간에 뚜렷한 차이를 나타내고 있으며, 그 분포에 있어서도 양극화 현상이 뚜렷함을 확인하였다. 그리고 인구감소지구는 노령화지구와 대체로 중복되어 있고, 비노령인구의 전출에 의하여 노령인구비율이 높아지고 있으며, 인구증가지구는 노령화 지구와 전혀 중복되어 나타나지 않고, 비노령인구의 전입에 의해 노령인구비율이 낮아지고 있다. 인구이동에 의한 노령인구의 증가여부를 확인하기 위하여 각 그룹별로 연령 코호트 분석방법을 이용하여 노령화 지구의 출현요인을 분석한 결과, 인구노령화의 진행 은 인구의 사회적 증감률 변화와 매우 밀접하게 관련되어 있고, 특히 비노령인구의 전출에 의해 노령인구비율이 높아지고 있음을 확인할 수 있었다. CBD지역과 CBD인접지역을 포함한 중심시가지에서는 결혼, 새로운 주택취득에 의한 세대분리 등의 전출, 즉, 비노령인구의 전출이 인구노령화를 촉진하는 주요인이 되고 있고, 반면 주변지역에서는 비노령인구의 지구의로의 전출뿐 아니라 새롭게 노령인구로 편입되어져 가는 연령층 인구와 사망률의 저하에 따른 평균수명의 연장으로 인한 노령인구의 절대적 증대가 인구노령화를 촉진하는 요인으로 작용하고 있다.

• 수산해양기술연구
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• 제9권1호
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• pp.1-18
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• 1973

중층트를 어구(漁具)의 소해심도(掃海深度)를 일정(一定)한 적정어획속도(適正漁獲速度)에서 기동성(機動性)있게 변화(變化)시키기 위하여 기초적인 모형어구(模型漁具)의 수조실험(水槽實驗)과 특별(特別)히 고안한 깊이바꿈틀을 이용(利用)한 이차(二次)에 걸친 해상시험(海上試驗)을 통(通)하여 연구한 결과를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 중층(中層)트롤의 그물어구의 깊이 y는 끌줄의 길이 L과 단위(單位) 길이의 끌줄, 깊이바꿈틀 및 그물의 각(各) 수중중량(水中重量) $W_r,\;W_o,\;W_n$과 각(各) 항력(抗力) $R_r,\;R_o,\;R_n$ 사이의 관계(關係)는 차원해석법(次元解析法)에 의하면 다음과 같다. $$y=kLf(\frac{W_r}{R_r},\;\frac{W_o}{R_o},\;\frac{W_n}{R_n})$$ 단(但), k는 상수(常數)이고 f는 함수이다. 2. 단위 길이당(當)의 수중중량(水中重量) $W_r$, 길이 L인 끌줄 끝에 항력(抗力) $D_n$, 수중중량(水中重量) $W_n$d인 수중저항분를 매달고 끌줄의 다른 한 끝을 수면(水面)에서 예인(曳引)할 때,. 끌줄의 형상(形狀)을 현수곡선이라고 보면, 수중저항분의 깊이 y는 다음과 같다. $$y=\frac{1}{W_r}\{\sqrt{{D_n^2}+{(W_n+W_rL)^2}}-\sqrt{{D_n^2+W_n}^2\}$$ 3. 중층(中層)트롤의 그물어구(漁具)깊이의 변화(變化) ${\Delta}y$는 예강(曳綱)의 길이 L을 바꾸거나 추(錘) ${\Delta}W_n$를 부가(附加)하면 다음과 같다. $${\Delta}y{\approx}\frac{W_n+W_{r}L}{\sqrt{D_n^2+(W_n+W_{r}L)^2}}{\Delta}L$$ $${\Delta}y{\approx}\frac{1}{W_r}\{\frac{W_n+W_rL}{\sqrt{D_n^2+(W_n+W_{r}L)^2}}-{\frac{W_n}{\sqrt{D_n^2+W_n^2}}\}{\Delta}W_n$$ 단(但), $D_n$은 그물어구의 항력(抗力)이다. 4. 끌줄 상(上)의 중간점(中間点)에 추(錘) $W_s$를 부가(附加)할 때 중층(中層)트롤 그물어구의 깊이바꿈 ${\Delta}y$는 $${\Delta}y=\frac{1}{W_r}\{(T_{ur}'-T_{ur})-T_u'-T_u)\}$$ 단(但) $$T_{ur}^l=\sqrt{T_u^2+(W_s+W_{r}L)^2+2T_u(W_s+W_{r}L)sin{\theta}_u$$ $$T_{ur}=\sqrt{T_u^2+(W_{r}L)^2+2T_uW_{r}L\;sin{\theta}_u$$ $$T_{u}'=\sqrt{T_u^2+W_s^2+2T_uW_{s}\;sin{\theta}_u$$ $T_u$ 추(錘)를 부가(附加)하지 않았을 때 끌줄 상(上)의 중간점(中間点)에 있어서의 예인어선(曳引漁船) 쪽을 향하는 장력(張力)이고, ${\theta}_u$는 장력(張力) $T_u$와 수평방향(水平方向)과 이루는 각도(角度)이다. 5. 어떠한 형태(形態)의 저예강용(底曳綱用) 전개판(展開板)도 성능(性能)에 있서어 차이는 있으나 전중량(全重量)을 가볍게 하고 저변(底邊)에 무게를 달아 안정(安定)시키면 중층예강용(中層曳綱用)으로 사용(使用)할 수 있다는 것이 모형(模型) 실험(實驗)결과 밝혀졌다. 6. 모형(模型) 그물(Fig.6)의 수조실험(水槽實驗)에서는 예강속도(曳綱速度) v m/sec, 강고(綱高) H cm 및 수유저항(水流抵抗) R kg 사이에는 다음과 같은 간단(簡單)한 관계식(關係式)이 성립(成立)한다. $$H=8+\frac{10}{0.4+v}$$$R=3+9v^2$$ 7. 특별(特別)히 고안한 십자(十字)날개형(型) 깊이바꿈틀과 H날개형(型) 깊이 바꿈틀을 비교(比較)한 결과(結果) 전자(前者)보다 안정성(安定性)이 우월하였다. 8. 그물어구(漁具)의 유수저항(流水抵抗)이 매우 크며 또 거의가 항력(抗力)으로 볼 수 있으므로 깊이바꿈틀의 종류에 관계없이 그물어구의 소해심도(掃海深度)는 대단히 안정(安定)된 상태를 유지하였다. 9. H날개형(型) 깊이바꿈틀의 수평(水平)날개 면적율 $1.2{\times}2.4m^2$로 하였을 때 유수저항(流水抵抗) 2 ton의 그물 어구를 2.3kts로 예인(曳引)하면서 영각(迎角)을 $0^{\circ}{\sim}30^{\circ}$로 변화(變化)시킨 결과(結果), 끌줄의 길이에 관계없이 약(約) 20m의 깊이바꿈을 얻을 수 있었다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권4호
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• pp.61-118
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• 2008

본 연구는 국내외 프랜차이즈의 해외진출에 대한 연구들을 바탕으로 국제프랜차이징연구의 전체적인 연구체계를 세워보고, 연구체계를 형성하고 있는 연구요인들을 확인하여 각 연구요소별로 이루어지는 연구주제와 내용을 살펴보고, 앞으로의 연구주제들을 제안하고자 한다. 주요한 연구요소들은 국제프랜차이징의 동기 및 환경 요소과 진출의사결정, 국제프랜차이징의 진입양식 및 발전전략, 국제프랜차이징의 운영전략 및 국제프랜차이징의 성과이다. 이외에도 국제프랜차이징 연구에 적용할 수 있는 대리인이론, 자원기반이론, 거래비용이론, 조직학습이론 및 해외진출이론들을 설명하였다. 또한 국제프랜차이징연구에서 보다 중점적으로 개발해야 할 질적, 양적 방법론을 소개하였으며, 마지막으로 국내연구의 동향을 정리하여 추후의 연구방향을 종합적으로 정리하였다.