• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.173-178
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• 2010

这是一家私人, 第三代家族拥有的公司, Boom Technologies 公司(BTI). 对电力设施提供产品和服务的供应商, 通信和承包商的市场,不断进步的出口. 尽管在2008年出口销售只占总收入的5%, BTI已形成了一个完整的出口部门. 他们的出口部门的执行董事揭示了一家私营公司的试验和错误以及他们对成功的海外市场的疑问. 自成立以来, BTI始终相信它最大的资产是它的雇员. 当出口销售因为缺乏战略和方向而挣扎时, BTI为其出口部门雇了一位董事总经理. 在BTI总裁和总经理的领导下, 他们很好的利用了这个部门的技能和知识. 为向海外扩展他们的市场份额, 增加出口销售他们进行了机构调整. 结果就是, 出口销售增加了4倍, 国家的地区经理增加了, 同时成功养成了分销渠道网络. 有时, 由于公司的结构, 收入形成很难决定. 因此, 在1996年, 出口部门重组为有限责任公司. 这使得公司改进收入和费用. 最初, 80%的BTI出口销售来自两个国家;因此,最初在海外出售的方法并没有达到预期目标. 然而, 所做的修改, 使得现在公司 经营, 销售超过80个国家. 总经理指出主要有三个出口扩张挑战 1. 产品和船运—BTI主要障碍是产品装配. 最初, 大多数的产品被聚集在美国, 这增加了运输包装费用. 有这么多的部分指定订购, 很多次定的东西到的时候有些零部件都丢失了. 失踪的零件价值上万美元. 装运这些失踪的部分也花费成千上万的美元, 外加一个延迟交货时间六到八周, 所有的费用都由BTI出. 2. 产品适应—在BTI80个出口国家中, 每个国家的安全, 产品标准都不同. 重量, 特殊证, 产品的规格要求, 测量系统的稳定性, 卡车都会因国别而不同. 作为一种准入障碍,以致很难使产品适应. 技术和安全标准的障碍, 作为一种保护国内产业的方法, 可以阻碍成功的进入外国市场 3. 市场的挑战—分销的重要性给BTI带来了很多挑战,因为他们试图根据他们的分销系统来确定每个国家如何操作. 有些国家已经从一个小的竞争对手, 只生产一种具有竞争力的产品而极具竞争力. 而BTI制造超过100种的产品. 营销资料是另一个BTI所关心的, 因为他们试图对经销商推动销售成本. 从翻译和文化差异的角度, 合适的市场营销资料可能会花费很多. 此外, 美国的纸张大小不同于别的一些国家, 当试图复制相同的布局和设计时, 就会出现许多问题. 分销已经成为BTI所面临的挑战之一, 公司宣称他们的分销网络是他们的竞争优势之一, 因为他们的分销商的位置和名字都是保密的. 另外, BTI每年有两次奉献: 培训分销商一年, 另一个是分销商会议. 产品, 航运, 产品适应性, 营销这些挑战,这些海外市场错综复杂需要时间和耐心. 另一个竞争优势是BTI的摇篮到坟墓的策略, 他们遵循产品销售到它的最终安息地, 无论卡车是出租或购买新的或用过的. 他们对该公司购买或租赁之前的产品都提供服务和设备维护计划和一份详细的费用分析. 扩大海外总是会面临挑战. 如总经理说, "如果你没有耐心(出口业务), 你最好做别的事." 知道如何快速适应提供必要的技能, 适应每个国家的不同需求, 以及独特的挑战, 使他们能够保持竞争力.

• 한국조경학회지
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• 제40권6호
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• pp.23-34
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• 2012

본 연구는 '2010년도 해안마을 경관형성 시범사업'의 일환으로 국토해양부가 주관하고 고흥군이 시행한 '구룡 해안마을 경관형성 기본계획'을 다룬다. 해안마을 경관은 정주, 경제, 문화 활동을 포함하고 있는 시스템이므로 해안마을 경관형성 기본계획은 관광자원화와 정주환경조성, 문화 활동 간의 균형이 필요하다고 보았다. 이에 '주민들의 생활이 이루어지고 있는 경관의 잠재성과 생활문화방식을 존중하면서 경관의 개선 및 증진'을 주요 목적으로 설정했다. 연구 진행에 있어서는 주민참여 프로그램을 운영해 주민들 스스로가 자신들의 경관 인식과 아이디어를 이야기할 수 있도록 했고 경관 추진위원회라는 소통 창구를 통해 경관형성 계획과 관련된 의사결정을 진행했다. 경관형성 계획은 먼저 시간에 따라 훼손된 자연경관을 복원하고 정비하였다. 구룡산은 배후산으로서 역할을 할 수 있도록 나대지를 복원하고 산마루 지형을 활용하여 전망공간을 조성했다. 해안과 관련해서는 돌을 사용한 계단식 스탠드와 노두길 조성으로 접근성을 높였다. 마을 길 체계는 해안도로, 마을 안길, 산자락길, 노두길 등을 대상으로 사라진 길은 복원하고, 끊긴 부분은 잇고 연결하면서 경관 주제에 맞도록 재구성하였다. 또한 주민들의 외부활동 편의성 증진과 방문객이 체계적인 경험을 할 수 있도록 기존의 거점 공간을 정비하거나 새롭게 조성했다. 이와 함께 가이드라인을 통해 사적영역에서의 경관 개선이 이루어지도록 했다. 가이드라인은 건축물의 지붕 벽체 담장과 가로에 놓이는 컨테이너 박스와 어구를 대상으로 했다. 본 연구는 주민참여 프로그램과 주민들과의 협의를 통해 주민들의 생활에 밀착한 해안마을 경관형성 기본계획을 수립했다는데 의의가 있다. 연구를 진행하면서 해안마을 경관 형성 사업의 한계점과 과제도 발견할 수 있었는데, 첫째는 주민들의 인식과 실천 사이의 간극이다. 주민들은 마을경관의 문제점을 알고 있었으나 실제 행동으로 옮기는데 있어서는 한계를 나타냈다. 둘째는 마을 경관형성사업에 대한 이해와 인식의 부족이다. 지방정부와 주민들은 마을 경관형성 사업을 신규 건축이나 도로 확장 같은 개발 사업으로 이해하는 경향이 있었다. 셋째는 경관이 그러하듯이, 이러한 계획은 단시간에 이루어지지 않으므로 일회적인 사업보다는 지속적인 관심과 지원이 필요하다는 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1245-1257
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• 2021

세계 최초의 정지궤도 해색관측 위성인 GOCI의 임무를 승계한 천리안위성 2B호의 해양탑재체인 GOCI-II가 2020년 2월 발사되어 같은 해 10월부터 정규 운영되고 있다. 한국해양과학기술원은 실시간 수신한 GOCI-II 원시자료를 Level 1B와 26종 Level 2 산출물로 처리하며, 이 자료들은 국립해양조사원을 통해 서비스된다. 이 논문에서는 정규 운영 1년차의 위성자료 운영 현황을 소개하고, 향후 개선 방향을 제시하고자 하였다. GOCI-II의 기본 해색 산출물인 엽록소 농도, 총 부유물질 농도, 용존유기물 농도 산출물은 OC4, YOC 알고리즘으로 처리 중이며, 그 수식 및 프로세스에 대해 상세 기술하였다. GOCI-II에서 새롭게 추가된 전구 관측은 궤도상 시험운영기간 동안 태양천정각과 sun glint만 고려하여 관측 스케줄이 수립되었으나, 양질의 Level 2 산출물 생산을 위해 조건을 세분화하고 위성 천정각을 추가 고려하여 개선하였다. 그 결과 'Best Ocean'을 만족하는 슬롯의 개수가 15에서 78개로 대폭 증가하고, 'Bad Ocean'에 해당하는 슬롯이 55개에서 13개로 크게 감소하였다. GOCI-II의 산출물의 품질관리를 위해서 유럽우주국에서 정의하는 요구사항을 기반으로 GOCI-II 검보정 요구사항을 제시하였다. 그리고 GOCI 검보정 사이트를 기반으로 하되, 향상된 위성 스펙을 고려하여 지역 관측 검보정을 위한 추가 고정점 검보정 사이트 후보지를 제시하였다. 전구관측 자료의 품질관리는 국내외 해양인프라를 구축하고 있는 한국해양과학기술원의 연구선과 해외 기지를 활용하되, 국외 해역의 현장관측 자료 획득을 위해서는 GOCI-II 국제 검보정 네트워크 구축이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 위성자료 사용자들의 산출물 처리에 대한 이해를 높이고, 향후 위성자료 품질관리 업무 수행 상세계획 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.311-323
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• 2023

집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제39권4호
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• pp.369-384
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• 2006

유라시아판 동남쪽에 위치한 한반도는 판경계로부터 수백 km 떨어진 판내지역에 해당하며, 판내부 지진은 판경계부에서의 지진에 비해 발생하는 지진에 비해 숫자가 상대적으로 적고 크기도 작을 뿐만 아니라 발생 위치도 매우 불규칙한 편이다. 이는 단층의 활동주기가 매우 길다는 것을 의미하므로, 약 2,000년 동안의 지진역사가 기록되어 있는 우리나라는 이들 자료를 정확히 분석하여 역사시대 동안에 발생한 지진의 활동도 및 특성 등을 규명하여야 한다. 역사지진의 자료에 의하면 지진활동은 조선 중기 즉 16-18 세기에 특히 활발했으며 높은 지진활동의 기간은 중국 북동부와 일치하고 있다. 이는 이 두지역의 지진활동이 밀접하게 연관되어 있음을 시사한다. 역사지진 및 계기지진 자료에 의하면 대체로 서해안쪽이 활발하며, 한반도 남동부에서 서북서 방향으로 활발한 양상을 보여준다. 우리나라에서의 근대적 지진관측은 1905년 최초로 인천관측소가 설치되어 광복이전 6개소의 지진관측소를 운영하였다. 그 후 지진관측 공백기를 거쳐 1963년 서울에 세계표준지진계가 설치되었으며 1990 년 초에 기상청은 중앙집중식 12개소의 관측소를 본격적으로 운영하기 시작하였다. 그 후 지속적인 확장을 통해 기상청에서는 속도계관측소 35개소, 가속도 관측소 75개소를, 한국지질자원연구원은 32개소의 속도계관측소, 16개소의 가속도 관측소를, 한국원자력안전기술원은 4개소의 속도계 및 가속도 관측소를, 한국전력연구원은 13개소의 속도계 및 기속도 관측소를 운영하고 있다..27개 지진의 발생원인을 분석한 결과 한반도 및 인접지역에서 발생한 지진의 대부분은 주향이동 단층 운동에 의한 메카니즘과 다소의 역단층 운동이 첨가된 단층운동 특성을 보여준다. 한반도 및 주변에서 단층작용을 일으킨 주응력 방향은 거의 수평한 동북동-서남서 방향으로 같은 판내 지역인 북동부 중국 지역의 주응력 방향과 매우 유사하고 동해 동부와는 상당한 차이를 보인다. 이는 한반도 및 그 주변에서 지진을 일으키는 주응력은 동쪽에서 유라시아판 밑으로 침강하는 태평양판의 영향뿐만 아니라 서남쪽에서 충돌하는 인도판의 영향도 상당히 작용하는 것으로 해석된다. 지각 속도구조는 지진이 발생한 진원의 위치와 지진규모를 정확히 알아내는데 필수적이다. 그 동안 국내 지진관측망 미비, 한반도 내부의 낮은 지진 발생 빈도 등의 이유로 양질의 지진자료를 구하기 어려워 지진자료를 이용한 지각속도 구조에 대한 연구가 극히 제한적으로 이루어질 수밖에 없었다. 그러나 최근에 국내의 여러 지친관측망에서 축적된 지진기록과 반사 및 굴절 탄성파 탐사를 수행하여 종합적으로 지각 속도구조를 규명하기 시작하였다. 이와 같은 인공발파를 이용한 지각속도구조를 규명하기 위해서는 많은 인원과 예산을 필요로 하므로 관련분야의 전문가들의 적극적인 참여가 필요한 상황이다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.