도시물류개선을 위해서는 물류시설정비나 화물차관리 등이 필요하다. 이를 위해서는 도시내 공간상에서 화물물동량과 화물차의 유동특성을 파악하고 특성의 도출이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도시물류정비를 효율적으로 수행하기위한 기초자료로서 활용하기위해 도시내의 화물물동량과 화물차 유동특성을 파악하여 특성을 이해하는 것에 그 목적이 있다. 이를 위해서 인천시의 화물물동량과 화물차 유동 파악, 영향인자 고려 등으로 물동량 및 화물차 운행특성을 심층 분석하였다. 본 연구대상인 인천시는 항만과 공항의 소재지이면서 서울과 인접지역 도시로서 다양한 도시물류활동을 내포하고 있는 지역임을 감안하여 선정하였다. 그 결과 화물물동량 및 화물차의 유통패턴에 대한 파악과 특성을 상세히 분석할 수 있었다. 이러한 결과가 인천시내 화물물동량과 화물차 운행현황의 이해하고 나아가 도시물류개선을 위한 기초자료로서 활용 될 수 있고 화물차 관리정책 등에 일부나마 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
섬 관광에 대한 수요가 증가함에 따라서 이러한 섬 관광에 영향을 미치는 요인들 중에 정보의 가치는 보다 중요하게 간주되고 있다. 본 연구에서는 섬 관광에 영향을 미치는 주요한 요인들을 기존의 연구를 토대로 도출하였으며, 이를 기반으로 관련된 섬 관광 웹사이트에서 제공되는 정보에 대한 사용자들의 인지를 분석하였다. 이러한 분석에는 관광정보 연구에서 활용되고 있는 IPA를 사용하였으며 영향요인 관련 정보의 중요도와 만족도에 대한 평가를 대학생 집단을 대상으로 실증적으로 살펴보았다. 연구를 통해서 분석된 결과에 따르면, 현재 표본 집단이 인지하고 있는 섬 관광과 관련되어 제공되는 주요한 영향요인정보의 중요도에 있어서는 일반적으로 중요하다고 언급되고 있는 자연경관이나 관광활동에 비해서 편의시설과 먹거리에 대한 중요도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 현재 제공되는 정보의 질적 수준이나 콘텐츠적인 차원에서 본다면 자연경관이나 사회문화, 관광활동, 접근성과 관련된 정보들은 충분하다고 인지하고 있기에 이를 제외한 다른 차원에서 차별적인 정보를 제공하는 것이 요구된다고 볼 수 있다.
해운항만물류산업은 세계 경제활동과 밀접한 관계를 가지고 있으며, 특히 무역의존도가 높은 우리나라의 항만 시설은 중요한 사회간접자본시설이다. 부산항은 우리나라 최대의 항만으로 우리나라 컨테이너 운송의 75%가 부산항을 통해 운송되고 있으며, 국가 경쟁력 측면에서 그 중요성은 매우 크다. 항만 물동량 예측은 항만 개발 및 운영 전략에 영향을 미치며, 정확도 높은 컨테이너 물동량 예측은 필수적이다. 하지만 오늘날 해운항만물류산업 환경의 급격한 변화로 인해 기존 시계열 예측 방법으로는 예측 정확도 향상에 어려움이 있다. 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량 예측 정확도 향상을 위해 딥러닝 모형 중 LSTM 모형을 활용하여 컨테이너 물동량을 예측한다. 모형의 성능 평가를 위해서 SARIMA 모형과 LSTM 모형의 예측 정확도를 비교한다. 그 결과 LSTM 모형이 SARIMA 모형보다 예측 정확도가 높게 나타났으며, 예측치가 실측치의 특성을 반영하여 잘 나타나고 있음을 확인하였다.
지속가능성은 경제적, 사회적 그리고 환경적 이슈를 아우르는 광의의 개념으로 해석된다. 이 논문은 2013년 초 부산항에서 수행한 인터뷰를 기반으로 항만운영의 지속가능 활동을 개념화함으로써 국제항만 운영의 지속가능성 확보를 위한 전략적 의사결정을 돕고 또한 향후 관련 연구에 초석을 마련하고자 한다. 빈도 및 패턴 분석을 이용하여, 지속가능 활동은 환경친화적 기술, 지속적인 관리와 향상, 내적 성장, 대화와 협력 등을 포함하는 것으로 밝혀졌다. 분석결과, 항만 및 항만관계자의 현재와 미래 요구사항을 수용할 수 있는 전략적/운영적 활동으로서의 지속가능 활동의 역할이 확인되었다. 지속가능 활동을 실천하는데 있어서 나타나는 장벽과 도전과제를 보여줌으로써, 연구결과는 항만이 지속가능 활동을 도입하고 실천하도록 하는 전략적 과제에 대한 유용한 정보을 제공한다.
철도 네트워크에서는 정해진 선로를 운행하는 열차의 특성상 일부 열차의 지연이 다른 열차의 스케줄에 영향을 미쳐 열차 간 경합이 발생할 수 있고, 이는 전체 네트워크에 파급되어 혼선을 유발할 수 있다. 따라서 혼선된 열차 시각표를 빠른 시간 내에 재수립하는 것은 매우 중요한 문제가 된다. 이 문제는 동일 방향으로 진행 중인 열차가 선행열차를 추월하거나 다수의 노선이 하나로 수렴하는 경우에 열차의 진행 순서를 정하는 등의 문제로 이해될 수 있다. 그러나 이 문제를 위한 국내의 연구는 활발하지 못하며, 특히 일반열차와 고속열차(KTX)가 하나의 선로를 공유함으로써 두 열차 간의 연계가 필요한 한국 철도의 복잡한 현실까지 고려하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 열차 지연시간의 합을 최소화할 수 있는 최적화 모형을 제시하고자 한다. 제시된 모형을 일반열차와 KTX 열차가 혼재하는 경부선 복선 구간에 적용한 결과 열차 환승을 고려한 열차 시각표 재수립이 가능함을 확인하였다.
Recently, due to the gloalization of the industry environment and the consequent multi-national companies led by industrialized countries, fashion companies of newly industrialized countries are pursuing to globalize their businesses. This study conducted to review the global configuration of activities of the added value chain, the strategies to enhance global competitiveness, and global performance of value activities of Korean fashion companies. The data were collected from the survey by questionnaire on Korean fashion companies. The methods of analysis used in this study were regression, and descriptive statistics of the data. the results werw as follows. First, Korean fashion companies were undergoing diverse value activities through their foreign subsidiaries and overseas out-sourced companies in a wide spectrum of business activities ranging from design/planning o products to marketing/logistics. Second, the global competitive strategies that the Korean fashion companies were most focused on were the cost/productivity aspects. The efforts to differentiate the products from competitors, the efforts for innovation, an the efforts of growth were the next strategies. The strategy that was least emphasized was on seeking alliance with other business partners. Third, the result of the globalization efforts showed an overseas market growth of and average of 9%, and an average overseas market profit of 7.8%. The overall satisfaction on the result of the overseas market activities, and the rate of accomplishment of market targets were generally low.
드론(dron)은 무인항공기(UVA : Unmanned Aerial Vehicle)로 조종사가 탑승하지 않고 원격으로 조정하거나 사전에 프로그램으로 입력된 경로를 스스로 비행하는 비행물체를 의미한다. 처음 군사적 목적으로 개발된 드론은 현재 다양한 용도로 사용할 수 있도록 개발되어 농업 산업을 비롯하여 여가활용, 물류 서비스, 인명 구조 분야에 이르기 까지 다양한 분야에서 사용되고 있다. 이러한 분야 중 드론에 카메라를 장착하여 개발된 촬영용 드론은 현재 영화나 방송분야를 넘어 다양한 영상콘텐츠 제작 분야에서 활발히 사용되고 있다. 본 논문은 촬영을 목적으로 하는 드론의 특징에 대하여 살펴보고 드론의 비행이나 드론을 활용한 촬영기법에 대하여 다룬다. 특히 영상콘텐츠 제작 분야에서 사용되는 촬영용 드론의 운용에 대하여 살펴본 후 기존의 영상촬영에서 사용되는 다양한 카메라 워킹을 드론을 사용하여 촬영하는 방법에 대하여 제안하고 논의하는데 그 목적을 둔다.
기업에서의 SRM(공급자관계관리)은 기업의 전략적인 파트너십 활동으로 불확실성이 가중되고 있는 현재의 기업 환경에서 중요한 기업의 성과 요소로 기대된다. 효과적인 SRM을 통해 기업은 공급자와의 물류 조달 프로세스 전반에 걸쳐서 품질, 재고 등을 관리하고 최적의 공급망을 구축하며 수익성을 높일 수 있음에도 불구하고, SRM(공급자관계관리)과 관련한 이론이 부족한 실정이며 많은 기업이 SRM의 중요성을 인지하지 못하고 단순 전자구매방식에만 의존하고 있다. 따라서 본 연구는 사례기업으로 국내외 공급자 수가 2500개에 이르러 SRM이 기업 경쟁력의 핵심으로 평가 받고 있는 H기업의 SRM 수행 과정과 효과를 (1)구매전략 부문 (2)프로세스 부문 (3)IT 인프라 부문으로 사례 분석한다. 이를 통해 SRM을 기업성과의 전체적인 가치상승을 가져오는 경영전략의 한 방안으로 해석하고, 국내 대기업이 어떤 방식으로 공급사를 관리하는지 살펴봄으로써 많은 공급사를 갖는 제조기업이 SRM의 중요성을 인지하고 기업 실정에 맞는 SRM을 구축하게 하는 데에 의의를 둔다.
예측 분석을 전사 프로세스에 적용하는 것은 운영비용을 절감하고 생산성을 증대시킬 수 있는 효과적 방법이다. 이에 따라 비즈니스 프로세스의 행동과 성과지표를 예측하는 능력이 기업의 핵심역량으로 간주되고 있다. 최근에 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용한 프로세스 예측 연구가 큰 관심을 받고 있다. 특히, 순환신경망을 이용하여 다음 단계의 액티비티를 예측하는 접근법이 우수한 결과를 내고 있다. 그러나 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 프로세스 성과지표의 예측에 적용한 연구는 부재한 상황이다. 이러한 지식의 공백을 메우기 위해 본 연구는 프로세스 마이닝과 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용하는 접근법을 개발했다. 국내 대기업의 실제 데이터를 활용하여 구매 프로세스의 중요한 성과지표인 적기 입고 예측에 개발된 접근법을 적용했다. 본 연구의 실험 방법과 결과, 연구의 시사점과 한계점이 제시되었다.
20세기 중반이후 항법 시스템의 개발동기 및 유지는 군사적인 전술목적에 있었다고 말할 수 있다. 제2차 세계대전 이후 미소간의 냉전기간 중에도 양국은 각기 대응되는 첨단 항법시스템을 경쟁적으로 개발구축하여 왔다. 이러한 시스템들은 점차 군사목적 외에 일반에 공개되어 국가간 물류(物流)의 이동과 같은 경제 수송 활동에 있어 핵심역할을 담당하고 있다. 항법시스템은 크게 지상계시스템과 위성계시스템으로 나눌 수 있다. 지상계시스템의 대표적인 시스템은 로란-C(Long Rmge Navigation)이고, 위성계시스템의 대표적인 시스템으로 GPS를 말한다. 로란-C 시스템은 미국, EU, FERNS(Far East Radionavigation Service)둥 전 세계 국가 해상 및 육상에서 많이 이용한 시스템이지만, 현재는 그 역할을 위성항법 시스템인 GPS 및 DGPS가 많은 부분을 차지하고 있다. 위성계시스템의 획기적인 발전에 따라 지상계 중장거리 측위장치로는 유일하게 세계적으로 운영되고 있는 로란-C의 운영이용자의 감소와 더불어 로란-C항법장치의 역할에 대한 논란이 대두되고 있어 로란-C 항법 시스템의 실태와 활용방안에 대해 조명해보고, 우리나라 로란-C의 올바른 발전방향에 대해서 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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