• 지역연구
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• 제38권3호
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• pp.19-39
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• 2022

본 연구의 목적은 한국과 스페인의 스마트시티 산업 특성을 비교 분석하는 것이다. 각 국가의 특성은 스마트 산업의 점유, 침투, 생산경로, 네트워크 클러스터를 중심으로 비교되었다. 연구의 자료는 1995년과 2015년의 한국 및 스페인의 투입산출표이며, 8개와 25개 산업으로 재분류되었다. 분석모형은 Smart SPIN Model을 활용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국이 스페인보다 IT 제조업에서 점유율과 침투율이 더 높은 것으로 분석되었다. 반면, 스페인은 한국보다 IT 서비스업과 지식서비스업이 점유율 및 침투율 모두 더 큰 것으로 나타났다. 둘째, 생산경로 측면에서는 한국이 IT 서비스업과 지식서비스업이 스페인보다 높게 나타났으며, 스페인은 IT 제조업 분야가 더 많은 생산경로를 갖는 것으로 분석되었다. 셋째, 네트워크 분석 결과, 한국의 스마트 산업은 전통 산업에 종속되어있으며, 스마트 산업이 독자적으로 발달하기 어려운 특성이 있는 것으로 나타났다. 스페인은 스마트 산업의 대부분이 하나의 산업 클러스터로 나타나고 있어 독립적인 형태를 보이는 것으로 분석되었다. 즉, 한국은 IT 제조업 기반의 스마트시티 산업 특성을 가지며, 스페인은 IT 서비스와 지식서비스 기반의 스마트시티 산업 특성을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 스마트시티 부문에서 있어 우리나라가 앞으로 나아가야 할 방향 및 정책 수립에 대한 기초자료를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.375-383
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• 2018

본 연구는 사회복지법인이 설립 운영됨으로써 지역사회에 미치는 경제적 효과를 파악하기 위하여 실시되었다. 이를 위해 산업연관분석 모형을 이용하여 대구광역시 소재 사회복지법인 운영의 지역경제파급효과를 분석해 본 결과 다음과 같이 나타났다. 총생산유발효과가 43,445억원, 총부가가치유발효과가 19,400억원, 총고용유발 효과가 37,411명이 발생한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 다음과 같은 몇 가지 제언을 하였다. 첫째, 사회복지법인 및 산하 시설 기관에 대한 소비지향적인 인식을 지역경제의 활성화에 기여하는 것으로 전환할 필요가 있다. 둘째, 사회복지법인 및 산하 시설 기관에서 제공하는 사회서비스와 연계한 고용을 지속적으로 확대하고 이를 위해 장기적인 관점에서 일자리를 창출할 수 있는 환경을 조성하고 별도의 지원체계를 구축하는 노력이 필요하다. 셋째, 사회복지법인 및 산하 시설 기관에서 창출되는 부가가치를 새롭게 인식하고 다양한 분야에서 확대시킬 방안을 모색하여야 한다. 넷째, 사회복지법인 및 산하 시설 기관의 경제적 파급효과를 지역사회로 적절히 홍보함으로써 사회서비스 제공의 정당성을 확보하고 책임성을 확보하는 노력이 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.4177-4183
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• 2014

본 연구는 지역전략산업인 광산업을 중심으로 생산성 변화를 추정하고 이러한 변화를 기술변화 요인과 효율성변화 요인으로 분해함으로써 광산업의 생산효율성 향상 방안을 모색한다. 특히 기존의 연구들과 달리 투입최소화와 산출최대화를 동시에 고려하고 아울러 투입요소와 산출물의 잔여를 모두 반영할 수 있는 비방사적 비지향적 맘퀴스트 생산성지수를 분석에 활용한다. 실증분석 결과, 광산업의 생산성은 증가한 것으로 나타났으며, 이러한 생산성 증가는 주로 기술적 효율성 증가에 기인한 것으로 분석되었다. 또한 정부지원사업 수혜 여부와 지리적 입지에 따라 생산성 변화에 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 이와 같은 결과는 정부의 지역전략산업 육성정책이 광산업의 생산효율성 향상에 기여하고 있음을 시사하는 것으로 향후 광산업의 경쟁력 제고에 도움이 되는 실질적인 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제52권3호
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• pp.239-244
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• 2022

Purpose: Despite the proliferation of numerous morphometric and anthropometric methods for sex identification based on linear, angular, and regional measurements of various parts of the body, these methods are subject to error due to the observer's knowledge and expertise. This study aimed to explore the possibility of automated sex determination using convolutional neural networks(CNNs) based on lateral cephalometric radiographs. Materials and Methods: Lateral cephalometric radiographs of 1,476 Iranian subjects (794 women and 682 men) from 18 to 49 years of age were included. Lateral cephalometric radiographs were considered as a network input and output layer including 2 classes(male and female). Eighty percent of the data was used as a training set and the rest as a test set. Hyperparameter tuning of each network was done after preprocessing and data augmentation steps. The predictive performance of different architectures (DenseNet, ResNet, and VGG) was evaluated based on their accuracy in test sets. Results: The CNN based on the DenseNet121 architecture, with an overall accuracy of 90%, had the best predictive power in sex determination. The prediction accuracy of this model was almost equal for men and women. Furthermore, with all architectures, the use of transfer learning improved predictive performance. Conclusion: The results confirmed that a CNN could predict a person's sex with high accuracy. This prediction was independent of human bias because feature extraction was done automatically. However, for more accurate sex determination on a wider scale, further studies with larger sample sizes are desirable.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(I)
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• pp.43-50
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• 2002

Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict streamflow and flash floods. Previously, neural networks were used to develop a Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) model that highly improved forecasting skill at specific locations in Pennsylvania, using both Numerical Weather Prediction (NWP) output and rainfall and radiosonde data. The objective of this study was to improve an existing artificial neural network model and incorporate the evolving structure and frequency of intense weather systems in the mid-Atlantic region of the United States for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as life time, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. The new Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to predict streamflow peaks with lead-times of 18 and 24 hours over a five year period in 4 watersheds on the leeward side of the Appalachian mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above .6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 4％ and up to 6％ were attained for the 24 hour lead-time forecasts. This work demonstrates that multisensor data cast into an expert information system such as neural networks, if built upon scientific understanding of regional hydrometeorology, can lead to significant gains in the forecast skill of extreme rainfall and associated floods. In particular, this study validates our hypothesis that accurate and extended flood forecast lead-times can be attained by taking into consideration the synoptic evolution of atmospheric conditions extracted from the analysis of large-area remotely sensed imagery While physically-based numerical weather prediction and river routing models cannot accurately depict complex natural non-linear processes, and thus have difficulty in simulating extreme events such as heavy rainfall and floods, data-driven approaches should be viewed as a strong alternative in operational hydrology. This is especially more pertinent at a time when the diversity of sensors in satellites and ground-based operational weather monitoring systems provide large volumes of data on a real-time basis.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.685-693
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• 2021

본 연구에서는 '전국GIS건물통합정보표준데이터'의 건축물 공간정보 자료를 활용하여 고양시 지역단위의 화재발생 위험도를 산출하고 화재발생 확률에 따른 산업별 경제적 피해를 분석하였다. 분석의 편의상 공간적 범위는 경기도 고양시로 제한하였고, 지역 단위별로 동일한 화재위험 감소율을 적용하였다. 먼저, 지역별 화재 위험도를 평가하기 위해 건축물 공간정보 자료를 이용하여, DB 구축, 지표 설정, 공간 분석의 과정을 거쳐 표준화된 화재 발생 가능성을 도출하였다. 다음으로 한국은행 산업 연관표 대분류 30개 산업구분과 고양시 사업체조사 20개 산업구분과 매칭하여 고양시 산업연관표를 생성하였다. 최종적으로 화재 위험에 따른 고양시의 산업별 경제적 피해 산출은 고양시 산업연관표와 화재발생 가능성을 결합하여 산출하였다. 화재로 인한 6개월 생산 불가와 영업 손실이라는 기본 시나리오를 설정하여 공급모형을 기반으로 분석하였다. 분석결과, 일산동구, 일산서구, 덕양구의 순으로 경제적 피해가 큰 것으로 나타났고, 산업별로는 '전기, 가스, 증기 및 수도사업'이 가장 큰 손실이 발생하는 것으로 나타났다. 공간과 산업적인 측면에서 일산서구의 '전기, 가스, 증기 및 수도사업' 손실이 전체의 약 60% 비중을 차지하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권4호
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• pp.506-514
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• 2013

본 연구는 목재산업 클러스터 구축에 있어서 중요한 위치를 차지하고 있는 목재산업화지원센터 설립을 위한 타당성을 검토하였다. 목재산업화지원센터를 설립하기 위해 할인율 3.5%, 투자기간 4년 및 사업운영 16년, 투자비 246억 원을 투자할 경우, 20년간의 순현재가치 합계액은 2,579천 원으로 나타났고, 비용편익비율은 2.51%, 내부수익률은 10.1%로 산정되었다. 또한, 다지역 투입산출모형을 사용하여 파급효과를 검토한 결과, 전라남도 지역 관련산업의 생산유발계수는 1.4345이고 생산유발효과는 약 352.87억 원, 소득유발계수는 0.1655이며 소득유발액은 약 40.7억 원, 고용유발계수는 0.4665와 고용유발효과는 약 1,145명으로 추정되었다. 따라서 공공성이 강한 시설로 단순히 상기 분석을 통해 사업성 시행여부를 결정할 수는 없으나 운영에 따른 자체 발생비용을 운영수입으로 충당할 수 있는 재무적 독립이 가능한 사업으로 판단되었다.

• 디지털정책학회지
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• 제1권2호
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• pp.9-15
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• 2022

2011년, 세계경제포럼(The World Economic Forum)은 물-에너지-식량을 세계 3대 위험군에 포함했다. 물-에너지-식량은 국가의 발전 전략과 국민의 삶과 관계된다. 본 연구에서는 SBM-Malmquist 지수를 기반으로 중국의 2011-2020년 물-에너지-식량 종합 이용 효율성을 계산한다. 측정 결과를 살펴보면, 중국 전체 물-에너지-식량의 종합 이용은 효율성이 낮으나 상승세를 보였다. 전국적으로 물-에너지-식량 종합 이용 효율성은 뚜렷한 차별성이 존재하며 전반적으로 동부> 중부> 서부의 지리적 분포 구도를 보인다. 전국에 Beijing과 Shanghai만 진정한 유효에 이르고 기타 각 성의 투입과 산출 사이에는 모두 비효율 상태가 존재한다. 물-에너지-식량 종합 이용 효율성의 Malmquist 지수는 1.136으로 상승세를 보이며 기술효율과 기술진보를 통해 중국의 물-에너지-식량 종합 이용 효율성의 향상을 이끌고 있다. 하루빨리 물-에너지-식량 문제에 있어 전략적높이를 끌어올려 그 발전에 대한 정책적 지원을 해야 한다. 각 지역은 지역 간 조율기구를 설립해야 하며 각 성의 식량 생산량, 수자원 분포 등 문제에 따라 맞춤형 조치를 제정해 경제가 조방형 발전에서 녹색 발전으로 전환되도록 조속히 추진해야 한다.

• 한국산림과학회지
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• 제113권2호
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• pp.170-186
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• 2024

본 연구는 국가숲길로 지정된 DMZ펀치볼둘레길의 이용특성을 구명하고 지역경제에 미치는 파급효과를 추정하여 지속가능한 운영관리의 정책적 시사점을 제시하고자 실시되었다. 배포된 500개의 설문지 중에 215명의 응답자가 기본 설문문항을 포함하여 여행지 전체 일정과 지출한 금액을 작성하여 제출하였다. 분석결과 DMZ펀치볼둘레길은 주로 수도권에 사는 50대 이상이 가족과 3시간 30분을 이동하여 방문한 특성이 있었다. 주요 방문목적은 경관감상 활동을 중심으로한 휴양 및 휴식의 가벼운 여행 형태로 주로 오유밭길을 방문하여 4시간을 걸었다. 대부분의 방문객은 DMZ펀치볼둘레길 방문 전·후 강원도 지역을 방문하였으며, 양구군의 인근 관광지를 가장 많이 방문하였다. 1인당 평균지출액은 한국 도보 여행객의 평균지출 금액보다 높은 것으로 나타났다. DMZ펀치볼둘레길 방문으로 매년 평균 21억원(5년 평균 1만 명 이용객 기준)의 직접지출, 28억원 생산, 13억원 부가가치, 40명의 일자리를 강원도 지역내에서 창출하는 것으로 추정되었다. 본 연구 결과는 강원도 지역 경제에 큰 부문을 차지하고 있는 관광분야에서 국가숲길인 DMZ펀치볼둘레길이 차지하고 있는 구체적인 경제적 규모와 파급효과를 실증데이터를 통해 구명한 점에서 의의가 있다. 국가숲길 정책 추진의 타당성과 지속 가능한 산림이용을 위한 정책수립에 활용될 것으로 기대한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권3호
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• pp.127-143
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• 2022

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.