This study conducts an analysis of social media big data pertaining to island tourism resources, aiming to discern the diverse forms and categories of island tourism favored by consumers, ascertain predominant resources, and facilitate objective decision-making grounded in scientific methodologies. To achieve this objective, an examination of blog posts published on Naver from 2022 to 2023 was undertaken, utilizing keywords such as 'Island tourism', 'Island travel', and 'Island backpacking' as focal points for analysis. Text mining techniques were applied to sift through the data. Among the resources identified, the port emerged as a significant asset, serving as a pivotal conduit linking the island and mainland and holding substantial importance as a focal point and resource for tourist access to the island. Furthermore, an analysis of the disparity between existing island tourism resources and those acknowledged by tourists who actively engage with and appreciate island destinations led to the identification of 186 newly emerging resources. These nascent resources predominantly clustered within five regions: Incheon Metropolitan City, Tongyeong/Geoje City, Jeju Island, Ulleung-gun, and Shinan-gun. A scrutiny of these resources, categorized according to the tourism resource classification system, revealed a notable presence of new resources, chiefly in the domains of 'rural landscape', 'tourist resort/training facility', 'transportation facility', and 'natural resource'. Notably, many of these emerging resources were previously overlooked in official management targets or resource inventories pertaining to existing island tourism resources. Noteworthy examples include ports, beaches, and mountains, which, despite constituting a substantial proportion of the newly identified tourist resources, were not accorded prominence in spatial information datasets. This study holds significance in its ability to unearth novel tourism resources recognized by island tourism consumers through a gap analysis approach that juxtaposes the existing status of island tourism resource data with techniques utilizing social media big data. Furthermore, the methodology delineated in this research offers a valuable framework for domestic local governments to gauge local tourism demand and embark on initiatives for tourism development or regional revitalization.
Purpose - Food consumption in Korea has changed in paradigm as it has grown qualitatively in the past in quantitative shortages. Consumer food consumption patterns are rapidly changing due to changes in economic, social and population conditions, scientific and technological development, climate change, and market opening. At the same time, there is a need to actively respond to these changes in terms of the food industry, market, and government policy. The purpose of this study is to examine the changes and characteristics of food consumption expenditure of Korean consumers in-depth and depth in order to provide implications for agriculture, food market and policymakers. Research design, data, and methodology - We analyzed various food consumption changes from the 1980s to 2015 through Household Income and Expenditure Survey raw data from MDIS(Microdata Integrated Service) of Statistics Korea. and conducted the age effect, generation effect, and year effect by cohort analysis. We also conducted comparisons with OECD countries on several indicators. Results - Food consumption spending was slow, and there was no significant change in home consumption, while eating out consumption increased about 20 times in 2015 compared to 1980. Income, age, residential area, number of household members showed significant changes in food consumption. According to the cohort analysis, the changes in the food consumption structure are largely due to age effect, and the year, age, and generation effects are different for each food item. Conclusions - Food consumption has a significant impact on not only the nutritional status of consumers but ultimately the public health. Therefore, they should be regarded as a strategic policy area of central government rather than a matter of size and change of food consumption expenditure.
Purpose - We live in a world of constant change and competition. Many airports have specific competitiveness goals and strategies for achieving and maintaining them. The global economic recession, financial crises, and rising oil prices have resulted in an increasingly important role for facility investment and renewal and the implementation of appropriate policies in ensuring the competitive advantage for airports. It is thus important to analyze the factors that enhance efficiency and productivity for an airport. This study aims to determine the efficiency levels of 20 major airports in East Asia, Europe, and North America. Further, this study also suggests suitable policies and strategies for their development. Research design, data, and methodology - This paper employs the DEA-CCR, DEA-BCC, and DEA-Malmquist production index analysis models to determine airport efficiency. The study uses data on the efficiency and productivity of the world's leading airports between 2006 and 2010. The input variables include the airport size, the number of runways, the size of passenger terminals, and the size of cargo terminals. The output variables include the annual number of passengers and the annual cargo volume. The study uses basic data from the 2010 World Airport Traffic Report (ACI). The world's top 20 airports (as rated by the ACI report) are investigated. The study uses the expanded DEA Model and the Super Efficiency Model to identify the most effective airports among the top 20. The Malmquist productivity index analysis is used to measure airport effectiveness. Results - This study analyzes longitudinal and cross-sectional data on the world's top 20 airports covering 2006 to 2010. A CCR analysis shows that the most efficient airports in 2010 were Gatwick Airport (LGW), Zurich Airport (ZRH), Vienna Airport (VIE), Leonardo da Vinci Fiumicino Airport (FCO), Los Angeles International Airport (LAX), Seattle-Tacoma Airport (SEA), San Francisco Airport (SFO), HongKong Airport (HKG), Beijing Capital International Airport (PEK), and Shanghai Pudong Airport (PVG). We find that changes in airport productivity are affected more by technical factors than by airport efficiency. Conclusions - Based on the study results, we offer four airport development proposals. First, a benchmark airport needs to be identified. Second, inefficiency must be reduced and high-cost factors need to be managed. Third, airport operations should be enhanced through technical innovation. Finally, scientific demand forecasting and facility preparation must become the focus of attention. This paper has some limitations. Because the Malmquist productivity index is based on the hypothesis of the, the identified production change could be over- or under-estimated. Further, as DEA estimates the relative efficiency. It also cannot generalize to include all airport conditions because the variables are limited. To measure airport productivity more accurately, other input variables and environmental variables such as financial and policy factors should be included.
생태계를 구성하는 주요 요소인 식생은 생물다양성 보전과 지속가능 발전의 기반으로 보전의 필요성이 높다. 개발로 인한 자연훼손을 방지할 수 있는 가장 직접적이고 효율적인 정책 수단인 환경영향평가에서 식생 관련한 평가는 정량적·객관적이지 못한 한계가 존재한다. 또한, 영향평가가 보호종의 존재 여부에 집중되어 있어 광역적 차원에서 서식처로서 식생의 역할을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 다양한 공간데이터를 활용하여 개발사업으로 인해 식생이 받는 영향을 다각도로 검토하고 향후 식생 환경영향평가의 정량화·고도화에 기여하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 선행연구 검토를 통해 거시적인 측면에서 식생 영향평가 시 다루어야 하는 항목으로 현재 활용하고 있는 식생보전등급 외에 핵심 면적, 연결성, 식생상태를 도출하였다. 각 항목을 토지피복도와 위성영상을 활용하여 공간적으로 구축하고 시계열 변화분석을 수행하였다. 연구 결과, 모든 항목에서 개발로 인해 식생이 지속적으로 악화되고 있으며, 특히 환경영향평가 대상사업지 내부뿐 아니라 주변 지역에도 악영향이 있음을 규명하였다. 본 연구를 통해 데이터를 기반으로 한 식생부문 환경영향평가의 개선방향을 제시하였으나, 실제 환경영향평가에 적용하기 위해서는 보다 구체적인 방법론이 정립될 필요성이 있다. 다양한 환경공간자료를 적극 활용하여 개발사업으로 인해 자연생태계가 받는 영향을 보다 정량적·과학적으로 평가함으로써 개발사업이 자연생태계에 미치는 영향을 최소화하고, 효과적인 저감대책 수립에 기여할 수 있을 것이다.
기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.
미국에서는 품질 관리 문제를 해결할 수 있는 아이디어로 지급(Pay) Factor가 사용되어왔으며 현재는 생애주기비용까지 고려한 한층 진보된 지급조정모델 개발에 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 이러한 지급조정모델절차의 개발은 품질특성변수 선택의 문제, 품질특성변수의 확률적 분포와 도로 공용성간의 관계 분석의 문제, 그리고 하나의 전체 지급조정모델 개발의 문제 등으로 미 교통부에서 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 극복하기 위한 방법론으로 생애주기비용분석을 고려한 몬테카를로 시뮬레이션 접근 방식이 사용되었다. 미 여러 교통부에서 적용 가능한 견본이 될 수 있도록 현 위스콘신 교통국에서 사용중인 도로관리 관련 시스템들에서 데이터를 축출하여 지급조정을 격정하기 위한 분석 절차를 제시하고 이를 근간으로 지급조정모델 결정 지원 시스템을 개발하였으며 민감도 분석을 실행하여 실제 데이터를 사용하여 개발된 지급조정모델의 적정성을 평가하였다. 본 논문에서 사용된 지급조정모델 개발 절차는 한층 정확성을 높인 도로공용성예측모델과 생애주기비용모델을 사용함으로써 실제 프로젝트에 사용 가능할 것으로 판단된다.
최근 경험데이터에 대한 중요성이 커지면서 데이터사이언스적 관점으로 경험데이터를 다루려는 시도가 많아지고 있다. 빅데이터와 같은 수치적으로 계량화하려는 정량(quantitative)적 조사 방식의 수집방식으로 접근하는 경우에 경험이 가지고 있는 가치에 대한 폭넓은 해석이 어려울 뿐 아니라 비용, 시간이 상대적으로 많이 들고, 개인정보 침해의 위험으로 분석에 한계가 있다. 하지만, 정성(qualitative)적 조사 기반의 경험데이터 수집 절차인 에스노그라피(ethnograpy)는 사용자라는 관점에서 미래 고객의 자연스러운 실제 환경에서 주로 실시되기 때문에 적은 표본으로도 고객이 직면한 본질을 확인할 수 있고, 경험데이터가 가지고 있는 맥락적 차원의 관계를 해석하기에도 용이하다. 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집이 경제적이고, 효율적이라고 하여도 데이터의 수집 과정에 대한 과학적 절차의 미흡은 문제가 될 수 있기에, 수집과정의 오차를 줄이는 것은 중요하다. 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 대한 올바른 측정 도구를 사용했느냐에 대한 타당성 확보와 측정대상을 정확하게 선정하여 타당성 있는 측정 도구와 방법을 사용했느냐의 신뢰성 확보가 중요하다. 이러한 관점에서 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 대한 올바른 측정 방법과 도구개발을 위해 타당성을 확보하고 측정대상을 명확하게 선별하는 연구방법의 신뢰성을 검증할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 기반하여 자영업자의 고객경험을 분석해주는 'I know you_AI' 서비스의 데이터와 방법론 사례를 중심으로 이에 대한 검증 연구를 진행하였고, 연구 결과 신뢰성과 타당성이 있음을 확인하였다.
Purpose This study suggests the development of forecasting model for local cable TV advertisement. In order to verify the expected effect of the suggestion, using the causal loop map of System Dynamics, the factors affecting the prospects of cable TV commercial market were divided into 5 groups. Then targeting 97 people involved in the cable TV commercial market in Busan, Ulsan, and Gyeongnam, a survey was conducted on their perception of the current status of local advertisement market and future prospect. Design/methodology/approach The analysis of the collected data shows that workers in advertising and advertisers perceive the influence of cable TV as an advertising media to be high, while clearly understanding the problems of cable TV commercial market. Based on this the effects on the prospects of cable TV commercial market were analyzed and a forecasting method called Weighted Moving Average was applied. In order to improve accuracy of the added value of Weighted Moving Average, the 5 factors were divided into qualitative factors and quantitative factors, and using Multi-attribute Decision Making method, all the factors were normalized and weighting factors were deduced. The result of simulating the prospects of cable TV commercial market using Weighted Moving Average, both qualitative and quantitative factors showed downward turn in the market prospect for the following 10 years. Findings The result reflects generally negative perception of advertisement viewers about the prospects of cable TV commercial market. Compared to the previous studies on domestic cable TV commercials that focused on policy suggestions and surveys on perception of current status, this study has its significance in that it used scientific method and simulation for verification.
응용지리학은 실제세계에서 일어나는 사회, 경제, 환경적 문제들을 해결하기 위해 지리적 지식과 기술을 응용하는 지리학의 한 분야이다. 우리나라의 경우 아직 응용지리학 분야가 중요한 위치를 차지하고 있는 편은 아니며, 또 실제 문제를 해결하는 데 필요한 이 론이 잘 구축된 편도 아니다. 주로 토지이용 및 관리, 지역격차 분석과 그 해소방안, 지역개 발전략과 지역정책, 국토개발과 계획, 그리고 관광 분야에 관한 연구가 수행되고 있다. 오늘 날 지리적 차원에서 야기되고 있는 다양한 문제들과 세계화를 지향하고 국토통일을 내다보 고 있는 현시점에서 응용지리학 분야에 대한 연구는 그 어느때보다 절실하다고 볼 수 있다.
지상작전사령부는 지상작전수행개념인 "결정적 통합작전" 구현을 위해 작전계획 및 작전수행체계 발전을 지속해서 추진하였고 괄목할 만한 성과를 거두었다. 특히 전쟁 초기부터 공격과 방어를 동시에 실시하여 종심지역의 적을 무력화시켜 아군에게 유리한 여건을 조기에 조성하기 위한 "공방동시통합작전"을 중점적으로 발전시켰다. 그러나 기존의 M&S 체계만으로는 종심작전 효과분석이 제한되어 지휘관에게 과학적이고 합리적인 의사결정 지원이 불가하였다. 본 연구의 목적은 전장관리체계에서 사용 가능한 종심작전 효과분석 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 먼저 종심작전 수행 구성요소인 감시, 물리적타격, 비물리적타격 효과분석에 관한 선행연구를 하여 각각의 특징 및 제한사항을 고찰하고 연구 방향을 제시하였다. 다음으로 전·평시 지구사에서 생산되는 데이터를 활용하여 구성요소 간 상호작용이 반영된 종심작전 효과분석 방법론을 제시하였고, 전투실험 및 자료수집 등을 통해 분야별 입력데이터를 산출하였다. 최종적으로 종심작전효과예측모델 (DECAM)을 구현하고 지구사 및 군단 전투참모단에 배포하여 연합연습 간 활용하였다. 본 연구를 통해 효과분석 방법론 및 개발된 모델의 유용성을 확인할 수 있었으며 지구사 및 군단의 종심작전 수행능력 발전에 기여할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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