우리나라의 건설산업은 그 규모에 비해 국가의 핵심 산업으로 역할을 수행하고 있다. 하지만 글로벌 경제위기 이후 건설산업은 치명적인 타격을 받았으며 경제와 금융 시장의 안정성을 확보하기 위해 재무구조가 불안정한 기업을 구조조정하게 되었다. 신용등급 하락에 의한 기업의 워크아웃은 경기악화에 의한 외적인 요인과 재무제표 상으로 나타나는 내적인 요인을 바탕으로 이루어 졌다. 그러나 건설산업은 재무제표만으로는 평가할 수 없는 특성을 가지고 있으며 이를 제외한 가치평가는 합리적이지 못하다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 워크아웃 기업의 특성을 고려하여 평가할 수 있는 평가모형을 제시와 시사점 도출을 목적으로 기업의 가치를 DCF와 Black Scholes 모형을 통해 비교 분석하였으며 시장가치와의 비교를 통해 기업가치의 저 고평가 여부를 확인하였다. 그 결과 사례기업인 4개 기업 중 2개의 기업의 가치가 시장가치보다 높게 나타나는 것을 확인하였다.
본 연구는 대학 홈페이지의 성공적 관리 및 운영이 대학의 브랜딩 효과를 초래한다는 점에 착목하여 기존의 대학 홈페이지 평가요소들의 문제점을 인식하고 새로운 평가모형을 도출한 후 각 단계별 평가요소에 대한 중요도 및 우선순위를 파악하고자 하였다. 특히 본 연구는 의사결정 방법론 중 계층분석과정(AHP)을 활용함으로써 학과 홈페이지 평가요소에 대한 중요도의 객관성을 높이고자 하였다. 분석결과, 29개의 학과 홈페이지 평가요소 중 모바일 서비스, 교과과정의 구성현황 및 교과목의 설명, 학과특성을 나타내는 전문적인 교육내용, 홈페이지 이용안내 및 사이트맵 접근의 용이성, 학과의 차별화된 교육방식 등의 요소는 비교적 중요도가 높게 나타난 반면, 학과특성에 적합한 슬로건, 학과의 차별화된 이미지 및 아이덴티티, 학과 SNS와의 연동, Q&A게시판 제공, 커뮤니티 활발한 운영, FAQ기능의 제공 등의 항목은 상대적 중요도가 낮게 나타났다. 본 연구는 이상의 연구결과를 바탕으로 대학 학과홈페이지의 성공적 관리 및 운영을 위한 기본적 토대를 제시했을 뿐 아니라, 학과홈페이지의 활성화를 위한 몇 가지 시사점을 제시하였다.
본 연구는 프랜차이즈 레스토랑의 고객들의 선택속성이 방문의도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고, 또한, 소비자 태도가 어떠한 조절효과가 있는지 알아보기 위해 2016년 4월 1일부터 4월 30일에 이르는 한 달간 조사기간을 두어 실시하였고 자료 수집은 서울을 포함한 수도권의 프랜차이즈 레스토랑에서 방문하는 고객에게 자기기입식으로 응답하게 하였다. 첫째, 프랜차이즈 레스토랑 선택속성이 소비자들의 방문의도에 미치는 영향을 분석하기 위해 회귀분석을 실시한 결과, 친절성은 B=0.597(p<.001), 독특성은 B=0.210 (p<.001), 청결성은 B=0.230(p<.001)로 소비자 구매의도에 유의적인 정(+)의 영향력이 있었다. 둘째, 프랜차이즈 레스토랑 선택속성이 외식소비자의 방문의도 간에 소비자 태도의 조절효과를 검증은 분석 결과, 1단계에서는 결정계수는 0.630, F=128.612(p<0.01)로 모형은 유의적으로 나왔다. 2단계 모형에서는 소비자태도의 추가로 인한 설명력의 증가는 6.1%이고, 이에 대한 F=58.656(p<0.01)으로 소비자태도의 추가는 유의적으로 나왔다. 3단계에서는 레스토랑 선택속성*소비자 태도의 추가적인 투입으로 인한 설명력의 증가는 0.6%이고, 이에 대한 F=1.585(p<0.01)로 조절효과는 유의적으로 나왔다. 프랜차이즈 레스토랑 선택속성과 소비자태도의 개별적인 조절효과를 보면 음식맛은 정(+)의 영향력이, 독특성은 유의적인 부(-)의 영향력이 있었고, 친절성과 청결성은 아무런 조절효과가 없었다.
액체의 화재 및 폭발위험을 나타내는 가장 중요한 물성의 하나인 인화점의 실험 데이터는 그 필요에도 불구하고 실제로 데이터를 확보하는 것이 가능하지 않은 경우가 많다. 이 연구에서는 DIPPR 801에서 얻은 893개 유기물의 인화점 실험데이터로부터 인화점을 예측하는 부분최소자승법(PLS) 및 support vector machine(SVM) 모델을 만들고 비교하였다. 분자를 구성하는 각 구성요소들이 분자의 물성에 일정한 기여를 한다는 가정을 이용하여 분자의 물성을 예측하는 방법인 그룹기여법을 이용하여 65개 작용기가 이 예측모델의 독립변수가 되었고 분자량의 로그값이 추가되었다. 두 모델에서 결정해야 할 매개변수는 교차검증에서 계산된 오차를 이용하여 결정되었는데, SVM모델은 그 매개변수가 많아 particle swarm optimization을 이용한 최적화를 이용하였다. 훈련데이터의 선택이 예측성능에 영향을 줄 수 있어 임의로 100개의 데이터 세트를 생성하여 테스트하였다. 전체 데이터에 대해 계산된 평균절대오차는 PLS가 13.86~14.55였고, SVM이 7.44~10.26여서 SVM이 PLS에 비해 매우 우수한 예측성능을 보였다.
정보통신기술의 발달로 온라인 정보검색과 사회연결망을 통한 정보 교류가 빈번해지면서 오프라인 공간에서 교통망으로 주어지는 물리적 접근성을 근간으로 구축된 기존의 입지이론으로는 설명할 수 없는 상업 입지의 양상이 전개되고 있다. 본 연구는 도시민의 일상생활과 밀접하게 연관된 생활밀접형 업종 중 음식점을 대상으로 스마트폰 출시 이후 지난 10여 년 동안 서울시 소재 음식점 입지의 분포 변화와 입지 영향 요인을 실증 분석한다. 특히 SNS상에서 맛집 검색 등 온라인 검색 활동과 음식점 입지와의 관계도 파악한다. 이를 위하여 개업, 폐업, 영업 중인 음식점 입지의 커널밀도 및 모란지수를 측정하여 음식점 분포의 군집성과 군집 양상의 변화 추이를 살펴보고, 최적의 공간회귀모형을 추정하여 음식점 입지에 영향을 미치는 온·오프라인 속성을 파악한다. 본 연구의 분석 결과는 소비자의 장소 선택 의사 결정 과정에 있어 장소에 대한 정보검색 과정이 더해지는 초연결사회에서 음식점 입지를 계획하고 관련 정책을 수립하는 데 있어 중요한 기초자료가 될 것이다.
농작물에 영양분을 공급하거나 식물의 생장촉진, 식물 병원균의 억제 등을 위하여 토양에 미생물이 투입된다. 대표적인 예가 질소고정 공생세균과 Pythium, Rhizobium 등이다. 이들이 투입되어 성공적으로 작용하려면 생존하여 충분한 밀도로 집략을 형성하여야 한다. 이들의 생존과 집략화에 미치는 영향은 생물적인 인자와 비생물적 인자에 의해 좌우된다. 생물적 인자중에서 중요한 것은 포식과 경쟁, 비생물적 인자 중에서 중요한 것은 물의 장력 유기탄소, 무기영양분(N, P), pH 등이다. 토양의 토성과 소공극 분포도 투입된 미생물의 생존과 활착에 중요한 역할을 담당한다. 또한 미생물에 대한 토양생태계의 선택성은 접종 세포 개체군의 활착에 있어서 중요하다. 예를 들면 항생제의 사용에 의한 토착미생물의 제어, 계면활성제를 분해하는 Psendomonas종을 투입하는 경우이다. 투입미생물의 활착을 증진시키기 위하여 이탄, 점토 등의 수송체를 동시에 첨가할 수 있는데 이들은 투입미생물에게 보호적인 미소서식지를 만듦으로서 토양중에서 세균을 보호할 수 있다. 또한 세균이나 공업용 효소를 부동화시키기 위한 수송체로서 유기성 중합체가 사용되고 있다. 이러한 물질들의 예를 들면 아질산칼륨, agarose, k-carrageenan 등이다. 이들도 미소서식처를 제공하므로서 투입미생물의 활착을 돕는 역할을 한다.
본 연구는 복잡한 도시 대기환경 모의에 사용된 중규모 기상장 모델이 모수화 방법이나 해상도 등과 같은 물리적 한계를 갖는 점에 대해 관측값 객관분석과 그 내삽되는 자료의 조절과정 (Quality control)이 대기유동장 수치모의에 미치는 효과의 검증을 위해 설계되었으며, 한 적절한 자료의 조절방법을 제시하였다. 먼저 기상 관측소의 지점위치에 따른 Quality control결과에서는 도심 내에 위치한 기상관측자료들은 주변에 다수 존재할 가능성이 큰 건물과 지형이 주는 영향에 의해 대표성이 떨어지는 자료를 생산할 가능성이 있는 것으로 나타났으며, 오히려 해수ㆍ담수 부근지역에 위치하여 일관된 바람장과 기온장을 형성하는 자료들이 모델 내에서 자료의 대표성이 특히 기온보다는 풍속에서 나타나고 있다. 모델 내에서 역학적인 관계를 만족시키는 관측값의 유효성에 대한 Quality control 결과 기온이 풍속보다 향상되고 있는 것으로 나타났으며 가능한 한 모델링 도메인 영역에 포함되어 있는 기상 자료들을 많이 내삽하는 것이 더 효과적으로 모델의 해석능력을 향상시키는 것으로 나타났다 이것은 대표성있는 어떤 지점의 선택보다는 모델 내에서 크게 고려되지 않았던 복잡한 도심의 아스팔트, 건물, 지하철, 도로, 자동차등에 의해 발생될 가능성이 있는 열에 대한 정보의 반영은 결과적으로 모델의 해석에 유리하게 적용되며, 서울을 비롯한 수도권지역의 AWS에 포함되어있는 기온자료는 모델 내에서 정체되거나 확장되어 있는 고온역에 대한 모사에 적절하게 사용될 수 있음을 나타낸다.
포플러는 생장이 빠르고 세대가 짧아 임목육종의 모델 수종으로 이용되어 왔을 뿐만 아니라 다른 어떤 수종보다 임목 육종성과가 많은 수종이다. 국내에서 개발된 신품종 포플러는 도입종으로 이태리포플러(p. eurmericana“I-214”,“I-476”), 이태리포플러 1, 2호(p. euramericana“Eco 28”, p. deltoides “Lux”), 교잡종으로 현사시 1, 2, 3, 4호(P. alba x p. glandulosa No. 1. 2. 3, 4), 양황철나무(P. nigra x P. maximowiczii), 수원포플러(P. koreana x P nigra var. italica) 등이 있으며, 신발육종으로 사시나무가 있다. 신품종으로 개발된 포플러류의 조림 실적은 지금까지 935,162 ha로 그 중 이태리포플러가 745,773ha, 현사시가 184,636 기타 신품종이 4,753ha가 조림되어 국토 녹화뿐만 아니라 농촌 경제에도 기여한 바 크다. 포플러와 관련되어 개발된 기술은 신품종 포플러의 적지판정, 교배가 불가능한 원연종간 교배, 무성증식법 등 수많은 기술을 개발 한 바 있다. 앞으로도 포플러는 용재수 및 가로수, 공원수 등 녹음수로서 뿐만 아니라 쓰레기 매립지 침출수, 축산폐수 등 각종 환경 오염물질 정화수로도 전망이 대단히 밝은 수종이다.
사람의 빈번한 자세 변화, 그리고 background clutter과 occlusion으로 인해 Person Re-identificatio는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 어려운 부분이다. 비겹침 카메라의 이미지는 어떤 사람을 다른 사람과 구별하기 어렵게 한다. 더욱 나은 성능 일치를 달성하기 위해 대부분의 방법은 특징 선택과 거리 메트릭을 개별적으로 사용한다. 그렇게 차별화된 표현과 적절한 거리를 얻을 수 있고, 사람과 중요한 특징의 무시 사이의 유사성을 설명할 수 있다. 이러한 상황은 우리가 이 문제를 다루는 새로운 방법을 고려하도록 한다. 본 논문에서는 Person Re-identification를 위한 3단 계층네트워크를 갖는 향상되고 반복적인 신경 회로망을 제안하였다. 특히 RNN(Revurrent Neural Network) 모델은 반복적인 EM(Expectation Maximum) 알고리즘과 3단 계층 네트워크를 포함하고, 차별적 특징과 지표 거리를 공동으로 학습한다. 반복적인 EM 알고리즘은 RNN 이전에 연속해 있는 CNN(Convoutional Neural Network)의 특징 추출 능력을 충분히 사용할 수 있다. 자율 학습을 통해 EM 프레임 워크는 패치의 레이블을 변경하고 더 큰 데이터 세트를 훈련할 수 있다. 네트워크를 더 잘 훈련시키기 위해 3단 계층 네트워크를 통해 CNN, RNN 및 풀링 계층이 공동으로 특징 추출을 할 수 있다. 실험 결과에 따르면 비전처리 분야에서 다른 연구자의 접근 방식과 비교할 때 이 방법은 경쟁력 있는 정확도를 얻을 수 있다. 이 방법에 대한 다른 요소의 영향은 향후 연구에서 분석되고 평가될 것이다.
우리나라의 도시들은 과거 급격한 도시화를 겪으면서 방재, 안전의 개념이 도시개발에 충분히 반영되지 못했을 뿐 아니라, 개발에 따른 불투수층 확대에 따라 강수, 저류, 침투, 증발산 및 유출로 이어지는 자연적인 물순환 체계의 왜곡을 초래했다. 최근 선진국들을 중심으로 그린인프라를 활용하여 도시 물순환 체계를 개선하고 도시의 홍수저감 효과를 높이는 노력들이 강조되고 있다. 그러나 우리나라는 접근성이나 심미성의 측면으로만 그린인프라를 계획하고 있어 그린인프라가 가지는 다양한 효과들을 제대로 활용하고 있지 못하다. 이에 도시 물순환을 개선하고 홍수저감 기능을 효과적으로 활용할 수 있는 그린인프라 계획 프레임워크를 개발하고 이를 시범지역에 적용하고자 한다. 프레임워크의 1단계에서는 해당지역의 여건 및 문제점을 분석하고, 2단계에서는 홍수취약성 분석을 통해 취약성이 높은 지역을 도출하고 이 지역을 중심으로 그린인프라 우선 설치지역을 도출하는 공간계획을 수립한다. 홍수취약성은 빈도 비모형과 GIS를 활용한 정량적 분석방법론을 활용하였다. 3단계에서는 해당 지역의 지리적 여건, 홍수 경험, 재정 등 다양한 지역여건을 고려하여 그린인프라 기법을 선정하는 과정을 포함하고 있다. 개발된 프레임워크를 부산시 연제구와 남구에 적용하여 주요 취약지역을 대상으로 공원, 빗물정원, 투수성 포장 등을 활용한 구체적인 그린인프라 계획을 제안하였다. 그린인프라 계획 프레임워크가 도시계획, 환경계획, 개발계획 등 다양한 도시공간계획과 연계되어 반영된다면 보다 효과적인 그린인프라 활용에 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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