• 소비문화연구
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• 제15권2호
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• pp.213-247
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• 2012

본 연구는 저소득층 가계의 소득구조, 자산구조 및 지출구조의 경제구조를 분석하고, 이를 토대로 저소득층 가계의 경제적 복지를 위한 정책을 제언하고자 하였다. 이를 위해 2009년도 한국복지패널조사(KOWEPS) 자료를 토대로 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 소득구조의 경우, 저소득층 가계는 근로소득, 사업·부업소득 및 재산소득 규모가 적었고, 이전소득 규모는 컸다. 한편 저소득층 가계는 사적이전소득 규모가 적었고, 공적이전소득 규모는 컸다. 저소득층 가계는 이전소득 비중이 가장 많았고, 공적이전소득 비중이 사적이전소득 비중보다 많았으며, 공적이전소득 중 정부보조금 비중이 가장 많았다. 극빈곤층 가계는 근로소득, 금융소득 및 사적이전소득 규모가 가장 작은 반면에, 공적이전소득 규모가 가장 컸고, 빈곤층 가계는 이전소득 규모가 가장 작았다. 극빈곤층, 빈곤층 및 차상위층 가계 모두 이전소득 비중이 가장 높았다. 자산구조의 경우, 모든 자산종류에서 저소득층 가계는 그 규모가 작았지만 특히, 금융자산 및 기타자산 규모가 작았다. 자산종류별 구성비는 저소득층 가계는 총부채 비중이 가장 높았고, 주택자산 비중은 높은 반면에 부동산자산, 기타자산 및 금융자산 비중은 낮았다. 모든 자산종류에서 극빈곤층 가계가 차상위층 가계에 비해 그 규모가 작았다. 세 가계집단 모두 주택자산 비중이 가장 높았지만, 그 중 극빈곤층 가계의 비중이 가장 높았다. 지출구조의 경우, 모든 지출비목에서 저소득층 가계는 그 규모가 작았다. 저소득층 가계는 식료품 비중이 가장 컸고, 그 다음으로 기타소비 비중이었다. 대부분의 지출비목에서 차상위층 가계보다 극빈곤층 가계의 지출 규모가 작았으나, 월세 규모는 극빈곤층 가계가 빈곤층 가계나 차상위층 가계보다 컸다. 세 가계집단 모두 식료품 비중이 가장 컸고, 그 다음이 기타소비였다. 한편 식료품, 월세 및 광열수도 비중은 극빈곤층 가계가 차상위층 가계보다 높았다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권1호
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• pp.150-164
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• 2022

본 연구는 잣나무(Pinus koraiensis Siebold & Zucc.) 인공림을 대상으로 1차 및 2차 간벌에 따른 입목의 생장특성을 규명하여 산림시업지침 및 매뉴얼 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 사용된 연구자료는 간벌강도에 따라 설치된 잣나무 인공림 영구고정표준지로부터 수집되었으며, 각 간벌시험림별 4~5회 반복조사된 자료를 토대로 임령 19~43년생 시기의 흉고직경, 재적, 고사목 등 주요 입목 및 임분 현황을 분석하였다. 간벌강도에 따른 일원분산분석에서 개체목의 흉고직경 및 재적 변화는 유의적인 차이를 보였으며(p<0.05), 특히 간벌강도가 클수록 시간이 경과함에 따라 경급분포는 더 오른쪽에 위치하여 입목의 경급이 더 큰 것으로 관측되었다. 흉고직경 정기평균생장량의 경우, 간벌강도가 강하고 간벌 후 경과기간이 짧을수록 생장량이 높았는데, 구체적으로 임령 19~24년생 때 간벌강도별 생장량 범위는 0.48~0.95 cm/year이었다. 이후 2차 간벌에 따른 정기평균생장량도 강도간벌구에서 더 큰 것으로 분석되었으며, 임령 37~42년생 때 간벌강도별 생장량 범위는 0.29~0.67 cm/year이었다. 개체목 재적의 정기평균생장량은 간벌강도에 따라 차이가 있었으며, 흉고직경과 달리 시간이 지나도 크게 줄어들지 않는 경향이 나타났다. 임분 재적은 전반적으로 임분밀도가 밀한 표준지에서 높은 경향이었으나, 임분재적 정기평균생장량은 시기에 따라 무간벌뿐만 아니라 약도간벌이 이루어진 임분에서 더 높은 것으로도 분석되었다. 고사목은 무간벌구에서 가장 많이 발생하였으며, 반복조사가 진행될수록 임분밀도에 따른 고사목 본수 차이는 더욱 증가하였다. 종합적으로 임분밀도가 밀할수록 개체목의 흉고직경과 재적 생장량은 낮아지는 경향이었으나, 적절한 1차 및 2차 간벌이 시행되면 생장량은 다시 촉진되었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권9호
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• pp.127-142
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• 2005

Study of Animation 3-Dimensional Motion Picture국내뿐만 아니라 전 세계의 수백만의 인구가 영상을 접하고 있다. 영상은 움직이는 형상을 시각화 하는 것에서 지식, 정보 전달의 매체로서 자리 매김 하였다. 과학의 발전은 온라인(Online)시대를 열어주었고 온라인 시대의 정보습득은 지속적으로 고속화 되어, 과량의 정보 속에서 선택을 해야 하는 관객들을 함께 가속화 시키고 있다. 선택적인 측면에서 시각적인 전달 방법은 급변하는 시대의 요구에 맞게 변화하게 된다. 다량의 정보 속에서 순간의 선택을 받기 위한 일한으로, 1차적인 요건은 시선을 집중시키는 것이며, 그에 상응하는 만족감을 선사하는 것이다. 영상의 초기는 실제로 자신이 보고 있는 상황을 그대로 옮기고자 하는 욕구에서 출발한 것이다. 정지화면에서 만족하지 못한 인간은 움직이는 화면(Film)을 개발하였고 양안의 시점의 차이와 광선의 자극 반응을 감안한 실제 인지하는 시점보다 더 입체감을 만들어내는 영상을 가늠 해내는 연구를 하게 된다. 이는 컬러 필름(Color Film)에서 입체영상 개발까지 놀라운 성과를 누리게 된다. 인간의 가시적인 면에 대한 욕망의 추구 즉, 극대화된 실재감(Reality) 있는 볼거리 추구는 영상이 포함되는 모든 분야에 지속적으로 요구되고 있다. 지금 수백만의 인구가 보편적으로 보고 있는 영상들은 평면적이다. 화면의 깊이 감(Depth)과 착시현상(Optical Illusion)은 효과적으로 현실감을 주며 정보를 전달한다. 하지만, 인간의 양안 시점차이로 인식하는 입체감은 평면속에서 만들어 내는 깊이 감으로는 현실감 있게 인식하는데 한계점이 존재한다. 이러한 한계를 만족시킬 입체 영상) 입체영상은 영화에서 시작되었으나, 20c후반기에 들어서면서 애니메이션 분야와 모바일, 광고 패널, 텔레비전등의 매체를 이용한 입체 영상의 개발로 인하여 특정 분야에 한정 시킬 수 없으므로 영상으로 칭한다. 입체 영상은 21c에 들어서면서 영상매체의 한 분야로 급부상하고 있다. 1900년 무렵부터 연구된 입체영화(3-Dimensional motion Picture)는 In여 년이 지난 지금 대중화를 눈앞에 두고 있다. 국내에서는 놀이 동산이나 박물관등에서 흔히 볼 수 있다. 하지만 앞으로는 HDW등의 대중화로 화질의 발전을 이룬 텔레비전 분야 등에서 실용화 될 전망이다. 국제적인 흐름과 함께 국내에서도 입체 영화에 대한 연구가 활성화 되어 영상산업의 한 주류로서 대두되고 있다. 이러한 상황에서 입체영상에 대한 이해와 콘텐츠(Contents)의 개발은 기술적인 진보에 발맞추어 준비되어야 한다. 본 논문은 이러한 기술적인 계보에 발맞춘 영상 콘텐츠 개발에 박차를 가하고자 앞으로의 발전분야에 대한 기술적인 면과 기법적인 면을 제시하여 기술만 앞서고 내용은 수입하는 수입국이기 보다는 미리 준비하여 비전문가나 타국의 기술에 선점 당하지 않는 분야로 성장할 수 있는 진보적인 영상 인들의 관심과 지속적인 연구를 독려하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.