• 산경연구논집
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• 제2권2호
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• pp.15-24
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• 2011

현 시대에서 기업 발전을 이루기 위해서는 자사의 핵심 분야에 역량을 집중시키고 기업 비용절감을 도모하고 고객에 대한 서비스의 질을 향상 시키는 등의 노력을 하여야 한다. 그중에서 기업들은 자사의 역량을 핵심 분야에 집중시키고 나머지 부분들은 아웃소싱을 통해 기업비용 절감을 실현시키는 방법에 관심을 기울이고 있고 특히 물류 부문의 아웃소싱에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 이유는 우리나라 기업물류비가 선진국에 비해 월등히 높다는 것 때문이다. 이와 같은 높은 물류비는 대외적으로 수출상품의 가격경쟁력 약화와 무역수지 악화를 초래하고, 대내적으로는 물가상승 요인으로 작용하여 우리경제에 큰 부담이 되고 있어 국가 경쟁력 강화를 위해 물류비 절감이 절실히 요구 되고 있다. 이러한 상황의 해결책으로 대두되고 있는 것이 바로 제3자 물류기업으로의 아웃소싱이다. 이에 따라 현재는 전문물류업체 등장과 함께 많은 기업들이 자사물류에서 제3자 물류로 전환하고 있다. 하지만 화주기업들이 제3자 물류기업들에게 통합적인 물류서비스를 위탁하는 경우는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 국내 제3자 물류기업 현황과 문제점을 분석하고 프랜차이즈 기업 본 아이에프의 제3자 물류 활성화에 대한 사례를 통하여 향후 발전방안을 제시하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제12권1호
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• pp.69-91
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• 1990

본고(本稿)에서는 1989년 1월에 시행된 관세율(關稅率) 조정(調整)이 산업별(産業別) 생산(生産), 수출입(輸出入), 물가지수(物價指數), 고용(雇傭) 등에 미치는 영향을 한국경제(韓國經濟)의 다부문(多部門) 일반균형(一般均衡)을 통하여 분석하였다. 분석결과에 의하면 관세율(關稅率)의 조정(調整)은 대부분의 산업(産業)에서 수입(輸入)과 수출(輸出)을 동시에 증가(增加)시키나 수입(輸入)의 증대가 수출(輸出)의 증대보다 더 커서 국제수지(國際收支)는 악화된다. 또한 관세율(關稅率) 조정(調整)은 명목국민(名目國民) 총생산(總生産)을 증대시키고 물가(物價)를 하락(下落)시킨다. 수입(輸入)의 증가율이 큰 산업(産業)으로는 의복, 혁제품, 나무제품 산업(産業)을 들 수 있으며 수출(輸出)은 대부분의 산업(産業)에서 증가하나 특히 수입(輸入)된 원자재(原資材)를 많이 사용하는 비철금속 1차제품, 혁제품, 석탄제품, 고무제품산업의 수출증가율(輸出增加率)이 높다. 산업별생산(産業別生産)을 보면 혁제품, 비철금속 1차제품, 화학제품, 종이 지제품, 목제품 등 일부 수입경쟁산업(輸入競爭産業)에서는 생산(生産)이 감소(減少)되나 기타의 산업(産業)에서는 생산(生産)이 증가된다. 일반적으로 수출(輸出)의 비중이 높은 산업(産業)에서 생산(生産) 및 고용(雇傭)의 증가율이 높다.

• 영재교육연구
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• 제21권1호
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• pp.57-81
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• 2011

본 연구의 목적은 음악영재들이 경험하는 일상을 통해 그들이 실제 인지하는 삶의 질에 대해 알아보는 것이다. 삶의 질에 대해 측정하기 위해 일상 경험을 2가지로 나누어 살펴보았다. 하나는 외적 경험으로, 주된 활동, 함께한 사람에 대한 것이며, 다른 하나는 내적 경험으로, flow, 정서에 관한 것이다. 본 연구결과를 통해 음악영재들의 삶(일상)을 정리해 보면 다음과 같다. 첫째, 일상에서 생산활동에 참여하는 시간과 혼자 보내는 시간이 많고, 그 시간에 재능 발현을 위한 준비를 하면서 긍정적인 내적 경험을 하고 있었다. 둘째, 음악영재는 일상에서 일반청소년에 비해 긍정적인 내적 경험을 보고하고 있었다. 셋째, 다른 활동을 할 때보다 자신의 재능과 관련된 음악활동을 하면서 더 깊이 flow에 빠지고, 긍정적인 정서를 느끼고 있었다. 넷째, 음악활동을 하면서 깊은 flow를 경험하고 있었지만, 상대적으로 행복하다고 생각하지는 않았다. 이는 행복감이라는 것이 flow 경험과 동시에 오지 않는 특징을 가졌기 때문으로 보인다. 본 연구는 새로운 연구방법, 즉 경험표집법(ESM)의 사용으로 일상에 대한 풍부하고 심도 깊은 자료를 제공하고, 이러한 정보들을 통해 음악영재들을 심층적으로 이해하고 상담이나 교육을 위한 기초자료를 제공해 줄 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.229-256
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• 2023

팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.