동해의 평균 표층 순환과 표층 해류의 변동성을 이해하기 위하여 1991년부터 2017년까지 동해를 지나간 표층 뜰개들의 궤적을 분석하였다. 표층 뜰개 자료를 분석하여 동해 표층 해류들을 그 주경로 별로 분류하고, 이들 해류의 변동을 조사하였다. 동한난류는 한국 동해안을 따라 북쪽으로 흐르며 $36{\sim}38^{\circ}N$에서 이안한 후 동해 중앙($131{\sim}137^{\circ}E$)에서 동쪽으로 흐른다. 이때 해류 경로의 평균 위도는 $36{\sim}40^{\circ}N$의 범위를 가지며, 남북으로 큰 진폭을 갖고 사행한다. 표층 뜰개 경로의 평균 위도가 $37.5^{\circ}N$ 이남(이북)일 때 사행진폭이 상대적으로 크며(작으며) 진폭은 약 100 (50) km이다. 동해 중앙에서 표층 뜰개들은 $37.5{\sim}38.5^{\circ}N$를 따라 동쪽으로 흐르는 경로를 가장 빈번하게 지나간다. 동해 북부 블라디보스토크 연안에 투하된 표층 뜰개들은 연안을 따라 남서쪽으로 이동하다가 일본분지 서쪽에서 반시계방향 순환을 따라 남동쪽으로 이동한 후 $39{\sim}40^{\circ}N$에서 동쪽으로 사행하여 이동한다. 다음으로 동해를 $0.25^{\circ}$ 간격으로 격자를 나누어 각 격자를 통과하는 표층 뜰개들의 이동 속도 벡터 자료로 동해 평균 표층 해류 벡터장과 속력장을 구하였다. 그리고 $0.5^{\circ}$ 격자 간격으로 해류장의 분산타원을 계산하였다. 울릉분지 서쪽에서는 동한난류의 경로가 매년 변화하고, 야마토분지에서는 해류의 사행과 소용돌이가 많아 해류의 변동성(분산)이 크다. 표층 뜰개의 주 이동 경로, 평균 해류 벡터장, 분산을 모두 반영하여 표층 뜰개 자료에 근거한 동해 표층 해류 모식도를 제시하였다. 이 연구는 그동안 인공위성 고도계 자료를 이용하여 구한 표층 지형류와 해양수치모델로 모의한 해류를 중심으로 연구해 왔던 동해 표층 순환을 라그랑지 관측 자료를 통해 정리했다는 데 의의가 있다.
이 연구의 목적은 일기도, 850 hPa 면의 유선, 후방궤적과 기상, 그리고 대기질 모델을 이용하여 비황사기간 동안 청주시 미세먼지 PM2.5의 고농도 원인을 분석하는 것이다. 청주시 PM2.5 고농도 사례일 동안 시계열과 일기도를 분석한 결과, 중국 또는 주변 지역으로부터 PM2.5의 장거리 수송과 관련된 기상 패턴을 나타내었다. 실제로 PM2.5 시계열에서 자체 기여 농도보다 2-3배 이상 증가한 60-80 ㎍ m-3가 장거리 수송과 관련된 배경농도로 관측되었다. PM2.5의 고농도는 대체로 상층 제트류가 한반도를 통과하면서 지상 고기압과 저기압의 발달 위치에 따라 분포하였다. 결과적으로 청주시 PM2.5 고농도 발생 원인은 중국 북경이나 기타 인근 지역에서 산업, 가정 및 에너지 연소 기원으로 발생한 스모그 형태의 대기 오염물질 덩어리가 장거리 수송의 기압배치에 따라 빠른 풍속 대를 타고 이동했기 때문이다. PM2.5를 포함한 대기오염물질이 지상 고기압 확장역이나 절리저기압 또는 지상저기압 배치에 따라 벨트나 띠 형태의 오염 덩어리로 북쪽에서 남쪽으로 청주시 분지 지형을 통과하는 M자형 패턴을 나타내거나, 강줄기 형태의 띠들이 바람의 영향을 받아 U자형으로 변하는 점진적 증가형 패턴으로 나타난다.
생성 AI 기술의 막대한 파급력에 대한 기대가 산업계를 휩쓸고 있다. 생성 AI 기술의 활용과 발전에 창업생태계가 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 만큼, 이 분야의 벤처투자 현황과 특성을 더 잘 이해하는 것도 중요하다. 본 연구는 생성 AI 기술과 창업생태계를 주도하는 미국을 비교 대상으로 삼아 한국의 벤처투자 내역을 분석하고 향후 벤처투자 금액을 예측한다. 분석을 위해서 미국의 117개 생성 AI 스타트업의 2008년부터 2023년까지 286건의 투자 내역과 한국의 42개 생성 AI 스타트업의 2011년부터 2023년까지 144건의 투자 내역을 수집하여 새로운 분석 자료를 구축했다. 분석 결과, 생성 AI 기업의 창업과 벤처 투자가 최근 들어 급증하고 있으며, 초기 투자에 절대다수의 투자 건이 집중됐다는 점이 미국과 한국에서 공통적으로 확인됐다. 양국의 차이점도 몇 가지 발견됐다. 미국의 경우 한국과는 다르게 같은 투자 단계에서 최근의 투자 규모가 그 이전보다 285%에서 488%까지 증가했다. 단계별 투자 소요 기간은 한국이 미국보다 다소 길었으나 그 차이가 통계적으로 유의하지는 않았다. 또한, 전체 벤처투자 금액 중 생성 AI 기업에 대한 투자 비중도 한국이 미국보다 높았다. 생성AI의 세부 분야별로는 미국은 텍스트와 모델 분야에 전체 투자액의 59.2%가 집중된 반면, 한국은 비디오, 이미지, 챗 기술에 전체 투자액의 61.9%가 집중돼 차이를 보였다. 2023년부터 2029년까지 한국의 생성 AI 기업에 대한 벤처 투자 예상 금액을 네 가지 다른 모델로 예측한 결과, 평균 3조 4,300억 원(최소 2조 4,085억 원, 최대 5조 919억 원)이 필요할 것으로 추정됐다. 본 연구는 미국과 한국의 생성 AI 기술 분야의 벤처투자를 다각도로 분석하고, 한국의 벤처투자 예상 금액을 제시하였다는 점에서 실무적 의의를 찾을 수 있다. 또한, 아직 학술적 연구가 충분하지 않은 생성AI 벤처투자에 대한 현황을 구체적 자료와 실증근거를 통해 분석함으로써 향후 깊이 있는 학술 연구의 토대를 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구에서는 벤처투자 금액 예측을 위한 방법 두 가지를 새롭게 개발하여 생성 AI의 향후 벤처투자 금액을 예측하는데 적용했다. 이 방법도 후속 학술 연구에서 다양한 분야로 확장·적용되고 정제된다면 벤처투자 예상 금액 예측 방법을 풍부하게 하는 데 공헌할 수 있을 것이다.
본 연구는 우리사회에서 가장 취약한 집단이라고 할 수 있는 여성 독거노인을 대상으로 이들의 우울이 시간의 흐름에 따라 어떠한 변화패턴을 갖는지 그리고 이러한 우울에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 규명하기 위한 종단연구이다. 동시에 본 연구에서는 동일한 노인일지라도 연령에 따른 차이가 크다는 점을 고려하여 여성 독거노인을 전기(the young-old)와 후기노인(the old-old)으로 구분하여 각 집단의 우울에 영향을 미치는 예측요인이 서로 어떠한 차이가 발생하는지를 확인하였다. 주요 분석결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 여성 독거노인의 우울은 시간이 지나면서 감소하는 패턴을 갖는 것으로 나타났다. 조건적 모형에서 여성 독거노인의 우울궤적의 초기수준에 영향을 미치는 요인을 살펴보면 그 외 도시보다는 대도시 지역에 사는 노인이, 주관적 건강상태가 좋을수록, 운동을 하지 않는 노인이 초기 우울값이 낮은 것으로 나타났다. 다음으로 여성 독거노인의 우울의 변화율(기울기)에 영향을 미치는 요인을 살펴본 결과, 연령이 높을수록, 대도시에 사는 노인이, 주관적 건강상태가 좋을수록, 친교활동이 적을수록, 사회활동을 많이 할수록 우울수준이 큰 폭으로 감소하는 것으로 나타났다. 마지막으로 여성 독거노인의 우울의 초기값과 기울기에 영향을 미치는 경로에 전기노인과 후기노인 사이에 일부 차이가 있는 것으로 나타났다. 구체적인 내용을 살펴보면, 후기노인의 경우 초기에 사회활동 참여정도가 높을수록 우울의 변화폭은 커지는 반면 전기노인은 유의미한 영향관계가 없었다. 전기노인이 후기노인 보다 초기 주관적 건강상태가 양호할수록 우울의 변화폭이 컸다. 후기노인에게서만 초기에 주기적으로 운동을 하는 노인이 그렇지 않은 노인에 비해 초기 우울값이 높았다. 이상의 분석결과를 바탕으로 여성 독거노인의 우울을 감소시키기 위한 제언을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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