• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1407-1413
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• 2007

오늘날 대학환경은 과거에 비해 급변해 가고 있다. 특히, 대학경영의 어려움을 극복하기 위해서 경쟁력 강화 방안과 이미지 제고와 같은 중장기 발전계획을 수립하고 있다. 이에 많은 대학에서는 유비쿼터스 캠퍼스 (Ubiquitous-Campus) 구축을 통한 대외적인 대학이 미지 제고와 학생에게 보다 편리한 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 그러나 유비쿼터스 캠퍼스에 대한 기대가 커지고 있음에도 불구하고, 현재의 시스템은 학생들의 IT(Information Technology) 실태를 파악하지 못했거나 활용실태 분석을 위 한 기본환경을 제공하지 못하고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서는 기술 중심적인 유비쿼터스 캠퍼스 구축 되어야만하며, 이에 못지않게 학생의 IT 인프라 활용분석과 새롭게 요구되는 서비스 구축을 통해 실질적으로 활용할 수 있는 유비쿼터스 캠퍼스 모델이 요구되고 있는 실정이지만, 급변해 가고 있는 대학환경에서 최적화된 유비쿼터스 캠퍼스 모델을 구현하는데 한계가 있다. 이에 본 논문은 유비쿼터스 캠퍼스 구축의 핵심요소인 학습자 분석을 위한 통합분석 데이터베이스 기반의 U-학습, U-취업, U-출력, 개인정보 제공이력 서비스를 통해서 학생이 중심이 되는 유비쿼터스 캠퍼스 모델에 대해 연구하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.215-224
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• 2012

본 연구에서는 국내 이학 및 공학 분야의 학술기관에 정보서비스를 제공하는 K연구소를 대상으로 고객의 니즈파악을 위한 탐색적 연구를 시도하였다. K연구소는 제공되는 학술정보 서비스에 대한 고객 만족도를 높이기 위한 일환으로 맞춤형 서비스를 구상하고 있으며, 이에 따라 고객 니즈 분석 및 고객세분화 연구를 시작하였다. 이는 최근 공공기관에서의 CRM도입이 활성화 되는 시점이라서 매우 시의적절한 것으로 평가된다. 파일럿 분석을 위해 사용된 기법은 데이터마이닝과 데이터웨어하우징 기법이다. 고객 세분화에 사용된 기법은 조직 관점의 고객가치와 고객 관점의 조직에 대한 가치를 동시에 고려한 '균형적 고객 세분화' 모형에 고객 수명주기 개념을 추가한 혼합적인 세분화 모형을 적용하였다. 분석 결과 K연구소에서는 산업에서 일반적으로 사용되는 고객세분화 기법보다는 '균형적 고객세분화' 모형과 데이터웨어하우스/OLAP을 이용한 '컨텐츠 도달관점'의 적용이 유력한 접근법으로 파악되었다. 본 탐색적 사례연구는 최근 CRM 영역에서 이슈가 되고 있는 '조직 고유의 CRM 모형 도출'에 하나의 유용한 지침을 제공해 줄 것으로 평가된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제45권4호
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• pp.22-37
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• 2012

고대 창고시설은 사용면에 따라 지하식, 지상식, 고상식으로 크게 나누어진다. 이 중 본고에서 다루고자 하는 형식은 평면장방형의 지하식 창고시설로써 백제 도성지역인 풍납토성, 공산성, 관북리유적 등에서 확인된다. 풍납토성에서는 경당지구 196호 유구에서 젓갈류를 저장한 시유도기가 다량 출토되었고, 관북리유적에서는 목곽고에서 다량의 과일 씨앗류 등이 출토되었다. 이는 전란이나 수해 등을 대비한 대민지원이나 관리의 녹봉 등을 위한 창고라기보다 왕실 등 최상위계층에 공급하기 위한 저장시설로 판단된다. 본 논문에서는 전자의 개념을 국영창고로, 후자를 왕실창고로 세분하였다. 국영창고는 국가가 운영하는 모든 창고를 말하는데 광의의 개념으로 보면 왕실창고도 이에 포함된다. 하지만 4세기 전반 이후 국영 창고에서 왕실 창고 등 창고체제 변화 및 분화가 나타나는 것으로 보이기 때문에 이에 대한 이해를 돕고자 세분하였다. 창고의 분화가 나타나는 이유는 지역 정치체들의 통합과 국가 권력 집중화가 이루어지면서 일반 읍락으로부터 조세수취를 통해 지배자집단의 권위를 나타내는 것과 연관될 것으로 보인다. 또한 창고의 분화가 나타나기 시작한 시점에는 취락과 별도의 독립적인 수혈군들이 도성 근교지역에서 확인된다. 이 수혈군은 소유의 주체가 지역 최고의 정치체 혹은 국가일 가능성이 높기 때문에 당시 삼국간 잦은 전쟁에 대비하기 위한 곡식 등의 물자 비축용일 가능성을 제기해보고자 한다. 한편 국영 창고는 성문과 연결된 도로 주변에 위치하는데 창고의 기능 및 위치에 따라 중심권역과 주변권역으로 나누어 볼 수 있다. 중심권역은 추정 왕궁지를 중심으로 하는 왕실창고가 위치하며 주변권역은 상평창과 같은 대민지원 등의 국영창고가 위치했을 것으로 보인다. 그리고 이와 관련된 관청 등의 관리기관이 함께 자리했을 것으로 추정된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제34권2호
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• pp.199-204
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• 2019

본 연구는 국내 냉동보관창고 보관온도에 대한 조사자료를 활용하여, 온도분포를 추정하였고 이를 미생물 위해 평가(microbial risk assessment; MRA)의 입력변수로 활용할 수 있도록 적정 확률분포 모델을 제시하였다. 조사에 참여한 8곳의 냉동보관창고에서 측정된 공간상의 온도는 최저 $-25.8^{\circ}C$, 최고 $-10.3^{\circ}C$, 평균 $-20.48{\pm}3.08^{\circ}C$이었으며, $-18^{\circ}C$이상의 냉동창고 비율은 20.4%로 조사되었다. 공간별 온도분포는 자연대류를 이용하는 냉동창고의 경우 상단(2.4~4 m) $-22.57{\pm}0.84^{\circ}C$, 중단(1.5~2.4 m) $-22.49{\pm}1.05^{\circ}C$, 하단(0.7~1.5 m) $-22.68{\pm}1.03^{\circ}C$, 최고온도차이는 $1.78^{\circ}C$이었으며, 강제대류를 이용하는 냉동창고의 온도분포는 상단(2.4~4 m) $-17.81{\pm}1.47^{\circ}C$, 중단(1.5~2.4 m) $-17.94{\pm}1.44^{\circ}C$, 하단(0.7~1.5 m) $-18.08{\pm}1.42^{\circ}C$, 최고온도차이는 $0.94^{\circ}C$로 조사되었다. 보관온도는 냉동창고 모든 공간에서 온도가 일정하게 유지되는 것이 아니라 편차가 존재하는 것으로 나타났다. 이상의 수집된 온도자료는 @RISK를 이용, 적합성 검정(GOF: A-D, K-S test)을 수행하여, MRA에서 활용할 수 있는 국내 냉동보관창고 온도분포에 대한 가장 적합한 확률분포모델로 Lognormal [5.9731,3.3483, shift(-26.4281)]이 선정하였다.

• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.126-135
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• 2020

4차 산업혁명 시대의 전개와 함께 ICT, 3D 프린터 등의 기술이 대중화됨에 따라 전 세계적으로 메이커 운동의 확산이 활발히 진행되고 있다. 메이커 운동은 아이디어 구현 공간인 메이커 스페이스를 통하여 교육과 창업, 사회문제 해결 등을 목적으로 다양하게 추진되고 있다. 본 논문에서는 개발도상국 중 하나인 아프리카 탄자니아에 메이커 스페이스를 구축하고 운영한 사례를 소개한다. iTEC 테크샵은 한국-탄자니아 에너지-산업연계 적정기술거점센터(iTEC)가 탄자니아 아루샤 지역의 넬슨만델라 아프리카과학기술원(NM-AIST)에 2018년 전반기에 구축하여 2년여 가까이 운영하고 있다. NM-AIST로부터 빈 건물 공간을 할당받아 전기 배선과 출입문 작업으로부터 시작하여, 테크샵 운영을 위한 장비 및 수공구 구매와 설치를 통해 물리적 설비를 구축하였다. 또한, 서울대학교 아이디어팩토리, 팹랩 서울 등의 자문을 바탕으로 테크샵 운영 매뉴얼과 시스템을 구축하였다. iTEC 테크샵은 총 9회의 기술 워크숍을 통해 193명의 현지 인력에 대한 교육을 실시하였으며, 시제품 제작과 함께 다양한 지원활동을 수행하였다. 또한, 테크샵 운영의 지속 가능성 확보와 함께 운영수준을 한 단계 향상시키고자 스마트 테크샵 테스트베드 프로젝트를 추진하였다. 본 논문에서 제시한 iTEC 테크샵의 사례는 개발도상국에 대한 메이커 운동 확산을 추진하는 기관 또는 단체들에게 유용한 예시가 될 수 있을 것이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권2호
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• pp.107-118
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• 2021

본 연구는 안전운임제 도입으로 가격 경쟁이 사라진 컨테이너운송에 있어서 항만배후단지에 있는 물류창고와 컨테이너 셔틀 운송사를 대상으로 셔틀 운송사 선정 시 어떠한 요인이 중요한지에 대해 조사하여 앞으로의 경영전략을 새롭게 수립할 수 있는 효과적인 방안을 제시하고자 하였다. 연구 결과 물류창고와 셔틀 운송사 모두 운송사의 역량 요인 그중에서도 협력업체와의 관계 및 직원교육 요인을 중요시 하고 있고 그다음으로 운송 품질 요인 중 운송의 정시성 요인을 중요하게 생각하고 있음을 알 수 있다. 따라서 양쪽 모두가 중요하게 생각하는 이 2가지 요인에 대해 지속해서 경쟁력을 높여 나가야 할 것이다. 그리고 운송사의 경우 고객 서비스 요인에서 돌발사태에 대한 해결 능력보다는 손실/파손 및 클레임처리 부분을 물류창고에서 더 중요하게 평가하고 있으므로 앞으로의 경쟁력을 가질 수 있도록 향후 전략은 손실/파손 및 클레임 처리 요인에 집중하는 전략을 수립하여야 할 것이다. 연구 결과를 통해 앞으로 물류창고와 셔틀 운송사는 차별화된 마케팅전략을 세워야 할 것이다. 이를 바탕으로 셔틀 운송사의 경우 항만배후단지 내에서 경쟁력을 확보하여 시장에서 확고한 지위를 유지할 수 있을 것이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권2호
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• pp.139-152
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• 2022

본 논문에서는 개별적 기업을 대상으로 표본을 수집하여 심층적으로 근로자 임금(평균연봉)에 대해 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 기업의 근로자 평균연봉과 함께 초임 평사원의 평균연봉에 대해서 깊이 있는 분석을 하고자 한다. 구체적으로 초임 평사원의 학력별로 초대졸, 대졸, 대학원졸 평균 연봉에 미치는 기업 규모, 자본과 노동의 생산구조, 사업의 주된 분야의 영향을 설명하고자 하였다. 물류기업의 초임 평사원의 평균연봉 차이는 매출액에 미치는 주된 사업이 결정적 요인변수이며, 학력과 관련하여 초대졸과 대졸은 외항여객화물운송업 및 항만운영및하역관리업이 높은 연봉을 제공하였고 육상화물운송업 및 창고업은 낮은 연봉을 제공하고 있었다. 그 외에도 우리나라 물류기업은 본사지 위치, 종업원 수, 매출액 대비 인건비 비중, 매출에 미치는 주된 사업의 4개 특성요인간에 모두 관련성을 가지고 있었다. 이 같은 사실이 서울 소재의 외항여객화 물운송업이나 기업물류대행업, 복합운송및국제운송중계업은 대기업이며, 인건비 비중은 낮으며 자본·기술·정보 집약적 투자에 더 많은 비중을 가진 사업구조라는 사실이다.

• 한국작물학회지
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• 제36권3호
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• pp.266-270
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• 1991

미곡의 장기보관에서 보관면적과 소요비용을 절약하려면 정조보관보다 현미 또는 백미로 보관하는 것이 용이하다. 그러나 미곡의 고미화와 식미 악화가 우려되어 본 연구에서는 20개월간 정부창고에서 보관된 벼품종들을 정조, 현미, 백미로 가공하고 각각 지대, PP대, PE대에 포장하여 수확 후 32개월째에 발아력, 지방산도, 식미를 검정하였다. 1. 발아율은 장기 보관함에 따라 감소하였고 밀양 2003보다 추청의 감소가 심하였다. 가공상태에 따라 현미로 제현하여 보관하면 발아율 감소가 현저하였고 포장재질에 따른 차이는 없었다. TTC검정도 유사한 경향을 보여 발아력의 간접검정법으로 이용될 수 있었다. 2. 지방산도는 정조<백미<현미 순으로 높아졌고 포장재료에 따라서는 PP대<지대<PE대 순으로 증가되었다. 특히 현미 보관은 지방산도가 KOH 30mg 이상에 달하여 고미화 특성을 보였고 이를 방지하려면 정조를 지대 또는 PP대에 보관하거나 백미는 지대, PP대, PE대에 보관하여 도 무난하였다. 3. 저장미곡의 식미는 도정보관에 따라 악화되었고 특히 현미보관에서 백미보관 보다 불량하였는데 호분층에 포함된 지방의 산패 때문이었다. 또 품종별로 지방산도가 증가함에 따라 식미는 불량하여 졌다.

• 중소기업연구
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• 제41권1호
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• pp.53-73
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• 2019

본 연구는 수도권 소재 광역쇼핑시설이 기존상권에 미치는 영향을 분석함으로써 광역쇼핑시설을 둘러싼 대·중소 유통갈등의 합리적 해소를 위한 실증적 논거를 제공하고 정책적 함의를 제시하는 것을 목적으로 한다. 광역쇼핑시설은 본 연구에서 사용한 조작적 용어로서 대형마트보다 배후상권 범위가 훨씬 커진 대형 쇼핑시설 유형을 지칭하는 것으로, 하위 유형으로는 초대형백화점, 복합쇼핑몰, 대형패션 아울렛, 창고형 대형마트 등의 네 가지 유통업태를 포함한다. 광역쇼핑시설의 배후상권 특성은 비교집단으로서 대형마트까지 포함하여 다섯 가지 유통업태를 대상으로 분석하였으나, 광역쇼핑시설 출점이 기존상권에 미치는 영향은 네 가지 광역쇼핑시설 업태에 대해서만 분석하였다. 본 연구의 조사방법의 특징은, 특정 점포 단위의 중소상인 대상 설문조사에 의존한 선행연구들과 달리 본 연구는 수도권 내 모든 점포와 모든 소비자를 대상으로 한 설문조사를 활용함으로써 점포 단위가 아닌 지역 단위의 총량적, 평균적 상권영향을 분석하였다는 점이다. 조사분석 결과, 광역쇼핑시설 출점이 약 3%의 총 소비지출 순증효과를 유발하고 있었다. 현존하는 전체 광역쇼핑시설의 업태별 수도권 기존상권 총 잠식률(매출증감률)은 대형백화점 -1.0%, 복합쇼핑몰 -9.0%, 대형패션아울렛 -4.1%, 창고형 대형마트 -8.2% 등이며 이를 합한 전 업태 총합 기존상권 총 잠식률은 -22.2%로 나타났다. 그리고 전 업태 총합의 기존 쇼핑시설 부문별 잠식률은 대규모유통부문 -53.9%, 중소유통부문 -11.0%, 온라인유통부문 +5.7% 등으로 추정되었다. 중소유통부문은 중복산입 가능성이 없기 때문에 현존 전체 광역쇼핑시설의 수도권 중소유통부문 상권잠식률 -11.0%는 합리적인 추정결과로 판단된다. 특히, 광역쇼핑시설 업태별 기존 중소유통부문 상권 잠식률은 복합쇼핑몰이 4.9%, 창고형 대형마트는 5.7%인 것으로 분석되었다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제86권3호
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• pp.203-215
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• 2023

Background: Surgical resection is the standard treatment for early-stage lung cancer. Since postoperative lung function is related to mortality, predicted postoperative lung function is used to determine the treatment modality. The aim of this study was to evaluate the predictive performance of linear regression and machine learning models. Methods: We extracted data from the Clinical Data Warehouse and developed three sets: set I, the linear regression model; set II, machine learning models omitting the missing data: and set III, machine learning models imputing the missing data. Six machine learning models, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), Ridge regression, ElasticNet, Random Forest, eXtreme gradient boosting (XGBoost), and the light gradient boosting machine (LightGBM) were implemented. The forced expiratory volume in 1 second measured 6 months after surgery was defined as the outcome. Five-fold cross-validation was performed for hyperparameter tuning of the machine learning models. The dataset was split into training and test datasets at a 70:30 ratio. Implementation was done after dataset splitting in set III. Predictive performance was evaluated by R² and mean squared error (MSE) in the three sets. Results: A total of 1,487 patients were included in sets I and III and 896 patients were included in set II. In set I, the R² value was 0.27 and in set II, LightGBM was the best model with the highest R² value of 0.5 and the lowest MSE of 154.95. In set III, LightGBM was the best model with the highest R² value of 0.56 and the lowest MSE of 174.07. Conclusion: The LightGBM model showed the best performance in predicting postoperative lung function.