• International Journal of Heart Failure
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• 제6권2호
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• pp.56-69
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• 2024

Background and Objectives: The number of people with heart failure (HF) is increasing worldwide, and the social burden is increasing as HF has high mortality and morbidity. We aimed to provide updated trends on the epidemiology of HF in Korea to shape future social measures against HF. Methods: We used the National Health Information Database of the National Health Insurance Service to determine the prevalence, incidence, hospitalization rate, mortality rate, comorbidities, in-hospital mortality, and healthcare cost of patients with HF from 2002 to 2020 in Korea. Results: The prevalence of HF in the total Korean population rose from 0.77% in 2002 to 2.58% (1,326,886 people) in 2020. Although the age-standardized incidence of HF decreased over the past 18 years, the age-standardized prevalence increased. In 2020, the hospitalization rate for any cause in patients with HF was 1,166 per 100,000 persons, with a steady increase from 2002. In 2002, the HF mortality was 3.0 per 100,000 persons, which rose to 15.6 per 100,000 persons in 2020. While hospitalization rates and in-hospital mortality for patients with HF increased, the mortality rate for patients with HF did not (5.8% in 2020), and the one-year survival rate from the first diagnosis of HF improved. The total healthcare costs for patients with HF were approximately $2.4 billion in 2020, a 16-fold increase over the $0.15 billion in 2002. Conclusions: The study's results underscore the growing socioeconomic burden of HF in Korea, driven by an aging population and increasing HF prevalence.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권4호
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• pp.295-308
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• 2023

부산항은 우리나라의 대표적인 무역항으로써 기존의 일반 화물부터 컨테이너 화물까지 다양한 항만 화물을 취급하고 있다. 부산항의 구조 상 현재 북항과 신항은 컨테이너에 특화된 항으로 기능을 하고 있고 감천항의 경우에는 일반 화물을 중심으로 일부 컨테이너 화물도 처리하고 있다. 본 연구를 통해 현재 우리나라의 수출입 화물량의 증가에 따라 국내 주요 무역항과 부산항 간의 중복 화물 및 특화 화물의 중첩 상황에 대해 살펴보고 각 항만의 주요 처리 화물의 특징을 파악하여 각 항만의 특화 화물을 분석하도록 한다. 국내 주요 항만들의 전체 화물 물동량을 조사하고, 이를 통해 화물의 양적 변화의 확인 및 항만별 특화 화물 그리고, 부산항과 주요 항만 간의 화물의 중첩 상황과 변화 추이 등을 분석하도록 한다. 많은 전문적인 조사 방법 중, Port-MIS를 통한 가장 기초적인 방법으로 10년 간의 화물별 변동량 자료를 조사하여 양적 변화와 항만의 특징을 살펴보도록 한다. 또 일반 화물에 대한 부산항의 경쟁력을 각 항만의 주요 처리 화물의 특징 및 변동 추이 등을 파악하여 각 항만의 경쟁력 있는 화물을 검증함으로써 부산항에 적합한 화물을 찾아 일반 화물 부두의 경쟁력을 제고하도록 한다. 이를 통해 항만의 특징과 경쟁력을 유추하고 부산항의 화물량에 대한 시사점과 향후 대응 방안 등을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권6호
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• pp.551-563
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• 2016

기후변화에 관한 정부간 협의체 (Intergovernmental Panel on Climate Change; IPCC)의 4차 및 5차 보고서에 따르면 인류 활동에 의한 기후변화가 산업혁명 이후 급속하게 진행되고 있다고 한다. 기후변화는 주로 온도와 이산화탄소 농도의 변화로 감지되는데, 지난 100여년 간 지구 평균 온도는 $0.74^{\circ}C$ 상승하였으며, 대기 중 이산화탄소의 농도는 최소 800,000년 동안의 최대치를 기록하였다 (IPCC, 2007, 2014). 이러한 기후 변화는 수문학 연구에서 중요한 강수, 증발산, 토양수분 등에도 커다란 영향을 미치므로 이에 대한 꾸준한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 아시아 지역을 대상으로 1951년부터 2100년까지의 주요 에너지 인자들에 대한 모의를 실시하였다. 전 세계적으로 다양한 분야에서 사용되고 있는 Common Land Model을 미래 예측을 위한 기반으로 활용하였으며, 강제입력자료는 기후변화에 대응하기 위하여 IPCC 5차 보고서에 소개된 가장 최신의 온실가스 시나리오인 대표농도경로 (Representative Concentration Pathway; RCP)를 활용하였다. 과거 기간에 대한 순복사량, 현열 및 잠열에 대한 검증은 Asiaflux 사이트에 속한 5개 지점의 자료를 활용하여 수행하였으며, 모든 인자들에 대하여 모형의 월별 경향성이 관측 자료와 거의 일치함을 확인하였다. 미래 기간의 모의에 대해서는 RCP 4.5 및 RCP 8.5를 활용한 모의 모두 순복사량은 거의 변화가 없었으며 현열은 대체적으로 하강하는 경향을, 이와 대조적으로 잠열의 경우에는 상승하는 경향을 나타내었다. 특히 RCP 8.5를 활용한 결과에서 이 증감폭은 더 크게 나타났으며, 2060년대 후반부터 순복사량과 현열의 변동성이 매우 커지는 등의 극한기후의 특징을 나타내는 것으로 보인다. 추후 연구에서는 본 연구를 토대로 다양한 시나리오를 활용하여 더욱 다양한 조건하에서의 에너지 인자 및 다른 수문학적 주요 인자들에 대한 모의를 수행할 예정이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제34권5호
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• pp.358-371
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• 2020

기후변화에 따른 심각한 생물다양성 감소가 예측됨에 따라 우리나라의 대표적인 기후변화 멸종위기종인 구상나무(Abies koreana Wilson)의 서식지 감소와 생육쇠퇴 및 고사 원인에 관한 연구가 지난 40년간 수행되었다. 본 연구는 지난 40년간(1980~2020년) 이루어진 구상나무에 대한 연구를 10년 단위로 나누고, 생태학적 연구의 분야들에 초점을 맞추어 시대별·지역별·분야별 연구 동향 및 연구결과를 분석하였다. 또한, 이를 토대로 구상나무의 효과적 관리 및 보전을 위해 필요한 연구의 방향을 제시하였다. 생태학적 연구 분야는 진화생태, 생리생태, 개체군생태, 경관생태로 구분하였다. 지난 40년간 총 73편의 논문이 발표되었으며, 최근 10년 동안 65.8%인 48편의 논문이 발표되었다. 지역별로는 한라산에서 41편의 논문이 발표되어 가장 많은 연구가 이루어졌다. 분야별로는 생리생태연구에서 가장 많은 38편의 연구논문이 발표되었으며, 진화생태연구는 가장 적은 10편의 연구가 출판되었다. 분야별로 수행된 연구결과를 검토한 결과 많은 연구에서 구상나무의 쇠퇴 및 서식지 감소의 주된 요인은 기후변화에 따른 온도상승과 봄철 강수량 감소로 발생한 수분수지 불균형에 의한 건조 스트레스인 것으로 추정되었다. 그러나 구상나무의 쇠퇴와 고사에 대한 원인은 아직 분명하게 규명되지 못하고 있는데. 이는 대부분의 연구가 기초적인 내용을 다루고 있으며, 간헐적 수행과 일부 지역에 편중되어 있었기 때문이다. 구상나무 쇠퇴 원인을 규명하고 이를 토대로 지속가능한 관리와 보전 방안을 제시하기 위해서는 각 연구 분야에서 지속적이고 발전된 연구가 수행되어야 할 것이다. 또한, 각 분야의 연구를 통합하여 종합적으로 분석하는 생태계생태와 시스템생태 등 연구 분야의 확장이 필요하다.

• 환경정책연구
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• 제14권2호
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• pp.149-170
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• 2015

현재까지 수행된 국내 백두산 관련 연구의 경향성을 분석함으로써 향후 연구방향 정립에 근거자료를 제시하고 향후 연구발전방향을 제시하는 데 있다. 이를 위하여 국내 백두산 관련 연구 현황을 연구 문헌 인벤토리로 정리하였다. 1980년대부터 2014년까지 총 34년간의 225건의 백두산 연구 문헌 정보를 수집하여 연구 분야, 연구내용 및 방법 등을 정리하여 문헌 인벤토리를 구축하였다. 구축된 인벤토리 기반으로 현재까지 개별 기관에서 진행된 국내 백두산 연구의 동향 분석을 실시하였다. 그 결과 백두산 관련 연구는 2010년 이전 69건, 2010년 이후 156건으로 2010년 들어 활발히 수행된 것으로 나타났다. 백두산 분화 감시예측 연구가 54.7%로 가장 많이 수행되었다. 또한, 백두산이라는 접근이 어려운 지역에 대한 연구를 효율적으로 수행하기 위하여 GNSS 및 원격탐사 기반의 공간정보의 활용도가 높아질 것으로 전망되었다. 이에 따라 감시예측 분야 주무기관인 기상청 및 국립기상과학원의 연구보고서를 대상으로 연구방법, 활용자료를 중심으로 하는 공간정보 활용 문헌의 인벤토리를 구축하였다. 공간정보 활용 문헌의 인벤토리 분석결과 감시예측 관련연구가 81.6%를 차지하였으며, 공간정보자료 활용 연구가 54.7%로 나타났다. 그러나 백두산을 대상으로 수행된 연구는 20.1%에 그쳐 향후 실제 백두산을 대상으로 하는 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다. 결과 중 백두산 분화와 관련된 공간정보를 직접적으로 활용 가능한 시스템이 구축이 된다면, 기존 백두산 관련 산재된 정보를 공동으로 활용하여 예상되는 연구비용 및 분석 시간을 단축할 수 있다. 향후 백두산 관련 연구의 정보를 체계적으로 관리하여 보다 효율적인 연구의 한 축을 차지할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.207-228
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• 2007

Measuring Information Technology(IT) organizations' activities have been limited to mainly measure financial indicators for a long time. However, according to the multifarious functions of Information System, a number of researches have been done for the new trends on measurement methodologies that come with financial measurement as well as new measurement methods. Especially, the researches on IT Balanced Scorecard(BSC), concept from BSC measuring IT activities have been done as well in recent years. BSC provides more advantages than only integration of non-financial measures in a performance measurement system. The core of BSC rests on the cause-and-effect relationships between measures to allow prediction of value chain performance measures to allow prediction of value chain performance measures, communication, and realization of the corporate strategy and incentive controlled actions. More recently, BSC proponents have focused on the need to tie measures together into a causal chain of performance, and to test the validity of these hypothesized effects to guide the development of strategy. Kaplan and Norton[2001] argue that one of the primary benefits of the balanced scorecard is its use in gauging the success of strategy. Norreklit[2000] insist that the cause-and-effect chain is central to the balanced scorecard. The cause-and-effect chain is also central to the IT BSC. However, prior researches on relationship between information system and enterprise strategies as well as connection between various IT performance measurement indicators are not so much studied. Ittner et al.[2003] report that 77% of all surveyed companies with an implemented BSC place no or only little interest on soundly modeled cause-and-effect relationships despite of the importance of cause-and-effect chains as an integral part of BSC. This shortcoming can be explained with one theoretical and one practical reason[Blumenberg and Hinz, 2006]. From a theoretical point of view, causalities within the BSC method and their application are only vaguely described by Kaplan and Norton. From a practical consideration, modeling corporate causalities is a complex task due to tedious data acquisition and following reliability maintenance. However, cause-and effect relationships are an essential part of BSCs because they differentiate performance measurement systems like BSCs from simple key performance indicator(KPI) lists. KPI lists present an ad-hoc collection of measures to managers but do not allow for a comprehensive view on corporate performance. Instead, performance measurement system like BSCs tries to model the relationships of the underlying value chain in cause-and-effect relationships. Therefore, to overcome the deficiencies of causal modeling in IT BSC, sound and robust causal modeling approaches are required in theory as well as in practice for offering a solution. The propose of this study is to suggest critical success factors(CSFs) and KPIs for measuring performance for IT organizations and empirically validate the casual relationships between those CSFs. For this purpose, we define four perspectives of BSC for IT organizations according to Van Grembergen's study[2000] as follows. The Future Orientation perspective represents the human and technology resources needed by IT to deliver its services. The Operational Excellence perspective represents the IT processes employed to develop and deliver the applications. The User Orientation perspective represents the user evaluation of IT. The Business Contribution perspective captures the business value of the IT investments. Each of these perspectives has to be translated into corresponding metrics and measures that assess the current situations. This study suggests 12 CSFs for IT BSC based on the previous IT BSC's studies and COBIT 4.1. These CSFs consist of 51 KPIs. We defines the cause-and-effect relationships among BSC CSFs for IT Organizations as follows. The Future Orientation perspective will have positive effects on the Operational Excellence perspective. Then the Operational Excellence perspective will have positive effects on the User Orientation perspective. Finally, the User Orientation perspective will have positive effects on the Business Contribution perspective. This research tests the validity of these hypothesized casual effects and the sub-hypothesized causal relationships. For the purpose, we used the Partial Least Squares approach to Structural Equation Modeling(or PLS Path Modeling) for analyzing multiple IT BSC CSFs. The PLS path modeling has special abilities that make it more appropriate than other techniques, such as multiple regression and LISREL, when analyzing small sample sizes. Recently the use of PLS path modeling has been gaining interests and use among IS researchers in recent years because of its ability to model latent constructs under conditions of nonormality and with small to medium sample sizes(Chin et al., 2003). The empirical results of our study using PLS path modeling show that the casual effects in IT BSC significantly exist partially in our hypotheses.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.121-137
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• 2020

동아시아 지역은 최근 인구급증과 경제성장으로 인해 화석연료의 사용이 증가함에 따라 이로 인한 대기오염물질 배출이 증가하여 대기질이 점차 악화되고 있다. 본 연구에서는 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 위성 자료와 국가 대기오염물질 배출량 자료(National Emission Inventory)를 활용하여 동아시아의 대기현황 및 우리나라의 대기질에 국내외 배출량이 미치는 영향을 분석하고 이를 기반으로 미래 배출량을 추정하였다. 2005년부터 2015년까지 동아시아의 NO₂, SO₂ 농도를 분석한 결과, 두 물질 모두 NEC (North East China), SEC(South East China), SMA (Seoul Metropolitan Area) 순으로 높았다. SO₂는 우리나라와 중국의 편차가 크게 나타나NEC 지역은 SMA보다 1.63배 높았다. 농도비와 배출비 분석을 통해 국외 배출원이 우리나라 대기환경에 미치는 영향을 간접적으로 파악할 수 있었는데, NO₂/SO₂ 농도비는 우리나라와 중국 모두 2013년에 가장 높았고, SMA의 NO_x/SO_x 배출비는 2013년 이후 22% 이상 증가했다. 국내 배출량은 지속적으로 감소했으나 농도-배출량 비율(NO₂/NO_x, SO₂/SO_x)은 점차 증가하는 것으로 분석되었으며, 이는 곧 국내 배출량 외에 다른 요인(국외 배출원, 체류시간 변화 등)이 우리나라 수도권의 대기질에 영향을 주고 있다는 것으로 해석된다. SMA의 미래 배출량은 2025년에 NO_x, SO_x가 각각 296.2, 39.0 kton, 2035년에는 284.4, 33.8 kton 만큼 배출될 것으로 예측되었다. 본 연구에서는 공간적 제약을 받지 않는 위성자료의 장점을 이용하여 농도와 배출량 사이의 유의미한 결과를 도출하였으며, 이 연구에서 사용된 위성관측 농도와 배출량 간의 상호비교 분석방법론과 GEMS(Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) 위성 산출물을 활용하여, 향후 국내 대기질 영향요인을 파악하기 위한 국외 발 대기오염물질 기여도 분석과 배출 인벤토리 보완을 위한 기초 자료를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.554-564
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• 2017

본 연구의 목적은 저온저장 사과의 시장동향, 저장실태 및 출하시기 조사를 통하여 사과재배 농가들이 최적의 사과출하 시기를 결정할 수 있도록 지원하기 위한 것이다. 사과 주산지인 경상북도 대구지역의 사과재배 농가 300개소를 대상으로 설문을 실시하여 재배품종, 재배면적, 저장 및 출하실태 등을 조사하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 생육시기에 따른 사과재배 비율을 조사한 결과, 조생종, 중생종 및 만생종 사과의 재배비율은 각각 78.3%, 63.7%, 96.0%였다. 또한, 조사대상 농가 중 48.7%가 저온저장시설을 보유하고 있었다. 박스(15kg) 당 평균 저장비용은 자가 저장 시에 978.3원이었으며, 위탁시에는 1,771.8원으로 나타났다. 11월부터 4월까지 6개월에 걸쳐 전체 저온저장 사과의 91.6%가 출하되고 있었다. 일반 저장창고에 저장된 사과를 포함한 연간 사과출하량은 744.4박스였으며, 저온 저장된 사과의 연간 출하량은 616박스였다. 저장사과는 '도매시장'으로 출하되는 비율이 가장 높았으며, '산지수집상'과 '대형마트'가 그 뒤를 이었다. 사과의 수송방법은 일반트럭을 이용하는 비율이 가장 높았으며, 저온탑차와 택배의 비율이 그 뒤를 이었다. 시기별 사과출하를 결정하는 요인을 분석한 결과, 오프시즌(5~월)에는 저장비용, 감모율, 관행출하 등의 영향을 받았다. 한편, 일반출하기(11~월)의 사과출하 결정요인들은 미래 기대가격, 저장비용 및 선도농가의 의사 변수가 통계적으로 유의적이었다. 일반출하의 비중이 높은 농가들의 사과출하 결정요인은 미래에 받을 가격에 대한 기대, 저장비용, 고소득에 대한 기대, 선도농가의 의사결정에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다.

• 유통과학연구
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• 제10권2호
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• pp.53-62
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• 2012

본 연구는 소비자의 구매의도 형성과 관련된 선행요인을 설명하는 주된 이론인 계획적 행동모델을 토대로 식품 관련 및 식품소비관련 소비자의 개성특성, 과거 구매행동 빈도 등의 요인들을 포함하여 유기농식품에 대한 소비자의 구매의도에 미치는 구체적인 영향요인을 제시하고자 이루어졌다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 계획적 행동모델에서 주관적 규범을 제외한 태도, 지각된 행위통제(비용)는 구매의도에 유의하게 영향력이 있는 것으로 나타났으며, 특히 유기농식품에 대해 긍정적인 태도를 가질수록 구매의도가 증가할 확률이 높아진다고 할 수 있다. 둘째, 식품에 대한 관심이 많고 중요하게 생각하는 소비자일수록 유기농식품에 대하여 호의적인 태도를 가지게 될 확률이 증가하며, 과거에 유기농식품을 구매한 빈도가 유기농식품에 대한 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 유기농식품을 이용하지 않을 경우 나타날 수 있는 소비자의 부정적 감정이 유기농식품에 대한 구매의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 주관적 규범은 구매의도에, 식품 관련 개성특성(저항감)은 태도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구에서 밝혀진 연구결과는 점차적으로 계획적 행동모델의 설명력을 높이기 위해 다양한 요인들을 포함하는 모델의 확장에 대한 필요성이 제기되고 있는 가운데, 향후 소비자들의 구매행동에 있어 구매의도에 추가적인 요인들의 영향력을 검증하였다는 점에서 그 의미를 찾을 수 있다. 하지만 본 연구에서는 식품의 종류를 구분하지 않고 조사하였기 때문에 식품의 종류에 따라 소비자의 반응이 다를 수 있기에 향후에는 이점을 보완해 나가야할 것이며, 또한 구매경험여부에 따라 군집을 나누어 연구하지 않았기 때문에 유기농식품의 구매경험여부에 따라 구매자들을 비교, 검토하여 연구해나가야 필요성이 제기된다.