• 한국항해항만학회지
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• 제44권6호
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• pp.550-556
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• 2020

최근 항만이 글로벌 공급체인에서 가지는 역할이 날로 중요해지고 있다. 항만의 역할은 이미 단순한 하역작업이 아닌 화물에 부가가치를 부여하는 중요한 경제활동중심으로 진화하였다. 이러한 항만의 중요성으로 인해 많은 국가에서 허브항 육성전략을 꾀하고 있으며, 특히 동북아시아는 대형 항만이 가장 밀집된 지역으로 항만 간 경쟁이 매우 치열하다. 부산항은 항만배후단지 활성화를 통해 안정적인 물동량 유치와 함께 다양한 부가가치 서비스를 통해 부산항의 경쟁력을 확보하고자 노력하고 있다. 본 연구는 부산항 신항 배후단지에서 처리하는 주요 화물들의 물류프로세스에 따라 비용 원단위를 추정하여 실제 부산항 신항 배후단지에서 창출하는 물류비용을 정량적으로 분석하고자 하였다. 물류프로세스별 원단위 분석결과, 케미칼 제품, LME 벌크, 자동차 부품, LME 컨테이너, 일반화물, LME 내륙운송의 순으로 원단위 비용이 큰 것으로 분석되었다. 향후 연구에는 부산항 신항 배후단지에서 취급되는 전체 화물에 대한 세부적인 연구가 이루어질 필요가 있다. 이를 통해 항만배후단지에서 창출하는 가치를 보다 정밀하게 파악하고 효과적인 물동량 유치 전략을 실행할 수 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.43-65
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• 2021

정보통신기술의 발달에 따라 IT 인력 채용 방식에도 많은 변화가 생겼다. 채용 담당자들은 이력서나 면접과 같은 전통적인 정보 이외에도 웹에서 구직자 정보를 검색할 수 있다. 오픈소스 소프트웨어 개발(OSSD) 플랫폼은 개발자들이 자연스럽게 IT 역량을 발휘할 수 있는 곳이자, 채용 담당자들이 적합한 후보를 찾을 수 있는 장소가 되었다. 이러한 맥락에서 본 연구는 취업 시 OSSD 플랫폼의 개발자 정보(구직 활동 여부, 개인정보 게시 정도, 학습 활동 정도, 지식공헌 활동 정도)가 취업에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석을 위해 웹 크롤러를 개발하여 대표적인 OSSD 플랫폼인 깃허브의 개발자 4,005명을 대상으로 데이터를 수집했다. 구직 기간이 짧다는 것은 취업의 성공적인 결과를 의미하기 때문에 구직 기간에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위해 생존분석법을 실시하였다. 본 연구의 결과에 따르면, 구직 현황을 명시적으로 게시한 개발자가 그렇지 않은 개발자보다 구직 기간이 짧은 것으로 나타났다. 개인정보 게시 정도, 학습 활동 및 지식공헌 활동 정도 또한 구직기간 단축과 긍정적으로 관련이 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 채용 담당자의 성공적인 구인뿐만 아니라 개발자의 효과적인 구직을 위한 OSSD 플랫폼의 전략적인 활용 방안에 시사점을 제시해줄 것이다.

• 생태와환경
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• 제54권2호
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• pp.130-141
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• 2021

국내 멸종위기 어류 25종의 먹이원을 문헌 조사한 결과, 먹이원은 20문, 31강, 58목, 116과, 154속으로 나타났다. 먹이원 중 가장 많은 어류가 섭식한 먹이원은 분류군에 따라 절지동물문, 곤충강, 파리목, 깔따구과로 조사되었으며, 식물류 먹이원은 돌말문, 윷돌말강, 반달돌말목, 반달돌말과로 조사되었다. 계층적 군집분석과 NMDS를 이용하여 멸종위기 어류 20종의 먹이원 유형화 결과, 어류를 주로 포식하는 충식성 어류와 식물플랑크톤을 섭식하는 어류 2가지 유형으로 나타났다. 네트워크 분석의 허브 점수가 높은 먹이원은 파리목, 하루살이목, 날도래목, 강도래목, 딱정벌래목으로 나타났으며 식물류 먹이원 중 허브 점수가 높은 쪽배돌말목과 반달돌말목, 김발돌말목으로 조사되었다. 먹이원 폭이 큰 어류는 연준모치(PP)와 열목어, 좀수수치, 가는돌고기, 꼬치동자개, 퉁사리, 묵잡자루, 미호종개로 Bi 지수 값이 0.3 이상으로 조사되어 다양한 먹이를 먹는 것으로 조사되었다. 반면, 금강모치, 부안종개, 감돌고기, 흰수마자, 다묵장어, 돌상어, 얼룩새코미꾸리, 북방종개는 Bi 지수 값이 0.1 이하로 조사되어 먹이원 다양성이 낮게 조사되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.62-70
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• 2021

2020년은 코로나바이러스감염증-19(코로나19)가 세계적 대유행인 팬데믹(pandemic)으로 인해 전 세계가 혼돈 속에서 보낸 한 해였다. 14세기 중세 유럽의 봉건제도를 무너뜨린 흑사병(페스트), 17세기 스페인에 의해 잉카제국의 멸망을 이끈 천연두, 제1차 세계대전을 조기 종식시킨 스페인독감처럼 팬데믹은 역사 전환의 기점에 있었다. 코로나 19이후 다가올 대변환을 다양한 분야와 관점에서 제시하고 있으나 전환에 대한 이해와 방향이 모호한 측면이 있다. 본 연구에서는 코로나19 이후 '세계가 어떻게 변할 것인가', 다시 말해 세계화에 대한 미래를 네트워크 기반으로 핵심용어를 도출하여 분석하고자 하였다. 세계화, 반세계화, 코로나19 이후 세계화와 디지털화에 관한 네트워크 및 4종류를 통합한 네트워크를 구축하였다. 네트워크로부터 허브 용어, 응집중심성 용어, K-코어 알고리즘을 적용한 단순화 네트워크로 부터 핵심용어를 추출하여 코로나19 이후 세계화의 변화를 분석하였다. 본 연구는 코로나 이후 사회적 변화를 이해하는데 있어서 네트워크를 기반으로 핵심용어를 도출하고 분석하는 방법을 제시한 것이 의미가 있을 것으로 사료된다.

• 생태와환경
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• 제53권4호
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• pp.311-323
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• 2020

국내 담수 어류 12과, 28속, 45종의 먹이원을 문헌 조사한 결과, 동물류 먹이원은 16문, 24강, 54목, 126과, 212속으로 조사되었으며 식물류 먹이원은 10문, 18강, 42목, 63과, 82속으로 나타났다. 동물류 먹이원 중 가장 많은 어류가 섭식한 먹이원은 분류군에 따라 절지동물문, 곤충강, 파리목, 깔따구과로 조사되었으며, 식물류 먹이원은 돌말문, 윷돌말강, 반달돌말목, 반달돌말과로 조사되었다. SOM을 이용하여 45종 어류의 유형화 결과, 어류를 주로 포식하는 어류와 저서무척추동물을 포식하는 어류, 동물플랑크톤을 섭식하는 어류, 식물플랑크톤을 섭식하는 어류, 잡식성 어류 5가지 유형으로 나타났다. 네트워크 분석의 허브 점수가 높은 상위 5종의 어류는 블루길, 몰개, 수수미꾸리, 남방종개, 새코미꾸리 순으로 나타났으며 먹이원 중 허브 점수가 높은 상위 5 종류의 먹이원은 파리목, 하루살이목, 이지목, 김발돌말목, 쪽배돌말목 순으로 조사되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.187-199
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• 2020

WHO는 3월 11일을 기준으로 COVID-19를 유행병으로 선포하였다. 국내에서는 27,000명의 확진자가 발생하였으며, 전세계적으로는 5,000만명이 넘는 확진자가 발생하였다. 이처럼 COVID-19으로 인한 감염이 확산되면서 역학조사의 중요성이 다시 한 번 대두되고 있는 상황이다. 하지만 지난 대구 경북 사례를 시작으로 다수의 확진자가 발생하였고, 현재 역학조사 방식에 한계가 있음을 인지하였다. 이에 질병관리본부는 스마트시티 데이터허브 기술을 활용한 역학조사 지원시스템을 개발하여 역학조사에 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 역학조사 지원시스템의 일부로 대용량의 이동통신사 데이터를 처리하기 위한 빅데이터 기반 역학조사 지원 시스템이다. 본 시스템을 통해 기존에는 어려웠던 이동통신사 데이터의 이상치 처리나 2명 이상의 접촉자가 발생한 핫스팟 지역 생성 등의 처리가 가능해졌다. 그 결과, 이상치 처리는 요청건당 30초, 핫스팟의 경우 평균 10분 이내에 처리할 수 있게 되었다. 본 연구는 빅데이터 시스템을 역학조사에 접목하고 역학조사를 지원한 첫 사례로써, 빅데이터 시스템의 역학조사에 대한 실용적 활용 가능성을 제시하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.424-441
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• 2021

본 연구의 목적은 중국 '일대일로'와 세계 주요국과 중국 선진지역의 산업 협력과 관련된 발전 경험을 정리함으로써 허난성의 지리 위치를 결합하여 '5 지역'과 '4로' 발전 현황을 분석하며 문제점을 제시하고 중국 내륙의 대외개방과 협동 발전을 위한 활성화 방안을 제시하고자 있다. '5 지역'과 '4로' 발전 현황에 따른 문제점은 다음과 같다. 첫째, '5 지역'과 '4로'로 인한 우위가 충분히 활용되지 못하고 있다. 둘째, 협력 체제가 아직 완전하지 않다. 셋째, 지역을 아우르는 종합적인 교통 시스템 체계가 미흡하다. 넷째, 산업에 대한 국가적 지원이 부족하다. 다섯째, 인프라가 미래 발전수요를 만족시키지 않는다. 이상 문제점에 관한 본 연구의 활성화 방안은 다음과 같다. 첫째, 최상층 전략 플랫폼을 구축하고 정책 지원 체계를 보완해야 한다. 둘째, '4로'의 우위를 향상하며 협력 발전을 가속화 해야 한다. 셋째, 조화로운 공조 체제를 설립하고 산업 클러스터의 협력 효과를 일으켜야 한다. 본 연구는 '일대일로' 정책 발전 예측에 필요한 참고자료와 중국 내륙의 허난 지역 활성화 방안의 시사점을 제공하는 데 있다.

• 대한소아치과학회지
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• 제49권1호
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• pp.76-84
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• 2022

이 연구는 코로나 바이러스 감염증-19가 치과적 외상 환자 수에 미치는 영향을 분석하기 위해 수행됐다. 건강보험심사평가원의 보건의료빅데이터개방시스템에서 제공하는 자료를 기준으로 2010년부터 2020년까지 발생한 치과적 외상을 분석하였다. 코로나 바이러스 감염증-19 발생 이후 10만 명당 치과적 외상 발병률은 2017년부터 2019년까지의 평균 발병률에 비해 감소했다. 연령별로는 0 - 4세 5.4%(p = 0.017), 5 - 9세 30.3%(p < 0.001), 10 - 14세 39.5%(p < 0.001), 15 - 19세 14.5%(p = 0.002), 20 - 29세 1.3%, 40 - 49세 0.2%, 50 - 59세 2.7%, 60세 이상 1.2% 감소했으며 30 - 39세는 2.5% 증가했다. 월별 변화로는 코로나 바이러스 감염증-19 신규 확진자의 폭증을 전후로 치과적 외상 환자의 수도 급감했다. 코로나 바이러스 감염증-19 발생 이후 치과적 외상의 발병률은 20세 미만의 연령군에서 유의하게 감소했으나, 20세 이상의 연령군에서는 유의하게 감소하지 않았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.24-34
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• 2022

하나의 종교를 집중적으로 본다면 신앙과 믿음의 문제이지만, 세계종교 전체를 보면 역사, 문화, 인간의 삶과 생활이 담겨진 콘텐츠가 된다. 종교를 콘텐츠로 보고 세계종교 13개를 중심으로 각 네트워크를 만들어 네트워크의 구조를 분석하였다. 13개 종교를 합쳐 전체 네트워크를 구축하였는데, 일반적인 사회네트워크와 같은 멱함수 분포를 가지는 척도없는 네트워크의 특성을 보여주었다. 세계종교 네트워크는 일반적인 척도없는 네트워크와 달리 뭉침계수 값이 매우 적었다. 이는 종교를 설명하는 용어들의 다양성의 결과라 보여 진다. 전체 네트워크에 단순하지만 핵심 네트워크를 만드는데 사용되는 K-코어 알고리즘을 적용하여 코어 네트워크를 구축하였으나 K-3를 적용했을 때는 너무 복잡하고, K-4를 적용했을 때는 너무 단순하여 유의미한 결과를 얻기 어려웠다. 뭉침계수가 낮은 네트워크에 K-코어 알고리즘을 적용하기 어려운 것으로 판단되어, 허브 노드 중심의 핵심단어 수에 따른 네트워크를 구축하여 세계종교의 특성을 분석하였다. 이외에도 세계 5대 종교 네트워크와 동아시아 종교 네트워크를 만들어 유의미한 정보를 도출하였다. 본 연구에서는 세계종교를 콘텐츠로 보고 분석하여 다양한 정보를 얻었으며, 뭉침계수 값이 적은 네트워크는 핵심단어를 기반으로 코어 네트워크를 만들어 분석하는 새로운 방법을 제시하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.