일반적으로 2차원 수질모형들은 배경이론이 복잡하고 그에 따라 입력자료나 매개변수가 복잡해지며 매개변수들간의 상호영향을 인식하는 것이 매우 어렵게 되어 초보자의 경우 적절한 매개변수론 선택하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 2차원 수질모형내의 여러 매개변수들간의 관련성을 평가하는 민감도 분석을 기반으로한 추론기관개발과 ArcView/Avenue를 활용하여 전문가 시스템을 구축함으로써 모형의 수질매개변수를 추정하고 모의를 실시하여 정확한 해석결과를 얻을 수 있는 기법을 제시하였다. 모형의 적용 대상지역은 팔당댐 직 하류부터 한강 인도교지점에 이르는 한강구간(35.3km)을 선택하였으며, 모형수행을 위한 기본자료는 주요지류의 유입량과 오염자료를 이용하여 시스템의 적용성을 검토하였다. 그 결과 추정된 주요 매개변수는 횡확산계수 0.367, 0.074, 0.162 등으로 추정되었으며, 추정된 매개변수에 의해 계산된 수질변수는 관측치와 잘 일치하는 것으로 나타났다. 이와 같은 GIS에 근거한 매개변수 추정을 위한 전문가 시스템은 과학적인 수질관리에 많은 도움이 되는 것으로 판단된다.
「국유재산법」 개정으로 국유지 활용여건이 개선되었다. 새정부도 민간투자활성화와 재정투자 여력 확보를 위해 국유지 활용 필요성을 제시하고 있다. 본 연구는 이러한 정책기조 변화에 맞춰 일본의 국유지 활용정책과 유효활용 사례를 살펴보고 국유지 관리와 활용증진 관점에서 정책적 시사점을 찾아 보고자 하였다. 일본의 국유지 활용정책 방향은 효율적인 국유지 관리를 통해 보유 중인 국유지의 최적이용을 유도하며, 국·공유지 연계와 민간참여 등을 통해 적극적인 국유지 활용을 도모함으로써 국유지 가치를 높이고 미이용 국유지를 감소시킴으로써 궁극적으로 저가에 국유지가 매각되는 것을 억제하는 방향으로 정책이 추진되고 있는 것으로 나타났다. 국유지 유효활용 촉진을 위해 먼저 명확한 정책 방향을 정립하는 것이 필요하다. 그리고 투명한 정보공개시스템 구축, 부처간 이해관계 조정이 가능한 강력한 컨트롤타워 구축이 요구된다. 효율적인 국유지 활용을 위한 정책수립의 출발점은 실질적인 국유지 주인은 국민이라는 인식의 전환이다.
온라인 게임에서의 경험을 설명하는 대부분의 이전 연구들이 플로우의 역할을 강조하고 있으며, 플로우의 선행요인과 결과요인을 밝히는데 초점을 두었다. 플로우는 온라인상의 몰입경험을 설명하는데 타당한 것으로 기존 연구에서 검증되었고 성과와 직결된다는 점에서 중요한 변수임은 분명하지만, 쾌락적 경험으로서의 온라인 게임을 설명하는 데 있어서는 부족하다. 이러한 기존 연구의 부족한 점을 보완하고자, 본 연구는 음악과 영화분야에서 연구된 쾌락적 반응 연구를 온라인 게임에 적용하여 온라인 게임에서의 다차원적인 경험과정을 보여주고자 하였다. 또한 기존에 쾌락적 반응에 관한 연구를 보완하여 감각적 반응, 상상적 반응, 분석적 반응이 감정적 반응에 주는 영향을 검증하였으며, 플로우를 대신해 쾌락적 반응들이 게임 만족에 주는 영향, 게임 만족이 충성도에 주는 영향을 규명하고자 하였다. 그리고 쾌락적 선호를 조절하거나 매개하는 변수로 알려진 지각된 복잡성에 따른 조절 영향을 확인함으로써, 자극의 차이에 따른 쾌락적 반응의 영향차이를 보지 않았던 기존연구를 확장하였다. 연구결과, 감각적 반응, 상상적 반응, 분석적 반응의 감정적 반응에 대한 유의한 영향, 각각의 쾌락적 반응의 만족에 대한 유의한 영향, 만족의 충성도에 대한 영향이 검증되었다. 그리고 이러한 영향은 지각된 복잡성이 다른 집단 별로 달랐는데, 예상한 바대로 지각된 복잡성이 높은 집단에서는 분석적 반응이 전반적으로 강한 영향을, 그리고 낮은 집단에서는 감각적 반응이 감정과 만족에 강한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 연구 마지막에는 이러한 결과들에 대한 요약 및 해석, 시사점 및 한계점이 논의되었다.
본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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