Purpose - This study empirically investigates the effects of Official Development Assistance (ODA) on the economic activities of private actors in recipient countries. As a proxy for the economic activities of private actors, we utilize the job creation activities of foreign subsidiaries in recipient countries. The foreign subsidiaries provide a foundation for economic development by creating paying jobs. That is, if ODA has been successfully transferred to foreign subsidiaries, then these foreign subsidiaries should help economic growth and help create a boom in the local market by providing jobs. These jobs eventually lead to the achievement of the primary aims of foreign aid, including poverty reduction. Thus, this study empirically examines the relationship between ODA and the number of jobs created by foreign subsidiaries in recipient countries. Design/methodology - This is the first study to examine the effects of the ODA on the job creation of foreign subsidiaries because it has been hard to obtain internal information related to the employment status of foreign subsidiaries. Fortunately, we have a unique panel dataset provided by the Export-Import Bank of Korea (KEXIM) for 2006 to 2013. In terms of the empirical specification, we use the generalized least squares (GLS) method. The panel GLS estimator allows us to have an efficient estimation that overcomes the limitations of the panel data. It employs assumptions about the heteroscedasticity between the panels and makes an autocorrelation of the error term within each panel. Findings - We find that ODA influences job creation in foreign subsidiaries. In particular, we found that ODA creates more jobs in sales than in managerial or production positions. This study also shows that the effect of the ODA on the foreign subsidiaries' job creation activities depend on the purpose of the ODA. By examining ODA effects on the foreign subsidiaries' economic activities (e.g., job creation), this study fills a gap in the current literature. Originality/value - Existing studies that focus on the ODA effect have either a macroeconomic point or a microeconomic point of view. However, both approaches do not explain how well foreign aid has influenced private economic actors of recipient countries. In essence, previous researchers found it difficult to obtain the necessary data for internal employment status from foreign subsidiaries. However, thanks to the Korea Export-Import Bank, this study shows that ODA indeed influences the job creation activities of foreign subsidiaries even after controlling for other factors such as FDI, GDP growth rate, employment rate, household expenditure, mother firms' share, etc. By doing so, we can examine how ODA influences the job creation of foreign subsidiaries, which might help economic development and reduce the amount of poverty in recipient countries.
여행을 계획하는 일은 매우 복잡하고 많은 시간을 필요로 한다. 여행 계획을 정할 때에는 보통 관심 지점(point of interests, POIs)을 선택하고 그에 따른 다양한 제약 조건들을 고려하여 일정을 계획 한다. 관심 지점을 선정할 때 친구들에게 의견을 묻거나 인터넷에서 직접 정보를 찾으며 여행사의 도움을 받기도 한다. 하지만 이러한 방법들은 다음과 같은 어려움이 있다. 친구들에게 의견을 묻는 경우에는 친구들이 방문해 보지 못한 장소에 대한 정보를 얻기 어렵고 인터넷에서 정보를 찾는 경우에는 오히려 너무 많은 여행 정보들 때문에 필요한 정보를 탐색하고 정리하는데 많은 시간이 필요하며 여행사의 도움을 받을 때에는 여행 일정이 여행을 제공해주는 업체들 쪽으로 편중될 우려가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여행 일정 계획 시스템인 CYTRIP을 제안한다. CYTRIP은 웹 기반의 추천 시스템으로써, 여행 정보를 공유할 수 있는 공간을 제공하고, 이를 통해 참여자들의 집단 지성에 따른 관심 지점을 추천 받는다. 그리고 PDDL3를 통해 추천된 지점들의 시간적, 공간적 제약조건 따라 여행 일정이 자동으로 생성되며 이렇게 생성된 일정은 지도 위에 표시되어 사용자에게 제공된다. 여행을 계획할 때에 정해진 기간 동안 모든 추천 관심지점을 방문할 수 없는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 피하기 위해 정해진 시간에 방문 가능한 관심 지점들의 후보 집합을 선택하고 이 후보 집합들에 대한 여행 일정을 생성한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위해 사용자 평가를 실시하였다. 사용자 평가를 위해 한국관광공사에서 제공하는 데이터를 활용하였고 평가 결과 제안하는 시스템이 여러 참여자들의 집단 지성을 통해 여행 일정을 계획하는데 유용하다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 대청댐 방류에 따른 하류 하천에 대한 수질의 시, 공간적 변이를 파악하기 위해서 2000$\sim$2007년까지 8년간 측정된 환경부 수질측정망 자료를 분석하였다. 총 8개의 수질변수를 이용하였으며, 이들의 수질 특성은 연별, 조사지점별, 댐 방류량별로 큰 변이를 보였다. 전기 전도도와 영양염류인 TN, TP는 계절 및 월별 분석에 의하면 하류 하천인 S4에서 장마기에 크게 감소하는 현상을 보였으며, 지점별로 분석에서 대청댐(S1)에서 하류 하천(S4)으로 갈수록 증가하는 양상을 보였다. 또한 BOD와 COD의 경우도 하류로 갈수록 증가하는 양상을 보인다. 이는 장마기에 정수대(Lentic ecosystem)인 S1에서는 외부로부터의 영양염류 및 기타 오염물질의 유입으로 소폭 상승하나 유수대(Lotic ecosystem)인 S4에서는 상류부 댐의 방류로 인하여 영양염류 및 기타 오염물질이 희석효과로 인하여 상대적으로 감소하는 양상을 나타냈다. SS의 지점별 특성을 보면, 장마기에 S1에 비하여 하류인 S4에서 높은 값을 보였는데, 이는 대전시에서 흘러나오는 지천의 영향이 하류 수질악화에 영향을 준 것으로 사료된다. DO의 월별 특성으로는 수온이 상승하는 장마기에 가장 낮은 값을 보여 수온과 상반되는 양상을 보였다. S1에서는 장마가 끝난 10월에 가장 낮은 값을 보였는데 이는 장마기 대청호로 중층 유입된 호수수가 장마 후기에 반영된 것으로 사료되었다. 반면, 수온의 월별 특성은 장마기에 증가하는 양상을 보였으며, 지점별로 댐내의 호수수와 최하류 하천수간에 큰 차이를 보였다. 이러한 하류하천의 수질특성들은 상류댐의 방류량과 밀접한 연관성을 나타내고 있고, 이런 특성은 상류부 댐의 방류량 조절이 하류 하천의 수질변화에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.
최근 수문 순환 및 자연재해 관련 연구에 기초자료로 활용될 수 있도록 일관성과 정확성이 높은 토양수분 자료 생산의 필요성이 대두되고 있으나, 국내에서는 토양수분 데이터의 품질관리 기법 등 신뢰도를 확보할 수 있는 연구 개발이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내 UNESCO-IHP 대표 시험유역인 용담댐 유역의 토양수분 관측소 6개 지점을 대상으로 토양수분의 거동을 분석하고 International Soil Moisture Network(ISMN)의 품질관리 기법을 적용하여 토양수분 데이터의 품질을 향상시킬 수 있는 방향을 제시하고자 하였다. 거동 분석 결과 두 관측소의 경우(i.e., 부귀, 안천 관측소)를 제외한 모든 관측소에서 정상적인 토양수분 거동 형태를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 품질관리 기법을 적용한 결과, 상 범주에 해당되는 관측 값은 없었고, 토양수분의 동결이 일어나는 경우도 일반적인 범위(~20%) 내에서 나타나는 것을 확인하였다. 선행 강우 없이 토양수분이 증가하는 경우 또한 ~4% 이내로 나타났으며, spike의 경우 0.01%, plateau의 경우 ~5% 수준으로 선별되어 매우 양호한 결과를 확인할 수 있었다. 추후 관측소별 토양 특성이 고려된 Site-specific한 품질관리 기준이 마련된다면, 보다 신뢰도 높은 토양수분 기초자료의 생산을 가능케 할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 낙동강하구 을숙도 지역에 대하여 1983년부터 2007년까지 장기간의 고해상도 항공영상을 이용한 지형변화 분석을 최초로 실시하였다. 먼저, 과거 항공사진의 사진기준점 측량을 위해서는 과거부터 존재하고 있는 특정점에 대하여 GPS를 이용하여 지상기준점(GCP : Ground Control Point) 측량을 실시, 이후 이를 이용한 과거 항공영상의 사진기준점 작업 수행 시 1m 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 이후 사진기준점측량 결과를 바탕으로 정사영상을 제작하여 과거부터 최근까지의 지형변화에 대한 정량적 분석을 수행하였다. 이로부터 연구 대상지에 대한 각 연대별 변화요인에 따른 전체면적, 건설현장, 식생, 건물과 도로의 면적 변화량을 알 수 있었다. 전체 면적의 경우 1983년부터 1992년까지 감소하다가 이후 변화가 거의 일어나지 않았다. 개발이 진행됨에 따라 식생은 지속적으로 감소하였고, 건물과 도로의 경우 그 면적이 전반적으로 증가함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 인위적, 자연적 영향으로 인하여 변화가 예상되는 을숙도와 낙동강 하구의 지형변화 모니터링을 위한 기초자료로 활용될 것이다.
연안 도시인 목포는 시 면적의 약 70%가 바다를 매립하여 이루어진 도시로(Kim et al., 2005) 매립에 의한 지반침하 현상이 지속적으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 ALOS PALSAR L-band 위성에서 얻어진 영상을 이용하여 2006년부터 2010년까지 목포시 일원에서 발생한 지반침하를 관측하였고, 2010년부터 2012년까지 획득된 GPS 현장 자료의 시계열 분석을 통해 지반침하의 양상을 비교, 분석하였다. GPS 자료처리 결과 일정한 주기를 가지고 지표의 상승과 하강이 반복되는 양상이 나타났다. 따라서 이를 제외한 정확한 지반침하량만을 계산하기 위해서 시계열 분석을 수행하였다. 분석결과 GPS 자료로부터 계산된 지반침하 속도는 3.89cm/yr이고, 같은 지점에서 SAR 영상으로부터 관측된 지반침하 속도는 2.65cm/yr로 관측되었다. SAR와 GPS 자료처리 결과가 매우 유사하게 나타났으며 이를 바탕으로 두 자료를 통합하여 새로운 지반침하 모델링이 가능함을 시사한다. 또한 지반침하가 관측된 곳은 간척지에 해당하며, 2012년까지 지반침하가 지속적으로 발생했음을 확인하였다.
본 연구는 질병과 관련이 있는 단백질들은 질병네트워크를 형성함에 있어서 매우 중요한 인자로 작용할 가능성이 있다는 아이디어에서 출발한다. 우리는 Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM)과 SWISS-PROT으로부터 인간의 단백질 데이터와 질병 정보를 확보하고 질병관련 단백질의 단백질 상호작용 네트워크를 구축 한 후, 이를 바탕으로 질병네트워크를 구축했다. 그 결과 단백질 상호작용 네트워크에는 CALM1, ACTB 및 ABL2와 같은 40개의 허브 단백질이 존재하는 것을 확인했다. 단백질 상호작용 네트워크와 질병 네트워크를 통해서 우리는 질병들간의 상관관계와 각 질병에 작용하는 단백질들의 상관관계를 파악할 수 있었다. 구축된 질병네트워크로부터 APP, ABL1 및 STAT1과 같은 38개의 질병단백체를 찾아냈다. 우리는 이전 연구에서 허브 단백질들이 서브 질병네트워크에서 질병 단백체의 경향이 있다는 것을 증명했다. 하지만, 본 연구에서 전체 질병 네트워크를 분석한 결과 전체 40개의 허브 단백질 중 단 18% 허브 단백질만이 질병단백체임이 확인되었다. 현시점에서 허브 단백질-질병단백체 경향성이 전체 질병네트워크와 서브 질병네트워크간의 차이를 설명할 수 없다. 비록 우리가 이러한 풀리지 않은 문제를 안고 있지만, 단백질-질병 네트워크의 구조 및 기능 분석은 복잡한 인간 질병 시스템에서 분자 수준의 기작과 생물학적 과정을 이해하는데 중요한 정보를 제공할 것이다.
본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.
Manjula, Prabuddha;Park, Hee-Bok;Seo, Dongwon;Choi, Nuri;Jin, Shil;Ahn, Sung Jin;Heo, Kang Nyeong;Kang, Bo Seok;Lee, Jun-Heon
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제31권1호
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pp.26-31
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2018
Objective: This study estimated the genetic parameters for body weight gain and growth curve parameter traits in Korean native chicken (KNC). Methods: A total of 585 $F_1$ chickens were used along with 88 of their $F_0$ birds. Body weights were measured every 2 weeks from hatching to 20 weeks of age to measure weight gain at 2-week intervals. For each individual, a logistic growth curve model was fitted to the longitudinal growth dataset to obtain three growth curve parameters (${\alpha}$, asymptotic final body weight; ${\beta}$, inflection point; and ${\gamma}$, constant scale that was proportional to the overall growth rate). Genetic parameters were estimated based on the linear-mixed model using a restricted maximum likelihood method. Results: Heritability estimates of body weight gain traits were low to high (0.057 to 0.458). Heritability estimates for ${\alpha}$, ${\beta}$, and ${\gamma}$ were $0.211{\pm}0.08$, $0.249{\pm}0.09$, and $0.095{\pm}0.06$, respectively. Both genetic and phenotypic correlations between weight gain traits ranged from -0.527 to 0.993. Genetic and phenotypic correlation between the growth curve parameters and weight gain traits ranged from -0.968 to 0.987. Conclusion: Based on the results of this study population, we suggest that the KNC could be used for selective breeding between 6 and 8 weeks of age to enhance the overall genetic improvement of growth traits. After validation of these results in independent studies, these findings will be useful for further optimization of breeding programs for KNC.
본 연구에서는 미계측유역에 대한 준분포형 강우-유출모형을 적용하기 위한 방법으로 두 개의 다변량 통계기법인 주성분분석과 계층적 군집분석을 연계한 매개변수 지역화 기법을 제안하였다. 109개 중권역 유역에 대해 7개 유역특성인자(유역면적, 평균표고, 평균경사, 산림면적비, 포화토양수분량, 포장용수량, 영구위조점)를 추출하였으며 주성분분석을 수행한 결과 제1, 2 성분이 전체자료의 82.11%를 설명하는 것으로 나타났다. 제1성분은 유역위치, 제2성분은 유역규모와 관계가 있는 것으로 분석되었으며 이들 성분점수로부터 군집분석을 이용하여 103개 미계측유역을 6개 계측유역으로 분류한 결과 괴산댐 23개, 안동댐 6개, 임하댐 5개, 합천댐 21개, 용담댐 4개, 섬진강댐 44개의 미계측 유역을 포함하는 것으로 나타났다. 유출모형은 SWAT 모형을 선정하였으며 6개 계측유역에 대한 매개변수를 추정하였다. 매개변수 지역화 결과의 적용성을 평가하기 위해 미계측유역으로 가정한 소양, 충주, 대청댐 상류유역에 대해 지역화된 매개변수를 이용하여 유출해석을 수행한 결과 모형효율성계수가 0.8 이상으로 관측치와 적합도가 매우 높게 나타났다. 이상의 결과로부터 다변량 통계분석을 이용한 유출매개변수 지역화 방법은 미계측유역의 유출모의시활용 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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