본 연구는 이계 홍양호가 설정하고 그의 손자 관암 홍경모가 경영한 이계구곡의 향유거점을 문헌 및 현지조사를 통해 실증적으로 추적하는 한편, 구곡의 형식 및 집경방식에 나타난 특징을 검토하는 것이다. 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 우이동은 조선시대에 도성의 영역에 속한 땅이자 지금도 행적구역상 서울특별시에 속한 곳이다. 따라서 이계구곡은 예나 지금에나 수도에 있는 유일한 구곡이었다는 특별한 의미로 받아들여진다. 이계구곡은 우이천 상류의 만경폭을 제1곡으로 시작하여 계곡을 따라 내려오며 제2곡 적취병, 제3곡 찬운봉, 제4곡 진의강, 제5곡 옥경대, 제6곡 월영담, 제7곡 탁영암, 제8곡 명옥탄, 제9곡 재간정으로 구성된다. 이중에서 만경폭, 찬운봉, 옥경대는 그 위치를 확정할 수 있을 정도로 특징적인 경물상이 명확히 드러나 있었으며, 진의강, 월영담, 명옥탄, 재간정 터는 구곡기의 묘사와 현지의 지표상황을 통해 유력한 추정지를 찾을 수 있었다. 그러나 적취병, 탁영암의 경우 비근한 영역 내에 기문의 내용과 유사한 복수의 지점들이 나타났는데, 지형 경관 경물의 현황을 종합적으로 고려하여 제1의 추정지를 판단하였다. 이로서 1곡에서 9곡까지 총거리 2.1km의 선적 경로와 구조를 파악할 수 있었으며, 이러한 점은 구곡이 5리(약 1.96km)에 지나지 않는다는 관암의 설명과도 근사하다. 2. 18세기 말에 설정된 이계구곡은 홍양호가 우이동을 풍산 홍씨의 소유로 귀속시킨 뒤 선영의 묘소가 있는 터전을 가문의 공간으로 만드는 일련의 작업에서 비롯되었다. 이계구곡은 구곡이 상류에서부터 하류방향으로 전개된다는 점과, 거점지가 8곡에 위치하는 등 구곡의 일반적인 형식과 적지 않은 차이점을 나타내고 있었다. 이는 가문의 영역을 우이동 초입에 위치한 타 가문의 세력권과 분리시켜 우이동을 점유하려는 원심적 구성으로 해석되지만, 한편으로 우이동을 대표하는 경물인 미륵폭포[만경폭]부터 계곡의 주요 승경에 곡의 순서를 정하고 8곡에 위치한 자신의 거처를 사실상 구곡의 지향점으로 삼는 구심적 공간 만들기의 결과로도 판단된다. 3. 이계구곡에는 여타의 구곡에 비해 설정자와 경영자가 남긴 기문과 시문이 다량 제작된 반면, 구곡도, 각자 등 동반되는 시각적 매체가 전무하다. 그러나 관암의 문집에 수록된 "이계구곡대자첩(耳溪九曲大字帖) 발미(跋尾)"에는 각자를 새기려고 했던 시도가 있었음이 나타나 있다. 본 연구는 송시열 글씨로 알려진 국립중앙박물관 소장 미공개 필첩이 홍양호의 구곡명 유묵을 성첩한 "이계구곡대자첩" 이었음을 확인할 수 있었다.
브랜드확장은 다양한 마케팅 영역 중에서도 전통적으로 활발하게 연구가 진행되어 왔던 영역으로서, 본 연구는 최근 그 중요성이나 활용도가 급증하고 있는 PL(Private Label)제품에 대해 브랜드확장의 개념을 활용하여 차별적으로 접근하고자 하였다. 최근 PL제품에 관한 마케팅연구가 활발하게 진행되고 있으나, 대부분 기존 틀에서 크게 벗어나지 못한 채 단순한 적용에 그치고 있으며, 특히 브랜드확장에 관련된 연구들에서도 PL시장의 특성을 제대로 반영하고 있다고 볼 수 없다. 특히 PL제품의 확장에 있어서는 두 가지 모브랜드가 존재할 수 있는데, 이에 대한 연구는 부재한 상황이다. 이에 본 연구에서는 확장 PL제품의 태도에 영향을 미치는 변수로서 두 가지 모브랜드인 유통업체와 기존 PL제품에 대한 태도를 제시하였다. 또한 개별 모브랜드가 PL제품의 태도에 미치는 영향은 개별 모브랜드와 확장 PL제품간 유사성에 의해 상이할 것이라고 제안하였으며, 유통업체와 기존 PL제품에 대한 태도에 영향을 미치는 변수로서 신뢰와 만족을 제시하였다. 분석결과 유통업체와 기존 PL제품에 대한 태도 모두 확장 PL제품의 태도에 유의한 영향을 미쳤으며 동시에 적합도 정도에 따라 그 영향력이 상이함도 실제 데이터를 통해 검증하였다. 즉 확장 PL제품의 태도는 모브랜드의 적합도가 보다 강하게 형성된 모브랜드의 영향을 더 크게 받는 것을 확인할 수 있었다. 이를 토대로 향후 PL제품을 확장할 경우 소비자가 보다 긍정적인 태도를 갖고 있는 모브랜드에 기초하여 해당 모브랜드와의 연상이 강하게 나타날 수 마케팅 전략을 구사할 필요가 있을 것이다.
본 연구는 중국 프랜차이즈 시스템에 참여하는 본부와 가맹점 사이의 신뢰에 영향을 미치는 요인에 대해서 규명하고자 하였다. 중국의 외식 프랜차이즈 산업 가맹점을 조사대상으로 한 실증분석 결과, 프랜차이즈 시스템에서는 신뢰의 형성이 매우 중요하며, 이를 위하여 본부의 가맹점에 대한 지원의 강화, 양자 간의 원활한 커뮤니케이션, 가맹점의 과거결과에 대한 만족의 증진, 양자 간의 갈등 예방 및 해소가 필요하며, 이러한 본부의 가맹점에 대한 지원과 원활한 커뮤니케이션이 가맹점의 과거결과에 대한 만족을 증가시킬 수 있고, 원활한 커뮤니케이션이 양자 간의 갈등을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 저토심 옥상녹화모듈의 빗물유출 및 도시열섬 저감효과를 정량적으로 평가하기 위해, 저토심 경사 평지붕 녹화모듈의 저류 및 증발산 특성을 규명한 것이다. 이를 위해 기린초를 식재한 라이시미터(깊이 100mm)를 4방향(동, 서, 남, 북)의 50% 경사 지붕과 평지붕 위에 구축하였다. 그리고 저토심 경사지붕 및 평지붕 녹화모듈을 대상으로 연간 수분보유량 및 저류량과 증발산량 그리고 옥상과 평지붕 녹화모듈의 표면온도를 2012년 9월 1일부터 2013년 8월 31일까지 1년간 연속적으로 측정하였다. 측정된 자료를 근거로 분석한 녹화모듈의 저류 및 증발산 특성은 다음과 같다. 경사지붕 녹화모듈의 수분보유량은 눈이 오는 겨울철을 제외하면 강우 직후 8.7~28.4mm까지 상승하였으며, 무강우 지속 시 3.3mm까지 저하하는 것으로 나타났다. 경사지붕 녹화모듈은 최대 22.2mm까지 강우를 저류했던 것으로 나타났다. 녹화모듈의 강우량 대비 강우 저류율 예측식은 경사지붕의 경우 [강우 저류율(%)=-18.37 ln(강우량(mm))+107.75, $R^2$=0.79], 평지붕의 경우 [강우 저류율(%)=-22.64 ln강우량(mm))+130.8, $R^2$=0.81]였다. 경사지붕 녹화모듈의 증발산량은 강우 후 경과일수에 따라 급격히 감소하였으며, 봄철과 가을철에는 로그함수형으로, 여름철에는 거듭제곱함수형으로 감소하였다. 그리고 경사지붕 녹화모듈의 강우 후 일증발산량은 여름 > 봄 > 가을 > 겨울 순으로 높게 나타났다. 이는 일사량 및 기온의 차이에 의한 것으로 사료된다. 녹화모듈의 증발산량은 강우 후 3~5일간 2~7mm/day에서부터 1mm/day 미만으로 급격히 감소하였으며, 이후 완만하게 감소하였다. 이는 녹화모듈에 식재된 기린초는 수분이 충분할 경우에는 수분을 급격히 소비하고, 수분이 부족할 때는 수분을 보존한다는 것을 시사한다. 여름철 알베도는 옥상면이 0.151, 옥상녹화면이 0.137 그리고 겨울철 알베도는 옥상면이 0.165, 옥상녹화면이 0.165로 나타나, 옥상면과 옥상녹화면의 알베도에는 큰 차이가 없었다. 여름철 녹화에 의한 표면온도의 저감효과는 일평균표면온도가 $1.6{\sim}13.8^{\circ}C$(평균 $9.7^{\circ}C$), 일최고표면온도가 $6.2{\sim}17.6^{\circ}C$(평균 $11.2^{\circ}C$)로 나타났다. 겨울철 녹화에 의한 온도 차이는 일평균 표면온도가 $-2.4{\sim}1.3^{\circ}C$(평균 $-0.4^{\circ}C$), 일최고표면온도가 $-4.2{\sim}2.6^{\circ}C$(평균 $0.0^{\circ}C$)로 크게 나타나지 않았다. 증발산량이 증가함에 따라 녹화에 의한 저감온도가 선형함수형으로 커지는 것으로 나타났으며, 증발산량에 따른 저감온도의 예측식은 [저감온도($^{\circ}C$)=$1.4361{\times}$증발산량(mm)+8.83, $R^2$=0.59]였다. 무강우 지속 시 녹화에 의한 표면온도 저감은 세덤 수관에 의한 차양효과에 의한 것으로 판단되었다. 본 연구 결과, 녹화모듈에 의한 저토심 옥상녹화는 저류와 증발산 작용에 의해 빗물 유출 및 도시열섬 관리에 긍정적인 효과를 준다는 것을 규명하였다. 또한 기린초는 무관수 저토심 옥상녹화용 수종으로 이상적 식물재료이며, 장기적인 도시열섬 완화라는 측면에서는 기린초의 증발산효과뿐 아니라 차양효과를 고려해야 한다는 것을 제시하였다.
본 논문은 ICT 산업분야에서 신생기업이 기업공개(IPO) 이후 단기간 내에 기존 기업에 인수합병됨으로써 산업의 집중도가 높아지는 현상을 실증적으로 규명하였다. 이를 위해 1990년대 이후 기업공개를 한 4,938개 기업에 대해 산업분야를 구분하고 인수합병 여부에 따른 상태 변화를 추적하여 산업의 집중도에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저 시기별로 분석한 결과, 2000년대 이후 기업들은 1990년대 기업들에 비해 상대적으로 단기간 내에 기존 기업에 인수합병된 것으로 나타났다. 그러나 이들 기업은 규모, 수익성 및 연구개발비 등이 시장에서 퇴출된 기업에 비해 양호한 것으로 나타났다. 또한 산업분야별로 분석한 결과, 동일한 산업분야로 인수합병되는 경우가 증가할수록 산업의 집중도 역시 증가한 것으로 나타났다. 그리고 산업분야별로 지배적 기업의 존재여부를 분석한 결과, 지배적 기업이 존재할 경우 인수합병이 산업의 집중도에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 특히 지배적 기업의 비중이 높은 ICT 분야에서 산업의 집중도에 미치는 영향이 더욱 크게 부각되는 것으로 나타났다. 이는 알파벳, 아마존 등이 공격적으로 신생기업을 인수합병하고 시장에서의 지배력을 확장시켜나가고 있는 ICT 산업분야의 최근 추세를 보여주고 있다. 또한 인공지능 및 데이터 애널리틱스 등 ICT 기술기반 신생기업이 인수된 경우 산업 집중도의 변동은 더 큰 폭으로 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 디지털 경제시대에 ICT 분야의 산업 집중도가 높아지는 요인의 하나로서 신생기업이 단기간 내에 인수합병되는 추세를 실증적으로 규명하였다는 점에서 의의가 있다.
정보통신기술의 발달로 인해 도래한 디지털 경제는 인터넷 비즈니스라는 새로운 사업영역을 창출하였다. 인터넷 비즈니스는 다른 사업과 달리 매우 유동적인 시장점유율 변동이 나타나는 비즈니스 영역으로, 기업들은 시장 내의 경쟁 환경 및 경쟁 구조를 정확히 이해하여야만 불안정한 인터넷 시장 환경에 효과적으로 대처해 나갈 수 있게 되었다. 이에, 본 연구는 한국 인터넷 비즈니스내의 인터넷 사이트 간 경쟁을 각 사업 분야 별 시장점유율에 기초하여 실증분석 하였다. 이를 통해 인터넷 사이트들의 점유율 변동 추이를 살펴보고, 시장 선도 사이트들의 시장 지배력과 개별 시장의 경쟁 구도 등을 살펴보았다. 이러한 연구결과는 각 기업의 인터넷 사이트 담당자에게는 해당 시장의 경쟁양상과 경쟁구조를 파악할 수 있는 기회를 제공하고, 인터넷 분야로 새롭게 진출하려는 기업의 마케터들에게는 자사의 사업 진출 방향에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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