최근 일자리 창출이 노동시장의 가장 중요한 이슈가 되고 있는데 노동시장에서 발생하고 있는 미스매치를 해소하기 위해서는 일자리 수도 중요하지만 일자리의 질도 매우 중요하다. 김영민(2014)은 지역 노동시장을 객관적으로 평가하기 위하여 고용기회 등 7개 부문 20개 지표로 '2012년 일자리 질 지수'를 작성하였다. 이 방법은 종합지표의 개념인 '일자리 질 지수'를 제시하고 있으며, 동 지수를 작성하기 쉬운 장점이 있다. 그러나 구성지표의 적합성을 통계적으로 검증하고, 이에 근거하여 통계적 기법을 통해 하나의 종합지표로 만드는데 현실적으로 어려움이 있다. 이에 본 연구는 강기춘 김명직(2014)이 제시한 주성분분석(Principal Component Analysis : PCA) 방법론 및 비관측요인모형(Unobserved Component Model : UCM)을 이용하여 대안적 '2012년 좋은 일자리 지수' 및 신뢰구간을 작성하고 2017년 상반기 지역별고용조사를 이용하여 '2017년 좋은 일자리 지수'를 작성하여 지역별로 지수의 변화를 비교해 보았다. 실증분석 결과 김영민 연구에서 사용한 단순가중치 부여 표준화 방법과 본 연구에서 제안하고 사용한 PCA 방법 및 UCM에 의한 방법 등 종합지표 작성 방법에 따른 순위상관계수가 2012년 및 2017년 모두 5% 유의수준 하에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나 모든 방법에 유용성이 있는 것으로 판단되었다. 그러나 단순가중치를 자의적으로 부여하는 방법보다는 데이터에 근거하여 과학적이고 객관적인 가중치를 결정하는 PCA 방법론 및 UCM이 더욱 선호되고, 종합지표의 수준뿐만 아니라 신뢰구간까지 계산해 주어 통계적 유의성을 고려한 순위비교가 가능하게 해 주는 UCM이 더 유용한 정보를 제공해 주기 때문에 향후 많은 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
대학 환경의 경쟁이 치열해지면서 대학들은 고객 만족 지수(CSI)를 개발해서 적용해 왔다. 하지만, 기존의 CSI는 항목의 개발에만 초점을 맞추고 있어서 이러한 항목이 실제로 학생의 만족도에 어떤 영향을 주는지에 대한 의문이 있어왔다. 이러한 문제를 극복하기 위해 공공부문에서는 선행요인과 만족도간의 인과모델을 이용하는 공공기관 고객만족지수(PCSI)을 이용해 왔다. 본 연구의 목적은 PCSI 모델을 이용하여 대학용 PCSI 측정지표를 개발하는 것이다. 본 연구에서 제시된 모델을 검증하기 위해 다중 집단 확인 요인 분석을 이용하여 재측정 신뢰도 분석방법을 이용하였다. 분석결과, 본 연구에서 개발한 대학용 PCSI 측정도구의 타당성 및 신뢰성이 검증되었다. 또한 PCSI 모형의 인과관계를 분석한 결과, 서비스상품품질, 전달 품질, 환경품질, 사회품질이 학생의 고객만족에 긍정적인 영향을 주며, 고객만족은 대학성과와 사회성과에 긍정적인 영향을 주는 것으로 분석되었다. 결과적으로 실제 대학의 교육 만족도를 측정하는 데 사용될 수 있으며, 대학교육의 질적 향상을 위해 실용적 기초자료를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 국내 주요 도시의 스마트시티 수준을 분석하는 것이다. 연구는 문헌고찰, 평가지표 구축, 평가지표 가중치 분석, 지자체 스마트시티 수준 분석, 결론의 순서로 진행되었다. 스마트시티 수준 분석을 위한 평가지표는 다층형 스마트시티 모델(Multi-Layered Smart City Model)의 STIM 구조(Service, Technology, Infrastructure, Management Layered Architecture)기반으로 구축되었다. 평가지표는 스마트시티 개념, 사례, 빅데이터 분석 등을 통해 구축되었고, 전문가 AHP 설문을 통해 가중치가 부여되었다. 연구의 공간 범위는 서울 등 7대 광역시이며, 시간 범위는 2017년~2019년이다. 연구에 사용된 데이터는 KOSIS, KISDISTAT 등의 공공데이터이다. 평가결과는 다음과 같다. 스마트시티 서비스, 기술, 인프라, 관리의 수준은 수도권인 서울과 인천이 비교적 높은 수준으로 분석되었다. 영남권인 부산, 대구, 울산이 비교적 중간 수준으로 분석되었으며 충남권과 호남권인 대전과 광주가 비교적 낮은 수준으로 분석되었다. STIM 종합순위 또한 비슷한 양상을 보인다. 특히 수도권과 그 외 권역의 스마트시티 수준 격차가 매우 큰 것으로 분석되었다. 국내 스마트시티 수준 격차를 줄이기 위해 균형발전 전략이 필요하며, 지역별 특성을 고려한 스마트시티 계획이 필요하다.
본 연구의 목적은 공공도서관 노인 서비스 품질의 품질 속성을 Kano 모델에 근거하여 분류하고 만족계수와 불만족계수를 도출해 서비스 품질의 우선 개선순위를 제시하는 것이다. 이를 위해 경상북도 의성군 A 도서관을 이용하는 노인이용자를 대상으로 LibQUAL+의 22개 문항으로 설문을 구성하였다. Kano 모델에 기반하여 LibQUAL+의 3가지 영역으로 부문별 품질 요인들을 분류하고 Timko의 고객만족계수를 통해 각 서비스 품질마다 이용자가 느끼는 만족 지수와 불만족 지수를 산출하였다. 이를 바탕으로 잠재적 고객 만족개선지수(PCSI Index)를 구해 실제 요구사항이 충족되었을 때 이용자 만족이 얼마나 개선될 수 있는지 파악하였다. 분석 결과 서비스 품질 속성은 매력적 품질 9개, 일원적 품질 7개, 무관심 품질 1개, 당연적 품질 5개로 분류되었다. 서비스 품질 개선 순위에서 1위는 '도서관 전자자료의 자유로운 교외접속', 2위는 '연구, 학습에 필요한 인쇄 및 전자저널 소장', 3위는 '필요한 정보를 찾을 수 있도록 하는 도서관 홈페이지'로 조사되었다. 연구 결과는 노인 서비스 제공 시 우선적으로 관리 및 개선해야 할 품질 요인을 제시하는데 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 서울시가 관리하는 재난 유형 중에 19개(자연재난 3개, 사회재난 16개)를 선정하여 QRE 평가를 진행하였다. 19개 재난 유형의 선정 기준은 과거에 자주 발생하고, 발생하면 인명과 재산피해를 많이 초래하는 재난 및 미래에 발생 가능성이 큰 재난을 중심으로 선정하였다. 서울시의 재난 유형에 대한 QRE 도구의 결과에 따르면, 가장 위험도가 높은 재난 유형은 "자살 사고" 및 "대기질 악화"로 나타났다. 자살 사고는 발생 위험이 높고 자살자의 경제 및 정신적인 문제 해소 대책 마련이 쉽지 않기 때문이다. 이는 재난 위험 등급 "M6"에 해당된다. 이에 비해 서울시가 관리하는 재난 중 위험도가 낮은 재난 유형은 풍수해, 상수도 누수사고, 수질 오염사고 등으로 분석되었다. 풍수해는 국지성 집중호우, 태풍 등 재난 발생 가능성은 높지만, 서울시는 5년마다 풍수해 저감 종합계획 등을 수립하여 잘 대응하고 있다. 이러한 측면이 재난 예방 대비책이 적절하게 수행되는 것으로 평가되어 재난 위험도가 낮은 것으로 분석되었다. 이는 재난 위험 등급 "VL1"에 해당된다. 끝으로 QRE 도구는 도시의 지도자 및 재난 관리자들에게 재난 발생 위험을 비교적 간단한 방법으로 신속하게 알려줌으로써 의사 결정을 빠르게 할 수 있는 토대를 마련해 준다. 또한 QRE 도구를 활용한 평가는 서울시에 당면한 도시안전 위험도에 대한 복원력의 체계적인 평가, 미래투자 계획에 대한 기초자료, 재난 대응 등 많은 측면에서 도움을 주었다.
본 연구에서는 극치강우의 시간분포 연구를 위하여 서울지점 우량관측소의 자기기록지를 1분단위로 독취한 MMR(minutely data using the magnetic recording)자료와 최근 들어 관측을 시작한 AWS (automatic weather system) 분단위기상관측 자료를 이용하여 연최대치 계열의 중앙값을 기준으로 한 POT(peaks over threshold) 계열 추출을 통하여 강우의 최적 시간분포 모형을 개발하였다. 기존 Huff 방법에서의 최대 단점인 지속기간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 점과 강우사상별 강우총량에 대한 기준강우량의 일괄적용 등의 문제를 개선하였으며, 분단위 관측자료의 가중치 적용을 통한 순위결정으로 최빈분위를 선택하고 IQR (interquartile range) matrix의 적용을 통한 Quartile별 호우사상을 추출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 추출된 분단위 무차원 단위우량주상도에 핵밀도함수를 적용하여 자료의 크기와 분포 특성을 고려한 지속기간별 최적 시간분포형을 유도하였다.
철도교통 분야의 연구개발사업은 여러 법령과 긴밀하게 관련되어 있기 때문에, 연구개발을 성공적으로 수행했더라도 법령에 의해 제약되어 연구개발 결과의 실질적인 사업화 또는 실용화를 이루어내지 못하는 사례가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 사례를 방지하기 위한 방편으로 철도교통 분야에서 진행되는 연구개발사업과 관련된 법령을 검색할 수 있는 법령검색시스템의 모델을 제시하였다. 사업 내용을 설명하는 연구개발계획서가 시스템에 입력되면 요약서의 내용을 대상으로 형태소 분석을 수행하여 명사들만을 남긴다. 국가법령정보센터에서 제공하는 법령정보공동활용서비스를 사용하여 명사들 중 법령용어를 분류하고, 법령용어와 해당 법령용어를 정의하는 법령과의 관계를 지능형 지식 베이스인 온톨로지에 저장한다. 온톨로지에 저장된 법령들은 본 연구에서 개발한 추가적인 지표 계산과정을 거쳐 연구개발사업과 관련된 정도를 기준으로 순위가 매겨진 후, 시스템 사용자에게 제공된다. 사용자는 연구개발에 영향을 미칠 수 있는 법령을 검색할 수 있게 되어 사업 시작 전에 연구 방향을 결정하는 데 참고하거나, 사업 진행하는 과정에서도 참고자료로 사용할 수 있다. 궁극적으로, 법령에 의해 철도교통 분야 연구개발사업이 실패하거나 실용화되지 못하는 경우를 사전에 방지함으로써, 사업에 투자한 예산에 의해 기대되는 충분한 기술적 경제적 효과를 얻을 수 있게 될 것이다.
본 연구에서는 호두나무에 대하여 단기임산물 재배적 지도를 바탕으로 기후변화를 고려한 전국의 재배가능지역을 MaxEnt 모델을 이용하여 추출하였다. RCP 4.5 및 8.5 시나리오와 HadGEM2-AO모델을 이용하여 2050년대와 2070년대의 기후변화에 따른 재배지역 변화를 예측하였다. 분석결과, 미래의 재배적지면적을 현재 수치와 비교하였을 때, RCP 4.5에서는 충청남도, 전라북도, 전라남도에 이르는 우리나라 서쪽 지역이 주로 감소할 것으로 나타났으며, RCP 8.5에서는 경상북도, 경상남도 일부 지역을 중심으로 감소할 것으로 나타났다. 하지만, 평균고도가 600m 이상으로 높은 지역인 강원도는 2070년대 RCP 4.5에서 18.3%, RCP 8.5에서 56.6%가 증가할 것으로 나타나 기후변화의 영향 정도에 따라 전국적으로 재배가능지역의 차이가 있는 것으로 나타났다. 현재 호두 생산량이 가장 많은 지역을 분석한 결과 공주시, 김천시, 영동군은 2070년대에는 RCP 8.5에서 재배지역의 감소가 클 것으로 예상되었으며, 공주시는 RCP 4.5에서 감소폭이 더 큰 것으로 나타났다. 무주군과 천안시는 현재의 재배가능지역이 모든 시나리오에서 유지될 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 미래 기후변화에 따른 영향이 불가피한 상황에서 예상되는 피해를 최소화하고 경쟁력 있는 임산물 생산을 위한 기후변화 영향평가 자료로 활용될 것으로 판단된다.
해양항공드론은 해양사고의 예방과 대응에 이용할 수 있는 새로운 장비이다. 이러한 해양항공드론을 배치하기 위한 관할구역을 결정하는 것은 정부 의사결정자가 효과적인 정책을 마련하도록 도움을 줄 수 있다. 이 연구의 목적은 F-AHP법과 ARAS법을 이용하여 해양항공드론을 배치하기 위한 적절한 구역을 평가하는 모델을 개발하기 위한 것이다. 그리고 이 제안된 모델의 적용가능성을 확인하기 위해 우리나라 해양경찰청의 관할구역에 적용하였다. 해양항공드론의 배치는 평가요소 사이에 중복이 높은 특징이 있기 때문에 식별된 평가항목의 중요도를 결정하기 위해서 F-AHP법을 이용하였다. 그 결과 해양드론의 배치에 있어서 연안에서의 실종자 항목이 가장 중요한 평가항목으로 나타났다. 또한 이 연구에서 지역 해양경찰서의 우선순위는 하나의 목표(해양사고 50 % 저감)를 고려할 수 있는 ARAS법을 이용하였다. 그 결과로서 목포 해양경찰서 관할구역의 우선순위가 가장 높게 나타났고, 인천, 서귀포, 태안, 완도, 여수, 포항, 통영, 군산, 보령, 제주, 부안, 동해, 속초, 울산, 울진, 부산, 창원, 평택 해양경찰서 관할구역 순으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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