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2000~2008년 봄철 황사와 산불발생의 관계 분석 (A Study on the Correlation between Forest Fire Occurrence and Asian Dust during the Spring Season from 2000 to 2008)

  • 원명수;윤석희;이우균
    • 한국농림기상학회지
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    • 제13권3호
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    • pp.148-156
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    • 2011
  • 산불발생 위험성이 높은 봄철(2~5월)을 대상으로 2000년부터 2008년까지의 한반도 황사 관측 유무에 따른 산불발생과의 상관관계를 알아보고 황사로 인한 산불발생 패턴을 파악하기 위하여 9개의 황사 영향권역을 설정한 후 황사가 관측된 날과 황사가 관측되지 않았던 전 후 3일에 대한 지역별 자료를 ArcGIS 9.2에서 1km${\times}$1km 공간 해상도로 거리역산가중(IDW) 분석을 실시하였다. 그리고 산불발화지 인근 기상관측소의 기온, 상대습도, 풍속 자료는 황사가 있던 날과 없던 전 후 3일에 대한 산불발생패턴을 파악하고 황사와 산불발생위험의 상관분석을 실시하였다. 2000~2008년 황사 관측은 3월에 36회, 4월에 30회 순으로 발생하였고, 권역별로는 황사빈도가 경기와 충북 권역에서 가장 높게 나타났다. 황사관측 유무에 따른 지역별 산불발생빈도는 황사 3일 전이 가장 높게 나타났으며, 경기와 강원 영서 권역이 경계한 인접지역과 충청 및 경북 내륙에서 가장 높게 나타났다. 반대로 경남 권역은 2건 이하로 가장 낮은 산불발생빈도를 보였다. 황사관측 유무에 따른 산불발생과 위험지수의 상관관계는 황사 전 후 3일에만 상관계수($R^2$)가 0.50038과 0.53978로 1% 유의수준에서 상관하는 것으로 나타났다. 그러나 황사가 관측된 날에는 서로 상관하지 않는 것으로 나타났다. 산불발생빈도와 기상과의 관계를 분석한 결과는 황사관측 유무 모두에서 풍속이 산불발생과 1% 유의수준에 -0.58623 ~ -0.61245로 상관이 높은 것으로 나타났다. 또한 상대습도는 황사관측 일과 3일 후에 -0.2568, -0.35309(p${\leq}$0.01)로 유의한 것으로 나타났으며, 황사3일 전은 -0.23701(p${\leq}$0.05)의 상관을 보였다. 그러나 평균기온은 황사관측 유무에 따라 산불발생이 전혀 상관하지 않았다. 따라서 우리나라 산불의 대부분은 인위적으로 발생하기 때문에 지역별로 황사 관측 유무에 따라 야외활동의 증감이 산불발생에 영향을 주는 것으로 판단되며, 기상 요소 중에서 평균풍속은 황사 관측과 무관하게 산불발생에 가장 큰 영향을 주었다.

지역별 수도권으로의 인구유출에 영향을 미치는 요인 연구: 부산시 사례를 중심으로 (The Factors Affecting the Population Outflow from Busan to the Seoul Metropolitan Area)

  • 임재빈;정기성
    • 토지주택연구
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    • 제12권2호
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    • pp.47-59
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    • 2021
  • 본 연구에서는 부산시 지역들의 수도권으로 인구유출 현황을 파악하고, 인구·사회, 고용, 주택, 문화, 안전, 의료, 복지, 녹지, 교육 및 보육 등 전통적 인구이동 변수와 삶의 질 변수들을 포괄하여 수도권으로의 인구이동에 영향을 미치는 요인과 인과관계를 규명하고자 한다. 연구의 데이터 구축을 위하여 통계청 마이크로데이터통합서비스(MDIS)에서 제공하는 '국내 인구이동 데이터'를 사용하였으며, 시간적 범위에 맞는 인구이동 데이터(2012-2017년) 총 5,700만 건 가운데 부산시 지역별 유출량 중 수도권 이동량을 추출하였다. 각 독립변수들은 연구의 시간적 공간적 범위에 맞춰 공공데이터에서 추출하였다. 구축한 데이터 세트(Data Set)을 기반으로 선형 다중 회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis) 모형을 사용하였으며, 수정 결정계수(Adjusted R2), Durbin-Watson분석, 검정통계량(F-statstics)의 p-value값으로 모형의 적합도를 측정하였다. 분석결과, 부산시에서 수도권으로 인구이동에 유의미한 영향을 미치는 변수는 1인가구 증가율, 고령인구 증가율, 고령자수 비율, 합계출산율, 사업체수 증가율과 종사자수 증가율, 주택매매가지수 증가율, 문화시설 증가율, 교원 1인당 학생수 증가율 변수로 나타났다. 1인가구가 증가하는 지역일수록, 지역의 고령자 비율이 낮을수록, 고령자 비율이 감소할수록, 사업체수가 감소할수록, 종사자수가 증가할수록, 주택매매가지수가 증가할수록, 문화시설수가 감소할수록, 학생수가 감소할수록 수도권 인구이동 비율에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 한 정책적 시사점으로 청년 계층을 부산시에 정착시키고 유인할 수 있는 양질의 일자리, 문화, 복지 등의 제반환경을 제공해야 할 것이다. 일자리와 삶의 질을 높이는 것이 부산시 인구를 수도권으로 유출시키는 현상을 완화할 수 있는 핵심 요인이라고 할 수 있다.

특성화고등학교 간호과 운영 현황 및 교육과정 운영실태 분석 (The Present State and Curriculum Implementation Overview of the Nursing-Specialized Vocational High Schools)

  • 윤인경;장명희;이현영
    • 직업교육연구
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    • 제35권4호
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    • pp.19-46
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    • 2016
  • 이 연구의 목적은 사회적 수요가 증가하는 특성화고등학교 간호과 교육의 운영 현황과 교육과정 편성 운영, 교육환경 등에 대한 현황을 분석하고 간호과 교육의 개선 방향을 탐색하는데 목적이 있다. 이 연구의 방법은 관련 선행연구를 분석하고 학교알리미, 교육통계연보 등 간호관련 학과 개설 및 운영 현황 자료, 학교 교육과정, 각 기관 및 협회의 홈페이지에 소개된 공시 자료 등을 수집 분석하였다. 이 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 2016년 1학기 현재 특성화고등학교 중에 간호과를 개설 운영하는 학교는 총 38개교로 전체 특성화고 마이스터고의 약 6.4% 정도이다. 이들 학교는 주로 보건간호과, 치의보건간호과, 간호과, 의료간호관광과. 간호회계 및 간호경영과 등의 명칭으로 개설하였다. 간호과 졸업생은 2012년 이후 취업률과 진학률간의 격차가 좁혀지고 있으며 2015년에는 특성화고등학교 전체 평균 취업률인 46% 수준이었다. 둘째, 특성화고등학교 간호과는 인력양성 목표를 간호조무사 양성에 두고 관련 취득 자격으로 간호조무사, 요양보호사 등을 주로 제시하고 있었다. 간호과 교육과정은 자격 취득 요건, 현장 직무 수행에서 필요한 역량과 관련한 과목들을 편성하고 있었으나 간호과 교육과정의 충분성, 자격과 교육과정 편성과의 정합성 등을 검토해야 한다. 법적 요건인 780시간의 현장실습은 주로 1학년부터 2학년까지 3번의 방학을 통해 병의원 현장에서 별도의 교육과정으로 운영되고 있었다. 셋째, 간호과 교육의 물적 환경은 전공별로 2개 정도의 실습실과 학생 규모를 고려한 시도교육청의 시설설비 기준을 적용하여 비교적 기본 환경을 구축 활용하고 있었다. 인적 환경인 교사 확보는 간호 표시과목이 없음에 따라 표시과목의 개설, 지역별 배치 기준의 검토, 전문성 함양을 위한 연수 및 연구, 장학의 지원을 위한 개선이 시급한 것으로 나타났다.

한국형 다중지능 진단도구의 타당화 (Validation of Korean Diagnostic Scale of Multiple Intelligence)

  • 문용린;유경재
    • 교육심리연구
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    • 제23권3호
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    • pp.645-663
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    • 2009
  • 이 연구는 기존의 다중지능 검사의 문제점을 극복하고, H. Gardner의 다중지능에 관한 심리측정 원리들을 반영하여 개발한 한국형 다중지능 진단도구의 타당화 연구이다. 검사는 유아용, 초등학교 저학년용, 초등학교 고학년용, 중학생용, 고등학생용, 총 5종의 검사로 구성되었고, 검사의 형식은 검사시행 시점까지의 성취를 재는 선택형 문항, 능력을 재는 진위문항, 능력과 흥미를 재는 자기보고식 리커르트 척도 문항의 3가지 형식으로 구성하였다. H. Gardner의 심리측정에 대한 제언에 따라, 지능의 핵심요소에 대한 재검토, 지능들 간의 중복성 및 위계성 여부에 대한 검토, 지능 간 편파적이지 않은 문항 구성, 검사형식의 다양화 등을 지향했고, 특히 본 검사에서는 능력과 흥미와 성취를 포괄적으로 측정하고자 했다. 1, 2차 예비검사와 본검사를 통해 최종 표준화검사를 제작했고, 총 5585명의 연구대상을 연령별, 성별, 지역별로 구분하여 표집하고, 이를 통해 규준점수를 추출하여, 연령별 상대적 비교를 할 수 있도록 하였다. 검사의 타당화를 위하여, 수검행동 관찰, 평균, 표준편차, 정답률, 신뢰도, 하위지능검사들 간의 상관, 지능별 진로선택의 평균순위에 대한 Kruskal-Wallis 검증 등의 분석을 하였다. 하위지능 간 상관분석 결과, 본 검사는 지능 간 독립성 가정을 지지했고, 지능별 진로선택에 관한 비모수 통계검증 결과, 다중지능이 진로선택의 계열과 대체로 관련이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 언어와 논리수학 능력에 유리하던 종래의 검사들과 달리, 지능별로 문항이 공평하도록 노력했고, 객관화할 수 있는 능력문항과 규준점수를 개발한 것, 능력과 흥미와 성취 점수들 간의 비교를 통한 교육적 처방 및 상담을 위한 방편을 마련한 것에서 시사점을 찾을 수 있다. 그러나 검사시행의 현실적인 제약으로 문항수가 적게 개발되어, 요인분석이나 서로 다른 형식의 검사간의 상관분석 등을 하지 못한 데에는 한계가 있다. 따라서 향후 문항 수를 늘려 전체 검사를 두 차례로 나누어 시행하는 연구를 하면 요인분석 및 기타 여러 타당화 증거들을 보완할 수 있을 것이다.

고빈도 자료기반 유입 수온 예측모델 개발 및 기후변화에 따른 대청호 성층강도 변화 예측 (Development of High-frequency Data-based Inflow Water Temperature Prediction Model and Prediction of Changesin Stratification Strength of Daecheong Reservoir Due to Climate Change)

  • 한종수;김성진;김동민;이사우;황상철;김지원;정세웅
    • 환경영향평가
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    • 제30권5호
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    • pp.271-296
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    • 2021
  • 댐 저수지 수온성층은 수직혼합을 억제하여 저층의 빈산소층 형성과 퇴적물 영양염류 용출을 일으키는 원인이므로 미래 기후변화에 따른 저수지 성층구조의 변화는 수질 및 수생태 관리 측면에서 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 대청댐 저수지를 대상으로 고빈도 자료기반의 통계적 저수지 유입 수온 예측 모델을 개발하고, RCP(Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오를 고려한 미래 유입 수온변화와 대청호 성층구조의 변화를 예측하는 데 있다. 대청호 유입 수온 예측을 위해 개발한 Random Forest 회귀 예측모델(NSE 0.97, RMSE 1.86℃, MAPE 9.45%)은 실측 수온의 통계량과 변동성을 적절히 재현하였다. 지역 기후 모델(HadGEM3-RA)로 예측된 RCP 시나리오별 미래 기상자료를 Random Forest 모델에 입력하여 유입 수온을 예측하고 3차원 저수지 수리 모델을 이용하여 기후변화에 따른 대청호의 미래(2018~2037, 2038~2057, 2058~2077, 2078~2097) 수온성층 구조 변화를 예측하였다. 예측 결과, 미래 기후 시나리오별로 대기 온도와 저수지 유입 수온의 증가속도는 각각 0.14~0.48℃/10year와 0.21~0.43℃/10year의 범위로써 지속적으로 증가하였다. 계절별 분석 결과, RCP 2.6 시나리오의 봄과 겨울철을 제외한 모든 시나리오에서 유입 수온은 증가 경향이 통계적으로 유의하였으며, 탄소저감 노력이 약한 기후 시나리오로 갈수록 수온의 증가속도가 빨랐다. 저수지 표층 수온의 증가속도는 0.04~0.38℃/10year 범위였으며, 모든 시나리오에서 성층화 기간이 점진적으로 증가되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오 적용 시 성층일수는 약 24일 증가하는 것으로 전망되었다. 연구 결과는 기후변화가 호소의 성층강도를 강화하고 성층형성 기간을 장기화한다는 선행연구 결과와 일치하며, 수온성층의 장기화는 저층 빈산소층 확대, 퇴적물-수체간 영양염류 용출량 증가, 수체 내 조류 우점종의 변화 등 수생태계 변화를 유발할 수 있음을 시사한다.

서울시 세대별 창업 분포와 영향 요인에 대한 연구: 청년층과 중년층의 비교를 중심으로 (A Study on the Distribution of Startups and Influencing Factors by Generation in Seoul: Focusing on the Comparison of Young and Middle-aged)

  • 홍성표;임한려
    • 벤처창업연구
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    • 제16권3호
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    • pp.13-29
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    • 2021
  • 이 연구는 서울시 세대별(청년층, 중년층) 창업의 공간적 분포와 영향 요인을 분석하는데 목적이 있었다. 이를 위해 창업가의 연령대 자료를 포함하고 있는 서울시 사업체조사(2018) 데이터를 활용하여 서울시 424개 행정동의 세대별 창업 분포를 분석했으며, 산업, 인구구조 및 창업지원 기관 관련 변인이 포함된 연구모형을 설정하여 세대별 창업의 영향 요인을 분석하였다. 분석 방법은 서울시 행정동의 세대별 창업과 주요 변인들의 빈도, 평균 및 표준편차를 확인하기 위해 기술통계를 활용했으며, 전역적, 국지적 공간자기상관 분석을 통해 세대별 창업의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 세대별 전체 창업과 주요 산업별 창업을 구분하여 분석함으로써 서울시 창업의 공간 분포를 심층적으로 확인하였다. 이후 라그랑주 검정을 통해 공간회귀분석 모형을 선택하였으며, 이를 바탕으로 세대별 창업에 미치는 지역적 영향 요인을 분석하였다. 연구결과를 통해 도출한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 청년층과 중년층 창업의 공간적 분포에 유의미한 차이가 있었다. 청년층은 서초·강남-용산-마포-강서구로 이어지는 벨트 지역에서 창업이 활발하게 이루어졌지만, 중년층은 서초·강남·송파·강동으로 대표되는 동남권 지역의 창업이 활발한 편이었다. 둘째, 서울시 세대별 창업은 업종에 따라 다양한 공간적 분포를 보였다. 지식첨단산업(정보통신, 전문서비스)은 세대 공통적으로 서초, 강남, 마포, 구로, 금천구가 중심지역이었으며, 제조업은 기존 집적지를 중심으로 창업이 집중되어 있었다. 반면 생활서비스업의 경우 청년층은 용산, 마포, 관악 등 대학과 문화 중심지역에서 창업이 활발했으며, 중년층은 신시가지 중심으로 창업이 집중되었다. 셋째, 서울시의 세대별 창업 입지에 대한 영향 요인에 차이가 있었다. 청년층은 첨단산업, 대학, 문화자본 및 인구 밀집이 창업에 유의미한 영향 요인이었으며, 중년층은 전문서비스 특화도, 낮은 평균연령, 창업지원 기관 밀집 수준이 창업에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한 이러한 입지요인은 산업별로 차별적인 영향이 있었다. 연구를 통해 제시한 제언은 다음과 같다. 첫째, 서울시 지역, 산업 및 세대별 특성을 고려한 체계적인 창업지원이 필요하다. 세대별 창업 지역과 산업에 상당한 차이가 있는 만큼 지역 및 산업적 특성을 고려한 맞춤형 창업지원 체계를 강화할 필요가 있다. 둘째, 연구 방법적 측면에서 데이터 축적을 통해 자치구 단위에서 문화, 재정 등을 종합적으로 고려한 후속 연구가 필요하다.

공간단위 수정가능성 문제(MAUP)를 고려한 빈집 발생지역의 특성 분석 - 부산광역시 원도심 일대를 대상으로 - (Analysis of Spatial Characteristics of Vacant House in Consideration of the Modifiable Areal Unit Problem (MAUP) - Focused on the Old Downtowns of Busan Metropolitan City -)

  • 설유정;김지윤;김호용
    • 한국지리정보학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.120-132
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    • 2022
  • 최근 도시지역에서 급격하게 발생하는 빈집의 증가는 도시경관 악화, 안전사고 유발, 범죄 사고 발생, 위생 문제 등 다양한 문제들을 야기하고 있다. 통계청 장래인구 추계 결과에 의하면 우리나라 인구 및 가구의 증가율은 지속적으로 감소할 것으로 예상되며 빈집 발생의 증가로 이어질 가능성이 있다. 빈집 발생으로 인한 문제를 방치할 경우, 주거환경 악화와 같은 물리적 쇠퇴뿐만 아니라 사회·경제적으로 지역의 쇠퇴를 야기한다. 이를 해결하기 위해서는 지역적 특성 및 공간적 영향력의 존재를 고려한 국지적 차원에서의 빈집의 공간적 분포 특성을 파악할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 전역적 공간적 자기상관을 측정하기 위해 Moran's I와 지리가중회귀모델(GWR)을 통해 빈집발생이 많은 부산광역시 원도심 일대를 중심으로 분석을 수행하였다. 또한, 공간 분석단위가 달라짐에 따라 공간분석의 결과값에 차이가 나타나는 공간단위 수정가능성에 관한 문제(MAUP)에 대한 평가를 수행하기 위해 읍면동과 집계구의 상이한 공간단위에 대한 빈집 발생 분포를 분석하였다. 분석결과, 부산광역시 원도심 일대의 읍면동별 빈집 발생은 공간적 이질성이 존재하였으며 공간분석단위를 달리함에 따라 빈집 발생의 공간분석 결과가 다르게 나타났다. 이에 빈집 발생의 정확한 분포 특성을 파악하기 위해서는 GWR 모델을 이용한 공간적 차원을 고려하여야 하며, 공간단위 수정가능성 문제(MAUP)에 대한 고려가 필요함을 시사한다.

벤처캐피탈 투자에 따른 코스닥 상장기업의 상장실적 및 경영성과 분석 (Venture Capital Investment and the Performance of Newly Listed Firms on KOSDAQ)

  • 신혜란;한인구;주지환
    • 벤처창업연구
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    • 제17권2호
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    • pp.33-51
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    • 2022
  • 본 연구는 2011년부터 2020년까지 코스닥 신규상장 기업 467곳을 대상으로 하여 상장 전 벤처투자를 유치한 경험이 있는 기업(VI)과 유치 경험이 없는 기업(NVI)으로 구분한 후, 상장실적과 상장 후 성장성을 종속변수로 설정하여 차이가 존재하는지를 실증분석하였다. 기술통계량, 평균차이분석, 그리고 다중회귀분석을 수행하였고, 독립변수로는 VC투자, 상장 시 기업의 업력, 기업의 업종, 기업 소재지역, 창투사의 규모 및 업력, 창투사의 전문성, 투자기업과의 적합도를 나타내는 지표를 활용하였다. 분석 결과 VC 투자를 받은 기업의 상장실적과 상장 후 성장성이 더 우수함을 통계적 유의성에 근거하여 제한적으로 관찰하였다. VC 투자의 경우 주로 상장 소요기간에 대해 부(-)의 영향을, 매출액 증가율에 대해 정(+)의 영향을 주었다. VC 투자금액의 경우에는 상장소요기간에 부(-)의 효과를, IPO시 시가총액에 정(+)의 효과를 미치며, 성장성 지표 중에서는 기업의 실질적 경영지표 중 하나인 매출액 증가율에 대하여 정(+)의 영향을 나타내었다. 한편, 본 연구는 분석대상 기업의 업종이 연구개발 특수업종에 해당하는 경우, 상장 이후 성장성에 제한적이지만 유의한 정(+)의 효과를 확인하였다. 또한 기업 업력이 시가총액 증가율에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 일부 연도에서 확인하였는데, 이는 장기적이고 안정적인 경영능력을 보이는 경우 단기에 급속한 성장을 나타낼 때보다 시장에서 더 높은 시가총액을 달성할 수 있게 됨을 의미한다. 추가로 앵커창투사의 특성변수들에 대해서도 투자기업의 상장실적 및 상장 후 성장성에 유의미한 영향을 미치는지 살펴보았는데, 앵커창투사의 전문성 수준이 높으면 IPO 시점에서 더욱 높은 시가총액을 인정받는 것으로 나타났으나 그 외 다른 특성변수들에서는 통계적 유의성이 매우 국소적으로만 나타났다. 기존 선행연구와의 차별점은 지금까지도 코로나19에 의한 팬데믹 사태가 기업환경에 중대한 영향을 미치는 상황 속에서 우리나라 벤처캐피탈 생태계를 면밀하게 재검토하고자 하였고, 보다 효과적인 변수들을 도입하여 기업의 업종 영향을 살펴보는 등 특례상장과 같은 관련된 정책의 타당성 평가를 간접적으로나마 시도하였다는 점이다. 즉, 단순히 투자여부를 살펴보는 것에 더하여 VC 투자금액 또한 변수로 활용함으로써, 해당 금액의 수준에 따른 영향 또한 실증분석하였다. 본 논문은 이러한 탐색적 분석결과에 기반하여 기술특례상장제도 또는 벤처생태계로의 자금투입과 같은 정책들이 효과가 있음을 검증하였다. 그러나 최근 기술 발전 속도가 급격하게 증가하는 추세를 고려할 때 성장 동력을 충분히 가진 기업이 규제 또는 여론의 관성 등에 의해 성장성을 잃지 않도록 관련 제도를 신속하게 정비해야 하고, 지역 발전에 있어 업종을 특화할 수 있도록 도와주어야 하며, 회수시장 역시 보다 성장할 필요가 있다. 본 연구의 한계는 데이터가 충분히 확보되지 않아 가설 검정을 10% 유의수준 하에서 수행하고 결과를 해석하였으며, 회귀모형 분석 시 상대적으로 낮은 수준의 수정된 결정계수 값이 보고되었다는 점이다. 각 변수의 효과성을 통계적으로 확인하려는 본 논문의 시도에 기반하여, 추가적인 후속 연구에서는 모형 등을 보완해 나가길 기대한다.

소아청소년과 의원의 수익 감소가 폐업에 미치는 영향 (The Impact of Declining Profits on Closures of Pediatric Clinics)

  • 오정윤;조수진;변현정;박춘선;조진숙
    • 보건행정학회지
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    • 제34권1호
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    • pp.38-47
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    • 2024
  • 연구배경: 한국의 소아청소년 인구는 최근 10년간 288만 명 감소하였으며 전례 없는 초저출산으로 더욱 감소할 것으로 예상되고 있다. 여기에 코로나19 팬데믹 영향으로 소아청소년과 의원의 수익은 크게 감소하여 폐업이 증가하고 있는 실정이다. 본 연구는 아동인구 감소로 인한 소아청소년과 의원의 수익 악화가 폐업에 실질적으로 영향을 주었는지 분석하였다. 방법: 2011-2022년 건강보험심사평가원의 요양기관현황신고, 건강보험청구자료와 통계청의 주민등록인구현황 자료를 이용하여 2012-2022년 소아청소년과와 그 외 진료과(내과, 이비인후과, 가정의학과) 의원의 연도별 자료를 구축하였다. 종속변수를 폐업 여부로 하였고, 지역의 인구 특성 및 경쟁 정도를 반영하는 변수(전년 대비 아동인구 감소 여부, 허핀달-허쉬만지수 등)와 기관 특성 변수(전년 대비 수익 감소 여부, 연간 수익 등)가 폐업에 영향을 주는지 분석하였다. 기술통계, 카이제곱분석을 실시하였으며 일반화추정방정식(generalized estimating equations, GEE)을 사용하여 변수별 오즈비를 추정하였다. 결과: 소아청소년과 의원의 폐업률은 2.66%-7.04%로 내과·이비인후과·가정의학과 1.81%-2.47%와 비교했을 때 지속적으로 높았으며 코로나19 팬데믹 시기에 7.04%로 가장 높았다. 3개 진료과와 소아청소년과의원의 기관당 진료비 격차는 2012년 126백만 원에서 2019년 245백만 원으로 더 커졌다. GEE 분석결과, 낮은 수익, 전년 대비 수익 감소는 소아청소년과의 폐업을 증가시키는 주요 요인이었으며 수익 관련 변수 보정 후 소아청소년 인구 감소 자체는 폐업을 증가시키지 않는 것으로 분석되었다. 지역 내 동일 진료과 의원 수가 많거나 독과점이 있는 경우 3개 진료과(내과·이비인후과·가정의학과) 의원의 폐업은 증가하였으나 소아청소년과 의원의 폐업에는 영향을 주지 않는 것으로 나타나 차이가 있었다. 결론: 아동인구가 감소하는 상황에서 수익 감소는 소아청소년과 의원의 폐업을 증가시키는 주요 요인이 분명하다. 추후 소아청소년 진료체계를 안정적으로 유지시키기 위한 적극적인 방안이 모색되어야 한다.

이미지 감성분류를 위한 CNN과 K-means RGB Cluster 이-단계 학습 방안 (A Two-Stage Learning Method of CNN and K-means RGB Cluster for Sentiment Classification of Images)

  • 김정태;박은비;한기웅;이정현;이홍주
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.139-156
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    • 2021
  • 이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.