• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권1호
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• pp.1-24
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• 2010

국내 대형마트 점포 수는 2008년 기준 403개로 포화시점에 근접하고 있다. 이러한 경쟁상황에서 '점포충성도(store loyalty)'가 지속적 경쟁우위를 위한 전략적 도구로써 그 활용성이 점점 더 중요시 되고 있다. 다양한 관점에서 점포충성도를 대형마트 연구의 핵심적 과제 다루어왔으나, 통합적인 연구 접근 방법이 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 통합적 관점에서 점포충성도가 형성되는 두 가지 경로를 제안하였다. 이중경로모형은 첫째, 내재적 경로 '서비스품질$\rightarrow$고객만족$\rightarrow$점포충성도', 둘째, 외재적 경로 '점포개성$\rightarrow$점포동일시$\rightarrow$점포 충성도'로 구성된다. 조사대상은 대형마트를 이용하는 소비자들을 대상으로 진행하였으며, 구조방정식모형 분석을 통하여 제안된 이중경로모형의 적합성 및 가설검증을 실시하였다. 연구결과, 모형의 적합지수들은 상당히 좋은 값들을 보여주고 있다. 또한 본 연구에서 새롭게 제시된 내재적 경로인 서비스품질은 고객만족에 정의 영향을 미치고, 고객만족은 결과변수인 대형마트의 점포충성도에 매우 유의하게 영향을 준 것으로 나타났다. 그리고 외재적 경로에서 대형마트의 점포개성은 점포동일시에 긍정적인 영향을 주고 매개변수인 점포개성은 점포충성도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 대형마트의 점포충성도 형성에 관한 두 가지 경로를 제시함으로써, 이론적, 관리적 시사점을 도출하였고 연구의 한계점과 미래연구방향을 제시하였다.

• 한국양식학회지
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• 제5권1호
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• pp.29-67
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• 1992

담수산 새우 Macrobrachium nipponense의 생활사와 종묘 생산에 관한 연구를 수행한 결과 다음과 같은 결론을 얻었기에 보고하는 바이다. 1. 발생 과정 : 부화된 zoea 유생의 크기는 2.06 mm였고 $15{\~}20$일에 걸쳐 9단계의 zoea 유생기를 거쳐 후기 치하로 변태하였으며 이때의 체장은 5.68 mm였다. 각 zoea 유생 단계는 제 1, 2 안테나의 형태, 제 1, 2 보각의 내${\cdot}$외지의 형태 및 미절과 소악의 형태에 따라 분류할 수 있었다. 2. Zoea 유생기의 환경 : Zoea 유생은Artemia의 유생을 먹고 건강하게 성장하였으며, 수온 $26{\~}28^{\circ}$, 염분도 $7.85{\~}8.28{\%_{\circ}}Cl.$에서 변태율이 $65\~72{\%}$를 보였다. 수온 $26{\~}32^{\circ}C$에서 생존율이 높았으며 (최적 수온 $28^{\circ}C$), 염분 범위 $4.12\~14.08\%_{\circ}Cl.$에서 생존율이 높았고(최적 염분 $7.6\~11.6\%_{\circ}\;Cl.$) 염분도가 적정 범위에서 멀어질수록 특히 높아질수록 zoea 유생기가 길어지는 경향을 보였다. 담수에서 zoea 유생은 모두 폐사하였다. zoea 유생 발생단계(Y)와 수온(X)와의 관계는 Y=46.09-0.9673X로 나타났다. 3. 후기 유생 및 치하기의 환경 : 후기 유생기의 적정 성장 수온은 $24\~32^{\circ}C$(최적 $26\~28^{\circ}C$)였으며, 치하기까지의 생존율은 $41{\~}63{\%}$를 나타내었다. 수온 $17^{\circ}C$이하에서는 후기 유생의 성장은 중지되었으며 적정 수온 범위내에서는 공식 현상이 더 많이 나타나는 경향이 보였다. 후기 유생기와 치하기의 정상 성장 염분 범위는 $0{\~}11.24{\%_{\circ}Cl.$이었으며 이때의 생존율은 $32{\~}35{\%}$를 나타내었다. 후기 유생기의 최적 염분 농도는 $0\~2.21\%_{\circ}Cl.$였으며 담수에서는 성장이 양호하였으나 순 해수에서는 폐사하였다. 4. Zoea 유생의 먹이 공급 효과 : Zoea 유생기에 먹이로 알테미아의 노플리우스 유생, 노플리우스 유생의 클로렐라에 혼합하여 공급한 것, 윤충류, 인공 플랑크톤을 수조 내에서 먹인 경우 생존과 후기 유생기로의 변태가 진행되었으나 가장 좋은 것은 Artemia nauplius 유생을 Chlorella sp.와 혼합한 물에서 사육하였을 경우였고 이 때의 변태율은 $68{\~}75{\%}$를 보였다. 소 간의 분말, 계란 분말, Chlorella sp.만을 먹인 것은 폐사하였다. 5. 후기 유생과 치하 및 성체의 먹이 : 후기 유생기의 먹이는 Artemia nauplius 유생이나 물벼룩 등 수중갑각류를 공급할 수 있고, 치하기나 성체에는 이들 외에 조개 살이나 어육, 다모환충류, 곡류, 펠렛 사료 등과 사람이 이용할 수 없는 가축의 내장이나 과일 등을 먹는다. 6. 후기 유생과 치하 및 성체의 성장 : 최적 조건 하에서 후기 유생은 매 $5\~6$일마다 변태하였고 치하기까지 2개월이 소요되었으며, 이때의 체장은 1.78 m, 체중은 0.17 g을 나타내었다. 치하의 성장은 4개월 정도에 체장 3.52 cm, 체중 1.07 g으로 성장하였으며 이때 암수의 구별이 수컷의 2차 성징을 나타내는 rudimental processes에 의해 가능하였다. 수컷은 성적 성숙이 후기 유생기로부터 7개월 후에 이루어지며, 이때의 크기는 체장 5.65 m, 체중 3.41 g이었고, 암컷도 $6{\~}7$개월 후에 성적 성숙이 되며 이때 체장은 4.93 m, 체중은 2.43 g이었다. 부화후 $9{\~}10$개월 후에 수컷은 체장 $6.62\~7.14$ m, 체중 $6.68{\~}8.36$ g으로 성장하였고, 암컷은 체장 $5.58{\~}6.08$ m, 체중 $4.04{\~}5.54$ g으로 성장하였다. 7. 방양 밀도 : 수조에서 30일간 사육한 결과 성장과 생존이 양호한 zoea 유생의 최대 밀도는 수량 1l 당 $60\~100$개체였고, 이때의 후기 유생으로의 변태율은 $73{\~}80{\%}$였다. 체장 0.57 m의 후기 유생을 120일간 사육한 결과 적정 밀도는 $1\;m^2$당 $100{\~}300$개체였고 이때의 생존율은 $78{\~}85{\%}$였으며, 체장 2.72 m의 치하기에 120일간 사육한 결과 적정 밀도는 $1m^2$ 당 $40{\~}60$개체였고 생존율은 $63{\~}90{\%}$였다. 체장 5.2 m의 어린 새우의 120일간사육시의 적정 밀도는 $1\;m^2$당 $20{\~}40$ 개체였으며 생존율은 $62{\~}90{\%}$를 나타내었고, 체장 6.1 m의 경우 60일간 사육한 결과 적정 밀도는 $1\;m^2$당 $10{\~}$30개체로 나타났고 이때 생존율은 $73{\~}100{\%}$였다. 유생기와 어린 새우의 사육에서 숨을 수 있는 은폐물을 넣어 준다면 위의 밀도를 약 2배 가량 증가시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제23권3호
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• pp.25-53
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• 2013

This study analyzes the effect of Computer Aided Innovation (CAI) to improve R&D Capabilities empirically. Survey was distributed by e-mail and Google Docs, targeting CTO of 235 SMEs. 142 surveys were returned back (rate of return 60.4%) from companies. Survey results from 119 companies (83.8%) which are effective samples except no-response, insincere response, estimated value, etc. were used for statistics analysis. Companies with less than 50billion KRW sales of entire researched companies occupy 76.5% in terms of sample traits. Companies with less than 300 employees occupy 83.2%. In terms of the type of company business Partners (called 'partners with big companies' hereunder) who work with big companies for business occupy 68.1%. SMEs based on their own business (called 'independent small companies') appear to occupy 31.9%. The present status of holding IT system according to traits of company business was classified into partners with big companies versus independent SMEs. The present status of ERP is 18.5% to 34.5%. QMS is 11.8% to 9.2%. And PLM (Product Life-cycle Management) is 6.7% to 2.5%. The holding of 3D CAD is 47.1% to 21%. IT system-holding and its application of independent SMEs seemed very vulnerable, compared with partner companies of big companies. This study is comprised of IT infra and IT Utilization as CAI capacity factors which are independent variables. factors of R&D capabilities which are independent variables are organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability. The highest average value of variables was 4.24 in organization capability 2. The lowest average value was 3.01 in IT infra which makes users access to data and information in other areas and use them with ease when required during new product development. It seems that the inferior environment of IT infra of general SMEs is reflected in CAI itself. In order to review the validity used to measure variables, Factors have been analyzed. 7 factors which have over 1.0 pure value of their dependent and independent variables were extracted. These factors appear to explain 71.167% in total of total variances. From the result of factor analysis about measurable variables in this study, reliability of each item was checked by Cronbach's Alpha coefficient. All measurable factors at least over 0.611 seemed to acquire reliability. Next, correlation has been done to explain certain phenomenon by correlation analysis between variables. As R&D capabilities factors which are arranged as dependent variables, organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability turned out that they acquire significant correlation at 99% reliability level in all variables of IT infra and IT Utilization which are independent variables. In addition, correlation coefficient between each factor is less than 0.8, which proves that the validity of this study judgement has been acquired. The pair with the highest coefficient had 0.628 for IT utilization and technology-accumulating capability. Regression model which can estimate independent variables was used in this study under the hypothesis that there is linear relation between independent variables and dependent variables so as to identify CAI capability's impact factors on R&D. The total explanations of IT infra among CAI capability for independent variables such as organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability are 10.3%, 7%, 11.9%, 30.9%, and 10.5% respectively. IT Utilization exposes comprehensively low explanatory capability with 12.4%, 5.9%, 11.1%, 38.9%, and 13.4% for organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability respectively. However, both factors of independent variables expose very high explanatory capability relatively for technology-accumulating capability among independent variable. Regression formula which is comprised of independent variables and dependent variables are all significant (P<0.005). The suitability of regression model seems high. When the results of test for dependent variables and independent variables are estimated, the hypothesis of 10 different factors appeared all significant in regression analysis model coefficient (P<0.01) which is estimated to affect in the hypothesis. As a result of liner regression analysis between two independent variables drawn by influence factor analysis for R&D capability and R&D capability. IT infra and IT Utilization which are CAI capability factors has positive correlation to organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability with inside and outside which are dependent variables, R&D capability factors. It was identified as a significant factor which affects R&D capability. However, considering adjustable variables, a big gap is found, compared to entire company. First of all, in case of partner companies with big companies, in IT infra as CAI capability, organization capability, process capability, human resources capability, and technology capability out of R&D capacities seems to have positive correlation. However, collaboration capability appeared insignificance. IT utilization which is a CAI capability factor seemed to have positive relation to organization capability, process capability, human resources capability, and internal/external collaboration capability just as those of entire companies. Next, by analyzing independent types of SMEs as an adjustable variable, very different results were found from those of entire companies or partner companies with big companies. First of all, all factors in IT infra except technology-accumulating capability were rejected. IT utilization was rejected except technology-accumulating capability and collaboration capability. Comprehending the above adjustable variables, the following results were drawn in this study. First, in case of big companies or partner companies with big companies, IT infra and IT utilization affect improving R&D Capabilities positively. It was because most of big companies encourage innovation by using IT utilization and IT infra building over certain level to their partner companies. Second, in all companies, IT infra and IT utilization as CAI capability affect improving technology-accumulating capability positively at least as R&D capability factor. The most of factor explanation is low at around 10%. However, technology-accumulating capability is rather high around 25.6% to 38.4%. It was found that CAI capability contributes to technology-accumulating capability highly. Companies shouldn't consider IT infra and IT utilization as a simple product developing tool in R&D section. However, they have to consider to use them as a management innovating strategy tool which proceeds entire-company management innovation centered in new product development. Not only the improvement of technology-accumulating capability in department of R&D. Centered in new product development, it has to be used as original management innovative strategy which proceeds entire company management innovation. It suggests that it can be a method to improve technology-accumulating capability in R&D section and Dynamic capability to acquire sustainable competitive advantage.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제52권2호
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• pp.110-116
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• 2014

본 연구에서는 최근 개체수가 급격히 감소하고 있는 여름어리표범나비의 생태를 복원하기 위한 기초자료를 마련하고자 서식지에서의 생태를 확인하였으며, 인공사육을 통해 생태적 특성을 구명하고자 하였다. 여름어리표범나비의 서식지는 최근에 발견된 바 있는 강원도 인제와 전라남도 진도지역을 조사하였으며, 성충의 활동시기인 2012년 6 ~ 8월경 4회에 걸쳐 조사를 진행하였으며, 진도 지역에서 약 100마리 이상의 대형 군체가 확인되었다. 진도 지역의 서식지에서는 기주식물인 수염며느리밥풀(Melampyrum roseum var. japonicum)이 대규모로 자생하고 있는 것을 확인하였으며, 인제 지역에서는 국내에 기주식물로 알려진 냉초(Veronicastrum sibiricum)를 확인할 수 있었다. 기주식물에서 알이나 애벌레, 번데기를 확인하지는 못하였다. 여름어리표범나비의 생육특성을 조사하기 위하여 중부지방의 서식지에서 자생하는 냉초(Veronicastrum sibiricum)를 기주식물로 이용하였으며, 진도의 서식지에서 인공사육 실험을 위한 모충으로 암컷 3마리를 채집하여 사육실험을 진행하였다. 기주식물 화분에 망을 씌우고 암컷 개체 1마리씩을 넣어 채란을 받았다. 총 산란량은 465개였으며, 암컷 한 마리당 산란량은 120 ~ 186개로 나타났다. 알은 한 곳에 무더기로 낳아 난괴를 형성하는 특징이 있으며, 알의 크기는 직경 0.6 mm, 높이 0.7 mm로 구형에 가깝다. 120개의 알이 산란된 난괴를 대상으로 생육특성을 조사한 결과 산란된 알은 $9.96{\pm}0.4$일이 경과한 후 부화하였으며, 부화율은 95.0%였다. 부화한 애벌레는 1령 기간이 $4.1{\pm}0.6$일, 2령 $12.1{\pm}1.0$일, 3령 $8.1{\pm}0.7$일로 나타났다. 4령 애벌레는 활동이 둔해지면서 스스로 실을 내어 기주식물 잎을 둥글게 말은 후 그 속에서 집단으로 모여 있다가, 그 상태로 겨울을 나는 것으로 나타났다. 이른 봄(3월 초)에 깨어난 애벌레는 주변을 배회하다 먹이식물의 새싹이 나오면 먹이식물로 이동하여 먹이식물을 섭식한다. 큰개불알풀이나 질경이에 대한 먹이식물 이용 가능성을 조사한 결과 월동이후의 4령 애벌레부터는 정상적으로 섭식하고 자라는 것을 확인하였으며, 2차년도에 질경이를 이용한 사육시에는 산란은 하였으나 부화한 1령 애벌레가 모두 폐사하여 추가 실험이 불가능하였다. 큰개불알풀에서는 산란여부를 확인하지 못하였으며, 1령 애벌레를 이동시켜 사육실험을 진행하였으나 1령 애벌레시기에 모두 폐사하였다. 여름어리표범나비는 6회의 탈피를 통해 총 7령까지 성장하고, 4령 애벌레는 월동기간을 포함하여 $239.2{\pm}10.9$일, 5령 기간은 $12.3{\pm}1.3$일, 6령 기간은 $17.1{\pm}1.1$일, 7령 기간은 $10.5{\pm}1.0$일로 나타났으며, 총 애벌레 기간이 무려 $303.4{\pm}14.0$일에 이른다. 탈피각을 통해 애벌레의 두폭을 확인한 결과 1령이$0.28{\pm}0.02mm$, 2령 $0.45{\pm}0.02mm$, 3령이 $0.58{\pm}0.02mm$, 4령이 $0.75{\pm}0.03mm$, 5령이 $0.89{\pm}0.05mm$, 6령이 $1.23{\pm}0.06mm$, 7령이 $2.13{\pm}0.11mm$로 나타났다. 7령 말기의 애벌레는 약 2일간의 전용기간을 거친 후 먹이식물의 줄기나 주변의 식물에서 번데기가 된다. 번데기의 크기는 약 13 mm였으며 용화율은 약 92.0%로 나타났다. $9.1{\pm}1.6$일간의 번데기 기간을 거친 후 성충으로 우화하였으며, 우화율은 88.6%였다. 본 실험 결과 여름어리표범나비의 인공사육이 가능한 것으로 나타났으나, 애벌레 기간이 길고 1세대가 1년에 걸쳐 이루어지는 등의 단점으로 인해 대량사육에는 어려움이 있을 것으로 판단되었다. 여름어리표범나비의 멸종을 막기 위해서는 향후 지속적인 증식과 서식지 복원 및 보존을 위한 노력이 따라야 할 것으로 보인다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제4권
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• pp.141-153
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• 1986

본(本) 연구(硏究)에서는 한국의 마늘(건(乾), 1접)과 양파(중품, 3.75kg) 가격(價格)에 관해 순환변동치(循環變動値)를 도출하여 순환주기, 방향(方向), 진폭(振幅) 및 요인(要因) 그리고 계절변동 패턴을 비교 분석(分析)하고 이들 작용(作目)의 가격동향(價格動向)을 순환국면별로 비교분석하여 가격안정화 대책을 제시하는데 목적(目的)을 두었다. 그 결과(結果) 다음과 같은 주목(注目)할 사실이 유의적(有意的)으로 밝혀졌다. 1) 마늘가격의 순환변동은 1967년 이후 1986년까지 최저 28개월에서 최고 53개월을 1주기로 6차례 있었다. 상승국면은 평균 20개월간으로 평균주기는 38개월을 보이고 있다. 양파의 순환주기는 최저 21개월에서 최고 47개월간으로 평균 35개월을 1주기로 하고 있어 마늘에서 보다는 약간 짧게 나타나고 있으며 상승국면과 하강국면의 기간은 각각 17.5개월과 16.7개월을 보여 마늘의 경우 하강국면이 상승국면보다 3개월 긴데 비해 양파는 오히려 하강국면이 상승국면보다 1개월 짧게 나타나고 있다. 그러나 이러한 주기현상은 어디까지나 평균개념에서 본 개월수이며 매 주기마다 면밀히 검토하면 각 주기의 기간은 상당한 차이를 보이고 있다. 2) 제1순환에서 제5순환까지의 국면별 공통된 특징은 순환변동치(循環變動値)의 정점(頂點)이 낮으면 하강국면이 상대적으로 짧고 순환변동치의 정점이 높으면 반면에 하강국면(下降局面)이 길고 또한 저점(底點)의 계곡이 깊게 나타나고 있다는 점이다. 이러한 순환변동치의 동향을 마늘재배농가는 깊이 인식하여 차년도(次年度)의 마늘재배에 신중을 기하여 경제적손실(經濟的損失)을 미연에 방지해야 할 것이다. 3) 마늘과 양파의 순환변동기(循環變動期)에서 주목할 것은 1966년 이후 1973년까지는 마늘과 양파의 순환변동치가 서로 반대방향으로 움직이고 있었으나 1975년부터 1985년까지는 약간의 시차(時差)를 두고 같은 방향으로 변동하고 있다는 점이다. 4) 시간적(時間的)으로 순환(循環)이 진행(進行)됨에 따라 진폭(振幅)의 크기가 점점 커지는 발산진동형(發散振動型)으로 가고 생산품(生産品)을 판매하는 유통단계(流通段階)에서 상대적으로 수익상 위험률이 높다. 5) 마늘가격의 계절지수(季節指數) 패턴을 월별(月別)로 보면 6월부터 10월까지 지수값이 100이하를 보여 연평균(年平均)수준을 밑돌고 있고 11월부터 이듬해 5월까지는 평균수준을 넘고 있다. 특히 수확초기인 6월(月)~7월(月) 사이에 가장 낮고 동절기(冬節期)에는 높게 나타나고 있다. 양파의 경우는 5월부터 11월까지 연평균수준을 밑돌고 있고 12월부터 이듬해 4월까지는 높게 나타나고 있다. 한편 계절변동의 등락격차를 20년간 월별 자료에서 구한 표준편차(標準偏差)로 보면 계절적 요인에 의한 가격변동폭은 마늘에서 보다는 양파가 크다. 6) 순환성(循環性)은 공급(供給)측면에서 볼때, 마늘과 양파의 경우, 첫째, 파종된 마늘의 성장조건(成長條件)이 순환성(循環性)을 가지고 변화하여 공급(供給)에 영향을 주고 있다. 즉 8월 하순~9월에 파종하여 5월~6월 상순에 수확하는 난지계(暖地系)마늘과 9월 하순~10월에 파종하여 6月 중순에 수확하는 한지계(寒地系)마늘은 생유기(生有期)인 봄철의 기후(氣候)조건에 따라 단보당(段步當) 수확량이 크게 변화하여 수급(需給)조절이 어려워 가격의 순환성(循環性)이 나타난다고 할 수 있다. 양파의 경우도 9월 하순~10월 하순이 파종기인데 역시 생유기(生有期)인 봄철의 기후조건이 순환성을 띄고 있기 때문이다. 둘째로, 순환성(循環性)을 야기시키는 요인(要因)은 농민(農民)의 경작여부(공급(供給)여부)에 관한 의사결정(意思決定) 과정에서 초과공급(超過供給) 또는 공급부족(供給不足)현상이 나타나기 때문이다. 셋째로, 순환변동(循環變動)의 진폭을 크게 해주는 요인으로 볼 수 있는 것은 마늘의 경우 마늘 생산량에 대한 종자소요량(種子所要量)이 크다는 점이다. 7) 순환국면별(循環局面別)로 마늘가격의 동향을 일반 농산물가격과 일반 소비자물가지수와 비교해 볼때, 주목되는 현상은 첫째, 마늘과 양파의 가격신축성(價格伸縮性)이 일반농산물(一般農産物)의 그것보다 4~5배나 되고 있으며, 둘째, 일반소비자물가지수나 농가판매 가격지수는 시계열적(時系列的)으로 상승폭에는 기복이 다소 있지만 계속증가추세를 보이는데 반해 마늘과 양파가격은 하강국면에 경상가격마저 하락하고 있어 재배농가의 수익성(收益性)이 보장되지 못하고 있음을 알 수 있다. 셋째, 이와 같이 마늘과 양파는 가격등락이 심하기 때문에 유통단계(流通段階)에서의 마진률이 대단히 크며 또한 투기(投機)의 대상(對象)이 될 수 있어 생산자(生産者)와 소비자(消費者)는 시장(市場)에서 불리한 입장에 있다고 하겠다. 8) 1986년산(年産)의 마늘예상적정재배면적(豫想適正栽培面積)은 40천(千)ha인데 실체 재배면적은 44.2천(千)ha에 이르고 있어 10.5% 많은 것으로 기상이 좋을 경우 크게 과잉생산(過剩生産)될 것으로 예상된다. 양파의 경우는 예상적정재배면적이 10.7천(千)ha인데 실제 재배면적은 8.7천(千)ha로 무려 18.7% 적기 때문에 양파값이 높을 것으로 예상된다. 단기대책(短期對策)으로는 마늘의 경우 (1) 공급과잉(供給過剩)으로 소비수요(消費需要)를 늘리는 대책(對策)이 강구되어져야 하며 (2) 성출하기(盛出荷期) 홍수출하에 의한 가격하락방지를 위하여 농안기금(農安基金)을 이용해 출하선도금지원계획(出荷先渡金支援計劃)을 확대실시하고 지원단가도 작년수준보다 높게 정한다. (3) 수출지원제를 모색하여 해외수요를 늘인다. 양파의 경우 (1) 입도선매에 의한 매점을 강력히 규제하여 농민의 피해를 줄인다. (2) 출하조절지원사업을 내실있게 운영하여 초기출하에 따른 농민의 피해를 줄인다. (3) 차기(次期)의 가격 안정을 위해 양파수입을 금지한다. 장기대책(長期對策)으로는 (마늘, 양파) (1) 산업용신수요(産業用新需要)를 포함한 수요예측(需要豫測)에 정도(精度)를 높인다. (2) 가격예시제(價格豫示制)를 실시하여 정부수매를 점진적으로 증대한다. (3) 유통(流通)의 근대화(近代化)를 통해 중간마진폭을 줄인다. (4) 희망재배면적을 사전에 조사하여 적정재배면적으로 유도한다. (5) 농민의 의사결정에 필요한 경영지도를 강화한다. (6) 이원적(二元的)인 재배면적 조사로 정확성을 높이도록 통계제도를 개선한다. (7) 관수시설(灌水施設)을 지원(支援)하고 종자보급 및 재배기술을 강화한다. (8) 수입억제로 농정에 대한 신뢰성을 높인다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.155-175
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• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.