건설산업에 있어서 고유한 재무적 특성상 필연적인 차입구조에 따른 금융비용의 부담은 날로 증가되고 있고, 금융비용의 합리화는 수주전략과 함께 건설기업의 경영에 있어 가장 중요한 경영관리영역 중 하나가 되어 가고 있다. 이와 같은 배경에서 연구의 범위는 계약범위 외적 사안의 발생과 관련하여 계약상대자가 추가로 투입하는 비용에 수반하는 원가적 금융비용의 발생환경으로 한정하고, 연구의 목적은 원가적 금융비용의 배상구조에 관한 개선방안을 도출함에 있다. 연구의 방법과 절차는 국내외 연구동향의 탐색, 금융비용의 배상타당성과 인식도 조사를 위한 설문 및 사례조사의 실시, 금융비용이 건설기업의 경영에 미치는 영향의 분석, 현행 회계처리기준과 국가계약법령상의 관련문제점을 분석 · 개선방안을 제시하는 순서로 한다. 위와 같은 원가적 금융비용의 배상에 관한 연구결과로서 얻어진 결론은 다음과 같다. (1) 건설업회계처리준칙의 금융비용회계계정을 보완토록 한다. (2) 계약일방의 비용부담을 담보시키는 계약제도를 점진적으로 폐지하거나 배상규정을 보완하여야 한다. (3) 국가계약법 금융비용의 배상규정상 불합리한 내용을 합리화시켜야 한다. (4) 중요공정 관리기법(CPM)의 활용을 활성화시키고 EVMS와 연동관리함으로써 사안과 금융비용의 산정을 개관화시킬 수 있도록 한다. (5) 건설계약법체계를 제조업중심으로 제정된 현행 계약법체계로부터 분리운용토록 하여야 한다.
자주복 Takifugu rubripes 자어의 섭이상태에 관한 기초 지식을 얻기 위하여 수온 16.5~18.5${\circ}C$ 범위의 급이와 무급이 조건하에서 초기자어의 성장, 생존율 그리고 섭이율 등을 비교, 조사하였다. 자주복 자어는 부화후 5일 전후에서 난황흡수의 내부영양에서 외부영양으로의 전환이 시작되고, 이 시기에 있어 섭이의 유무는 그후 자어의 성장, 생존율에 큰 영향을 미치는 것이 사육실험 결과 밝혀졌다. 무급이 자어는 부화후 16일에 전 개체가 사망하나, 초기사망의 출발점은 유구가 흡수되는 부화후 9일(기아 5일)경부터 추측된다. 급이구와 무급이구 자어의 성장을 비교한 결과, 무급이구에서는 부화후 4일경부터 성장이 정지되고, 부화후 7일이후는 성장 감소를 보였다. 기아상태에 놓여있는 자어의 섭이율 변화는 기아일수 경과에 따른 자어의 유영력과 깊은 관계가 있는 것으로 생각된다. 따라서 자주복 종묘생산시급이 개시시기는 가능한 빨리 결정하는 것이 건강한 종묘의 생산과 높은 생존율을 향상시킬 수 있다.
그동안 대부분의 국가에서 합법적인 취업활동을 위한 입법정책을 추진해왔지만 불법체류를 완화하기 위한 노력에도 불구하고 거의 성공적인 사례는 없을 정도로 어느 국가든 불법체류근로자들에 대한 사회문제가 발생하고 있다. 중국의 경우에도 예외는 아니다. 현재 중국 국내 외국인 불법취업 문제도 현재와 미래의 사회문제화 될 전망이다. 하지만 이를 법적으로 대응하는 중국 출입국관리법과 불법취업자에 대한 입법정책이 매우 소홀한 편이다. 불법취업 외국인 권리에 관한 법률규범 등 조정하는 수단이 부족하고 구제방법도 충분하지 않다. 국제적인 규범기준에 걸 맞는 중국 내 불법취업 외국인 권리보호에 관한 법적권리를 확보하는 것이 필요하다. 이를 위해 관련법 규범을 제정하고 이를 토대로 사후 행정 관리를 강화해야 한다. 주요 국가들의 추세와 경향은 불법체류자의 고용을 고용주를 중심으로 엄격하게 규제하고 있듯이 중국에서도 외국인근로자 대상의 단속보다는 고용주에 대한 규제를 강화할 필요가 있다. 이를 위해 불법외국인을 고용하는 고용주에게 과태료와 벌금, 징역형뿐만 아니라 각종 부담, 본국송환비용 지불 등 상당한 불이익을 받게 하여야 한다. 불법체류자의 자발적 귀환(Freiwillige $R\ddot{u}ckehr$)촉진프로그램 등을 운영하고 일정기일에 자진 귀국하는 불법체류자에게 범칙금을 면제하는 등의 조치를 취할 필요가 있다. 끝으로 중국에서도 불법체류 외국인정책의 방향이 불확실한 상태로 유지되어 고용주와 외국인근로자의 혼란 내지는 잘못된 선택을 방관하기 보다는 관련부처에서 적극적인 정책 방향성을 갖고 추진해나가야 할 것이다.
Purpose: This study was to investigate the resuscitation outcomes and the clinical characteristics of non-traumatic drug-induced out-of-hospital cardiac arrest by analyzing data from a single institution's registry. Method: We conducted a retrospective study of 795 patients who came to the emergency department with non-traumatic drug-induced out-of-hospital cardiac arrest during the period $1991{\~}2004$. Only patients over 18 years of age were included. Clinical characteristics. variables associated with cardiac arrest, and data during resuscitation were obtained from our cardiac arrest database. Patients were divided into two groups: drug-induced cardiac arrest (drug group, n=33), and non drug-induced cardiac arrest (non-drug group, n=762). Results: Spontaneous circulation was restored in 23 ($72{\%}$) patients in the drug group and in 314 ($45{\%}$) patients in the non-drug group ($x^2=0.020$). The patients who discharged alive number were 46 ($6{\%}$) in the non-drug group and 0 ($0{\%}$) in the drug group ($x^2=0.005$). The witnessed arrest, the epinephrine doses, and total defibrillation energy were not different between two groups. Conclusion: The return of spontaneous circulation rate was higher in the drug group than the non-drug group. However the drug group was lower survival discharge rate than in the non-drug group.
본 연구는 자료포락분석법(DEA)을 이용하여 기업의 경영관리비용인 접대비, 광고 선전비, 인건비를 중심으로 국내 해운기업의 경영효율성을 평가하고자 하였다. 분석의 대상은 2010년부터 2014년까지 국내증시에 상장된 해운기업이다. 투입변수로 접대비, 광고 선전비, 인건비를 설정하였으며 산출변수는 매출액과 당기순이익으로 하였다. 본 연구에서는 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성 및 규모수익을 도출하였으며 비효율 DMU의 효율성 개선방안을 제시하였다. 효율성 측정 결과 CCR모형의 기술효율성 분석에서 6개의 DMU와 BCC모형의 순수기술효율성 분석에서 8개의 DMU가 효율적인 상태인 것으로 나타났다. 규모의 수익측면에서는 전체 DMU의 24%인 6개의 DMU가 규모수익체증상태이며, 전체 DMU의 52%인 13개 DMU가 규모수익체감상태인 것으로 나타났다. 기술효율성 분석결과 복수의 효율적인 상태의 DMU가 존재하여 초효율성 분석을 실시한다. 본 연구에서는 초효율성 분석 결과 가장 효율성이 높은 DMU의 효율성 수준은 1.314, 다음은 1.243으로 나타났다. 이는 광고 선전비, 접대비, 인건비 투입에서 각각 31.4%, 24.3% 증가시키더라도 현재의 효율적인 상태를 유지할 수 있다는 것을 의미한다. 본 연구는 해운기업의 접대비와 광고 선전비, 인건비의 효율성을 평가하고, 초효율성 분석을 통해 의사결정단위의 순위를 파악하였으며 비효율 의사결정단위의 비효율성 개선을 위한 목표치를 제시하였다는데 의의가 있다.
In finance literature, stock liquidity showing how stocks can be cashed out in the market has received rich attentions from both academicians and practitioners. The reasons are plenty. First, it is known that stock liquidity affects significantly asset pricing. Second, macroeconomic announcements influence liquidity in the stock market. Therefore, stock liquidity itself affects investors' decision and managers' decision as well. Though there exist a great deal of literature about stock liquidity in finance literature, it is quite clear that there are no studies attempting to investigate the stock liquidity issue as one of decision making problems. In finance literature, most of stock liquidity studies had dealt with limited views such as how much it influences stock price, which variables are associated with describing the stock liquidity significantly, etc. However, this paper posits that stock liquidity issue may become a serious decision-making problem, and then be handled by using data mining techniques to estimate its future extent with statistical validity. In this sense, we collected financial data set from a number of manufacturing companies listed in KRX (Korea Exchange) during the period of 2010 to 2013. The reason why we selected dataset from 2010 was to avoid the after-shocks of financial crisis that occurred in 2008. We used Fn-GuidPro system to gather total 5,700 financial data set. Stock liquidity measure was computed by the procedures proposed by Amihud (2002) which is known to show best metrics for showing relationship with daily return. We applied five data mining techniques (or classifiers) such as Bayesian network, support vector machine (SVM), decision tree, neural network, and ensemble method. Bayesian networks include GBN (General Bayesian Network), NBN (Naive BN), TAN (Tree Augmented NBN). Decision tree uses CART and C4.5. Regression result was used as a benchmarking performance. Ensemble method uses two types-integration of two classifiers, and three classifiers. Ensemble method is based on voting for the sake of integrating classifiers. Among the single classifiers, CART showed best performance with 48.2%, compared with 37.18% by regression. Among the ensemble methods, the result from integrating TAN, CART, and SVM was best with 49.25%. Through the additional analysis in individual industries, those relatively stabilized industries like electronic appliances, wholesale & retailing, woods, leather-bags-shoes showed better performance over 50%.
최근 급속한 도시화로 인한 유역 내 불투수 면적의 증가는 자연유역에 비해 짧은 도달시간과 높은 첨두 홍수량을 유발하여 도시홍수 피해의 원인이 되고 있다. 따라서 홍수피해를 저감시키고자 구조물적 또는 비구조물적 홍수방어 대책들을 마련하여 시행하고 있다. 본 연구의 대상유역인 굴포천 유역은 유역 내의 유출 특성이 아닌 하류의 한강 외수위 조건에 의해 잦은 침수 피해가 발생하고 있으며, 이를 예방하고자 폭 20m의 임시 방수로를 폭 80m로 확장할 예정이다. 이에 따라 본 연구에서는 대표적인 도시 유출 모형의 하나인 EPA의 SWMM 모형을 근간으로 하는 XP-SWMM모형을 이용해 굴포천 방수로 확장에 따른 홍수소통능력을 분석하였다. 재현기간 100년인 설계 강우와 동일한 조위 조건 하에서 개수전과 후에 대한 수위와 유량을 비교하였으며, 분석결과 개수전 상황이 개수후에 비해 통과 유량이 1/3임에도 불구하고 비슷하거나 더 높은 수위를 나타내었다. 또한 개수후 상태에서 모의한 결과 방수로 분기점에서 자연 분류시킬 경우 최고 $300m^3/sec$ 가까운 유량이 방수로 방향으로 역류함을 확인할 수 있었다. 따라서 방수로의 안정적 운영을 위해서는 굴포천 하류로부터 방수로로의 역류를 차단하기 위한 수리 시설물의 설치가 필요함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성모형의 일종인 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) 강우생성 모형의 도시홍수 모의에 있어 적용성을 살펴보았다. 이를 위하여 서울 홍제천 유역의 남가좌 배수분구에 대하여 2차원 관망-지표면 홍수 모의프로그램인 XP-SWMM 모형을 구축하고, MBLRP 모형을 사용하여 생성된 200년 길이의 가상 강우 시계열을 입력 강우자료로 하여 홍수량, 침수면적을 산정하고 이를 설계 강우에 근거하여 산출된 값들과 비교하였다. 비교 결과, MBLRP 모형을 사용하여 산출된 홍수량 및 침수면적은 설계 강우에 근거한 값들과 비교하였을 때 다소 작은 값을 가졌고, 과소산 정의 정도는 8% (5년빈도)에서 34% (200년빈도)의 값을 가졌으며, 설계 강우의 재현기간에 따라 과소 산정의 정도는 증가하였다. 본 연구의 결과는 도시유역에서의 홍수 모의에 있어 몬테카를로 분석을 통한 침수관련 변수들의 불확실성을 정량적으로 표현할 수 있는 방법론을 제시하고 그 적용성 및 한계점을 제시했다는 점에서 그 의미를 찾을 수 있을 것이다.
본 연구는 저수량 지역 빈도분석(regional low flow frequency analysis)을 수행하기 위하여 일반최소자승법(ordinary least squares method)을 이용한 Bayesian 다중회귀분석을 적용하였으며, 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 다중회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 다중회귀분석의 추정치의 신뢰구간을 비교분석하였다. 각 재현기간별 비교결과를 보면 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 다중회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았다. 그러나 불확실성 측면에서 평가해볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 다중회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 훨씬 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 저수량(low flow) 지역 빈도분석을 수행하는 경우 Bayesian 다중회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 낙동강 유역에 2개의 미계측 유역을 선정하고 구축된 Bayesian 다중회귀모형을 적용하여 불확실성을 포함한 미계측 유역에서의 저수량(low flow)을 추정하였으며 이와 같은 방법이 미계측 유역에서의 저수(low flow) 특성을 나타내는 데 있어서 효과적일 수 있음을 입증하였다.
고농도 유가공폐수의 유기물 및 질소, 인의 제거효율을 비교하기 위하여 두 개의 반응 시스템을 구성하였다. 하나는 하나의 RBC 반응조와 3단 점감포기조로 구성한 시스템이며 다른 하나는 RBC 반응조 2개를 연속으로 구성하고 3단 점감포기조로 구성한 시스템이다. 본 연구에 적용한 바실러스 미생물은 RBC의 끈상미생물접촉재에 부착하여 수행하였다. 각 시스템으로 유입되는 유가공폐수의 BOD 평균농도는 988mg/L, 1,046mg/L이었으며, 유출수 BOD 농도는 21.4mg/L, 15.9mg/L로 제거율은 97.8%, 98.5%의 결과를 보였다. RBC 단일공정 유입수의 평균 $COD_{cr}$ 농도는 1,837mg/L, 유출수는 53.0mg/L로 96.7%의 제거 효율을 보였으며 RBC 연속공정 유입수의 평균 $COD_{cr}$ 농도는 1,852mg/L, 유출수는 평균 27.8mg/L로 98.5%의 제거효율을 보였다. 유입수 T-N 분석결과 RBC 단일공정은 평균 51.9mg/L로 측정되었고, RBC 연속반응공정에서의 유입수 평균은 54.3mg/L이었으며, 유출수는 각각 6.6mg/L, 4.7mg/L로 87.2%, 91.3%의 제거효율을 보였다. T-P에 대한 RBC 단일공정과 RBC 연속공정에서의 분석 결과 유입수 평균농도는 각각 8.9mg/L, 9.1mg/L로 측정되었고, 유출수 농도는 1.6mg/L, 1.0mg/L로 T-P 제거율은 82%, 89%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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