This study is to explore how the employees of tourist hotels perceive moderate room rates and price acceptance. Sampling was taken among employees for deluxe hotels at Yusong in Daejeon. A total of 150 samples were distributed and 124 valid samples were selected for this research. Answers were processed by SPSS 15.0 after data coding. The results of study are as follows; First, annual average sales price of hotel rooms is \99,223, and the rack rates take up 49.7% of the transaction rates. Second, the rack rates which many employees think moderate are in the range of $50.09{\sim}75.13%(\100,000{\sim}150,000)$ of the rack rates. Third, many employees consider $40.07{\sim}50.09%(\80,000{\sim}100,000)$ of the rack rates as the moderate acceptability rates. Finally, the differences of fair rates by age and annual income were noticeable. These hotels ought to narrow the gap between rack rates and transaction rates. This study has a meaning to draw up a new plan for the room rate policy.
수자원장기종합계획에서는 물의 과부족 또는 가용한 물을 정량적으로 평가하기 위해 물수지 분석을 실시한다. 물수지 분석은 미래 예측되는 용수수요량과 공급가능량을 비교하는 단순한 과정이지만, 분석 과정에 포함되어 있는 자료와 모형의 불확실성으로 인하여 물수지 분석을 실시한 각종 보고서마다 서로 다른 결과를 보여주고 있어 국민의 신뢰를 얻지 못한 실정이다. 본 연구에서는 Monte Carlo simulation 기법 중 Latin Hypercube sampling에 기반한 확률적 모사로 물수지 분석에서의 불확실성을 표현하고 분석하였다. 대표 물수지 입력변수로 자연유량, 생공용수, 농업용수, 회귀율을 선정하여 이를 선형회귀와 entropy 이론으로 분포를 설정하였고, 불확실성 분석을 통하여 물부족량에 대한 불확실성의 범위와 위치를 규명하였다. 금강수계 3개의 소유역에 대해 불확실성 분석을 한 결과, 기존의 물수지 분석에서의 단일 물부족량이 과소 및 과대 추정될 수 있음을 보였고, 또한 민감도 분석을 통해 농업회귀율이 입력변수들 중 가장 큰 불확실성을 가지고 있으나 결과에는 거의 영향을 미치지 못하고 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 민간경비원의 직무스트레스가 이직의사에 미치는 영향을 규명하는데 연구의 목적이 있으며, 2005년 현재 경찰청에 등록된 서울 및 수도권 소재 민간경비업체 중, 50명 이상 근무하고 있는 업체를 모집단으로 설정하였다. 선정된 경비업체의 민간경비원을 표집대상으로 설정한 후 유층집락무선표집법(stratified cluster random sampling)과 할당표집방법(quota sampling)을 병행 사용하여 표본을 추출하였다. 조사도구는 설문지를 사용하였으며, 타당도와 신뢰도 분석을 통해 검증을 실시한 후 사용하였다. 데이터는 각 목적에 맞게 부호화하여 입력시킨 후 사회과학통계 프로그램인 SPSS 12.0 version을 이용하여 전산처리 하였다. 이와 같은 방법과 절차에 따른 자료 분석을 통하여 본 연구에서 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 민간경비원의 사회인구학적 특성에 따라 직무스트레스 및 이직의사의 차이를 검증한 결과 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 직무스트레스와 이직의사의 상관과계 분석 결과 직무환경과 이직의사에서 정적인 관계를 나타내었다. 셋째, 민간경비원의 직무스트레스가 이직의사에 미치는 영향을 검증한 결과 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 해양스포츠 체험 참여자들을 대상으로 계획행동이론(TPB), '사전지식' 변수를 추가한 확장된 계획행동이론(ETPB)의 상대적 유용성을 검증하고, '사전지식' 정도별 사람들의 계획행동이론의 구성변인들(태도, 주관적규범, 지각된 행동 통제력, 재방문의도)의 특성을 비교하는 데 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 2019년 S시에서 진행된 해양스포츠 체험 참여자 420명을 대상으로 자료를 수집한 후 편향되거나, 불성실한 자료 35부를 제외하고 최종적으로 385부의 설문지를 코딩하였다. 코딩한 자료는 SPSS 21.0 및 AMOS 21.0을 활용하여 다음과 같은 분석을 실시였다. 빈도분석, 확인적 요인분석, 개념신뢰도, AVE값, Cronbach's α 상관관계분석, 위계적 회귀분석, 독립표본 t-검증을 실시하였다. 분석결과 첫째, 계획행동이론(TPB)에서 세 개의 예측변인이 재방문의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 확장된 계획행동이론으로 '사전지식'을 추가하여 재방문의도를 네 개의 예측변인 중 지각된 행동통제를 제외한 태도, 주관적 규범, 사전 지식은 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 재방문의도를 설명하는 설명력을 살펴보면 계획행동이론이 43.5% 확장된 계획행동이론이 51.8%(계획행동이론보다 8.3% 증가, p=.000)로 나타났다. 사전지식이 새로운 변인으로 추가될 때 재방문의도를 설명하는데 중요한 요인임을 알 수 있다. 마지막으로, 사전지식변수를 고, 저 집단으로 분류하여 확장된 계획행동이론의 특성을 비교한 결과 사전지식이 높은 집단이 확장된 계획행동이론의 구성 변수에 평균값이 더 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 국내에서 아직 미흡한 조류 번식지 예측 모형을 이용해 참매의 서식지 예측 및 대체번식지로서 이용 가능한 지역을 선정하고, 향후 참매 번식 가능지역을 대상으로 보호관리 지역을 확대할 수 있는 근거를 제시하기 위한 방안이다. 참매의 번식지는 현장조사에서 확인된 둥지(N=10)를 이용하였으며, 출현지점은 제3차자연환경조사를 통해 확인된 참매출현지점(N=23)을 활용해 분석하였다. 모형변수로는 지형인자 4가지, 자연환경인자(식생) 3가지, 거리인자 7가지, 기후변수 9가지를 활용하였다. 활용변수 중 Random sampling을 통해 확보된 비출현 좌표와 출현좌표간 비모수 검증을 통해 최종 환경변수를 선정하였다. 유의성 검증을 통해 선택된 변수는 번식지 대상 10가지, 출현지점 대상 7가지였으며, 이 변수를 활용해 최종 서식지 예측 모형(MaxEnt)을 구축하였다. 모델 구축결과 번식에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 혼효림 과의 거리, 입목밀도, 경급의 순이었으며, 출현지점에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 수계와의 거리, 경작지와의 거리, 경사도의 순이었다. 번식지점을 대상으로 한 모델링은 기후환경과 숲 내부에서 번식하는 참매의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 예상서식지는 충청북도 중부 이북지역으로 예상되었으며, 그 면적은 $189.5km^2$(2.55%)였다. 충북 이남지역은 청주와 충주 등의 비교적 큰 도시가 발달되어 있는 반면 충청북도 북부지역의 경우 산림과 경작지가 고루 발달되어 있어 번식에 있어 일정한 세력권과 먹이원이 필요한 참매로서는 번식에 유리한 지역일 것으로 판단된다. 출현지점 대상으로 한 모델링은 면적이 $3,071km^2$(41.38%)으로 확인되었으며, 이는 출현지점을 대상으로 하여 단순이동 관찰 및 계절적인 변동 미고려 등의 한계가 있기 때문에 번식지점을 대상으로 한 모델링보다 광범위한 서식예상지역을 예측하였다. 결과에서 확인된 예측지점은 번식지를 대상으로 하였을 경우 정밀한 서식예측이 가능하나, 둥지의 특성상 확인되는 지점이 적고, 참매의 행동영역을 반영하지 못하는 단점이 있다. 반면 출현지점을 대상으로 하였을 경우 더 광범위한 지점에 대한 결과 도출이 가능하였으나, 단순 이동이나 지속적인 이용실태를 반영하지 못하기 때문에 정밀도에서는 다소 떨어진다고 할 수 있다. 다만 이러한 결과들을 통해 참매의 서식지를 예측할 수 있으며, 특히 정밀한 번식지역의 예측자료는 환경영향평가나 개발계획 수립시 서식지 모형 결과를 도입하여 반영할 필요성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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