한국은 세계 제 1위의 조선산업 국가이면서도 국내 선박금융의 공급은 한계를 보여 왔다. 이 때문에 선박금융 확대 요구가 증대되었으며, 이에 대처하기 위해 정치권을 중심으로 선박금융지원정책에 대한 논의가 활발히 진행되어 왔다. 한편 부산시는 정부로부터 지정받은 금융중심지의 특화금융 분야 중 하나로 선박금융을 꼽고, 선박금융활성화에 많은 관심과 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 이러한 점을 감안하여 선박금융지원정책에 대한 부산시의 선호도를 조사함에 목적이 있다. 연구를 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process)방식이 활용되었고, 인터뷰와 설문조사에는 부산시의 해운정책담당 공무원, 금융기관 종사자, 경제연구소 직원 등이 참여하였다. 정책대안으로는 (1) 선박금융공사 설립 (2) 해운보증기금 설치 (3) Tonnage Bank 설립 (4) 기존 국책금융기관의 선박금융업무 통폐합 (5) 기존 기관의 관련부서 부산으로의 이전 등이 제시되었다. 분석결과 부산시는 이 중 선박금융공사 설립을 가장 선호하는 안으로 꼽고 있는데 이는 정부나 선박금융시장에서의 선호도와는 차이가 큰 결과이다.
1982년 설립된 한국건강관리협회 부산광역시지부는 부산 시민들의 건강지킴이로 중추적인 역할을 담당해 왔다. 그 중추적 역할의 중심에 영상검진부가 있다. 전국에서 가장 많은 인력과 인프라를 확보하고 있으며 지역 고객들의 높은 만족도로 하루가 다르게 성장하고 있는 그들을 만났다.
지난 6월8일부터 12일까지 부산시 해운대구에 위치한 부산무역전시관에서 제7회 부산국제식품산업박람회가 개최됐다. 이번 행사는 6개국 88개 업체가 참가해 식품관, 식품기게관,포장기계관, 외식업프랜차이즈과 등의 4개 테마로 구성해 관람의 편의를 더했다. 부산국제식품산업박람회의 참가 업체 및 박람회의 이모저모를 살펴보았다.
본 연구는 부산시의 항만물류산업의 실태분석에 목적을 두고 있다. 항만물류의 개념 및 기능에 기반을 두고 항만물류산업을 체계적으로 분류하고, 실태분석을 한 결과, 부산시 항만물류산업은 업종별 편중이 극심한 문제점을 가지고 있고, 게다가 항만물류산업의 전형석인 산업인 하역과 보관업이 다른 업종에 비해 영세성을 면치 못하고 있는 실정임을 랄 수 있었다. 또한, 항만물류산업이 부산시의 지역경제에 상당한 비중을 차지하나 외부로의 유출에 대한 조사가 즘 더 정확히 조사된다면 일반적인 예상과 달리 그다지 크다고 볼 수 없을 것으로 사료된다. 따라서, 본 연구의 분석결과로부터, 항만물류산업이 지역경제에 보다 긍정적인 역할을 하기 위해서는 항만물류에 반드시 필요한 산업이나 영세성을 면치 못하는 다수의 업종에 대한 다양한 지원과 종합적인 육성책을 마련해서 물류산업전체의 균형적인 활성화 대책의 수립이 무엇보다 중요한 것으로 사료된다. 다음으로, 부산시의 항만물류산업은 관련업종에 따라 서로 다른 여건과 실적이 매우 다르므로 종래의 포괄적 차원의 지원책보다 차별화된 지원책의 수립이 효과적인 것으로 사료된다.
부산시 상수원수를 대상으로 2001년 8월에서 2005년 12월까지 바이러스 검사를 실시하였다. 총 35개의 상수원수 시료 중 22개 시료에서 cytopathic effect가 확인되어 62.8%의 양성률을 보였다. 검출된 바이러스는 $1.92{\sim}11.90$ MPN/100L의 범위로 여름철과 초겨울에 분포하는 특성을 보였다. 원수에서 검출된 바이러스는 정수과정 중 제거 가능하지만 정기적으로 모니터링을 해야 한다고 생각된다.
온천천은 부산광역시 금정구, 동래구, 연제구를 흐르는 도심 하천으로 부산 시민들의 도심 속 산책길, 자전거 길 등으로 활용되는 도시하천이다. 그러나 온천천 양안의 동래 곡저 평야가 시가지화 되고 온천천 발원지인 금정산 주변에서 무허가 상수도를 사용하고 각종 쓰레기와 하수의 유입으로 인해 하천 전체가 하수관으로 변해왔다. 이에 따라 부산광역시는 온천천 정비 계획을 시행하여 하천 정비와 함께 자동측정망을 설치하여 하천의 DO (dissolved oxygen), 탁도, TDS농도 등 자료를 수집하고 있다. 그러나 자동측정망으로 쌓여가는 데이터를 활용하여 DO농도 예측은 거의 이뤄지지 않고 있다. DO는 하천의 수질 오염 정도를 판단하는 수질인자로 역사적으로 하천 연구의 주요 연구 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 일 자료 뿐만 아니라 시 자료를 기반으로 RNN-LSTM 알고리즘을 활용한 DO예측을 시도하였다. RNN-LSTM은 시계열 학습에 뛰어난 알고리즘으로 인공신경망의 발전된 형태인 순환신경망이다. 연구에 앞서 부산광역시 보건환경정보 공개시스템으로부터 받은 자료 중에서 교정, 보수 중, 비사용, 장비전원단절 등으로 인해 누락데이터를 2014년 1월 1일부터 2018년 12월 31일의 데이터 전수조사 후 이상데이터를 확인하여 선형 보간하여 데이터를 사용하였다. 연구에서는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 부산광역시 금정구 부곡동에 위치한 부곡교 관측소의 DO농도를 시간 또는 일 예측을 하였다. 일 예측 학습에는 2014년~ 2018년의 기상자료(기온, 상대습도, 풍속, 강수량), DO농도 자료를 사용하였고, 시 예측 학습에는 연속된 자료가 가장 많은 2015년 3월 ~ 12월까지의 데이터를 활용하여 연구를 진행하였다. 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.
디자인 서비스 산업은 21세기의 국가경제와 지역발전을 주도해 갈 수 있는 성장 산업으로서 현재 부산이 안고 있는 다양한 문제인 기업의 해외이전, 인구감소, 관광자원의 고갈 등을 해결할 수 있는 방법으로 디자인 서비스 구축을 통한 발전방향을 제시하는 연구의 목적으로 한다. 연구방법에 있어서는 Online조사를 이용한 부산시의 특성에 대한 일반적인 견해를 조사하고, Offline 조사로 자국인 및 외국인(주둔 외국인)을 대상으로 인터뷰를 실시한다. 또한, 부산시가 가지고 있는 인상을 평가하기 위하여 SD법을 이용하고 분석을 실시하여 정량화된 데이터를 바탕으로 부산시의 디자인 서비스에 대한 방향과 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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