• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2004.05b
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• pp.127-150
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• 2004

목포해양대학교 현행 4개 학부의 교육과정은 1997년도에 전면 개편되어 학부 단위로 무난히 실시되고 있지만, 해사계열의 특수성과 해양공학계열의 학부별 전공 구성의 차이점 등으로 인하여 일률적 학부운영방침을 대학 전체에 동일하게 적용하는 것은 다소무리가 있었다. 해양계 특성화라는 대학의 목표를 향하여 각 학부의 교육목표와 전공특성을 살리면서 사회와 관련산업계의 시대적인 요구를 만족시키기 위하여 학부운영을 효율화$\cdot$극대화할 수 있는 체제 정립 방안을 연구하고 있다. 1차 년도의 연구결과에 의하면, 해상운송시스템학부는 효율적인 학부운영체제의 개선 및 운영시스템 개발을 위하여 학부 특성 및 전공 구성에 대한 분석을 통하여 문제점을 발견하고 해결방안을 모색함과 동시에 학생들의 전공 선택권을 최대한 보장할 수 있는 효율적인 학부 운영 체제를 구축하는 방안을 제시한다. 기관시스템공학부는 현행 의무복수전공제도의 문제점 분석과 해결 방안 강구를 위하여 전공들간의 인계성을 강화하며 활성화할 수 있는 방안을 모색하고 해양경찰학 전공의 운영 및 지도 방안을 연구한다. 또한 해기품질관리 관련 규정 등의 분석을 통해 교육 및 훈련에 대한 질적 향상을 꾀하고 해기품질 향상을 위한 교육평가시스템을 개발하고 구축하고자 한다. 해양전자$\cdot$통신공학부는 전공간의 연계성 구축과 효율적 운영방안을 모색하기 위하여 학부제 및 복수전공제와 관련하여 설문조사 문항을 개발$\cdot$분석하고, 해양전자공학 전공 교과목 정비 및 교재 개발을 시도하고 있다. 해양시스템공학부는 전공구성의 특성을 고려한 탐색과목의 설치 및 산업체 실습과 연계한 학점인정과목의 검토를 위하여 현행의 전공소개 프로그램을 분석하고, 졸업생의 취업을 분석하며 산업체의 요구사항을 조사하고 있다.산 알고리즘의 정당성을 보였다. 맞이하고 있음을 볼 수 있다. 국내광업이 21C 급변하는 산업환경에 적응하여 생존하기 위해서는 각종 첨단산업에서 요구하는 소량 다품종의 원료광물을 적기에 공급 할 수 있는 전문화된 기술력을 하루속히 확보해야 하며, 이를 위해 고품위의 원료광물 확보를 위한 탐사 및 개발을 적극 추진하고 가공기술의 선진화를 위해 선진국과의 기술제휴 등 자원산업 글로벌화 정책이 절실히 요구되고 있음을 알 수 있다. 또한 삶의 질을 향상시키려는 현대인의 가치관에 부합하기 위해서는 각종 소비제품의 원료를 제공하는 광업의 본래 목적 이외에도 자연환경 훼손을 최소화하며 개발 할 수밖에 없는 구조적인 어려움에 직면할 수밖에 없다. 이처럼 국내광업이 안고 있는 여러 가지 난제들을 극복하기 위해서는 업계와 정부가 합심하여 국내광업 육성의 중요성을 재인식하고 새로운 마음가짐으로 관련 정책을 수립 일관성 있게 추진해 나가야 할 것으로 보인다.의 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 브랜드 이미지와 서비스 품질과의 관계에서 브랜드이미지는 서비스 품질의 선행변수가 될 수 있음을 증명하였으며 4개 요인의 이미지 중 사풍이미지를 제외한 영업 이미지, 제품 이미지, 마케팅 이미지가 서비스 품질에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 둘째, 지각된 서비스 품질과 가격 수용성과의 관계에서, 서비스 품질은 최소 가격에 신뢰서비스 요인에서 정의 영향을 미치고 있으나 부가서비스, 환경서비스에서는 역의 영향을 미침을 알수 있고, 최대 가격에 있어서는 욕구서비스 요인은 정의 영향을 미치지만 부가서비스의 경우에는 역의 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 셋째, 서비스품질과 재 방문 의도와의 관계에 있어서 서비스품질은 재 방문 의도에 영향을 미침을 알 수 있다. 따라서 브랜드 이미지는 서비스품질의 선행변수가 될 수 있으며, 서비스품

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.23 no.3
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• pp.155-175
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• 2017

As social data become into the spotlight, mainstream web search engines provide data indicate how many people searched specific keyword: Web Search Traffic data. Web search traffic information is collection of each crowd that search for specific keyword. In a various area, web search traffic can be used as one of useful variables that represent the attention of common users on specific interests. A lot of studies uses web search traffic data to nowcast or forecast social phenomenon such as epidemic prediction, consumer pattern analysis, product life cycle, financial invest modeling and so on. Also web search traffic data have begun to be applied to predict tourist inbound. Proper demand prediction is needed because tourism is high value-added industry as increasing employment and foreign exchange. Among those tourists, especially Chinese tourists: Youke is continuously growing nowadays, Youke has been largest tourist inbound of Korea tourism for many years and tourism profits per one Youke as well. It is important that research into proper demand prediction approaches of Youke in both public and private sector. Accurate tourism demands prediction is important to efficient decision making in a limited resource. This study suggests improved model that reflects latest issue of society by presented the attention from group of individual. Trip abroad is generally high-involvement activity so that potential tourists likely deep into searching for information about their own trip. Web search traffic data presents tourists' attention in the process of preparation their journey instantaneous and dynamic way. So that this study attempted select key words that potential Chinese tourists likely searched out internet. Baidu-Chinese biggest web search engine that share over 80%- provides users with accessing to web search traffic data. Qualitative interview with potential tourists helps us to understand the information search behavior before a trip and identify the keywords for this study. Selected key words of web search traffic are categorized by how much directly related to "Korean Tourism" in a three levels. Classifying categories helps to find out which keyword can explain Youke inbound demands from close one to far one as distance of category. Web search traffic data of each key words gathered by web crawler developed to crawling web search data onto Baidu Index. Using automatically gathered variable data, linear model is designed by multiple regression analysis for suitable for operational application of decision and policy making because of easiness to explanation about variables' effective relationship. After regression linear models have composed, comparing with model composed traditional variables and model additional input web search traffic data variables to traditional model has conducted by significance and R squared. after comparing performance of models, final model is composed. Final regression model has improved explanation and advantage of real-time immediacy and convenience than traditional model. Furthermore, this study demonstrates system intuitively visualized to general use -Youke Mining solution has several functions of tourist decision making including embed final regression model. Youke Mining solution has algorithm based on data science and well-designed simple interface. In the end this research suggests three significant meanings on theoretical, practical and political aspects. Theoretically, Youke Mining system and the model in this research are the first step on the Youke inbound prediction using interactive and instant variable: web search traffic information represents tourists' attention while prepare their trip. Baidu web search traffic data has more than 80% of web search engine market. Practically, Baidu data could represent attention of the potential tourists who prepare their own tour as real-time. Finally, in political way, designed Chinese tourist demands prediction model based on web search traffic can be used to tourism decision making for efficient managing of resource and optimizing opportunity for successful policy.