이 연구에서는 전체 문헌집단으로부터 초기 질의어에 대한 연관용어 선정 시 사용할 수 있는 최적의 기법을 찾기 위해 연관규칙 마이닝과 용어 클러스터링 기법을 이용하여 연관용어 선정 실험을 수행하였다. 연관규칙 마이닝 기법에서는 Apriori 알고리즘을 사용하였으며, 용어 클러스터링 기법에서는 연관성 척도로 GSS 계수, 자카드계수, 코사인계수, 소칼 & 스니스 5, 상호정보량을사용하였다. 성능평가 척도로는 연관용어 정확률과 연관용어 일치율을 사용하였으며, 실험결과 Apriori 알고리즘과 GSS 계수가 가장 좋은 성능을 나타냈다.
텍스트 자동분석을 통해 얻어진 통계적인 용어연관성은 정보검색 및 언어 처리와 관련된 여러 분야에서 폭넓게 이용되고 있다. 용어연관성을 구하기 위한 연관계수는 여러 가지가 있지만 적용분야에 관계없이 유사계수 공식이나 상호정보량 공식이 주류를 차지하고 있다. 이런 공식들은 그 통계적 특성이 서로 다르기 때문에 알맞은 적용분야를 파악할 필요가 있다. 이 연구에서는 필요 연관계수 공식의 특성을 이론적으로 파악하였고, 실험으로 검증하기 위하여 240만 어절 분량의 실험용 한국어 신문기사 데이터베이스를 구축하였다.
자동분류나 정보검색에 주로 이용되는 문헌 클러스터링에서는 문헌간의 유사성을 측정하기 위해 다양한 유사계수를 이용하는데, 모든 유사계수가 동일한 클러스터링 결과를 가져오는 것은 아니다. 본고에서는 50건의 신문기사를 대상으로 SPSS 통계 패키지를 이용하여 다양한 유사계수에 각각 달라지는 문헌 클러스터링의 결과를 살펴본 후, 유사계수간의 연관성을 측정하였다.
본 연구의 목적은 공연산업의 경제적 파급 효과를 분석하는데 있다. 연구분석을 위해 한국은행의 2009년 산업연관표를 이용하여 연극, 음악 및 기타 예술(390 부문)만을 공연산업으로 한정하고 새로이 공연 산업연관표를 작성하여 공연산업의 경제적 파급효과를 분석하였다. 연구 결과, 공연산업의 총생산유발액은 391.6조원, 소득유발액은 65.1조원, 생산세유발액은 총 16.3조원으로 나타났다. 특히 공연산업의 생산유발계수는 1,387, 감응도 계수 0.020, 영향력계수 0.025, 부가가치유발계수 0.662, 소득유발계수 0.455, 생산세유발계수 0.046 그리고 노동유발계수 0.010 등으로 나타났다.
본 논문의 목적은 서울과 부산을 대상으로 제조업과 서비스업의 상호 연관성 실태를 분석하고 이의 시사점을 도출하는 것이다. 본 논문에서는 투입산출계수와 생산유발계수를 통해 제조업에 대한 서비스업의 연관성과 서비스업에 대한 제조업의 연관성을 각각 분석하였다. 분석결과, 서울의 주력 제조업인 소비재는 서비스업과의 연관성이 상대적으로 높은 반면 부산의 주력 제조업인 조립가공은 서비스업과의 연관성이 상대적으로 낮아 제조업에 대한 서비스업의 연관성은 서울이 부산보다 높은 것으로 나타났다. 둘째, 제조업 생산과정에 투입되는 서비스업의 자기지역 의존비율이 서울은 72.0% 이지만 부산은 49.0%로 낮아, 부산 제조업의 성장이 전산업에 미치는 효과가 제한적인 것으로 분석되었다. 셋째, 서비스업에 대한 제조업의 연관성은 전반적으로 부산이 서울보다 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 분석결과를 바탕으로 제조업과 서비스업의 상호 연관성 제고를 위한 정책방향을 제시하였다.
관광산업의 산업연관분석은 최근의 서비스산업에 대한 정책적 관심이 증가하고 있는 상황에서 경제적 효과를 측정하는 수단으로 유용성이 높다. 2008년 산업연관표를 통하여 투입계수, 중간투입물과 부가가치율, 생산유발계수, 영향력계수와 감응도계수, 취업계수와 취업유발계수를 도출한다.
캐릭터 산업은 고부가가치 문화산업이며, 반드시 육성해야 하는 전략산업 중의 하나이다. 그러나 캐릭터 산업의 중요성과 가치에 대한 국가적인 공감대의 형성 부족과 영화산업을 국가 전략산업으로서의 가치 인식의 미미로 인하여 캐릭터 산업의 발전에 큰 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 한국은행의 2009년 산업연관표상 기본분류인 403개 산업 중 장난감 및 오락용품(291), 모형 및 장식용품(296) 등 2개 부문을 캐릭터산업으로 한정하고 새로이 캐릭터 산업연관표를 작성, 활용하여 캐릭터산업의 경제적 효과를 계량적으로 측정, 평가하여 향후 캐릭터산업의 정책과 전략수립에 일조하는데 목적이 있다. 연구 결과 다음과 같다. 캐릭터 산업의 생산유발계수는 열 합계 1.602, 행 합계 1.007, 감응도 계수 0.543,로 영향력계수 0.864, 부가가치유발계수 0.620, 소득유발계수 0.334, 생산세유발계수 0.066, 노동유발계수 0.008 등을 보여주고 있다.
본 연구는 RAS 계수법과 동태적 산업연관 모형을 동시에 적용하여 u-City 구축의 경제적 파급효과를 분석하였다는 점에서 통상적인 산업연관분석과 차별성을 지닌다. 한국은행이 가장 최근 발표한 산업연관표는 2000년도 자료이다. 본 연구는 RAS 계수법으로 알려져 있는 예측기법을 이용하여 2000년 산업연관표를 2010년 표로 연장시켜 u-City 산업의 경제적 파급효과를 분석한다. 한편 산업연관분석에 통상적으로 사용되고 있는 모형은 정태적 분석모형인 기본 산업연관 모형이지만, 본 연구에서는 동태적 산업연관 모형을 적용하여 u-City 산업의 경제적 파급효과를 동태적으로 분석하였다. u-City 구축에 따른 총 생산파급효과는 약 3.3배로 추정되었으며, u-City 산업은 전방연쇄효과는 매우 높지만 후방연쇄효과는 그다지 높지 않은 것으로 나타났다.
김치산업은 우리나라의 문화에 대한 척도로서 국민들의 자긍심을 높여주는 산업일 뿐만 아니라 국경제발전과 국민의 삶의 질 향상에 기여하고 있어 반드시 육성해야 하는 전략산업 중의 하나이다. 그러나 김치산업의 중요성과 가치에 대한 국가적인 공감대의 형성 부족으로 큰 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 한국은행이 2015년에 발표한 2013년 산업연관표를 이용하여 김치산업이 국민경제에 얼마만큼 기여하는지를 비교분석하는데 있다. 이를 위해 본 논문에서는 한국은행의 2013년 산업연관표흫를 활용하여 김치산업연관표 만들어 분석해야 한다. 분석결과 김치산업의 총샌산유발액은 564,254십억원, 생산유발계수는 1.8418(열), 1.1760(행), 감응도계수는 0.6136 영향력계수는 0.9611 소득유발계수 0.1876 생산세유발계수는 0.0084 그리고 노동유발계수는 0.003 등으로 나타났다.
관광산업의 산업연관분석은 최근의 서비스산업에 대한 정책적 관심이 증가하고 있는 상황에서 경제적 효과를 측정하는 수단으로 유용성이 높다. 2007년과 2008년 산업연관표를 통하여 생산유발계수, 부가가치 유발계수, 수입유발계수, 영향력계수와 감응도계수를 도출하였다. 분석결과, 산업연관분석의 주요지표들은 최승이[6]의 연구와 비교하여 커다란 차이가 나타나지 않았다. 본 연구에서 관광산업의 범위를 축소한 상황에서도 비슷한 결과를 보인 것은 과거에 비해 관광산업의 영향력이 커진 것으로 추측된다. 향후 연구에서는 관광산업의 분류에 대한 합의가 필요하며, 각종 계수를 전체적으로 도출하는 것 뿐만 아니라 세부적인 관광산업에 대해서도 분석이 진행되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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