• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.73-81
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• 2020

본 논문의 목적은 상장 소매업체의 온·오프라인 통합운영 효율성을 분석하여 비효율적인 기업의 문제점을 파악하고 개선하기 위한 방안을 제안하는 것이다. 중국의 28개 상장 소매업체의 2018년 기준 자본금, 관리비, 직원수 및 임금률을 투입 지표로 하고, 총영업이익과 영업이익을 산출지표로 선정하여 DEA 분석 방법을 통해 운영효율성을 분석하였다. 분석 결과 온·오프라인 통합운영 소매업체의 운영효율성은 전반적으로 높은 편이지만 정체 상태이며, 온·오프라인 통합운영 소매업체의 순수기술효율성은 일반적으로 높고 규모효율성은 회사의 효율성이 향상되지 않는 주된 요인인 것으로 나타났다. 본 연구는 소매업체들의 온·오프라인 통합정도에 따른 운영효율성 향상을 위해 온·오프라인 통합 전략을 추진하는데 도움을 줄 것으로 기대한다. 본 연구는 2018년으로 한정된 데이터를 사용하여 횡적분석을 실시하여 소매업체의 효율성 변화 추이를 설명하기에는 한계가 있다. 향후 다년간의 데이터를 활용하여 종단면적 분석을 시행할 필요가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권8호
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• pp.11-19
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• 2020

최근 몇 년 사이 대학생들이 중국 혁신과 창업의 주역으로 부상하고 있다. 본 논문은 TPB 이론을 바탕으로 창업 교육 변수를 도입하고 대학생을 대상으로 한 창업 교육이 창업 의욕에 미치는 영향 모델을 구축하였다. 본 논문에서는 행동 태도, 주관적 규범, 인지적 행동조절, 기업가정신 교육 및 기업가적 의도 등 5가지 변수가 포함된 설문을 활용하여 중국 길림성에 소재한 6개 대학의 학생들을 대상으로 조사하였고 SPSS23.0을 사용하여 통계분석을 수행하였다. 연구 결과 계획된 행동 이론의 세 가지 요소인 행동 태도, 주관적 규범, 인지적 행동조절과 비교했을 때 대학생들의 기업가정신 교육이 기업가적 의도에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 본 논문은 대학에서 창업 교육을 강화하는 데 선도적 의의가 있다. 본 연구는 길림성 소재 6개 대학 학생들만을 대상으로 한 것으로 연구결과를 일반화하기위해서는 향후 중국 전역으로 연구범위를 확장할 필요가 있다.

• 한국경제지리학회지
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• 제1권1호
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• pp.57-74
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• 1998

국제물류를 국제무역의 물적유통과 국제 화물유동으로 정의하고 방법론상의 변화를 고찰한 결과 다음과 같은 과제를 제시할 수 있다. 첫째, 국제물류에 관한 연구방법의 개발로 물류를 단지 수송의 현상으로써 인식하는 것이 아니라 생산과 소비를 결합하고 정보류를 포함한 종합적 로지스틱으로써 이해할 필요성이 있다. 둘째, 국제물류 유동의 모델화에 관한 연구는 장차 도시를 포함한 지역간의 관계를 주목하는 미시적 관점에서의 연구가 필요하다. 그리고 글로벌 경제로 국가뿐만 아니라 다국적 기업도 무역의 주체로 등장하기 때문에 문화적.행동론적 요소를 가미한 입지론과 경제지리학은 새로 구축되어야 할 것이다. 셋째, 국제물류를 배경으로 한 항만과 그 후배지와의 관계에 대한 연구는 기업의 의사결정 행동으로서 항만의 이용을 야기시키는 요인까지 분석할 필요가 있다. 넷째, 석유파동 이후 輕薄短小 화물, 유연적 전문화로 인한 다품종 소량 생산체제와 자유무역주의의 등장과, 신선도를 요하는 식료품이나 화훼 등의 고속수송의 필요성으로 항공 화물수송이 중요시되고 있기 때문에 국제공항을 중심으로 화물의 후배지와 지향지에 대한 연구의 필요성이 제기된다.

• 대한지리학회지
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• 제39권6호
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• pp.955-970
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• 2004

세계항공시장은 최근 세계화의 흐름속에서 자유화. 규제완화, 민영화 추세에 있으며. 항공자유화를 지역적 단위에서 실현하는 지역블록화 현상이 뚜렷해지고 있다. 본 연구는 세계항공시장의 지역블록화 현상과 그 배후에 작용하고 있는 정치경제학적인 메카니즘을 유럽 단일항공시장 형성을 중심으로 고찰한다. 연구결과 유럽 단일항공시장 형성은 미국이라는 거대한 항공시장의 역내 자유화와 이를 바탕으로 한 미국중심의 범세계적 항공자유화 네트워크 구축에 대응하여 유럽 항공산업의 대미경쟁력 제고를 위한 전략적 고려의 산물이라는 것을 보여 준다. 보다 구체적으로 유럽 단일항공시장은 미국의 유럽 항공산업에 대한 분리지배 및 포위전략에 맞서 유럽항공사들이 세계최대의 항공노선인 북대서양 노선에서 미국항공사들과 보다 효율적으로 경쟁할 수 있도록 하기 위한 유럽연합 차원의 전략적 대응이라는 현상을 보여준다. 최근 유럽 단일항공시장은 주변의 지중해연안국가 및 발칸국가들까지 편입시킴으로써 범유럽항공협력의 지속적인 추진과 유럽공동항공지역의 확대 및 심화를 통해 향후 역외국가와의 교섭에 있어 협상 레버리지를 더욱 높여 나가려는 추세에 있다. 이러한 연구결과는 우리나라를 포함한 동북아 지역도 항공부문의 지역주의를 창설하는 것이 역내 항공산업의 발전 및 역외교섭력 제고면에서 시급하다는 것을 시사한다.

• 서비스연구
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• 제10권2호
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• pp.77-89
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• 2020

본 연구는 서비스산업에서 서번트 리더십의 이론적 분석 틀의 구축 가능성을 규명할 목적으로 Bandura의 사회적 학습 이론과 Blau의 사회적 교환 이론의 적용 가능성을 실증하였다. 사회적 학습 이론에 의하면, 개인은 신뢰할 만하고 매력적인 역할모범의 태도와 가치관, 행동을 모범으로 삼아 학습을 하며, 사회적 교환 이론에 따르면, 상호주의의 규범에 입각하여 개인이 타인에게 유익한 편익을 제공해주면 수혜자인 타인은 그 편익에 보답할 의무를 갖게 된다고 한다. 항공사 승무원 직종을 대상으로 서번트 리더십의 사회적 학습 차원과 사회적 교환 차원이 하위직급 리더(사무장)에 대한 부하의 신뢰와 직무몰입에 미치는 영향을 분석하였다. 회귀분석의 결과, 리더신뢰에 대해서는 서번트 리더십의 사회적 학습 차원이 사회적 교환 차원보다 큰 영향력을 발휘하는 반면, 부하의 직무몰입에 대한 영향력은 그 반대임이 밝혀졌다. 이런 분석 결과는 서번트 리더의 섬김의 언행을 학습하려는 것이 리더에 대한 부하의 신뢰를 한층 공고히 하는데 보다 주효하다고 해석할 수 있다. 반면, 사회적 교환을 위한 서번트 리더의 언행은 팀 구성원으로서 자기 몫을 다하려는 부하의 직무몰입에 보다 영향력을 발휘하는 것으로 추론된다. 본 연구는 항공운송서비스라고 하는 특정 서비스산업을 조사대상으로 하였기에, 연구 결과의 보편성에 한계점을 노출하고 있다. 향후 서번트 리더십을 포함한 리더십 연구 및 조직 연구 전반에 걸쳐서, 본 논문에서 제시한 사회적 학습 이론 및 사회적 교환 이론을 적용하는 연구들이 추가적으로 진행된다면, 연구 분석의 새로운 틀의 출현을 가져올 이론적 성과가 이루어질 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권12호
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• pp.181-190
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• 2019

본 연구의 목적은 중국 전자상거래 기업의 운영 효율성을 평가하고 효율성을 향상시키기 위한 방안을 제시하는 것이다. 본 논문에서는 중국 상무부가 선정한 2017~2018년도 전자상거래 시범기업 중에서 16개 기업을 대상으로 선정하여 전자상거래 기업의 운영 효율성에 대한 실증적 연구를 진행하였다. 투입관점에서 기업의 운영 효율을 측정하기 위해 3개의 입력지표와 2개의 출력지표를 선정하여 데이터포락분석법(DEA)을 활용하여 분석하였다. 분석은 2018년 데이터를 활용한 횡단면 분석과 2016년부터 2018년까지 3년 데이터를 활용하여 종단면 분석을 실시하여 기술효율, 순수기술효율 및 규모효율을 산출하였다. 분석결과 중국 전자상거래 기업의 전반적인 효율성은 지속적으로 향상되고 있으며, 사업 역량과 사업 규모도 점차적으로 향상되고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 전자상거래 시범기업의 운영 효율성 분석을 통해 전자상거래 시범기업의 경쟁력을 평가하고, 운영 효율을 높이기 위한 대책을 제시하였고. 동시에, 규모를 조정하여 경쟁 우위를 강화하기 위한 몇 가지 합리적인 제안을 제시하였다는데 의의가 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권3호
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• pp.195-202
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• 2020

선박 대형화는 규모의 경제 추구를 위한 글로벌 해운선사들의 생존전략이며, 이러한 전략에 따라 허브항만에서 많은 화물을 동시에 적양하하고 있다. 이러한 상황에 대응하기 위해 컨테이너터미널은 터미널 시설 확충과 장치장 공간의 효율성 및 생산성을 높이기 위한 자동화 도입을 추진하고 있다. 유럽의 항만은 지속적인 인건비 상승과 부족한 노동력 문제 해결을 위하여 자동화를 도입하였으며, 최근 세계경제의 저성장과 초대형 선박의 등장, 대기오염, 안전사고 등에 관한 문제를 해결하기 위해 미국, 중국 등 각국에서 완전자동화 컨테이너터미널 건설이 증가하고 있다. 국내 항만은 국외 완전자동화 컨테이너터미널과 비교하면 자동화 도입 초기 단계이며 변화하는 항만환경에 대한 대응책으로 자동화 도입을 추진하고 있음에도 불구하고 컨테이너터미널 관련 이해관계자의 인식에 관한 연구는 부족한 실정이다. 집단 간 인식을 파악한 결과 컨테이너터미널 운영사는 인건비 감소, 해운선사는 서비스 향상, 항운노조는 안전사고 예방, 항만공사 및 정부기관은 서비스 향상의 중요도가 높게 나타났다. 따라서 집단 간 인식을 면밀히 살펴보고자 일원배치 분산분석(One Way Anova)을 수행한 후 집단 간 이해관계를 살펴보기 위한 기초자료로써 시사점을 도출하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.506-512
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• 2018

가정과 요식업 사업장에서 발생하는 미세먼지는 전체 미세먼지 배출량의 약 4%정도로 낮은 비율을 차지하고 있다. 하지만 요식업 사업장에서는 일시적 미세먼지 농도가 최대 60배 가까이 측정될 만큼 오염농도의 변화율이 매우 높다. 비산업 연소 사업장에서 발생하는 오염 물질은 입자상 미세먼지와 가스상 유기화합물로 구성되며, 이 오염물질을 제거하기 위해서 여러 집진원리 중 가스상 물질과 입자상 물질의 동시 제거에 효과적인 시스템인 세정집진을 적용하였다. 이는 이류체 분무 노즐을 이용한 가압수식 액체 분사 방법으로 브라운 운동의 확산 포집의 확률을 높인 방법이다. 제작된 미세먼지 제거 장치를 이용하여 노즐 분무 기압 조건과 각도 등에 따른 미세먼지 집진 시스템의 집진 효율성을 분석하였으며, 그 결과 미세먼지와 가스상 유기화합물 제거효율이 90% 이상을 만족하는 것을 확인하였다. 개발된 시스템은 기존 사업장 후드 시스템에 별도의 설치비용 없이 미세먼지 집진 제거가 가능하여 향후 높은 활용성이 기대된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.177-195
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• 2022

Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.147-155
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• 2022

본 연구에서는 그래디언트 부스팅 기계학습과 유전 알고리즘을 이용하여 일별 주식 포트폴리오를 동적으로 구성하는 시스템을 구축하고 트레이딩 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이를 위해 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 종목들의 가격 데이터 및 투자자별 거래정보를 포함한 다양한 데이터를 수집하고, 전처리 과정과 변수가공을 통해 학습-예측에 이용될 변수들을 생성하였다. 첫 번째 실험에서는 예측정확도와 정밀도, 재현율 및 F1 점수 등 네 가지 지표를 활용하여 그래디언트 부스팅 기법들(XGBoost, LightGBM, CatBoost)의 성능을 비교 평가하였다. 두 번째 실험에서는 전 단계에서 선택된 LightGBM과 유전 알고리즘을 적용하여 상장 종목들의 일별 수익 여부를 학습-예측하였다. 그리고 예측된 수익 발생확률을 바탕으로 종목을 선별하여 트레이딩 시뮬레이션을 시행하고, CAGR, MDD, 사프지수 및 변동성 측면에서 코스피, 코스닥 지수와의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과, 제안된 전략들 모두 네 가지 성능평가 지표상에서 시장 평균을 넘어서는 것으로 나타났으며, 그래디언트 부스팅과 유전 알고리즘의 결합이 주식 가격 예측에 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.