선박안전법 제77조 및 동법 시행규칙 제97조의2에 따르면 정부대행검사기관 선박검사원은 일반적으로 특정분야의 학력과 경력을 가지고 있거나 국가기술자격법상 면허를 취득해야 함을 알 수 있다. 하지만, 해사 고등학교 졸업생 및 해기사 단기양성과정 이수생의 경우 수·해양계 및 조선관련 학과를 졸업하지 않아 선박검사원 자격기준을 만족하지 못하고 있는 실정이다. 영국, 미국, 캐나다 등 주요 해운국가는 우리나라와 같은 규정이 없이 IACS 규정을 준용하고 있고, 일본의 경우 선박안전법에서 선박검사원의 자격 요건을 삭제하였다. 특히, IMO 및 IACS의 선박검사원 자격기준은 공학 또는 자연 과학 분야와 관련하여 고등교육기관에서 최소 2년 이상의 과정을 이수; 또는 해상 또는 해사 교육기관에서 자격을 취득하고 자격 있는 선박 사관으로 승선한 경력이 있는 경우; 그리고 관련 업무를 수행하는데 적합한 영어실력을 요구하는 것이 일반적이다. 이에 공무원임용시험령 제17조에 따라 학력제한을 금지하고 있는 점, 영국 및 일본의 선박검사관 응시자격에 학력제한이 없는 점 등을 감안하면 해사 고등학교 졸업생의 경우 충분한 승선경력 및 교육훈련을 쌓는다면 선박검사원 응시자격을 인정할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 해기사 단기양성기관의 수료생의 경우 입학자격이 전문학사 이상의(3급 면허 취득학생의 경우) 학력을 보유하도록 되어 있고, 수료 후 일정한 승선경력을 갖추게 되므로 선박검사원 응시자격을 인정할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.
남해도 남측 해역의 연성기질 조하대 대형저서동물 군집구조 파악을 위해 2012년 7월부터 2013년 4월까지의 4계절 동안 정점당 2회씩의 grab(표면적 $0.1m^2$) 채집이 수행되었다. 조사결과 총 247종의 대형저서동물이 출현하였으며, 평균 밀도는 1,027개체/$m^2$, 평균 생체량은 $148.7g/m^2$이었다. 다모류가 출현종수 및 서식밀도에서 우점한 분류군이었으며, 각각 37%를 점유하였다. 반면 생체량 우점 분류군은 극피동물로서 전체 생물량의 44%를 점유하였다. 출현종수는 봄철에 가장 적었으며 겨울철에 가장 많았다. 서식밀도는 가을철이 가장 낮았으나 봄철에 가장 높았다. 육지에 인접한 정점들에서 상대적으로 높은 밀도를 보였으며 외해역으로 나가면서 밀도가 감소하는 양상을 보였다. 최우점종은 소형 옆새우류인 Eriopisella sechellensis였으며, 봄철에 네 번째 우점종으로 출현한 것을 제외하고 가장 밀도가 높았다. 이 종은 주로 남해도 앞 외해역에 높은 밀도로 출현하였으나 광양만 입구역이나 사량만 입구역에서는 출현하지 않았다. 이들 내만 해역의 입구에서는 이매패류인 Theora fragilis와 다모류인 Lumbrineris longifolia가 높은 밀도로 출현하여 우점종의 차이를 보였다. 반면에 시프린스호 유류사고 이후 광양만 입구부터 외측까지 높은 밀도로 출현한 Tharyx sp.는 이번 조사에서는 4계절 중 어느 계절에서도 해당 정점 주변에서 출현하지 않았다. Bio-Env 분석결과 저서동물의 분포에 영향을 미치는 환경요소는 퇴적물의 분급과 저층수온의 조합이었으며, 집괴분석 결과 내만해역, 외해역, 중간해역 등의 5개 정점군으로 구분되었다. SIMPER 분석 결과 각 정점군에는 유기오염 지표종인 T. fragilis가 공통적으로 기여하였으며, Magelona japonica, E. sechellensis, L. longifolia, Paraprionospio cordifolia 등의 기여도가 높게 나타났다. 저서오염지수(BPI) 값에 의한 저서군집 건강도 평가 결과 광양만 입구 및 사량만 인접 정점에서는 약간오염 상태였으나 남해도 외해역의 정점에서는 정상상태였다. 따라서 남해도 남측 해역은 유기물 오염영향을 다소 받는 연안역과 상대적으로 양호한 외해역으로 구분되며 지속적인 저서생태계 감시가 요구된다.
기업 환경의 국제화에 따라 설립초기에 국제화를 시도하는 벤처 기업이 증가하고 있고 이러한 현상은 기존의 기업 국제화의 단계적인 모델로는 설명에 한계를 가진다. 소위 태생적 글로벌 벤처(born global venture; BGV)은 R&D 밀집도와 경쟁밀집도가 높은 하이테크 산업에서 많이 나타나며 기존의 실증 연구에서 BGV의 환경 및 기업의 역량 특성과 국제화에 따른 기업 성과에 대한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기업의 성과의 경우 실증적인 연구에서 상호 다른 결과를 보이고 있으며 기업의 성과에 중요한 영향을 미치는 마케팅 전략에 대한 논의가 부족했다고 판단된다. 이에 본 연구에서는 BGV에 포함되지 않는 기업(Non_BGV)에 비하여 BGV가 보유하고 있는 기업 역량과 마케팅 전략의 차이 및 BGV의 기업 성과를 성장성, 수익성, 시장 성과 측면에서 분석해 보았다. 결과적으로 BGV는 Non_BGV에 비하여 기업의 지식을 활용하는 능력 및 해외 경험에서 차이를 보였으며 두 기업군이 추구하는 마케팅 전략에서도 차이가 있음을 보였다. 또한 기업의 성과 측면에서는 성장성과 시장 성과에서는 BGV가 더 나은 성과를 보였으나 수익성 측면에서는 차이가 없는 것으로 분석되었다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
1980년(年) 한국(韓國)에서 발견(發見)된 Microsporidia S 80은 포자(胞子)의 길이가 $2.9{\pm}0.28{\mu}$ 폭(幅)이 $1.7{\pm}0.29{\mu}$으로 난원형(卵圓形)인데 그 크기가 형태(形態)로 보아 누에에 기생(寄生)하는 Microsporidia로서 지금까지 한국(韓國)이나 일본(日本)에서 알려진 것 들과는 다른 것이다. 과산화수소(過酸化水素) 원액(原液)으로 처리(處理)하였을때에 추출(抽出)된 극사(極絲)의 길이는 평균(平均) $26{\mu}$이었고 극사(極絲)의 선단(先端)에서 둥근 모양의 sporoplasm이 돌출(突出)되어 있는 것이 관찰(觀察)되었다. 한편 포자(胞子)는 Giemsa, Safranin-O, Gram 등(等)의 염색(染色)에서 부분적(部分的)으로 염색(染色)되는 특징(特徵)이 나타났으며, 전자현미경(電子顯微鏡)으로 관찰(觀察)한 포자(胞子)의 미세구조(微細構造)는 제일 바깥 부분(部分)이 전자밀도(電子密度)가 높고 요철(凹凸)이 있는 얇은 exospore로 둘러싸여 있고 그 안쪽에는 투명(透明)하고 두꺼운 endospore가 있는데 endospor는 포자(胞子)의 정단부(頂端部)가 다른 부위(部位)보다 상당히 얇은데 이곳으로 극사(極絲)가 추출(抽出)되는 것으로 생각된다. endospore와 cytoplasm과의 경계부(境界部)에는 세포질(細胞質)을 싸고 있는 한층(層)의 한계막(限界膜)인 inner limitting layer가 있다. 세포질(細胞質)의 전단부(前端部)에는 polar cap이 있고 그 밑에는 lamellar 구조(構造)의 발달(發達)된 polaroplast가 있으며 polaroplast의 후부(後部)는 vesiculate part로 되어 있는 것으로 보인다. polar filament는 anchoring disc인 polar cap에서 곧게 뻗어 나아가다가 포자(胞子)의 내벽(內壁)을 따라 돌면서 용수철 처럼 말려 있는데 polar filament의 coiled part 중앙(中央)에 2중막(重膜)에 싸여진 전자밀도(電子密度)가 높은 후형질(厚形質)로된 2핵(核)이 인접(隣接)하여 있으며 포자(胞子)의 부단부(部端部)에는 posterior vacuole이 있을 것이다. 이러한 포자(胞子)의 크기와 형태(形態) 및 미세구조(微細構造)로 보아 Microsporidia인 것을 확인(確認)할 수 있으며 분류학(分類學) 상(上)의 위치(位置)는 Microsporea 강(綱), Microsporidia 일(日)에 소속(所屬)시킬 수 있고 아목(亞目) 및 속(屬)을 규명(糾明)하기 위(爲)해서는 그 생활사(生活史)가 밝혀져야 한다. Mcrosporidia S80을 2령(齡) 기잠(起蠶)에 경구접종(經口接種)한 경우(境遇)의 LD50은 $7.1{\times}10^7/ml$로서 $1.2{\times}10^7/ml$인 Nosema bombycis와 비교(比較)할때 병원성(病原性)이 낮은 것으로 나타났으나 그 발생지역(發生地域)이 경기도(京畿道)를 중심(中心)으로 인접지역(隣接地域)인 강원(江原), 충북(忠北) 충남(忠南) 및 전남(全南)에서도 발생(發生)되고 있는 점(點)과 4령기(齡期) 접종시(接種時) 전견중(全繭重)과 견층중(繭層重)에 나쁜 영향(影響)을 미칠뿐 아니라 화아비율(化蛾比率)이 낮고, 감염(感染)된 모아(母蛾)는 물론 감염(感染)된 웅아(雄蛾)와 교미(交尾)한 모아(母蛾)에서도 산란불능아(産卵不能蛾)가 발생(發生)하거나 산란수(産卵數)가 건전구(健全區)에 비(比)하여 떨어지는 동시(同時)에 부수정란(不受精卵) 비율(比率)도 높은 것으로 볼 때 사견양잠(絲繭養蠶)은 물론 종견양잠(種繭養蠶)에 있어서도 피해(被害)를 입고 있을 것으로 본다. 감염모아(感染母蛾) 21마리에서 얻은 차대잠(次代蠶)의 검사결과(檢査結果) 경란전달(徑卵傳達)은 되지 않는 것으로 나타났으나 혹시 경란전달(徑卵傳達)이 된다고 해도 그 빈도(頻度)는 매우 낮을 것이며 1/21 미만(未滿)일 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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