• 유통과학연구
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• 제9권1호
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• pp.17-27
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• 2011

세계화의 진전으로 기업 간의 경쟁은 날로 치열해지고 있으며 그동안 단순 비용으로만 인식되던 물류분야가 비용과 서비스 제고 측면에서 제3의 이익원으로 인식되고 있다. 이에 물류경로 상에서 공급자와 판매자 및 수송과 보관의 연계를 원활하게 수행하도록 하는 핵심 인프라인 물류센터의 관심이 고조되고 있으며 본 연구에서는 물류센터의 활성화 및 발전을 위한 방안을 모색하고자 한다. 먼저 이론적 고찰을 통하여 선행연구 및 물류센터의 개요 및 역할, 현황 등에 대하여 알아보았으며 물류센터의 문제점 파악과 더불어 물류시설의 수요조사 및 표준화 구축을 위한 가이드 제시, 관련 법령 및 제도 정비, 규제 보완, 불공정 거래 척결을 위한 방안 등의 정책 개선, 공동화, 정보화 등을 통한 효율적 운영을 위한 시스템 구축, 안전관리, 원가산정을 통한 비용개선, 파트너쉽 구축, 재정적 지원, 부처별 협력 등의 발전방안을 제시하였으며, 이러한 방안은 물류센터의 활성화 및 선진화에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.113-129
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• 2015

장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.

• 한국산림과학회지
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• 제103권4호
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• pp.593-598
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• 2014

본 연구는 주요 4개 난대수종에 대한 탄소배출계수를 개발하고 이를 이용하여 탄소저장/흡수량을 산정하고자 하였다. 대상 수종은 구실잣밤나무, 동백나무, 붉가시나무 및 종가시나무였으며, 이들에 대한 탄소배출계수는 다음과 같이 도출되었다. 탄소배출계수 중 하나인 목재기본밀도는 구실잣밤나무 0.583, 동백나무 0.657, 붉가시나무 0.833, 종가시나무 0.763이었으며, 이들 계수에 대한 불확도는 5.3~17.9%의 범위에 있는 것으로 나타났다. 바이오매스 확장계수는 구실잣밤나무 1.386, 동백나무 2.621, 붉가시나무 1.701, 종가시나무 2.123이었으며, 이들에 대한 불확도는 14.7~30.5%의 범위에 있었다. 또한 뿌리 함량비는 구실잣밤나무 0.454, 동백나무 0.356, 붉가시나무 0.191, 종가시나무 0.299이었으며, 이들에 대한 불확도는 19.8~35.7%의 범위에 있는 것으로 나타났다. 목재기본밀도 등 3개의 탄소배출계수는 모두 FAO에서 권장하는 40% 이하의 불확도를 갖고 있으므로 국가고유계수로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 난대지역에 분포하는 주요 4개 수종에 대한 탄소저장량을 산정한 결과, 구실잣밤나무 $186.10tCO_2/ha$, 동백나무 $280.63tCO_2/ha$, 붉가시나무 $344.04tCO_2/ha$, 종가시나무 $278.91tCO_2/ha$으로 나타났으며, 연간 탄소흡수량은 $6.65tCO_2/ha/yr$, $6.25tCO_2/ha/yr$, $11.70tCO_2/ha/yr$, $12.29tCO_2/ha/yr$으로 각각 나타났다. 이러한 정보는 난대지역 상록활엽수림 경영관리에 있어 중요한 정보가 될 것이며, 기후변화에 의한 산림 식생대 변화를 대비하는 정책적 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산업보건학회지
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• 제15권2호
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• pp.124-134
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• 2005

To investigate the exposure effect of polynuclear aromatic hydrocarbons (PAHs), we measured airborne total PAHs as an external dose, urinary 1-hydroxypyrene (1-OHP) as an internal dose of PAHs exposure, and analyzed the relationship between urinary 1-OHP concentration and PAHs exposure. The study population contained 44 workers in steel-pipe coating and paint manufacture industries. The airborne PAHs was obtained during survey day, and urine were sampled at the end of shift. Personal information on age, body weight, height, eniployment duration, smoking habit, and alcohol consumption was obtained by a structured questionnaire. Airborne PAHs were analyzed by the gas chromatograph with mass selective detector. Urinary 1-OHP levels were analyzed by the high performance liquid chromatograph with ultraviolet wavelength detector. For statistical estimation, t-test, ${\chi}^2$-test, analysis of variance, correlation analysis, arid regression analysis were executed by SPSS/PC (Windows version 10). The mean of environmental total PAHs was $87.8{\pm}7.81{\mu}g/m^3$. The mean concentration ($526.5{\pm}2.85{\mu}g/m^3$) of workers in steel-pipe coating industries using coal tar enamel was the higher than that ($17.5{\pm}3.36{\mu}g/m^3$) of workers in paint manufacture industries using coal tar paint. The mean of urinary 1-OHP concentration ($51.63{\pm}3.144{\mu}\;mol/mol$ creatinine) of workers in steel-pipe coating industries was the higher than that ($2.33{\pm}4.709{\mu}\;mol/mol$ creatinine) of workers in paint manufacture industries. The mean of urinary 1-OHP concentration of smokers was the higher than that of non-smokers. There was significant correlation between the urinary concentration of 1-OHP and the environmental concentration of PAHs (r=O.S48, p<0.001), pyrene(r=0.859, p<0.001), and urinary cotinine (r=0.324, p<0.05). The regression equation between the urinary concentration of 1-OHP in ${\mu}g/g$ creatinine($C_{1-OHP}$) and airborne concentration of PAHs (or pyrene) in ${\mu}g/m^3$ ($C_{PAHs}$ or Cpyrene) is: Log ($C_{1-OHP}$)=-0.650+0.889×Log($C_{PAHs}$), where $R^2=0.694$ and n=38 for p<0.001.Log ($C_{1-OHP}$)=1.087+0.707${\times}$Log(Cpyrene), where $R^2=0.713$ and n=38 for p<0.001. From the results of stepwise multiple regression analysis about 1-OHP, significant independents were total PAHs and urinary cotinine (adjusted $R^2=0.743$, p<0.001). In this study, there were significant correlation between the urinary concentration of 1-OHP and the airborne concentration of PAHs. The urinary 1-OHP was effective index as a biomarker of airborne PAHs in workplace. But it was influenced by non-occupational PAHs source, smoking.