최근 우리나라 경제는 내수침체와 기업투자의 저조 그리고 청년고용의 절벽 등으로 어려운 경제현실에 직면하고 있다. 이를 타개하고 경제를 선순환구조로 전환하기 위하여 정부에서는 여러 경제정책을 도입하여 시행하고 있다. 본 연구에서는 2014년 세법개정안에 포함되어 있는 기업소득 환류세제, 배당소득 증대세제 그리고 임금소득 증대세제의 '가계소득 증대세제 3대 패키지' 중에서 기업소득 환류세제의 도입효과를 검증해 보고자 하였다. 기업투자, 임금 및 배당금 지급의 증대로 인하여 기업소득이 가계소득으로 선순환되고 있는지에 대해 기업의 재무자료 등을 이용하여 그 유효성을 실증분석하였다. 첫째, 미환류소득에 대한 법인세가 기업의 투자수준에 영향을 미치는지에 대한 유효성을 검증해본 결과는 5%의 유의수준에서 유의적인 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기업소득 환류세제가 기업의 배당수준을 증가시키는 경영의사결정에 영향을 미치고 있는지에 대해 분석한 결과는 비유의적인 정(+)의 관계가 확인되었다. 셋째, 미환류소득에 대한 법인세가 근로자의 임금증대에는 유의적인 영향을 미치지 못하는 것으로 확인되었다. 이와 같은 현실을 반영하여 배당에 대해서는 가중치의 축소, 임금증가에 대해서는 가중치의 증대 등으로 세법개정을 하였으나 정책의 도입효과는 크지 않은 것으로 보인다. 이러한 결과는 경제 및 경영환경의 불확실성이 증대되면서 투자에 대한 경계심과 아울러 임금인상에 대한 의사결정이 향후에도 지속되기 때문에 임금인상을 지양하는 것이 주된 원인으로 추정된다.
세계의 많은 기업들이 세계 시장을 목표로 다국적 경영 활동을 전개함에 따라 외식기업도 해외 시장 진출에 박차를 가하고 있다. 그러나 많은 외식기업들이 시장 조사 및 진입 전략, 마케팅, 현지화 등 경영 전략을 장악하지 못하므로 인해 실패를 거듭하고 있다. 따라서 본 연구는 해외 진출할 때 고려되는 여려 가지 요인을 종합하여 국내 외식기업의 해외 진출을 설명할 수 있는 모형을 개발하고자 하였다. 이를 통해 제조업을 중심으로 검증되어 왔던 해외 시장 진입 방식 선택에 관한 이론적 모형이 외식기업의 해외 진출을 설명할 수 있는 일반적 모형이 될 수 있는가를 검증하고, 외식기업의 해외 시장 진입 방식에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 본 연구의 대상은 직접 투자로 해외 시장에 진출하였으며, 2008년 7월 현재 한국에 본사가 있고 해외 시장에 진출한지 2년 이상된 외식기업으로 한정하였다. 실증 분석을 위한 설문지는 자기기입식 설문 조사를 이용하였다. 실증 분석은 SPSS win 15.0을 활용하여 기술 통계분석, 타당성분석, 신뢰성분석, 카이 제곱분석, 분산분석, 상관분석, 이분형 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 외식기업의 해외 시장에서의 진입방식 결정 모형의 설명력은 85.0%로 나타났다. 외식기업 특성 요인은 기업 규모가 작을수록, 제품 차별화 정도가 높을수록, 최고경영자의 의지가 높을수록 해외 시장에 단독 진입 방식을 선택할 가능성이 높은 것으로 파악되었다. 셋째, 현지 시장 환경 요인의 경우 수요 불확실 정도가 낮을수록, 무역 장벽이 낮을수록, 사회 문화적 거리가 가까울수록 해외 시장에 단독 진입 방식 선택할 가능성이 높은 것으로 파악되었다.
최근 우리나라의 계절적 강우변동폭이 점점 커져 홍수 및 가뭄의 발생빈도와 심도가 증가하고 있다. 특히, 도시화에 따른 토지이용변화, 산업구조변화 등은 수자원의 수요량 및 공급량 불균형으로 이어져 수자원 관리에서 제약조건으로 작용하고 있다. 유역 내의 물순환 평가에 있어서 물수지 모델 구축과 함께 정확한 강우-유출 분석은 매우 중요한 분석단계라 할 수 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 국내외 주요 연속강우-유출모형의 특성을 파악하고 소양강댐 유역에 대해서 적합성을 평가하였다. 미계측유역의 불확실성을 고려한 유량 시나리오를 제시하기 위하여 다수의 모형을 활용하는 앙상블 개념을 도입하였으며, 향후 미계측유역에 대한 적용을 위한 모형의 확장성을 고려하여 매개변수 개수 및 관측 유량에 대한 재현능력 특성 등을 종합적으로 평가하였다. 본 연구에서는 40개 이상의 국내외 연속강우-유출모형을 소양강댐에 적용하였으며, 통계적 지표를 이용하여 9개의 모형을 1차적으로 선정하였다. 선정된 모형을 대상으로 매개변수의 개수 및 저유량, 중간유량, 고유량으로 분리하여 재현성을 평가하고 최종적으로 앙상블모형을 제시하였으며, 단일 모형에 비해 개선된 관측유량 재현효과를 확인할 수 있었다.
오늘날 인간의 삶의 질에 가장 중요하게 미치는 요인은 환경에서 기인된다고 생각된다. 기후변화와 지구 온난화 현상에 따른 폭우, 대설, 지진 등으로 장마, 태풍, 벌채면 붕괴, 미세먼지 등의 발생 빈도가 증가하여 피해 규모가 해마다 커짐에 따라 환경 분석 및 감시 시스템의 중요성은 날로 커지고 있다. 환경의 문제들 중 물(수질)에 의해 발생하는 문제는 그 비중이 매우 높은 바, 도시화, 산업화로 수질 오염사고 발생 때 피해 규모가 대형화 되었으며 사람들 사이에 물 안전망에 대한 우려가 증가하고 있다. 최근 5년간 4대강 유역에서 수질 오염 사고 359건(한강 129, 낙동강 51, 금강 25, 섬진강 및 영산강 19, 기타 85)이 발생하였으며, 이로 인해 물 공급 정지 및 오염된 수돗물 공급 등 사회 전반에 걸처 환경에 직간접적인 피해를 야기하였다. 따라서, 현재 4대강 중심의 수질(물) 관리 시스템에서 중소하천, 지류/지천, 저수지 등으로 수질 모니터링 대상을 확대 함 으로서수질 환경의 불확실성을 최소화할 수 있는 빅데이터 기반 수질 환경 관리 전략체계의 구축이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 오랜 기간 축적하여 온 수질 정보 빅데이터를 이용한 인공신경망 미들웨어 구축을 통하여 유용한 수질 분석 정보를 제시 할 수 있는 수질 모니터링 미들웨어 구축방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 패키징 인쇄를 위한 병렬 오프셋 인쇄 공정의 스케줄링 문제를 다루었다. 문제에 대해 두 부분으로 구분하여 접근하였고, 각각 할당 문제와 차량 경로 문제를 적용하여 수리적으로 모형화 하였다. 스케줄링 모형의 현장 적용성은 실험을 통해 검토하였다. 실제 데이터로 구성된 작은 규모의 문제에서는 수리모형으로도 실용적인 시간 내에 최적해를 도출할 수 있었고 이와 비교하여 메타 휴리스틱의 성능을 확인하였다. 기업이 보유한 데이터를 바탕으로 문제 규모를 확장한 실험에서는, 수리모형의 최적해와 비교하여 메타 휴리스틱이 해의 품질을 보장하면서 시간적 효율성을 확보할 수 있었다. 본 연구는 수작업 위주의 기존 방식은 주체(작업자)에 따라 스케줄링의 결과에 불확실성이 존재하는 문제에 주목하였다. 이러한 불확실성은 전체 생산 비용의 증가를 가져오기 때문에 이를 개선할 수 있도록 실용적인 시간 내에 일관된 결과를 제공하는 스케줄링 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 단일 라인과 병렬 라인 모두에 적용되어 작업자의 경험에 의존하던 기존의 방식을 개선하는데 도움이 될 것으로 판단되며, 시간 함수의 정의를 통해 다른 요인들을 반영하는 연구로의 확장이 가능하다는 의의를 갖는다. 향후 주문의 납기, 복수의 라인에서 동일 주문 인쇄, 동일하지 않은 라인의 인쇄 용량, 조색 난이도 등을 고려하는 연구로의 확장을 통해 패키징 인쇄 분야의 스마트 생산 시스템 도입에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
The quality of meat is highly variable in many properties. This variability originates from both animal production and meat processing. At the pre-slaughter stage, animal factors such as breed, sex, age contribute to this variability. Environmental factors include feeding, rearing, transport and conditions just before slaughter (Hildrum et al., 1995). Meat can be presented in a variety of forms, each offering different opportunities for adulteration and contamination. This has imposed great pressure on the food manufacturing industry to guarantee the safety of meat. Tissue and muscle speciation of flesh foods, as well as speciation of animal derived by-products fed to all classes of domestic animals, are now perhaps the most important uncertainty which the food industry must resolve to allay consumer concern. Recently, there is a demand for rapid and low cost methods of direct quality measurements in both food and food ingredients (including high performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), enzymatic and inmunological tests (e.g. ELISA test) and physical tests) to establish their authenticity and hence guarantee the quality of products manufactured for consumers (Holland et al., 1998). The use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) for the rapid, precise and non-destructive analysis of a wide range of organic materials has been comprehensively documented (Osborne et at., 1993). Most of the established methods have involved the development of NIRS calibrations for the quantitative prediction of composition in meat (Ben-Gera and Norris, 1968; Lanza, 1983; Clark and Short, 1994). This was a rational strategy to pursue during the initial stages of its application, given the type of equipment available, the state of development of the emerging discipline of chemometrics and the overwhelming commercial interest in solving such problems (Downey, 1994). One of the advantages of NIRS technology is not only to assess chemical structures through the analysis of the molecular bonds in the near infrared spectrum, but also to build an optical model characteristic of the sample which behaves like the “finger print” of the sample. This opens the possibility of using spectra to determine complex attributes of organic structures, which are related to molecular chromophores, organoleptic scores and sensory characteristics (Hildrum et al., 1994, 1995; Park et al., 1998). In addition, the application of statistical packages like principal component or discriminant analysis provides the possibility to understand the optical properties of the sample and make a classification without the chemical information. The objectives of this present work were: (1) to examine two methods of sample presentation to the instrument (intact and minced) and (2) to explore the use of principal component analysis (PCA) and Soft Independent Modelling of class Analogy (SIMCA) to classify muscles by quality attributes. Seventy-eight (n: 78) beef muscles (m. longissimus dorsi) from Hereford breed of cattle were used. The samples were scanned in a NIRS monochromator instrument (NIR Systems 6500, Silver Spring, MD, USA) in reflectance mode (log 1/R). Both intact and minced presentation to the instrument were explored. Qualitative analysis of optical information through PCA and SIMCA analysis showed differences in muscles resulting from two different feeding systems.
사람들은 불확실한 상황에서 판단을 내릴 때 외부에서 주어진 정보의 영향을 받아 그 정보의 근사치로 판단을 내리는 경향이 있으며 이를 정박효과(anchoring effect)라고 한다. 본 연구에서는 배심원들이 사법적 의사결정을 내릴 때 나타나는 정박효과를 연구 문제로 설정하였다. 사법적 의사결정 상황에서는 검사구형량이 정박점으로 작용하여 최종 판결되는 양형이 검사구형량과 유사해지는 현상이 나타난다. 본 연구는 배심원 자격이 있는 만 20세 이상의 대학생들을 대상으로 진행되었다. 연구 1에서는 범죄사건의 경중과 정박크기에 따른 정박효과의 차이를 검증하였다. 그 결과 중범죄사건에서 경범죄사건에 비해 정박효과가 더 강하게 나타났다. 또한 경범죄사건의 저정박 조건에서 고정박 조건에 비해 정박효과가 더 강하게 나타났다. 연구 2에서는 정서상태에 따라 정박효과가 달라짐을 검증하였다. 그 결과 분노정서를 느낄 때 슬픔정서를 느낄 때보다 정박효과가 강하게 나타났다. 마지막으로 정박효과를 약화시키는 방안에 대한 연구 3에서는, 정박효과의 접근가능성 모델이 활성화되는 것을 방지할 때 정박효과가 유의미하게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과들은 배심원의 사법적 의사결정과정에서 나타나는 정박효과와 관련된 문제들을 파악하고 해결하는 데 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 광어의 적정 생산량 예측을 위한 회귀분석 자동화 시스템 구축을 목표로 한다. 현재 우리나라의 세계 각국과 FTA 체결 및 시장 개방 가속화 등으로 인해 한국 광어 양식 사업들은 환경의 특수성과 불확실성에 의해 많은 어려움을 겪고 있다. 또한 최근 연어, 방어 등의 수입 수산물의 급증과 국민들의 식생활 변화로 소비 부진 및 가격 하락 등의 문제를 해결할 방안이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 양식 광어의 수급 안정과 경제적 가치를 분석하여 적정한 광어 생산량을 알기 위해 빅 데이터를 활용한 회귀분석 자동화 시스템을 구현하였으며, 파이썬 모듈인 xlwings를 활용하여 광어의 생산금액과 생산량에 대한 가중치를 구하고 추후 생산될 광어의 양을 예측하는 데 활용하였다. 따라서 이러한 광어 생산량 예측에 대한 분석 결과를 토대로 향후 광어 양식 업계에서는 적정 생산량 달성 및 수급 조절 방안을 마련할 수 있을 것이며, 이는 불필요한 경제적 손실을 줄이고 데이터를 기반한 새로운 가치창출을 도모할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 시도한 데이터 접근 방식을 통해 향후 여러 분야의 연구에서는 인공신경망, 다중회귀분석 등 다양한 분석 기법을 활용할 수 있고 이는 다양한 업계에서 효과적으로 빅데이터를 분석하고 활용할 수 있는 기초적인 자료의 토대가 될 것이다.
최근 스마트선박 개발에 발맞춰 정확하고 세밀한 실시간 해양환경 예측정보의 요구가 확대되고 선박에 직접 지원하기 위한 환경이 확보됨에 따라 최적항로 분야에서도 다양한 해양환경을 고려한 정보 생산 및 평가 연구가 필요하다. 스마트선박에서 해양환경의 위험도 및 에너지 소비의 불확실성을 줄이면서 최적항로를 산출할 수 있는 알고리즘은 2단계로 구분하여 개발하였다. 1단계는 해양환경정보들과 선박자동식별시스템(AIS)내에 선박의 위치·상태정보를 결합해 프로파일을 생성하였다. 2단계는 구성한 프로파일 결과를 이용하여 해양환경 에너지맵을 정의할 수 있는 모델을 개발하였고, 약 60만개의 데이터를 반영할 수 있도록 인공지능 머신러닝 기법 중 Random Forest를 적용하여 회귀식을 생성하였다. Random Forest 회귀 모델의 결정계수(R2)는 0.89 를 보였다. 생성한 모델에 2021년 6월 1일~3일의 해양환경 예측정보를 이용하여 Dijikstra 최단경로 알고리즘을 적용해 최적 안전항로를 산출하고 맵에 표출했다. Random Forest 회귀 모델로 산출된 항로는 유선적이고 해양환경 예측정보의 상태를 감안하며 항로를 도출하는 결과를 보였다. 본 연구의 실시간 해양환경 예측정보 기반의 항로 산출 개념은 선박의 이동 경향성을 반영한 현실적이면서 안전한 항로 산출이 가능하고, 향후 경제성, 안전성, 친환경성 평가 모델로 범위로 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 물리 기반 증발량 경험식인 Penman 혼합식(Penman combination equation, PCE)과 경험적인 바람 함수(Penman wind function, PWF)를 이용한 저수지 증발량 추정 방법을 제시하였다. 용담댐 시험유역에서 2016-2018년 기간의 실측 증발량 자료를 이용하여 두 가지 경험식에 매개변수를 추정하고 적용성을 검토하였다. 용담댐 시험유역 중 덕유산 플럭스 타워에서 PWF와 PCE에 대해 증발량을 평가한 결과, PWF 방법이 상관성 측면에서 더욱 개선된 결과를 보여주었지만, 두 가지 방법 모두 과대 추정 현상을 나타내었다. 용담호 수면 위에서 관측된 기상자료를 활용하여 PWF 방법을 통한 증발량을 평가하였으며, 관측 수면증발량과 통계적 지표 및 시각적 평가에서 우수한 성능을 확인하였다. 향후 본 연구를 통해 산정된 매개변수를 이용하여 저수지 수면 증발량을 간접적으로 추정할 수 있을 것으로 판단되나, 정확한 저수지 수면증발량 추정을 위해서는 타 댐들에 수면 증발량을 종합적으로 연계한 지역화 연구도 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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