• 한국항만경제학회지
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• 제34권3호
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• pp.17-52
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• 2018

본 논문에서는 K-Means 군집모형과 계층적 군집모형, 혼합모형으로, 아시아 38개 컨테이너항만 들의 2006년부터 2015년까지의 자료와 선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수를 투입물, 컨테이너화물처리량을 산출물로 하여 국내대표 컨테이너항만 들(부산, 인천, 광양항)이 클러스터링 해야만 하는 항만들을 적출해 내는 측정방법을 보여 주고 비교, 분석, 검증하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 10년간의 자료를 이용한 분석에서 클러스터링 후의 효율성 증가폭이 큰 순서대로 살펴보면 평균연결법[average linkage(AL)]은 42.04% 상승, Mixed Ward는 35.01% 상승, 경험법칙[rule of thumb(RT)]&Elbow는 30.47% 상승, Ward는23.65% 상승, Mixed AL는 23.25% 상승의 순서였다. 둘째, RT와 Elbow모형에 의한 국내항만들의 클러스터링을 살펴보면 (1)부산항은 두바이, 홍콩, 광저우, 칭타오, 포트 클랑, 싱가포르, 림찬방 (2)인천항은 하이파, 포트슐탄 카부스, 담만, 크호르 파칸, 탄중프리옥, 탄중퍼락, 동경, 나고야, 오사카, 카라치, 오아심, 마닐라, 다바오, 콜롬보, 킬롱, 방콕, (3)광양항은 아카바, 크호르 파칸, 광정우, 닝보, 칭타오, 포트 클랑, 카오슝, 림찬방 항과 클러스터링 해야만 하는 것으로 나타났다. 셋째, 최적 군집 수를 살펴보면 AL(6개), Mixed Ward(5개), RT&ELBOW (4개), Ward(5개), Mixed AL(6개)가 최적 군집 수인 것으로 나타났다. 넷째, 전문가 그룹에 의해서 선호되는 항만들과 본 실증분석결과에 의해서 도출된 국내항만들의 클러스터링 되는 항만들과의 일치성 여부는 부산항은 80%, 인천항은 17%, 광양항은 50%수준에서 일치하는 것으로 검증되었다. 본 논문이 제안하고 있는 정책적인 측면의 의미는 첫째, 항만정책입안자, 항만운영관리자들이 본 연구에서 사용한 모형들을 항만의 클러스터링에 도입하여 벤치마킹항만들을 선정해야만 한다. 둘째, 실증분석의 결과로서 도출된, 국내항만들의 참조항만, 클러스터링항만들에 대하여, 그들 항만들의 항만개발, 운영방안 등에 대한 내용을 비교 분석하고 벤치마킹이 필요한 부분은 신속하게 도입하여 실시하는 것이 필요하다는 점이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권11호
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• pp.917-929
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• 2019

하천의 탈질은 수질 개선과 정확한 아산화질소($N_2O$) 발생량 추정에 관련해서 매우 중요한 역할을 한다. 탈질과정은 질소 산화물($NO_3{^-}$)을 다수의 단계를 걸쳐 기체 질소($N_2$ 또는 $N_2O$)로 변화시키는 호흡과정으로, 강력한 온난화기체인 $N_2O$의 주요한 생물학적 배출 또는 흡수 과정이다. 수생태계에서는, 물의 범람, 기질 공급과 유체역학적, 생지화학적 특성의 복잡한 상호작용이 탈질 과정과 다단계 반응의 정도에 따라 중간산물인 $N_2O$ 발생량(flux)을 조절한다. 이처럼 기질의 농도뿐만 아니라 하상의 물 흐름과 체류시간이 반응 산물에 영향을 미치지만, 하천에서 탈질 정도를 조절하는 유체역학적 특성과 지형학적, 생지 화학적 인자의 상호작용에 대한 연구 결과는 아직 제한적이다. 본 실험은 미세지형 변화의 영향을 모의하기 위해서 2차원 실험 수로에 사구를 형성하여 하상지형에 따라, 정지상태의 폐쇄형 챔버를 이용해 $N_2O$ 발생량을 측정하였다. 또한 기질과의 미세지형의 상호작용을 확인하기 위해서 두 독립된 실험은 같은 수로와 지형 구조를 가지지만 다른 용존 유기탄소(DOC) 농도로 설계하였다. 또한 얻어진 자료를 토대로 Random Forest 모델을 활용하여 $N_2O$ 발생량과 조절인자를 추정하였다. 높은 DOC 농도 실험에선, $N_2O$ 발생량이 흐름 방향을 따라 증가하다 사구 뒤쪽 경사에서 가장 높은 발생량($14.6{\pm}8.40{\mu}g\;N_2O-N/m^2\;hr$)이 측정되며, 그 이후로 감소하는 경향을 보인다. 또한 사구 뒤쪽 경사에서 암모늄 농도가 $31.0{\pm}6.24{\mu}g-N/g\;dry\;soil$로 가장 높으며 $N_2O$ 발생량과 유사한 경향을 나타낸다. 반면에, 낮은 DOC 토양은 지형학적 변화에 따른 $N_2O$ 발생량과 암모늄의 변화를 나타내지 않았으며 발생량과 농도 또한 낮게 나타났다. 따라서 본 실험을 통해 비록 지형적 변화는 $N_2O$ 발생량과 화학적 특성에 영향을 미쳤지만, 그 효과는 탄소 가용성에 의해 제한된다는 것을 확인하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권1호
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• pp.29-58
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• 2016

본 논문에서는 부트스르랩DEA모형과 게임교차효율성모형으로, 아시아 38개 컨테이너항만들의 11년간 자료를 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수), 1개의 산출요소(컨테이너화물처리량)를 이용하여 국내항만(부산, 인천, 광양항)들이 어떤 항만들과 클러스터링 해야만 하는지에 대한 측정방법을 실증적으로 보여 주고 분석하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 2003년부터 2013년까지 전체자료를 이용한 편의수정 된 부트스트랩 평균효율성 측정의 주요한 결과를 살펴보면, (1) LT모형의 효율성 수치가 SW모형의 효율성 수치보다 그 모형의 엄격성 때문에 더 낮게 나타나는 경향을 보이고 있다. (2) 전체 자료에 대한 SW모형의 부트스트랩 평균효율성 수치는 0.7660, LT모형은 0.7341로 나타났다. 둘째, 게임교차효율성 모형에 의한 국내항만들의 클러스터링을 살펴보면 국내항만들은 홍콩항, 상해항, 광저우항, 닝보항, 포트클랑항, 싱가포르항, 카오슝항, 키롱항, 방콕항과 클러스터링하는 것이 좋은 것으로 나타났다. 셋째, 부트스트랩 DEA모형에 의한 국내항만들의 클러스터링 후 효율성 변화분석의 주요한 결과는 부트스트랩 SW모형에서는 모두 상승[부산:6.46%, 인천:3.92%, 광양:2.78%]하였으나, 부트스트랩 LT모형에서는 인천항(2.11%)만 상승하고, 부산항(-1.86%), 광양항(-0.124%)은 하락하였다. 넷째, 게임교차효율성 모형에 의한 클러스터링 후의 국내항만의 효율성 변화를 살펴보면 광양항(0.131%)만 상승하고 부산항(-1.08%)과 인천항(-0.009%)은 하락하였다. 다섯째, 효율성 순위를 검정한 윌콕슨부호순위검정에서는 세 가지 모형[부트스트랩 DEA모형(SW)과 게임교차효율성 모형(72.83%), 부트스트랩 DEA모형(LT)과 게임교차효율성모형(68.91%)]사이에 순위에 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 첫째, 항만정책입안자들이 본 연구에서 사용한 두 가지 모형을 항만의 클러스터링 정책에 도입하여 해당항만이 발전할 수 있는 전략을 수립하고 이행해 나가야만 한다는 점이다. 둘째, 본 논문의 실증분석결과 국내항만들의 참조항만, 클러스터링항만들로서 나타난 아시아항만들에 대하여, 그들 항만들의 항만개발, 운영에 대한 내용을 정밀하게 분석하고 도입하여 실시하는 것이 필요하다.

• 대한화장품학회지
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• 제42권2호
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• pp.111-118
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• 2016

여드름은 면포, 구진, 낭종, 결절, 색소 침착 등 다양한 피부병변으로 나타나는 모낭피지선의 만성 염증질환으로 사춘기부터 성인기까지 발생 연령대가 다양해지고 있다. 한편, 약물 부작용으로 여드름이 발생하기도 하는데, 표피성장인자(epidermal grouwth factor, EGF) 수용체 억제제 항암제를 사용할 경우 75 ~ 100%에서 여드름양 모낭염이 발생된다고 보고되고 있다. 여드름의 치료로 항생제, 레티노이드 경구 복용 및 외용 약제 도포 등 다양한 방법이 이용되고 있다. 그러나 최근 들어 레티노이드 기형 유발 가능성 및 Propionibacterium acne의 항생제 내성률 증가는 기존 치료의 한계로 여겨진다. 따라서 본 연구는 최근 여드름양 발진에 효과가 있다고 알려진 EGF를 함유한 외용제가 여드름 치료에 미치는 효과와 안정성을 평가하였다. 한국 성인 10 ~ 29세 23명을 대상으로 EGF 함유 제품(트러블컨트롤 EGF)과 3종 제품(트러블컨트롤 클래리파잉 클렌징폼, 트러블컨트롤 올-클리어 필링토너, 레드롤 카밍 모이스처)을 하루 두 번 사용하도록 하였다. 사용 후 영상 피지량, 경표피수분손실량, 피부 홍조 측정, 전문가 육안 평가, 사용 후 만족도 설문조사를 평가하였다. 최종 측정 시, 피부 피지량, 경피수분손실량, 피부 홍조가 통계학적으로 감소하였으며, 전문가 육안 평가에서 여드름 병변(면포, 구진)도 통계학적으로 감소하였다. 연구동안 심각한 부작용은 관찰되지 않았다. 표피성장인자 함유 외용제는 경도의 여드름에 안전하면서도 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1245-1257
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• 2021

세계 최초의 정지궤도 해색관측 위성인 GOCI의 임무를 승계한 천리안위성 2B호의 해양탑재체인 GOCI-II가 2020년 2월 발사되어 같은 해 10월부터 정규 운영되고 있다. 한국해양과학기술원은 실시간 수신한 GOCI-II 원시자료를 Level 1B와 26종 Level 2 산출물로 처리하며, 이 자료들은 국립해양조사원을 통해 서비스된다. 이 논문에서는 정규 운영 1년차의 위성자료 운영 현황을 소개하고, 향후 개선 방향을 제시하고자 하였다. GOCI-II의 기본 해색 산출물인 엽록소 농도, 총 부유물질 농도, 용존유기물 농도 산출물은 OC4, YOC 알고리즘으로 처리 중이며, 그 수식 및 프로세스에 대해 상세 기술하였다. GOCI-II에서 새롭게 추가된 전구 관측은 궤도상 시험운영기간 동안 태양천정각과 sun glint만 고려하여 관측 스케줄이 수립되었으나, 양질의 Level 2 산출물 생산을 위해 조건을 세분화하고 위성 천정각을 추가 고려하여 개선하였다. 그 결과 'Best Ocean'을 만족하는 슬롯의 개수가 15에서 78개로 대폭 증가하고, 'Bad Ocean'에 해당하는 슬롯이 55개에서 13개로 크게 감소하였다. GOCI-II의 산출물의 품질관리를 위해서 유럽우주국에서 정의하는 요구사항을 기반으로 GOCI-II 검보정 요구사항을 제시하였다. 그리고 GOCI 검보정 사이트를 기반으로 하되, 향상된 위성 스펙을 고려하여 지역 관측 검보정을 위한 추가 고정점 검보정 사이트 후보지를 제시하였다. 전구관측 자료의 품질관리는 국내외 해양인프라를 구축하고 있는 한국해양과학기술원의 연구선과 해외 기지를 활용하되, 국외 해역의 현장관측 자료 획득을 위해서는 GOCI-II 국제 검보정 네트워크 구축이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 위성자료 사용자들의 산출물 처리에 대한 이해를 높이고, 향후 위성자료 품질관리 업무 수행 상세계획 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제26권5호
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• pp.327-336
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• 2021

본 연구는 전반적 신체기능 소실, 음식 섭취량의 만성적 저하의 특징을 갖는 치매노인에서 만성적 영양불량 해소에 도움을 줄 수 있도록 수분이나 영양소의 보충을 위한 스낵 개념의 식품을 제공하는 맞춤형 용기를 개발하고자 하였다. 아이디어 창출 협의체 구성 후 선행연구 탐색 및 브레인스토밍을 통하여 포도 모양의 디자인이 적합하다고 판단하였다. 드로잉 스케치와 점토모형 제작 후 시제품 제작을 위해 개인니즈를 충족시키며 소규모 제작에 적합하다고 알려진 3D 프린팅 기술을 적용하였다. 3차원 설계는 3D CAD 소프트웨어 SolidWorks을 이용하였고 한국인의 영양소섭취기준과 관련 선행연구 및 기존 연구결과를 종합하여 용기 당 최대 수분제공량 및 수치를 결정하였다. 필라멘트를 녹인 뒤 층층이 쌓아올리는 출력 방식(FDM) 3D 프린터(DP200)를 사용하였고 식품용기 위생과 안전을 고려하여 사전유해물질 인준이 확인된 옥수수 전분 유래 PLA 필라멘트를 이용해 출력하였다. 용기 당 수분을 기준으로 수분 섭취기준대비 30%를 충족하는 285 mL를 설정하였다. 제작 크기를 고려하여 포도 알맹이는 총 6개로 결정되었다. 알맹이 1개당 47.5 mL의 수분제공이 가능하였는데, 이를 통해 반지름 2.25 cm의 반 구로 설계하였다. 이때 사이 간격을 4 mm로 설정하였다. 사용 시 안전사고 예방을 위해 조작이 쉽고 모나거나 뾰족하지 않은 외형을 갖추며 위생을 위한 뚜껑도 설계하였다. 인지기능이 저하된 치매노인이 해당 용기를 사용할 때 흥미를 느끼고 식사섭취 중 교육 교구로 응용될 수 있도록 뚜껑과 포도 알맹이 바닥면에 숫자를 각인하여 최종 출력 및 조립하였다. 조립 시 수동 작업이 요구된 점은 3D 프린팅 기술의 대표적 장점인 편리성에 반하는 점으로 향후 보완논의가 필요하다고 사료된다. 신체기능이 퇴화되어 만성적으로 섭취량이 제한된 치매 노인에게 단순 섭취 증량을 권고하기에는 무리가 있으므로 맞춤형 영양중재 실시는 상당히 중요하다. 따라서 추후 연구를 통해 개발된 치매노인 전용 식품섭취용기의 만족도 분석을 실시하고 영양밀도를 높인 전용 음식 개발 과정이 논의되어야 하겠다. 4차 산업 핵심기술인 3D 프린팅을 연구에 적용하여 아이디어 구현에 정확도와 편의성이 확인되었으나 관련 기술수준에 따라 발생하는 비용 지출과 외부 전문가 의존에 대한 한계점은 향후 해결이 필요한 부분이라 사료된다. 추후 영양중재 도구개발 시 연구 다양성을 위해 식품영양 전공자에게 해당기술의 융합교육을 통한 자급 활용 빈도를 높이고 진입장벽을 낮추기 위한 다방면의 시도가 필요하겠다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.795-805
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• 2021

본 연구는 소양강댐 유역을 대상으로 LSTM 기반의 일유출량 추정 딥러닝 모형을 개발한 후, 모형구조 및 입력자료의 다양한 조합에 대한 모형의 정확도를 살폈다. 첫 12년(1997.1.1-2008.12.31) 동안의 유역평균 일강수량, 일기온, 일풍속 (이상 입력), 일평균 유량 (출력)으로 이루어진 데이터베이스를 기반으로 모형을 구축하였으며, 이후 12년(2009.1.1-2020.12.31) 동안의 자료를 사용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)와 RMSE를 살폈다. 가장 높은 정확도를 보인 조합은 64개의 은닉유닛을 가진 LSTM 모형 구조에 가능한 모든 입력자료(12년치의 일강수량, 일기온, 일풍속)를 활용한 경우로서 검증기간의 NSE와 RMSE는 각각 0.862와 76.8 m³/s를 기록하였다. LSTM의 은닉유닛이500개를 초과하는 경우 과적합으로 인한 모형의 성능 저하가 나타나기 시작했으며, 1000개를 초과하는 경우 과적합 문제가 두드러졌다. 12년치의 일강수만 입력자료로 활용한 경우에도 매우 높은 성능(NSE=0.8~0.84)의 모형이 구축되었으며, 한 해의 자료만을 활용하여 학습한 경우에도 충분히 활용 가능한 정확도(NSE=0.63~0.85)를 가진 모형을 구축할 수 있었다. 특히 유량의 변동성이 큰 한 해의 자료만을 활용하여 모형을 학습한 경우 매우 높은 정확도(NSE=0.85)의 모형이 구축되었다. 학습자료가 중유량과 양극한의 유량을 모두 포함한 경우라면 5년 이상의 입력자료는 모형의 성능을 크게 개선시키지 못했다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-500
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• 2021

본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.275-290
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• 2021

대기 중의 이산화황(SO2)은 주로 인위적 배출원에 의해 발생하며 화학 반응을 통해 (초)미세먼지를 형성하여 직간접적으로 주변 환경 및 인체 건강에 해로운 영향을 주는 물질이다. 특히 지상에서의 농도는 인간 활동과 밀접한 관련이 있어 모니터링의 필요성이 매우 크다. 따라서, 본 연구에서는 TROPOMI SO2 연직 컬럼 농도 산출물 및 타 위성 산물과 모델 산출물 등을 융합 활용하여 기계학습 기법에 적용하여 SO2 지상 농도 추정모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 널리 활용되고 있는 RF(Random Forest)에 잔차 보정 과정을 결합한 2-step 잔차 보정 RF를 적용하였다. 개발된 모델은 무작위, 공간 및 시간별 10-fold 교차 검증을 통하여 검증하였으며, 기울기(slope) 값이 1.14-1.25, 상관계수(R) 값이 0.55-0.65, rRMSE 값이 약 58-63% 정도로 나타났다. 이는 잔차 보정이 적용되지 않은 기존의 RF 대비 slope의 경우 약 10%, R과 rRMSE의 경우 약 3% 가량 향상된 결과를 보인다. 국가별로 나누어 분석하였을 때에는 샘플 수가 적고 SO2의 전반적인 농도가 낮은 일본 지역에서의 공간별 10-fold 교차검증 성능이 소폭 감소하는 것으로 나타났다. SO2 지상농도 분포를 계절별로 표출하였을 때, 일본의 경우 다른 지역 대비 연중 저농도가 관찰되며 높은 결측 값 비율로 인하여 관측소 농도 대비 2-step 잔차 보정 RF 모델에서 과대 모의하는 경향이 관찰되었다. 대표적 고농도 발생지인 중국의 YRD(Yangtze River Delta) 와 한국의 SMA(Seoul Metropolitan Area)의 계절적 분포 변화를 추가적으로 분석하였을 때, 연료 연소로 인한 겨울철 농도 증가 패턴이 나타났다. 이는 인위적 배출원의 영향을 크게 받는 SO2의 시공간적인 분포 특성을 잘 반영하고 있는 결과이다. 따라서, 본 연구를 통하여 제안한 모델은 장기적으로 SO2 지상 농도의 시공간적 분포를 파악하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.31-70
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• 2021

본 논문에서는 계층적 군집모형(최단, 최장, 평균, 중앙연결), 실루엣방법, 2단계(Type II) 교차효율성 메트릭스 군집모형으로, 아시아 38개 컨테이너항만 들의 2009년부터 2018년까지의 자료와 선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수를 투입물, 컨테이너화물처리량을 산출물로 하여 국내대표 컨테이너항만 들(부산, 인천, 광양항)이 클러스터링 해야만 하는 항만들을 적출해 내는 측정방법을 보여 주고 비교, 분석, 검증하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 10년간의 자료를 이용한 분석에서 클러스터링 후의 효율성의 증가가 큰 순서대로 살펴보면 실루엣(0.4052 증가), 계층적 군집분석(0.3097 증가), 2단계(Type II) 교차효율성(0.1057 증가)의 순서로 나타났다. 둘째, 실루엣모형과 2단계(Type II)교차효율성 모형에 의한 국내항만들의 클러스터링을 살펴보면 부산항은 8번(두바이), 11번(홍콩), 17번(탄중프리옥)항과 클러스터링 되고, 인천항과 광양항은 대부분의 항만들과 클러스터링 해야만 하는 것으로 나타났다. 셋째, 윌콕슨 부호순위 검정결과를 보면 평균적으로 보았을 때, P값(유의확율)이 평균 0.852 수준에서 모형들의 평균효율성 수치에 의한 순위가 서로 일치함을 보여 주었다. 넷째, 정치경제학적인 측면에서 아세안 항만들과 국내 항만들과 가장 클러스터링 횟수가 많은 항만들을 살펴보면, 부산항은 싱가포르 항만, 인천항은 탄중프리옥, 탄중퍼락, 마닐라,다바오,방콕항만, 광양항은 탄중프리옥, 탄중퍼락, 포트 클랑, 마닐라, 싱가포르, 림찬방, 방콕항만들과 클러스터링 하는 것이 좋을 것으로 나타났다. 또한 중국과 일본의 항만들과의 클러스터링을 고려해 보면, 부산항은 홍콩, 상해, 광저우, 도쿄 요코하마, 고베, 나고야, 오사카항, 인천항은 닝보, 칭타오, 도쿄, 요코하마, 고베, 나고야, 오사카항, 광양항은 홍콩, 상해, 도쿄 요코하마, 고베, 나고야, 오사카 항들과 클러스터링 하는 것이 좋은 것으로 나타났다. 다섯째, 본 연구에서 사용한 모형들과 기존연구들과의 타 모형들과의 검증에서는 실루엣 모형이 가장 크게 효율성을 증진시키는 것으로 검증되었다. 본 논문이 제안하고 있는 정책적인 측면의 의미는 항만정책입안자, 항만운영관리자들이 본 연구에서 사용한 모형들을 항만의 클러스터링에 도입하여 벤치마킹항만들을 선정해야만 하고, 그들 항만들의 항만개발, 운영방안 등에 대한 내용을 비교·분석하고 벤치마킹이 필요한 부분은 신속하게 도입하여 실시하는 것이 필요하다는 점이다.