• 제목/요약/키워드: the refined model

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벽식구조물의 효율적인 연직진동해석 (Efficient Floor Vibration Analysis in A Shear Wall Building Structure)

  • 김현수;이동근
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제8권6호통권40호
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    • pp.55-66
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    • 2004
  • 현재 국내에서는 벽과 바닥판만으로 이루어진 벽식 구조형식의 아파트 건물이 많이 건설되고 있다. 아파트와 같은 주거구조물에서는 다양한 진동원에 의하여 진동이 발생하고 이러한 진동은 벽과 바닥판을 통하여 이웃한 세대 및 위, 아래층 세대로 전달되게 된다. 벽식구조물의 진동해석을 정확하게 수행하기 위해서는 벽과 바닥판을 많은 수의 유한요소로 세분한 모델을 사용하는 것이 필요하다. 그러나 아파트와 같은 벽식구조물 전체를 수많은 유한요소로 세분하여 모형화하면 막대한 해석시간과 컴퓨터 메모리가 필요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 상당히 줄어든 해석시간과 컴퓨터 메모리를 사용하여 정확한 해석결과를 얻기 위하여 행렬응축기법으로 벽과 바닥판에 수직인 자유도만 가지는 효율적인 진동해석 모델을 제안한다. 벽식구조물에서 벽과 바닥에 수직인 자유도만을 남기고 나머지 자유도를 행렬응축기법을 통하여 한꺼번에 소거를 한다면 행렬응축과정에서 상당히 많은 양의 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 벽이나 바닥판에 수직인 자유도만을 가진 수퍼요소를 생성한 후 이를 조합하여 한 층을 나타내는 부분구조를 만들고 최종적으로 부분구조를 조합하여 전체 구조물을 구성하는 모형화 기법을 제안하였다. 제안된 해석기법의 정확성과 효율성을 검증하기 위하여 3층 및 5층의 벽식구조물을 예제구조물로 사용하여 동적해석을 수행하였다. 예제해석 결과 제안된 해석방법의 결과는 절점당 6개의 자유도를 모두 사용한 해석모델의 결과와 비슷한 정확성을 보이면서도 소요되는 해석시간과 컴퓨터 메모리를 대폭 줄일 수 있었다.

신포괄수가에 영향을 미치는 의료행태 요인 분석 - 내과 입원환자 중심으로 (The analysis of medical care behaviors influencing New Diagnosis-Related Groups (DRG) based payment - focused on hospitalized patients with medical illness)

  • 이경희;위승범;김석일;최병용
    • 한국병원경영학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.45-56
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    • 2020
  • Purpose: The purpose of this study is to investigate medical care behaviors influencing accuracy of the payment based New diagnosis-related groups (DRG) compared to fee for service (FFS) in hospitalized patients with medical illness. Methodology: In order to estimate the difference in medical costs between New DRG and FFS depending on medical care behaviors, medical records and hospital claims data (n=4,232) were utilized, which were collected from a single public hospital during the first-half of 2018. Data were analyzed by descriptive statistics, t-test, chi-square test, and multivariate binary logistic regression. Findings: The average difference in medical costs between New DRG and FFS were KRW 506,711±13,945 with incentives and KRW -51,506±12,979 without incentives, respectively. Forty-four point two percent (44.2%, n=1,872) of total subjects were shown to have negative compensation in overall medical costs with New DRG compared to the costs with FFS. Medical care behaviors that affected on the negative compensation were the presence of severe bed sores on admission, medical consultations, death, operations, medications and laboratory or imaging tests with unit price over KRW 100,000, hospital-acquired complications or underlying comorbidities, elderly patients (≧65 years), and hospitalized for more than average inpatient days defined by New DRG (p<0.001). The difference in average medical cost between New DRG and FFS for a group with mild illness was KRW -11,900±10,544, whereas it was KRW -196,800±46,364 for a group with severe illness (p<0.0001). Practical Implications: These findings suggest that New DRG payment model without incentives may incompletely cover the variation of medical costs in real clinical practice. Therefore, policy makers need to consider that the current New DRG reimbursement should be focused and refined to improve accuracy of payment on medical care resources utilized in severe and complex medical conditions.

CNN 딥러닝을 활용한 경관 이미지 분석 방법 평가 - 힐링장소를 대상으로 - (Assessment of Visual Landscape Image Analysis Method Using CNN Deep Learning - Focused on Healing Place -)

  • 성정한;이경진
    • 한국조경학회지
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    • 제51권3호
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    • pp.166-178
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    • 2023
  • 본 연구는 이용자들의 인식과 경험이 내재된 소셜미디어 사진에서 경관 이미지를 분석하기 위한 방법으로 CNN 딥러닝 방법을 소개하고 평가하는 데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 힐링장소를 연구의 대상으로 설정하여 경관 이미지를 분석하였다. 연구를 위해 텍스트마이닝과 선행연구 고찰을 통해 힐링과 관련되는 7가지의 경관 형용사를 선정하였다. 이후 CNN 딥러닝 학습 사진 구축을 위해 50명의 평가자를 모집하였으며, 평가자들에게 포털사이트에서 '힐링', '힐링풍경', '힐링장소'로 검색되는 사진 중 7가지 형용사마다 가장 적합한 사진을 3장씩 수집하도록 하였다. 수집된 사진을 정제 및 데이터 증강 과정을 거쳐 CNN 모델을 제작하였다. 이후 힐링장소 경관 분석을 위해 포털사이트에서 '힐링'과 '힐링풍경'으로 검색되는 15,097장의 사진을 수집하여 이를 분류하였다. 연구결과 '기타'와 '실내'를 제외한 범주에서 '조용한'이 2,093장(22%)으로 가장 높게 나타났으며, '개방적인', '즐거운', '안락한', '깨끗한', '자연적인', '아름다운' 순으로 나타났다. CNN 딥러닝은 경관 이미지 분석에서도 결과를 도출 가능한 분석 방법임을 연구를 통해 알 수 있었다. 또한, 기존 경관 분석 방법을 보완할 수 있는 하나의 방법임을 시사하였고, 경관 이미지 학습 데이터 셋 구축을 통한 향후 심층적이고 다양한 경관 분석을 제안한다.

캐드에 의한 3차원 모델링 제작과정과 렌더링 이미지 연출에 관한 연구-무선 이동 전화기 디자인 사례를 중심으로- (A study on 3D Modeling Process & Rendering Image of CAD Program-With Case study on Cellular Phone Design-)

  • 이대우
    • 디자인학연구
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    • 18호
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    • pp.25-34
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    • 1996
  • 산업정보화 사회의 진전과 이에 따른 산업디자인의 개발 방법과 프로세스는 시대적 흐름에 따라서 많은 방법의 변화를 가져왔다. 최근에 와서는 기존의 방법론과 가치 평가가 시대 오류 적 상황을 발생시키기도 하였으며, 많은 시간적 혹은 경제적인 총체적 문제들이 거론되게 되었다. 디자인 프로세스의 개발은 문제인식과 해결하려는 도구의 발전에 의해 많은 변화를 가져왔고, 디자인 테크놀로지가 컴퓨터 테크놀로지로 상당부분 대체 되어 가는 상황을 직시할 수 있다. 따라서, 관념적인 것(Thought ware)과 현실적인 것(Hard ware)을 연결시키는 웨어 적 디자인 프로세스가 많은 부분의 디자인 문제를 담당하게 되었다. 이에 본 연구는 컴퓨터를 응용한 제품 디자인 개발 단계에서 아이디어를 3차원 가상 실물 화시킬 수 있는 3차원 모델 링을 독자적으로 구현할 수 있는 방법을 사례를 통해 제시하는데 있으며, 이 효과와 가치는 디자인 문제 협의-평가-해결의 과정에 있어 결정적 요인으로 작용할 수 있다. 실질적인 모델 링과 렌더링의 프로세스는 다음과 같이 이루어지고 있다. 평면 화 간이 도면 상태의 구성과 이에 대한 입체물의 형성과정을 통하여 3차원 솔리드 모델을 제작하는 것이다. 연출효과를 높이기 위하여 카메라, 조명, 재질감, 색상을 첨부하여 하나의 디자인 시안 물을 작성하게 되며, 이 시안 물은 다양한 방법의 구성과 퍼트에 의하여 대상물을 평가할 수 있다. 이렇게 구체적으로 얻어진 시안 물은 디자인 평가에 의해서 완벽한 캐드시스템(CAD SYSTEM)으로 옮겨지며, 정선된 자료와 데이터로 양산 적 개념의 디자인 플로우 챠트에 돌입하게 되고, 현실적으로 요구되는 디자인 욕구를 최대한 만족시킬 수 있게 되는 것이다. 결국 이러한 디자인 프로세스는 기존 방법에 대한 새로운 제안 방법으로 제시되며, 여러 요인의 평가요소에서 효율적 가치 평가가 이루어 질 수 있도록 한 것이 본 논문의 목적이라고 하겠다.

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동해의 동계 극한 폭풍파랑: 토야마만 후시키항의 극한 폭풍파랑 추산 및 파랑 · 구조물 상호작용 연구 (Wintertime Extreme Storm Waves in the East Sea: Estimation of Extreme Storm Waves and Wave-Structure Interaction Study in the Fushiki Port, Toyama Bay)

  • 이한수;토마구치 토모아키;야마모토 아츠시;하라 마사노리
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제25권5호
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    • pp.335-347
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    • 2013
  • 2008년 2월 일본 홋카이도 서해상의 발달된 저기압에 의해 생성된 폭풍파랑이 동해상 남/남서쪽으로 전파되어 한국과 일본의 동해 해안을 따라 상당한 인명 및 재산 피해를 입혔다. 본 연구는 두 파트로 구성되어 있다. 첫번째 파트에서는 연안역을 따라 상당한 피해를 입은 일본 토야마만에서의 극한 폭풍파랑을 추산하였다. 추산방법으로는 풍파의 성장발달에 중요한 요소인 바람의 강도와 계속 시간의 극한조건을 산정 후, 극한조건을 적용한 동계 온대저기압 상황을 비정역학 기상모델과 스펙트럼 파랑모델을 이용한 수치 실험을 통해 추산하였다. 추산된 토야마만 후시키 토야마에서의 극한 폭풍파랑의 유의파고 및 주기는 각각 6.78 m와 18.28 sec이다. 두 번째 파트에서는 2008년 2월 폭풍파랑으로 인해 북방파제 및 항구에 상당한 피해를 입은 토야마만 후시키항에서의 파랑-구조물 상호작용에 관한 수치실험을 수행하였다. 수치실험은 적합격자세분화 및 wet-dry법이 적용된 비선형천수방정식 모델을 이용하였다. 첫 파트에서 추산된 폭풍파랑 특성은 파랑-구조물 상호작용 수치실험에서 입사파 조건으로 사용되었다. 수치실험 결과, 후시키항의 북방파제가 폭풍파랑에 의해 파손 시, 배후의 만요우부두는 월파 및 월류에 안전하지 못 함이 파악되었다. 또한, 추산 폭풍파랑 상황 하에서 만요우부두의 현 호안시설로는 측면 호안벽으로부터의 월류에 대응하지 못 함이 파악되었다. 두 번째 수치실험결과로부터, wet-dry법이 적용된 적합격자세분화에 의해 세분화된 격자는, 계산부하를 효율적으로 유지하는 동시에, 해안선의 표현 및 해안구조물의 표현에 뛰어남을 확인하였다.

Word2Vec을 활용한 제품군별 시장규모 추정 방법에 관한 연구 (A Study on Market Size Estimation Method by Product Group Using Word2Vec Algorithm)

  • 정예림;김지희;유형선
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.1-21
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    • 2020
  • 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

저화질 안면 이미지의 화질 개선를 통한 안면 특징점 검출 모델의 성능 향상 (Enhancing the performance of the facial keypoint detection model by improving the quality of low-resolution facial images)

  • 이경욱;이예진;박종혁
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.171-187
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    • 2023
  • 저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

평점과 리뷰 텍스트 감성분석을 결합한 추천시스템 향상 방안 연구 (How to improve the accuracy of recommendation systems: Combining ratings and review texts sentiment scores)

  • 현지연;유상이;이상용
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.219-239
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    • 2019
  • 개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요해지면서 개인화 추천 시스템 관련 연구들이 끊임없이 이루어지고 있다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 학계 및 산업계에서 가장 많이 사용되고 있다. 다만 사용자들의 평점 혹은 사용 여부와 같은 정량적인 정보에 국한하여 추천이 이루어져 정확도가 떨어진다는 문제가 제기되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재까지 많은 연구에서 정량적 정보 외에 다른 정보들을 활용하여 추천 시스템의 성능을 개선하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 리뷰를 이용한 감성 분석이 대표적이지만, 기존의 연구에서는 감성 분석의 결과를 추천 시스템에 직접적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 리뷰에 나타난 감성을 수치화하여 평점에 반영하는 것을 목표로 한다. 즉, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 감성 수치화하여 정량적인 정보로 변환해 추천 시스템에 직접 반영할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서는 정성적인 정보인 사용자들의 리뷰를 정량화 시켜야 하므로, 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 감성 분석 기법을 통해 감성 수치를 산출하였다. 데이터는 영화 리뷰를 대상으로 하여 도메인 맞춤형 감성 사전을 구축하고, 이를 기반으로 리뷰의 감성점수를 산출한다. 본 논문에서 사용자 리뷰의 감성 수치를 반영한 협업 필터링이 평점만을 고려하는 전통적인 방식의 협업 필터링과 비교하여 우수한 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 이후 제안된 모델이 더 개선된 방식이라고 할 근거를 확보하기 위해 paired t-test 검증을 시도했고, 제안된 모델이 더 우수하다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 평점만으로 사용자의 감성을 판단한 기존의 선행연구들이 가지는 한계를 극복하고자 리뷰를 수치화하여 기존의 평점 시스템보다 사용자의 의견을 더 정교하게 추천 시스템에 반영시켜 정확도를 향상시켰다. 이를 기반으로 추가적으로 다양한 분석을 시행한다면 추천의 정확도가 더 높아질 것으로 기대된다.

목회간호사의 업무활동분석 (Analysis of Church based parish nursing activities in Teagu city)

  • 김정남;박정숙;권영숙
    • 지역사회간호학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.384-399
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    • 1996
  • The concept of parish nursing began in the late 1960s in the United States when increasing numbers of churches employed registered nurses (RNs) to provide holistic, preventive health care to the members of their congregations. Parish nursing role was developed in 1983 by Lutheran chaplain Granger Westberg, and provides care to a variety of church congregation of various denominations. The parish nurse functions as health educator, counselor, group facilitator, client advocate, and liaison to community resources. Since these activities are complementary to the population-focused practice of community health' CNSs, parish nurses either have a strong public health background or work directly with both baccalaureate-prepared public health nurses and CNSs. In a Midwest community in U.S.A., the Healthy People 2000(1991) objectives are being addressed in health ministries through a coalition between public health nurses and parish nurses. Parish nursing is in the beginning state in Korea and up untill now, there has been no research was conducted on concrete role of korean parish nurses. The main purpose of this study was to identify, classify and analyze activities of parish nurses. The other important objective of this study was to establish an effective approach and direction for parish nursing and provide a database for korean parish nursing model through analysis and' classification of the content of the nursing record which included nursing activities. This study was a descriptive survey research. The parish nurses were working in churches where the demonstration project developed on parish nursing. The study was done on all nursing records which were working in churches where the demonstration project developed on parish nursing. The study was done on all nursing records which were documented by parish nurses in three churches from March, 1995 to February, 1996. Namsan, Taegu Jeei and Nedang presbyterian churches in Taegu and Keimyung nursing college incooperated together for the parish nursing demonstration project. The data analysis procedure was as follows: First, a record analysis tool was developed and second, the data was collected, coded and analyzed, the classification for nursing activities was developed through a literature review, from which the basic analysis tool was produced and cotent validity review was also done. The classification of the activities of parish nurses showed 7 activitity categories. 7 activity categories consisted of visitation nursing, health check-ups, health education, referring, attending staff meetings, attending inservices and seminar, volunteers coordinating. The percentage of activities were as follows: Visitation nursing(A: 51.6%, B: 55%, C: 42.6%) Health check-ups(A: 13.5%, B: 12.1%, C: 22.3%) Health education(A: 13.5%, B: 13.2%, C: 18.2%) Referring(A: 1.4%, B: 4.2%, C: 2.4%) Attending staff meeting(A: 18.8%, B: 13.0%, C: 12.2%) Attending inservices and seminar(A: 1.5%, B: 2.2%, C: 2.1%) Volunteers coordinating(A: 0.3%, B: 0.4%, C: 0.0%) To establish and develope parish nursing delivery network in Korea, parish nurses role, activities and boundaries of practice should be continuously monitored and refined every 2 years. Also, It is needed to develope effective nursing recording system based on the need assessment research data of various congregation members. role, activities and boundaries of practice and arrangement of the working structure, continuing education, cooperation with community resources and structuring and organizing parish nursing delivery network. Also, It is needed to develope effective nursing recording system based on the need assessment research data of various congregation members.

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구조분해분석을 통한 국내 산업별 에너지 소비 변화요인 연구 (Structural Decomposition Analysis on Changes in Industrial Energy Use in Korea, 1980~2000)

  • 김진수;허은녕
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제14권2호
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    • pp.257-290
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    • 2005
  • 1980년~2000년의 기간 동안 우리나라의 산업부문 최종에너지 소비량은 수송 가정 상업 기타부문의 최종에너지 소비량에 비해 더욱 가파르게 상승하였으며 외환위기의 영향도 다른 에너지 소비부문에 비해 적게 받고 있는 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 꾸준한 증가추세로 나타난 국내 산업부문의 에너지 소비량의 변화 요인 및 산업계의 에너지 저소비형 산업구조 구축을 위한 노력 여부를 산업별로 분석하기 위하여 Chen and Rose(1990)의 two-tier KLEM모형형 구조분해분석(Structural Decomposition Analysis)모형을 확장하여 총 17가지 요인으로 1980년~2000년의 기간 동안의 국내에너지 소비량의 변화를 분석하였다. 본 연구에서 사용한 산업 분류는 2000년도 산업연관표에서 석탄과 석탄제품, 연료유, 전력, 도시가스의 에너지 부문과 대분류를 기준으로 한 28개 산업부문으로 분류하였으며 개별 산업별로 분석함으로써 산업별 에너지소비구조 변화 요인을 확인하고 의미있는 소비구조 변화가 있었던 전기 전자 제조업, 건설업, 제1차금속 제조업을 대상으로 비교분석을 하였다. 분석결과 에너지를 많이 사용하는 산업인 제1차금속제품 제조업, 화학제품 제조업, 비금속광물제품 제조업 등이 1980년~2000년의 20년간 에너지 소비구조를 개선하기 위한 노력을 가장 많이 했다는 결과를 얻을 수 있었다. 이들 산업은 에너지, 재료의 생산성이나 중간수요 수입, 에너지간 대체, 재료간 대체 효과 등에서 고루 에너지 저소비구조로의 개선 노력이 보이고 있으므로 산업의 특성상 에너지 사용량이 많기는 하지만 에너지를 최대한 효율적으로 사용하기 위한 노력을 기울여 왔다고 할 수 있다. 또한 산업별로 에너지 소비량 변화요인의 패턴이 다르게 나타났으며 전기전자산업과 1차금속산업, 건설산업을 비교했을 경우 전기전자산업은 생산성을, 건설산업은 투입 구조를 에너지 저소비구조로 개선하기 위한 노력이 필요한 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 에너지 다소비산업이 에너지 소비구조를 개선하기 위하여 에너지 생산성과 에너지원 대체 요인을 중심으로 상당한 노력을 하였음을 알 수 있으며 산업별로 에너지 소비량 변화요인의 패턴이 다르므로 에너지소비절약을 위한 정책 역시 산업별로 이루어져야 함을 확인할 수 있다.

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