본 연구의 목적은 MZ세대가 인식하는 조직문화 유형이 직무만족에 영향을 미치는지 검증하고, 기업규모에 따라 어떤 영향을 미치는지 확 인하였다. 이를 위해 OLS(Ordinary Least Square)회귀분석을 실시하 였고 한국직업능력연구원에서 수행하는 인적자본기업패널Ⅱ(HCCPⅡ) 3차 년도(2023년) 근로자용 데이터를 활용하였다. 분석결과 혁신문화, 관계문화, 위계문화, 시장문화 모두 직무만족과 정(+)의 상관을 보였고, MZ세대 근로자들이 인식하는 조직문화유형은 모두 직무만족에 정(+)의 영향을 미쳤다. 특히 관계문화는 직무만족에 영향이 높다는 사실을 확 인하였다. 기업규모에는 2,000명 이상의 대규모 기업에 속한 MZ세대 근로자들이 직무만족에 정(+)의 영향을 미쳐 MZ세대의 직무만족에 미 치는 요인은 관계문화지향적 조직문화와 기업규모가 큰 기업에 종사할 수록 직무만족에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 시사해준다.

이 연구는 대학별로 대면수업으로 전환되면서 대면수업 학습 환경에서 메타버스를 활용한 진로교과목 수업이 학습실재감과 학습지속의향에 어 떤 영향을 미치는지 확인하였다. 연구결과 인지적, 감성적, 사회적 학습 실재감과 학습지속의향과의 상관분석결과 모두 정(+)의 상관을 보였고, 감성적 학습실재감과 사회적 학습실재감, 학습실재감 전체가 학습지속 의향에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 비대면 수업에 적응해 왔던 대학교 1학년 학생들이 대면수업에서 메타버스를 활용해 팀원들 과 함께 같은 가상공간에서 느끼는 편안함과 소통방식이 학습 실재감 을 느끼게 하고 학습지속의향에 미치는 중요한 요인임을 확인하였다. 향후 개인특성을 반영한 후속연구의 필요성과 대면수업에서의 활용 가 능한 함의를 제시하여 본 연구결과가 수업현장에서 유용한 자료를 제공 한다는 점에서 의의를 갖는다.

해운산업은 선박이라는 재화를 이용하여 화물을 운송하고 운임을 수취하여 사업을 영위하는 서비스산업이다. 따라서 선박운영 을 위해 대규모 자본투자가 필요한 환경 속에서 선박의 가치가 불확실하다면 해운경영상의 리스크는 클 수 밖에 없다. 본 연구는 선박가 치 변화에 영향을 미치는 변화요인을 파악하고 각 변화요인에 대한 중요도를 분석하고자 하였다. 이를 위해 텍스트마이닝과 토픽모델링 기법을 활용하여 선박가치 변화요인을 추출하고 구조화하여 3개의 주요인과 12개의 보조요인으로 계층적 구조를 설정하였다. 이를 대상 으로 AHP분석을 통해 연구를 진행하여 각 요인별 상대적 중요도를 분석하였다. 분석 결과 선박가치 변화에 가장 큰 영향을 미치는 주요 요인은 Shipping Factor였으며, 그 뒤를 Investment Factor와 Environment Factor가 차지하였다. 보조요인 가운데는 Volatility of Shipping Market와 Volatility of Shipping Freight 등 해운시장의 변동성과 관련된 요인들이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수 (CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실 제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성 능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

본 연구는 미네랄 첨가제가 한우사 바닥에 미치는 영향을 조사하였다. 실험은 경남 진주시 소재 한우 번식우 농장에서 실시하였다. 우방당 미네랄 첨가제를 5 ㎏ 첨가하였으며, 시험구로는 무첨가구(CON); bentonite 시험구(BN); illite 시험구(IL); 및 fly-ash 시험구(FA)로 두었다. 각각의 시험구로 4개의 우방을 이용하였으며, 우방당 5마리 한우 암소를 공시하였다. 미네랄 첨가제를 처리한 후 각 우방당 5곳에서 0, 7, 14, 21 및 28일에 우분을 채취하였다. 샘플은 건물, 발효특성, 미생물 성상 및 가스 발생량 분석에 이용되었다. 전 기간 동안 건물과 acetate 함량은 미네랄 첨가제에 의한 영향은 나타나지 않았다. 무첨가구에서 7, 14 및 28일에 유기물 함량은 가장 높았고(p<0.05), 조회분 함량은 가장 낮았다 (p<0.05). IL 시험구에서는 14, 21 및 28일에 총 질소 함량이 가장 높았고(p<0.05), IL, BN 및 FA 시험구에서는 각각 14, 21 및 28일에 무첨가구보다 대장균이 낮았다(p<0.05). FA 시험구에서는 28일에 살모넬라 수가 가장 높았다(p<0.05). IL 시험구에서는 28일에 암모니아 발생량이 가장 높았고 (p<0.05), 황화수소는 전기간 동안 검출되지 않았다. 28일간 결과값을 평균하였을 때, 무첨가구에서 유기물 함량이 가장 높았고(p<0.05), 조회분 함량이 가장 낮았다(p<0.05). IL 시험구에서 총 질소 함량이 가장 높았고(p<0.05), BN 시험구는 ㏗가 가장 높았다(p<0.05). 대장균 수는 IL 시험구에서 가장 낮았고(p<0.05), 살모넬라 수는 무첨가구 보다 IL과 FA 시험구에서 더 낮았다(p<0.05). 따라서, 본 연구에서 광물질 첨가제는 분 중 가스 발생량에는 영향을 미치지 않았으나, 병원성 미생물인 대장균은 illite와 fly-ash 처리 시에 억제되는 효과가 있었다.

본 연구는 해양수산부의 선원정책 기본계획을 통해 수립된 정책의 중요도를 파악하고자 하는 목적에서 실시되었다. 선원정책의 중요도를 확인하기 위해 선원정책 기본계획에 의해 수립된 3대 주 정책과 15개 보조정책을 대상으로 AHP분석을 통해 연구를 진행하였다. 설문조사의 신뢰성을 조사하기 위해 회수된 응답지 34부를 대상으로 비일관성 비율을 조사한 결과 25부가 연구결과의 신뢰성이 확보된 것으로 확인되었다. 분석 결과, 주 정책 중에서는 안정적 선원 수급체계 구축정책이 가장 중요한 것으로 나타났고, 보조 정책 중에서는 일자리와 연계된 해기사 양성 정책이 가장 중요한 것으로 나타났다. 그룹별로 정부에서는 안정적인 선원 수급체계를 구축하는 것이 정책의 우선순위로 인식하는 반면, 선원의 경우 근로여건 개선 및 복지확대가 중요하다고 판단하여 차이가 발생하고 있는 것으로 조사되었다. AHP분석을 통한 선원정책의 중요도를 분석한 본 연구는 다음과 같은 의의를 갖는다. 첫째, 선원정책을 집행함에 있어 중요도를 구분하여 정책별 예산 배분 등의 효율성을 제고할 수 있는 가이드라인을 제시하였다. 둘째, 그룹별 중요도의 차이를 활용하여 선원정책 기본계획 수립을 위한 기초자료로 활용할 수 있다.

본 연구는 충돌 사고 중에서 정박지에서 대기하고 있는 선박과 이 정박지를 통항하는 선박 간 충돌사고가 자주 발생함에 따라, 정박선 사이를 통항하는 선박의 충돌위험을 예측할 수 있는 모델을 개발하기 위한 기초 연구로 통항 선박의 안전 영역을 도출하는 것이 목적이다. 이를 위해 우리나라 최대 항만인 부산항 남외항 정박지를 대상 해역으로 선정하고 정박선이 가장 많이 대기한 기간 VTS(Vessel Traffic Service) 항적 자료를 추출하여 분석하였다. 정박선 사이를 통항하는 선박의 길이(L)를 기준으로 정박선과 어느 정도의 안전한 거리 (D)를 두고 통과하는지를 알기 위하여 통항 선박의 방위별 D/L 비를 구하였다. D/L 비 분포의 평균 domain을 기준으로 기존 선박 domain 범위 안으로 정박선이 존재할 비율을 분석하여 VTS 관제사의 위험 정도를 반영한 domain을 도출하였다. 추후 연구로는 정박선 사이의 최소 안전거리인 Domain-watch와 정박지 통항 선박의 안전 domain을 활용한 정박지 통항 선박의 충돌위험도 평가 및 분석을 하고, 이를 통해 VTS가 정박지를 좀 더 효율적이고 안전하게 관리하기 위한 모델을 개발하고자 한다.

본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8 월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시 장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.

본 연구의 목적은 레드비트 분말의 첨가가 냉장 저장중 비가열 돈육패티의 품질특성에 미치는 효과를 구명하기 위해 수행하였다. 실험구는 다음과 같이 구분하였다. 대조구: 아질산염 0.01%, T1: 아질산염 0.005%+레드비트 분말 0.1%, T2: 레드비트 분말 0.1%, T3: 레드비트 분말 0.3%, T4: 레드비트 분말 0.5%. 레드비트 분말을 첨가한 비가열 돈육패티의 품질특성에서 모든 처리구들이 수분, 보수력, pH에서 유사한 수준을 나타냈으나 (p>0.05), 가열 후 감량은 레드비트 분말의 첨가가 증가할수록 높아지는 결과를 나타내었다(p<0.05). 레드비트 분말의 첨가는 돈육패티의 조직특성과 관능평가에 큰 영향을 나타내지 않았으며, 레드비트 분말의 첨가가 증가할수록 적색도가 증가하는 결과를 나타내었다. 15일간의 냉장저장 중 레드비트 분말의 첨가는 비가열 돈육패티의 저장특성에 부정적인 영향을 나타내었으나 비가열 돈육패티의 외관을 크게 향상시킬 수 있는 우수한 착색제로서 사용할 수 있을 것으로 판단되었다.

본 연구는 해운기업의 핵심역량이 해당 기업에서 승선실습을 마친 실습생들의 만족도와 이것이 졸업 후 승선 기업선택 및 장기승선에 미치는 영향을 연구하는데 있다. 이를 위해 선행연구 등을 바탕으로 설문 문항을 설정하여 위탁실습을 마친 실습생 211명을 대상으로 설문조사를 수행하고 가설을 설정하여 검증한 결과, 다음과 같은 연구 결과를 도출하였다. 첫째, 기업의 핵심역량에 해당하는 가치성과 지속성은 승선 실습의 만족도에 모두 유의한 영향을 미치며, 이들에 대한 영향력은 각각 32.4 %와 32.7 %로 나타났다. 둘째, 승선실습 만족도는 졸업 이후 승선기업 선택에 유의한 영향을 미치며, 이들에 대한 영향력은 49.7 %로 나타났다. 셋째, 승선 실습의 만족도와 장기 승선간에는 4.5 % 수준의 낮은 영향력이 형성되고 있는 것으로 조사되었다. 넷째, 승선기업 선택과 장기 승선 간에는 74 %의 높은 영향력이 형성중인 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과를 토대로 해운기업은 선박관리 능력 향상을 위해 핵심 역량을 증대시키고, 우수한 해기인력을 수급받기 위한 실습생 만족도 향상 노력이 필요하다는 것을 확인하였다.

본 연구는 저영양 비육돈 사양이 고영양 사양에 비해 도체 및 돈육의 질을 개선시킬 수 있을지를 조사하기 위해 수행되었다. 체중 약 50kg의 LYD 교잡종 암퇘지와 거세돼지 각각 68두씩을 8돈방에 배치하고 3.54Mcal DE/kg과 1.00% 라이신을 함유한 고영양사료 혹은 3.02Mcal DE/kg과 0.68% lysine을 함유한 저영양사료를 약 120kg까지 급여하고 도살하였다. 총 20개의 도체로부터 삼겹살, 등심, 뒷다리 및 목심을 잘라내고 삼겹살과 등심, 뒷다리 및 목심의 대표적인 근육의 질에 관한 이화학적 분석과 관능검사를 수행하였다. 일당증체량, 사료효율 및 등지방두께는 고에너지구보다 저에너지구가 낮았다(p<0.05). 목심의 가열감량, 경도 및 씹힘성 수치는 저영양구가 고영양구보다 낮았다. 신선육(근육)에 대한 관능평가에서 등심의 색깔, 상강도 및 기호도 평점은 저영양구가 고영양구보다 높았고, 삼겹살의 근육:지방 균형 평점은 저영양구가 고영양구 보다 높은 경향을 나타냈다(p<0.10). 또한 뒷다리 가열육에 대한 관능평가에서는 풍미 및 다즙성 평점이 저영양구가 고영양구보다 높았다. 결론적으로, 이상의 결과는 저영양으로 비육돈을 사양하면 고영양 사양에 비해 성장성적은 저하되지만 도체 및 돈육의 질을 향상시킬 수도 있음을 시사한다.