This study analyzed the changes in the nutritional components, properties, physicochemical properties, general bacteria, and lactic acid bacteria of pickled cabbage depending on the cultivation area. An analysis of the nutritional composition on the first day of storage showed no significant difference in the calories, carbohydrates, protein, fat, and dietary fiber contents regardless of the cultivation region, but regional differences were observed in the vitamin C content in the order of Andong > Pyeongchang > Haenam. The total free amino acid content appeared in the order Andong > Pyeongchang > Haenam, and the GABA (-amino-n-butyric acid) content appeared in the order Haenam > Andong > Pyeongchang. In addition, pickled cabbage was observed on the 1st, 5th, and 10th days of storage at 4oC. No significant change in appearance was observed on the 1st and 5th days, but changes were observed on the 10th day. Regardless of the cultivation area, the salinity (p<0.05) and pH (p<0.05) decreased significantly as the storage period increased, while the sugar content (p<0.05) and acidity (p<0.05) increased significantly. The general bacteria (p<0.05) and lactic acid bacteria (p<0.05) counts increased significantly as the storage period increased, irrespective of the cultivation region.

Korea is facing a significant problem with historically low fertility rates, which is becoming a major social issue affecting the economy, labor force, and national security. This study analyzes the factors contributing to the regional gap in fertility rates and derives policy implications. The government and local authorities are implementing a range of policies to address the issue of low fertility. To establish an effective strategy, it is essential to identify the primary factors that contribute to regional disparities. This study identifies these factors and explores policy implications through machine learning and explainable artificial intelligence. The study also examines the influence of media and public opinion on childbirth in Korea by incorporating news and online community sentiment, as well as sentiment fear indices, as independent variables. To establish the relationship between regional fertility rates and factors, the study employs four machine learning models: multiple linear regression, XGBoost, Random Forest, and Support Vector Regression. Support Vector Regression, XGBoost, and Random Forest significantly outperform linear regression, highlighting the importance of machine learning models in explaining non-linear relationships with numerous variables. A factor analysis using SHAP is then conducted. The unemployment rate, Regional Gross Domestic Product per Capita, Women's Participation in Economic Activities, Number of Crimes Committed, Average Age of First Marriage, and Private Education Expenses significantly impact regional fertility rates. However, the degree of impact of the factors affecting fertility may vary by region, suggesting the need for policies tailored to the characteristics of each region, not just an overall ranking of factors.

Korea's facility horticultural heating costs account for a high proportion. Therefore, it is the most important factor to consider in greenhouse construction. It is important to assess the heating load of greenhouses. But there is not much data from the weather station. This study determined the heating load for each segmented area using the spatial correction method. The heating degeneration calculated from standard weather data (AHDH and BHDH) and total weather data (CHDH and DHDH) is consistent. However, there was a big difference between AHDH and DHDH. Therefore, the updated heating load data for each region is needed. Each of the four types of set temperatures (8℃, 12℃, 16℃, 20℃) was provided, and the heating temperature setpoint (℃) for each region of 168 cities and counties was presented. As a result of the analysis, the reliability of about 99% was confirmed in most of the regions suggested in this study. By using the calculated heating load for each region, it is possible to predict and utilize energy consumption and management costs.

최근 글로벌 정치․경제 환경의 대전환으로 미국과 유럽 국가들은‘재산업화 전략’으로 제조업 회복을 추진하고 있고, 중국도 ‘중국제조 2025’를 통해 제조업의 질적 발전과 고도화에 집중하고 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 외국인직접투자(Inward Foreign Direct Investment, IFDI)가 중국 제조업 고도화에 미치는 영향에 대해 실 증적 분석을 통해 검증해 보고자 하였다. 제조업 가운데 첨단기술 산업의 비중을 중국 제조업 고도화의 지표로 이용하여 2004년부터 2020년까지의 17개년도 중국 31개 성(省)별 패널데이터로 고정효과 모형과 FGLS 모형 을 활용하여 실증분석을 하였다. 분석 결과, 중국 전체와 중국의 동부, 중부, 동북 지역, 장강경제벨트는 IFDI가 중국 제조업 고도화에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 서부지역에 대해서는 영향을 미치지 않는 것 으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 IFDI가 중국 제조업 고도화에 미치는 영향은 지역별로 다소 차이가 존재 하고 있음을 입증하였다. 분석 결과는 중국 정부의 IFDI를 통한 지역 균형 발전정책이 중부와 동북 지역에 대 해서는 효과적이었음을 알 수 있었던 반면 중국 서부지역에 대해서는 IFDI를 통한 첨단기술 산업 고도화의 정 책 목표와 전략을 수정할 필요가 있음을 시사한다. 한편 통제변수로 활용된 변수인 수출과 수입으로 측정된 개 방정도와 첨단기술에 대한 연구개발 투자는 제조업 고도화에 매우 긍정적인 영향을 미치는 것으로 일관되게 나 타나고 있다.

In addition to simply providing quality food to the people, the fishery industry must be maintained and developed because it has various functions such as national food security, preservation of natural scenery, protection of national territory, and revitalization of the local economy. However, risk factors such as climate changes and environmental destruction have raised concerns about the sustainable development of the industry. Since these risk factors are becoming larger and more complex over time, it is time to conduct research related to the risk of the fishery industry. Therefore, the purpose of this study is to explore the risk factors facing the fisheries at this point, to analyze the economic ripple effect of regional fishery product supply shortage, and to draw implications. As a result of this study, the economic ripple effect of fishery product shortage per won was highest in Busan, followed by Gangwon, Gyeongnam, and Gyeongbuk. Considering the size of the local fishery industry, Busan had the highest supply shortage per 1% of local fisheries production. It is also necessary to prepare special risk management and countermeasures for these regions since the effect of supply shortage in regions such as Jeonnam, Gyeongnam, and Jeju is large compared to other regions.

The purpose of this paper is to understand the key factors for efficient maintenance of rapidly aging facilities. Therefore, the safety inspection/diagnosis reports accumulated in the unstructured data were collected and preprocessed. Then, the analysis was performed using a text mining analysis method. The derived vulnerabilities of tunnel facilities can be used as elements of inspections that take into account the characteristics of individual facilities during regular inspections and daily inspections in the short term. In addition, if detailed specification information and other inspection results(safety, durability, and ease of use) are used for analysis, it provides a stepping stone for supporting preemptive maintenance decision-making in the long term.

This study is aimed to figure out the productivity and variability of cage-aquaculture changes. According to the analysis, the productivity of major fish species has been increasing, except mullet. Although the regional productivity has decreased in the last two years, it has been on the rise considering as a whole. Gyeongsangnam-do showed the highest level of productivity by region. Productivity by species was also higher than other regions in the cases of rock fish, mullet and sea bream followed by productivity of Chungcheongnam-do. The production of marine cage-culture in Jeollanam-do is the second largest in Korea in value/weight while its productivity is lower than that of Chungcheongnam-do. When it comes to comparison by region, Gyeongsangnam-do shows the lowest productivity variation. And Jeollanam-do shows the second-lowest variation in productivity that is only about half of that of Chungcheongnam-do province. Thus, it is found that Jeollanam-do region has an advantage in management stability while its productivity is low. On the other hand, productivity by species was also analyzed. Gyeongsangnam-do has the highest productivity by species for rock fish, mullet and sea bream whereas rock bream productivity is the highest in Jeollanam-do. Therefore, it probably needs to reflect these results when choosing regional-focused incubation fish species.

자율주택정비사업은 노후저층주거지 개량을 위한 소규모주택정비사업의 유형 중 하나이다. 본 연구는 자율주택정비사업이 일부 지역에 편중되어 시행되는 점을 확인하고 현재까지 추진된 사업 세부내용의 지역별 차이를 비교 분석하고, 사업추진의 지역차 가 발생하는 원인을 설명할 수 있는 이론적 접근방법을 탐색하는 것이 목적이다. 이를 위해서 자율주택정비사업의 개념과 특성에 대해 살펴보고 자율주택정비사업 및 관련 분야에 대한 선행연구를 검토한 후, 2018년 이후 준공된 전국 자율주택정비사업 추진현황 을 지역별로 비교 검토하였다. 그 결과 사업 특성 중 사업면적, 사업성에 영향을 미치는 요인, 사업 소요기간이 지역별로 유의한 차이가 있다고 분석되었다. 이론적으로 이러한 지역 격차는 중앙정부의 정책을 지방정부의 도시관리자가 실현하는 과정에서 지역에 내재한 제약과 행위 특성이 반영된 결과로 해석할 수 있다. 연구결과는 향후 자율주택정비사업 활성화를 위한 법령 등을 개정할 때 직접적이고 실증적인 근거자료로 활용될 것으로 기대한다.

The purpose of this study is to identify the leading price between Jeju and Wando’s oliver flounder producer price and to analyze the dynamic effect of the regional producer price using the panel VAR model. In the process of analysis, it was confirmed that there are unit roots in the monthly data of Jeju and Wando’s oliver flounder producer price. So, in order to avoid spurious regression, the rate change of producer price which carries out log difference was used in the analysis. As a result of the analysis, first, the panel Granger causality test showed that the influence of the change rate of producer price in oliver flounder in Jeju was slightly larger than that in Wando, but it was found that each region all leads the change rate of the producer price in oliver flounder. Second, the panel VAR estimation showed that the rate change of producer price in Jeju and Wando a month ago had a statistically significant effect on the change rate of producer price of each region. Third, the impulse response analysis indicated that other regions are affected a little more than the same region in case of the occurrence of the impact on the error terms of the change rate of produce price in Jeju and Wando oliver flounder. Fourth, the variance decomposition analysis showed that the change rate of producer price in the two regions was higher explained by Jeju compared to Wando. In conclusion, it is expected that the above results can not only be useful as basic data for the stabilization of oliver flounder producer price and the establishment of policies for easing volatility but can also help the oliver flounder industry operate its business.

The objective of this study was to analyze the free sugar contents of ten kinds of fruits and fruit vegetables that were collected from many district in Korea. The analyzed results will be used as basic nutrition component reference to processing. The results were summarized as follows. The total free sugar contents among the ten kinds of fruit vegetables was highest in grape. The contents of glucose, fructose and sucrose were 6.39%, 6.27%, 0.28%, respectively. The average total sugar contents of four cultivar of apple was 11.42% and average fructose contents was 6.13%. The free sugar contents of thirteen samples of the same cultivar of apple were all differing with statistical significance. The average total free sugar contents of eight cultivar of peach was 8.66%. In case of tomato, glucose content was approximately 1.35~2.83% and fructose was 1.26~2.51%. The contents of glucose, fructose and sucrose in paprika were 2.19%, 2.06%, 0.1%, respectively.

이 조사는 국내 양돈전산프로그램인 피그플랜를 2017 년에 사용하는 양돈농장의 번식관련 모돈의 생산성 자료를 수집하여 지역별 돼지 생산성을 비교 분석하였다. 전체 사용자 중에서 모돈 관련 데이터를 모두 입력한 554 농가를 선발하였고, 지역은 경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주로 9 개 도단위로 구분하였다. 모돈은 후보모돈을 제외한 276,104 두의 자료를 분석하였다. 전체 농장의 평균 상시 모돈두수는 498 두이며, 가장 높은 지역은 경북으로 665 두이고, 제주는 328 두로 가장 낮았다. 모돈당 총산자수는 전체 농장의 평균이 12.2 두이며, 충남, 전남, 전북이 12.5 두로 평균보다 0.3 두 높았고 강원은 11.6 두로 평균보다 0.6 두 낮았다. 상위지역과 하위지역의 차이는 1.0 두 나타났다. 모돈당 실산자수는 전체 농장 평균이 11.2 두이며, 충남, 전남, 전북이 11.5 두로 평균보다 0.3 두 높았고, 강원이 10.6 두로 가장 낮았다. 포유자돈 개시율은 전체 평균이 91.6%이며, 경남이 92.3%로 가장 높고, 제주가 91.1%로 가장 낮았다. 포유자돈 육성율은 전체 평균이 89.7%이며, 충북이 90.9%로 가장 높았고, 제주가 88.1%로 가장 낮았다. 모돈당 이유두수는 전체 농장의 평균이 10.0 두이며, 전북과 전남이 10.3 두로 높았고, 제주가 9.4 두로 낮게 나타났다. 모돈의 분만율은 전체 평균이 79.5%이며, 전북이 80.6%로 가장 높았고, 강원이 76.3%로 가장 낮았다. 모돈의 연간비생산일수는 평균이 48.6 일이며, 전북이 43.6 일로 가장 낮앗고, 제주가 61 일로 가장 높았다. 연간 모돈 회전율은 전체 평균이 2.27 이며, 전북이 2.32 로 가장 높았고, 제주가 2.17 로 가장 낮았다. 모돈당 연간이유두수는 전체 평균이 22.9 두 이며, 전북이 24.0 두로 가장 높았고, 제주가 20.4 두로 가장 낮았다. 제주지역은 2016 년 돼지열병 발생에 따른 영향으로 모돈의 번식성적이 떨어진 것으로 추정된다. 모돈의 번식 생산성을 높이기 위해서는 비생산일수를 줄여서 모돈회전율을 높이는 방법과 산자수와 포유능력이 우수한 종돈을 보유하는 것이 매우 중요 한 것으로 사료된다.

본 연구에서는 정태적 패널모형 중 고정효과모형을 활용하여 지역 내 총생산액 대비 국유기업 생산 비중이 지역경제 성장에 주는 영향을 분석하였다. 기존 연구에 의하면 중국의 국유기업은 지속적인 개혁에도 불구하고 비효율적인 운영과 생산수준을 보이고 있으나, 지역별 개발정책에 따라 지역경제에 주는 영향은 상이할 것으로 생각된다. 이에 지역을 4대와 8대 권역으로 구분하여 분석하였다. 분석결과, 4대 권역에서는 동부지역만 국유기업의 생산비중과 지역경제 성장 간, 음(-)의 관계를 보였고, 동북부 및 중부, 서부에서는 양(+)의 관계로 나타났다. 8대 권역별 분석에서는 동부연해, 북부연해, 서남지역에서 국유기업 생산비중이 커질수록 지역경제 성장에 음(-)의 영향을 주고, 동북, 황하중류, 장강중류, 서북, 남부연해에서는 양(+)의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 다만, 남부연해지역은 통계적으로 유의하지 않았다.

본 연구는 SNS를 통해 사용자들이 표현하는 감성을 공간적으로 어떻게 나타낼 수 있는지를 연구하고자 하였다. 이를 위해 트윗데이터를 이용하여 현대인이 느끼는 스트레스라는 현상의 시도별 차이를 분석하였다. 트윗데이터는 2014년 7월 12일부터 2015년 7월 21일까지 총 503,737건의 데이터를 다운받고, 이 가운데 광고와 뉴스를 제외한 332,328건을 분석대상으로 하였다. 트윗데이터 분석을 위해 트윗의 텍스트를 형태소로 구분하고, 스트레스에 대한 토픽을 파악하기 위해 LDA알고리즘을 기반으로 하는 토픽모델링을 실시하였으며, 그 결과 15개의 토픽이 생성되었다. 15개의 토픽에는 스트레스 원인관련 “성격”, “학업”, “직무”, “가정”, “SNS사용” 토픽이 포함되었으며, 스트레스 결과에는 “질병”, “심리적상태”, “두피 및 탈모” 토픽이 포함되었다. 스트레스 해소방법 주제에는 “그림”, “게임”, “운동 및 문화생활”, “음식섭취”, “노래 등”의 토픽이 포함되었다. 트윗데이타의 분석대상 332,328 건 가운데 거주지역이 명확히 기재된 경우는 1,035개에 불과하여 거주지역 유추모델을 통해 시도별로 34,641개의 트윗에 위치를 부여하였다. 토픽모델링 결과를 시도별로 분석하여 시도별 최대 개수와 최소 개수 토픽명을 확인하고, 토픽을 스트레스 원인, 결과, 해소방법 3가지 주제로 구분하여 시도별로 어떤 토픽에 높은 관심을 가지고 있는지를 비교하였다. 본 논문은 스트레스라는 사회적 병리현상에 대해 사람들의 느낌과 이를 표현하는 방법, 이들의 지역차를 규명했다는데 의의가 있으며 비가시적 감성적 현상을 지도화하여 공간데이터의 장을 확장시켰다는데 의의가 있다.