This study aims to establish an online shopping mall marketing strategy based on big data analysis methods. The customer cluster analysis method was utilized to analyze customer purchase patterns and segment them into customer groups with similar characteristics. Data was collected from orders placed over one year in 2023 at ‘Jeonbuk Saengsaeng Market’, the official online shopping mall for agricultural, fish, and livestock products of Jeonbuk Special Self-Governing Province. K-means clustering was conducted by creating variables such as ‘TotalPrice’ and ‘ElapsedDays’ for analysis. The study identified four customer groups, and their main characteristics. Furthermore, regions corresponding to customer groups were analyzed using pivot tables. This facilitated the proposal of a marketing strategy tailored to each group’s characteristics and the establishment of an efficient online shopping mall marketing strategy. This study is significant as it departs from the traditional reliance on the intuition of the person in charge to operate a shopping mall, instead establishing a shopping mall marketing strategy through objective and scientific big data analysis. The implementation of the marketing strategy outlined in this study is expected to enhance customer satisfaction and boost sales.

본 연구는 취업 준비 대학생 379명을 대상으로 설문조사를 실시하여 취업 불안과 구직효능감 수준에 따른 군집유형 분류 및 취업준비행동의 차이를 분석하였다. 수집된 자료는 SPSS 26.0을 사용하여 기술통계분 석, 2단계 군집분석, 일원배치분산분석을 실시하였고, 이를 통해 군집을 분류하고 군집 간 차이를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 취 업불안과 구직효능감에 따른 군집은 4개의 군집으로 분류되었다. 군집1 은 ‘낮은불안-낮은효능감 집단’으로, 군집2는 ‘낮은 불안-높은 효능감 집 단’, 군집3은 ‘높은불안-중간효능감 집단’, 군집4는 ‘높은 불안-매우 낮 은 효능감 집단’으로 명명하였다. 둘째, 군집 간의 취업준비행동은 차이 가 있는 것으로 나타났다. 군집2(낮은 불안-높은 효능감 집단)와 군집3 (높은불안-중간효능감 집단)은 군집1(낮은 불안-낮은 효능감 집단)와 군 집4(높은 불안-매우 낮은 효능감 집단)에 비해 취업준비행동을 더 적극 적으로 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대학생 취업지도 분야에서 군집유형별 진단을 통해 맞춤형 취업 지원 방안이 필요함을 보여주고 있 다. 끝으로 연구의 시사점과 한계점, 향후 연구과제에 대해 논의하였다.

본 연구에서는 최근 발표된 가이아 자료를 이용하여 늙은 산개성단 M67의 운동학적 연구 결과를 발표하고자 한다. 사전 연구에서 선정한 934개 별들의 분포로부터 성단의 크기 및 구조를 조사하였다. M67의 투영된 중심거리에 따른 구성원의 표면 밀도 분포를 통해 성단 겉보기 반지름과 구성원의 50%를 포함하는 반지름(half-number radius, rh) 을 각각 약 30′(7.6 pc) 및 12.′4(3.1 pc)으로 결정하였다. 또한 이 분포를 King의 밀도 모형에 맞추어 성단 중심부 반지름(core radius, rc) 4.′0(1.0 pc)을 얻었다. 성단의 색-등급도를 등연령 곡선과 비교하여 나이를 약 4 0억 년으로 추정하였 고, 이는 이전 연구의 결과들과 잘 일치한다. 성단 구성원들의 상대적인 고유운동을 조사한 결과, rh보다 안쪽에 위치한 구성원의 고유운동 방향은 등방하게 나타나는 반면, 외곽에 있는 별들은 성단 중심 방향으로 운동하고 있는 것으로 나 타났다. 이것은 성단의 외곽이 수축하고 있다는 것을 의미한다. rc 이내에 분포하는 별들의 시선속도를 분석한 결과, 천 구 상에서 동-서 방향(위치각 100o-280o)으로 놓여있는 축을 중심으로 성단이 회전 하고 있음을 발견하였다. 이것은 성 단의 형성 이후에도 오랜 시간 동안 성단의 회전이 지속될 수 있음을 의미한다. M67이 비리얼 평형 상태에 있다고 가 정하여 계산한 운동학적 질량은 약 1600 M⊙이다. M67의 동역학적 이완시간은 약 1.9억 년 정도로 예상되며 이것은 성단의 나이인 4 0억 년보다 짧다. 그러므로 이 성단은 동역학적으로 이완된 상태라고 할 수 있다. 실제로 성단 중심으 로부터 거리에 따른 별들이 평균 질량이 작아지는 질량분리 현상을 확인하였다.

In light of recent social concerns related to issues such as water supply pipe deterioration leading to problems like leaks and degraded water quality, the significance of maintenance efforts to enhance water source quality and ensure a stable water supply has grown substantially. In this study, scan statistic was applied to analyze water quality complaints and water leakage accidents from 2015 to 2021 to present a reasonable method to identify areas requiring improvement in water management. SaTScan, a spatio-temporal statistical analysis program, and ArcGIS were used for spatial information analysis, and clusters with high relative risk (RR) were determined using the maximum log-likelihood ratio, relative risk, and Monte Carlo hypothesis test for I city, the target area. Specifically, in the case of water quality complaints, the analysis results were compared by distinguishing cases occurring before and after the onset of "red water." The period between 2015 and 2019 revealed that preceding the occurrence of red water, the leak cluster at location L2 posed a significantly higher risk (RR: 2.45) than other regions. As for water quality complaints, cluster C2 exhibited a notably elevated RR (RR: 2.21) and appeared concentrated in areas D and S, respectively. On the other hand, post-red water incidents of water quality complaints were predominantly concentrated in area S. The analysis found that the locations of complaint clusters were similar to those of red water incidents. Of these, cluster C7 exhibited a substantial RR of 4.58, signifying more than a twofold increase compared to pre-incident levels. A kernel density map analysis was performed using GIS to identify priority areas for waterworks management based on the central location of clusters and complaint cluster RR data.

지구 대기에 영향을 주는 거의 모든 인간활동과 자연현상을 수치적으로 담아내는 지구시스템모델은 기후 위기 의 시대에 활용될 가장 진보한 과학적 도구이다. 특히 우리나라 기상청이 도입한 지구시스템모델인 Unified Model (UM)은 지구 대기 연구의 과학적 도구로써 매우 활용성이 높다. 하지만 UM은 수치 적분과 자료 저장에 방대한 자원 이 필요하여 개별 연구자들은 최근까지도 기상청 슈퍼컴퓨터에만 UM을 가동하는 상황이다. 외부와 차단된 기상청 슈 퍼컴퓨터만을 이용하여 모델 연구를 수행하는 것은 UM을 이용한 모형 개선과 수치 실험의 원활한 수행에 있어 효율성이 떨어진다. 본 연구는 이러한 한계점을 극복할 수 있도록 개별 연구자가 보유한 고성능 병렬 컴퓨터(리눅스 클러스터) 에서 최신 버전 UM을 원활하게 설치하여 활용할 수 있도록 UM 시스템 환경 구축 과정과 UM 모델 설치 과정을 구 체적으로 제시하였다. 또한 UM이 성공적으로 설치된 리눅스 클러스터 상에서 N96L85과 N48L70의 두 가지 모형 해 상도에 대하여 UM 가동 성능을 평가하였다. 256코어를 사용하였을 때, 수평으로 1.875o ×1.25o(위도×경도)와 수직으로 약 85 km까지 85층 해상도를 가진 N96L85 해상도에 대한 UM의 AMIP과 CMIP 타입 한 달 적분 실험은 각각 169분 과 205분이 소요되었다. 저해상도인 3.75o ×2.5o와 70층 N48L70 해상도에 대해 AMIP 한달 적분은 252코어를 사용하여 33분이 소요되는 적분 성능을 보였다. 또한 적분을 위해 사용된 코어의 개수에 비례하여 적분 성능이 향상되었다. 성능 평가 외에 29년 간의 장기 적분을 수행하여 과거 지상 2-m 온도와 강수 강도를 ERA5 재분석자료와 비교하였고, 해상 도에 따른 차이도 정성적으로 살펴보았다. 재분석자료와 비교할 때, 공간 분포가 유사하였고, 해상도와 대기-해양 접합 에 따라 모의 결과에서 차이가 나타났다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터가 아닌 개별 연구자의 고성능 리눅스 클러스터 상에서도 UM이 성공적으로 구동됨을 확인하였다.