In this study we present a new approach to estimating termite populations size. So far, termite researchers have been using the mark-capture-recapture method. This method has a disadvantage that measurement time is long and error range is large. To this end, we built an agent-based model to simulate termite tunneling behavior. Using this model, we made simulated tunnel patterns that are determined by three variables: the number of simulated termites (N), the passing probability of two encountering termites (P), and the distance that termites move soil parcels (D). To explore whether the N value can be estimated with a partial termite tunnel pattern, we generated four groups of tunnel patterns that are partially obscured in complete tunnel pattern image: (1) A pattern group in which the outer area of the tunnel pattern is obscured (I-pattern), (2) a pattern group in which half of the tunnel pattern is obscured (H-pattern), (3) a pattern group in which the inner region of the tunnel pattern is obscured (O-pattern), and (4) a pattern group combining I- and O-pattern (IO-pattern). For each group, 80% of the tunnel patterns were learned through a convolution neural network (CNN) and the remaining 20% of the patterns were used for estimating N value. The estimation results showed that the N estimates for the IO-pattern are the most accurate and are in the order I-, H-, and O-patterns. This means that the termite population size can be estimated based on tunnel information near the center of the colony.

연구자의 성장경로에 있어서 박사학위를 취득한 이후 시점은 변곡점이 형성되는 전환기로 경험에 커다란 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 교수의 지도를 받는 학생의 입장에서 벗어나 독립된 연구자로 발전하는 중요한 시기이다. 또한 신진연구자 시기는 개인 연구역량의 축적과 더불어 독립적인 연구자로서 대외적인 명성과 네트워크를 형성하기시작하는 시기이다. 본 연구에서는 박사학위 취득 후 안정적인 연구자로서 자리 잡기 전까지의 경험에 주목하였다. 이 기간 동안 포닥 연구원의 경험이 지식이전 활동에 어떠한 영향을미치는 지 탐색하고자 한다. 본 연구의 목적은 대학 신진연구자를 중심으로 논문 성과와 공저자 관계로 나타나는 지식이전 활동에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 박사취득 후대학의 전임교원으로 임용되기 전까지 경험이 연구자의 논문 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 2008년도 신진연구자지원사업을 수행한 대학 연구자를 대상으로 국가과학기술정보시스템에서 제공하는 연구자 정보를 활용하여 학력 및 경험사항, 연구 성과 등에 대한 정보를 수집하고 STATA를 활용하여 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 포닥 기간의 경험 중 기관의 다양성이 논문 성과와 연구 네트워킹 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로나타났다. 포닥 경험의 상호작용 측면에서 포닥 경험 기간이 길고 국외 포닥 경험이 있는 경우 연구 네트워킹 형성에 긍정적인 영향을 미치고, 포닥 경험 기간 중 경험한 기관이 많고 국외 포닥 경험이 있는 경우 논문 성과와 연구 네트워킹 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 포닥 기간의 경험이 연구성과에 영향을 미치는 요인 중 하나의 변수로 고려할 수 있고 포닥 연구원 지원제도와 관련된 정부 정책을 수립하는데 큰 시사점을 제시할 것으로 판단된다.

Although networking behavior is an effective job search method to students, far too little attention has been paid to mechanisms explaining the antecedents and networking behavior. The goal of this study was to demonstrate the effect of the HEXACO personality dimensions on graduated students’ job search networking behavior through their network size. A survey of 773 participants was conducted to assess personality traits, network size, and networking behavior. All constructs in the study were measured by 5-point Likert scales. This study employed a structural equation model to examine the proposed conceptual model and the correlations among variables. Results showed that the personality of emotionality negatively influence students’ network size, while extraversion and agreeableness are positively associated with the scope of their social network. Second, the findings confirmed that network size is directly related to the level of looking-for job behavior, particularly networking behavior. Finally, our results explored that network size played the mediating effect on how personality traits affect networking behavior. These findings suggest that network size is a dynamic mechanism that helps to understand the correlation between personality traits and job search networking behavior. The theoretical and practical implication of the study, as well as the future research direction were discussed.