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서해구 자원관리형 지망ㆍ통발 어구어법 기술개발에 관한 연구 - 서해구 자망ㆍ통발어업의 현황과 주어획물의 체장분포 -
장호영,조봉곤,박종수,두성균 한국어업기술학회 2003 수산해양기술연구 Vol.39 No.1
자원관리형 자망.통발 어구어법 기술개발을 위한 연구의 일환으로 서해구의 자망.통발어업에 대한 현황을 파악하고, 서해구의 대표적인 어종 중의 하나인 민어를 어획대상으로 하는 민어 연안 유자망어업과 피뿔고둥을 주 어획대상으로 하는 기타 통발어업을 연구대상으로 선정하여 현장조사 등을 통하여 조업실태와 대상어종의 체장조성 등을 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 서해구의 연안어업 총 허가건수는 12,944건(조업건수 7,558건; 2001년 12월말 현재)이며, 그 중에서 자망어업이 5,154건(조업건수 3,724건)으로 39.8%, 통발어업이 1,025건(조업건수 662건)으로 7.6%를 차지하였으며, 서해구에서의 조업율은 연안 자망어업과 연안 통발어업이 각각 72.3%와 64.6%로서 타 업종에 비해 비교적 높은 편이었다. 2. 민어 유자망어업의 주어기는 7월 중순부터 9월 초순까지이며, 주어장은 서해 남부 연안의 섬주변의 수심 약 15∼50m(주로 30m 이내)이고, 조업은 저질이 펄 또는 사니질인 해역에서 사리때를 전후하여 1일 1∼2회 1주일 정도 창조시 투망하여 1∼2시간 정도 어구가 조류에 표류하도록 한 후 양망하는 것으로 조사되었다. 3. 민어 유자망어업의 현장조사 결과 어획된 139마리의 체장 범위는 43.0∼120cm이고, 모우드(mode)는 85cm였으며, 꽃게.병어.가오리 등이 소량 혼획되었다. 4. 서해구에서의 피뿔고둥을 주대상으로 하는 기타 통발어업은 꽃게 어기(9월 초순∼10월 중순)를 제외한 시기에 연중 조업하며, 서해 연안의 수심이 10∼20m이고 저질이 사니질인 해역에서 보통 전날 투망하여 다음 날 양망하는 것으로 조사되었다. 5. 기타 통발어업의 현장조사 결과 조사기간 중 어획된 피뿔고둥 5,372마리의 갑장 범위는 4.5∼8.5cm이고, 모우드(mode)는 7.5cm였으며, 피뿔고등 91.7%, 배꼽고등 4.8%, 민꽃게.쥐노래미.조피볼락 등이 3.5% 정도 혼획되었다. In order to study on the improvement of gill nets and trap nets fishing for the management of fisheries resource in the coastal area of Yellow Sea, we have investigated the general present condition of those fishing, and the actual fishing operation of gill nets for croaker and trap nets for rock shell which is called the the other trap nets, and then measured the body length of croaker and blue shell caught by their fishing vessels. The results are as follows ; 1. The total number of permission for coastal fishing are 12,944 cases, but the number of operation for coastal fishing are 7,558 cases in the coastal area of Yellow Sea. Among the total number of permission, the gill nets fishing are 5,154 cases with 39.8% but even so the number of operation are 3,724 cases, the trap nets fishing are 1,025 cases with 7.6% but even so the number of operation are 662 cases. On the fishing ratio, the gill nets and trap nets fishing are comparatively higher than the other fishing with 72.3% and 64.6%, respectively. 2. The main fishing period of gill nets for croaker is from the middle of July to early of September, and the main fishing grounds are sandymud bottom of 15-50m in depth around the islands of southern parts of western coastal area, and the fishing operation carry out 1∼2 times per day in flood tide and nets hauling conduct in 1∼2 hours after drifting with current. 3. The distribution range of body length of 139 croakers, which are caught in the gill nets, are 43.0∼120.0㎝ and the mode is 85.0㎝. 4. The main fishing period of trap nets for rock shell which is called the other trap nets is all the year round except the catching period of blue crab from early of September to the middle of October, and the main fishing ground are the sandymud bottom of 10∼20m in depth, and nets hauling conduct in next day after nets casting. 5. The distribution range of maximum carapace of 5,372 rock shells are 4.5∼8.5㎝ and the mode is 7.5㎝.
전자상거래 변수와 회계정보시스템 변수 간의 적합도가 성과에 미치는 영향
장호영,배종성 한국전산회계학회 2003 電算會計硏究 Vol.2 No.1
오늘날 정보기술의 급격한 발전으로 전통적인 상거래의 형태는 변화가 요구되고 있다. 특히 상거래의 형태뿐만 아니라 상품의 종류도 다양하게 변하고 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 전자상거래의 특성변수와 회계정보시스템 변수 간의 적합도가 성과에 미치는 영향을 규명하고자 한다. 연구를 위하여 변수를 다음과 같이 설정하였다. 첫째, 전자상거래 변수는 거래유형의 개선 필요성 정도, 결제형태, 통제정보의 높은 정도로 설정하였다. 둘째, 회계정보시스템 변수는 정보의 원천(내부와 외부), 정보의 제공빈도, 정보의 적응도로 설정하였다. 셋째, 성과변수는 이용자의 만족도, 업무에서의 비용절감, 업무처리에서의 시간단축, 경쟁력 강화, 매출액 증가로 설정하였다. 연구에서는 전자상거래 변수와 회계정보시스템 간에 적합도에 따른 성과를 검증하여 각 변수들이 어떠한 관계에서 성과에 더 효율적일 것인지에 대해 연구하였고, 분석방법으로서 비모수분석법인 윌콕슨 순위검정을 실시하였다.
복도형 오더피킹시스템의 최적경로를 위한 그래프 최적화 알고리듬
장호영,최경일 한국SCM학회 2009 한국SCM학회지 Vol.9 No.2
The regional distribution center of a major Korean food and beverage company uses picking tours generated by its warehouse management system (WMS), but its management is not satisfied with the quality of current tours. The picking area consists of vertical and middle cross aisles, and has picking locations at some cross aisles. Pickers with carts walk to collect line items. A graph optimization algorithm is developed to minimize total traveling distances for the unique layout. For the given set of orders, the graph optimization algorithm reduces total distances than the WMS by 24.3%. Its computing times are less than a second in average.