약 만여개의 벤처기업 정보를 획득하여 분석, 분류와 필요한 데이터 필드를 정의하였다. 필드 정의는 구축할 데이터베이스의 기업정보로서 기업주요정보와 기업부가정보로 나누어 시스템을 설계하였다. 설계 시, 사용자 요구사항 분석은 객체지향 설계 기법을 적용하여 사용자 입장에서 본 시스템의 행동을 나타내는 유즈케이즈 다이어그램을 작성하였고 시스템의 동적인 측면을 활동의 순차적인 흐름 및 제어 흐름으로 표현한 액티비티 다이어그램을 만들었다. 기업의 TLO 기술분야와의 연결을 위하여 TLO 기술 데이터베이스 분석을 수행하였으며 데이터베이스 모델링은 요구사항 분석, 개념적 데이터베이스 모델링, 논리적 데이터베이스 모델링, 물리적 데이터베이스 모델링을 수행하였다. 그리고 웹 기반의 사용자 서비스 구현은 기업정보관리 기능, 기업정보검색 기능, 데이터베이스관리 기능, 사용자관리 기능, 환경설정 기능, 정보도우미 기능을 수행할 수 있게 시스템을 구축하였다.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.41
no.3
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pp.825-841
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2024
This study aimed to scrutinize the evolution of cosmetics research and development (R&D) in Korea, utilizing data from nationally funded R&D projects, and to suggest strategies to enhance the competitiveness of small and medium-sized enterprises (SMEs). A thorough analysis was performed on cosmetics-related national R&D funded project data from 2019 to 2023, a comprehensive analysis was conducted on annual trends, key organization, regional characteristics, major departments, and main functions and efficacy of R&D. The features revealed that the cosmetics industry, predominantly comprised of SMEs, is directing its efforts towards the development of a diverse range of functional products, with a recent shift towards the production of eco-friendly and sustainable materials. From a regional perspective, Gyeonggi-do and Chungcheongbuk-do had the highest levels of R&D activities, demonstrating the significant R&D capabilities of these local industry. It provides a systematic comprehensive analysis based on national R&D funded project data, identifies recent trends in the cosmetics industry, and evidence for SMEs to strengthen market competitiveness and establish long-term strategies for sustainable growth. Therefore, the results of this study dispense significant information and insights not only to SMEs but also to policymakers, using critical foundational data for formulating and implementing policies to advance the cosmetics industry.
Lee Byoung-Yup;Joh Kyu-Ha;Song Seok-Il;Yoo Jae-Soo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.6
no.1
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pp.179-189
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2006
Recently, according to the development of computer technology, a large amount of customer data have been stored in database. Using such data, decision makers extract the useful information to make a valuable plan with data mining. In this paper, we design a forecasting model that classifies the exiting customers in the telecommunication industries using the classification rule, one of the data mining technologies. In other words, this paper builds a model of customer loyalty detection and analyzes customer patterns in mobile communication service market with data mining using neural network and regression methods. This model improves the relationship of customers and enterprises. As a result, the enterprise creates the profits from many customers and the customer receives more benefits from the enterprise.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.17
no.2
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pp.195-205
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2022
This study aims to investigate the relationship between Corporate Venture Capital(CVC) investments and firm innovation, exploring the moderating effect of corporate ESG risk on this relationship. First, adopting the organizational learning theory, I theorize a process in which a firm's relationship with a venture through CVC investments acts as an external innovation source for learning and ultimately short-term innovation. Also, based on the discussion of the stakeholder theory, I argue that when a firm is evaluated as having high ESG risk externally, this may have a negative moderating effect that weakens the relationship between CVC investments and innovative performance. In order to verify these hypotheses, panel data analysis was performed using CVC investments data, patent application data, and ESG risk scores of US high-tech firms from 1993 to 2018. As a result of the analysis, as expected, it was found that the more the firm invests in ventures through CVC, the more the firm's innovative performance increases. In addition, the social aspect of ESG risk of a firm, related to the local community and employees, were found to weaken the association between CVC investments and innovative performance. This study expands the understanding of existing research on CVC investments as a vehicle for learning and innovation. Focusing on the importance of relationship with ventures rather than the size of CVC investments, I empirically examined that the formation of CVC relationships with ventures is directly related to the short-term innovation of investing firms. Additionally, this study contributes to the CVC literature by including stakeholders in the current discussion in addition to investing firms and portfolio ventures. Finally, this study investigated how ESG issues, which are attracting attention as playing an important role in firm activities, are related to CVC investments.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.12
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pp.85-92
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2019
Companies can identify user groups or consumption trends by collecting and analyzing opinions of many users on special subjects or their products as well as utilize them as various purposes such as predicting some specific trends or marketing strategies. Therefore current analyzing tools of social media have come into use as a means to measure the performances of social media marketing through network's statistical analysis. However these tools require expensive computing and network resources including burden of costs for building up and operating complex software platforms and much operating know-how. Hence, small companies or private business operators have difficulty in utilizing those social media data effectively. This paper proposes a framework applied into developing analysis system of social media. The framework could be set up and operate the system to extract necessary social media's data. Also to design the system, this study suggests a meta-model of proposed framework and to guarantee completeness and consistency, a formal specification of meta-model by using Z language is suggested. Finally, we could verify the clearness of framework's design by performing Z model checking of formal specification's output through Z-EVES tool.
This study considered technology commercialization as a sort of external R&D of the licensee firm. Then, this study analyzed industrial characteristics of technology commercialization and interactions between internal R&D and technology commercialization from the licensee's viewpoint. Data from NTIS (National science and Technology Information Service) and KED (Korea Enterprise Database) were matched. 7,645 technology commercializations from 1,980 firms were extracted. Afterward, OLS and quantile regression were applied to the extracted data. The impact of technology commercialization on firm growth was concentrated to few high-tech and medium high-tech firms. Technology commercialization was effective in the growth in a year while internal R&D was effective in the growth in two years. The firm size was insiginificant variable. In analysis of 4 selected industries (automobile, electronics, semiconductor, chemistry), the impact was skewed among industries. Though the importance of technology commercialization is widely acknowledged, quantitative analyses like this study are uncommon. Therefore, this study can be useful for the tailored industry solutions for technology commercialization.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.3
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pp.58-72
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2021
In July 2021, UNCTAD classified Korea as a developed country. After the Korean War in the 1950s, economic development was promoted despite difficult conditions, resulting in epoch-making national growth. However, in order to respond to the rapidly changing global economy, it is necessary to continuously study the domestic industrial ecosystem and prepare strategies for continuous change and growth. This study analyzed the industrial ecosystem of the automobile industry where it is possible to obtain transaction data between companies by applying complexity spatial network analysis. For data, 295 corporate data(node data) and 607 transaction data (link data) were used. As a result of checking the spatial distribution by geocoding the address of the company, the automobile industry-related companies were concentrated in the Seoul metropolitan area and the Southeastern(Dongnam) region. The node importance was measured through degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality, and the network structure was confirmed by identifying density, distance, community detection, and assortativity and disassortivity. As a result, among the automakers, Hyundai Motor, Kia Motors, and GM Korea were included in the top 15 in 4 indicators of node centrality. In terms of company location, companies located in the Seoul metropolitan area were included in the top 15. In terms of company size, most of the large companies with more than 1,000 employees were included in the top 15 for degree centrality and betweenness centrality. Regarding closeness centrality and eigenvector centrality, most of the companies with 500 or less employees were included in the top 15, except for automakers. In the structure of the network, the density was 0.01390522 and the average distance was 3.422481. As a result of community detection using the fast greedy algorithm, 11 communities were finally derived.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.2
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pp.267-272
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2010
This paper suggests an evaluation method through corporate culture's evaluation model considering the relationship and affection between types and elements of corporate culture. 314 data obtained from the members of small and medium enterprises analyzed the relationship by the correlation analysis, and the degree affecting rate the corporate culture types by the regression analysis. Finally, fuzzy system was used to analyze the evaluation model of the corporate culture type. The evaluation model of the corporate culture types in this paper is mixed possibility and necessity sides and showed the usefulness through reviewing the model which has an identification problem of the fuzzy system estimated fuzzy relation matrix for corporate culture types using the model.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.01a
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pp.305-306
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2016
현재 스마트 시대에 살고 있는 우리는 매우 복잡하고 거미줄처럼 연결되어 있는 빅 데이터 환경에서 살고 있다. 이런 환경에서는 대용량 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 것이 개인이나 기업들이 추구하려는 목표이다. 빅 데이터 시대에 데이터의 효율적인 관리와 활용을 위해 다양한 장비에서 수집되고 저장된 대용량 데이터에 대해서 일반적인 데이터 분석을 통한 보안 기술로는 상당한 시간과 자원 낭비가 수반된다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 하둡을 이용하여 대용량 데이터에 대한 처리 및 분석을 통해 효과적인 보안 시스템을 제안한다.
This study examined the dynamic role that automation has had upon employment, productivity, and profitability. For the analysis, 342 companies of the Workplace Panel Survey of the Korea Labor Institute conducted from 2005 to 2015 was used. For analytical models, the fixed effect model, which is capable of controlling the endogeneity problems of variables, was used. According to the analysis results, the increased ratio of automation in Korean companies (1) resulted in the increase of turnover in the short and long terms, a temporary decrease in employment, and (2) a decrease of productivity in the short and medium terms, and thereby (3) failing to change profitability in a positive manner.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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