본 연구는 경영학 관련 분야에서 멀티미디어 기술의 경영학적 측면의 응용에 관한 연구의 중요성이나 필요성을 많은 학자들이 인식하고 있음에도 불구하고 아직 멀티미디어에 관한 연구가 전무한 실정에서 시도한 초기연구라는데 연구의 의의가 있다. 이러한 시점에서 교육공학과 경영정보학을 접목시킨 멀티미디어에 관한 연구는 상당히 중요할 것으로 판단된다. 이와 같이 본 연구는 경영정보학 분야에서 멀미미디어에 관한 연구로서는 초기의 연구로서, 본 연구가 가지는 연구의 필요성이나 중요성에 대해서는 우리들이 충분히 인식할 수 있을 것이다. 지금까지 국내외적으로 멀티미디어 정보시스템을 이용한 교육의 효과에 관한 연구는 몇 편의 탐색적 논문이 발견되고 있으나, 멀티미디어를 이용한 교육의 효과를 구성하는 요인이 무엇인지를 밝히기 위한 연구는 거의 전무한 실정이다 이러한 상황에서 멀티미디어를 이용한 교육의 효과를 구성하는 요인이 무엇이며, 구성요인 중 어떤 요인이 기업이나 학습자에게 가장 큰 효과를 가져다주는지를 밝히기 위한 연구는 현실적으로 상당히 중요하며 의미 있는 연구로 받아들여진다. 본 연구는 멀티미디어 정보시스템을 이용한 기업체 교육훈련의 효과요인을 도출하기 위하여 문헌연구와 실증적 연구를 병행 수행하였다. 우선 멀티미디어 정보시스템에 관한 문헌연구를 통하여 멀티미디어를 이용한 교육의 22가지 효과항목을 도출하였다. 다음으로 멀티미디어 정보시스템을 갖추고 있는 국내 5대 재벌 그룹연수원의 멀티미디어 교육실에서 교육을 받은 517명의 기업체 사원들을 대상으로 약 2개월간 설문조사를 실시하여 자료를 수집하고, 통계분석 패키지를 이용하여 자료를 분석하였다. 방식을 결합한 하이브리드 형태이다.인터넷으로 주문처리하고, 신속 안전한 배달을 기대한다. 더불어 고객은 현재 자신의 물건이 배달되는 경로를 알고싶어 한다. 웹을 통해 물건을 주문한 고객이 자신이 물건의 배달 상황을 웹에서 모니터링 한다면 기업은 고객으로 공간적인 제약으로 인한 불신을 불식시키는 신뢰감을 주게 된다. 이러한 고객서비스 향상과 물류비용 절감은 사이버 쇼핑몰이 전국 어디서나 우리의 안방에서 자연스럽게 점할 수 있는 상황을 만들 것이다.SP가 도입되어, 설계업무를 지원하기위한 기본적인 시스템 구조를 구상하게 된다. 이와 함께 IT Model을 구성하게 되는데, 객체지향적 접근 방법으로 Model을 생성하고 UML(Unified Modeling Language)을 Tool로 사용한다. 단계 4)는 Software Engineering 관점으로 접근한다. 이는 최종산물이라고 볼 수 있는 설계업무 지원 시스템을 Design하는 과정으로, 시스템에 사용될 데이터를 Design하는 과정과, 데이터를 기반으로 한 기능을 Design하는 과정으로 나눈다. 이를 통해 생성된 Model에 따라 최종적으로 Coding을 통하여 실제 시스템을 구축하게 된다.the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projec
The government is trying to secure reliability by raising the accuracy, objectivity, and transparency of the official price by promoting the reliability improvement plan of the official price and increasing the realization rate, but the Realization rate of Publicly Notified Individual Land Price is showing a big difference because the current market price is not fully reflected in the official price. Therefore, this study collected the actual transaction price reported to the RTMS in Wansan-gu, Jeonju, Jeollabuk-do and the individual official price of the KRAS and calculated the realization rate of publicly notified individual Land Price. SPSS 25.0 program was used for the empirical analysis of this study. The Dependent Variable was the realization rate of publicly notified individual Land Price, and Independent Variables, was six land characteristics items were selected, one-way ANOVA was conducted and post-test was conducted by Scheffe method. As a result of the analysis, average difference in realization rate of publicly notified individual Land Price was found in Residential areas, Commercial areas, and Farmland, Public land and Residential and commercia, Residential and Forest. Especially, it was found that the price of commercial area is higher than that of residential area and green area, and the price is less reflected in individual official land price.
Association rule mining techniques enable us to acquire knowledge concerning sales patterns among individual items from voluminous transactional data. Certainly, one of the major purposes of association rule mining is utilizing the acquired knowledge to provide marketing strategies such as catalogue design, cross-selling and shop allocation. However, this requires too much time and high cost to only extract the actionable and profitable knowledge from tremendous numbers of discovered patterns. In currently available literature, a number of interest measures have been devised to accelerate and systematize the process of pattern evaluation. Unfortunately, most of such measures, including support and confidence, are prone to yielding impractical results because they are calculated only from the sales frequencies of items. For instance, traditional measures cannot differentiate between the purchases in a small basket and those in a large shopping cart. Therefore, some adjustment should be made to the size of market baskets because there is a strong possibility that mutually irrelevant items could appear together in a large shopping cart. Contrary to the previous approaches, we attempted to consider market basket's size in calculating interest measures. Because the devised measure assigns different weights to individual purchases according to their basket sizes, we expect that the measure can minimize distortion of results caused by accidental patterns. Additionally, we performed intensive computer simulations under various environments, and we performed real case analyses to analyze the correctness and consistency of the devised measure.
The importance of convergence activities among business is increasing due to the necessity of designing and developing new products to satisfy various customers' needs. In particular, decision makers such as CEOs are required to participate in networks between entrepreneurs for being connected with valuable convergence partners. Moreover, it is important for entrepreneurs not only to make a large number of network connections, but also to understand the networking relationship with entrepreneurs with similar topic information. However, there is a difficult limit in collecting the topic information that can show the lack of current status of business and the technology and characteristics of entrepreneur in industry sector. In this paper, we solve these problems through the topic extraction method and analyze the business network in three aspects. Specifically, there are C, S, T-Layer models, and each model analyzes amount of entrepreneurs relationship, network centrality, and topic similarity. As a result of experiments using real data, entrepreneur need to activate network by connecting high centrality entrepreneur when the corporate relationship is low. In addition, we confirmed through experiments that there is a need to activate the topic-based network when topic similarity is low between entrepreneurs.
Recently, since responding to meteorological changes depending on increasing greenhouse gas and electricity demand, the importance prediction of photovoltaic power (PV) is rapidly increasing. In particular, the prediction of PV power generation may help to determine a reasonable price of electricity, and solve the problem addressed such as a system stability and electricity production balance. However, since the dynamic changes of meteorological values such as solar radiation, cloudiness, and temperature, and seasonal changes, the accurate long-term PV power prediction is significantly challenging. Therefore, in this paper, we propose PV power prediction model based on deep learning that can be improved the PV power prediction performance by learning to use meteorological and seasonal information. We evaluate the performances using the proposed model compared to seasonal ARIMA (S-ARIMA) model, which is one of the typical time series methods, and ANN model, which is one hidden layer. As the experiment results using real-world dataset, the proposed model shows the best performance. It means that the proposed model shows positive impact on improving the PV power forecast performance.
The second-hand ship market provides immediate access to the freight market for shipping investors. When introducing second-hand vessels, the precise estimate of the price is crucial to the decision-making process because it directly affects the burden of capital cost to investors in the future. Previous studies on the second-hand market have mainly focused on the market efficiency. The number of papers on the estimation of second-hand vessel values is very limited. This study proposes an artificial neural network model that has not been attempted in previous studies. Six factors, freight, new-building price, orderbook, scrap price, age and vessel size, that affect the second-hand ship price were identified through literature review. The employed data is 366 real trading records of Panamax second-hand vessels reported to Clarkson between January 2016 and December 2018. Statistical filtering was carried out through correlation analysis and stepwise regression analysis, and three parameters, which are freight, age and size, were selected. Ten-fold cross validation was used to estimate the hyper-parameters of the artificial neural network model. The result of this study confirmed that the performance of the artificial neural network model is better than that of simple stepwise regression analysis. The application of the statistical verification process and artificial neural network model differentiates this paper from others. In addition, it is expected that a scientific model that satisfies both statistical rationality and accuracy of the results will make a contribution to real-life practices.
The easy payment service is a payment and remittance service that uses a simple authentication method. As online transactions have increased due to COVID-19, the use of an easy payment service is increasing. At the same time, electronic financial industries such as Naver Pay, Kakao Pay, and Toss are diversifying the competition structure of the easy payment market; meanwhile overseas fintech companies PayPal and Alibaba have a unique market share in their own countries, while competition is intensifying in the domestic easy payment market, as there is no unique market share. In this study, the participants in the easy payment market were classified as electronic financial companies, mobile phone manufacturers, and financial companies, and a SWOT analysis was conducted on the representative services in each industry. The analysis examined the user reviews of Google Play Store via a topic modeling analysis, and it employed positive topics as strengths and negative topics as weaknesses. In addition, topic modeling was conducted by dividing news articles into political, economic, social, and technology (PEST) articles to derive the opportunities and threats to easy payment services. Through this research, we intend to confirm the service capabilities of easy payment companies and propose a service activation strategy that allows gaining the upper hand in the market.
In this study, we present a methodology and model to estimate land prices and the value of land assets in North Korea in the absence of any data about land characteristics from North Korean authorities. Using this framework, we experimentally make market price-based estimates for land assets across the entire urban area of North Korea. First, we estimate the determinants of land prices in South Korea using data on market prices of land from the late 1970s, when it was estimated that the income level gap between South Korea and North Korea wasn't relatively large, and from the early 1980s, when urbanization levels in both of them were similar. Second, we calculate land prices and their relative ratios for each city and urban area in North Korea around 2015 by substituting proxy variables of determinants of land prices derived through a geographic information analysis of North Korea into the function of land prices that we have already estimated. Finally, we estimate the value of land assets in urban areas across North Korea by combining the ratio of housing transaction prices surveyed in several cities in North Korea with the relative prices estimated in this research. As a result, land prices in urban areas in North Korea, looking at the relative ratio of price by city, are estimated to be the highest, at 100.00, in Tongdaewon district of Pyongyang, and to be the lowest, at 1.70, in Phungso county, Ryanggang Province. Meanwhile, the value of land assets in urbanized areas was estimated at $21.6 billion in 2015, which was 1.2 to 1.3 times the GDP of North Korea that year. This ratio is similar to South Korea's in the 1978-1980 period, when the South Korean economy grew at an average rate of 6%. Considering North Korea's growth rate of about 1% in the 2013-2014 period, its ratio of land assets to GDP appears very high.
This study empirically analyzed the effect of complex commercial facilities on the price of nearby apartments in a Hedonic price model. The spatial range of this study was the walking area of H Department Store located in Pangyo among the second new towns suburb of Seoul, and the time range was 2020. The dependent variable was the real transaction price of the apartment, and independent variable were the characteristics of the housing, the characteristics of the complex, and the characteristics of the region. As a result of the analysis, the area of exclusive use space, the transaction floor, and the highway accessibility had a positive effect on the price of the apartment, and the elapsed year had a negative effect on the price of the apartment. However, the size of the apartment had little effect on apartment prices, and the distance from the complex commercial facilities was shown to be related to apartment prices, indicating that apartment prices declined as it moved away from the complex commercial facilities. Therefore, this is much more influential than the influence of distance from subway stations on apartment price. This confirms that the effect factors of apartment prices and the size of their influence appear differently in the new town area and the existing metropolitan area.
현행 민영화정책이 공기업의 효율성제고를 최우선 목표로 설정한 것은 타당한 선택이었음에도 불구하고, 경제력집중 심화에 대한 우려와 주식시장의 제약 등을 이유로 민영화정책은 그 추진실적이 부진하고 향후 지속 여부가 불투명한 것이 현실이다. 본(本) 논문(論文)은 우리나라 공기업민영화를 둘러싼 논쟁의 핵심인 경제력집중(經齊力集中), 경쟁도입(競爭導入), 주식시장여건(株式市場與件) 등이 공기업민영화와 관련하여 어떻게 이해되어야 할 것이며, 바람직한 정책대응(政策對應)은 무엇인지를 논의하고 있다. 재산권이론(財産權理論)을 동원하여 주인(主人) 있는 경영(經營)의 의미를 재해석할 때, 기업지배(企業支配) 통제구조(統制構造)의 정착이 요원한 우리 현실에서 민영화가 기업효율을 제고하려면 민간대주주(民間大株主)의 지배(支配)를 인정하는 방식이 최선책(最善策)이며, 소유가 분산되고 전문경영체제(專門經營體制)를 도입하는 민영화방식은 지배구조(支配構造)의 실패가능성(失敗可能性) 때문에 차선책(次善策)이라고 평가된다. 그러나 효율성 차원의 최선책은 경제력집중이라는 국민경제적 비용을 초래하므로, 정부로서는 경제력 집중이라는 비용(費用)과 효율성이라는 편익(便益)을 조화시키는 방안을 모색할 수밖에 없다. 이 경우 정부가 고려할 보완책(補完策)으로는 감자후(減資後) 민영화(民營化)와 분할민영화(分割民營化)가 있다. 한편 자연독점의 특성이 뚜렷한 일부 네트워크사업분야를 제외하면, 민영화시 경쟁도입(競爭導入)은 기업효율성과 국민경제의 배분효율성을 제고하므로 정부로서는 당연한 선택일 것이다. 경쟁은 공기업의 인수자격규제에 있어서도 새로운 기준을 제시하는데, 민영화를 정부(政府)와 민간(民間)사이의 M&A로 이해하고 경쟁제한적(競爭制限的) 기업결합(企業結合)을 규제하는 공정거래법(公正去來法)의 정신(精神)이 인수자격규제기준이 되어야 하며, 업종전문화(業種專門化) 발상(發想)에 근거한 인수자격규제는 득보(得)다 실(失)이 클 것이다. 아직도 자생적 성장기반이 취약한 주식시장의 제약에 따라 민영화일정의 탄력적인 조정은 불가피하지만, 정부는 상장(上場)의 필요성(必要性)을 재검토하고, 매각(賣却)의 우선순위(優先順位)를 조정하며, 무엇보다도 양질(良質)의 주식(柱式) 공급(供給)이 수요(需要)를 창출하는 메커니즘을 개발해야한다. 이와 함께 본(本) 논문(論文)은 현행 추진체계(推進體系)에 내재된 민영화의 지연가능성이 심각한 문제임을 지적하였고, 대규모 공기업의 민영화가 대기업(大企業)의 새로운 전형(典型)을 창출하여 한국자본주의(韓國資本主義)의 건전한 발전을 앞당기는 역사적 기회라는 점을 강조하고 있다. 마지막으로 재벌인수가 가능한 경우와 규제되어야 할 각각의 경우에 대하여 민영화정책(民營化政策)의 '체크리스트'를 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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