• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.157-163
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• 2020

이 연구의 목적은 서비스 품질 및 브랜드 특성의 관점에서 Union-Pay 모바일 결제가 사용자 점도에 미치는 영향을 탐색하는 것이다. 앞으로 중국Union-Pay가 모바일결제 시장에서 안정적이고 충실한 사용자 그룹을 확보하는 것이 의미가 있다. 이 연구는 SPSS22.0 및 AMOS 통계 분석 도구를 사용하여 경험적 연구를 수행을 했다. 본 연구는 모바일 서비스 품질을 사용하고 브랜드 성격은 독립 변수이고, 사용자의 점도는 종속 변수이며, China Union-Pay 모바일 결제와 관련하여 사용자의 점도에 미치는 영향을 연구하였다. 연구 분석결과에 따르면, 서비스 품질이 사용자가 인식 한 가치에 유의 한 영향을 미친다는 결과 나타났다. 서비스 품질은 사용자 점도에 유의 한 양의 관계를 갖다. 인식 된 값은 사용자 점도에 유의한 양의 효과를 나타났다. 사용자에 대한 브랜드 특성이 사용자 점도에 유의한 양의 효과를 나타났다. 브랜드 성격은 사용자가 인식 한 가치에 유의 한 양의 관계 영향을 미친다. 이 연구를 통해 모바일 결제 기업의 산업 발전에 대한 제안을 했고 모바일 결제발전에 대한 더 나은 의견을 제시 하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.574-583
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• 2021

해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

• 국제지역연구
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• 제13권2호
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• pp.311-368
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• 2009

자원전쟁 시대에 한국 경제가 생존하고 번영하기 위해서는 다양한 노력이 필요하다. 자원의 자주개발률 제고, 신재생에너지 공급비중 확대 등과 함께 자원부국과의 경제협력 확대가 요구되고 있다. 안정적인 국민 경제 발전에 필수적인 원자재의 안정적 확보 및 신규 해외시장 개척의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 특히 한국의 경우 에너지의 97%를 수입에 의존하고 있는 상황에서 해외자원개발을 통한 자주개발률을 높이는 것이 매우 중요한 국가적 과제가 되고 있고, 그러한 관점에서 풍부한 천연자원을 보유하고 있어 중앙아시아 지역은 한국의 해외 에너지 자원개발과 에너지 안보 보장을 위해 매우 중요한 지역이다. 중앙아시아는 지리적 거리감에도 불구하고 한국과 정치 경제 민족적으로 매우 밀접한 관련을 가진다. 그러나 한국의 중앙아시아 진출은 아직까지 미약하며 체계적인 정책수립의 초기 단계에 머물고 있다. 미국, 일본, 중국, EU 등 주요국의 중앙아시아 진출 전략에서 보듯이 한국의 경우 우선적으로 중앙아시아에서 지속적으로 국가 이미지를 제고해야 할 것이다. ODA 지원 확대, ADB 등 국제기구의 중앙아시아 지원 사업 적극 참여 등을 통해 중장기적인 관점에서 안정적인 중앙아시아 진출 기반 확대를 도모해야 할 것이다. 정부의 적극적인 중앙아시아 진출 환경 조성 노력 하에 대기업뿐만 아니라 중소기업들의 활발한 진출이 이루어지도록 유도해야 한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권1호
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• pp.12-18
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• 2019

본 논문은 정부의 R&D투자 성과에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위하여 2009-2013년 IT산업에 투자한 670개 과제를 분석하였다. 그간 R&D투자에 따른 성과는 양적 결과보다 질적 결과를 강조하는 추세로 바뀌었다. 하지만 여전히 기술적 성과 중심의 방식에 의존하고 있으며, 실제로 투입 단계에서 질적으로 우수한 자원투자가 이루어졌는가에 대해서는 상대적으로 관심이 적었다. 따라서 본 연구에서는 투입자원의 질적인 속성에 초점을 맞추고자 한다. 실증분석의 주요결과는 다음과 같다. R&D투자의 기술적성과와 사업화성과에 출연금과 연구원수가 많을수록 개발시간이 길수록 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 높은 박사비율은 기술적성과(논문, 특허)에만 긍정적인 영향을 미쳤는데, 이는 개발시간이 평균 2년 이상으로 짧았기 때문으로 판단된다. 반면 공동연구여부는 기술화에 부정적인 영향을 미쳤는데, 이는 이해관계가 상충하는 두 기관 간의 협력은 오히려 성과에 부정적임을 의미한다. 이상의 결과는 R&D투자성과에 투입자원의 질적인 속성은 매우 중요하며, 향후 정부의 R&D투자성과를 촉진하기 위해서는 투입단계의 질적 속성을 강조할 필요가 있음을 시사한다.

• 한국기후변화학회지
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• 제4권2호
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• pp.105-114
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• 2013

우리나라의 해외투자는 현지 자본시장에 투자하는 방법에서, 현지에 회사를 설립하여 운용하는 해외직접투자로 바뀌고 있다. 해외직접투자는 다양한 동기에서 이루어지며, 신 재생에너지 사업에 대한 해외직접투자 또한 다양한 각도에서 검토되고 있다. 국내 기업은 해외의 신 재생에너지 사업에 대한 진출을 통하여 장비의 수출, 건설공사 수주, 프로젝트 관리기술의 습득 및 시장선점의 효과를 누릴 수 있다. 또한, 투자수익을 향유할 수도 있다. 이러한 이유에서 신 재생에너지 사업 중 시장규모가 가장 큰 풍력발전을 대상으로 중국, 미국, 독일, 영국 등 해외 4개 국가의 풍력발전사업에 투자한다고 가정하여 각 국가의 전력단가, 인플레이션율, 법인세율, 부채조달이자율 등이 수익률에 미치는 영향을 비교분석하였다. 분석 결과, 전력판매단가가 가장 높은 독일의 경우가 수익률이 가장 높았으며, 개별적인 요인 중 각 국가의 전력판매단가와 부채이자율이 수익률에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 분석방법이 향후 풍력발전사업에 대한 해외 직접투자시 적절한 투자의 사결정을 하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 기술혁신연구
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• 제26권4호
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• pp.57-97
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• 2018

빅데이터는 2010년 이후 다양한 산업 분야에서 빠르게 확산이 진행되었다. 본 연구에서는 빅데이터가 확산되는 초기 과정에 대한 시계열 분석을 통해 빅데이터의 범용 기술 특징을 분석하였고, 각 산업의 확산 특성 차이에 대해 조사하였다. 빅데이터를 키워드로 하여 논문, 특허, 뉴스 데이터, 구글트렌드를 분석하여 선행 지수에 해당하는 데이터를 탐색하였고, 논문과 특허보다 뉴스와 구글트렌드가 2년가량 선행하는 트렌드를 보임을 확인하였다. 구글트렌드를 이용하여 국내와 미국, 일본, 중국의 국가별 도입시기와 확산 양산을 비교하였고, 뉴스 데이터를 통해 국내의 주요한 8가지 산업 분야에 대해 확산이 진행되는 과정을 정량적 그리고 사례를 바탕으로 분석하였다. 본 연구를 통해 빅데이터처럼 산업 전반에 걸쳐 영향을 주는 범용 기술이 어떻게 초기 확산이 이루어지는지에 대한 실증적 연구 방법을 제시하였고, 빅데이터가 국내에서 각 산업별 확산 속도 차이는 어디에서 비롯되는지 파악하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 빅데이터 이외에 다른 기술의 확산 과정에도 분석할 수 있으며, 특정 국가내의 기술 키워드 확산에 해당하므로 개발도상국에서 외국으로부터 도입된 기술을 어떻게 받아들일지 분석하는데 사용 가능하다. 그리고, 기업 측면에서는 새로운 기술을 출시하고 이를 확산하고자 할 때 어떤 경로가 효과적인지 이해할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.194-204
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• 2021

최근 국내에서 발효차에 대한 수요도가 높아진 것에 비해 국내는 발효차 연구에 대한 역사가 짧고, 해외 유명 발효차들과의 과학적인 비교분석결과가 전무한 실정이다. 본 연구에서는세계 3대 홍차인 스리랑카 우바, 중국의 기문, 인도의 다즐링 홍차와 함께 전남 순천에서 생산되는 발효차를 항산화와 항염증 활성 검정 및 발효차의 주성분의 규명 및 함량 분석을 HPLC 및 TOF-MS 등의 분석을 통해서 실시 하였다. 항산화 활성 검정은 DPPH·ABTS 라디컬 소거능 2종의 실험을 실시하였고, 항염증 활성은 NO 생성 억제능을 통해서 실시 하였으며, 세계 3대 홍차와의 성분 분석을 위해서 총페놀 함량과 기호성 음식으로 분류되는 차의 특성상 사람이 느낄 수 있는 입맛에 관계된 성분들을 검토하기 위해서 탄닌산, 유리당, 유기산, 카페인 분석 등을 실시하였다. 이상의 결과를 종합하였을 때, 국내 자생하고 있는 야생 차나무로부터 생산된 발효차는 각각의 생리활성과 유효물질들의 함량을 과학적으로 검토한 결과, 세계 유명 3대 홍차와 비교하였을 때 우수한 생리활성과 유용한 성분들이 확인되었다.

• 동남아시아연구
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• 제28권2호
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• pp.181-212
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• 2018

2017년 두테르테 정부는 집권 2년차를 맞아 보다 강력하게 치안 유지를 위한 정책을 폈으며, 아세안의장국으로서 자주적인 외교를 표방하였다. 마약과의 전쟁을 계속하였고 아울러 부패 공직자에 대한 처벌을 통해 자신의 정치적 입지를 높이려 하였다. 또한 무슬림 테러조직인 마우테 그룹의 소탕을 이유로 민다나오 지역에 계엄령을 선포하고 대외적으로도 대테러 공조를 강화하였다. 또한 집권초기 화해 제스처를 취하고 평화협상도 추진했던 공산반군과는, 일련의 유혈사태로 인하여 평화 기조를 종결하고 진압작전을 시작하였다. 여전히 높은 지지도에 힘입어 강력한 드라이브를 걸고 있지만 사회경제적으로 낮은 계층과 소수집단들이 점점 소외됨으로써 일종의 불안 요인이 되고 있다. 아세안의장국으로서 두테르테 정부는 기존의 확고한 우방인 미국과도 일정한 거리를 두는 반면, 실질적인 경제적 이익을 취할 수 있는 중국이나 러시아와는 친밀도를 높이는 방향으로 선회하였다. 외부 경제적 지원을 다각화하고 안으로는 세수를 증대하는 정책을 통해 인프라 확립을 우선 과제로 선정했다. 높은 경제성장률을 보이고 있는 필리핀이 확고한 인프라 확립에 대한 기대감도 크지만, 전통적으로 외부 자원에 의존하여 외채 부담을 늘렸던 전철을 밞지 않기 위해서는 세제 개혁이 성공적으로 마무리될 수 있어야할 것으로 보인다. 한국의 신남방정책은 두테르테 자주외교 정책과 접점을 찾는 것이 필요해 보이며, 인프라 개발에 한국 정부나 기업의 효율적인 협력 방안을 모색하는 것도 향후 과제가 될 것이다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제13권2호
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• pp.1-15
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• 2022

Purpose: The globalization of the Korean restaurant franchise industry differs from the business performance of enhancing the brand image and customers' intention to revisit depending on the degree of localization marketing. Therefore, it is necessary to consider the extent to which the localization marketing activities of overseas Korean restaurant franchise companies affect the customer's perception. This study aims to investigate the effects of localization marketing (Localized Menu, Localized Price, Localized Service Experience, Localized Promotion, Localized Physical Environment) of Korean restaurant franchise companies on customer revisit intention. Research design, data, and methodology: For this study, 150 questionnaires using local Korean restaurants in Beijing, China, were analyzed using SPSS Ver.21 and AMOS Ver.22. Result: It was confirmed that the localized menu, localized service experience, and localized physical environment all affect the intention to revisit customers. Based on these verification results, if overseas franchises fully recognize localization marketing, which is an important factor for local business success, and establish localization strategies, they can gain an edge in competition with local Korean restaurants or restaurant franchises founded by locals. There may be a higher probability that However, it was found that localization price and localization promotion had no mediating effect of brand image between revisit intention and revisit intention. It was found that it had no effect on the degree of inquiry and had a negative effect. Conclusions: Due to the impact of the COVID-19 pandemic, there have been many changes in the domestic and overseas food service industry over the past two years. Therefore, in future research, it is necessary to study the localization of overseas Korean restaurant franchise companies that are more multidimensionally subdivided. Various measures of customized localization marketing for optimal regional characteristics should be developed and applied to enhance customer revisiting and brand image of Korean restaurant franchise companies entering overseas. In the future, this study will be meaningful data for the establishment of localization marketing (Localized Menu, Localized Price, Localized Service Experience, Localized Promotion, Localized Physical Environment) strategies for Korean restaurant franchise companies that consider overseas expansion or have already entered.

• 산업과 과학
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• 1권1호
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• pp.7-15
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• 2022

사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.