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자동차 산업의 글로벌가치사슬(GVC) 사례 분석 : 현대자동차를 중심으로 (GVC Case Analysis of the Motor Industry : Focusing on Hyundai Motor)

  • 최수호;최정일
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권12호
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    • pp.73-84
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    • 2016
  • 본 연구의 목적은 세계 자동차 산업의 글로벌가치사슬을 살펴보고 한국 자동차산업이 세계적인 경쟁력을 확보하고 있는지 분석하고자 한다. 또한 한국의 대표적인 완성차업체인 현대자동차의 가치사슬을 살펴보고 사례를 통해 성공요인을 찾아보고자 한다. 현대자동차 공급사슬의 구축 과정을 살펴보고 공급사슬 구축이 현대자동차 성장에 어떠한 영향을 주었는지 분석하고 부품기업들의 수직적 분업구조에 대해 살펴보고자 한다. 한국 자동차산업은 기계 기술 중심에서 전자 통신기술을 중심으로 융 복합화가 추진되면서 이업종 간 교류가 확대되고 있다. 현대자동차는 국내 최초로 수직적 계열화를 도입하여 사업부문에서 원가절감 및 고가 자동차 생산으로 경쟁력을 확보하였고, 부품의 자체조달로 가격경쟁력의 우위를 확보했으며 공격적 경영 및 판매를 통해 국제경쟁력을 높여가고 있다. 현대자동차는 미국, 인도, 터키, 체코, 러시아, 브라질에 공장을 설립 운영하고 있다. 구조조정과 인수합병 등을 통해 현대모비스를 비롯하여 51개 계열회사를 운영하고 있으며 이를 중심으로 독자적인 수직적 분업구조를 구축하고 있다. 현대차는 해외 모듈기업에 대한 의존도를 극복하고 모비스를 중심으로 공급가치사슬을 유지하고 있다.

택지개발사업의 공공주택건설공사비 추정의 실증적 분석 (An Empirical Analysis on the Presumption of Public Apartment's Construction Cost in Housing Land Development Project)

  • 김성희
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제12권2호
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    • pp.81-88
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    • 2011
  • 최근, 공공주택에 대한 소비자의 요구사항이 더욱 다양해지는 반면, 이를 공급하는 공급자 입장에서 개발사업의 불확실성은 상대적으로 증가되고 있어 건설공사 예정가격의 불확실성을 더욱 가속시키는 요인으로 작용하고 있다. 이에 본 연구는 택지개발사업 공공주택건설공사의 사업초기단계에서 공사비를 합리적으로 추정하여 발주자 입장에서 적정한 자금 투자계획 마련과, 공사수행 전반의 원가관리를 지원할 수 있는 신뢰성 있는 도구 개발을 목적으로 하였다. 2007년 상반기에서 2008년 상반기에 설계된 총 20개 공공아파트 단지를 사례로 하여 회귀분석을 실시하였다. 사례의 대표성 및 설명력을 높이기 위해 건축, 기계, 토목, 승강기, 조경, 전기, 통신공사의 단지 내 총공사금액을 합산하여 1개 표본으로 활용하였다. 또한 모형의 적합성과 실제 활용도를 높이기 위해 총공사비를 설계, 계약, 준공금액으로 구분하여 분석을 다양화 하였다. 개발모형을 실제공사비와 검증한 결과 총공사비를 준공, 설계 금액으로 설정한 추정모델은 오차율 2%이내의 매우 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해 개발한 공사비 추정모델은 사업초기단계에서 소수의 데이터만으로 실제공사비에 근접하게 개략공사비를 추정할 수 있는 유용한 도구로 활용되리라 기대한다.

빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합비율 최적화 모형 (Optimization Model for the Mixing Ratio of Coatings Based on the Design of Experiments Using Big Data Analysis)

  • 노성여;김영진
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제3권10호
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    • pp.383-392
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    • 2014
  • 코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.