본 연구는 중국 산동성 경제 현황 자료를 참고하여 한국과 중국 산동성 주요지역 (칭다오시, 옌타이시, 웨하이시, 지난시)의 무역 및 투자 현황을 살펴보고 양국 간 유형별 클레임 사례를 조사하였다. 더불어, 이를 실증적으로 파악하고자 중국 산동성에 투자한 한국 기업 300개를 대상으로 설문조사를 실시하였고, 이를 바탕으로 추론적 분석을 위한 가설/검정을 실시하였다. 이에 대한 결과로 첫째, 수출입 금액으로 대변되는 기업 규모와 무역 클레임 제기 빈도 간 관계 (H1)와, 무역 클레임 금액 (H2)과의 관계는 정(+)의 관계에 있다는 가설이 인용되었으나, 같은 맥락으로 클레임 판정까지의 소요시간과의 관계 (H3) 또한 정(+)의 관계가 성립할 것이라는 가설은 오히려 유의한 부(-)의 관계가 나타나면서 이를 기각하였다. 둘째, 기업의 유형으로 대변되는 취급 품목의 경우는 무역 클레임 제기 빈도와의 관계 (H4), 클레임 예방 대처 방법과의 관계 (H6)에 있어 유의한 차이를 나타내는 반면, 무역 클레임 종류에 따른 차이 (H5)는 그 유의성이 나타나지 않았다. 본 연구를 통해 중국 산동성 지역의 한국 기업에 대한 현황을 이론적/실무적 차원으로 살펴보았으며, 이를 통해 향후 산동성에 진출하는 우리 기업의 실질적인 요구에 부응할 수 있을 것이라 생각한다.
본 연구는 부산시 19개 주택재개발사업구역의 7,396명의 표본을 대상으로 도시재생에 의한 지역주민의 주거재정착 여부와 그 비용에 대한 결정요인을 소유자 특성과 토지 및 건축물 특성, 단지특성, 입지특성 등의 변수를 통해 실증분석하였다. 도시재생에 의한 주거재정착과 주거재정착 비용에 대한 결정요인 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 도시재생에 의한 주거재정착을 결정짓는 요인으로는 소유자의 연령, 거주지, 부동산의 보유기간, 투자여부, 소유권외 권리 등의 설정 등의 소유자 특성과 해당 토지의 지목, 건축물의 용도, 토지와 건축물의 면적과 허가유무, 보상액 등의 토지 및 건축물 특성, 시공사의 브랜드, 조합원 할인액, 단지규모, 중대형 주택의 비율, 녹지율, 건폐율, 용적률 등의 단지특성과 대생활권을 나타내는 입지특성으로 구성된다. 반면, 단지특성에서는 시공사의 브랜드 가치, 중대형 주택의 비율, 용적률 등 주택의 가치를 향상시킬 수 있는 조건들이 주민들의 재정착을 유도하는데 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다.
Sales force automation (SFA) technologies are increasingly used to support customer relationship management (CRM) strategies. However, the popular press reports mixed results among companies incorporating SFA technologies and the previous studies have less interested in relationship quality between sales person and customer as an outcome of SFA. Actually the improved quality of the salesperson-customer relationship may be the most important outcome of SFA usage. This outcome is especially meaningful in today's marketplace given the increasing focus placed on customer retention and other customer related performance such as customer lifetime value. Therefore, this study seeks to further examine the impact of SFA usage within two different firms using SFA technologies to examine the impact of SFA usage on both customer relationship quality and sales performance. Additionally, the moderating roles of perceived managerial support and salesperson experience on the outcomes of SFA usage are examined. The results shows that direct effect of SFA usage on performance was not significant but highlight the mediating role of customer relationship quality in the SFA usage - sales performance relationship. Also, this research examines a number of moderating effects of both management supports for SFA and salesperson's sales work experience. The results indicate that management support has a significant direct influence on relationship quality and salesperson performance, but not a significant moderating effect on the relationship between SFA usage and the outcomes (relationship quality and performance). Thus moderating effects were not supported but find significant main effects. First of all, finding of this study suggest that a formula for successful SFA implementation must be one that highlights a SFA usage → relationship quality → sales performance sequence. This means when sales person use SFA they must build relationship with customer first then will return some long term performance. Second, the implications of not considering the introduction of big technology initiatives in terms of fit within the company's culture, strategy, structure, and environment may in many cases be quite noteworthy. Therefore, the launching of a new technology in the firm, such as SFA, may have a nonlinear impact upon overall firm performance, depending on the presence of other complimentary resources and capabilities. Finally the authors offer a number of implications for research and practice, and suggest directions for future SFA research that may further improve our understanding of this increasingly relevant topic.
Sang Young Seo;Jong hyeon Cho;Chang Su Kim;Hyo Jin Kim;Min Sil An;Du Hyeon Yoon
한국자원식물학회:학술대회논문집
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한국자원식물학회 2020년도 추계국제학술대회
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pp.62-62
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2020
Ginseng is a shade-plant cultivated using shading facilities. However, at too low light levels, root growth is poor, and at high light levels, the destruction of chlorophyll reduces the photosynthesis efficiency due to leaf burn and early fall leaves. The ginseng has a lightsaturation point of 12,000~15,000 lux when grown at 15 to 20℃ and 9,500 lux at 25℃. This study was conducted to select the optimal light intensity of 3-year-old ginseng grown in blue-white film plastic house. The seeds were planted in the blue-white film plastic house with different light receiving rate (March 17, 2020). Between April and September, the average air temperature in the house was 20.4-20.7℃. Average soil temperature was 18.3℃-18.5℃. The chemical properties of the test soil was as follows. The pH level was 7.0-7.4, EC was 0.5-0.6 dS/m, OM was at the levels of 33.6-37.7 g/kg, P2O5 was 513.0-590.8 mg/kg, slightly higher than the allowable 400 mg/kg. The amount of light intensity, illuminance, and solar radiation in the blue-white film house was increased as the light-receiving rate increased and the amount of light intensity was found to be 9-14% compared to the open field, 8-13% illuminance and 9-14% solar irradiation respectively. The photosynthesis rate was the lowest at 3.1 µmolCO2/m2/s in the 9% light blue-white plastic house and 4.2 and 4.0 µmolCO2/m2/s in the 12% and 14% light blue-white plastic house, respectively. These results generally indicate that the photosynthesis of plants increases with the amount of light, but the ginseng has a lower light saturation point at high temperatures, and the higher the amount of light, the lower the photosynthetic efficiency. The SPAD (chlorophyll content) value decreased as the increase of light-receiving rate, and was the highest at 32.7 in 9% light blue-white plastic house. Ginseng germination started on April 11 and took 13-15 days to germinate. The overall germination rate was 82.9-85.8%. The plant height and length of stem were long in the 9% light-receiving plastic house. The diameter of stem was thick in the 12-14% light-receiving plastic house. In the 12% and 14% light-receiving plastic house, the length and diameter of taproot was long and thick, so the fresh weight of root per plant was 20 g or more, which was heavier than 16.9 g of the 9% light-receiving plastic house. The disease incidence (Alternaria blight, Gray mold and Damping-off etc.) rate were 0.9-2.7%. The incidence of Sclerotinia rot disease was 7.5-8.4%, and root rot was 0-20.0%. The incidence ratio of rusty root ginseng was 34.4-38.7% level, which was an increase from the previous year's 15% level.
본 연구에서는 디지털 전환시대에 선도적인 관점에서 신기술을 흡수하고 혁신적 변화가 요구되고 있는 IT-BPO 기업을 대상으로 조직 핵심역량과 흡수역량이 시장지향성 및 기술지향성에 미치는 관계를 분석하고, 나아가 경영성과에 미치는 관계를 분석하고자 하였다. 이를 위한 연구방법으로 국내 IT-BPO 비즈니스를 수행하고 있는 업체를 대상으로 온라인 전문리서치 업체 및 오프라인 설문조사를 병행하여 291부를 회수하였으며, 분석방법으로는 기술통계와 신뢰도 분석에는 SPSS 23, 타당성, 매개효과를 포함한 연구가설 검증은 AMOS23을 이용하여 분석하였다. 주요 분석결과, 첫째, 혁신역량과 흡수역량 요인이 시장지향성에 미치는 관계에서는 학습역량과 지식네트워크 역량이 시장지향성에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신역량과 흡수역량 요인이 기술지향성에 미치는 관계에서는 R&D역량, 잠재적 흡수역량 및 실현적 흡수역량이 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 혁신역량과 흡수역량 요인이 경영성과에 미치는 영향 관계에서는 R&D역량만이 통계적으로 유의한 정(+)의 영향 관계를 가지는 것으로 나타났다. 셋째, 시장지향성과 기술지향성이 경영성과에 미치는 관계에서는 시장지향성과 기술지향성 모두 경영성과에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 IT-BPO 기업이 성장과 가치창출을 높이기 위해 추구하는 시장지향성이나 기술지향성 유형에 따라 효과적인 역량요인을 제시함으로써 전략 목적에 따른 차별적 역량 강화방안에 하나에 시사점을 제시할 것으로 보인다.
최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.
본 논문에서는 효과적으로 AI 프로젝트 및 신사업을 선정할 수 있는 방법론을 제안했다. AI 기술은 다양한 산업 분야에서 기업의 비즈니스를 고도화하고 산업 전체의 부가가치를 증대시킬 수 있는 기술이다. 기업가정신 연구 분야에서도 AI 기술은 중요한 소재가 되고 있다. 기업들은 AI 기술을 이용해 새로운 비즈니스를 창업하거나 기존 기업 내에서 신사업을 추진하고 혁신을 추진한다. 그러나 기업에서 AI 프로젝트를 선정하고 추진하는 의사결정 과정에서는 다양한 제약사항과 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 모폴로지(Morphology)와 AHP 및 TOPSIS 결합 모형을 통한 AI 프로젝트 선정의 새로운 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 AI 기술의 기술적 타당성과 현업의 사용자 요구조건을 동시에 고려하여 AI 프로젝트를 선정할 수 있도록 도와준다. 이 연구에서는 HR 분야의 다수 AI 프로젝트를 결정하고자 하는 실제 기업에 제안 방법론을 적용하고 그 결과를 평가했다. 이를 통해 방법론의 현실 적용 가능성을 확인하였으며, 기업의 AI 프로젝트 관련 의사결정에 유용하게 활용하기 위한 방법을 제시했다. 이 연구에서 제안하는 방법론은 사내 기업가정신(Intrapreneurship) 효과를 증진시키는 차원에서, 기업이 고려하는 여러 AI 프로젝트에 대하여 합리적인 방법으로 선정에 대한 의사결정의 프레임워크를 제시한다는 점에서 의미가 크다.
본 연구는 스타트업 관련 국내 등재 논문들에 활용된 변수들을 분석하여 스타트업 관련 최근 연구 동향을 파악하고자 함이 목적이다. 대상 논문은 스타트업을 제목에 포함한 국내 등재 논문으로서 스타트업이라는 용어를 제목에 포함한 2013년 첫 등재 논문부터 2020년까지의 논문 108편이다. 본 연구의 분석방법은 전체 변수들에 대하여 클러스터링 및 빈도 분석을 실시하고, 유의한 관계를 가지는 변수들 간 텍스트 네트워크 분석을 진행하는 것으로 구성되어 있다. 텍스트 네트워크 분석을 위한 시각화툴은 Gephi를 활용하였다. 변수들에 대하여 분석한 결과는 첫째, 독립변수는 주로 스타트업의 내부적 요인에 대한 것과 외부적 환경에 대한 변수들로 구성되어 있지만, 초기 기업의 특성, 조직의 혁신성 등 스타트업의 특성으로 인하여 주로 내부적 요인, 예컨대 기업내부역량, 마케팅4P전략, 기업가정신, 협력방법, 변혁적 리더십, 기업특성, 린스타트업전략, 사내커뮤니케이션, 가치지향성, 과업갈등, 관계갈등, 지식공유 등에 대한 분석이 비중을 더 많이 차지한다는 점이다. 둘째, 종속변수는 주로 성과에 관련한 것으로서 상위 개념으로 클러스터링 하면 재무적 성과와 비재무적 성과로 크게 분류할 수 있다. 즉 스타트업은 매출 등 재무적 성과가 본격적으로 나타나기 어려운 상황이므로 재무적 성과뿐만 아니라 비재무적 성과, 예컨대 경영성과, 팀성과, SCM성과 등에 대한 관심이 높음을 알 수 있다. 본 연구를 통해서 알 수 있는 점은 스타트업을 주제로 한 등재 논문수가 많지 않은 상황임에도 불구하고 특정한 연구주제보다는 다양한 주제들에 대한 접근이 이뤄지고 있다는 것이다. 예컨대, 최신 트렌드를 반영하는 주제들도 등장하는데, 린스타트업전략, 크라우드펀딩, 인플루언서, 액셀러레이터 등은 시대상을 반영하는 주제라고 할 수 있다.
IEA(2022)는 세계 이차전지 배터리 수요는 2040년 1.3TWh로 그 중, 전기자동차 배터리는 약 80%를 차지하고, 사용후 배터리는 30년 이후 본격적으로 배출될 것으로 전망되고 있다. 전기차 사용후 배터리는 재사용 및 재활용을 통해 새로운 가치를 창출할 수 있으며, 배터리 공급망에서 가장 취약한 부분인 원료 확보 불안정성을 해소할 수 있다. 본 연구에서는 국내 전기차 사용후 배터리 발생량과 이의 재사용 및 재활용 잠재성을 분석하였다. 그 결과, 전기차 사용후 배터리 연간 발생량은 '31년부터 10만개에서 '45년 81만개로 확대될 것으로 추정되었다. 또한 재활용으로 회수한 자원으로 '45년에는 100만대의 배터리 제조할 수 있으며, 재사용은 36Gwh급 배터리 생산에 맞먹는 시장을 기대할 수 있는 것으로 나타났다. 한편, 현재 재활용 업체가 공개한 계획 기준에서, 국내 전기차 사용후 배터리는 국내 재활용 처리용량(전처리)의 11% 담당 가능('30년)할 것으로 원료확보의 차원에서 폐배터리 수출입 관리가 중요할 것이다.
소셜 네트워크 서비스(이하 SNS)는 회사의 마케팅 채널로 적극 활용되고 있으며, 회사들의 고객층에 적합한 내용과 어조를 활용하여 주기적으로 SNS 메시지를 작성하는 등 활발한 마케팅을 펼치고 있다. 본 논문에서는 이제까지 간과되었던 SNS 메시지에 내포된 심리적 거리에 초점을 맞춰 전통적인 코더를 활용한 내용 분석(content analysis)과 자연어 처리 기법 및 머신 러닝 방법을 혼합하여 심리적 거리를 측정하는 분석 방법을 연구하였다. SNS 메시지의 심리적 거리 분석을 위해 코더들을 활용하여 내용분석을 수행하였으며, 이와 같은 방법으로 레이블링된 데이터를 자연어 처리 방법을 이용하여 워드 임베딩을 수행함으로써 머신 러닝 수행을 위한 입력 데이터를 마련하였다. 머신 러닝 분석법 중 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 SNS 메시지와 심리적 거리 간의 관계를 학습시켰으며, 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 심리적 거리를 예측함으로써 머신 러닝 분석의 성과를 검증하였다. 심리적 거리측정 방법론 수행 결과, 코더들의 내용분석 결과가 특정 값으로 편향되어 SVM 예측의 민감도와 정밀도가 낮은 결과가 도출되었다. 심리적 거리 응답 비율을 보정하고 코더들의 1차 내용분석 결과 중 답변이 일치한 데이터로 한정지어 머신 러닝을 실행한 결과 심리적 거리 예측의 정확도, 민감도, 특이도, 정밀도 모두 향상되어 심리적 거리가 70% 이상 예측되는 성과를 보였다. 본 연구는 SNS 메시지의 심리적 거리를 측정하는 방법을 제시함으로써 독자와의 심리적 거리를 제어 가능한 전략 요소로 활용 가능하게 할 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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