ESG는 많은 기업에게 기업 가치를 향상시키고, 지속 경영이 가능하게 하는 큰 지침이 되고 있다. 그 중에서도 환경(Environment)은 기술적 관점의 접근이 필요하다. 환경 오염을 줄이거나 방지하고, 에너지를 절감하는 것은 기술적인 해법이 필요하기 때문이다. 반도체 패키지 기술은 반도체 패키지의 본연의 역할인 칩의 보호, 전기/기계적 연결, 열 방출 등을 잘 하기 위해 개발 및 발전해 왔는데, 이에 따라 열 방출 효과 향상, 전기적/기계적 특성 향상, 칩을 보호하는 신뢰성 향상, 적층 및 소형화, 그러면서 비용절감을 위한 기술들이 개발되고 발전해 왔다. 그 중에서도 열 방출 기술은 열효율을 높이고, 냉각을 위한 에너지 소모를 작게 하며, 전기적 특성 향상 기술도 저전력 사용과 에너지 소모를 줄이는 효과를 만들어서 환경에도 영향을 주었다. 또한 재사용이나 재료 소모를 줄이는 기술은 환경 오염을 줄이게 되며, 특히 환경에 유해한 물질들에 대해 대체하는 기술들은 환경 개선에 기여하게 된다. 본 논문에서는 이러한 환경 오염 방지 및 개선을 위한 반도체 패키지 기술들의 트렌드를 정리하였다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1009-1016
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2022
As environmental concerns grow, people are becoming more aware of energy efficiency, carbon reduction, and sustainable development. Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) certification is currently the most widely recognized building environment assessment method connected to energy and the environment worldwide. This study explores trends for six factors (energy and atmosphere, materials and resources, indoor environmental quality, sustainable sites, water efficiency, and innovation in design) to assess four levels of LEED certification (Platinum, gold, silver, and certified) using 11,209 LEED projects in the United States. The study analyzes trends using scores of percentages of maximum points by certification level, ownership type, space type, and climate zones. With the interest in the Environmental, Social, and Governance (ESG) principle on the rise, this study contributes to a better understanding of the trends and future of LEED certification in the built environment sector.
이차전지 시장의 확대에 따라 니켈 산화광을 로터리 킬른 및 전기로 공법을 이용하여 생산하는 공정이 전 세계적으로 확대되고 있는 상황이며 지속가능한 ESG 경영 확대에 따라 배출가스 내 질소산화물 등 대기오염물질 관리가 강화되고 있다. 건식니켈제련 공정의 주요 설비 중 하나인 로터리 킬른은 광석의 건조와 예비환원을 위한 설비이며 운전 중 질소산화물이 생성되므로 질소산화물 농도 예측 운전이 필요하다. 본 연구에서는 회귀 예측을 위한 LSTM 모델과 분류 예측을 위한 LightGBM 모델을 적용한 AutoML을 사용하여 모델을 최적화 하였다. LSTM을 적용 시 5분 후 예측 값은 상관계수 0.86, MAE 5.13ppm, 40분 후 예측 값은 상관계수 0.38, MAE 10.84ppm의 결과를 얻었다. 분류 예측을 위한 LightGBM 적용 결과 Test 정확도는 5분 후 0.75에서 40분 후 0.61로 상승하여 실제 조업에 활용할 수 있는 수준까지 상승되었고 AutoML을 통한 모델 최적화 결과 5분 후 예측 값의 정확도는 0.75에서 0.80까지, 40분 후의 예측 정확도는 0.61에서 0.70까지 향상되었다. 본 연구를 통해 로터리 킬른 질소산화물 예측 값을 실제 조업에 적용하여 대기오염물질 배출규제 준수 및 ESG 경영에 기여할 수 있다.
본 논문에서는 최근 4차 산업혁명을 통해 최신 ICT 기술을 접목하여 대한민국의 항만, 해운, 조선 및 기자재 산업이 물샐틈없는 완벽 공조를 통한 가치 사슬, Seamless Value Chain이 Smart Seamless Value Chain 성공적인 구축을 위한 산업 간의 협력관계를 정의하고, 이들 산업의 지속 가능한 발전을 위한 핵심 요소가 무엇인지를 고찰해 보았다. 이를 통해 오늘날 디지털화를 통한 탈탄소화를 실현하여 ESG 경영 달성을 위한 방향도 제시하였다. 그리고 특히 중소기업의 관점에서 미래시장을 대응하기 위한 방안으로서의 디지털화의 중요성과, 특히 중소 기자재 업체가 실현하는 디지털 화가 산업계 전반에서 어떤 역할을 하는지 중점적으로 고찰하였다. 이를 통해 산업 간의 연계 상태와 가치 사슬이 원활한 관계를 반드시 유지해야할 필요 사유를 동시에 보여준다. 그리고 대한민국의 산업에서 얻은 실패 사례를 통한 교훈으로 발판 삼아 향후 지능형 연결의 전략적 통로를 만드는 초석을 구축하는 방향성도 제시하였다.
Purpose: South Korea is one of the markets where diverse and innovative cuisines are being tried. Therefore, the expectations for Michelin star restaurants in South Korea are high. The expected value of a Michelin star restaurant consists of both hedonic and utilitarian aspects of the dining experience. These consumer expectations affect visit intention. Research design, data, and methodology: The survey period was from October 10, 2023 to October 18, 2023, and 302 copies were used for hypothesis verification. Result: Hedonic expected value was found to have a significant positive influence on short-term and long-term visit intention, but had no significant effect on mid-term visit intention. Utilitarian expected value was found to have a significant positive influence on short-term and mid-term visit intention, but did not appear to have a significant effect on long-term visit intentions. Short-term visit intention was found to have a significant positive influence on mid-term visit intention, and mid-term visit intention was found to have a significant positive influence on long-term visit intention. Conclusions: The theoretical implications are restaurants need to utilize third-party certification, such as the Michelin Guide. The practical implication is that Michelin star restaurants should provide expected value to increase short-term visit intention.
본 연구에서는 디지털 시대의 항만을 뜻하는 스마트 항만의 지속가능성 영역과 지표의 우선순위를 도출하기 위하여 선행 연구들과 최근 전 세계적으로 전 산업에서 필수불가결하게 도입하고 있는 ESG를 함께 연구하였다. 운영, 환경, 사회, 지배구조 등 4가지의 영역의 상위 평가항목과 20개의 하위 평가항목으로 계층구조를 설정하였고 AHP 기법 중에서 항목들의 가중치를 매기는 상대적 평가방법을 적용하였다. 쌍대비교 설문지를 Satty(1980)가 제안한 9점 척도로 구성하였다. 국내 대표적인 4개의 항만공사(부산, 인천, 울산, 여수광양)에서 지속가능성 혹은 ESG 관련 업무를 수행하는 실무 종사자들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석 결과의 정확도를 높이기 위하여 일관성 비율이 0.1이하인 17부의 설문을 대상으로 AHP 분석을 실시하였다. 분석결과, 국내 스마트 항만의 지속가능성을 나타내는 4가지 영역 중 운영 영역의 우선순위가 제일 높았고, 그 다음으로 환경 영역임을 확인 할 수 있었다. 또한 20개 세부지표들에 대한 종합우선 순위를 살펴보면 운영 효율성, 운영 계획, 에너지 관리, 오염 측정 및 관리체계 등의 지표가 우선순위가 높은 것으로 나타났다. 반면 사회 영역과 지배구조 영역은 다른 영영들에 비해서 상대적 중요도가 낮은 것을 확인할 수 있었다.
Purpose - The primary objective of this paper is to empirically examine whether the engagement of socially responsible activities in corporations affect the tendency of tax-avoidance by using the sample of Korean companies. We are particularly interested in Chaebol-affiliated firms, which are a special type of Korean conglomerates. Design/methodology/approach - This study is based on a sample of 5,496 firm-year observation data from 2011 to 2017 by using the ESG ratings from the Korea Corporate Governance Service(KCGS), a ESG rating agency in Korea. For our analysis, the firms were separated into 1,547 Chaebol-affiliated firms and other 3,949 firms. All financial and firm data were extracted from Fn-guide, which provides financial information for Korean listed firms. Findings - We find that CSR is generally positively related to the effective tax rate, which indicates a lower level of tax avoidance for more socially responsible firms. In particular, a positive relationship of social score with GAAP ETR was observed. Research implications or Originality - We find that the positive relationship is robust to the group of chaebol and non-chaebol affiliates unlike extant literature.
스마트 항만은 IoT, 빅데이타, AI, 블록체인 등의 디지털 기술을 바탕으로 구축된 항만을 말하며, 항만의 유일한 생존 수단으로서 시·공간 및 자원의 낭비를 최소화하는 항만을 말한다. 지속가능성(Sustainability)이란 '인간이 삶의 터전으로 삼는 환경과 생태계 또는 공공으로 이용하는 자원 따위를 계속해서 사용할 수 있는 환경적 또는 경제, 사회적 특성'을 말하는 것으로 생태계가 환경 파괴 없이 현재의 다양성과 생산성을 미래에도 유지할 수 있도록 하는 '미래 유지가능성'의 의미를 담고 있다. 4차 산업 혁명을 맞이하여 전 세계적으로 스마트 항만 구축과 지속가능성에 대한 관심과 실현이 활발하게 진행되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 지속가능한 스마트 항만의 핵심요소인ESG(Enviornment, Social, Governance) 영역의 핵심 지표를 개발하고
This study empirically examines the impact of firms' environmental (E), social (S), and governancial (G) factors on their short-term and long-term values. To measure firms' non-financial performance, we use ESG performance grades published by KCGS (Korea Corporate Governance Service). We employ stock log return as the proxy of each firm's short-term value, and Tobin's Q ratio as that of its long-term value. From a series of regression analyses, we find each of the ESG factors generally has a negative impact on stock return while it has a positive impact on the Tobin's Q ratio. These results imply that firms' effort for enhancing their non-financial performance may adversely affect their financial performance in a short term; but in the long-term point of view, firms' values increase through their good images engraved by their respective social, environmental and governancial efforts. In addition, we compare the relative strength of impact among E, S, G, the three non-financial factors on the firms' value measured in Tobin's Q ratio, and find that S (social factor) and G (governancial factor) give statistically significant impact on the firms' value respectively. This result tells us it would be advised to strategically embed CSV (creating shared value) pursuing both of profits and social responsibility in the firms' future agenda. While E (environmental factor) is shown to be an insignificant factor for the firms' value, it should be emphasized as a major concern by all the stakeholders in order to form a sound business ecosystem.
Plastics are classified into 7 types such as PET (PETE), HDPE, PVC, LDPE, PP, PS, and Other for separation and recycling. Recently, large corporations advocating ESG management are replacing them with bioplastics. Incineration and landfill of disposal of plastic waste are responsible for air pollution and destruction of the ecosystem. Because it is not easy to accurately classify plastic materials with the naked eye, automated system-based screening studies using various sensor technologies and AI-based software technologies have been conducted. In this paper, NIR scanning devices considering the NIR wavelength characteristics that appear differently for each plastic material and a system that can identify the type of plastic by learning the NIR spectrum data collected through it. The accuracy of plastic material identification was evaluated through a decision tree-based SVM model for multiclass classification on NIR spectral datasets for 8 types of plastic samples including biodegradable plastic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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