로컬에 국한되지 않고 글로벌한 지식경제사회가 진행됨에 따라 사회 많은 분야에 글로벌 수요가 급증하고 있다. 이에 대학을 졸업한 학생들은 국내 취업을 위해 노력을 하고 있지만, 국내 기업의 높은 스펙과 자격요건에 대한 취업 진입 장벽이 높아 정부와 지자체, 대학에서는 글로벌 해외 취업에 많은 노력을 하고 있다. 본 연구는 일본의 IT 기업 취업을 목표로 한 K-MOVE 해외취업연수 사업의 교육과정 설계이다. 이 교육과정을 설계하기 위해 구인업체와 학생들의 수요조사를 진행하고, 이 결과를 바탕으로 교과를 도출한다. 이후, 정규교과와 K-MOVE 교육과의 효율적인 연계에 관하여 기술한다. 본 연구는 일본 IT분야 해외 취업을 기획하는 교육 전문가에게 유익한 자료가 될 수 있다.
Purpose - This study provides useful information to stakeholders by forecasting the tramp shipping market, which is a completely competitive market and has a huge fluctuation in freight rates due to low barriers to entry. Moreover, this study provides the most effective parameters for Baltic Dry Index (BDI) prediction and an optimal model by analyzing and comparing deep learning models such as the artificial neural network (ANN), recurrent neural network (RNN), and long short-term memory (LSTM). Design/methodology - This study uses various data models based on big data. The deep learning models considered are specialized for time series models. This study includes three perspectives to verify useful models in time series data by comparing prediction accuracy according to the selection of external variables and comparison between models. Findings - The BDI research reflecting the latest trends since 2015, using weekly data from 1995 to 2019 (25 years), is employed in this study. Additionally, we tried finding the best combination of BDI forecasts through the input of external factors such as supply, demand, raw materials, and economic aspects. Moreover, the combination of various unpredictable external variables and the fundamentals of supply and demand have sought to increase BDI prediction accuracy. Originality/value - Unlike previous studies, BDI forecasts reflect the latest stabilizing trends since 2015. Additionally, we look at the variation of the model's predictive accuracy according to the input of statistically validated variables. Moreover, we want to find the optimal model that minimizes the error value according to the parameter adjustment in the ANN model. Thus, this study helps future shipping stakeholders make decisions through BDI forecasts.
In South Korea, the history of the qualifications has been matured with industry development. Since National Technical Qualifications Act was enacted in 1973, the government makes an effort to develop the ability for improving socioeconomic status and the contribution of qualifications to industry. As the industry has been diversified and globalized, the government has efficiently and systematically operating the qualification by enacting Framework Act on Qualifications in 1997. And then, the qualifications are classified into national qualifications, private qualifications, and foreign qualifications. However, it is hard for national qualifications to abolish or establish a qualification by each organization and the privileged license acquisitors as the qualifications are separately operated by the laws and the organizations and lack consistency. For private qualifications, it is harder to organize even by the government because of the entry barriers by each qualification association. For those reasons, it is necessary to organize the system adapted in the changing job market and operated by the organization managing the qualification system with consistency. This research indicates the inefficiency of the qualification system because the work-study parallelism National qualification system, enacted in 2020, is like the qualification system in business in terms of the general operating system and the operator, except the institute and the law related. Therefore, we analyze the work-study parallelism National qualification system and the qualification system in business and suggest the efficient method to operate and the future research plan regarding the whole qualification system.
본 논문에서는 양자컴퓨팅 기술을 활용해 유의미한 수준의 현실 문제를 해결하는 데 있어서 응용을 어렵게 하는 요인이 무엇인지 도출하고, 관련 연구 동향과 방향성을 제시한다. 이를 위해, 양자컴퓨팅 기술을 응용하는 일의 어려움을 이해하는 데 필요한 양자 역학의 기본 지식을 컴퓨터공학의 관점에서 정리하고, 현재 상용화된 양자 컴퓨터와 양자 프로그래밍 계층을 문헌을 통해 분석한다. 또한 클라우드 기반 상용 양자컴퓨팅 서비스의 현황과 활용 방안에 대한 분석과정을 통해, 현시점에서 양자컴퓨팅의 실용적 응용을 어렵게 하는 요인으로 양자 컴퓨터 프로그래밍에 대한 진입장벽과 노이즈가 존재하는 중규모 양자 컴퓨터에 대한 제약사항, 아직 성장 중인 오픈소스 생태계, 현실 문제 크기에 대한 시뮬레이션의 어려움의 네 가지 요인을 도출하고 관련 연구에 대한 동향과 방향성을 제시한다. 이를 통해, 양자컴퓨팅 기술의 실용적 응용을 위한 토대를 마련하는 데 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 에너지·의료 분야의 IoT 전파기술관련 정부의 투자, 법령 및 규제 및 애로사항을 중점적으로 분석하고 글로벌 경쟁력 제고를 위한 보급화와 기술선점, 그리고 사업화 추진 방안을 도출한다. 에너지·의료 관련 분야의 전파응용기술의 확보 및 예측가능성을 제고하고 신규 사업자에 대한 진입장벽을 완화하는 방안을 연구 한다. 에너지 및 의료 분야별 전문가그룹을 활용한 지원방안의 효율성에 대해 분석하고, 축적된 데이터들의 활용가치 분석, 전파 관련 외부 기관에서 보유하고 있는 데이터의 활용방안 및 중장기적 추진체계 및 지원방안에 대하여 제안한다.
본 논문에서는 초소형위성용 항력 증대 장치 개발에 대해 기술하였다. 최근 우주 개발이 New Space 시대에 접어들며, 소형 로켓 및 초소형위성 거대 군집 운용 등 인공물체의 저궤도 진입 장벽이 상당히 낮아지는 추세이다. 이로 인해 우주 환경에 존재하는 우주쓰레기의 수가 기하급수적으로 늘어나고 있으며, 현재 운용중인 인공위성뿐만 아니라 앞으로 발사될 인공위성들에 큰 위협으로 다가오고 있다. 이를 방지하기 위해 국제적으로 우주쓰레기 경감 대책을 제시하고 있으며, 대표적으로 IADC(Inter-Agency Space Debris Coordination Committee)에서는 '25년 가이드라인'을 권고하고 있다. 한국항공우주연구원에서는 국내 최초로 랑데부/도킹 기술검증용 초소형위성인 KARDSAT(KARI Rendezvous & Docking demonstration SATellite) 프로젝트를 진행하였으며, KARDSAT 위성의 임무 후 폐기 기동(post-mission disposal)을 위한 항력 증대 장치 개발을 통해 우주쓰레기에 대한 국제적 가이드라인을 준수하고자 하였다.
건설업은 경기에 민감하게 반응하며 완전 경쟁에 가까운 산업 구조를 갖기 때문에 재무 상태가 취약한 기업은 불황기에 손쉽게 도태될 수 있다. 건설 기업의 지속적 생존과 성장을 도모하기 위해서는 재무 상태와 경영 성과를 반복적으로 측정할 필요성이 있다. 이에 본 연구는 2000년부터 2019년까지 최소한 한 번 이상 외부감사를 받은 건설 기업 6,252개의 재무제표를 사용하여 합산 재무제표를 생성하였고, 이 재무제표를 기준으로 건설 기업의 평균적인 재무 상태와 경영 현황을 파악하였다. 이 과정을 통하여 건설업은 매출액 성장과 이익률 개선에 한계가 있으며 높은 레버리지비율은 재무적 안정성을 해할 수 있으므로 총자산회전율 개선과 같은 생산효율을 추구하는 경향을 발견하였다. 이 경향은 2008년 세계금융위기 이후에 더 선명하게 나타났다.
4차 산업혁명 기반에서 인공지능(AI), 전기자동차 및 로봇 등의 급속한 기술발전에 있어 반도체가 핵심성능을 좌우하면서, 반도체 경쟁력이 국가 경쟁력과 직결되는 상황을 맞이하였다. 하지만, 한국 반도체 산업은 메모리 반도체를 제외한 시스템 반도체 분야에서 지속적으로 경쟁력이 약화되어, 본 연구에서 침체기에 빠진 한국 팹리스 시스템 반도체 기업의 성장에서 가장 시급한 세계시장 개척을 위해 새로운 스마트계약 기반 블록체인 거래모델인 F-SBM (Fabless-Smart contract based Blockchain Model)을 제안한다. 본 연구는 새로운 F-SBM 모델을 통해 반도체의 Technology, Economy, Reliability 항목의 스마트 계약 기반 컨소시엄 블록체인을 통해 팹리스 업체의 신규고객 확보방안을 검증하였다. 이는 한국 팹리스 시스템 반도체 산업의 숙원인 세계 시장 개척을 위한 신규고객 확보의 높은 진입장벽이 개선됨과 새로운 성장방안을 도출하였다는 측면에서 큰 의의를 가진다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권2호
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pp.268-272
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2023
With the development of SNS, companies and individuals are actively marketing through social media to develop their own products. It is also important to post posts promoting on simple SNS or to show a lot of exposure using algorithms, but customers upload reviews or proof shots of the product on their own, naturally increasing the exposure of the product and increasing the purchasing power of potential customers. As the number of products that users want to purchase through SNS is increasing, they want to access and purchase not only tangible products such as goods and food, but also intangible services through SNS. In this paper, we would like to study exhibitions that have both tangible and intangible characteristics. SNS accounts that mainly introduce these products by searching for reviews have been created while spending leisure time such as exhibitions and fairs, reducing the hassle of searching for personal interests on search engines, and providing prices and reviews from the exhibition's schedule, lowering entry barriers and increasing purchasing power. Using this point, many exhibitions not only display works, but also open various experience centers, and create a photo zone or a unique exhibition hall atmosphere to attract many customers. In this study, we study the impact of SNS on the leisure culture of exhibition. The marketing direction in the situation where SNS marketing is becoming the mainstream is presented, and the change in the form of exhibition is described and presented as an academic approach.
With about 80% of the global economy expected to shift to the global market by 2030, exports of reverse direct purchase products, in which foreign consumers purchase products from online shopping malls in Korea, are growing 55% annually. As of 2021, sales of reverse direct purchases in South Korea increased 50.6% from the previous year, surpassing 40 million. In order for domestic SMEs(Small and medium sized enterprises) to enter overseas markets, it is important to come up with export strategies based on various market analysis information, but for domestic small and medium-sized sellers, entry barriers are high, such as lack of information on overseas markets and difficulty in selecting local preferred products and determining competitive sales prices. This study develops an AI-based product recommendation and sales price estimation model to collect and analyze global shopping malls and product trends to provide marketing information that presents promising and appropriate product sales prices to small and medium-sized sellers who have difficulty collecting global market information. The product recommendation model is based on the LTR (Learning To Rank) methodology. As a result of comparing performance with nDCG, the Pair-wise-based XGBoost-LambdaMART Model was measured to be excellent. The sales price estimation model uses a regression algorithm. According to the R-Squared value, the Light Gradient Boosting Machine performs best in this model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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