본 연구에서는 표준통계분류체계 간 연계를 통해 산업 혹은 제품의 내수 시장규모를 추정하는 방법을 제안하고 실질적 활용 가능성을 타진하였다. 이를 위해 KSIC 분류로 조사된 통계청의 광업 제조업 조사 결과와 HS 분류로 조사된 무역데이터를 통계청과 UN 통계처에서 제공하는 연계표를 활용하여 연계하였다. KSIC-ISIC-HS 간 통합연계표를 이용하여 국내시장규모를 분석하는데 있어 가장 큰 문제는 분류체계 간 중복 연결 문제인데, 본 연구에서는 각 품목별 출하액과 무역액 사이에 강한 상관관계가 있음을 활용하여 출하액의 상대적인 비중을 가중치로 중복 연결된 HS 무역액을 배분하는 방법을 제시하였다. 이를 이용하면 제조업 분야의 총 125개 모든 ISIC 품목별 국내시장규모를 분석하고 이를 바탕으로 미래의 단기 시장 규모를 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 ISIC 분류보다 세분화 된 품목에 대한 분석의 한계, 제조업 이외의 분야에 대한 적용 한계, 출하액 결측치로 인한 오차 등의 한계가 있으나, 내수 시장규모 정보를 가장 객관적이고 신뢰성 있으며 지속적으로 활용 가능한 데이터를 이용하여 분석 제공할 수 있는 방법을 제시한 점에 본 연구의 의의가 있다.
산업분류(Industrial Classification)는 산업활동의 종류를 체계적으로 구분한 것으로서, 모든 국가는 국가별 일정한 분류 방법에 의해 체계화된 표준산업분류(Standard Industrial Classification)를 운용하고 있다. 이를 바탕으로 자국의 산업활동과 관련한 통계조사를 통해 산업현황을 분석하거나, 관련 정책 수립에 활용하며, 또 국가 간 비교에도 이용하고 있다. 국제적으로는 2차 산업혁명 이후, 국가 간 경제 산업교류가 활발해지면서 국제적인 표준산업분류 기준의 필요성이 대두됨에 따라 유엔통계처(UNSD)는 영국의 경제학자 콜린 클라크가 1940년 산업을 1차(원시산업) 2차(가공산업) 3차(서비스산업)로 구분한 산업 3분류를 기초로 하여 1948년에 국제표준산업분류(ISIC)를 제정하였고, 대부분의 국가가 이를 원용하고 있다. 이러한 국제표준산업 분류(ISIC)와 각국의 표준산업분류는 제정 이후, 수차례 개정을 거쳐 현재에 이르고 있는데, 이들 표준산업분류가 거의 예외 없이 2000년대에 들어 대폭적인 개정이 이루어지고 있고, 그 개정 사유가 신생산업의 출현으로 인한 산업구조 변화를 반영하기 위한 것이라는 것과 그 개정 내용이 주로 3차산업 영역의 대분류 항목을 신설 세분하거나, 1 2차산업 영역 소속의 산업들이 3차산업 영역으로 소속 이동하는 형태라는 공통적 현상을 보이고 있다. 이에 본 연구는 이러한 공통적 현상의 발생 원인을 체계적으로 규명하고, 현 분류체계들의 문제점을 분석한 후, 서비스경제 관점에서의 새로운 산업분류체계의 방향을 고찰하고, 새로운 분류체계의 개념적 모델을 제안하였다. 향후 연구를 통해 본 제안 모델을 검증하고 신 분류체계 연구를 활성화할 필요가 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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pp.60-79
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2022
The U-Net architecture-based segmentation models attained remarkable performance in numerous medical image segmentation missions like skin lesion segmentation. Nevertheless, the resolution gradually decreases and the loss of spatial information increases with deeper network. The fusion of adjacent layers is not enough to make up for the lost spatial information, thus resulting in errors of segmentation boundary so as to decline the accuracy of segmentation. To tackle the issue, we propose a new deep learning-based segmentation model. In the decoding stage, the feature channels of each decoding unit are concatenated with all the feature channels of the upper coding unit. Which is done in order to ensure the segmentation effect by integrating spatial and semantic information, and promotes the robustness and generalization of our model by combining the atrous spatial pyramid pooling (ASPP) module and channel attention module (CAM). Extensive experiments on ISIC2016 and ISIC2017 common datasets proved that our model implements well and outperforms compared segmentation models for skin lesion segmentation.
Information management of products and services in every industries is gaining importance for resource planning and maintenance. In this paper, we analyzed the information classification systems for railway industry. International and domestic classification systems, such as HS, UNSPSC, eCl@ss and ISIC, are reviewed; as a result this paper presents the findings and the various issues. We proposed to-be images in adopting and utilizing the classification systems. Using the integrative information classification systems could make efficient electronic procurement, supply chain management and e-Business of railway services.
Purpose - This study discusses the effects of human capital in the formation of GVC linkages. We also investigate GVC intensity between Korea and ASEAN. Design/methodology - To solve the doubling-counting problem in evaluating comparative advantage, RCA has been re-computed using domestic value-added (henceforth RCA_VA) at the country-sector level instead of value of trade. The impact of human capital on GVC intensity was empirically analyzed by establishing a panel data set with four industries (ISIC Rev. 4) in eight ASEAN countries from 2005 to 2015 from OECD-TiVA and WDI. Findings - The empirical results show that human capital has a negative effect on GVC intensity in the agriculture and manufacture industries, while it has a positive effect in the service and information industries. The results do not mean that low human capital is a barrier and inefficient to GVC linkages. Low Value-added activities may be more profitable to some emerging countries. These findings suggest that it is important to accurately identify the competitive elements to increase gains from trade under the GVC. Also, it shows that comparative advantages can be misled by an RCA index evaluated in trade volume under the GVC. Originality/value - This study highlights the importance of human capital as a factor for the efficient formation of Global Value Chain (GVC). This study has different from the literature in analyzing the role of human capital in formation of linkage of the GVC. And we clarify the changing patterns of trade by removing the double-counting problem under the GVC.
Di Gai;Heng Luo;Jing He;Pengxiang Su;Zheng Huang;Song Zhang;Zhijun Tu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2458-2482
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2023
Medical image segmentation techniques based on convolution neural networks indulge in feature extraction triggering redundancy of parameters and unsatisfactory target localization, which outcomes in less accurate segmentation results to assist doctors in diagnosis. In this paper, we propose a multi-level semantic-rich encoding-decoding network, which consists of a Pooling-Conv-Former (PCFormer) module and a Cbam-Dilated-Transformer (CDT) module. In the PCFormer module, it is used to tackle the issue of parameter explosion in the conservative transformer and to compensate for the feature loss in the down-sampling process. In the CDT module, the Cbam attention module is adopted to highlight the feature regions by blending the intersection of attention mechanisms implicitly, and the Dilated convolution-Concat (DCC) module is designed as a parallel concatenation of multiple atrous convolution blocks to display the expanded perceptual field explicitly. In addition, MultiHead Attention-DwConv-Transformer (MDTransformer) module is utilized to evidently distinguish the target region from the background region. Extensive experiments on medical image segmentation from Glas, SIIM-ACR, ISIC and LGG demonstrated that our proposed network outperforms existing advanced methods in terms of both objective evaluation and subjective visual performance.
Purpose - This article will take the Korean manufacturing industry as an example to estimate Korea's global value chain status from the perspective of overall and sub-industry, hoping to provide a theoretical reference for Korean manufacturing to climb the global value chain. Design/methodology - Based on the WIOD data. The data is calculated by using MATLAB (2014a) coding. The data for 6 sectors are classified according to the International Standard Industrial Classification revision 3 (ISIC Rev. 3), the WIOD data are used to calculate and compare the position, participation and dynamics of the Korea, China and USA' manufacturing industry in the 1995-2016. Findings - The empirical results supported conclusions of the theoretical model. In the Korean GVC of electrical and optical sector, while stronger forward linkages than backward linkages to GVC are advantageous for an average advanced country, the benefits of downstream tasks are pronounced for non-advanced countries. And proved the correlation for an index to capture a country's upstream position or downstream position, it makes sense to compare that Korea's exports of intermediates in the same sector that are used by China and USA. Originality/value - The first is to re-examine the characteristics of South Korea's participation in global value chains under a more systematic and accurate theoretical framework, which provides a new empirical reference for related research; the second is to content covers of the manufacturing 6 sectors, so as to more completely describe the characteristics of Korean manufacturing's participation in global value chains; The value of this paper is providing empirical evidence of the effect of Korea's the GVC of manufacturing sectors. In the GVC of 6 sectors, first three have a higher position in the value chain and are in the upper middle and upper reaches of the GVC. The latter two have a low GVC position index, which has become the main sector that pulls down the overall position of Korea's manufacturing industry.
본 연구는 1996년부터 2011년까지 투입산출표를 이용하여 해당 기간 동안 한국의 ICT 산업과 자동차 산업의 산업연쇄효과 및 경쟁우위를 비교하였다. 국제표준산업분류(ISIC Rev.4)에 따라 ICT 산업을 분류하여 범위를 명확히 하였으며, 제품의 특성, 혁신주기에 따라 ICT 산업 내 제조업과 서비스업, 그리고 자동차 산업 내 제조업과 서비스업 부문으로 분류하였다. 연구 결과는, (1) ICT 산업은 수요(Backward Linkage Effect)와 공급(Forward Linkage Effect) 측면에서 자동차 산업의 평균과 비슷한 수준의 파급효과를 가지고 있다. (2) ICT 제조업은 수요와 공급 측면에서 ICT 서비스업의 평균보다 높은 수준의 파급효과를 가지고 있다. (3) 자동차 제조업은 수요와 공급 측면에서 모두 높은 수준의 파급효과를 갖지만, 자동차 서비스업은 공급 측면에서만 높은 수준의 파급효과를 갖는다. (4) ICT 제조업은 수요와 공급 측면에서 모두 높은 수준의 파급효과를 갖지만, 자동차 제조업은 공급 측면에서 높은 수준의 파급효과를 갖는다. (5) ICT 서비스업은 수요 측면에서 높은 수준의 파급효과를 가지고 있었으나 그 효과가 줄어들고 있고, 자동차 서비스업은 공급 측면에서 높은 수준의 파급효과를 갖는다고 보여준다. 이러한 연구 결과를 통하여, 이 전의 연구들에서 논의가 되었던 ICT 산업에 대한 분류 기준을 명확히 제시하였으며 ICT 산업과 자동차 산업에 대한 파급효과 및 중요성을 확인하고, 정책적 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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