ICT의 비약적인 발전으로 기업 비즈니스 모델이 빠르게 변화했으며 더불어 급진적인 IT기술의 성장으로 순차적 혹은 점진적인 생존이 어렵게 되었다. IT서비스와 같이 인터넷을 기반으로 둔 새로운 사업들은 기존에 존재하지 않는 융·복합적인 새로운 비즈니스 모델을 찾으며 더욱 경쟁력 있는 비즈니스 모델을 만들어 내고자 고민하고 있지만, 과거에 성공했던 비즈니스 모델은 그 경제적인 효율성에 소멸되고 있다. 그러나 인터넷을 통한 플랫폼의 경우 플랫폼의 가치가 급격히 높아지는 임계점 도달이 기존에 비해 빠른 속도로 일어나게 되었기 때문에 모든 비즈니스에 있어서 비즈니스의 급격한 팽창을 위한 플랫폼화가 매우 중요한 조건이 되었다. 본 연구에서는 IT서비스 기획에 있어서 플랫폼 비즈니스 모델 수립의 필요성을 분석하고, 플랫폼 비즈니스 모델 사례들을 분석함으로써 플랫폼 비즈니스 모델의 특징을 도출하였다. 연구결과, 도출된 특징들은 첫째, 충분한 구매자와 판매자를 확보해야하고 둘째, 고객들에게는 해당 플랫폼만의 차별적인 가치가 창출되어 제공되어야 하며 셋째, 플랫폼 주도 기업과 참여자, 또는 참여자 간 공동의 이익이 존재해야 한다. 그리고 넷째로, 참여자의 기반 확대와 업그레이드, 인접 분야 확장 등으로 지속적인 확장성을 가지고 있어야 하며, 진화가 지속되어야 한다는 것이다. 도출된 특징들은 플랫폼 비즈니스 모델 수립과 서비스기획의 도식화에 많은 영향력을 미칠 것을 기대하며, 본 연구를 시작으로 연구에 언급되지 않은 플랫폼 비즈니스 수익모델의 이론이 정립되어 플랫폼 기반 IT서비스 기획을 하는 기획자들이 기획 초안 다지기에 있어서 보다 더욱 시간을 줄이고 큰 그림을 그려갈 수 있는 길이 될 수 있길 기대해본다.
Purpose: The purpose of this study was to identify the relationship between smart factory utilization and continued use intention between UTAUT, dynamic capabilities of smart factory construction companies and present the company's strategic direction. Research design, data, and methodology: In this study, a structured research model was derived to confirm the relationship between UTAUT, dynamic capabilities, smart factory utilization and continued use intention and the difference according to Technology perception. For analysis a total of 223 valid questionnaires from e-commerce users were used. Confirmatory factor analysis, correlation analysis, and structural equations were conducted to verify. Results: Both UTAUT, dynamic capabilities had a significant effect on smart factory utilization as well as continued use intention. It was found that the relationship between UTAUT, dynamic capabilities, smart factory utilization, and continued use intention. differed depending on the technology perception. Conclusions: Organizational members utilize the smart factory in anticipation of effects such as work performance and various improvements. Smart factory data will be used continuously when it is useful for business processes and operations. It is necessary to establish strategies and provide training to improve the technical level and capabilities of organizational members. Through this, a strategy is needed that can be continuously used by utilizing the information obtained through smart factory to improve work efficiency, productivity and efficiency increase is needed
본 연구는 유사한 혹은 동일한 산업에 속해 있는 두 기업이 공동사업(joint venture)을 수행하는 과정에서 이익을 분배하는 메카니즘을 분석한다. 두 기업이 동의할 수 있는 '공정한' 이익분배와 함께 자원배분의 효율성을 달성할 수 있는 의사결정구조를 모색한다. 공동사업은 한 기업이 설비를 제공하고, 다른 기업이 제품을 생산하고 판매하는 형태로 진행되는 경우를 상정하고 있다. 본 연구의 분석결과는 공동사업의 의사결정 구조를 적절히 고안하면 사회적 효율성을 충족하는 균형에 도달할 수 있음을 시사한다. 동일 기업집단 내의 공동사업과 같이 이익분배(이전가격)가 사전에 정해져 기업들의 사적 유인이 통제될 수 있는 상황 뿐 아니라, 독립적 기업들의 공동사업에서도 판매기업이 단독으로 이전가격을 결정하는 구조를 배제하면 효율적인 결과를 낳을 수 있음을 보인다.
농업의 6차산업화는 농업의 융 복합을 통해 새로운 부가가치를 창출하며, 지역경제 활성화에 기여하는 등 농촌지역의 선순환 효과를 촉진시키고 있다. 이에 지역별 효율성 분석 및 효율성에 미치는 영향요인을 분석함으로써 국내 6차산업화 활성화를 위한 시사점을 제공하고자 한다. 본 연구의 분석 자료는 "2015년~2016년 농 식품 6차산업화 기초실태조사 연구" 보고서 자료를 활용하였다. 분석방법으로는 DEA 및 Tobit 검증을 통해서 분석을 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 6차산업화는 소득증대 및 효율성 개선에 기여하고 있다. 두 번째, 연평균 농가 인구증가율, 2차산업 참여 비율은 부(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 세 번째, 6차산업화 인지여부는 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 자료의 한계 및 정성적 요인, 외생변수 및 설명력 등의 한계가 있을 수 있지만, 지역별 6차산업화 효율성 제고를 위한 객관적인 시사점을 도출하였다는 점에서 의미가 있다.
종단연구는 동일 대상에 대하여 반복적으로 측정한 종단자료를 기반으로 하는 연구방법을 말한다. 대부분의 종단분석 방법은 예측이나 추론에 적합하고, 탐색적 목적으로 사용하기에는 적합하지 않은 경우가 많다. 본 연구에서는 종단자료를 분석하는 탐색적 방법을 제시한다. 이 방법은 자기조직화지도기법을 사용하여 종단자료를 군집화 하여 최선의 군집 수를 정한 후 종단궤적을 찾는 방법이다. 제안한 방법론은 고용정보원의 종단자료에 적용되었으며, 총 2,610개의 샘플에 대하여 분석을 하였다. 방법론을 적용한 결과 패널 별로 시계열적으로 군집 화되는 결과를 얻었다. 이는 종단자료를 사전에 클러스터링하고 다층 종단분석을 하는 것이 더욱 효과적이라는 사실을 나타낸다.
본 연구에서는 COVID-19의 영향과 온라인 시장을 중심으로 구매패턴이 변화하는 현 경영환경의 시대에서 온라인 배송업체의 구매정보와 상품정보를 기반으로 군집분석과 연관성 분석을 실시하였다. 고객군집, 상품군집, 그리고 교차결합을 통해 데이터를 세분화시켜 결합군집을 생성하여 학문적으로 새로운 방안의 군집분석을 시도하였으며, 각각의 군집분석 결과를 토대로 연관성 분석을 하였다. 연관성 분석 결과, 상대적으로 결합군집에서 더 많은 연관 규칙이 도출 되었으며, 중복률은 더 적은 것으로 분석되어 효율성이 매우 높은 것으로 나타났다. 이는 고객의 니즈에 맞게 상품을 추천하기 위해서는 결합군집이 가장 적합한 모델이라고 판단된다. 결합군집 모델은 소비자에겐 시간 절약과 유용한 정보를 제공하면서, 해당 업체에는 판매량을 증가시키는 등의 긍정적인 효과를 가져올 것으로 사료된다. 향후 연구과제로써, 다양한 특성을 갖고 있는 다수의 온라인 배송업체들을 대상으로 비교·분석한다면 좀 더 명확하고 유의미한 연구결과를 도출할 수 있을것으로 기대된다.
This study is to develop a diagnostic model for the effective introduction of smart factories in the manufacturing industry, to diagnose SMEs that have difficulties in building their own smart factory compared to large enterprise, to identify the current level and to present directions for implementation. IT, AT, and OT experts diagnosed 18 SMEs using the "Smart Factory Capacity Diagnosis Tool" developed for smart factory level assessment of companies. They analyzed the results and assessed the level by smart factory diagnosis categories. Companies' smart factory diagnostic mean score is 322 out of 1000 points, between 1 level (check) and 2 level (monitoring). According to diagnosis category, Factory Field Basic, R&D, Production/Logistics/Quality Control, Supply Chain Management and Reference Information Standardization are high but Strategy, Facility Automation, Equipment Control, Data/Information System and Effect Analysis are low. There was little difference in smart factory level depending on whether IT system was built or not. Also, Companies with large sales amount were not necessarily advantageous to smart factories. This study will help SMEs who are interested in smart factory. In order to build smart factory, it is necessary to analyze the market trends, SW/ICT and establish a smart factory strategy suitable for the company considering the characteristics of industry and business environment.
최근 암호화폐거래소로 투자자들이 몰리면서 비트코인 가격이 급등락하고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 모형을 이용하여 비트코인의 가격을 예측하고, 투자전략을 통해 비트코인의 수익성이 있는지를 분석하는 것이다. 비선형성과 장기기억 특성을 보이는 비트코인 가격 예측모형으로는 LSTM을 활용하며, 예측 가격을 입력변수로 하는 이동평균선 교차전략의 수익성을 분석하였다. 2013년부터 2021년까지의 LSTM 예측 가격을 이용한 비트코인 이동평균선 교차전략의 투자 성과는 단순 시장가격을 이용한 이동평균선 교차전략과 벤치마크전략 Buy & Hold 보다 각각 5.5%와 46% 이상의 수익률 개선 효과를 보여주었다. 최근 데이터까지 확장하여 분석한 본 연구의 결과는 기존의 연구들과 마찬가지로 암호화폐 시장의 비효율성(inefficiency)을 지지하고 있으며, 비트코인 투자자들에게는 딥러닝 모형을 이용한 투자전략의 실전 활용 가능성을 보여주었다. 향후 연구에서는 다양한 딥러닝 모형들의 성과 비교를 통해 최적의 예측모형을 개발하고 비트코인 투자전략의 수익성을 개선할 필요가 있다.
최근 팀 프로젝트에서 모바일 커뮤니케이션 서비스(MCS: mobile communication services)를 활용한 협업이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 MCS를 활용한 협업이 팀 프로젝트 성과에 미치는 영향을 살펴보았다. 조직 측면에서 팀 몰입과 팀 신뢰가 팀 프로젝트 성과 형성에 핵심적인 역할을 담당할 것으로 예상하였으며, MCS 유용성의 영향에 대해서도 살펴보았다. MCS 유용성을 형성하는 주요 특성으로 유비쿼티, 복합적 사용, 사용 용이성을 고려하였다. 팀 프로젝트 수행 시 IT 서비스를 자주 활용하는 116명의 대학생들을 대상으로 연구 모형을 검증하였으며, PLS를 활용하였다. 연구 모형 분석 결과, 팀 신뢰는 팀 몰입과 팀 프로젝트 성과에 긍정적으로 유의한 영향을 미쳤다. 하지만, MCS 유용성은 팀 몰입에 유의한 영향을 미치지 않았고, 팀 프로젝트 성과에만 유의한 영향을 미쳤다. MCS 특성 가운데 사용 용이성만 MCS 유용성 형성에 도움을 주는 것으로 밝혀졌으며, 유비퀴티와 복합 사용성은 MCS 유용성에 유의한 영향을 미치지 않았다.
Korea has high quality level of ICT Technologies, however it still have a long way to go before invigoration of ICT in agriculture industry. The government of Korea supply to agriculture ICT systems, however these are the enclosed type and insufficient the level of connectivity, compatibility, and integrity between ICT systems. Farmers can not share crop information and one system can not use with others in combination. Recently, IoT(Internet of Things) become popular to emphasize the vision of a global internet and ICT industry. The IoT is a critical technology that leads future internet generation. We believe that IoT will change status of agriculture industry and appearance of various agriculture business model. Using IoT technology is provided a platform of opportunities to optimize work processes and efficient use of energy, time and labour in farm. It can automatically control temperature, humidity, sunshine system and so on for optimal growth conditions at greenhouse and plant factory. Growth setting can even be controlled and monitored crop condition and disease by a smartphone app or PC. It is possible to improve quality of farming and farm product. We suggest that construction of IoT platform through open API in agriculture industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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