The information security industry market is sluggish despite high expectation for its growth, and thus policies are required to define the causes and to address these issues. The policy formulation requires various historical market and human resource data for analyzing the industry, which cannot be guaranteed secured. This study executed face-to-face in-depth interviews with the frontline businesses in order to gather live opinions and to analyze industry's value chain, problems, and difficulties with a view to defining policy tasks for the development of the industry. The findings of the study revealed the current technical level of the information security industry, the frontline difficulty, and industrial ecosystem status. Based on these findings, the industry revitalization policy was devised and proposed. Objectives of the policy included the fostering of capacity to conceptualize, plan, and design industrial strategies based on the analysis of the industry's value chain and ecosystem, the expansion of the industry's value-added through the enhanced securing and management of the Intellectual Property Rights (IPR), and the nurturing of the security Human Resources (HR) in line with the industrial demand.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.2
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pp.43-49
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2024
In early 2020, as the COVID-19 pandemic hit the world, widespread changes occurred throughout society. COVID-19 also brought changes in consumers' consumption behaviors and preferences. This study aims to find out how the current status of the tourism industry and the coffee industry has changed since the end of COVID-19 by conducting big data analysis focusing on the search frequency of Naver, Google, and the following, which are representative social networks in Korea. Designating "Coffee Industry + Tourism Industry" as the representative keyword, January 1, 2020 to December 31, 2020, the time of each COVID-19 outbreak, was set before the COVID-19 type, and January 1, 2023 to December 31, 2023 was set after the end of COVID-19. Based on the analyzed search binder big data analysis within the period, we would like to find out how the current status of the tourism industry and the coffee industry has changed since the end of COVID-19. Finaly, the coffee and tourism industries are on the path of recovery and growth. In particular, the rise in coffee consumption, the recovery of the number of tourists, the emphasis on local tourism, and the strengthening of links with global markets are prominent.
Since Industry 4.0, there is a growing interest in smart manufacturing across all industries. However, there are few studies on this topic in the garment industry despite the growing interest in implementing smart manufacturing. This paper presents the feasibility and essential considerations for implementing smart manufacturing in the garment industry. A systematic review analysis was conducted. Studies on garment manufacturing and smart manufacturing were searched separately in the Scopus database. Key technologies for each manufacturing were derived by keyword analysis. Studies on key technologies in each manufacturing were selected; in addition, bibliographic analysis and cluster analysis were conducted to understand the progress of technological development in the garment industry. In garment manufacturing, technology studies are rare as well as locally biased. In addition, there are technological gaps compared to other manufacturing. However, smart manufacturing studies are still in their infancy and the direction of garment manufacturing studies are toward smart manufacturing. More studies are needed to apply the key technologies of smart manufacturing to garment manufacturing. In this case, the progress of technology development, the difference in the industrial environment, and the level of implementation should be considered. Human components should be integrated into smart manufacturing systems in a labor-intensive garment manufacturing process.
The domestic information security market is booming, For the development of the information security industry. I wanted to suggest a strategy for finding and developing a good business model. So the main products were classified by similar industries. And The sector was selected as the dependent variable. Expert interviews were conducted and classified according to technical maturity. Independent variables were sales, number of employees, and performance. Average analysis result, sales amounted to 8.798 billion won, 13.51 years in industry, and 64.3 employees. As a result of SPSS statistical analysis, the correlation between industry type and sales according to technical maturity (r = -.729) was within 5% of significance level. The regression results were significant. (p= .047<0.05) Therefore, industry classification and sales are related to technological maturity.
This paper describes the dynamic analysis method and the characteristics of rotating type transverse flux motors excited by permanent magnets; the machine is called TFRM in here. A prototype of TFRM, made by combing soft magnetic composite (SMC) core, is introduced first, then the magneto static and dynamic analysis methods are explained. Analysis results are compared with measured results, and finally the effects of the proposed dynamic analysis method and the characteristics of TFRM are discussed.
According to the demand for services. a single point contract between a user and provider spreads over the industry, and the relationship between them is a main issue. The user wants to make a deal with the contributor which can provide the effective services to the user. This study is to estimate the efficiency of global logistics industry with Data Envelopment Analysis, by nations from 2001 to 2005. Furthermore, it tries to estimate the inefficiency affected by macro factors, and proves the association between them using Tobit model. Global logistics industry has made growth both externally and internally more than doubled for the last 5years. Technical inefficiency of global logistics industry is more influenced by pure technical inefficiency than inefficiency of scale. Therefore technical efficiency can be increased by decreasing pure technical inefficiency. Through this study, it found that the logistics industry got influenced to its efficiency by high price of oil, and courier and transportation service market is formed stably. Furthermore, it advocates policy planners to consider effectiveness and clearness of policy which influence to inefficiency of logistics industry. Also, it found that labor and financial support can give critical effect.
In the recent efficiency study became accomplished generally a listed company, the efficiency study of small manufacturing industry is deficient. The purpose of this study analysis efficiency of small manufacturing industry by using the DEA model. DEA model is non-financial approach method to measure relative efficiency by input factors and output. The panel data from 1996 to 1999 are used for the analysis. The relative mean-efficiency can be summarized as follows. The wholesale trade and commission trade manufacturing industry 68.99%, communication equipment manufacturing industry 60.58%, food products and beverages manufacturing industry 91.05%, motor vehicles, trailers and semitrailers manufacturing industry 85.80%, basic metals manufacturing industry 88.96%, pulp, paper and paper products manufacturing industry 96.53%, chemical and chemical products manufacturing industry appeared with 78.67%. The results is expected to provide the empirical evidence useful to enhancing the competitiveness of manufacturing industry in korea.
The analysis of the tourist industry in relation to the general industries is of high use as a means to measure an economic effectiveness as the interest in the policy of service industry increases. From the Input-Output Tables of both 2007 and 2008, Inverse Matrix Coefficients, Imports Requirement Coefficients, and Value Added Requirement Coefficients have been derived. As a result of analysis, the main indexes of the industry-related analysis have almost no differences as compared with those of the 1980s. In spite of the reduction in the scope of the tourist industry in this paper, it is estimated that the reason why the above-mentioned result has been derived is that the influence of today's tourist industry grows bigger than that of the past. In the future studies, the agreement on the classification of tourist industry is requested. In addition, all kinds of calculations have to be derived in general, and the general parts of the tourist industry have to be analyzed in details.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37B
no.9
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pp.837-848
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2012
This study has conducted the economic effects of R&D investment in the IT industry using multi-regression analysis with three independent variables; capital stock, labor input and R&D stock. In this study, the IT industry has been categorized into three sub-industries; broadcasting communication appliances, information appliances and electronic components industry. Our analysis has found that auto-correlation shows considerable levels whereas figures of t-value and R-square show significant levels among all the IT sub-industries. Meanwhile, the values of R&D stock in the information appliances industry and that of labor input coefficients in the electronic components industry were minus, thus multi-collinearity was suspected. We have solved the problems regarding auto-correlation and multi-collinearity through Cochrane-Orcutt estimation and principal components analysis. This paper has derived the implications that R&D investment in the broadcasting communication industry is much more influential than any other IT sub-industry.
Detection of specific compounds influencing food flavor quality is not easy. Electronic nose, comprised of electronic chemical sensors with partial specificity and appropriate pattern recognition system, is capable of recognizing simple and complex volatiles. It provides fast analysis with simple and straightforward results and is best suited for quality control and process monitoring of flavor in food industry. This review examines application of electronic nose in food analysis with brief explanation of its principle. Characteristics of different sensors and sensor drift. and solutions to related problems are reviewed. Applications of electronic nose in food industry include monitoring of fermentation process and lipid oxidation, prediction of shelf life, identification of irradiated volatile compounds, discrimination of food material origin, and quality control of food and processing by principal component analysis and neural network analysis. Electronic nose could be useful for quality control in food industry when correlating analytical instrumental data with sensory evaluation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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