Climate changes from global warming and reduction in agricultural land result in volatility of prices of agricultural products, causing a imbalance of food market in Korea. It is necessary to develop a transnational food industry cooperation system among Korea, China and Russia that directly or indirectly affect food industry in terms of the whole industrial network. This study analyzes the value chain and linkage in the agriculture, forestry and fisheries industries in three nations. The unit structure and the industrial patterns of three nations were derived using the World Input-output Table (WIOT) from 2004 to 2014 every five years. This paper is expected to contribute to develop food security cooperation in the northern part of the Korean peninsula and to promote the mutual growth of food industry through industry linkage and cooperation.
한국이동통신 산업의 2G에서 3G로 진화하는 기술 패러다임과 더불어 발생한 경쟁 양상은 네트워크 기반 산업에서의 혁신과 경쟁 전략에 대한 시사점을 제시해 준다. 사례 분석 결과 한국이동통신 산업은 지배적 사업자와 후발 사업자가 확연히 구분된 가운데 수확체증 법칙으로 인한 지속적인 시장지배자가 존재하는 형태를 보여주고 있고, 이러한 배경에는 시장의 경쟁적 지위에 따라 네트워크 특징과 구조가 반영된 차별적인 혁신과 경쟁 전략이 내재되어 있었다. 본 연구를 통해 전체 네트워크가 발생된 이동통신 산업 특성으로 인하여 후발사업자가 가져오는 와해성 혁신은 지배적 사업자의 점진적 혁신에 의해 실패하고 승자독식 체제가 지속되는 현상을 고찰할 수 있었다. 본 연구는 실증적으로 분석이 어려운 복잡계와 네트워크 효과에 관한 연구 주제에 대한 사례분석을 바탕으로 네트워크 특징과 구조를 적용한 수식(Numerical) 모형을 이용하여 시뮬레이션분석 기법을 이용한 차후 연구에 대한 이론적 기반을 확립하는데 의의가 있다.
부가통신서비스산업은 통신서비스 산업과 국가 경제 발전에 중요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구는 산업연관분석을 이용하여 2000년, 2005년 2009년 세 개년도 동안 부가통신서비스 산업의 역할에 대해 조사하였다. 분석을 위해 수요유도모형에 따른 생산유발효과, 부가가치유발효과 그리고 취업유발효과, 공급유도모형과 레온티에프 가격 모형에 따른 공급지장효과, 물가파급효과 그리고 전후방연쇄효과에 대해 알아보았다. 분석 결과 생산유발효과는 2000년 0.5253원, 2009년 1.31314원, 부가가치유발효과는 0.25112원에서 0.5337원으로 취업유발효과는 0.09749명에서 0.21025명으로 성장하였고, 공급지장효과는 1.29003원에서 2.12048원, 레온티에프 가격모형에 의한 물가파급효과는 0.0022%에서 0.00258%로 상승하였다. 마지막으로 산업연쇄효과에 따르면 최종 수요적 원시산업형의 특징을 가지는 것으로 나타났다.
The previous studies regarding the stock returns have advocated that industry effects exist over entire industry. As the industry categories are more rigid, the demand for predicting the industry sectors is rapidly increasing. The advances in Artificial Intelligence and Neural Networks suggest the feasibility of a valuable computational model for stock returns prediction. We propose a sector-factor model for predicting the return on industry stock index using neural networks. As a substitute for the traditional models, neural network model may be more accurate and effective alternative when the dynamics between the underlying industry features are not well known or when the industry specific asset pricing equation cannot be solved analytically. To assess the potential value of neural network model, we simulate the resulting network and show that the proposed model can be used successfully for banks and general construction industry. For comparison, we estimate models using traditional statistical method of multiple regression. To illustrate the practical relevance of neural network model, we apply it to the predictions of two industry stock indexes from 1980 to 1995.
This study examines the impact of cryptocurrency value characteristics on cryptocurrency investment intention. Stock craze and information provided through various media, including YouTube, play an essential role in helping investors recognize the value of cryptocurrency and develop positive investment intentions. In this study, we applied the Value-Based Adoption Model (VAM) to verify the relationship between cryptocurrency value characteristics and investment intention. We surveyed 500 cryptocurrency investors to assess network externalities, awareness, compatibility, cost benefits (fees), technicality, security, perceived value, and investment intentions. SEM (Structural Equation Modeling) using AMOS 26.0 was used for data analysis. Results show that network externalities, awareness, compatibility, cost benefits (fees), security, and perceived value significantly impact investment intention. This study provides insights that help investors accurately perceive cryptocurrencies and develop strategies to increase investment intentions. It also contributes to improving investors' decision-making ability. This comprehensive approach will foster the growth of the cryptocurrency market and strengthen investor confidence.
새로운 가치를 창출하기 위한 자원 확보는 기술과 시장의 불확실성이 높은 융합시장에서 기업이 살아남기 위한 필수조건이다. 이 연구는 융합환경에 직면한 이동통신사가 새로운 가치창출을 위해 필요한 자원들의 연결체인 가치네트워크를 어떻게 재구성해왔는지를 밝혀내고자 했다. 이를 위해 SK텔레콤을 분석 사례로 선정하여 1999년부터 2008년까지 SK텔레콤의 출자구조에 대한 측정을 통해 자원구성관점에서 SK텔레콤의 가치네트워크가 융합환경에 어떻게 적응해왔는지를 실증적으로 분석하였다. 연구결과 이동통신망의 고도화에 기반한 융합서비스 제공은 SK텔레콤의 수입원천에 구조적인 변화를 가져왔으며, 사업영역의 확장을 통해 SK텔레콤이 미디어기업으로 자리매김할 수 있는 원동력으로 작동하였다. 이 과정에서 출자구조로 측정된 SK텔레콤의 가치네트워크는 새로운 가치창출을 위해 동종 산업뿐만 아니라 이종 산업에 존재하는 보완적 자산을 역동적으로 재구성해가며 가치 지향적으로 진화했다.
An artificial neural network is applied to the prediction of compressive strength, slump value of concrete. Standard mixed tables arc trained and estimated, and the results are compared with those of experiments. To consider the varieties of material properties, the standard mixed tables of two companies of Ready Mixed Concrete are used. And they are trained with the neural network. In this paper, standard back propagation network is used. For the arrangement on the approval of prediction of compressive strength and slump value, the standard compressive strength of 210, $240kgf/cm^2$ and target slump value of 12, 15cm are used because the amount of production of that range arc the most at ordinary companies. In results, in the prediction of compressive strength and slump value, the predicted values are converged well to those of standard mixed tables at the target error of 0.10, 0.05, 0.001 regardless of two companies.
본 논문은 세계 자동차산업을 대상으로 2015년판 OECD-TIVA 자료 분석을 통해 구축된 수출품의 해외조달 부가가치 네트워크 특성을 사회네트워크 기법을 활용하여 분석하였다. 그 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 1995-2011년 기간 동안에 생산공정 분업은 EU, NAFTA와 같은 역내 경제블록에 한정된 것이 아니라 세계적인 차원으로 심화되었다. 둘째, 수출품의 부가가치 해외조달 네트워크는 위계적이고 공간적으로 집중되고 평균거리가 짧아지는 좁은 세상 네트워크의 특성들을 보여주었다. 셋째, 자동차산업 글로벌 가치사슬에서 주요 공급자는 소수의 국가들에 불과하지만 중간재의 사용자는 다수의 국가들이다. 가장 핵심적인 해외 부가가치의 공급자들인 미국, 독일, 중국 간에 특징적인 차이가 존재한다. 생산공정 분업이 글로벌 수준에서 전개된 것은 사실이지만 그 이면에 중심과 주변, 국내와 외국자본의 이분법의 긴장이 놓여 있다.
MANET has vulnerable structure on security owing to structural characteristics as follows. MANET consisted of moving nodes is that every nodes have to perform function of router. Every node has to provide reliable routing service in cooperation each other. These properties are caused by expose to various attacks. But, it is difficult that position of environment intrusion detection system is established, information is collected, and particularly attack is detected because of moving of nodes in MANET environment. It is not easy that important profile is constructed also. In this paper, conformal predictor - support vector machine(CP-SVM) based intrusion detection technique was proposed in order to do more accurate and efficient intrusion detection. In this study, IDS-agents calculate p value from collected packet and transmit to cluster head, and then other all cluster head have same value and detect abnormal behavior using the value. Cluster form of hierarchical structure was used to reduce consumption of nodes also. Effectiveness of proposed method was confirmed through experiment.
무형자산의 가치에 대한 중요성이 대두되면서 이를 측정하는 것에 관한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 미디어 산업의 빠른 성장에도 불구하고 해당 산업 내 캐릭터 가치를 정량적으로 평가하는 데 많은 어려움이 존재한다. 최근에는 소셜 네트워크 분석 (Social Network Analysis) 방법론이 미디어 사용자의 행태를 분석하는 데 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 SNS 데이터를 통하여 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 특징과 인간의 검색 행위 사이의 상관 관계를 분석하였다. 분석 결과 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 중심성 척도와 검색 데이터 간 유의미한 상관 관계 및 인과성이 확인되었다. 본 연구 결과는 캐릭터 네트워크가 캐릭터 자산의 가치평가를 위한 단서로서 활용될 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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