본 연구의 목적은 고부가가치 창출을 위한 부산항 환적화물 유치 속성과 항만경쟁력이 무엇인지를 밝히고자 하였다. 환적화물 경쟁력을 항만물동량과 시장점유율로 정의하고 환적항만 환경요인을 내부환경과 외부환경으로 구분하여 이들이 미치는 영향을 살펴보았다. 연구결과 최적의 환적항만이 되기 위해서는 내부환경으로 배후규모와 입지, 시설 및 요율이, 외부환경으로는 국제 네트워크와 물류관리 정보화가 물동량증가에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 환적화물 유치전략을 극대화하기 위한 방안을 제시하면 첫째 입항에서 하역, 운송, 가공, 선적에 이르는 일괄관리시스템을 구축하여야 한다. 둘째, 관세법에서 규정한 개항을 자유무역지역으로 지정하여 관세 및 내국세 비과세를 통한 외국자본의 유업 및 물동량 증가라는 시스템을 구축하여야 한다. 셋째, 자본의 자유로운 이동을 위하여 불법적인 자본이동을 제외한 외국환거래의 대폭적인 자유화를 보장하여 화주 및 선박회사의 부산항 화물유치 증대 및 투자유치를 적극 추진하여야 한다.
우리나라는 2004년 자유무역협정(FTA, Free Trade Agreement) 발효를 시작으로 세계에서 가장 활발하게 FTA에 참여하고 있는 국가이다. FTA 제도를 활용하기 위해서는 협정별 원산지 결정기준의 충족, 직접운송 원칙 등 여러 요건을 반드시 충족하여야 한다. 우리나라 관세청의 수입검증 관련 해외 수출자는 제공한 원산지 증명의 검증 의무가 있다. 그러나 만약 검증 실패시, 수입국에서 과세가 이루어짐에 따라 특혜관세 혜택을 받았던 우리나라 수입자에게 관세채무가 발생하게 된다. 따라서 위험부담을 덜기위해 원산지 검증 이전에 원산지 증명 신뢰성에 영향을 미칠 수 있는 변수를 확인하는 것이 중요하다. 본 연구의 실증분석 결과에 의하면 수출기업의 특성 중 무역경험과 담당자 전문성이 발급된 원산지 증명 신뢰성과 밀접한 관련성이 있다. 수출국가 특성 중 FTA 참여수준이 원산지 증명 신뢰성에 긍정적으로 영향을 미치고 있는 것이 확인되었다.
이번 연구에서는 기존 철도차량의 대차 시스템에서 금속재로 제작되어온 대차 프레임 스킨을 대상으로, RTM 공정을 활용하여 복합소재로 제작할 때, 수치 해석 결과를 활용한 공정 특성을 분석하였다. 대차 프레임 스킨의 횡단면을 기준으로 두께의 변화에 따른 성형공정시간을 비교하였으며, 그에 따른 대차 프레임 스킨의 중량 변화도 함께 고려하였다. 결과적으로, 내부 섬유 매트의 부피가 일정하다는 가정하에 프레임 스킨 두께의 증가에 따라 RTM 공정시간은 줄어들었으며, 전체 시스템 중량도 감소하는 효과를 보였다. 이 결과를 토대로 향후 대차 프레임의 제조공정비용과 구조특성, 두 영역의 trade-off를 구현할 수 있는 설계 최적화 연구분야에서 제조공정 분야의 상대적 비용 산출을 위한 기본 자료로 활용할 수 있다.
최근 무선 통신과 전자 기기의 발전으로 초소형이고 고성능이며 저렴한 센서 노드 개발이 가능해졌다. 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks: WSN)는 환경 감지 및 데이터 처리를 할 수 있으며 무선 통신이 가능한 많은 센서 노드들로 구성된다. 본 논문은 WSN에서 사용자의 질의들을 처리하기 위한 복합 질의 처리(Hybrid Query Processing: HQP) 알고리즘을 제안한다. 연속 질의만을 고려한 기존 연구와는 달리, HQP는 연속 질의 (continuous query)와 순간 질의(ad-hoc query)를 모두 지원한다. 구체적으로, HQP는 앞서 실행된 연속 질의의 실행 결과로 각 센서 노드에 캐싱된 데이터를 이용하여 순간 질의의 실행에 사용되는 에너지 소비를 줄일 수 있도록 한다. 뿐만 아니라 질의 결과의 정확도와 소비된 에너지 수준 사이에서 적절한 trade-off를 제공한다. 다양한 WSN 환경에서 모의실험을 수행하여 HQP의 성능을 분석한다.
Purpose - With the recent spread of COVID-19, U.S. consumers' consumption pattern is changing towards purchasing large-capacity products, as they stay at home longer. Thus, the current research investigates the effects of box shape and component diversity for large-sized products on product evaluation in logistic business. Moreover, this research examines that information-processing fluency mediates the moderating effects of box shape and product components on target evaluations to confirm psychological mechanism for generating this effect. Design/methodology - In order to examine the hypotheses, the current research conducts two online experiments. The 184 participants (Study 1), and 205 participants (Study 2) of U.S. nationality were recruited through Amazon Mechanical Turk. This research analyzes the data by using SPSS 25 and PROCESS macro 4.0. Findings - Study 1 demonstrates that when the height of a box is greater than its width, products with single components promote positive target evaluations, while when the width of box is greater than its height, products with a variety of components lead to positive target evaluations. Study 2 shows that the same results are replicated in other product categories and with different box shape ratios. Moreover, Study 2 also finds that the ease of information processing mediates the interaction effects of box shape and component diversity on U.S. consumers' target evaluations. Originality/value - The current research has originality in that it investigates the effect of box shape and product composition diversity on U.S. consumer product evaluation from the perspective of information-processing theory Moreover, this research has practical implications for global traders who prepare for entering the U.S. market.
In this paper, anew parallel processing system based on a cluster architecture which provides scalability of a parallel processing system while maintains shared memory multiprocessor characteristics is proposed. In recent days low cost, high performnce microprocessors have led to construction of large scale parallel processing systems. Such parallel processing systems provides large scalability but are mainly used for scientific applications which have large data parallelism. A shared memory multiprocessor system like TICOM is currently used as aserver for the commercial application, however, the shared memory multiprocessor system is known to have very limited scalability. The proposed architecture can support scalability and performance of the parallel processing system while it provides adaptability for the commerical application, hence it can overcome the limitation of the shared memory multiprocessor. The architecture and characteristics of the proposed system shall be described. A proprietary hierarchical crsossbar network is designed for this system, of which the protocol, routing and switching technique and the signal transfer technique are optimized for the proposed architecture. The design trade-offs for the network are described in this paper and with simulation usihng the SES/workbench, it is explored that the network fits to the proposed architecture.
As wearable devices are powered by batteries, they need to consume as little energy as possible. To address this challenge, in this article, we propose a synergistic technique for energy-efficient approximate speech signal processing (ASSP) for wearable devices. More specifically, to enable the efficient trade-off between energy consumption and sound quality, we synergistically integrate an approximate multiplier and a successive approximate register analog-to-digital converter using our enhanced conversion algorithm. The proposed ASSP technique provides ~40% lower energy consumption with ~5% higher sound quality than a traditional one that optimizes only the bit width of SSP.
Because of the rapid increasing of network user, there are some problems to tolerate the network overhead. Recently, the research and technology of the user-level for high performance and low latency than TCP/IP which relied upon the kernel for processing the messages. For example, there is an Infiniband technology. The Infiniband Trade Association (IBTA) has been proposed as an industry standard for both communication between processing node and I/O devices and for inter-processor communication. It replaces the traditional bus-based interconnect with a switch-based network for connecting processing node and I/O devices. Also Infiniband uses RDMA (Remote DMA) for low latency of CPU and OS to communicate between Remote nodes. In this paper, we develop the SRP (SCSI RDMA Protocol) which is Storage Access Protocol on Infiniband network. And will compare to FC (Fibre Channle) based I-SCSI (Internet SCSI) that it is used to access storage on Etherent Fabric.
Information security and preservation of customer's data privacy are key factors for further wide spread adoption of microgrid (MG) technology. However, strong coupling between the operation cost of multi-microgrid (MMG) system and privacy of customer data makes it more challenging. A nested energy management system (EMS) has been proposed in this paper. The surplus/shortage information from the inner level MGs is included in processing the optimal operation of outer level MGs. This type of optimization ensures a layered privacy-preservation to customer at each MG level. The proposed EMS architecture is a better trade-off architecture between the operation cost of the MMG system and customer privacy-preservation at each level of MG.
A data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. The continuous characteristic of streaming data necessitates the use of algorithms that require only one scan over the stream for knowledge discovery. Data mining over data streams should support the flexible trade-off between processing time and mining accuracy. In many application areas, mining frequent itemsets has been suggested to find important frequent itemsets by considering the weight of itemsets. In this paper, we present an efficient algorithm WSFI (Weighted Support Frequent Itemsets)-Mine with normalized weight over data streams. Moreover, we propose a novel tree structure, called the Weighted Support FP-Tree (WSFP-Tree), that stores compressed crucial information about frequent itemsets. Empirical results show that our algorithm outperforms comparative algorithms under the windowed streaming model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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