The information and communications construction business has the characteristics of an infrastructure industry and responsibility for the construction and maintenance of all ICT infrastructures. With the recent proliferation of the smart convergence of various industries based on ICT infrastructure, the role of the information and communications construction business has been highlighted to accommodate the convergence and implementation environment in construction and medical industries. Therefore, this paper seeks policy measures to establish the new role of the information and communications business under the rapidly developing smart convergence environment and the priorities of policy measures to strengthen the capability of the information and communications business using a quantitative model. The analysis result suggests that the difference in importance of each policy measure should be considered in order to execute effectively the policy of promoting the information and communications construction business. Given the constraint of limited budget, policy priorities include the development of new markets, and establishment of incentive for new technology. This study is significant for its theoretical contribution, being the first quantitative approach to policy priorities for the promotion of information and communications construction business under the smart convertgence environment.
Byung-Sun Cho;Sang-Sup Cho;Sung-Sik Shin;Gang-hoon Kim
ETRI Journal
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제45권2호
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pp.267-276
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2023
R&D strategies of companies with low and high technological levels are discussed based on the concept of technology convergence and divergence. However, empirically detecting enterprise technology convergence in the distribution of enterprise technology (total productivity increase) over time and identifying key change factors are challenging. This study used a novel statistical indicator that captures the internal technology distribution change with a single number to clearly measure the technology distribution peak as a change in critical bandwidth for enterprise technology convergence and presented it as evidence of each technology convergence or divergence. Furthermore, this study applied the quantitative technology convergence identification method. Technology convergence appeared from the separation of total corporate productivity distribution of 69 IT companies in Korea in 2019-2020 rather than in 2015-2016. Results indicated that when the total technological level was separated from the technology leading and technology catch-up, IT companies were found to be pursuing R&D strategies for technology catch-up.
고객만족도조사에서 가중치를 어떠한 방법으로 산정할 것인지는 여러 가지 논점이 제기되고 있는 상황이다. 이에 본 연구는 최소제곱 회귀모형과 분위회귀모형의 회귀계수를 비교하여 분위별 만족도의 가중치가 어떻게 다른지 살펴보고, 분위별 회귀계수의 영향력 차이를 파악하기 위해 부트스트랩 검증을 실시하였다. 공개 소프트웨어인 R(Quantreg 패키지)을 이용하여 분석한 결과, 분위에 따라 만족도 요인의 영향력 크기는 차이가 있는 것으로 나타났고, 각 분위별 회귀계수는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 평균적인 집단의 특성을 제시하는 최소제곱 회귀모형보다 만족수준에 따른 고객집단 별로 만족요인의 영향력을 제시하는 분위회귀모형을 이용하는 것이 고객만족도를 위한 계량적 융합정책 설계에 기여를 할 것이다.
Practical methodology for categorizing collaborative disciplines or research in a quantitative manner is presented by developing a Correlation Matrix of Major Disciplines (CMMD) using bibliometric data collected between 2009 and 2014. First, 21 major disciplines in science and engineering are defined based on journal publication frequency. Second, major disciplines using a comparing discipline correlation matrix is created and correlation score using CMMD is calculated based on an analyzer function that is given to the matrix elements. Third, a correlation between the major disciplines and 14 research fields using CMMD is calculated for validation. Collaborative researches are classified into three groups by partially accepting the definition of pluri-discipline from peer review manual, European Science Foundation, inner-discipline, inter-discipline and cross-discipline. Applying simple categorization criteria identifies three groups of collaborative research and also those results can be visualized. Overall, the proposed methodology supports the categorization for each research field.
Recently, deep reinforcement learning has been applied to a variety of industries, such as games, robotics, autonomous vehicles, and data cooling systems. An algorithm called reinforcement learning allows for automated asset allocation without the requirement for ongoing monitoring. It is free to choose its own policies. The purpose of this paper is to carry out an empirical analysis of the performance of asset allocation strategies. Among the strategies considered were the conventional Mean- Variance Optimization (MVO) and the Proximal Policy Optimization (PPO). According to the findings, the PPO outperformed both its benchmark index and the MVO. This paper demonstrates how dynamic asset allocation can benefit from the development of a reinforcement learning algorithm.
최근 한국에서는 기존의 경제구조에 ICT 기술을 접목하여 새로운 성장 동인과 일자리를 창출할 수 있다는 창조경제(creative economy)의 도입이 핵심정책으로 추진되고 있으며, 2013년 6월에는 창조경제의 제도적 실행을 위한 법안이 국회를 통과하였다. 창조경제의 개념은 ICT(Information Communication Technologies) 기술을 중심으로 산업과 산업이 융합되면서, 과거 산업의 범주를 넘어 새로운 가치와 서비스를 창출하는 신 개념의 산업 패러다임을 만들어 낼 수 있다는 것이다. 다시 말해, 창조경제 활성화를 위한 핵심요소로 ICT 기술과 다양한 산업이 융합되는 스마트융합(smart convergence)이 중요하게 평가되고 있다. 이에 본 논문은 '스마트 융합'의 정의를 기초로 미래 스마트 융합시대가 가져올 경제적 효과 및 사회문화의 변화를 예측하고, 창조경제 활성화를 위한 정책적 제언을 다각적으로 제시하고 있다. 본 논문에서는 전문가 심층면접, 솔로우모형(Solow Model)을 활용한 계량분석을 수행하였고, 창조경제 활성화를 위하여 수요 및 공급기반을 고려한 스마트융합, 선택적 집중을 통한 스마트융합, 스마트워크 등 법제도적인 사전정비의 중요성을 정책제언으로 제시하였다. 본 연구는 초기 이론 정립 위주의 선행연구들과 달리 정책적 실행가능성을 고려한 정량적 연구라는 차별성을 지닌다. 이러한 한국의 선행경험은 새로운 성장동인 및 일자리를 마련하기 위하여 창조경제를 정책적으로 추진하고자하는 다른 국가들에게 중요한 교훈(lessons)이 될 수 있다.
Managing the quantitative measurement of the data control activities in enterprise wide is important to secure management of data governance. However, research on data governance is limited to concept definitions and components, and data governance research on evaluation models is lacking. In this study, we developed a model of quantitative assessment for data governance including the assessment area, evaluation index and evaluation matrix. We also, proposed a method of developing the model of quantitative assessment for data governance. For this purpose, we used previous studies and expert opinion analysis such as the Delphi technique, KJ method in this paper. This study contributes to literature by developing a quantitative evaluation model for data governance at the early stage of the study. This paper can be used for the base line data in objective evidence of performance in the companies and agencies of operating data governance.
The Bank of Korea raised the benchmark interest rate by a quarter percentage point to 1.75 percent per year, and analysts predict that South Korea's policy rate will reach 2.00 percent by the end of calendar year 2022. Furthermore, because market volatility has been significantly increased by a variety of factors, including rising rates, inflation, and market volatility, many investors have struggled to meet their financial objectives or deliver returns. Banks and financial institutions are attempting to provide Robo-Advisors to manage client portfolios without human intervention in this situation. In this regard, determining the best hyper-parameter combination is becoming increasingly important. This study compares some activation functions of the Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG) and Twin-delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) Algorithms to choose a sequence of actions that maximizes long-term reward. The DDPG and TD3 outperformed its benchmark index, according to the results. One reason for this is that we need to understand the action probabilities in order to choose an action and receive a reward, which we then compare to the state value to determine an advantage. As interest in machine learning has grown and research into deep reinforcement learning has become more active, finding an optimal hyper-parameter combination for DDPG and TD3 has become increasingly important.
This article aims to examine the achievement and limitation of adaptation of supply chain management (SCM) to IT human resource development (HRD) in Korea and to derive the implication of the Korean experience to other countries. In late 1990s, the IT New Deal Policy and the quantitative expansion of IT HR were introduced. Since mid-2000s, there has been much innovation in IT products as well as increased demand of highly qualified IT experts. The SCM in IT HRD was introduced in 2004 and continuously developed more. Since the late 2000s, IT convergence expanded to traditional industries and the new IT-based-industries were created in Korea. In this regard, Korea established the Seoul Accord as an international IT engineering education accreditation system in 2008. In response to the paradigm change, in 2011, the Korean government developed TOPCIT, which is a kind of competency test for evaluating IT competency.
요즘 많은 사람들이 소프트웨어에 대한 관심이 높아졌다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 소프트웨어 품질 평가를 위한 테스트 데이터 분석을 실시하였다. 데이터를 ISO/IEC 9126-2를 기반으로 하여 6가지 품질 특성, 즉 기능성, 신뢰성, 사용성, 유지보수성, 이식성, 효율성적인 측면에서 테스트 데이터를 분류하여 오류발생 빈도에 대한 차이분석을 실시한 결과 차이가 있는 것으로 조사되었다. 또한 소프트웨어를 테스트 하는데 소요되는 시험횟수와 시험날짜도 소프트웨어 종류에 따라서 차이가 있는 것으로 분석되었다. 그리고 각 품질 특성별 테스트 결과를 시험 일수를 예측할 수 있는 융합기술로 이용하기 위해서 회귀분석을 이용해서 가장 영향을 미치는 변인을 조사한 결과 기능성과 효율성이 영향을 미치는 변인으로 조사되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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