• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권4호
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• pp.13-24
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• 2017

This study aims to analyze which subsidiary configuration strategy is more effective under uncertainty especially technology base multinational corporations (henceforth MNCs). In previous studies real option theory scholars argue that high breadth subsidiary configuration is most effective strategy because that provides flexibility to MNCs global network. In this study I want unveil more various types of uncertainty such as technology and learning uncertainty which are more important for technology base firm and further more examine the effect of MNCs subsidiary configuration on firm R&D performance each uncertainty case. Empirical study is performed by negative binominal model based on Japanese 108 multinational corporations. The result shows that under technology uncertainty, high breadth subsidiary configuration is better for firm R&D performance but under learning uncertainty high depth subsidiary configuration is better. Thus, the effects of MNCs subsidiary configuration on firm value can differ by types of uncertainty.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• 벤처창업연구
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• 제11권3호
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• pp.97-109
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• 2016

우리나라의 신생기업은 5년 후 생존율이 29.6%로 낮아진다. 이는 초기의 창업기업들이 중견기업에 비해 자원이 풍부하지 못하기 때문에 생존율이 낮다고 볼 수 있다. 따라서 창업기업의 마케팅특성이 주요 원인으로 부각되고 있다. 이번 연구에서는 학습지향성, 마케팅경험, 경쟁지향성 등은 창업기업에 따라 다르게 소유하고 있으며, 특히 창업기업의 경우 마케팅전략에 미치는 영향은 다르게 조사될 수 있다고 판단되어 학습지향성, 마케팅경험, 경쟁지향성이 창업기업의 마케팅전략에 미치는 관계를 검정하였다. 이를 바탕으로 기업성과를 측정하여 창업기업의 대표자들에게 창업기업의 생태계에 관련된 내용을 시사하고자 하는데 목적을 두었다. 본 연구의 표본은 2015년도를 기준으로 창업한지 3년 6개월 이내의 창업기업가들을 대상으로 2015년 11월 20일부터 12월 20일까지 창업 기업 종사자 250명을 대상으로 조사를 실시하였다. 이를 데이터클리닝 한 결과 207개의 표본을 대상으로 SPSS 20.0 통계프로그램을 이용하여 빈도분석, 신뢰도분석, 상관관계분석 및 회귀분석을 실시하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. 독립변수인 창업기업의 마케팅환경이 매개변수인 마케팅전략에 미치는 영향은 학습지향성, 마케팅경험, 경쟁지향성에 있어 제품전략, 유통 전략, 촉진전략에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 매개변수인 마케팅전략이 종속변수인 기업성과에 미치는 영향에 대해 제품전략, 유통전략, 촉진전략은 재무성과와 비재무성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 또한 마케팅전략의 매개효과는 학습지향성, 마케팅경험, 경쟁지향성이 재무성과에 미치는 영향에 있어서 제품전략과 유통전략이 확실한 매개효과를 보이는 것으로 조사되었으며, 학습 지향성과 마케팅경험, 경쟁지향성이 비재무성과에 미치는 영향에 있어서 제품전략만이 매개효과를 보이는 것으로 조사되었다. 연구결과의 요약을 종합해보면 창업기업이 기업의 성과를 높이기 위해서 마케팅전략을 펼쳐야 하는데 특히 학습지향성과 마케팅경험이 중요시되며 창업마케팅특성이 기업성과를 높이는데 있어서 제품전략과 유통전략이 재무성과를 높일 수 있다. 그리고 제품전략은 재무성과와 비재무성과를 높인다고 볼 수 있다. 이에 창업기업 마케팅특성을 수행하는데 있어서 기업의 성과를 높이기 위해 창업마케팅특성에 따른 마케팅전략을 펼치는 것이 바람직하다고 사료된다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.141-152
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• 2013

본 연구의 목적은 스마트 기기를 활용한 교수-학습 설계와 학습방법에 대한 새로운 접근 및 방향을 제안하는데 있으며, 첨단 매체를 활용하여 학습자 참여를 촉진하는 게임형태의 주제중심 통합학습 교수설계의 사례를 제시하였다. QR코드를 활용한 주제중심 통합학습의 사례인 퀘스트 기반학습은 학습동기, 경험학습, 사회적 상호작용을 촉진하는 역할을 한다. QR코드를 활용한 설계는 자신의 인지구조를 확장하는데 요구되는 사회적 상호작용 전략, 동기증진 전략, 구성 주의에서 강조하는 복잡한 문제 상황과 스캐폴딩 전략이 포함된 학습자 중심 학습 환경을 지원하였다. 스마트 기기를 이용한 게임형 퀘스트 기반학습을 통해 학습에 대한 흥미 증진, 학습자 중심의 참여 학습, 활동중심, 협력학습, 사회적 상호작용을 통한 지식의 창출 측면에 대한 교수 설계에 창의적인 학습 환경을 제공하는 기회를 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.463-470
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• 2015

본 논문의 목적은 문제해결전략을 기반으로 하는 스마트러닝시스템을 설계 및 구현하는 것이다. 제안된 시스템은 학습장애아동의 일반능력과 문제해결능력을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 시스템의 특성은 다음과 같다. 첫째, 문제해결전략을 기반으로 일반능력과 문제해결능력을 향상을 위해 개발하였다. 둘째, 스마트 어플리케이션과 SNS를 동시에 활용하는 학습형태로 개발하였다. 셋째, 학업적 자기효능감을 향상을 위한 단계적인 학습을 지향하였다. 본 시스템을 학습장애아동들에게 적용한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습장애아동의 일반적인 학습능력이 향상되었다. 둘째, 학습장애아동의 문제해결능력이 증진되었다. 셋째, 학습장애아동의 자기효능감과 성취감, 학습에 대한 자신감이 높아졌으며, 정보 활용능력과 정보기기활용능력 또한 향상되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.465-470
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• 2012

This paper proposes a distributed autonomous control method of swarm robot behavior strategy based on artificial immune system and an optimization strategy for artificial immune system. The behavior strategies of swarm robot in the system are depend on the task distribution in environment and we have to consider the dynamics of the system environment. In this paper, the behavior strategies divided into dispersion and aggregation. For applying to artificial immune system, an individual of swarm is regarded as a B-cell, each task distribution in environment as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-cell respectively. The executing process of proposed method is as follows: When the environmental condition changes, the agent selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other agent using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. In order to decide more accurately select the behavior strategy, the optimized parameter learning procedure that is represented by stimulus function of antigen to antibody in artificial immune system is required. In this paper, particle swarm optimization algorithm is applied to this learning procedure. The proposed method shows more adaptive and robustness results than the existing system at the viewpoint that the swarm robots learning and adaptation degree associated with the changing of tasks.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.249-256
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• 2003

다중 에이전트 시스템에서 가장 중요한 문제는 여러 에이전트가 서로 효율적인 협동(coordination)을 통해서 목표(goal)를 성취하는 것과 다른 에이전트들과의 충돌(collision) 을 방지하는 것이다. 본 논문에서는 먹이 추적 문제의 목표를 효율적으로 성취하기 위해 새로운 전략 방법을 제안한다. 제안된 제어 전략은 다중 에이전트를 제어하기 위해 강화 학습을 이용하였고, 에이전트들간의 거리관계와 공간 관계를 고려하였다.

• 경영과학
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• 제13권1호
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• pp.135-156
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• 1996

The purpose of this paper is to study the links between manufacturing strategy and change programs of manufacturing firms in Korea. The nature of our analysis is more descriptive than normative or confirmative. First, we investigate the linkage between manufacturing strategy, manufacturing capability, change programs and performance measurement systems. Secondly, we intend to explore an empirical typology of manufacturing strategy and change programs. The initial findings of the study are as follows: Linkage between manufacturing strategy and change programs of manufacturing firms was not apparent. Flexibility as a strategic priority is positively related to the innovative change programs. There are two distinctive strategies of manufacturing firms in Korea, namely, quality strategy and balanced strategy. We identified three types of change programs, which are incremental change, administrative innovation, and process innovation. Incremental change group has represented low factor score in the change program dimensions. The firms in administrative innovation group mainly depend on information systems and business reengineering. Korean manufacturing firms seem to pursue process improvement by trying simultaneously incremental change in the process, managerial process improvement, and a little bit of innovative change. Performance variable utilization of the firms are not significantly different along with manufacturing strategies and change programs. We found, however, learning and improvement performance dimension is significantly related to flexibility variables. Process innovation group marked high score in usage of learning and improvement indices. The findings of this study seem to have various implications on realigning the manufacturing strategy, change programs, and performance systems in Korean firms.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.105-109
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• 2001

This paper discuss the real-time self-tuning learning control based on evolutionary computation, which proves its the superiority in the finding of the optimal solution at the off-line learning method. The individuals are reduced in order to learn the evolutionary strategy in real-time, and new method that guarantee the convergence of evolutionary mutations are proposed. It possible to control the control object varied as time changes. As the state value of the control object is generated, applied evolutionary strategy each sampling time because the learning process of an estimation, selection, mutation in real-time. These algorithms can be applied, the people who do not have knowledge about the technical tuning of dynamic systems could design the controller or problems in which the characteristics of the system dynamics are slightly varied as time changes.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권9호
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• pp.1463-1468
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• 2003

This paper presented the real-time self-tuning learning control based on evolutionary computation, which proves its superiority in finding of the optimal solution at the off-line learning method. The individuals of the populations are reduced in order to learn the evolutionary strategy in real-time, and new method that guarantee the convergence of evolutionary mutations is proposed. It is possible to control the control object slightly varied as time changes. As the state value of the control object is generated, evolutionary strategy is applied each sampling time because the learning process of an estimation, selection, mutation is done in real-time. These algorithms can be applied; the people who do not have knowledge about the technical tuning of dynamic systems could design the controller or problems in which the characteristics of the system dynamics are slightly varied as time changes.