세계 10대 도시이며 Metro City인 서울특별시는 인쇄, 봉제, 기계금속 등 전통적인 도심제조업이 분포되어있다. 이들 제조업 집적지 내 소상공인은 서로 상부상조 하는 형태로 발전해왔다. 집적지의 특성상 각 공정은 개별 업체가 담당한다. 상대적으로 영세한 소상공인이 공정 간 실시간 물류 이동 정보를 제공하는 주문처리 서비스를 준비하기에 어려운 현실이다. 본 논문에서는 패키지(Package) 제조 및 특수인쇄 분야 소상공인의 원활한 수주, 배송 처리를 위해 기존 물류 Data를 수집, 분석하고 CRNN, k-NN, ID3 Decision Tree algorithm을 적용한 인공지능 Fulfillment Service Platform 시스템을 설계한다. 본 연구를 통하여 집적지 소상공인 누구나 Cloud 네트워크를 통하여, 개별 수주, 배송 맞춤서비스를 사용할 수 있게 함으로써 매출 증대 및 역량 향상에 크게 기여할 것으로 기대한다.
Background and objective: There are many theories related to the development of agrotourism, and each stakeholder has its own role and function. If it is based on organizational functions, stakeholders need to be coordinated, and the state plays a major administrative role. But in the successful case of Yeongdong County, Chungcheongbuk province, the Republic of Korea, the government played an important role in the development of tourism, which grants us another perspective on the role of the government in promotion and development agrotourism activities. Methods: This article aims to examine the development of agrotourism through a cooperative approach, by clarifying the role of the local authorities in the Yeongdong region in the management and operation of the local agrotourism activities. The qualitative research method is based on a field survey conducted in Yeongdong County in 2019. Results: The study's findings show that in situations where conflicts of interest among stakeholders are prone to occur, the development of local tourism has a limited impact on the cooperative culture, and local governments play an important role. Accordingly, the local governments must actively formulate strategies to maintain and develop traditional agricultural industries and at the same time develop agrotourism activities. The government's ability to coordinate, cooperate, and participate reasonably is a key factor for the success of the sustainable development of the tourism industry. Conclusion: Based on coordination between stakeholders and a reasonable strategic direction, Yeongdong's agrotourism is being effectively deployed. The development of Yeongdong's agrotourism industry has achieved impressive results through an effective strategy, highlighting the important role of localgovernment in the consensus of local communities and collaboration with stakeholders. The role of outstanding local governments has been clearly demonstrated, especially in promoting, establishing, and contacting different organizations to effectively deploy agrotourism in the region.
본 연구는 코로나 시대이후로 가속화된 뷰티분야의 4차 산업들과 융합으로 산업에서 요구되는 실무능력을 교육하기 위한 교육과정 개발을 목적으로 진행되었다. 여러 문헌의 탐색적 조사와 전문가의견을 수렴한 결과 뷰티산업은 앞으로 단일 아이템 또는 서비스 제공이 아닌 의료, 바이오, ICT, 인공지능 기술 등이 결합된 개인맞춤형 서비스 제공 산업으로 분야가 확장될 것으로 분석되었다. 분석 내용을 바탕으로 전통적인 뷰티산업에서 요구하는 기본 직무 능력 외에 갖추어야 할 디지털 활용능력을 추가하여 교육과정을 구성하고 과목을 도출하였다. 코로나 이후의 시대는 4차 산업혁명을 기반으로 다양한 산업의 변화를 가져올 것이며 이러한 변화에 대응하여 뷰티산업의 발전과 지속가능성을 위한 인재 개발을 위해 대학에서는 산업의 변화에 항상 주목해야 할 것이다.
From the economic development perspective, economic growth should accompany structural improvement in order to meet complex demands from a society. In the context of development economics, economic growth is critically dependent on successful structural advancement. The issue of structural change is also important for advanced economies as the landscape of modern industry is changing fast. Many advanced countries of slow growth are experiencing dawdling changes in industry structure. However, there is no definitive answer to the question of whether there is a causal relationship between structural change and growth. This study empirically assesses the relationship between structural change or 'speed' thereof and economic growth in developed countries of OECD. Rather than looking into the causes of structural changes, this study simply measures structural changes in OECD economies and examines if structural change is really contributing to growth. The reason why this study focuses on advanced countries of OECD is rather obvious; technological innovation and emergence of new industries pressure these countries to restructure their economies to address these new challenges though they are at stages well beyond conventional industrialization. And structural rigidity can always limit growth even in advanced countries. The main results of this study can be summarized as a positive relationship between 'change and growth'. 'Change' in this study refers to changes in the industrial structure based on value-added and was analyzed to have a close positive relationship with economic growth. This result is consistent with arguments of early development economists emphasizing structural upgrade as an indispensable process for growth and development. The result of this study potentially confirms that the main argument of development economics is valid also for advanced economies. One of our results suggests that business/professional services and social services should be main targets for restructuring for advanced economies. The rational may be that rapid convergence of manufacturing and services is a key for structural advancement in the era of new technologies. Obviously, as manufacturing technology and production are standardized, it is difficult to secure international competitiveness through traditional manufacturing alone and the role of R&D, design, logistics, and marketing is becoming more important.
FinTech, which has brought innovation to the financial industry thanks to the advancements in ICT since 2010, has contributed to the growth of the financial ecosystem and increased consumer benefits. Furthermore, there has been a growing demand for social responsibility and sustainability in financial institutions, which have a significant impact on governments, businesses, and people's lives. Despite this, many FinTech companies and traditional financial institutions are still in the early stages of establishing ESG (Environmental, Social, and Governance) management philosophy or lack long-term plans. In this study, we aim to examine the impact of ESG management on the FinTech industry, focusing on representative domestic cases, and derive policy and institutional measures to spread it in the financial industry. Specifically, we will adopt MSCI rating indicators, which are internationally accepted by various industries such as manufacturing, healthcare, and transportation, to evaluate the 35 ESG management subcategories of FinTech companies. As a result, a total of 22 compliance items were disclosed in the ESG report, and it was possible to confirm the detailed management. Through this, we intend to propose effective management strategies for the organizational structure, operations, programs, and performance evaluation of FinTech companies, which are positioning themselves as sustainable growth drivers in the domestic industry.
다양한 빅데이터 기술의 발전은 많은 산업에 큰 영향을 미치고 있으며, 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 분석하기 위해 여러 연구가 진행되고 있다. 이러한 상황에서 인텔 차세대 대용량 영구 메모리 모듈이나 CXL과 같은 새로운 형태의 메모리와 컴퓨팅 기술이 크게 주목받고 있다. 그러나, 현존하는 대부분의 빅데이터 소프트웨어 플랫폼들은 여전히 기존의 전통적인 DRAM 환경을 기반으로 최적화되어 있으며, 특히 빅데이터 실시간 검색 플랫폼 관련 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 차세대 영구 메모리인 인텔 옵테인 영구 메모리의 기본 성능을 평가하고, 옵테인 영구 메모리 기반 시스템에서 빅데이터 실시간 검색 플랫폼으로 유명한 Elasticsearch의 다양한 성능 분석 결과를 통해 대용량 영구 메모리의 효용성과 가능성을 검증한다. 본 논문은 대용량 영구 메모리 기반 시스템이 기존 DRAM 기반 시스템에 비하여 색인과 검색 측면에서 각각 1.45배, 3.2배의 성능 향상을 확인하였고, 이를 통해 고성능 I/O와 대용량, 비휘발성 등의 다양한 이점을 가진 차세대 영구 메모리가 Elasticsearch와 같은 빅데이터 검색 플랫폼에서 좋은 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
1998년 Lau와 Murnighan의 faultline 이론이후 많은 연구가 진행되었으며 이는 기존의 인구통계학 연구가 밝혀낸 것 외에 많은 유용한 해석을 가능하게 하였다. 그러나 종전의 연구들은 직장환경이 미치는 영향에 대해 충분히 검토하지 못하였으며 IT기업에 있어 faultline의 영향은 탐구되지 못하였다. 본 논문에서는 이전의 faultline 이론을 바탕으로 IT-based faultlines을 제시하였고 그 영향력를 연구하였다. 본 연구는 IT-based faultlines은 task conflict와 process conflict에 부정적인 영향을 미치며, 이 두 종류의 Conflict는 IT-based faultlines의 영향을 그룹 퍼포먼스에 전달하는 것을 보여주었다. 또한 조절변수 commitment는 IT-based faultlines과 그룹 퍼포먼스사이에 조절작용이 없는 것으로 나타난 반면 open communication는 강력한 조절작용을 나타냈다. 이 연구의 결과는 faultline은 그룹워크에서 중요한 요소임을 나타냄과 동시에, conflict 및 그룹 퍼포먼스와도 필은 연관성이 있음을 보여주었다.
Rapid development of information and communication technology is leading the digital transformation (hereinafter, DT) of various industries. At this point in rapid online transition, fashion manufacturers operating offline-oriented businesses have become highly interested in DT and artificial intelligence (hereinafter AI), which leads DT. The purpose of this study is to examine the development status and application case of AI-based digital technology developed for the fashion industry, and to examine the DT stage and AI application status of domestic fashion manufacturers. Hence, in-depth interviews were conducted with five domestic IT companies developing AI technology for the fashion industry and six domestic fashion manufacturers applying AI technology. After analyzing interviews, study results were as follows: The seven major AI technologies leading the DT of the fashion industry were fashion image recognition, trend analysis, prediction & visualization, automated fashion design generation, demand forecast & optimizing inventory, optimizing logistics, curation, and ad-tech. It was found that domestic fashion manufacturers were striving for innovative changes through DT although the DT stage varied from company to company. This study is of academic significance as it organized technologies specialized in fashion business by analyzing AI-based digitization element technologies that lead DT in the fashion industry. It is also expected to serve as basic study when DT and AI technology development are applied to the fashion field so that traditional domestic fashion manufacturers showing low growth can rise again.
This research proposes a novel approach to tackle the challenge of categorizing unstructured customer complaints in the automotive industry. The goal is to identify potential vehicle defects based on the findings of our algorithm, which can assist automakers in mitigating significant losses and reputational damage caused by mass claims. To achieve this goal, our model uses the Word2Vec method to analyze large volumes of unstructured customer complaint data from the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). By developing a score dictionary for eight pre-selected criteria, our algorithm can efficiently categorize complaints and detect potential vehicle defects. By calculating the score of each complaint, our algorithm can identify patterns and correlations that can indicate potential defects in the vehicle. One of the key benefits of this approach is its ability to handle a large volume of unstructured data, which can be challenging for traditional methods. By using machine learning techniques, we can extract meaningful insights from customer complaints, which can help automakers prioritize and address potential defects before they become widespread issues. In conclusion, this research provides a promising approach to categorize unstructured customer complaints in the automotive industry and identify potential vehicle defects. By leveraging the power of machine learning, we can help automakers improve the quality of their products and enhance customer satisfaction. Further studies can build upon this approach to explore other potential applications and expand its scope to other industries.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.188-197
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2020
Due to hazardous working environments at complex, unstructured, and dynamic construction sites, workers frequently face potential safety and health risks throughout the construction process. In this regard, addressing safety challenges remains one of the top priorities. Construction workers' ability to identify and assess risks is acquired through training, which is one of the primary key factors to determine their safety and wellbeing in hazardous working environments. As such, safety managers constantly focus on the effectiveness of the training materials provided to the workers. However, the construction workers are considerably at greater risk of injuries and fatalities compared to the workers in other industries. In this regard, further studies are required to build up a body of knowledge on the conventional safety training approaches as well as their evaluation techniques in order to boost up the adoption by the practitioners in a widespread manner. This paper provides a systematic review of the current safety training approaches and the various techniques for measuring their effectiveness. The attributes of the current safety training methods for construction workers and their evaluation techniques are identified and analyzed. Results indicated that: 1) immersive environment-based training methods are effective than the traditional safety training methods; 2) this effectiveness can be empirically supported by evaluation strategies, but the current techniques are subjective, intrusive, and error-prone. This research offers fresh opportunities to investigate the training strategies by objectively monitoring the physiological responses of construction crews. The results of this study can be used by researchers and practitioners to identify and determine optimal safety training programs that could potentially become ubiquitous in the construction industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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