본 연구는 해외 IPTV 시장분석을 통해 디지털 융합서비스 확산에 영향을 미치는 산업적 요인과 기업 전략적 요인을 탐색하는 것이 목적이다. 연구를 위해 산업조직이론의 SCP 접근법에 근거하여 주요 변수를 도출했고, 해외 20개국 31개 IPTV 사업자를 대상으로 데이터를 수집했다. 데이터 분석결과 인터넷 보급률과 유료방송 지배사업자의 시장점유율은 IPTV 보급과 양의 상관관계를 보였고, 유료방송 보급률, 일인당 지불금액, 기업전략 요인은 영향을 주지 않는 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 탐색수준이지만 해외시장 분석을 통해 디지털 서비스 확산과 시장 변수관계를 밝혔다는데 의의가 있다. 따라서 본 연구는 각 국가별로 시장특성에 맞은 디지털 융합정책 수립에 도움을 줄 것으로 기대된다.
공정위 중심의 행정규제주의를 수정$\cdot$보완할 필요가 있는데, 보완의 방향을 요약하면, 독점으로 피해를 본 사업자가 공정위의 시정절차와 상관없이 원고로서 바로 법원에 제소하여 구제를 받을 수 있도록 하고, 검찰도 공익 대표자로서 중대한 공정거래법 위반사안에 대해 이를 바로 법원에 기소할 수 있도록 개편하는 것이지만, 검찰과 법원내에서 시장분석 능력과 식견을 갖춘 인력의 양성이라든가 시장에 미칠 충격 등을 감안하여 일정한 기간을 두고 단계적으로 접근하는 노력이 필요하다고 생각된다.
산업혁명 이래 쓰레기 배출은 증가해 왔으며 폐기물의 처리 문제는 오늘날 인류가 직면한 가장 대표적 환경문제 중 하나가 되었다. 그러나 쓰레기는 님비 운동을 촉발하는 등, 처리 문제를 둘러싸고 다양한 국가, 정부 및 사회 주체들 간의 갈등은 고조되고 있다. 국가와 지방정부 수준에서 쓰레기 문제의 처리 방식으로는 제도, 법, 규제, 시장적 접근법, 합의와 협력적 거버넌스 등 다양한 방안이 도입, 적용되어 왔다. 최근에는 순환 경제라는 개념 하에 과학 기술을 적용하여 폐기물을 재활용, 재자원화하는 등의 방안도 주목받고 있다. 그러나 쓰레기 문제 해결을 위한 사회적 지지는 여전히 불충분하며 이에 새로운 접근법과 대안 모색이 필요한 시점이다. 본 논문은 훈데르트바서라는 예술가가 설계한 오스트리아 수도 빈의 슈피텔라우 소각장과 일본 오사카의 마이시마 소각장을 사례연구(case study) 하였다. 이들 사례는 오스트리아 출신의 훈데르트바서가 예술과 기술의 창의적, 혁신적 융합을 통해 어떻게 폐기물과 같은 도시 환경문제이자 공공의 문제에 대한 새로운 대안과 접근법을 제시하였는지 보여준다. 이들 사례는 오늘날의 환경문제 해결에 있어 과학기술적. 경제적 접근법과 더불어 예술과 문화의 융합이 유용할 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 경제자유구역의 운영의 효과를 실증적으로 비교 분석하기 위해, 인천경제자유구역과 부산 진해경제자유구역 두 지역을 대상으로 기업이 입주 시 우선적으로 고려되는 요인이 무엇인지 그 우선순위를 제시하고자 계층화 분석법(AHP) 방법을 활용하여 입지, 경제 사회, 정책 상위요인과 세부 하위요인에 대한 중요도 분석과 병행하여 경제자유구역 내 기업의 필요사항에 얼마만큼 부흥하고 있는지를 평가하기 위해 만족도 조사를 실시하였다. 첫째, AHP분석 종합 결과에서 항만 및 공항 등 물류 인프라 시설과 국내외 인접 시장과의 접근성을 감안하여 부지확보 용이성 및 인접시장과 접근 편리성 등의 입지적 측면이 경제자유구역 입주 결정 시 높은 중요도로 평가되었다. 둘째, 입주기업의 만족도를 조사 결과에서 인천의 경우 대도시 및 수도권에 위치하고 있어 물류 인프라 시설 및 배후시장의 가치가, 부산 진해는 경제자유구역 주변의 기 조성된 산업단지와 도로, 항만등의 교통 인프라 시설에 있어 긍정적으로 평가되고 있음을 알 수 있다. 마지막으로, 중요도-만족도(IPA)조사 결과에서 인천경제자유구역의 지속적으로 유지해야 할 부문은 '입지영역'으로 부지 확보 용이성, 인접시장과 접근편리성으로 나타났으며, 부지 임대료, 전문 인력 수급에 있어서는 중점적으로 강화해야 할 지원 항목으로 나타났다. 반면 부산 진해 경제자유구역은 지속적으로 유지해야 할 부문은 '정책영역'으로 조세감면 및 인센티브로 나타났으며, 부지 임대료, 인접시장과 접근 편리성, 전문 인력 수급, 정부 투자의 지속성 및 물류 시설의 규모에서는 중점적으로 강화해야 할 지원 항목으로 분석되었다. 본 연구결과는 경제자유구역 투자 활성화 및 입주 촉진을 위한 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
'정보보호 사업 2기 시대'를 선언하면서 야심차게 차세대 보안 솔루션을 주력으로 사업에 진출한 유넷시스템. 삼성그룹 계열사인 시큐아이닷컴에서 분사해 지난 2003년 법인 설립 5년 만에 가장 떠오르는 분야로 지목되고 있는 네트워크접근제어(NAC),유.무선 통합인증 시장에서 외산 제품과 경쟁하며 국산 솔루션으로는 보기 드물게 두각을 나타내고 있다. 특히, 유넷시스템의 NAC제품인 '애니클릭 NAC'은 금호생명, 롯데그룹, 보라매병원, 신한은행 등 16군데에 공급되면서 이 시장에서 선두를 달리고 있는 상황이다. 또, 최근 무선랜 보안 시장이 확산될 분위기가 한창 조성되고 있어 유.무선 통합인증 시장 공략에도 박차를 가하고 있다 뿐만 아니라 내년에는 홈네트워크 보안 시장에도 진출할 계획이어서, 무선 네트워크 관련 사업 범위를 크게 확장할 예정이다.
기업의 이윤창출은 보유 제품 기반의 사업으로부터 거둬들이는 미래 수익을 기반으로 예측되기도 하는데, 과거 발생한 매출실적에 기여한 요인은 일반적으로 인적자산, 시장자산, 기술자산으로 구분된다. 이 중에서 특허, 디자인과 같은 기술자산이 일정 비중을 차지하는 반면에, 고가의 소비재(예. 고급시계, 핸드백, 남성/여성 정장, 승용차 등)에서는 브랜드 자산이 매출창출에 상당한 역할을 한 경우를 종종 접하게 된다. 그렇다면, 새롭게 시장에 출시된 경쟁제품의 사업화에서 브랜드가 차지하는 비중은 얼마인지 어떻게 결정할 것인가? 브랜드 이전 라이센싱, 투자의 의사결정, 브랜드전략 등 다양한 목적을 위해 브랜드 자산의 경제적 가치를 객관적을 판단하는 것은 매우 의미있는 일이라 하겠다. 그러나 현재 시점에서 브랜드 자산의 가치평가 방법에 대한 표준화된 가이드라인이 없는 실정이다. 이에 본 연구는 기업 브랜드자산의 가치평가를 위한 사업가치 산출방식을 수익접근법 기반으로 개발하고, 실제 브랜드 보유 기업의 과거 2~3년간 매출실적과 제안된 평가모형에 적용한 결과를 비교 분석해본다. 또한, 브랜드자산의 가치평가에서 브랜드 인지도와 브랜드 충성도가 어떻게 반영되는지를 살펴보기로 한다. 향후 연구에서는 브랜드자산의 가치평가 모형을 실제 시범사례에 적용할 때 발생하는 한계점을 극복하기 위한 개선방안을 고도화 연구로 수행하기로 한다.
본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.
신뢰성 기술은 제품이 고장 없이 일정기간 사용할 수 있게 하는 기술로 시장점유율과 고객만족을 높이는 효과적이고 전략적인 필수 요소이다. 검사시점의 적합성에 대한 평가가 아닌 제품 및 시스템의 설계에서부터 폐기까지의 제품수명주기에 대한 신뢰성 평가를 다루는 제품의 신뢰성인증과 신뢰성경영시스템 인증 확보가 시급한 과제이다. 이를 위한 제품 수명의 평균과 분산을 효과적으로 관리할 수 있는 신뢰성 식스시그마 기술개발과 확보가 중요 현안과제이다. 정규분포를 가정한 대부분의 품질경영시스템에서의 식스시그마 접근법은 비정규 분포를 따르는 신뢰성특성과 실험계획기법 등을 고려해야 하는 신뢰성 식스시그마에서의 적용의 한계가 많다. 본 연구에서는 품질혁신 방법론인 식스시그마 기법을 토대로 신뢰성경영시스템에서 맞는 식스시그마 구축의 방향성을 제시하고자 한다.
지식의 중요성 증대는 기업활동에서 지식경영의 도입을 강요하고, 지식의 측정과 가치평가의 필요성을 제기하고 있다. 본 고에서는 기업에 있어서 지식이라는 경영자산의 공정 시장가치를 평가하기 위한 주요 방법론을 개관하고, 로열티접근법을 중심으로 소득접근법에 의한 지식자산의 경제적 기여도를 분석한다. 이를 위해 지식자산의 특성을 확인하고 그 가치를 평가하기 위한 기본적인 개념을 검토한다. 이와 함께, 투자자의 관점에서 기업의 화폐적 자산과 유형자산에 대한 지식자산의 일반적인 관제를 검토하며, 지식자산의 가치를 평가하기 위한 방법론을 논의한다.
경제 위기 대비를 위해 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 이상을 탐지하는 목적을 가지고 있다. 글로벌 이슈와 경제 위기 대비를 위해 주식시장 변동성 예측의 중요성이 부각되고 있으며, 기존의 주식시장 변동성 지수인 VIX 의 한계로 인해 더 복잡한 모델 및 인공지능을 활용한 연구에 관심이 집중되고 있다. 기존의 주식시장 변동성 예측에 관한 연구들은 통계적인 방법을 사용했으며 인공지능을 이용한 연구 또한 대부분 이상치 구간을 표시하여 예측을 목표로 하고 있으나 이러한 접근법은 라벨이 있는 데이터 수집 어려움, 클래스 불균형 문제가 있다. 본 연구는 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 탐지에 기여하고 지도 학습 방식 대신 비지도 학습 기반의 이상탐지모델을 사용하여 주식시장 변동성을 예측하는 새로운 방법론을 제안한다. 본 연구에서 개발한 인공지능 모델은 IsolationForest 모델을 활용하며, 시계열 데이터를 전처리한 후 정상성을 확보하는 등의 과정을 거친다. 실험 결과로 인공지능 모델이 주요 경제이슈를 이상치로 검출하는 성능을 확인하였으며 재현율 약 93.6%, 정밀도 100%로 높은 성능을 달성했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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