Purpose - This study aims to identify the importance of subsidiary entrepreneurship as a key factor when MNE attempts to invest in challenging overseas markets. Through the simultaneous consideration of institutional theory and entrepreneurship theory, this study would like to examine how Korean subsidiaries in the Middle East improve their performance locally. Design/methodology - To reflect the characteristics of emerging markets, this study conducted a survey of Korean subsidiaries in the Middle East in cooperation with KOTRA and analyzed the hypotheses using a structural equation model based on 249 valid responses. Findings - The findings of this study are as follows. First, we found that institutional and business distance would positively affect subsidiaries' entrepreneurship. The result that subsidiaries' entrepreneurship is positively affected by institutional and business distance implies that attempts to close the difference between heterogeneous markets would increase subsidiaries' innovative proactiveness, such as R&D and creative marketing strategies. Second, we confirmed that the institutional and business distance positively mediate the subsidiaries' entrepreneurship growth, leading to high performance. Therefore, Korean subsidiaries are required and prepared to establish strategies to better understand institutional and business distances in advance and reduce the liability of foreignness by conducting customized research and training programs before sending Korean expatriates to local subsidiaries in the Middle East. Originality/value - This study contributed to institutional and entrepreneurship theory by proving the traditional relationship between institutional and business distance to subsidiaries' performance and the mediation of subsidiary entrepreneurship.
With the advancement in technology and rapid increase in the demand for microelectromechanical systems (MEMS) based inertial measurement units (IMUs), high-volume production and test system remain a major challenge for the MEMS industry. To compete with the challenging market of Industry 4.0, here we developed an automatic test system to evaluate the performance of the ovenized IMU sensors as well as analyze the data. The automatic test system was developed by interfacing a commercial MEMS IMU (BMI 088) using LabVIEW. The BMI 088 was tested experimentally for long-term bias stability, ON/OFF bias repeatability, and root mean square (rms) noise. Furthermore, the data was analyzed through the developed test system. The results show that the automatic test system has improved the test time and reduced human effort. The developed automatic test system is a significant approach to MEMS research and development (R&D) to increase and improve the mass production of IMUs.
수만년 이상의 기간동안의 장기 안전성을 확보하는 것이 처분장 건설에서의 최우선 조건이나, 건설 및 운영중 대심도 지하 사용후핵연료 처분장의 역학적 안정성 확보 역시 안전한 터널 공사 및 운영을 위해 필수적인 요소이다. 처분장의 장기 안전성에 중요한 요소인 벤트나이트 충전재 및 완충재의 차폐 성능을 저감시킬 가능성이 있는 숏크리트, 콘크리트, 그라우팅 등의 터널 지보공 및 차수공을 금지 내지는 제한하는 조건은 암반공학자 및 터널 기술자에게 매우 도전적인 과제로 판단된다. 본 연구에서는 처분장 부지 선정과정에서 올바른 처분장의 선정에 도움이 될 수 있는 대심도에 건설할 것으로 예상되는 처분장의 터널 네트워크, 처분 터널 및 처분공의 역학적 안정성을 확보하기 위한 제반 조건의 광범위한 탐색의 일환으로 지하 500 m 심도의 처분장을 무지보 상태로 건설할 경우 2차원 및 3차원 수치해석 검토를 통해 안정성의 확보 가능한 물성 범위를 탐색하고자 하였다. 예비 연구결과 처분장의 중앙터널과 처분터널 안정성 확보 가능 암반물성의 범위를 파악하였으며, 3차원 해석을 통해 수직구 주변 터널 네트워크의 안정성을 확인하여 처분장 건설을 위한 기초적인 암반 조건이 파악된 것으로 판단된다.
이 연구는 국가연구개발사업에 국민을 참여시킨 X-프로젝트를 분석, 국민이 국가연구개발사업에 적극적인 관심을 갖게 하는 과정과 실제적 참여, 그리고 사회적 효과와 한계는 무엇인지 논의한다. X-프로젝트는 2015년 12명의 민간 위원이 추진하고 미래창조과학부가 후원하며 과학기술정책연구원이 지원한 사업이다. 국민은 일상에서 겪는 아픔이나 문제를 반영한 6,212개의 질문을 제기했으며, X-프로젝트 위원, 학계와 출연연 전문가, 정부정책담당자가 모여 50개 질문으로 국민의 요청을 연구과제화하고 연구팀을 공모했다. 대학, 정부출연연 연구자뿐 아니라 고등학생, 대학원생, 일반인, 기업인 포함 310개 연구팀이 신청했고 최종 54개 연구팀이 선정됐다. X-프로젝트 참여자, 비참여자 및 전문가 인터뷰 등을 통해 이 연구는 첫째, 국민참여형 국가 연구개발 사업의 필요성과 의미에 대해 광범위한 사회적 공감대를 발견했다. 대중의 아픔, 불편을 해결하기 위한 과학기술 연구의 필요성은 물론 이 연구에 대중의 직접 참여가 가능함을 발견했다. 둘째, 시민들이 생산한 지식이 전문가들의 시각에서도 유용하다는 발견이다. 전문 연구자들은 국민이 제기한 질문이 매우 참신하고 유용하다고 평가했다. 셋째, 국민참여형 국가연구개발 사업의 실행으로 시민들이 과학기술 발전의 수혜자가 아닌 발전에 기여하는 주체로 생각할 수 있는 기회를 인식했다는 발견이다. 그러나 국민의 참여를 지속적으로 이끌어 낼 수 있는 다양한 동기 부여, 국가 연구개발 사업의 아이디어 제기부터 연구에 이르는 전과정에 쉽게 참여할 수 있는 방법의 개선, 일반인 연구자와 전문 연구자가 협업할 수 있는 방법 및 제도의 개선은 앞으로의 과제로 지적되었다.
Byeon, Woowon;Kim, Minjin;Sheen, Yun-Kyeong;Ho, Luis C.;Jeong, Hyunjin;Kim, Sang Chul;Lee, Joon Hyeop;Park, Byeong-Gon;Seon, Kwang-Il
천문학회보
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제42권1호
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pp.58.3-58.3
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2017
In a ${\Lambda}CDM$ universe, galaxies are believed to evolve by mergers and accretions. The debris resulting from such processes remains as diffuse, low-surface brightness structures, such as outer disks, stellar halos, and faint companions. These structures will give us fruitful insight into the recent mass assembly history of galaxies, but it is challenging to observe them due to their low surface brightness. In order to explore the structural properties of outskirts of nearby galaxies, we conduct deep wide-field imaging survey with KMTNet. Here we present a progress report of data reduction for the images of NGC 1291, a lenticular barred galaxy with outer rings. To achieve accurate flat fielding, we use dark sky flat and remove the sky gradient of each exposure with a polynomial fit. As a result, we are able to reach 1 sigma depth of ${\mu}_R{\sim}29.6\;mag\;arcsec^{-2}$. We expect to investigate the surface brightness profile of NGC 1291 in 1-D profile, and color-gradient in the outer part of the galaxy using the B- and R-band images.
Mobile phones have become an essential item nowadays since it provides access to online platform and service fast and easy. Coming to these platforms such as Social Network Service (SNS) for shopping have been a go-to option for many people. However, searching for a specific fashion item in the picture is challenging, where users need to try multiple searches by combining appropriate search keywords. To tackle this problem, we propose a system that could provide immediate access to websites related to fashion items. In the framework, we also propose a deep learning model for an automatic analysis of image contexts using instance segmentation. We use transfer learning by utilizing Deep fashion 2 to maximize our model accuracy. After segmenting all the fashion item objects in the image, the related search information is retrieved when the object is clicked. Furthermore, we successfully deploy our system so that it could be assessable using any web browser. We prove that deep learning could be a promising tool not only for scientific purpose but also applicable to commercial shopping.
Lee, Hye-In;Pak, Soojong;Le, Huynh Anh N.;Kang, Wonseok;Mace, Gregory;Pavel, Michael;Jaffe, Daniel T.;Lee, Jae-Joon;Kim, Hwihyun;Jeong, Ueejeong;Chun, Moo-Young;Park, Chan;Yuk, In-Soo;Kim, Kangmin
천문학회보
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제39권2호
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pp.92.1-92.1
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2014
In astronomical spectroscopy, stable auto-guiding and accurate target centering capabilities are critical to increase the achievement of high observation efficiency and sensitivity. We developed an instrument control software for the Immersion GRating INfrared Spectrograph (IGRINS), a high spectral resolution near-infrared slit spectrograph with (R=40,000). IGRINS is currently installed on the McDonald 2.7 m telescope in Texas, USA. We had successful commissioning observations in March, May, and July of 2014. The role of the IGRINS slit-viewing camera (SVC) is to move the target onto the slit, and to provide feedback about the tracking offsets for the auto-guiding. For a point source, we guide the telescope with the target on the slit. While for an extended source, we use another a guide star in the field offset from the slit. Since the slit blocks the center of the point spread function, it is challenging to fit the Gaussian function to guide and center the target on slit. We developed several center finding algorithms, e.g., 2D-Gaussian Fitting, 1D-Gaussian Fitting, and Center Balancing methods. In this presentation, we show the results of auto-guiding performances with these algorithms.
최근 정부정책에 따른 원자력 발전의 감축과 신재생에너지의 급속한 보급확대에 따라 국내 태양광 발전 설치가 급격히 확대되고 있다. 이러한 태양광 발전 설비의 급속한 증가는 필연적으로 신재생에너지 산업에서의 폐기물 증가로 이어진다. 그러나 현재 신재생에너지 분야에서 발생한 폐기물에 대한 국내 사후 관리 시스템 구축에 대한 정책 논의는 미비하다. 동 연구는 태양광 패널 재활용 산업의 비용 및 편익을 추정하고 한국의 태양광 폐기물 재활용 정책에 대한 시사점을 도출하고자 한다. 동 연구의 결과에 따르면, 태양광 패널 재활용 사업의 실행 기간이 10년일 경우, 재활용 프로젝트의 수익성이 매우 낮다는 결론이 도출된다. 반면 재활용 프로젝트의 기간이 20년으로 연장될 경우, 2030년 이후 국내 태양광 폐기물의 총 용량이 크게 증가하여 규모의 경제로 인해 프로젝트의 경제 효율성이 충분히 높아질 수 있다는 결론을 도출하였다. 태양광 패널 재활용 사업의 경우 단기적으로는 경제적 효율성이 매우 낮기 때문에 민간 기업의 자발적 사업 참여를 기대하기 어렵다. 따라서 재활용 사업의 경제성 향상 및 관련 산업 활성화를 위한 다양한 정부의 정책마련이 긴요하다. 이를 위해서는 i) 폐태양광 패널의 재활용을 위한 법률 제정, ii) 태양광 패널 폐기물 모니터링 및 비용관리를 위한 협회 지정, iii) 태양광 패널 재활용 관련 R & D 수립 및 재활용과 관련된 다양한 비즈니스 모델 개발 등의 정책 마련이 필요하다.
화석연료 사용에 따른 기후 변화 문제 및 자원 고갈에 대한 염려 때문에 바이오 연료는 그 중에서 가장 바람직한 재생에너지 대안이다. 하지만 대량 생산을 할 수 있는 경제성확보가 없으면 바람직하고 현실적인 대안이라 할 수 없다. 실시간 품질측정 시스템 개발은 바이오연료의 대량생산을 위하여 반드시 필요하다. 바이오 연료 중 바이오에탄올은 ASTM (American Society for Testing & Materials) D4806-10과 같은 품질 규격을 따르며 이에 명시된 평가방법을 대량 생산에 적용하려면 여러 어려움이 뒤따른다. 따라서 본 연구에서는 바이오에탄올 제품 품질 분석의 저가격화와 시간단축 및 생산 공정의 모니터링 실시간화를 해결하기 위해 근적외선 분광분석법과 화학계량학의 부분최소 자승법(Partial Least Squares)을 융합한 실시간 분광 모니터링 시스템을 새롭게 제안하였다. 수종의 전처리와 부분최소자승법을 이용하여 모델링한 결과 스펙트럼의 산란 보정, 노이즈 감소, 검량선의 유지보수 등에서 Savitzky-Golay 전처리가 가장 우수함을 보였다. 본 연구를 통해 실시간으로 품질 측정뿐만 아니라 분광분석 장치로 여러 성분을 동시에 측정 가능함을 보임으로서 비용의 절감도 가능할 것으로 예상된다. 그리고 상관계수 R2이 0.99 이상으로 실험실분석의 대체도 가능함을 보였다.
최근 미·중 기술 갈등이 심화되고 있다. 국가 보안을 이유로 시작된 미·중 갈등은 본원적으로는 중국 IT 제조 및 기술 기업들의 약진을 경계하는 미국 정부차원의 견제로 해석된다. 중국의 IT부문은 빠른 성장을 거듭하며 미국에 위협적인 존재가 되어 왔다. R&D지출, 특허, 논문 등 다양한 지표에서 중국은 빠른 성장을 지속해 왔고 특히 5G, AI (인공지능) 등 차세대 기술에 있어 중국은 미국에 큰 위협이 되고 있다. 그리고 그 중심에 화웨이가 있다. 2018년 화웨이는 세계 최대의 통신장비 제조사이자 미국의 혁신 기업인 애플을 제치고 세계 2위의 스마트폰 제조사가 되었고 최근에는 AI칩셋 제조, 빅데이터 분석, 클라우드 등에서 빠른 성장을 보이며 4차 산업혁명의 핵심 산업 전반에 있어 그 영향력을 강화하고 있는 미·중 갈등의 중심에 있는 기업이다. 본 연구는 화웨이 이슈를 중심으로 우리나라 중소기업에 대한 파급효과를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 화웨이와의 국내 기업 거래 현황, 글로벌 밸류체인 관점에서의 화웨이의 협력관계, 우리나라의 화웨이 정보보안 이슈 및 정부의 정책적 대응이라는 세 가지 분석체계를 바탕으로 우리나라 제조 경쟁력 및 정보보안 역량 강화 등의 정책 제언을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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