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GM과 현대자동차의 중국 내 합작 연구소의 기술적 능력에 관한 비교 연구 (A Comparative Study on the Technical Capabilities of General Motors and Hyundai Motor's Joint Venture Research Institutes in China)

  • 황현일;오중산
    • 산업노동연구
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    • 제24권2호
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    • pp.367-408
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    • 2018
  • 본 논문은 GM과 현대차의 세계화 과정의 특징, 특히 중국 진출 과정에서의 특징을 합작 연구소를 통해 살펴본다. 중국의 대규모 시장과 50:50의 합작기업 형태로 인해 두 기업은 중국 정부의 연구개발 기능 현지화 요구에 어떤 형태로든 대응을 해야 했으며, 이들의 대응은 합작 연구소의 역할에 영향을 준다. 중국측이 초기에 합작을 통해 기대했던 기술적 능력의 개선은 두 합작기업 모두에서 잘 나타나지 않았지만, 북경현대의 합작 연구소에 비해 상하이GM의 합작 연구소에서 상대적으로 기술적 능력의 진전이 있었다. 이 논문은 동일한 합작기업 형태임에도 불구하고 나타나는 두 합작 연구소의 기술적 능력의 차이를 중국 파트너의 역량과 모기업의 글로벌 전략의 차이로 설명하였다. 상하이GM의 중국 파트너인 SAIC는 상위 기업으로서 합작 초기부터 GM에게 기술 이전을 강력히 요구했을 뿐만 아니라, 자체적으로 기술적 능력의 향상에 노력을 기울인 반면, 북경현대의 중국 파트너인 BAIC는 중위 기업으로서 기술 이전을 크게 요구하지 않았고, 또한 자체적인 연구 기반도 미흡했다. 모기업의 글로벌 전략과 관련해서는, 두 기업 모두 연구개발의 핵심 영역은 모기업에서 통제하였지만, GM의 경우 중국의 합작 연구소를 중국 현지 및 신흥국 차량을 개발하는 데에 활용할 것을 적극적으로 고려하는 반면, 현대차의 경우 중국 내 독자 연구소를 통해 기술유출을 막는데 보다 주의를 기울이면서 중국 정부의 현지화 요구에 대응하였다. 이상의 논의는 기업의 세계화 과정이 모기업의 정책이 일방적으로 관철되면서 모기업과 자회사의 조화와 협력이 원활하게 달성되는 과정이라기보다는 모기업의 글로벌 전략과 자회사를 둘러싼 이해관계자들의 요구가 충돌되고 타협되는 정치적 과정이라는 점을 보여준다.

국내외(國內外) 재제조산업(再製造産業)의 현황(現況) 및 발전(發展) 과제(課題) (Current Status and Promotional Measures of Domestic and Overseas Remanufacturing Industry)

  • 강홍윤;김영춘;이일석
    • 자원리싸이클링
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    • 제21권4호
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    • pp.3-15
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    • 2012
  • 재제조는 사용 후 제품을 일련의 과정을 거쳐 신품의 성능수준으로 복원하는 방법으로 물질 재활용에 비하여 자원에너지 절감효과가 높고 환경부하가 작아 경제성과 환경성을 동시에 만족하는 고부가가치 자원순환방법이다. 재제조를 통한 자원순환은 최근 이슈가 되고 있는 자원수급 불균형 및 일자리 부족 등의 문제 해결에도 크게 기여할 수 있다. 이에 본 연구에서는 재제조의 특성 및 효과를 고찰하고, 우리나라와 미국, 유럽, 일본, 중국 등 해외 주요국의 재제조산업 현황, 기술수준, 제도 등을 비교, 분석하여 문제점을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 재제조산업 활성화를 위한 발전 과제를 제시하였다.

NARX 신경망 최적화를 통한 주가 예측 및 영향 요인에 관한 연구 (A Study on the stock price prediction and influence factors through NARX neural network optimization)

  • 전민종;이욱
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권8호
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    • pp.572-578
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    • 2020
  • 주식 시장은 기업 실적 및 경기 상황뿐만 아니라 정치, 사회, 자연재해 등 예기치 못한 요소들에 영향을 받는다. 이런 요소들을 고려한 정확한 예측을 위해서 다양한 기법들이 사용된다. 최근 인공지능 기술이 화두가 되면서 이를 활용한 주가 예측 시도 또한 이루어지고 있다. 본 논문은 단순히 주식 관련 데이터뿐만 아닌, 거시 경제적 지표 등을 활용한 여러 종류의 데이터를 이용하여 주가에 영향을 미치는 요소에 관한 연구를 제안한다. KOSDAQ을 대상으로 1년 치 종가, 외국인 비율, 금리, 환율 데이터를 다양하게 조합한 후에 딥러닝의 Nonlinear AutoRegressive with eXternal input (NARX) 모델을 활용한다. 이 모델을 통해 1달 치 데이터를 생성하고 각 데이터 조합을 통해 만들어진 예측값을 RMSE를 통해 실제값과 비교, 분석한다. 또한, 은닉층에서 뉴런의 수, 지연 시간을 다양하게 설정하여 RMSE를 비교한다. 분석 결과 뉴런은 10개, 지연 시간은 2로 설정하고, 데이터는 미국, 중국, 유럽, 일본 환율의 조합을 사용할 때 RMSE 0.08을 보이며 가장 낮은 오차를 기록하였다. 본 연구는 환율이 주식에 가장 영향을 많이 미친다는 점과 종가 데이터만 사용했을 때의 RMSE 값인 0.589에서 오차를 낮췄다는 점에 의의가 있다.