• 제목/요약/키워드: FTA 정보학습

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중소기업 수출에서 FTA 정보학습 연관분석 (Associated Analysis of FTA Information Learning in Export of SMEs)

  • 조연성
    • 무역학회지
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    • 제42권5호
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    • pp.93-112
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    • 2017
  • 본 연구는 수출 중소기업의 FTA 정보학습의 역할을 실증분석하는데 목적을 두었다. 이에 중소기업 수출성과 경로에서 FTA 정보학습의 조절효과를 포함한 통합적 모형을 구축했다. 중소기업의 현지화 전략, 제품혁신 역량, FTA 정보학습의 관계를 수출성과에 연계하여 수출 중소기업 195개를 대상으로 실증분석을 시행했다. 구조방정식모형을 사용하여 경로분석을 시행했으며, 조절효과를 포함한 6개 가설을 검정했다. 분석결과 중소기업의 현지화 전략은 제품혁신 역량에 긍정적 영향을 주었다. 반면 FTA 정보학습은 유의한 결과를 보여주지 못했다. 수출성과 선행요인으로 제품혁신 역량과 FTA 정보학습은 모두 유의한 결과를 보여주었다. 조절효과의 경우 현지화 전략과 FTA 정보학습은 제품혁신 역량에 유의한 조절효과를 나타내지 못했다. 반면 제품혁신 역량과 FTA 정보학습은 중소기업 수출성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

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전자 교수학습 시스템의 보안성 평가를 위한 결함트리분석과 고장유형에 대한 영향분석의 통합적 방법 (An Integrative Method of Fault Tree Analysis and Fault Modes and Effect Analysis for Security Evaluation of e-Teaching and Learning System)

  • 진은지;김명희;박만곤
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권1호
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    • pp.7-18
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    • 2013
  • 최근 정보통신기술의 발전으로 교육훈련 현장에는 전자 교수학습 시스템(e-teaching and learning system) 에 대한 사용이 급증하고 있다. 또한 무선 이동통신기술과 멀티미디어 처리 기술의 발전에 따라 언제 어디서나 양질의 교육 및 훈련 콘텐츠에 쉽게 접근할 수 있게 되었고, 개인 맞춤형의 교수학습 서비스 시스템도 등장하고 있다. 많은 전자 교수학습 시스템들이 개발됨에 따라 이의 보안성(security) 역시 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 전자 교수학습 시스템들과 같은 정보 서비스 시스템의 보안성을 평가하기 위한 여러 가지 결함 분석 기법들이 있다. 그러나 융합IT 기술이 확대 발전함에 따라 정보 서비스 시스템의 종류와 특성이 다양해지면서 단지 하나의 시스템 보안성 평가 방법으로는 적절한 분석이 이루어 질 수 없다. 따라서 본 논문에서는 정보 서비스 시스템의 보안성을 평가하기 위해서 결함 트리 분석(Fault Tree Analysis; FTA)기법과 고장모드별 영향 분석(Fault Modes and Effect Analysis; FMEA)기법의 두 가지의 분석 기법을 통합하여 사용함으로서 전자 교수학습 시스템의 결함 분석을 수행하고 보안성을 개선하는 방법을 제안한다.

수입식품 빅데이터를 이용한 부적합식품 탐지 시스템에 관한 연구 (Study on Anomaly Detection Method of Improper Foods using Import Food Big data)

  • 조상구;최경현
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.19-33
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    • 2018
  • FTA체결의 증가, 식품교역 증가 및 소비자의 다양한 식품 선호도 등으로 농축수산물 및 가공식품의 수입량은 매년 증가하고 있는 추세이다. 수입식품의 안전성을 확인하는 정밀검사는 전체 수입식품건수 대비 20%정도를 차지하고 계속 증가하고 있는 반면에 정부의 수입안전관리에 필요한 예산과 인력은 그 한계점에 다다르고 있다. 수입식품 안전사고가 발생하게 되면 막대한 사회적, 경제적 손실을 야기할 수 있으므로 수입식품의 수입허용여부를 정확하게 예측하여 선제 대응하는 것은 수입안전관리의 효율성과 경제성을 획기적으로 높일 수 있게 된다. 식품분야에서는 이미 엄청난 양의 정형 데이터가 과거로부터 쌓여 왔으며 이에 대한 충분한 분석을 통한 활용은 아직은 부족한 것이 현실이다. 전체 수입건수와 중량 중에서 차지하는 가공식품의 비중은 평균 75%에 달하고 있어 식품분야에서도 빅데이터의 분석, 분석기법의 적용 등으로 다량의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 과학적이고 자동화된 부적합탐지시스템의 연구가 절실한 상황이다. 이러한 배경에서 본 연구는 기계학습분야의 다양한 부적합 예측 모형을 적용하였으며 예측 모형의 정확도를 개선시키기 위한 방편으로 새로운 파생변수의 생성을 통한 데이터 전처리 방안을 제시하였다. 또한 본 연구에서는 기계학습분야의 일반적인 기저 분류기를 적용하여 예측 모형의 성능을 비교하였으며 여러 기저분류기 중 Gaussian Naïve Bayes예측 모형이 수입식품의 부적합을 탐지하여 예측하는 가장 좋은 성과를 보여주었다. 향후 Gaussian Naïve Bayes 예측 모형을 이용한 부적합 탐지 모형을 적용하여 수입식품의 정밀검사 비중을 낮추고 부적합률을 제고시킴으로써 수입안전관리 국가사무의 효율성과 수입통관의 신속성에 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 기대한다.