대용량 화학 및 청정에너지의 운반체인 수소는 석유화학 산업 및 연료전지 등에서 많이 활용되는 중요한 산업용 기체이다. 특히 수소는 주로 증기개질 및 가스화를 통해 화석 연료에서 생성되며 부산물로 이산화탄소가 발생한다. 따라서 고순도 수소를 얻기 위해서는 이산화탄소를 제거해야 한다. 본 총설에서는 배러 단위[1 Barrer = 10-10 cm3 (STP) × cm / (cm2 × s × cmHg)]로 보고된 이산화탄소로부터 수소를 분리하는 프리스탠딩 고분자 분리막 및 혼합매질 분리막에 초점을 맞추었다. 최근 보고된 다양한 논문들을 분석하여 분리막의 구조, 형태, 상호 작용 및 제조 방법에 대해 논의하고 구조-물성 관계를 이해하여 향후 더 나은 분리막 소재를 찾는 데 도움이 되고자 한다. 다양한 분리막의 성능 및 특성 검토를 통해 수소/이산화탄소 분리에 대한 Robeson 성능 한계선을 제시하고, 가교, 혼합 및 열처리 등의 기술을 사용하여 분리 특성을 개선하는 다양한 혼합매질 분리막에 대해 논의하였다.
관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.
국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.
Choi, Myounghwa;Lee, Yoonseo;Koo, Kay Ryung;Lee, Janghyuk
Asia Marketing Journal
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제16권4호
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pp.75-87
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2015
As more companies become interested in global markets, it has become crucial for firms to create globalized brands whose positioning, advertising strategy, personality, looks, and feel are consistent across nations. The purpose of this study is to investigate the global branding strategy of the Hyundai Motor Company (hereafter HMC) in order to show how the company processes its branding strategy. HMC, one of the leading global companies in the automobile industry, set up its brand identity as "Modern premium", in alignment with their new slogan "New Thinking New Possibilities", in 2011. The aim of the "Modern premium" concept was to provide consumers with new experiences and values beyond their expectations. HMC wanted their consumers to think of their cars as not only a medium of transportation but as a life space, where they can share experiences alongside HMC. In an effort to conduct consumer research in 5 different nations, HMC selected "brilliant" as a key communication concept. The word "brilliant" expresses the functional, experiential, and emotional dimensions of HMC. HMC furthermore chose "live brilliant" as a key campaign message in order to reinforce their communication concept. After this decision, the "live brilliant" campaign was exhibited through major broadcast channels around the world. The campaign was the company's first worldwide brand campaign, where a single message was applied to all major markets, with the goal of building up a consistent image as a global brand. This global branding strategy is worth examining due to its significant contribution to growth generation in the global market. Overall, the 'live brilliant' global brand campaign not only improved HMC's reputation image-wise, with the 'Modern Premium' conceptualization of the brand as 'simple', 'creative' and 'caring', but also improved the consumer's familiarity, preference and purchase intention of HMC. In fact, the "live brilliant" campaign was a successful campaign which increased HMC's brand value. Notably, HMC's brand value increased continuously and reached 9 billion US dollars in 2013, leading it to reach 43rd place in the Global Brand Rankings according to the brand consulting group Interbrand. Its brand value largely surpassed that of Nissan (65th) and Chevrolet (89th) in 2013. While it is true that the global branding strategy of HMC involved higher risks, it was highly successful according to cross-nation consumer research. Therefore, this paper concludes that the global branding strategy of HMC made a positive impact on its performance. We further suggest HMC to combine its successful marketing with social media such as Facebook, Twitter, and Instagram and embrace digital media by extending its brand communication horizon to the mobile internet
본 연구에서는 산업체에서 대체 세정제를 객관적이고 체계적으로 선정하는데 도움을 주고자 여러 가지 세정성 평가방법을 실험을 통하여 비교 평가하였다. 세정성 평가방법으로는 중량법, OSEE (optically simulated electron emission)법, 접촉각법과 FTIR, UV-VIS, HPLC와 같은 정밀분석기기를 이용한 분석법을 사용하여 flux, solder, grease 등의 오염물질에 대한 세정성 평가를 수행하였다. 그 결과 중량법은 쉽고 간단하게 세정제의 세정효율을 측정할 수 있었지만 중량측정의 한계로 정밀측정이 어려웠다. 반면에 OSEE법은 세정제의 세정성 평가를 빠르고 정밀하게 수행할 수 있었다. 접촉각 측정법은 피세정물 표면에 오염물질과 세정제에 의한 얇은 친유성 막의 형성으로 인하여 접촉각 변화에 영향을 주기 때문에 세정성 평가에 특별한 주의가 요구되었다. 중량법으로 수행하기 어려운 정밀세정성 평가의 경우 UV-VIS, FTIR, HPLC와 같은 정밀분석기기를 이용하여 피세정물에 잔류한 flux, solder, grease 등의 극미량의 오염물을 특수 용제로 추출하여 아주 작은 농도의 오염물을 정량분석할 수 있었다.
평면 판넬 디스플레이(FPD)산업 중 액정표시장치(LCD) panel 시장은 계속 성장하고 있으며, 대형화와 생산은 해마다 증가하고 생산기술은 향상되고 있다. FPD의 제조공정은 고도의 청정성이 요구되는 공정으로 제조공정 중 세정공정이 30~40%를 차지할 정도로 기술적 생산성 측면에서 매우 중요하다. 그 중 액정주입 후 잔류하는 액정은 미세갭에 잔류하여 제거하기 매우 어렵다. 본 연구에서는 대체세정제의 원료로 많이 이용되고 있는 glycol ether계 용제, glycol dimethyl ether계 용제, 그리고 비이온계면활성제를 사용하여 우수한 세정력, 린스력, 침투력을 갖고 배선에 영향을 주는 이온함량을 최소화한 수계세정제를 개발하여 액정주입 후에 사용되는 panel의 액정 세척에 적용해 보았다. 이에 따라 배합성분들의 혼합비에 따른 세정제의 물성, 세정 효율 및 헹굼성을 측정하여 보았다. 실험 결과에 따르면, 배합세정제는 기존의 세정제보다 높은 습윤지수와 높은 운점을 보였다. 그리고 세정제의 주용제의 구조변화와 오염물로서 액정의 종류에 따라 세정효율이 영향을 미치고 있음이 확인되었다. 또한 최적의 배합세정제는 기존의 세정제에 비하여 동등이상의 세정력을 보여주었고 헹굼성능도 훨씬 우수하였다.
기업간 전자상거래의 성장을 견인하는 MRO산업에서의 제조업 경쟁력이 점차 중요시되고 있다. 일반적인 형태의 MRO와는 달리 원전부품제조업은 수요와 공급측면에서 철저히 부정기적인 형태를 보이고 있다. 이와 같은 구조적인 특징으로 인해 완전부품제조업은 타 산업에 비해 상대적으로 전자상거래 추진이 미흡하며 개별기업의 효율성이 낮아 국제적인 경쟁력을 갖추지 못하고 있다. 본 연구에서는 원전부품제조업 MRO를 수행하는 H기업에 존재하던 원부자재 중복발주, 잔여재고 재사용성 부재, 재고관리 및 거래관리의 비효율성 등의 문제를 최소화하기 위해 CR 기반의 e-Marketplace 시스템을 구현하였다. 성공적인 시스템 구현을 위해 첫째, 원전부품제조업의 특성을 반영하고 들째, H기업의 철저한 사용자 요구에 따라 수 발주관리, 상품관리, 거래관리, 입출고관리, 원자재관리 등 각 하위모듈을 통합한 웹 기반 시스템을 개발하여 CR을 구현하고자 하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 H기업은 기존의 업무처리방식에 비해 시간과 비용측면의 효율성을 현저히 개선하고, 원부자재 매입매출과 관련한 CR을 성공적으로 자동화하였으며, 잔여재고 재사용 등 자원요소의 낭비요소를 제거하였다.
본 연구는 지역개발사업의 실태분석을 통해 문제점을 분석하고 지방 도시 규모에 따른 지역개발사업 추진방안을 제시하는데 목적이 있다. 지방 도시 규모에 따른 지역개발사업 추진방안을 제시하기 위하여 지역개발사업 실태분석을 통해 문제점을 분석하고 지방 도시 규모에 따른 지역개발사업 추진방안을 계획, 전략, 정책, 제도부문으로 구분하여 도출하였다. 지역개발사업의 문제는 지역개발사업을 추진하는 조직이 다기화로 인한 유사·중복된 사업추진, 지역전문가 참여 부재, 지역개발사업을 정부에 의해 지정 및 지원하는 하향식 구조로 추진, 예산 부족 등의 문제가 나타났다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지역전문가들은 지방 도시 규모에 따라 차별적인 추진방안을 제시하였다. 계획부문에서 경제·문화·사회·복지기능 확충은 대도시 중심으로 계획 및 세부실천 방안을 마련하고 지역개발사업 유형은 중소도시를 중심으로 확대 및 개편해 나가야 하며, 전략부문에서 다양한 파트너십 형성과 지역개발사업의 단계적 절차를 통해 장기적으로 추진은 대도시 지역을 중심으로 전략 수립이 필요하다고 제시하였다. 정책부문에서 지자체 주도하에 상향식 개발 시행은 중소도시를 중심으로 추진하여야 하고, 특정 산업 중심의 정책에서 기업 성장 정책으로 전환은 대도시를 중심으로 정책 수립이 필요하며, 제도부문에서 재원사용에 대한 성과평가시스템 구축과 재원확충 제도는 중소도시를 중심으로 제도마련이 필요하다고 제시하였다.
서비스기업경쟁력강화사업은 서비스 중소기업의 기업(업무) 프로세스 전반에 걸쳐 서비스의 과학화를 접목한 비즈니스 모델을 지원하고 확산함으로써 이들 기업의 생산성을 향상시키고, 고부가 가치화를 하고자 산업통상자원부가 정보통신산업진흥원을 전담기관으로 추진한 사업이다. 이 사업을 수행하기 위해 2014년에는 5개 주관기관이 선정되었고, 2015년에는 4개의 주관기관이 선정되어 이 사업을 진행하였다. 이 연구는 서비스기업경쟁력강화사업의 주관기관을 대상으로 DEA 분석 방법을 이용하여 효율성 분석을 실시하였다. 선행연구의 분석을 통하여 본 연구에서 사용될 투입변수와 산출변수를 도출하였다. 투입변수로는 정부 출연금 규모, 산출변수로는 보급 기업수, 매출액, 신규 고용 인원수 등을 고려하였다. 분석결과 DMU12, DMU15, 그리고 DMU21이 효율적인 기관으로 선정되었다. 이 연구에서는 원래 이 사업의 유일한 성과지표인 보급기업 수 이외에도 고용창출과 매출액 달성이라는 두 개의 성과지표를 발굴하였다.
본 연구는 영화산업의 가치사슬단계에 따라 각 단계에서 고려할 수 있는 변인을 활용하여 제작/투자, 배급, 상영단계별 모형을 구성하였다. 모형의 예측력을 높이기 위해 회귀분석으로 유의미한 변인을 도출하여 모형을 추가로 설정하였다. 주어진 변인을 바탕으로 기계학습 분석방법인 인공신경망과 의사결정나무 분석방법 간의 예측력 차이를 비교하였다. 분석 결과, 제작/투자 모형과 배급 모형에서 모든 변인을 투입했을 때는 인공신경망의 정확도가 의사결정나무보다 높았으나, 회귀분석결과에 따라 선정된 변인을 투입하였을 때는 의사결정나무의 정확도가 더 높았다. 상영 모형에서는 회귀분석결과의 반영여부와 관계없이 인공신경망의 정확도가 의사결정나무의 정확도보다 높게 나타났다. 본 논문은 영화흥행 예측연구에 기계학습기법을 적용하여 예측성과가 향상됨을 확인하였다는데 의의가 있다. 선형회귀분석 결과를 기계학습기법에 반영함으로써 기존의 선형적 분석방법의 한계를 극복하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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