가축 사육 시설 내부의 온도, 습도 등과 같은 미기상 요소는 환기, 냉방, 난방, 단열, 가축의 현열 및 잠열과 같은 에너지 발생 등 다양한 요소의 복합적인 영향을 받는다. 본 연구에서는 위와 같은 다양한 변수에 따른 시설 내부의 에너지 흐름 및 기작을 구현하기 위하여 BES 수치해석 기법을 활용하였다. BES 수치해석 모델 및 THI 지수 개념을 이용하여 국내 주요 지역별 가금 사육 시설 내부의 고온 스트레스 발생 정도를 정량적으로 산정하고자 하였다. 또한, 최근 동물복지 사육이슈에 따라, 현행 기준 및 동물복지를 고려한 사육 밀도 적용 시, 시설 내부의 THI 지수를 비교 분석하였으며, 그 결과, 환절기 시기의 경우 사육밀도 감소에 따른 유의한 고온 스트레스 감소 효과가 도출되었으나(p<0.05), 하절기의 경우 큰 차이를 보이지 않아(p>0.05) 지역별 적정 냉방시설의 설비 마련이 시급한 것으로 나타났다. 전라북도 익산시의 경우, 사육밀도 감소에 따라 고온 스트레스 발생 시간 기준, 총 252시간의 이득이 있는 것으로 산출되었다.
본 연구는 인더스트리 4.0 기반의 '전략적 서비스화 (Strategic Servitization)' 개념을 새롭게 확장, 정의하고자 기존 국내외 제조-서비스화 현황을 파악하고 해외 유수 기업에 대한 서비스화 사례를 조사하였다. 더불어, KOSDAQ 상장 제조기업 250개 표본을 선정, 각 기업의 신규 사업 현황, 수익모델, 재무 변동 사항 등 제조-서비스화와 관련한 방대한 양의 데이터를 수집하여, 이를 바탕으로 제조-서비스 융합의 주요 유형을 2*2 프레임워크로 분류, 각 유형별 시그니처에 대한 전략적 서비스화 모델을 새롭게 도출하였다. 나아가, 표본 기업을 순수제조업체, 서비스화 기업, 전략적 서비스화 기업 등 세 그룹으로 나누어, 실제 매출액과 Extrapolation 시계열분석을 통한 추정 매출액을 상호 비교하여 전략적 서비스화 기업의 용역 매출이 타 그룹에 비하여 ROA에 긍정적인 영향을 주고 있음을 통계적으로 입증하였다. 마지막으로, 국내 전략적 서비스화 우수 기업 12개사를 선정, 심층 인터뷰를 통해 추진 과정 중 문제점 및 그 해결 방안을 유형별로 정리하였을 뿐만 아니라, 전략적 서비스화를 위한 정책적 수요 또한 제시하였다.
본 연구는 미국의 비전통적 통화정책인 양적완화가 수출 위주의 성장전략을 채택하고 있는 한국, 일본, 중국 등 아시아 3국의 실물경제와 금융시장에 미치는 영향을 경제이론에 근거한 SVAR모형을 통해 실증분석 하였다. 추정결과 한국과 일본, 중국의 대(對) 달러 실질실효환율 상승 충격이 실물경제인 경상수지와 산업생산지수에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 한국과 일본, 중국의 자국통화 강세가 수출품의 가격경쟁력을 하락시켜 실물경제에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 확인하는 결과라 할 수 있다. 다음으로 대(對) 달러 실질실효환율 상승 충격은 한국과 일본의 국채 금리를 하락시킨 반면 중국의 국채 금리는 상승시키는 것으로 나타났다. 이는 한국과 일본의 경우 대외개방도가 높은 선진화된 금융시장을 통해 환차익을 고려한 외국인 투자 자금을 유입시킴에 따라 국채 금리가 하락하는 경로를 따르는 반면 중국의 금융시장은 대외개방에 대한 규제가 아직 강력한 만큼 대외적인 영향보다는 대내적인 정책에 더 큰 영향을 받기 때문인 것으로 생각된다. 마지막으로 한국은 환율 충격에 대한 각 변수 반응이 일본과 중국에 비해 크게 나타났으며 이는 경제규모 및 통화에 대한 국제적 지위 등을 고려할 때, 한국이 두 국가에 비해 외부 충격에 상대적으로 취약함을 나타내는 결과로 보여진다.
Purpose This study explored overall phenomena in context such as YouTube channel operation, strategy, and profit generation through interviews with two research participants who started their own businesses and are recognized as influencer on YouTube and analysis of viewer responses to uploaded contents. With the explosive growth of YouTube content provision and use, previous studies on YouTube are only being conducted individually on YouTube's content, influence, and content providers, so it is need to explore YouTube channel operations and the effect of revenue generation in context from an integrated perspective. Therefore, the purpose of this study is to present an integrated model that provides a specific process by contextually linking the factors and results influencing YouTube channel operation and revenue generation phenomena to individuals and companies who are trying to operate YouTube channels for the first time. Design/methodology/approach This study systematized and structured the overall phenomena in context such as YouTube channel operation, communication strategy, effect on revenue generation, and YouTube channel operation results by selecting interview subjects and collecting data through interviews, and analyzing viewer reactions (likes, comments, etc.). Due to the lack of previous studies exploring integrated phenomena, research analysis used Strauss & Corbin (1998)'s grounded theory approach, which presented inductive research methods to discover new theories by structuring concepts and categories based on detailed observations and information provided by interviewees. Findings The academic implication of this study is that while previous studies are conducted as individual studies on YouTube's content, influence, and content providers in the current situation where YouTube content provision and use are exploding, it integrally explores and presents an integrated model throughout the process. In addition, taking into account the lack of previous studies, it can be found in the aspect of using the grounded theory approach, an inductive theory approach that establishes a new theory. The practical implications can be found in that it presented practical directions to beginners who want to start operating YouTube channels by identifying operational preparations, communication strategies with viewers, and response management strategies.
집단에너지는 에너지전환의 중간단계이자, 분산전원으로서 전력구조에 미치는 영향이 크다. 하지만 최근 일부 집단에너지사업자의 수익성 악화로 인해 집단에너지사업의 문제가 대두되고 있다. 본 연구는 우리나라 집단에너지사업자의 기술적 생산효율성 추정을 통해, 주요 사업자의 기술적 생산효율성을 측정하였으며 이를 바탕으로 사업자의 수익구조 개선방안을 살펴보았다. 16개 집단에너지사업자의 2016~19년 세부 재무 및 생산 자료를 수집한 후, 패널 확률 프론티어모형을 이용하여 사업자들의 기술적 생산효율성을 추정하였다. 추정 결과, 증기공급병행, 대형 전기중심, 소규모 구역전기, 역송CHP 사업자 순으로 생산효율성이 높음을 확인하였다. 더 나아가 수익성 영향요인에 대해 살펴본 결과, 기술적 생산효율성은 전반적으로 수익성과 양(+)의 영향 관계를 가지나, 소규모 구역전기사업자와 같이 열 생산 비중이 높은 사업자는 수익성이 악화됨을 확인하였다. 이는 현재 열 판매 시장의 구조적 한계로 인한 현상이며, 수익성 개선을 위해서는 열 판매단가에 대한 조정이 필요함을 확인하였다.
본 연구의 목적은 엔터테인먼트 산업에 효과적인 고성과작업조직(high performance work system)을 모색, 제시하는 데 있다. 최근에 엔터테인먼트 산업 자체는 급격하게 성장하고 있으나, 엔터테인먼트 기업은 제조업과 달리 안정적 수익구조를 확보하기 어렵다는 특징이 있다. 엔터테인먼트 기업 및 프로젝트의 성과는 인적자원의 역량과 시너지에 의존하는 경향이 농후하기 때문이다. 이를 관리할 수 있는 체계적인 모델을 마련하고자, 본 연구는 ANP(analytic network process)를 활용하여 엔터테인먼트 기업에 경쟁우위를 제공할 수 있는 고성과작업조직을 제시하였다. 고성과작업조직의 성공적 특성을 평정한 쌍대비교 자료는 엔터테인먼트 기업에 종사하는 28명의 팀장급 리더를 대상으로 수집되었다. 연구 결과, '개발적 지원', '관리적 지원'에 비해 '참여기회 부여'가 가장 높은 중요도를 나타냈다. 구체적인 구성요소별 중요도는, '개방적 의사소통', '분산된 의사결정', '성과에 의한 보상'이 높게 나타났다. 본 연구의 결과에 기초하여 엔터테인먼트 기업에서 고성과작업조직을 성취하는 데 실질적 시사점과 실행의 우선순위를 제언하였다.
본 연구에서는 그래디언트 부스팅 기계학습과 유전 알고리즘을 이용하여 일별 주식 포트폴리오를 동적으로 구성하는 시스템을 구축하고 트레이딩 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이를 위해 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 종목들의 가격 데이터 및 투자자별 거래정보를 포함한 다양한 데이터를 수집하고, 전처리 과정과 변수가공을 통해 학습-예측에 이용될 변수들을 생성하였다. 첫 번째 실험에서는 예측정확도와 정밀도, 재현율 및 F1 점수 등 네 가지 지표를 활용하여 그래디언트 부스팅 기법들(XGBoost, LightGBM, CatBoost)의 성능을 비교 평가하였다. 두 번째 실험에서는 전 단계에서 선택된 LightGBM과 유전 알고리즘을 적용하여 상장 종목들의 일별 수익 여부를 학습-예측하였다. 그리고 예측된 수익 발생확률을 바탕으로 종목을 선별하여 트레이딩 시뮬레이션을 시행하고, CAGR, MDD, 사프지수 및 변동성 측면에서 코스피, 코스닥 지수와의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과, 제안된 전략들 모두 네 가지 성능평가 지표상에서 시장 평균을 넘어서는 것으로 나타났으며, 그래디언트 부스팅과 유전 알고리즘의 결합이 주식 가격 예측에 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.
제주도는 전국 1% 수준에 불과한 지역내총생산(GRDP)을 증가시키고자 기업 육성 및 유치를 위해 다각적인 노력을 지속하고 있다. 기업의 입지 선택은 기업 성장에 영향을 미칠 수 있는 중대한 결정이다. 한 지역에 기업 입지가 집중된다면 그것은 그 지역 특성이 기업 이윤극대화에 도움이 된다는 것을 의미한다. 따라서, 기업이 선호하는 지역의 특성을 분석하고 그것을 기업 유치 정책에 반영할 수만 있다면 지역의 혁신과 발전을 유도하는데 도움이 될 것이다. 이에 본 연구는 제주지역 기업들의 입지분포를 살펴보고, 조건부 로짓 모형을 이용하여 제주도 읍면동별 지역 특성이 기업 입지 결정에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 업종과 무관하게 제주지역 모든 기업은 다양한 업종의 기업이 밀집되어 있고, 경제활동인구가 많고, 인구밀도가 낮으며, 대중교통 혼잡도가 낮은 지역의 입지를 선호하는 것으로 나타났다. 그리고, 지식기반산업에 속한 기업은 동종기업들이 많이 위치한 지역을 선호하는 것으로 나타나, 집적 외부성을 중시하는 지식기반산업 특징이 제주지역 기업들에게도 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 그간 전무 하였던 제주지역을 대상으로 한 기업 입지 요인분석으로, 향후 제주지역의 기업·산업 육성 및 지역 발전 정책 수립을 위한 기초분석을 실시하였음에 의미를 찾을 수 있겠다.
기존 자영업자와의 골목상권 분쟁 그리고 가맹본부와 가맹점간의 갈등과 분쟁에서 해결할 수 있는 방안으로 상생협업인 협동조합을 제시하고자 하며, 프랜차이즈 산업이 발달된 미국의 던킨 도너츠의 구매형 협동조합을 분석하고 던킨 도너츠와 가맹점간의 협력적 전략 등이 우리나라 프랜차이즈산업에 도움을 줄 수 있는 시사점을 찾아보고자 한다. 본 연구는 1955년 미국의 초기의 프랜차이즈 협동조합부터 1970년대 말까지 ARCOP, KFC, 던킨 도너츠 협동조합의 기본 원칙과 실행지침을 통해 새로운 한국형 프랜차이즈 협동조합의 모델의 발굴이라 할 수 있다. 또한 던킨 도너츠를 통하여 종합유통프로그램(TDP), 단기선물프로그램(SFP), 그리고 유통실행프로그램(DCP)의 구매형 협동조합의 성공프로그램을 살펴본다. 프랜차이즈 가맹점들의 수익성 개선을 위해서는 공동구매 협동조합을 운영하는 미국의 던킨 도너츠 사례를 통해 첫째, 가맹본부와 가맹점간의 힘(Power)관계가 아닌 협력적인 관계가 필요. 둘째, 가맹점의 상호연대의 힘. 셋째, 한국 프랜차이즈 시스템의 문제. 넷째, 빨리 가는 것 보다 함께 가는 기업가 정신이 필요. 다섯째, 철저한 만족경영이다. 30여년 안 되는 짧은 프랜차이즈의 역사 따른 양적 팽창과 프랜차이즈 수익모델 등 두 나라의 시스템 환경이 다른 상황에서 서로간의 상생적 동반자인 협동조합을 통한 성공사례 모델로 일반화에는 한계가 있다. 향후 협동조합 성공을 심도 있는 분석을 통해 국내 프랜차이즈산업의 지속가능한 경영을 기대해 본다.
최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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