This paper examines how firm's investment has been affected by offshoring and financialization in Korea over the period 2000-2014 by using industry-level data collected from World Input Output Database (WIOD) and firm-level data collected from the KIS-Value Database. The findings are summarized as follows. First, offshoring index as expected shows a negative relationship with real investment. This negative impact is stronger in a large firm group. Second, there is a positive relationship between dividend payments and real investment. The positive relationship is greater in a small & medium-sized firm group. Third, the purchase of financial assets and the income generated from financial assets are positively related to real investment. The positive relationship is stronger in the small & medium-sized firm group. The empirical results show that firm size is a factor that effectively affects firm's real investment. This paper suggests that the influence of financialization and offshoring on firm's real investment should be assessed in various contexts rather than in a unilateral context.
Nowadays, the researches study high rate and real-time query applications seem to be real-time query scheduling protocols and energy aware real time query protocols. Also the WSNs should provide the quality of data in real time query applications that is more and more popular for wireless sensor networks (WSNs). Thus we propose the quality of data function to merge into energy efficiency called energy join quality aware realtime query scheduling (EJQRTQ). Our work calculate the energy ratio that considers interference of queries, and then compute the expected quality of query and allocate slots to real-time preemptive query scheduler.
WWW 상에서 원격교육 서버를 구축하고 서비스 하기 위해서 기존의 멀티미디어 데 이터의 전송 및 처리가 다운로드 방식이 아닌 실시간 처리 방식이 요구된다. 본 연구 에서는 이러한 요구를 만족하기 위해 원격교육을 위한 동영상(AVI)와 음성(WAV)같은 멀티미디어 데이터를 분산환경에서 실시간으로 처리할 수 있는 실시간처리 모듈을 개발하여 MuX(Mulitimeida I/O Server)에 추가하고 이를WWW와 접목시켜 하이퍼텍스트 및 동영상 데이터를 실시간으로 서비스 할 수 있는 실시간 WWW서버를 개발하였으며, 이에 기반한 실시간 대화형 한자학습을 위한 원격교육 시스템을 연구 개발하였다.
최근 분산 및 병렬 처리 기술 중 빠른 처리 속도를 제공하는 Apache Spark는 실시간 기능 및 머신러닝 기능을 제공하고 있다. 이러한 기능에 대한 공식 문서 가이드가 제공되고 있지만, 기능들을 융합하여 실시간으로 특정 값을 예측하는 방안은 제공되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기능들을 융합하여 실시간으로 데이터의 값을 예측할 수 있는 연구를 진행했다. 전체적인 구성은 Python 프로그래밍 언어에서 제공하는 주가 데이터를 다운로드하여 수집한다. 그리고 머신러닝 기능을 통해 회귀분석의 모델을 생성하고, 실시간 스트리밍 기능을 머신러닝 기능과 융합하여 실시간으로 주가 데이터 중 조정종가를 예측한다.
With the expansion of research and development for the CIM and the IMS, the importance of introducing the communication network is being increased. This paper presents an implementation of robot workcell by using Fieldbus and investigates data operation of the robot workcell. Through experiments, the operations of periodic and real-time data, and non-periodic real-time data are studied. Also, the relationship between the network transmission rate and the monitoring results from the sensor is analyzed.
The Real-time Distributed Control Systems(RDCS) consist of several distributed control processes which share a network medium to exchange their data. Performance of feedback control loops in the RDCS is subject to the network-induced delays from sensor to controller and from controller to actuator. The network-induced delays are directly dependent upon the data sampling times of the control components which share a network medium. In this study, a scheduling algorithm of determining data sampling times is developed using the window concept, where the sampling data from the control components dynamically share a limited number of windows.
스마트-시티는 스마트-시티의 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 디바이스를 비롯한 수많은 인프라를 지능적으로 관리하고, 다양한 스마트 어플리케이션을 도시민에게 제공한다. 스마트-시티에서는 스마트-시티 어플리케이션에서 필요한 다양한 정보를 제공하기 위하여 수많은 사물인터넷 기기들로부터 끊임없이 발생하는 대규모의 스트림 빅-데이터를 지능적으로 처리하는 기능이 필요하다. 하지만, 스마트-시티에서 대규모의 스트림 빅-데이터를 처리하는 것에는 실시간 처리와 관련된 제약들이 존재한다. 본 스마트-시티-사업단에서는 선행 연구에서 스마트-시티미들웨어와 이를 이용한 스트림-리즈닝 방법론 및 시스템을 개발하였다. 스마트-시티에서 스마트 서비스를 제공하기 위하여, 스마트-시티-사업단에서는 스트림-리즈닝을 사용하는 방법론을 사용한다. 이 스트림-리즈닝은 대용량 데이터의 실시간 처리를 필요로 한다. 따라서, 후속연구로서 스마트-시티미들웨어의 클라우드-컴퓨팅 플랫폼을 이용하여 스트림-리즈닝을 위한 실시간 분산병렬처리 클라우드-컴퓨팅 방법론과 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 스마트-시티에서 발생하는 사물인터넷 빅-데이터를 스트림-리즈닝에 사용하기 위하여 이 후속연구에서 개발된 클라우드 기반 실시간 분산병렬처리 연구결과를 소개한다. 스마트-시티의 각종 센서들로부터 전송되어지는 사물인터넷 빅-데이터를 사용하여 스트림-리즈닝하는 데 필요한 클라우드-컴퓨팅 기반의 실시간 분산처리 방법론과 시스템을 소개하고 있으며, 이 방법론을 선행연구에서 개발한 스마트-시티 미들웨어에 구현하여 실시간 분산처리 성능을 평가한 것을 소개한다.
최근 들어 전자상거래 데이터의 실시간 공급이 가능해지면서, 전자상거래 데이터를 실시간으로 분석하고자 하는 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 전자상거래 데이터 스트림과 디스크에 저장된 대규모 릴레이션 간의 연속 조인 질의를 효율적으로 처리하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 전자상거래 데이터 스트림과 디스크에 저장된 다수 릴레이션 간의 효율적인 연속 조인 질의 기법을 제안한다. 제안 방법은 기존 방법에 비해 서비스율을 크게 향상시키는 한편, 메모리 사용량을 크게 줄인다. 분석과 다양한 실험을 통해, 제안 방법은 기존 방법에 비해 서비스율과 메모리 사용량에서 더 효율적임을 보인다.
Competitive power of pelagic fishery in Korea has been weakened by the domestic and international problems such as wage increase and exclusive economic zone. To make it worse, fishing fleet spends more than 80% of fishing time on searching fishing grounds. Real-time information on oceanographic data, temperature in particular, are likely to contribute to raise efficiency of fishing. However, available data obtained by satellite remote sensing, fixed buoy and drifting buoy, limited to sea surface or fixed positions. ARGO (Array for Real-time Geostrophic Oceanography), an international program, has delivered vertical profiles of temperature and salinity in the upper 2000m of the world ocean every 10 days using freely moving floats. We have developed real-time oceanographic information system for pelagic fishery based on the Argo data which has the contents of vertical profile, horizontal distribution and vertical section of temperature around fishing grounds and searched data can be download unrestrictedly. Comparison of skipjack catch with sea surface temperature and depth of $20^{\circ}C$ derived from Argo data in the West Equatorial Pacific revealed that Argo data are able to help fishing fleet to find fishing grounds and to increase catch.
Vehicular Ad-hoc Network (VANET)은 기반시설의 도움 없이 차량 간의 무선통신을 통하여 실시간으로 항상 접속 가능한 네트워크이다. 그러나 VANET 환경을 구성하는 노드들의 잦은 토폴로지 변화, 패킷을 다른 노드로 포워딩 해주지 않는 selfishness 등의 특징은 VANET의 성능을 저하시키는 요인이 될 수 있다. 이러한 네트워크 성능 저하를 개선시키기 위한 기존의 인센티브 시스템에 관한 연구들은 고정 된 값의 인센티브를 제시하거나, 값이 변화하는 인센티브를 제시하더라도 인센티브 조정 과정이 데이터 전송과 동시에 진행되지 않는다. 따라서 selfish 노드들의 데이터 포워딩을 실시간으로 진작시키는데 한계가 있으며, VANET 환경에서의 잦은 토폴로지 변화에 대한 고려가 부족하였다. 본 논문은 노드의 데이터 포워딩을 실시간으로 진작시키기 위하여 데이터 전송 중에 인센티브 값을 실시간으로 조정하여 제시하는 인센티브 구조를 제안한다. 또 경로 설정 단계에서 결정된 초기 경로 내의 노드 순서가 데이터 전송 중에 바뀐 경우, 경로재설정을 요청한 중간노드는 그 요청이 반영되어 경로가 수정되면 인센티브를 받을 수 있도록 알고리즘을 구성하였다. 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 인센티브 구조를 사용하면 데이터의 delivery time 및 delivery ratio 측면에서 기존의 알고리즘 대비 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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