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미세먼지 관측 임무를 위한 MIMAN 큐브위성 상세 설계
진성민(Sungmin Jin),강대은(Dae-Eun Kang),김극남(Geuk-Nam Kim),김나은(Naeun Kim),김영언(Young-Eon Kim),김푸름(Pureum Kim),안승민(Seungmin An),유한결(Han-Gyeol Ryu),박상영(Sang-Young Park) 한국항공우주학회 2021 韓國航空宇宙學會誌 Vol.49 No.12
본 논문에서는 한반도 주변의 미세먼지 관측 임무를 위한 3U 큐브위성인 MIMAN 설계안을 제시하였다. MIMAN의 주요 임무 목표는 높은 공간 해상도로 한반도 주변의 미세먼지를 관측하는 것이다. 이를 통해 천리안위성 2B호 데이터에서 구름을 제거할 수 있는 보조 자료를 제공하는 것이 최종 목표이다. 본 연구에서는 임무를 정의하고 임무 요구조건 및 제한 조건을 도출하였다. 운용 개념을 정의하였으며, 안정적인 운용을 위해 통신 안정성을 고려하였다. 위성에 문제가 생겼을 경우, 이를 지상에서 해결할 수 있도록 모든 운용 모드에서 UHF 통신이 가능하도록 설계하였다. 임무와 운용 개념 설계 결과를 바탕으로 시스템 설계안을 도출하였다. 시스템 요구조건을 만족시킬 수 있는 시스템 설계안 및 인터페이스를 제시하였다. 시스템 인터페이스의 경우 각 하드웨어의 데이터 특성을 고려하여 설계하였다. 시스템 버짓 분석을 수행하였으며, 이를 통해 시스템 안정성을 확인하였다. We presents a design of 3U cubesat MIMAN (Monochrome imaging for monitoring aerosol by nano-satellite) for aerosol monitoring mission with high spatial resolution. The main objective of MIMAN mission is to take images of aerosols around Korea and to provide auxiliary data for GK 2B cloud masking. For this mission, we derived mission requirements and constraints for the MIMAN mission. We designed the mission architecture and concept of operations. To reduce risk factors in space operation, we considered the safety of the communication. In every operation modes, UHF communication is available so that the cubesat can operate based on the ground commands. So, we can handle every problem at the ground station during mission operations. Based on the mission and concept of operations, we confirmed that the system design satisfied the system requirements. We designed the system interface considering data flow of each hardware, and evaluated the safety of the system with system budget analysis.
이지원 ( Jiwon Lee ),진성민 ( Sungmin Jin ),강인원 ( Inwon Kang ) 한국통상정보학회 2016 통상정보연구 Vol.18 No.2
본 연구는 복합원산지제품의 가격할인이 특정제품의 소비행동에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 하였다. 가격할인은 장기적으로 기업의 출혈경쟁을 야기하고 브랜드 자산에 부정적인 영향을 미치기도 하지만, 기업의 단기적인 수익성 증대에 도움을 주기 때문이다. 이에 복합원산지제품의 가격할인이 어떻게 효율성을 증대시킬 수 있는지 제품유형별, 유통채널별로 차이가 있는지를 비교함으로써 세분시장에서의 전략적 대안들을 모색하고자 하였다. 본 연구는 총 223명의 피험자를 대상으로 실험을 실시하였다. 연구결과, 사치재 복합원산지제품은 고급유통채널인 백화점에서 가격할인을 실시할 때 제품선호수준이 높아지는 것으로 나타났다. 반면 비사치재 복합원산지제품은 유통채널별 상호작용효과보다는 가격할인여부에 따라 선호수준이 높아지는 것으로 나타났다. 가격할인이 복합원산지제품에 대한 소비자의 반응에 미치는 영향을 제품유형과 유통채널별로 살펴본 본 연구의 결과는 기업이 복합원산지제품 전략을 수립할 때 차별화된 대안을 제공해 줄 수 있을 것으로 여겨진다. This study aims to explain the cause of price differences of bi-national products based on consumer response of product type, distribution channel, and consumer nationality, respectively. Specifically this study investigated whether price discount and distribution channel affect consumer evaluation by luxury and non-luxury product type. In the case of bi-national product toward the non-luxury, price discount had positive influence on preference, regardless of distribution channel. By revealing the influence of price discount on bi-national products on consumer response of product type and distribution channel respectively, the study suggests meaningful implications for the strategic management of bi-national products.
머신러닝 혁신 특성과 니치의 탄생: 한국 스타트업 사례를 중심으로
강송희(Songhee Kang),진성민(Sungmin Jin),백필호(Pill Ho Pack) 한국전자거래학회 2021 한국전자거래학회지 Vol.26 No.3
코로나19 대유행으로 세계경제포럼에서 그레이트 리셋이 논의되면서 제4차산업혁명의 동력인 인공지능도 조명을 받고 있다. 그러나 인공지능 분야의 기업 연구는 아직도 희소하다. 2000년 이후 관련 연구는 기존 기업에 어떻게 인공지능을 적용하여 가치를 창출할 것인가에 초점이 맞춰져 있으며, 신생기업들이 어떻게 기회를 포착하고 기존 사업자들 사이에 진입하여 새로운 가치를 창출하는지에 대한 연구는 거의 찾아볼 수 없다. 이에 본 연구는 소프트웨어의 세부 분야인 인공지능 기반 신생기업들이 기존 소프트웨어 산업과 어떻게 다른 혁신패턴을 갖는가라는 연구 질문을 가지고 다층적 접근론의 종합적 틀을 활용하여 신생 기업들의 사례를 분석하였다. 대상 기업들은 창업 7년 내 의료, 금융, 마케팅/광고, 유통, 제조 분야에서 의도적으로 표집된 머신러닝 모델링 전문 신생 기업들로 벤처기업 인증을 받은 고성장 기업들이다. 분석결과 기존 소프트웨어 기업들은 전사적 통합 관점의 프로세스 혁신을 이루어냈다면, 이들만의 혁신 패턴은 기존의 프로세스들을 잘게 해체하여 자동화나 가치창출이 어려웠던 단위 프로세스들을 식별해 내고 데이터 기반으로 자동화, 최적화하여 새로운 가치를 제공하고 있다는 것이다. 이 연구의 기여는 통합적인 다층적 접근론의 틀의 유효성을 검증하면서 인공지능 기반 신생기업들의 탄생과 그들의 혁신 패턴을 제시했다는 데에 있다. 한편 기업 실무적, 정부 정책적 함의를 정리하면, 데이터를 기반으로 혁신을 이끌어내기 때문에 신생 기업일지라도 데이터 관련 규제 등에 대한 제도 대응 역량이 강조되며, 정부는 관련 제도의 불확실성을 제거하고 구체화하여 예측가능하고 유연한 사업 환경을 마련할 필요가 있다. As the Great Reset is discussed at the World Economic Forum due to the COVID-19 pandemic, artificial intelligence, the driving force of the 4th industrial revolution, is also in the spotlight. However, corporate research in the field of artificial intelligence is still scarce. Since 2000, related research has focused on how to create value by applying artificial intelligence to existing companies, and research on how startups seize opportunities and enter among existing businesses to create new value can hardly be found. Therefore, this study analyzed the cases of startups using the comprehensive framework of the multi-level perspective with the research question of how artificial intelligence based startups, a subindustry of software, have different innovation patterns from the existing software industry. The target firms are gazelle firms that have been certified as venture firms in South Korea, as start-ups within 7 years of age, specializing in machine learning modeling purposively sampled in the medical, finance, marketing/advertising, e-commerce, and manufacturing fields. As a result of the analysis, existing software companies have achieved process innovation from an enterprise-wide integration perspective, in contrast machine learning technology based startups identified unit processes that were difficult to automate or create value by dismantling existing processes, and automate and optimize those processes based on data. The contribution of this study is to analyse the birth of artificial intelligence-based startups and their innovation patterns while validating the framework of an integrated multi-level perspective. In addition, since innovation is driven based on data, the ability to respond to data-related regulations is emphasized even for start-ups, and the government needs to eliminate the uncertainty in related systems to create a predictable and flexible business environment.