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공유가치창출(CSV) 활동이 소비자의 인지된 기관성과에 미치는 영향 연구 : 공기업과 사기업 비교
한인호(Inho Han),서영욱(Young Wook Seo) 한국콘텐츠학회 2023 한국콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.7
공유가치창출(CSV)은 지속가능경영의 핵심 전략이며 시대적 당면과제이다. 본 연구에서는 공유가치창출 활동을 수행하고 있는 공기업 및 사기업의 제품을 사용하고, 서비스를 경험한 소비자를 대상으로 441부의 설문데이터를 수집하였고, 연구 모형과 가설을 검증하기 위하여 SmartPLS 3.0 프로그램을 활용하여 구조방정식 모형을 분석하였다. 분석 결과 공유가치창출 활동과 그에 대한 PR 활동은 공유가치창출의 진정성 및 공유가치창출의 차별성을 통해 소비자들이 인지한 기관성과에 긍정적인 영향을 미치고 있었으나, 기업 유형에 따른 차이점이 존재하였다. 본 연구는 기업 유형에 따라 차별화된 공유가치창출 수행의 필요성을 제시하였으며, 공유가치창출 활동의 PR의 효과를 분석함으로써 후속 연구의 기반 마련할 것으로 기대된다. Creating Shared Value(CSV) is a key strategy for sustainable management and a challenge for the times. In this study, 441 copies of survey data were collected from consumers who experienced product use and services by public and private companies that are engaged in CSV. The hypothesis of this study was verified using Smart PLS 3.0 program. According to the results of data analysis, The results revealed that CSV activities and PR had a positive effect on perceived institutional performance by consumers through CSV authenticity and differentiation. However, there are the difference according to the type of company. This study is meaningful in that it suggests the necessity of performing a policy for differentiated CSV according to the type of company and analyzed the PR effect of CSV.
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기하 추론 및 탐색 알고리즘에 기반한 CAD / CAM 통합
한정현(JungHyun Han),한인호(Inho Han) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.27 No.1
자동공정계획은 CAD 모델을 자동적으로 해석하여 CAM을 구동시키는 것을 목표로 하는데, 이를 위해서는 우선 CAD 모델로부터 특징형상을 인식하여야 한다. 특징형상 인식에 관한 연구는 근 20년간의 역사를 가지고 있지만, 그 연구 성과는 실용화되지 못하고 있다. 그 이유 중 하나는, 특징형상 인식과 자동공정계획 연구가 분리되어 진행되어왔기 때문이다. 본 연구에서는 인공지능 기법을 토대로 이 두 분야를 통합하여, 제조가능한 특징형상을 인식하고, 셋업을 최소화하며, 특징형상 간의 의존 관계를 설정하고, 최적의 가공 순서를 결정하였다. Computer Aided Process Planning (CAPP) plays a key role by linking CAD and CAM. Given CAD data of a part, CAPP has to recognize manufacturing features of the part. Despite the long history of research on feature recognition, its research results have rarely been transferred into industry. One of the reasons lies in the separation of feature recognition and process planning. This paper proposes to integrate the two activities through AI techniques, and presents efforts for manufacturable feature recognition, setup minimization, feature dependency construction, and generation of an optimal machining sequence.
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