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- 저자 : 이규성(Gyuseong Lee) (검색결과 4 건)
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한국 건설기계의 수출유사성지수(ESI) 및 무역경쟁력지수(TCI) 연구 - 중국 및 미국과의 비교 분석을 중심으로 -
이규성,이향,심상렬,Lee, Gyuseong,Li, Xiang,Shim, Sangryul 한국건설관리학회 2022 한국건설관리학회 논문집 Vol.23 No.2
This study examined the trend of international competitiveness over the past 10 years (2011-2020), focusing on comparative analysis with China and the United States, targeting seven major export items of Korean construction machinery based on 6 units of HS code. To this end, the export similarity index and trade competitiveness index were calculated and analyzed using UN Comtrade and Korea International Trade Association trade statistics. As a result of the analysis, competition between Korea and China has intensified over the past decade, and competition with the United States has remained at a certain level. Korean forklifts (8427.20) are exporting to the world with strong competitiveness in the global market. Excavators (8429.52) and loaders (8429.51), which have the largest export share of Korean construction machinery, have a weight advantage, but they are exporting due to price inferiority. The rest of the items were found to be inferior in price and weight, and were not competitive in the global market. These analysis results suggest the following implications. First, it is necessary to strengthen efforts to expand exports of universal construction machinery items, which are expected to increase in demand in the future, by boosting the economy and expanding infrastructure investment in accordance with eco-friendly policies. Second, excavators, which have been shown to have a quality advantage and a price competitive advantage, need to further strengthen export marketing activities not only in China and the United States but also in emerging developing countries.
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효율적 미세 조정을 통한 사전학습 모델의 일반화 성능 손실 방지
이규성(Gyuseong Lee),장우석(Wooseok Jang),김진현(Jin Hyeon Kim),정재우(Jaewoo Jung),조한상(Hansang Cho),안승준(Seungjun An),김경년(Gyeongnyeon Kim),김승룡(Seungryong Kim) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
Learning robust vision models that perform well in situations of out-of-distribution (OOD) is an important task for model deployment in real-world settings. This field has been actively researched for a long time and many proposed works achieved small performance gain compared to the simplest empirical risk minimization (ERM) method which was evaluated on a benchmark of restricted hyperparameter search space. We verify that the most effective methods are ensembling diverse models and scaling up the size of pretraining. Next, we focus on exploiting the knowledge of large pretrained models to solve domain generalization problems. However previous works have proven that naively fine-tuning a large pretrained model harms the OOD robustness. By incorporating parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods to large pretrained models we can effectively mitigate the loss of OOD robustness and achieve state-ofthe-art performance in domain generalization tasks.
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MZ세대 소비자의 SNS 능동 적 참여도를 높이기 위한 인스타그램 및 유튜브 활용 전략 - 편의점 3사(CU, GS25, 7ELEVEN)를 중심으로 -
이희정 ( Lee Heejung ),박지인 ( Park Jiin ),김해찬 ( Kim Haechan ),김우진 ( Kim Woojin ),이규성 ( Lee Gyuseong ),노은주 ( Noh Eunju ),최은서 ( Choi Eunseo ) 한국고객만족경영학회 2021 고객만족경영연구 Vol.23 No.4
4차 산업혁명시대가 도래함에 따라 빅데이터의 중요성이 더욱 강조되고 있으며, 정보기술의 발전과 함께 데이터의 중요성은 갈수록 높아지고 있고 빅데이터의 활용은 기업의 핵심가치가 되었다. 코로나 19 사태로 인해 온라인 기반의 비대면(untact) 활동이 급격하게 증가하면서 디지털 경제로의 전환이 가속화되어 기업들은 디지털을 활용한 소비자와의 소통이 어느때 보다 더 중요해졌다. 특히 MZ세대는 트랜드를 주도하는 주요 소비자층으로 자리 잡고 있으며, SNS 매체 등 디지털 환경을 기반으로 활발하게 소비활동을 하고 있어 기업은 이들을 소구하기 위해서 SNS를 적극적으로 활용하는 방안이 절실하게 필요한 시점이다. 편의점은 일상생활에 대한 영향력과 비중이 지속적으로 확대되고 있으며, 특히 편의점 간편식은 젊은 세대와 가구들을 중심으로 폭발적 인기를 누리고 있다. 따라서 편의점을 이용하는 소비자들의 구매행동에 영향을 미칠 수 있는 SNS 마케팅은 기업의 중요한 전략으로 떠오르고 있다. 본 연구는 혼합적 연구분석 방법(mixed methodology)을 사용하여 설문조사 방법 뿐만 아니라 소비자들의 소리를 체계적으로 분석하기 위해 비정형 데이터 분석을 함으로써 보다 더 현실적으로 소비자들의 의견을 파악하고자 하였고 이를 바탕으로 향후 편의점 산업이 어떻게 MZ세대 소비자들의 SNS 능동적 참여도를 이끌어 낼 수 있는지에 대해 전략을 제안하고자 한다. 설문조사를 통해 20~30대 소비자들이 기업 SNS에 능동적으로 참여하도록 유도하기 위한 소셜미디어를 사용하는 중요한 동기를 파악하였고, 주로 사용하는 SNS 매체, 즉 유튜브와 인스타그램에 따라서 소비자의 이용동기가 다를 것인지를 확인하였다. 또한 이와 동시에 비정형 데이터, 즉 텍스트 데이터를 분석하고자 뉴스미디어 자료 및 인스타그램, 유튜브에 올라온 댓글을 분석함으로써 현재 소비자들이 소셜미디어 매체를 어떻게 활용하고 있는지를 살펴보았다. 텍스트 마이닝을 통해 시장의 소리를 파악해 봄으로써 향후 유통산업이 어떻게 MZ 소비자들을 대상으로 효율적인 SNS 전략을 구사할 수 있을 것인지를 제안하였다. The importance of big data is becoming more emphasized, and with the development of information technology, the use of big data has become the core value of companies. The rapid increase in online-based untact activities has accelerated the transition to the digital economy, leading communication skills more important than ever for companies to interact with consumers using digital tools. In particular, the MZ generation is a major consumer base leading the trend and is actively engaged in consumption activities utilizing digital environments such as SNS media, so it is critical for marketers to actively use SNS to appeal for them. Convenience stores continue to expand their influence and weight on daily life, and instant foods are enjoying explosive popularity, especially among the young customers. Therefore, SNS marketing of convenience stores is critical tool to appeal for MZ generation. This study attempted to investigate the significant SNS usage motivations that can attract MZ generation by utilizing mixed methods. Based on results, we suggest strategies on how the convenience store industry can attract active SNS participation for young generation. Through the survey, we identified important motivations of using social media and suggest the effective ways to encourage consumers in their 20s and 30s to actively participate in corporate SNS. Also we investigate whether consumers' usage of YouTube and Instagram is different in the context of usage and SNS participation. We analyzed news media data, Instagram, and comments posted on YouTube in order to examine how consumers are currently using social media. By grasping the voice of the consumers through text mining, it was suggested how the distribution industry is able to utilize efficient SNS strategies for MZ consumers.
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