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- 저자 : 김동현(Donghyn Kim) (검색결과 2 건)
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국내 7대 특·광역시 노동시장의 고용성장 요인분해 - 네 변인 다요인분해분석의 적용 -
박지한(Jihan Park),김동현(Donghyn Kim) 한국지역학회 2023 지역연구 Vol.39 No.4
본 연구는 국내 7대 특·광역시를 대상으로 지난 20년(1996~2016년)간의 고용성장에 대한 요인별 기여도를 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 통계청에서 제공하는 사업체 조사 자료를 바탕으로 다요인분해(multifactor partitioning, MFP)분석을 수행하였다. 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 장기간에 걸친 대도시권의 고용성장에서는 전반적으로 지역효과가 지배적인 영향력을 보이고 있으며, 산업구조효과가 이를 뒤따르고 있다. 동태적 다요인분해분석 결과는 향후 지역 간 고용 격차가 산업구조에 의해 설명될 가능성이 크다는 것을 보여준다. 둘째, 성별과 양질의 일자리구성효과는 지역별 고용성장에 큰 기여를 보이지 않는다. 단, 실질적인 개별 인자들의 기여를 보면 남성-상용근로자의 고용감소와 여성-비상용근로자의 고용성장 패턴을 유추할 수 있다. 이러한 결과는 각 지역 산업의 구조적 전환과 고용안정성이 동반된 질적성장을 도모할 수 있는 고용정책의 중요성과 필요성을 의미한다. This study aims to identify the contribution of factors to employment growth over the past 20 years (1996-2016) for seven metropolitan areas in Korea. For this purpose, we performed a multifactor partitioning (MFP) analysis based on the business survey data provided by Statistics Korea. The key findings of the analysis are as follows. First, over the long run, the region effect is dominant in metropolitan employment growth, followed by the industry mix effect. On the other hand, the dynamic MFP findings suggests that future regional employment disparities are likely to be explained by industry structure. Second, the gender mix and decent job mix effect do not significantly contribute to regional employment growth. However, the contributions of individual factors are not invalid, and it is possible to infer a pattern of declining employment for men-permanent workers and increas ing employment for women-contingent workers. These results indicate the importance and necessity of employment policies that can promote structural transition in regional industries and qualitative growth accompanied by employment stability.
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다양한 발화 특성 및 소음환경을 고려한 학습기법 기반 임베디드 환경에서의 음성 키워드 검출 시스템의 설계 및 구현
이종수(Jongsoo Lee),임재봉(Jaebong Lim),김태구(Taegu Kim),조용훈(Yong-hun Cho),이상화(Sanghwa Lee),전동근(Dongkeun Jeon),김동현(Donghyn Kim),최진우(Jinwoo Choi),백윤주(Yun Ju Baek) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
기술의 발전과 세계 음성인식 시장 규모의 증가에 따라 다양한 제품과 음성인식 기술의 융합이 이루어지고 있으며 최근 접촉을 통한 전염병 감염을 예방할 수 있는 언택트 기술인 음성 인터페이스에 대한 연구가 활발하다. 음성을 이용하는 대부분의 기술은 고성능 기기를 필요로 하므로 많은 자원을 소요해 로컬 기기에서의 동작이 어려워 서버와의 통신으로 이루어진다는 한계가 존재한다. 이를 위해 자원 제약적인 저비용 하드웨어에서 동작이 가능하고 소음환경을 고려한 음성 키워드 검출(Keyword spotting, KWS) 시스템을 설계 및 구현한다. 또한, 다양한 발화자의 특성과 크고 작은 소음환경에서 원활한 동작을 위한 학습기법과 증강기법을 제안한다. 제안 기법을 적용하여 극심한 소음환경에서 92.37%의 정확도를 보였다. 또한, 무소음 환경에서 95.13%로 기존 모델 대비 약 4%성능 향상을 보였다.
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