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중국 가전산업의 연구개발 네트워크 구조와 공간적 특징 -청도 하이얼(海孼, Haier) 그룹 사례 연구-
전광일 ( Guang Ri Quan ),류주현 ( Ju Hyun Ryu ),이승철 ( Sung Cheol Lee ) 한국경제지리학회 2012 한국경제지리학회지 Vol.15 No.2
본 논문은 중국의 청도 가전산업이 군집되는 과정에서 나타나는 연구개발(R&D) 네트워크의 구조와 공간적 특장을 분석하고자 했다. 청도 가전산업의 연구개발 너트워크 분석 결과는 다음과 같다. 청도 가전산업은 정부 주도하의 대기업을 중심으로 인근 지역에 하청업체들이 집적을 이루고 있었지만, 청도 가전산업의 주요 기술혁신 요인인 대기업의 기업내부 자처l 개발, 지역 내 타 기업과의 협력, 지역 내의 대학 및 공공연구기관과의 협력 수준은 낮게 나타났다. 청도 가전산업 대 기업은 이와 같은 단점을 극복하기 위하여 지역적 협력보다는 지역 외 기업과의 협력을 적극 도모하고 지역 외의 대학 및 연구가관과의 협력을 강화하는 전락을 선택하고 있다. 이는 청도 가전산업의 산학연 협력 네트워크가 아직 활성화되지 않았음을 의미한다. 청도에 가전산업을 중심으로 한 지역혁신체계가 구축되기 위해서는 지역 내 기업-대학-공공연구기관 간 긴밀한 네트워크가 이루어져 공동체적 지역 산업 분위기가 형성되어야 한다. The main purpose of this study is to analyze R&D networks and spatial implications in Qingdao consumer electronics industry agglomeration in China. The characteristics of R&D networks in Qindao consumer electronic industry are as follows. There is a cluster central around large enterprises led by the government and their subcontracting enterprises. However, the degree of collaborative networks in intra-firm, inter-firm, firm-research institutes (including university lab) is relatively low, Therefore, Large enterprises in Qingdao has stimulated research collaborations with firms and research institutes located in other regions rather than within region. It is likely to show that R&D networks of consumer electronics industry has not been stimulated in Qingdao. Therefore, collaborative R&D networks among firms, research institutes and governments should be stimulated to build regional innovation systems central around consumer electronics industry in Qingdao.
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전광일 ( Guang Ri Quan ),류주현 ( Ju Hyun Ryu ) 한국사진지리학회 2012 한국사진지리학회지 Vol.22 No.2
중국 가전산업은 1978년 개혁개방 이후 가전수요의 급증으로 인한 고도성장기를 거쳐서 점차 기업의 과도한 공급과 경쟁으로 인해 성장속도가 둔화되었다. 또한 가전기업들은 초기 핵심부품을 수입에 의존하는 간단한 조립생산 수준에서 점차 경쟁력 있는 자국 기업으로 성장하여 고기능제품 생산과 더불어 제품의 다각화, 글로벌브랜드 전략을 지향할 정도로 성장하였다. 가전산업은 규모 경제 효과를 매우 강조되는 산업이기 때문에 공간적으로는 집적, 기업구조상 대기업 주도형이 전형적인 모습으로 나타났다. 이러한 대기업 주도형 가전산업군집의 전형적 사례가 청도 가전산업군집이다. 지금까지는 청도 가전산업군집의 성장을 3대 핵심대기업(하이얼, 하이센스, 아우커마)이 이끌어 왔지만, 지속적인 성장은 핵심 대기업과 하청기업들의 긴밀하지만 수평적인 연계가 이루어져야 가능할 것이다. 그러므로 3대 핵심대기업은 자사 그룹의 경쟁력과 가전산업군집의 우위성을 지키기 위해서는 이제는 그룹 밖으로 관심을 돌려야 할 것이다. Chinese household electronics industry since the 1978 reform and opening up due to a surge in consumer demand was growing rapidly. Initially, Chinese household electronics companies that rely on imported core parts were simple assembly and production levels. Increasingly, however, grow into a company with a competitive, quality product manufacturing and product diversification are oriented. Electronics industry because it is an industry that emphasizes economies of scale, spatially integrated corporate structure, and apparently is typical of large-driven type. This large enterprise-driven electronics industry electronics industry cluster of Qingdao, is a typical case. Until now, Qingdao electronics industry cluster growth has been led by three key enterprises (Haier, Hisense, Aucma). However, the key to sustained growth enterprises and subcontractors closely and horizontal linkages between companies is needed. Therefore, its group of three core competitiveness of enterprises and the household electronics industry cluster in order to protect the primacy of the group now will turn out attention.
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Assessment of Landslide Susceptibility using the PCA and ANFIS with Various Metaheuristic Algorithms
Zelu Chen,Hechun Quan,Ri Jin,Aifen Jin,Zhehao Lin,Guangri Jin,Guang-Zhu Jin 대한토목학회 2024 KSCE Journal of Civil Engineering Vol.28 No.4
It is very important for the susceptibility assessment and disaster prediction of the region to effectively evaluate the landslide susceptibility. In this study, Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony algorithm (ABC), Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA) and Bat algorithm (BAT) are used to optimize Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) to evaluate the landslide susceptibility. 811 sample points were collected through remote sensing analysis and field investigation for susceptibility analysis. Fifteen landslide evaluation factors were quantified and normalized, and the Principal Component Analysis (PCA) method was used to compress them into 6 main factors. The accuracy analysis results of the area under the curve (AUC), Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE) evaluation models show that the AUC values of PSO, ABC, SFLA and BAT are 93.6%, 96.2%, 90.8% and 86.1%, respectively. Among them, the accuracy of ABC is the highest. This study effectively evaluates the landslide susceptibility through a new neural network hybrid method, which provides a theoretical basis for landslide disaster susceptibility management.
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