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한류가 국내 고등교육기관의 외국인 유학생 유치에 미치는 영향
박준용(Park, Joonyong),김보경(Kim, BoKyung),김보영(Kim, Renee Boyoung) 글로벌경영학회 2020 글로벌경영학회지 Vol.17 No.3
한국 문화 및 상품의 글로벌 확산으로 설명되는 한류의 파급효과는 점차 증가하고 있으며 연구 범위도 확대되고 있다. 본 연구는 한국 방송프로그램의 수출량을 한류 효과의 대리 변수로 선정하여 한국 고등교육기관의 외국인 유학생 유치에 미치는 영향을 알아보았다. 중력모형을 바탕으로 2001년부터 2018년까지 한국 방송프로그램 수출량이 가장 많은 21개 국가의 패널데이터를 사용하였으며 PPML 기법을 이용하여 실증분석을 진행하였다. 분석결과 한류는 국내 고등교육기관의 외국인 유학생 유치에 긍정적인 영향을 미치며 국가 간 물리적 거리로부터 발생하는 부정적 영향을 완화시켜 주는 것으로 나타났다. 더불어 한국과의 총 무역량, 국내 고등교육기관의 R&D 지출도 외국인 유학생 유치에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 한류의 국내 고등교육기관 외국인 유학생 유치에 대한 영향을 패널데이터를 이용하여 정량적으로 분석한 최초의 논문이라는 점에서 의의가 있으며 고등교육기관 및 정부 차원의 정책적 시사점이 있다. The Korean Wave(Hallyu) refers to the global spread of Korean culture, products and services, and its research scope has been steadily increasing. This study uses the amount of Korean broadcasting content exported as a proxy variable of the Hallyu effect and analyzes its influences on international student recruitment at Korean higher education institutions (HEIs). Based on gravity model, this study uses the panel data of 21 countries from 2001 to 2018, where Korean broadcasting content had been exported the most. Then, estimates are rendered of the results by using the Poisson Pseudo-Maximum Likelihood (PPML) procedure. Throughout the research, we find that Hallyu has a significant positive effect on attracting international student to Korean HEIs and a diminishing negative effect of the distance between Korea and students’ home country. We also determine the positive effects of total trade volume between Korea and these other countries, as well as the R&D expenditures of Korean HEIs. This study has significance in that it is the first research paper that quantitatively analyzes the impacts of Hallyu on attracting international students to Korean HEIs using panel data and has policy implications for the perspectives government and HEIs.
5G 클라우드 기반 자율주행차 소프트웨어 구성요소 할당 최적화
박준용(Joonyong Park),나유승(Yuseung Na),손영록(Youngrok Son),조기춘(Kichun Jo) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
자율주행 시스템은 대형 임베디드 실시간 시스템 소프트웨어로, 기능 및 성능 요구사항을 충족하기 위해 상당한 양의 시스템 리소스를 필요로 한다. 자율주행 차량은 시스템 리소스 수요를 충족시키기 위하여 다양한 이기종 컴퓨팅 유닛을 사용한다. 이러한 다수 컴퓨팅 유닛의 구축 비용과 과도한 전력 소모는 자율주행차의 상용화를 저해하는 요소이다. 최근 5G와 같은 통신기술의 발전으로 데이터 전송속도 및 지연이 감소하여 클라우드-엣지 컴퓨팅(Cloud-Edge Computing)개념이 자율주행 시스템에도 적용될 수 있다. 기존의 자율주행차량은 엣지에 해당하는 차량 컴퓨팅 유닛만으로 자율주행 시스템을 구현하여 높은 엣지 컴퓨팅 비용이 발생했다. 클라우드 컴퓨팅 시스템을 자율주행 시스템에 도입하면 소프트웨어 구성요소의 일부를 서버나 MEC(Multi-Access Edge Computing)로 할당하여 차량 컴퓨팅 유닛의 계산 부하를 분산할 수 있다. 그러나, 하드웨어 구성이 복잡해짐에 따라 모든 소프트웨어 구성요소를 적절한 컴퓨팅 유닛에 할당하는 방법이 필요하다. 자율주행차의 엣지 컴퓨팅 비용 절감을 위해 소프트웨어 구성요소를 클라우드 컴퓨팅 유닛으로 할당하게 되면 네트워크 비용이 증가하고, 네트워크 기반의 소프트웨어 구성요소 할당은 trade-off의 균형점을 찾기 위한 최적화 문제로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 클라우드 및 자율주행 차량의 이기종 컴퓨팅 유닛 간에 ROS 기반 자율주행 소프트웨어 구성요소 할당을 최적화하기 위한 비용함수를 제안한다. 비용함수는 컴퓨팅 자원, 네트워크 대역폭 기반의 제약조건과 컴퓨팅 및 네트워크, 위험도의 비용으로 이루어진다. 비용함수를 이용한 소프트웨어 구성요소 할당을 위하여 시뮬레이션을 기반으로 비용함수의 요소 지표를 산출하고, 제약조건을 만족하면서 비용을 최소화하는 최적 할당을 찾는다. 마지막으로, 최적 할당의 유효성을 자율주행 시나리오의 시뮬레이션 주행으로 검증한다.
TV 기반 상거래(TV Home-Shopping, T-Commerce)의 품질 속성 분석을 통한 소비자 만족도 증대요인 분석
박준용(Joonyong Park),신민수(Minsoo Shin) 한국전자거래학회 2016 한국전자거래학회지 Vol.21 No.2
최근 디지털 방송 서비스가 확산되면서 TV 기반 상거래 시장이 성장하고 있다. 그러나 기존연구의 경우, TV 홈쇼핑과 T-Commerce 각각에 관한 연구만이 존재하며, 각각의 연구 역시 소비자의 만족을 높이기 위한 속성에 대한 연구가 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구는 TV기반 상거래를 통해 소비자의 만족을 증대시킬 수 있는 품질 속성을 분석함으로써, 앞으로 나아가야 할 방향에 대해 제시하고자 한다. 우리는 이를 위해 TV 홈쇼핑 및 T-Commerce의 특징을 선행연구를 통하여 선정하였고, 이를 기반으로 KANO 모델과 ASC를 기반으로 TV기반 상거래의 고객 품질 속성의 만족도를 분석하였다. Recently, digital broadcasting service is growing as a TV-based commerce market spread. However, in previous studies, many researchers studied TV home shopping and T-Commerce separately each other, and there is little research on the attribute to increase the satisfaction of consumers. In this study, we analyzed the attribute to increase satisfaction of consumer using TV-based commerce, and we propose to the direction to move forward. We selected characteristics of TV home shopping and T-Commerce through previous studies, and analyzed satisfaction of customers with quality attributes of TV-based commerce using KANO model and ASC(Average Satisfaction Coefficient).
T-Commerce 활성화를 위한 소비자 효용 속성 분석
박준용(JoonYong Park),신민수(MinSoo Shin) 한국IT서비스학회 2016 한국IT서비스학회지 Vol.15 No.2
Recently, T-Commerce is emerging to provide new services, with the proliferation of digital broadcasting services. However, T-Commerce market and TV home shopping market are being classified as a legal ‧ policy on other markets, such as regulated in the service of live broadcasts. The factor that has inhibited activation T-Commerce related to the lack of appropriate institutions and legal systems in the market, despite the environment with the digital broadcasting service is being spread. We were performed conjoint analysis. For this analysis, we select attributes as a quality attractive factors that significantly affects the satisfaction of TV based shopping customers through previous studies. The results showed that the TV-based shopping customers are important to think ‘Responsive’, ’Playfulness’, ‘Live broadcast’, ‘Convenience’ and ‘Bidirectional’ in the order. The ‘Responsive’ and ‘Live broadcast’ of such attributes are served as possible only in TV home shopping, because these attributes don’t service due to legal and institutional regulations in T-commerce market. The cluster analysis result also showed that TV shopping consumers are more important to think ‘Responsive’, ‘Playfulness’, ‘Live broadcast’ than ‘Convenience’ and ‘Bidirectional’, except one of the classification clusters. If real-time broadcast service is impossible because of the legal and institutional regulations, it seems to require the expansion of the services linked the terrestrial broadcasting to the activating T-Commerce market.
김상권(Sangkwon Kim),박준용(Joonyong Park),김가민(Gamin Kim),김소영(Soyeong Kim),나유승(Yuseung Na),송하민(Hamin Song),조지은(Jieun Cho),손영록(Youngrok Son),석지원(Jiwon Seok),조기춘(Kichun Jo) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
자율주행은 스스로 주행환경을 인지하고, 최적의 주행 경로를 결정하여 차량을 안전하게 제어하여 목적지까지 도달하는 기술이다. 자율주행을 위한 핵심 기술은 인지, 판단, 제어 세 가지로 분류할 수 있으며 기술의 고도화를 위해 운전자의 인지능력과 동등한 고수준 주행환경인지 능력은 필수적이다. 주야간, 날씨와 같은 다양한 환경 변화조건에서 일정 수준 이상의 인식성능이 유지되어야 하기 때문에 이를 위해 다양한 주행 데이터셋을 기반으로 학습한 인공지능기술이 주목받고 있다. 하지만, 인공지능 학습용 데이터를 구축하기 위해선 고가의 센서 및 수집장비를 요구하며, 수집한 원천 데이터를 학습용 데이터셋으로 변환하기 위해 데이터 분류 및 주석 작업 인력에 의존하기 때문에 대량의 데이터셋을 구축하는 것은 천문학적인 인력과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 도심, 지하차도 및 터널 등 GNSS 수신 상태 음영 지역에서 위치 및 주변환경을 인지하기 위한 데이터셋, 주행 중 갑자기 마주할 수 있는 표면 이상과 장애물을 촬영한 데이터셋, 자율버스 개발을 위해 버스전용도로 구간을 포함한 주행도로를 촬영한 데이터셋의 구축방법을 다룬다. 각 데이터셋 마다 원천 데이터의 요구사항을 도출하고, 요구사항에 기반하여 선정한 카메라, 라이다, 고정밀 GNSS/INS, 저가형 GNSS 등 필요한 센서를 장착한 수집 장치를 구축한다. 그리고 이미지 데이터와 포인트 클라우드 정밀지도 등 학습에 활용할 수 있는 데이터에 대해 학습 분류체계를 구성하였고, 각 학습 데이터마다 YOLOv3, ConvPoint 등 연관된 AI 모델 적용을 통해 데이터 유효성 품질에 대해 평가하고 이를 이용한 서비스를 시연함으로써 활용 가능성에 대해 평가한다.