연구 검색 결과 (9건)
철강의 원자재인 철광석의 가격 변동은 제조업의 경쟁력이나 물가에 직접적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 철광석의 수급과 관련된 거시변수와 금융지표, 원자재 가격 등 17개 변수를 사용하여 1개월부터 12개월 이후의 철광석 가격 변화를 예측하고 결정요인을 분석한다. 전통적인 주성분 분석과 다양한 머신러닝 모형을 out-of-sample forecast에 적용한 결과, 단기 예측에 있어 예측변수의 수를 직접 줄이는 주성분 분석과 랜덤포레스트나 엑스트라트리와 같은 앙상블 모형의 예측 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 1개월 이후의 부호(sign) 예측도 랜덤포레스트와 엑스트라트리는 66%의 높은 정확도를 보였지만, 중장기 예측에는 변수축소 모형인 Elastic Net가 가장 적절한 것을 확인하였다. 또한, 단기에는 금융지표를 ...
본 연구는 4차 산업혁명 신기술의 활용이 기업의 경제적 성과에 미치는 영향을 실증한다. 다수의 선행연구에서 활용한 일반적인 회귀분석의 내생성 문제를 극복하고자 잠재적 결과 프레임워크에 바탕한 성향점수매칭을 실시하였다. 성향점수 추정의 성능을 극대화하기 위하여 머신러닝 알고리즘인 랜덤포레스트를 활용하였다. 또한 연구의 일반화 가능성을 높이고자 전수조사로 수집한 「기업활동조사」의 데이터를 분석하였다. 실증분석의 결과는 4차 산업혁명 신기술을 활용하는 기업이 그렇지 않은 기업과 비교하여 연간 매출액이 약 40%가 높음을 보여주었다. 다만 이러한 효과는 기업의 규모에 따라 차이가 있는데, 중소기업에서 약 43%, 대기업에서 약 77%로 나타났다. 이는 대기업이 중소기업에 비하여 신기술 도입에 따른 활용 역량에 우위가 ...
... sentiment index, NSI)와 구글 트렌드 데이터(Google Trends Data)를 이용하여 설비투자에 대한 예측력을 개선할 수 있는지 분석하였다. 설비투자 예측 모형에서 거시경제 관련 설명변수를 이용한 모형의 예측력과 한국은행 뉴스심리지수 및 설비투자 관련 검색어 추세 변화량을 추가한 모형의 예측력을 비교하였다. 설비투자 예측 모형의 예측력을 비교하기 위해 머신러닝(Machine Learning)에 기반한 Adaptive LASSO, Ridge Regression, RandomForest, Neural Network 모형을 추정한 결과, 거시경제 변수를 포함하는 정형데이터만 활용한 모형의 예측력에 비하여 한국은행 뉴스심리지수와 구글 트렌드 데이터를 함께 활용한 모형의 예측력이 개선됨을 보였다. 본 연구의 분석결과에 따르면, 향후 ...
소통 검색 결과 (30건)
... 아니라 최고혁신상의 경우 전체 27개 사 가운데 최대인 8개 사가 국내기업이었다. [출처=삼일PwC 자료를 바탕으로 필자 보완] ? AI분야에서 지멘스, 국내 스타트업 스튜디어 랩 및 마음AI 등 주목 받아 CES 2024를 관통하는 중심 주제인 AI는 생태계 차원에서 생성형 AI를 넘어서 진화할 것으로 예상되었다. 즉 AI칩/센서와 데이터 인프라가 결합하여 머신러닝을 가능하게 하는 플랫폼, 연구개발을 위해 물리적 환경을 시뮬레이션할 수 있는 향상된 디지털 트윈, 그리고 주방과 같은 가정환경은 물론 물류/운송 영역에 이르는 광범한 로보틱스의 세 가지 경로를 통해 생성형 AI를 넘어 진전될 전망이다. 독일 지멘스가 주도하는 산업 공정에서의 메타버스 [출처=Siemens] 예를 들어 독일의 산업용 S/W 및 자동화 전문 기업 지멘스는 ...
... 기초 교육, 실습을 통한 숙련도 향상을 도모하여 일반적 인식 수준에서의 전문인력으로 교육하는 것이 필요하다. 국비과정은 비전공자들에 대한 컴퓨팅 능력 활용·향상에 목표를 맞춰 진행하고 데이터 획득부터 시각화를 통해 일련의 데이터 분석 과정을 학습한다. 그리고 이러한 기본 실력이 갖춰진 인력에 대해 전문대학원들이 수행하는 컴퓨팅 기초 등을 대체하여 좀 더 빠르게 머신 러닝과 AI, 빅데이터 활용에 대한 이론 교육을 늘린다. 이 과정에서 실무 프로젝트 를 병행하여 실천적 이론을 통해서 어려운 문제를 직접 해결할 수 있는 능력을 배양 할 필요가 있다. 다음으로 국비과정이나 석사 수준에서의 연계가 이루어져 전문인력을 양성한다고 해도 궁극에 가서 서비스산업 자체를 견인할 수 있는 데이터 활용 인재는 박사급인 고급 데이터 전문가로부터 파생된다. ...
... 코엑스에서 열린 월드IT쇼에 참여했다. 이 회사는 IT 컨설턴트와 개발자 1000명 이상을 보유하고 있다. 25개국의 고객사를 대상으로 이미 IT 아웃소싱 서비스를 제공 중이다. 미국, 일본, 호주에도 지사를 설립했다. 유럽과 아시아 지역에서도 고객사를 확보한 상태다. 소타텍은 웹·앱·게임 개발, 블록체인 개발, 스마트 메뉴팩토링·사물인터넷(IoT), 인공지능(AI)·머신러닝 등 다양한 분야의 업무를 수행한다. 베트남 호치민 시내의 한 교차로. [사진 출처 = VN익스프레스] 베트남 IT 인력 선점, 풀어야 할 과제는? 베트남 내 IT 인력 수요도 늘고 있다. ITviec이 지난 1월 전국 IT 기업 200곳을 대상으로 한 설문조사 결과를 보면 81.5%가 인력 증원을 계획 중인 것으로 파악됐다. 특히 응답기업 중 61.6%는 평균 ...
첨부파일 검색 결과 (9건)
본 연구는 4차 산업혁명 신기술의 활용이 기업의 경제적 성과에 미치는 영향을 실증한다. 다수의 선행연구에서 활용한 일반적인 회귀분석의 내생성 문제를 극복하고자 잠재적 결과 프레임워크에 바탕한 성향점수매칭을 실시하였다. 성향점수 추정의 성능을 극대화하기 위하여 머신러닝 알고리즘인 랜덤포레스트를 활용하였다. 또한 연구의 일반화 가능성을 높이고자 전수조사로 수집한 「기업활동조사」의 데이터를 분석하였다. 실증분석의 결과는 4차 산업혁명 신기술을 활용하는 기업이 그렇지 않은 기업과 비교하여 연간 매출액이 약 40%가 높음을 보여주었다. 다만 이러한 효과는 기업의 규모에 따라 차이가 있는데, 중소기업에서 약 43%, 대기업에서 약 77%로 나타났다. 이는 대기업이 중소기업에 비하여 신기술 도입에 따른 활용 역량에 우위가 ...
철강의 원자재인 철광석의 가격 변동은 제조업의 경쟁력이나 물가에 직접적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 철광석의 수급과 관련된 거시변수와 금융지표, 원자재 가격 등 17개 변수를 사용하여 1개월부터 12개월 이후의 철광석 가격 변화를 예측하고 결정요인을 분석한다. 전통적인 주성분 분석과 다양한 머신러닝 모형을 out-of-sample forecast에 적용한 결과, 단기 예측에 있어 예측변수의 수를 직접 줄이는 주성분 분석과 랜덤포레스트나 엑스트라트리와 같은 앙상블 모형의 예측 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 1개월 이후의 부호(sign) 예측도 랜덤포레스트와 엑스트라트리는 66%의 높은 정확도를 보였지만, 중장기 예측에는 변수축소 모형인 Elastic Net가 가장 적절한 것을 확인하였다. 또한, 단기에는 금융지표를 ...
... sentiment index, NSI)와 구글 트렌드 데이터(Google Trends Data)를 이용하여 설비투자에 대한 예측력을 개선할 수 있는지 분석하였다. 설비투자 예측 모형에서 거시경제 관련 설명변수를 이용한 모형의 예측력과 한국은행 뉴스심리지수 및 설비투자 관련 검색어 추세 변화량을 추가한 모형의 예측력을 비교하였다. 설비투자 예측 모형의 예측력을 비교하기 위해 머신러닝(Machine Learning)에 기반한 Adaptive LASSO, Ridge Regression, RandomForest, Neural Network 모형을 추정한 결과, 거시경제 변수를 포함하는 정형데이터만 활용한 모형의 예측력에 비하여 한국은행 뉴스심리지수와 구글 트렌드 데이터를 함께 활용한 모형의 예측력이 개선됨을 보였다. 본 연구의 분석결과에 따르면, 향후 ...
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코로나19 발생 이후 대부분의 고용 관심사가 항공 및 여행서비스, 음식·숙박 서비스 등 주로 서비스 업종에 집중된 상황에서 본 연구는 최근 그 중요성이 강조되고 있는 제조업의 고용변화를 살펴보았다. 분석에 따르면, 코로나19 이후 제조업 고용은 비교적 큰 충격 없이 빠르게 회복하는 모습을 보이고 있다. 제조업 고용은 서비스업에 비해 큰 충격 없이 유지되고 있고, 코로나19 직후 2020년 상반기에 약간 하락하였지만 하반기부터 회복 추세를 보이고 있으며, OECD 주요국의 제조업과 비교하여도 일본과 함께 고용 충격이 비교적 작게 나타나고 있다. 그러나 전반적으로 양호한 고용 성적에도 불구하고 제조업 내 특성 별로는 차이가 나타나는 것으로 보인다. 종사상 지위 별로 보면, 임시·일용직, 고용원이 있는 자영업자에서 고용 충격이 상대적으로 크게 나타났고, 상용직과 고용원이 없는 자영업자는 큰 충격이 없는 것으로 나타났다. 제조업 규모별로는 300인 이상의 경우 코로나 발생 초기 약간의 충격 이후 고용이 빠르게 반등하면서 코로나 이전보다 고용이 더 증가한 반면, 이보다 작은 규모의 제조업체들의 경우 고용 회복이 더디게 나타나고 있다. 고용의 중장기, 단기 추세선을 비교한 결과 제조업 업종에 따른 차이를 보였다. 코로나 발생 이전 3년간의 추세선을 2020년 1월부터 연장한 선과, 2020년 1월부터의 실제 자료를 이용한 단기 추세선을 비교한 결과, 의약품은 코로나19 발생 이전부터 시작하여 코로나19 발생 이후에도 견조한 증가세를 유지하고 있으며, 전자부품·컴퓨터, 기타운송장비, 가구는 코로나19 이후 오히려 고용 추세가 개선되었다. 그러나 다수 업종은 코로나 발생 이후 고용이 하락하였는데, 특히, 비금속광물, 1차금속, 금속가공 분야나 인쇄·기록매체 업종에서 하락이 상대적으로 크게 나타났다.
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[전지적키에트시점] (Eng sub)심상치 않은
국내 대기업 움직임??
KIET 시점에서 보는 미래 로봇 산업 전망은
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경제전문가가 알려드립니다!
(산업연구원 박상수 실장)