A study in knowledge-creating behavior of latecomer firms: Do latecomer firms rely on recent knowledge more than incumbent firms do?

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 경제학부 경제학전공, 2015. 8. 이근.본 연구는 후발기업들의 지식창출 행위에 관하여 분석하였다. 특히 지식창출 과정에서 어떠한 산업이 후발기업에게 유리하고 불리한 것인지에 대해 탐구하였다. 무엇보다도 후발기업이나 국가들이 기존 기술의 상대적 중요도가 낮은 단주기 산업에서 성공적인 추격을 달성하였으며 이러한 성공은 기술 패러다임의 전환이 잦아 후발자가 신기술을 더 용이하게 받아들 수 있어 선발자의 기술적 우위를 쉽게 넘어설 수 있는 단주기 산업의 특성에서 기인한다는 선행연구들의 주장에 주목하였다. 이는 후발자가 특히 단주기 산업에서 새로운 지식을 쉽고 빠르게 받아들일 수 있었기에 추격에 유리했다는 것인데 이미 몇 개의 국가, 기업 차원에서 성공적 후발주자가 선발주자 보다 더 최신기술에 민감하다는 것은 실증적으로 검증된 바 있다. 그러나 본고는 전 국가, 산업, 기업에 걸친 분석을 통해 이 담론에 관한 일반화된 법칙을 탐구하고자 하였다. 또한 후발주자가 최신기술을 쉽게 받아들이는 정도가 모든 산업에서 동일하지 않고 산업적 특성에 따라 다를 것이란 점을 강조하였다는 점에서 앞선 연구와 차별성을 두고자 했다. 특히 기술의 축적이 중요하고 기존 지식의 영향력이 오래 지속되는 장주기 산업에서 후발기업은 바로 신기술을 받아들이기 어렵기 때문에 최신기술 활용에 있어서 단주기 산업과는 다른 경향이 발견될 것으로 판단하였다. 이러한 이론적 배경을 통해 본고는 산업 간 이질성에 주목하여 후발기업들이 선발기업들 보다 지식창출 과정에서 더 최신 기술을 활용하는 경향이 단주기 산업에서는 관찰되지만 장주기 산업에서 반드시 그렇지는 않을 것이란 가설을 수립하였다. 이를 검증하기 위해 1997년에서 2006년에 미국 특허청에 등록된 특허 데이터를 사용하여 실증분석을 진행하였다. 기술수명과 평균인용시차의 개념을 활용한 열두 번의 실증분석은 모두 단주기 산업에서 후발자가 선발자에 비해 최신기술을 더 활용한다는 결론을 지지하였다. 그러나 장주기 산업에서는 이러한 경향이 관측되지 않았다. 이 결과는 단주기 산업에서만 후발자들이 쉬이 최신기술을 활용하고 있다는 의미를 지니며 후발자는 성공적인 경제추격을 위해 신기술의 이점을 누릴 수 있는 단주기성이 강한 산업으로 진입해야한다는 정책시사를 제기하게 해준다. 동시에 추격에 성공한 후발자는 오히려 기술우위를 오래 가져갈 수 있는 장주기성이 강한 산업으로 점차 나아가 후발자의 추격을 회피해야한다는 전략적 시사 역시 도출 가능하다.제 1 장. 서론 제 2 장. 선행연구 검토 및 연구가설 제 3 장. 연구 방법론 제 1 절. 연구 데이터 제 2 절. 기술수명의 정의와 산업 구분방법 제 3 절. 후발자 정의 방법: 국가기준 방식, 진입연도기준 방식 제 4 장. 실증분석 1 : 국가기준 후발기업 특허 분석 제 1 절. 국가기준 특허단위 횡단면 분석 제 2 절. 국가기준 기업단위 패널분석 제 5 장. 실증분석 2 : 진입연도기준 후발기업 특허분석 제 1 절. 진입연도기준 특허단위 횡단면 분석 제 2 절. 진입연도기준 기업단위 패널 분석 제 6 장. 결론 참고문헌 부록 AbstractMaste

전기차 충전기를 위한 정류 회로 제어 기술

학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2018. 8본 논문은 전기차 충전기 정류 회로의 제어 기법을 제안한다. 전기차 충전기는 충전 용량, 용도 시간에 따라 완속 충전기와 급속 충전기로 구분된다. 본 논문에서는 두 충전기 정류 회로의 제어 기법에 대한 연구가 진행되었으며, 각 분야는 완속 충전기 정류 회로를 위한 예측 제어 기법과 급속 충전기 정류 회로의 불연속 전압 변조 방법이다. 첫 번째로 PFC 컨버터를 위한 모델 기반의 예측 전류 제어 방법을 제안한다. 기존에는 PFC 컨버터 제어를 위해 PI 제어기를 주로 사용하였다. 하지만 PI 제어기를 전류 제어로 사용하면 계통 전류 중 영 전류 부분에서 왜곡이 발생하고 이는 전력 품질에 악영향을 미친다. PI 제어기의 느린 동특성과 평균 전류 제어를 하지 못하는 문제로 인해 전류의 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 전류의 왜곡을 저감하고 전력 품질을 개선할 수 있는 예측 제어 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템 모델을 기반으로 다음 상태의 전류를 예측하고 전류 지령을 추종하기 위한 최적의 듀티를 출력하여 동특성이 빠르고 전류 연속 모드와 불연속 모드에서 평균 전류 제어가 가능하여 전류 왜곡을 개선할 수 있다. 두 번째로 LCL-필터를 사용하는 계통 연계 컨버터의 불연속 전압 방법을 제안한다. LCL-필터를 계통 연계 필터로 사용하는 시스템에서 60도 불연속 전압 변조 방법을 사용하면 전압 변조 신호가 직류단으로 고정되는 순간마다 전류가 공진하는 문제가 발생한다. 전압 변조 신호가 불연속적으로 변하는 순간에 컨버터 출력단에 많은 고조파 전압이 발생하게 되고 이러한 고조파가 LCL-필터에 의한 공진 주파수 대역에 존재하면 전류가 공진하고 전력 품질에 악영향을 준다. 제안하는 방법은 6차 고조파를 전압 변조 신호에 주입하여 변조 신호의 불연속적인 변화를 연속적으로 변화시켜 컨버터 출력단에 발생하는 고조파 전압을 저감할 수 있다. 공진 주파수 대역의 고조파 전압도 저감 되기 때문에 전류의 공진 문제를 해결할 수 있다. 전기차 충전기의 고효율 및 전력 품질 개선을 위해 두 가지 분야에서 제안된 방법들은 우선 시뮬레이션을 통해 성능을 확인하고, 실험 세트에 최종적으로 적용 함으로써 타당성을 검증한다.제 1 장 서 론 1 1.1 연구의 배경 1 1.2 연구의 목적 4 1.3 논문의 구성 7 제 2 장 전기차 충전기의 종류 및 구성 8 2.1 전기차 충전기의 종류 8 2.2 완속 충전기의 구성 11 2.3 급속 충전기의 구성 12 제 3 장 완속 충전기 정류 회로의 제어 기술 13 3.1 완속 충전기의 정류 회로 14 3.2 완속 충전기 정류 회로의 제어기 구성 17 3.3 PI 제어기를 사용한 전류 제어 기술 19 3.4 제안하는 예측 전류 제어 기술 23 3.4.1 CCM 동작을 위한 예측 제어 24 3.4.2 DCM 동작을 위한 예측 제어 26 3.4.3 One-cycle 지연의 보상 방법 28 3.4.4 예측 제어 기법의 고려 사항 30 3.4.5 CCM 및 DCM 판별 방법 32 제 4 장 급속 충전기 정류 회로의 제어 기술 36 4.1 급속 충전기용 정류 회로 37 4.2 급속 충전기용 정류 회로의 계통연계 필터 41 4.3 급속 충전기 정류 회로의 제어기 구성 43 4.4 기존의 DPWM 제어 기술 44 4.5 DPWM 사용 시 공진 문제 분석 47 4.6 제안하는 DPWM 제어 기술 54 4.6.1 6차 고조파 주입 방법 54 4.6.2 상 전압 고조파 분석 58 제 5 장 시뮬레이션 60 5.1 완속 충전기 정류 회로의 제어 기술 검증 60 5.1.1 시뮬레이션 조건 60 5.1.2 시뮬레이션 결과 61 5.2 급속 충전기 정류 회로의 제어 기술 검증 66 5.2.1 시뮬레이션 조건 66 5.2.2 시뮬레이션 결과 68 제 6 장 실험 80 6.1 완속 충전기 정류 회로의 실험 결과 80 6.1.1 실험 세트 구성 80 6.1.2 제안하는 예측 제어 기술 검증 81 6.1.3 CCM과 DCM 모드 판별 방법 검증 89 6.1.4 효율, 역률 및 전류 THD 분석 91 6.2 급속 충전기 정류 회로의 실험 결과 94 6.2.1 실험 세트 구성 94 6.2.2 제안하는 DPWM 제어 기술 검증 95 제 7 장 결론 및 요약 106 제 7 장 참고문헌 109Maste

Assessment of the impact of suspended solids on the survival of marine invertebrates

부유물질은 수생생물의 성장과 생존에 중요한 역할을 한다. 본 논문은 cyst에서 부화한 Artemia 유생 (branchiopoda), 조간대에서 채집한 T. west (copepod)와 H. koreanus (amphipoda)를 사용하여 96시간 동안 부유물질에 노출된 생물의 생존 영향을 규명하였다. 실험 결과 Artemia 유생과 T. west의 생존율은 50.0 mg L-1 이상의 부유물질 농도에 영향을 받지 않으나 H. koreanus는 부유물질 농도가 증가함에 따라 낮은 생존율을 보였다 (p<0.05). 결론적으로 50.0 mg L-1 이상의 부유물질에 지속적으로 노출된 Artemia 유생과 T. west는 미세한 생태 스트레스의 영향을 받지만 H. koreanus는 생존 가능한 내성범위를 벗어나 사망한 개체가 증가할 것으로 판단된다.22Nkc

Behavioral responses and tolerance limits of wild goldeye rockfish Sebastes thompsoni to high temperature exposure

본 연구는 자연에서 채집한 불볼락(Sebastes thompsoni)을 대상으로 고 수온 노출에 따른 생물의 행동반응 및 내성 한계(tolerance limit)를 규명하기 위하여 연속적으로 행동관찰이 가능한 추적시스템을 사용하여 노출 수온구간별 행동패턴의 변화, 임계 수온범위 및 아치사 행동반응을 분석하였다. 실험 결과, 대조수온 (15.0°C)을 20.0°C로 높였을 때, BI (behavioral index)는 노출 초기 10시간 동안 일시적으로 증가하였으나 60~70시간 동안 뚜렷한 행동의 변화 없이 일정한 속도로 안정된 유영 패턴을 보였다. 그러나, 25°C에서는 활동량의 급격한 저하, 30°C에서는 활동성 지연과 정지행동 등과 같은 비정상적 유영 및 대사활동 교란이 확인되었으며, 온도의 상승에 따라 개체의 사망률이 높아지는 경향을 보였다. 이러한 결과는, 불볼락의 수온에 대한 내성한계는 25.0~30.0°C이며 생존에 큰 영향을 미치는 수온은 30.0°C 부근임을 나타낸다. 본 연구의 결과가 효과적인 불볼락의 양식을 위한 환경 조건 설정에 도움을 줄 것으로 기대한다. To investigate the tolerance limit and critical thermal maximum (CTM), behavioral responses of wild goldeye rockfish Sebastes thompsoni according to exposure to high water temperature were observed using a continuous behavior tracking system. As a result, behavioral index (BI) of S. thompsoni in each temperature (20.0, 25.0, and 30.0°C) showed a significant difference (p<0.05) when compared with the value measured in a stable condition of 15.0°C. The activity level of S. thompsoni exposed to 25.0°C decreased sharply after 20 hours. Their rest time at the bottom of experiment chamber increased, and their normal swimming and metabolic activities were disturbed. In addition, at a high-water temperature of 30.0°C, S. thompsoni reached the limit of resistance and showed a sub-lethal reaction of swimming behavior, with energy consumption in the body increased and all test organisms died. In conclusion, the eco-physiological response of S. thompsoni to water temperature varied greatly depending on the fluctuation range of the exposed temperature and the exposure time. In addition, the tolerance limit of S. thompsoni to high water temperature was predicted to be 25.0-30.0°C. The maximum critical thermal that had a great influence on the survival of this species was found to be around 30.0°C.22Nkc

Development of Ocean Healing VR Content Using Underwater Video Technology

Recent advancements in filming equipment and content playback devices have significantly accelerated the development of VR video content. In particular, the growing need and demand for proactive health management among patients have spurred research into using VR video content for stress management. This paper aims to present the fundamentals for creating marine healing VR video content based on marine and underwater landscapes and for utilizing it as a stress management tool. To achieve this, we introduce an overview of the entire VR video content production process, from professional filming planning to the creation of VR video content, based on a survey conducted to improve existing VR video content.22Nkc

Development of Coastal Disaster Digital Twin Simulation in respond to Climate Crisis

대기 중 이산화탄소의 증가에 따른 온실효과와 지구온난화에 의한 기후위기로 인한 해수의 수온 상승 및 해수면 상승과 최근 빈번한 태풍의 발생은 우리나라 연안에서 강풍, 월파, 해일, 침수범람, 연안침식 등 연안재해를 더욱 가중시키고 있다. 미국해양대기청(NOAA) 기후자료에 따르면, 2006년부터 2015년까지 전 세계 해수면 상승은 빙상 및 빙하로 인해 매년 약 1.8mm, 해수의 열팽창으로 인해 매년 약 1.4mm가 상승했다고 발표했다. 국립해양조사원(KHOA)에서 2023년 발표한 21개 조위관측소 분석자료에 따르면, 1989년부터 2022년까지 우리나라 평균 해수면 상승은 약 3.03mm로 지난 34년간 10.3cm가 상승했다고 발표했다. 기후변화에 따른 태풍의 강도가 증가한 상태에서 너울성 파도의 해안가 내습으로 인한 월파와 폭풍해일에 따른 연안재해와 내수침수가 크게 우려되고 있다. 또한, 우리나라 해안가와 일본 연안 바닷속에서 빈번하게 일어나고 있는 해저지진으로 지진해일에 의한 연안재해 발생 위험도 점차 증가하고 있다. 기후위기로 점차 심각해지고 있는 연안재해에 대비하기 위해서는 국가 항만 및 주요 인프라를 디지털 트윈으로 구축하고, 실시간 기상정보와 해양환경 모니터링 정보를 연계한 연안재해 예측 시뮬레이션 플랫폼을 개발해야 한다. 장기적인 해수면 상승, 초대형 태풍 내습, 너울성 파도, 월파, 침수, 침식 등 사전에 연안에서의 자연재해를 예측하고 대응방안을 지원할 수 있는 연안재해 예·경보시스템을 구축하고 현장 대응 의사결정 지원체계를 구축해야 한다. 본 논문에서는 기후변화를 넘어 기후위기에 대응하고자 클라우드 기반 공간정보 3D-GIS 연안재해 디지털 트윈 시뮬레이션 플랫폼 개발 연구성과와 이를 기반으로 연안관리(침·퇴적) 의사결정지원시스템 설계 등 연안정비사업 및 연안역 회복 프로젝트 관련 활용방안에 대해 제시하고자 한다.2

A Study on an Integrated Health Management System Based on Wearable Devices and Biometric Analysis for the Validation of Ocean Healing Programs

This paper explores the development of digital healthcare and the utilization of wearable devices. With improvements in genetics, lifestyle changes, and better access to medical care, overall health has significantly improved, leading to increased life expectancy. Consequently, there is a growing interest in not just living longer but living healthier lives. In this context, wearable devices play a crucial role in personal health management, as they can collect various physiological data, which can be analyzed and used for health monitoring and treatment systems. This paper presents a method for systematically performing exercise and managing personal health autonomously through a wearable device-linked biometric analysis system. Additionally, this paper proposes ways to utilize wearable devices based on research conducted in conjunction with the healing programs of a marine healing center, and it discusses future research directions.22Nkc

DQN and TensorFlow Agent-Based Visual Object Tracking Algorithm using Deep Reinforcement Learning

Object tracking models are multi-functional algorithms that are applied in many fields of uncertain environment tracking situations. In addition, object tracking in physical environments and conditions is a much more difficult task to obtain accurate results. However, the process can be tested by evaluating and verifying the performance of the model in various simulation conditions by experimenting with a virtual simulator. In this paper, we propose a visual object tracking algorithm based on DQN and TensorFlow agents using deep reinforcement learning. TensorFlow agents are trained in the Blocks en- vironment to adapt to the environment and existing objects in the simulation environment, and further tests and evaluations are performed on the accuracy and speed of tracking. The DQN algorithm uses a deep reinforcement learning model to investigate the environment in a virtual simulation environment using sequential photos of the virtual environment simulation model. The proposed DQN and Tensor Flow agent-based process and the deep reinforcement learning-based object tracker are tested and compared with existing methods, and the results show that the proposed DQN and TensorFlow agent- based process is superior in terms of stability, speed, and numerical performance.22Nkc