시장 탐색

마지막 업데이트: 2022년 1월 2일 | 0개 댓글
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시장 탐색

과학기술정보통신부 공고 제20220367

2022년도 『공공기술기반 시장연계 창업탐색 지원사업』 시행 연장 공고


과학기술정보통신부에서는 2022년도 『공공기술기반 시장연계 창업탐색 지원사업』의 공고기간을 연장하여, 실험실창업탐색팀 선정 및 지원을 위한 세부 계획을 다음과 같이 공고합니다.

빅데이터 활용 시장탐색 프로그램은 온라인 기반으로 다양한 창업 사례 및 통계 자료 등을
통해 학생들이 새로운 가치 창출 과정을 이해하고 문제해결 및 창의적 아이디어 구현을 위해
실제로 탐색할 수 있는 기회를 제공합니다.

3개의 시나리오 중 하나를 선택하여 프로그램을 시작해 보세요.

※ 빅데이터 활용 시장탐색 프로그램은 가상의 데이터를 바탕으로 구성되어 있습니다.

지속가능한 소비와 생산

여러분은 가상의 도시 YEEP CITY에서 지속가능한 소비와 생산을 위한 새로운 가치를 만들어 보려고 합니다.
우리가 살고 있는 YEEP CITY를 보다 살기 좋고 행복한 도시로 만들기 위해 어떤 창업을 시작해야 할지 탐색해 봅시다.
여러분이 만들 새로운 START-UP이 우리가 살고 있는 도시에 얼마나 새로운 활기를 불어넣을 수 있을지 탐색을 시작해 볼까요?

탐색지역: 3개 제공
지역당 상세정보: 3개 제공

탐색지역: 5개 제공
지역당 상세정보: 4개 제공

탐색지역: 10개 제공
지역당 상세정보: 5개 제공

공공서비스

여러분은 시민들의 교통 편의성을 증대시키기 위해 새로운 자전거 도로를 개발하여 사회에 도움이 될 수 있는 다양한 혁신적인
가치를 만들고자 합니다. 편리한 자전거 도로와 새로운 가치 창출 아이디어를 얻기 위해 다양한 데이터들을 탐색해 봅시다.

초급, 중급 은 대도시 를 배경으로, 고급 시장 탐색 은 중소도시 를 포함한 데이터를 살펴볼 수 있습니다.

탐색지역 : 대도시
경로 : 5개 제공

탐색지역 : 대도시
경로 : 10개 제공

탐색지역 : 대도시, 중소도시
경로 : 각 10개씩 제공

K-POP, K-FOOD, K-BEAUTY 등 세계적으로 크게 인기를 얻으며, 우리나라의 가치와 인식이 높아지고 있습니다.
다양한 K-문화 콘텐츠를 구성하여 세계 각국에서 우리나라 위상을 높여줄 수 있도록 기회 탐색을 시작해 봅시다.

탐색 국가 : 1개 제공
국가당 상세정보: 8개 제공

탐색 국가: 2개 제공
국가당 상세정보: 8개 제공

탐색 국가: 4개 제공
국가당 상세정보: 8개 제공

데이터는 4차 산업혁명 시대의 중요한 생산요소이며, 많은 산업들의 혁신 성장을 이루는 중요한 자원이기
때문입니다.
데이터경제란, “데이터의 활용이 다른 산업 발전의 촉매역할을 하고 새로운 제품과 서비스를 창출하는 경제”를 말합니다. 4차 산업혁명의 진전에 따라 데이터는 사람, 자본 등 기존의 생산요소를 능가하는 핵심 자원으로 부상하고 있으며, 전체 산업의 혁신성장(기존산업 혁신, 신산업 창출 등)을 가속화하고 있습니다.

  • 세계 데이터 시장규모 (IDC, '18) 2018 1,660억 달러 2020 2,600억 달러
  • 세계 데이터량 (IDC, '17) 2016 116ZB 2025 163ZB 10배 증가 전망

이처럼 데이터는 새로운 가치를 창출하고자 하는 기업, 창업가뿐만 아니라
새로운 미래를 준비하는 사람들에게 매우 중요한 요소입니다.
그럼 데이터를 활용한 어떤 사례 들이 있을 까요?

  • 날씨 데이터 분석자료
    활용, 제과점 진열품과
    생산량 조정해 매출증가
  • 중고차 빅데이터 기반으로
    허위매물 필터링
    프로그램을 개발·적용한
    중고차 거래 앱 출시
  • 흩어진 내 자산 한눈에
    조회하고 소비패턴 분석해
    금융상품 추천하는 서비스
    (MyData : 정보주체 중심
    데이터 활용)
  • 통신사 고객의 위치
    정보 활용, 버스 정류장
    이용량 분석해 노선 만든
    심야 올빼미버스

이제 데이터를 활용한 새로운 가치 창출 프로그램에 도전 해 볼까요?

YEEP에 업로드 되어있는 워크북을
활용하여 빅데이터는 무엇인지,
우리 생활 속에 어떤 사례들이 있는지 알아 보세요.

팁

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다음과 같은 순서로 다양한 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지 경험해 보세요.

  • 주제 선택(총 3종, 3개 난이도)
  • 데이터탐색
  • 데이터 선택 및 분석
  • 분석 결과 확인
  • 주제별 워크북 작성하기

워크북을 활용하여 가치 창출을 위한 빅데이터가 무엇인지 좀 더 알아보고, 앞으로 어떤 활동들을
할 수 있는지 찾아 보세요.

YEEP 가상창업체험 활동 등을 통해 새로운 가치 창출을 위한 아이디어를 발전시켜 보세요.

온라인 프로그램을 체험하며 데이터 활용 방법을 알아 보았습니다.
이제 아래와 같이 실제 데이터들을 찾아 나만의 아이디어를 발전 시켜 볼까요?

포털사이트에서는 검색 관련 데이터를 개방하여 창업가, 마케터 등 다양한 사용자들이 데이터를 통해 다양한 시사점을
스스로 찾아볼 수 있도록 하고 있습니다.

팩터 팩토리 시리즈 1 : 시장 이상현상 및 팩터 탐색 프레임워크

팩터 시장 탐색 투자라는 단어가 생소한 사람들도 워렌 버핏이라는 이름은 낯설지 않을 것이다. 워렌 버핏은 가치투자의 창시자로도 잘 알려진 벤자민 그레이엄(Benjamin Graham)의 제자이며 투자의 귀재, 오마하의 시장 탐색 현인 등 수 많은 수식어가 따라 붙는 전설적인 투자자이다. 워렌 버핏은 회사의 재무제표를 분석하고 다음의 규칙에 의거하여 투자를 하였다.

“재무구조가 건전하고 꾸준한 현금흐름을 창출하는 우량기업 중 시장에서 저평가되어 있다고 판단되는 주식을 매입하라”

팩터 투자도 원칙에 의거하여 투자한다는 점에서 공통점을 갖는다. 팩터 투자는 시장 대비 초과수익을 올리는 것으로 알려진 특성을 지닌 기업에 투자하는 방법론이다. 예를 들어, 밸류 팩터는 장부가치와 시장가치의 비율로 측정된다. 비교적 최근을 제외하고, 전 세계에 존재하는 대부분의 거래소에서 밸류가 높은 기업이 밸류가 낮은 기업보다 좋은 성과를 거둔 것으로 보고되었다. 시장에는 value와 같이 잘 알려진 팩터 이외에도 시장에는 무수히 많은 팩터와 존재한다.

개발 배경

시장이상현상은 이름 그대로 그 원인을 명확히 설명하는 것이 어렵기 때문에 대개 귀납적인 연구를 통해 밝혀진다. 시장이상현상은 경우의 수가 무수히 많고 검증과정이 획일화되어 있지 않다. 따라서, 이를 시장이상현상을 찾고 이를 평가하는 과정은 팩터 투자에 대한 선행 지식을 갖고 있는 일부 연구자에 의해서만 이뤄져왔다. 기존의 방식은 연구자의 역량에 크게 의존하기 때문에, 많은 수의 연구자가 필요하고 새로운 이상현상을 발견하는데 많은 시간이 소요된다는 문제를 갖는다.

Icon made by Eucalyp from www.flaticon.com

Qraft에서 개발하고 있는 팩터 팩토리는 이러한 문제를 해결하기 위해 이상현상 탐색 과정을 자동화한 프레임워크이다. 팩터 팩토리는 새로운 이상현상의 탐색 과정을 모델링하고 이를 평가하는 과정을 계량화 함으로써 사람의 개입 없이 컴퓨터가 풀 수 있는 문제로 변환하였다. 뿐만 아니라, 강화학습 기반의 서치 알고리즘을 결합하여 탐색 과정을 최적화하여 다양한 이상현상을 효율적으로 탐색한다. 팩터 팩토리는 Qraft에서 개발한 Data ETL API인 Kirin을 이용하여 S&P Compustat 데이터를 포함한 모든 데이터를 처리한다. 팩터 팩토리는 Kirin API를 통해 불러온 데이터를 탐색 알고리즘이 제안하는 방식으로 조합하여 강건한 alpha를 갖는 이상현상을 탐색한다.

주요 구성요소

팩터 팩토리가 새로운 이상현상을 탐색하는 과정은 레스토랑에서 새로운 메뉴를 개발하는 과정과 유사하다. 팩터 팩토리는 5가지 대표적인 요소로 구성되어 있다. 각각의 요소는 요리 재료가 담겨있는 Universe, 조리 방식과 어떤 재료를 넣을지 결정한다 셰프에 대응되는 SearchAlgorithm과 PortfolioMethodology, 요리가 만들어지는 주방에 해당하는 FactorGym, 마지막으로 만들어진 음식을 평가하는 MetricFn 등이 있다.

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1. Universe
Universe는 재료에 해당하는 요소로 포트폴리오를 구성하기 위한 종목 풀(pool)을 결정한다. Universe에서 결정하는 요소는 투자 종목의 거래소(NYSE, NASDAQ, AMEX..), 클래스별 사용 여부(ex, ClassA Only), 증권 종류(Common, Preferred, ADR), 기간, 시가총액 등 매우 다양하다. 동일한 팩터라도 Universe 설정에 따라 그 효과는 매우 다르게 나타날 수 있기에, 단순하지만 중요한 단계이다.시장 탐색

2. FactorGym

FactorGym은 요리가 만들어지는 주방에 대응되는 요소이다. Universe에서 재료를 선정한 후, 셰프(Search Algorithm & PortfolioMethodology)가 제안하는 방식으로 새로운 요리(포트폴리오)를 만들어낸다. 이렇게 만들어진 요리는 아래의 그림과 같이 Factor Tree 라는 Expression Tree로 표현된다. 셰프는 현재 주어진 재료(Node)를 보고 다음 재료를 선택하는 과정을 반복하여 하나의 Factor Tree를 완성한다. Factor Tree를 구성할 수 있는 노드는 Operator, Data, 그리고 Normalizer의 세 종류로 나뉘며, Operator Node 와 Normalizer Node 가 번갈아 쌓이다가, 마지 막 말단에 Data Node 가 자리하는 형식으로 트리가 구성된다.

[ 그림 01. Expression Tree ]

3. SearchAlgorithm

좋은 요리를 만들기 위해서는 각 재료의 특성과 조화를 충분히 고려하여야 한다. 탐색 알고리즘은 새로운 요리를 만들 때 어떤 재료(Node)를 사용할지 결정한다. 재료를 선택하는 방법은 크게 두 가지가 있다. 먼저, 과거 성공적인 요리를 만들었던 재료의 조합을 조금씩 바꿔가며 새로운 요리를 만들어 볼 수 있다. 이 방법은 성공할 확률이 높다는 장점을 갖지만 이전과 비슷한 요리가 만들어질 수 있다는 단점이 있다. 반면, 완전히 새로운 재료의 조합을 사용하면 많은 시도와 실패를 수반하지만 전혀 새로운 요리가 탄생하기도 한다. 이러한 아이디어를 적용하여, 팩터 팩토리에는 강화학습 방식과 랜덤 서치, 두 가지의 탐색 알고리즘이 구현 되어 있다.

[ 그림 03. Search Algorithm ]

랜덤 서치 방식은, 이름 그대로 무작위로 노드를 추천하여 팩터 트리를 완성해 가는 탐색 방식이다. 랜덤 서치는 그리드 서치와 더불어 가장 단순한 탐색 방식에 해당한다. 경우의 수가 무수히 많은 팩터 트리 구성에서 그리드 서치를 적용하는 것을 사실상 불가능에 가깝다. 랜덤 서치는 효율성은 시장 탐색 떨어지지만 다른 서치 알고리즘에 비해 bias가 생길 우려가 적다. 또한, 다른 탐색 알고리즘과 비교하였을 때, 랜덤 서치방식이 종종 더 우수한 성과를 보이기도 한다. 뿐만 아니라, 아래에서 설명할 강화학습 기반의 탐색 방식과 달리 탐색 자체의 오버헤드(Overhead)가 거의 없기 때문에 빠른 탐색이 가능하다.

랜덤 서치 방식은 공간을 비효율적으로 탐색한다는 한계를 갖는다. 100개가 넘는 재무데이터와 연산자의 조합으로 만들어지는 팩트 트리의 경우에 수는 무수히 많다. 넓은 공간을 효과적으로 탐색하기 위해서는 랜덤 서치가 아닌 다른 방법이 필요하고, Bayesian Optimization 등 여러가지 방법을 사용할 수 있다. 최근 두각을 나 타내고 있는 분야인 딥러닝, 그 중에서도 강화학습을 이용한 방법론을 적용하였고, 그 중 Prajit et al(2017)을 기반으로 팩터 서칭에 적합하도록 변형 및 개선하였다.

[ 그림 04. 서치 알고리즘의 네트워크 구조 ]

4. PortfolioMethodology

PortfolioMethodology는 선택된 재료를 어떤 방식으로 조리할지 결정한다. 똑같은 재료를 사용하더라도 조리방식에 따라 전혀 다른 결과가 만들어지기도 한다. PortfolioMethodology는 포트폴리오 구성에 필요한 다양한 요소(리밸런싱 주기, 포트폴리오 구성 기준치(ex, Expression Tree의 평가값이 NYSE 상위 25% 이상), 최소 구성종목 수, 시계열 길이 제한, 섹터 중립화 적용 여부 등)를 설정하는 기능을 수행한다.

5. MetricFn

새롭게 만들어진 요리는 음식의 맛, 플레이팅, 재료의 조화, 시장성, 레스토랑에 이미 존재하는 다른 메뉴와의 조화 등 다양한 관점에서 평가될 수 있다. MetricFn은 바로 이러한 평가 과정에 해당한다. 팩터 팩토리는 다양한 관점(Regression Alpha, RankIC, Shape, Sortino, MDD 등)에서 탐색된 팩터를 평가하는 evaluation 과정을 포함한다.

결과

팩터 팩토리를 통해 탐색한 포트폴리오의 복잡도는 depth 지표를 통해 확인할 수 있다. depth는 팩터 트리의 깊이를 의미하는 것으로 팩터 트리를 구성하는 NormalizerNode, OperatorNode, DataNode의 수와 결합 방식에 의해 결정된다. 일반적으로 depth가 높을수록 복잡도는 증가한다. 아래의 그림은 depth 3에 해당하는 비교적 단순한 Factor Tree(A)부터 depth 7에 해당하는 복잡한 팩터 트리©의 트리 구조를 시각화한 자료이다.

팩터 팩토리의 Expression Tree는 해석이 매우 어렵다는 것이 특징이다. 그러나, 한 가지 흥미로운 점은 팩터 팩토리가 귀납적으로 찾은 이상현상 중 일부는 선행 연구를 통해 밝혀진 결과와 일치한다는 것이다. Factor A는 모멘텀 계열의 포트폴리오로 과거 12개월 수익률에서 최근 6개월 수익률을 뺀 값이 큰 종목을 포트폴리오에 편입하는 방식으로 과거 좋은 성과를 보인 이상현상이다. 즉, 7~12개월 수익률이 최근 6개월 수익률을 보다 모멘텀 효과에 더 큰 기여를 한다는 것을 의미하는데, 이는 R. Novy-Marx(2012)의 결과와 유사하다.

[ 그림 05. Depth에 따른 팩터 트리의 구조 ]

아래의 그림은 팩터 팩토리에서 탐색한 시장 이상현상 중 일부(F 팩터, G 팩터)의 트리 구조를 시각화한 자료이다.

[ 그림 06. 팩터 F와 팩터 G의 트리 구조 ]

아래의 표는 팩터 F와 팩터 G의 학습/테스트 기간 성과에 대한 기초 통계량을 나타낸 것이다. 전체 기간은 학습 기간(1992.01~2015.04)과 테스트 기간(2015.05 ~ 2020.04)로 분리하여 분석을 수행하였다. 팩터 F와 팩터 G는 학습 기간과 테스트 기간에서 모두 벤치마크 대비 우수한 성과를 거뒀다. 위험 대비 수익을 측정하는 Sharpe 지수가 큰 폭으로 증가하였으며 위험 지표인 MDD 또한 크게 개선되었다.

[ 표 01. 팩터 F와 팩터 G 포트폴리오 수익률 기초 통계량 ]

[ 그림 시장 탐색 07. 팩터 포트폴리오 누적 성과 비교. 팩터 F(위), 팩터 G(아래) ]

결론

팩터 팩토리의 귀납적 팩터 서칭 방식은 기존의 연역적 사고방식으로는 찾기 어려운 다양한 시장이상현상을 발견할 수 있다. 또한 탐색의 속도도 주목할 만한데, 단순히 개인용 컴퓨터를 이용하여도 하루에 수 백개의 유의한 시장이상현상을 탐색할 수 있다. 이처럼 팩터 팩토리는 실제로 이용 가능하며 강건한 알파를 만들어 냄으로써, 자동화된 팩터 탐색의 가능성을 보여주고 있다.

최근 학계에서 이뤄지는 새로운 팩터에 관한 연구는 연역적으로 진행된다. 대표적으로 Hou(2014)는 general equilibrium model을 기반으로 경제적 함의를 갖는 새로운 팩터모형, Q-팩터를 제안하였다. 현재 가장 널리 알려진 팩터 모델인 Fama-French(1993) 3-팩터 모형이 시장이상현상(기업규모, 장부가 시장가 비율)을 기반으로 하는 것과는 대조적인 모습이다. 현재까지 팩터 팩토리는 그 이름과는 달리 시장이상현상을 탐색하고 있다. 시장이상현상에 기반하여 팩터를 탐색하는 방법론은 여전히 유효하다고 판단된다. 팩터 팩토리가 찾은 수많은 이상현상은 팩터 팩토리의 이름에 걸맞는 새로운 팩터 탐색에 대한 가능성을 제시한다.

반면, 현재의 팩터 팩토리가 가지는 있는 한계점도 존재한다. 첫번째는 낮은 설명력이다. 도출된 팩터 시장 탐색 트리가 경제학적으로 어떤 의미를 가지는지는, 사용자가 직접 해석을 해야만 파악 가능하다. 하지만 무작위로 구성된 팩터 계산식을 경제학적으로 해석한다는 것은 쉽지 않은 일이다. 실험과정과 테스트 과정을 철저하게 분리하고, 해당 팩터가 유의한지 통계적으로 철저히 검증하지만, 경제학적인 담의를 담지 못하는 점은 팩터 팩토리의 명확한 한계이다. 두번째로는 산출된 팩터 간의 관계까지는 고려하고 있지 않다는 것이다. 강화학습이 귀납적 방식으로 팩터 트리를 탐색한다는 점을 고려하면, 이미 발견된 팩터 계산식 쪽으로 피팅 되거나, 해당 팩터 트리의 서브 트리(Sub-Tree)를 계속하여 재활용할 가능성이 크다. 이는 각 팩터 간의 상관계수를 높이며, 결과적으로 동일한 비체계적 위험을 공유하게 된다.

팩터 팩토리는 현재 초기 단계의 프로젝트로, 아직 발전할 수 있는 부분이 많다. 따라서 위의 한계점을 극복하고 발전시켜 나간다면, 금융 전반에 숨어 있는 수많은 팩터들을 수면 위로 끌어 올릴 수 있을 것이다.


대구·경북 지역 실험실 창업 활성화를 위한 ‘2022년 공공기술 기반 시장연계 창업탐색 지원사업(한국형 아이코어 사업)’ 참가팀을 내달 24일까지 모집한다.

과학기술정보통신부가 지원하는 한국형 아이코어 사업은 대학과 출연(연)이 시장 탐색 보유한 실험실 연구성과를 고부가가치 기술창업으로 연계하여, 지역 미래 신산업 육성과 일자리 창출을 통한 지역경제 활력 제고에 기여하는 것을 목적으로 한다.

이 사업에 참가하는 실험실 창업탐색팀은 미국 국립과학재단과 연계해 잠재고객 발굴을 통한 사업화모델 수립을 지원하는 국내·미국 현지 창업탐색교육을 받는다. 시제품 제작비, 사업화 모델 고도화를 위한 전문가 멘토링, 창업수당 등 최대 5천만 원의 창업활동비를 지원받을 수도 있다.

대구·경북 실험실 창업혁신단을 맡고 있는 POSTECH 학생창업팀은 창업 의지가 높고 성장가능성이 있는 우수한 창업팀에 대해 POSTECH 기술지주(주) 초기투자 유치를 지원할 시장 탐색 예정이다. 또한, 포스코 벤처플랫폼 또는 포항강소연구개발특구 기업지원 프로그램과의 연계를 통해 대구·경북 예비창업팀의 기술고도화와 비즈니스 경쟁력 강화를 지원할 계획이다.

지난 2015년부터 대구·경북 실험실 창업혁신단으로서 이 사업을 수행해 온 POSTECH은 총 113개의 권역 내 실험실 창업탐색팀을 지원했다. 이 중 49개를 창업으로 연계했으며, 일자리 창출 250개, 투자유치 436억 원 등 우수한 성과를 냈다.

김상우 산학협력단장은 “한국형 아이코어 사업을 통해 창의적 아이디어와 기술력을 보유한 대구·경북의 많은 예비 창업자들이 연구성과의 성공적인 창업 가능성을 적극적으로 탐색해 볼 수 있기를 기대한다”고 말했다.

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프로젝트 시장 에 본격적으로 진출했다. 현재 60여 개 이상의 프로젝트가 성황리에 운영 중이며, 이용자들은 원하는 프로젝트 및 팀원 탐색 을 위해 메시지를 주고받으며 충분한 대화를 나눌 수 있다. 커리어리의 가장 큰 장점은 재직 중인 회사, 직무 등이 투명하게 공개된 ‘커리어리 프로필’을 바탕으로 동료를.

목표,이용자,프로젝트,플랫폼,다양,커리어리,일거리

국내 패션 플랫폼 1위인 무신사는 요즘 리쿠르트(채용) 시장 을 주목하고 있다. 시장 에 나올 정보기술(IT) 개발자를 대거 빨아들이기 위해서다. 무신사는 지난해 1150억원의 당기순이익을 거두는 등 현금 및 현금성 자산(1865억원)만 전년 대비 두 배 증가했다. 반면 동대문 의류 상권에 기반한 지그재그, 에이블리, 브랜디 .

플랫폼,패션,무신,관계자,시장,지그재그,명품,동대문

탐색 이 이뤄질 수 있는 점이 특징인 시장 이다. 직방 마케팅의 초점은 잠재 고객을 늘리면서도, 사용자들에게 안정감을 주려는 전략에 집중돼 있다. 광고와 캠페인 등을 집행할 때도 소비자가 체감할 수 있는 형태, 공감을 자아낼 수 있는 내용을 강조한다. 예능 프로그램을 통한 PPL과 같은 간접 경험을 내세우는 이유도.

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기자 = 글로벌 상용차 전문기업인 이베코그룹은 향후 유럽 시장 에 내놓을 차세대 수소 버스에 현대차그룹의 수소연료전지 시스템을 탑재한다고 22일 밝혔다. 이는 양사가 지난 3월 체결한 '공동 기술 및 상호 공급 기회 탐색 을 위한 양해각서(MOU)'의 일환이다. 현대차그룹은 앞서 2020년 12월 수소연료전지 시스템.

버스,수소연료전지,시스템

기존 통신 시장 (MNO)과의 공정경쟁 회복을 요청한다는 내용의 공문을 발송한 상태다. 아울러 통신 3사에게는 KB리브엠에 대한 보이콧을 요구한 것으로 전해졌다. 업계 관계자는 "알뜰폰 시장 특성을 감안하면 자본력을 지닌 대기업들 중심으로 재편될 것"이라며 "향후 독과점 시장 형성으로 피해는 고스란히 중소 알뜰폰.

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알뜰폰 가입 서비스를 선보일 예정이다. 알뜰폰 요금제 탐색 부터 편리한 개통까지 가입의 전 과정을 혁신하고, 가계 고정 지출 중 상당 부분을 차지하는 통신비 절감 기회를 제공한다는 계획이다. 국내 알뜰폰 시장 은 지난 2011년 도입 후, 가입자 규모가 꾸준히 늘어나며 2021년 기준 1000만 명을 돌파했다. 알뜰폰 사업.

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및 메타버스가 소비재 시장 에서 미치는 영향이 상당한 것으로 분석했다. VR 사용자의 3분의 1(32%)은 VR을 통해 제품을 테스트하고 탐색 한 후 구입을 결정했다고 답했으며, 10명 중 2명(19%)은 VR을 사용해 럭셔리 제품을 구입한 바 있었다. 45%의 응답자는 6개 이상의 부문에서 VR을 활용한 미래 지출을 늘릴 것으로.

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위염 치료제 시장 공략에 본격적으로 나선다. 종근당은 지난 18일 식품의약품안전처로부터 자체개발한 급성 및 만성 위염 치료제 `지텍(성분명 : 시장 탐색 육계건조엑스)`의 품목허가를 획득했다고 19일 밝혔다. 지텍은 녹나무과 육계나무의 줄기 껍질을 말린 약재인 육계에 종근당이 자체 개발한 신규추출법을 적용해 위염에 대한.

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[한경잡앤조이=강홍민 기자] 최근 빠르게 변하는 시장 의 흐름에 선제적으로 대응하고, 이용자의 편의성 증대를 위해 ‘원스톱’ 통합 서비스가 확대되는 추세다. 표준화된 시스템과 디지털 전환을 통해 효율적인 통합 서비스를 제공하는 스타트업들이 주목받고 있다. 안정적인 공급망과 IT 기술을 활용해 진행.

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온라인 영상 교육용 컨퍼런스홀, 직업 탐색 연계 고상우 특별전 전시실 등 총 4부분으로 구성돼 있다. 26인 작가의 시장 탐색 특별전이 개최되는 기획전시실은 국내외에서 활발히 활동중인 시각예술 작가들의 작품 전시와 고상우 작가 특별전은 멸종 위기 동물 보호 메시지를 담은 전시회로 운영되며 공간 제약 없이 자유롭게 관람할.


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