이 연구는 한국, 베트남, 인도의 궤적을 비교 분석하여 우즈베키스탄 전자 산업의 기술 축적 전략을 수립한다. 한국의 국가 주도 모델, 베트남 의 FDI 주도 조립 성장, 인도의 하이브리드 전략에 초점을 맞춘 이 연구 는 우즈베키스탄에 이전 가능한 교훈을 파악한다. 혼합 방법 접근 방식 (정책 분석 및 국가 간 사례 연구)을 채택한다. 이 연구는 이러한 모델이 FDI 제한, 저가치 수출, 인력 기술 격차와 같은 과제를 어떻게 해결하는 지 살펴본다. 주요 연구 결과에 따르면 한국의 성공은 장기적인 국가-산 업 협력과 STEM 교육 개혁에 달려 있었고, 베트남은 FDI 친화적 정책 을 우선시했지만 저가치 조립에 국한되어 있다. 인도의 PLI 제도는 보조 금이 국내 R&D를 육성하는 동시에 글로벌 제조업체를 유치할 수 있는 방법을 보여준다. STEM 커리큘럼을 산업 요구 사항(예: 한국 기업과의 파트너십)에 맞추고 지역 무역 협정을 강화함으로써 우즈베키스탄은 자 원 의존에서 중앙아시아 전자 허브로 전환할 수 있다. 이 연구는 정책 입안자에게 기술적 도약과 글로벌 경쟁력을 가속화하기 위한 체계적이고 맥락에 맞는 프레임워크를 제공한다.

The carbon-offset mechanism based on forest management has been recognized as a meaningful tool to sequestrate carbons already existing in the atmosphere. Thus, with an emphasis on the forest-originated carbon-offset mechanism, the accurate measurement of the carbon stock in forests has become important, as carbon credits should be issued proportionally with forest carbon stocks. Various remote sensing techniques have already been developed for measuring forest carbon stocks. Yet, despite the efficiency of remote sensing techniques, the final accuracy of their carbon stock estimations is disputable. Therefore, minimizing the uncertainty embedded in the application of remote sensing techniques is important to prevent questions over the carbon stock evaluation for issuing carbon credits. Accordingly, this study reviews the overall procedures of carbon stock evaluation-related remote sensing techniques and identifies the problematic technical issues when measuring the carbon stock. The procedures are sub-divided into four stages: the characteristics of the remote sensing sensor, data preparation, data analysis, and evaluation. Depending on the choice of technique, there are many disputable issues in each stage, resulting in quite different results for the final carbon stock evaluation. Thus, the establishment of detailed standards for each stageis urgently needed. From a policy-making perspective, the top priority should be given to establishinga standard sampling technique and enhancing the statistical analysis tools.