Recently companies are confronted with a much more sophisticated business environment than before and at the same time have to be able to adapt to rapid changes. Accordingly, the need for selecting among alternatives and managing systematic decision-making has been steadily increasing to respond to a more diverse customer needs and keep up with the fierce competition. In this study, we propose a framework that consist of problem solving procedures and techniques and knowledge structure built on processes to support strategic decision making. and discuss how to utilize simulation tools as the knowledge-based problem solving tools. In addition we discuss how to build and advance the knowledge structure to implement the proposed architecture. Management decision support systems architecture consist of three key factors. The first is Problem Solving Approach which is used as reference. The second is knowledge structure on business processes that includes standard and reference business processes. The third is simulators that are able to generate and analyze alternatives using problem solving techniques and knowledge base. In sum, the proposed framework of decision-making support systems facilitates knowledge-intensive consulting processes to promote the development and application of consulting knowledge and techniques and increase the efficiency of consulting firms and industry.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.218-221
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1996
전사적 데이터 모델을 개발하기 위해서는, 먼저, 기업에 있어서 중요하게 관리되어져야 할 주요 entity들을 파악하는 것이 선행되어야 한다. entity의 결정은 시스템 개발 전 단계에 걸쳐 지대한 영향을 끼치는 중요한 의사결정이나, 아직까지 이는 매우 주관적일 뿐 아니라 의사결정자의 경험 및 전문성에 매우 의존적이다. 또한 때로는 entity의 결정에 필요 이상의 많은 시간이 소요되기도 한다. 본 연구에서는 entity결정에 직면한 의사결정자를 지원하기 위하여, 사례기반 추론 기술을 채택한 의사결정지원시스템을 설계 개발하였다. 본 시스템에서는 과거에 성공적으로 entity를 결정했었다고 평가되는 사례로부터, 해당 기업의 상황에 적합한 새로운 결론을 도출해서 의사결정자를 효과적으로 지원한다.
The purpose of this study is to investigate a decision making support system for the effective information management. Decision making theory is reviewed and problems are discussed. A model is suggested through the computing of expected monetary value in decision tree technique. The expected monetary value is computed by 1 inking the probability theory with chance node. The selection of right expected monetary value and expected value of perfect information will make great advance the present system. It is concluded that expected monetary value and expected value of perfect information in decision tree techniques will make great aids to advance information management system.
$\square$ 정보기술 변화에 적극적 수용 및 대처 $\textbullet$ 다운사이징/라이트사이징 $\textbullet$ 분산 네트워크환경, 인터넷/인트라넷 $\textbullet$ 그룹웨어 : 원활한 의사소통, 폭 넓은 정보공유, 신속한 의사결정 $\square$ 기업환경 변화에 적극적 수용 및 대처 $\textbullet$ Workflow: 경영혁신/프로세스 표준화 $\textbullet$ ERP: 기업 내부 업무의 전사적 통합 및 관리를 통한 경영 효율화 $\textbullet$ KMS: 지식의 정보화, 사람관리체제에서 지식관리 체제로 $\textbullet$ SCM: 제조에서 구매에 이르기까지 전 공급라인을 효율적으로 관리하여 재고를 최소화하고 비용을 최소화 $\textbullet$ CALS: 표준화를 통하여 기업간 거래를 효율화 $\square$ 정보시스템 환경의 변화 $\textbullet$ 정보기술혁신 + 기업환경 변화 =기업통합 (Electronic Collaboration) $\textbullet$ 복잡하고 다양해지는 요구 대처: 분산환경에서의 객체기술 $\square$ 기업 통합을 위한 응용시스템 $\textbullet$ 그룹웨어, ERP, SCM, PDM, KMS‥‥ $\textbullet$ 기업통합의 근간은 프로세스 설계 및 표준화 $\square$ 핸디*솔루션 $\textbullet$ 기업 통합 (Electronic Collaboration) 정보시스템 도구 $\textbullet$ 분산 객체 모델 $\textbullet$ 워크플로우를 근간으로 한 SCM 지원의 정보시스템 개발 환경(중략)
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.70-73
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2002
기업 환경의 변화, 정보통신 기술의 발전 등으로 인한 비즈니스 패러다임의 전환은 산업전반에 있어서 비즈니스 모델(Business Model)의 중요성을 부각시키고 있다. 그러나 기존의 비즈니스 모델에 대한 연구는 온라인에서의 거래(transaction)방식에 의한 사후적 분류와 프로세스 설계에 초점인 맞추어져 있어, 실제 기업, 특히 오프라인 기업의 의사결정을 지원하기에는 미흡한 실정이다. 따라서, 기업의 비즈니스 설계와 이에 따른 전략 수립을 지원하기 위한 비즈니스 모델링 방법론에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 비즈니스를 시장(market), 참여자(actor), 거래(transaction)의 3개 계층(tier)으로 파악하고, 각 계층에서의 비즈니스 설계를 위해서 고려되어야할 요소를 찾고, 이에 따라 비즈니스를 표현하는 설계 방법론 (design framework)인 MAT를 제시하고자 한다.
최근 딥테크 및 글로벌 스타트업들의 기술경쟁력 제고를 위한 국가적 지원이 증대함에 따라 원천기술을 보유한 기술창업 건 수역대급으로 증가하고 있는 추세이다. 기술 기업들은 사업의 다각화 및 글로벌 진출에 유리하다는 장점이 있으나, 이들의 전략 성공을 위해서는 체계적인 인큐베이팅 및 자금유치는 필수적이라 할 수 있다. 본 연구는 첨단 가술스타트업의 투자유치성과에 중요하게 여겨지는 요인들이 IT 및 BT 산업별로 어떻게 다르게 영향을 미치고 있는지를 연구하는 목적으로 하고 있다. 선행연구에 따르면 기술 스타트업에 대해서는 그들이 보유한 기술 역량(특허), 창업자/팀의 능력, 제휴 등을 중요한 자원으로 보고 있으며, 이는 기업의 퀄리티를 차별화하는 신호로 작용하여 투자유치에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 국내 기술 스타트업의 산업별 차이에 따라 기술 스타트업의 특성이 투자유치성가에 미치는 영향을 비교분석하고자 한다. 본 연구는 2022년 기준 서울시 창업지원시설에 입주한 스타트업 122개사를 대상으로, 전 산업을 대상으로 한 회귀분석모델과 글로벌 산업기술 분류 기준에 따라 구분된 BT 및 IT 산업만을 대상으로 한 회귀분석 모델을 설정하여 연구목적을 규명하고자 한다. 본 연구 결과는 국내 기술스타트업의 투자유치 의사결정에 대한 실증분석을 통하여 기존 이론을 검증하였다는 것에 의의가 있으며, 산업별로 투자유치에서 중요하게 고려하는 요소들이 다르게 작용할 수 있음을 밝히고 산업별 특성에 따라 투자유치 시 실질적으로 필요한 요소들을 제시한다는데 실무적인 시사점을 지니고 있다.
This study aims to present a method for implementing a decision support system that can be used for selecting emerging technologies by applying a machine learning-based automatic classification technique. To conduct the research, the architecture of the entire system was built and detailed research steps were conducted. First, emerging technology candidate items were selected and trend data was automatically generated using a big data system. After defining the conceptual model and pattern classification structure of technological development, an efficient machine learning method was presented through an automatic classification experiment. Finally, the analysis results of the system were interpreted and methods for utilization were derived. In a DTW-kNN-based classification experiment that combines the Dynamic Time Warping(DTW) method and the k-Nearest Neighbors(kNN) classification model proposed in this study, the identification performance was up to 87.7%, and particularly in the 'eventual' section where the trend highly fluctuates, the maximum performance difference was 39.4% points compared to the Euclidean Distance(ED) algorithm. In addition, through the analysis results presented by the system, it was confirmed that this decision support system can be effectively utilized in the process of automatically classifying and filtering by type with a large amount of trend data.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.9
no.2
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pp.167-176
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2005
It has been an important agenda to acquire effective decision making procedure for various issues occurred in education area. As an example, when it comes for the ministry of education to make a decision on such an issue that proper investment, to enhance information of education area, in national wide elementary schools, an effective decision making procedure will aid to establish right way of investment. Currently, the questionnaires gathered from school teachers or the related professional consultants are the only resources in order for making such a critical and important decision. Recently, however, educational, medical, and financial industries are looking forward the best decision making method integrated with rapidly upgraded modern IT technologies using the various resources and tools which they already possess. With this subject in mind, in this paper we present a generic decision making model applying ADALINE neural network. The model can be easily adapted to various problems arising in education area. We proved the model through simulations with realistic sample data.
스타트업의 자금조달 능력은 초기 스타트업 생존에 가장 직결되는 문제이다. 스타트업은 정부 지원금을 비롯하여 엔젤투자자, 벤처캐피탈 등으로부터 자금을 지원받고 있지만 초기기업 회수시장의 불확실성으로 인해 투자 규모는 작은 편이다. 이에 따라 초기기업에 투자함과 동시에 경영 및 기술 멘토링, 교육, 관리 등을 체계적으로 지원하는 '액셀러레이터'가 최근 창업생태계의 핵심으로 떠오르고 있다. 액셀러레이터는 단순하게 인큐베이팅 시스템을 제공하는 것이 아니다. 초기기업의 팀빌딩부터 성장 과정을 함께하는 '공동 창업자'와 같은 역할을 하면서 이들이 성장해나갈 수 있도록 집중적인 멘토링과 교육 등의 프로그램을 제공한다. 이러한 시스템을 거친 스타트업은 생존 기간이 상대적으로 높고, 벤처캐피탈도 이렇게 성장한 스타트업 투자에 보다 더 적극적으로 참여하는 경향이 있다. 하지만 액셀러레이터 설립의 역사가 오래되지 않아, 관련 연구는 비교적 다양하지 않은 편이다. 이에 본 연구에서는 엔젤투자자, 벤처캐피탈과 다른 액셀러레이터의 특징이 무엇인지 분석하고, 특히 액셀러레이터가 스타트업 투자의사결정시 영향을 미치는 요인에는 어떤 것들이 있는지 렌즈모델을 통해 알아보고자 한다.
The importance of information security has grown alongside the development of information and communication technology. However, companies struggle to select suitable countermeasures within their limited budgets. Sönmez and Kılıç (2021) proposed a model using AHP and mixed integer programming to determine the optimal investment combination for mitigating information security breaches. However, their model had limitations: 1) a lack of objective measurement for countermeasure efficacy against security threats, 2) unrealistic scenarios where risk reduction surpassed pre-investment levels, and 3) cost duplication when using a single countermeasure for multiple threats. This paper enhances the model by objectively quantifying countermeasure efficacy using the beta probability distribution. It also resolves unrealistic scenarios and the issue of duplicating investments for a single countermeasure. An empirical analysis was conducted on domestic SMEs to determine investment budgets and risk levels. The improved model outperformed Sönmez and Kılıç's (2021) optimization model. By employing the proposed effectiveness measurement approach, difficulty to evaluate countermeasures can be quantified. Utilizing the improved optimization model allows for deriving an optimal investment portfolio for each countermeasure within a fixed budget, considering information security costs, quantities, and effectiveness. This aids in securing the information security budget and effectively addressing information security threats.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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