정보시스템 기능이 아웃소싱이 정보시스템 효율과 효과성을 향상시킬 수 있는 전 략으로 고려됨에 따라 소싱유형의 결정요인을 식별하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 본 연 구는 은행 산업에 있어서 데이터 처리 서비스의 소싱결정에 영향을 주는 요인을 조사하였 다. 아웃소싱을 관리적 혁신으로 볼 때, 혁신특성으로서 상대적 이점과 위험성이 소싱 유형 의 중요한 결정요인으로 제시된다. 미국의 1,000개 은행을 대상으로 한 현장연구(field survey)의 결과는 상대적 이점과 보안위험이 소싱유형 및 아웃소싱 선호도와 유의한 관계가 있다는 것을 보여주었다. 또한 대규모 은행이 소규모 은행보다 아웃소싱에 대해 더 큰 자율 성 위험을 가지고 있는 것으로 나타났다. 그러나 자율성 위험과 두 종속 변수와의 관계에 대해서는 비일관적인 결과가 나타났고, 정보시스템 기능의 중요성과 소싱유형 및 선호도와 의 관계, 조직규모와 상대적 이점과의 관계를 연구결과가 충분히 지지하지 못하고 있다.
본 연구는 정보 검색(Information Retrieval)과정에 있어 검색 기술의 적합성을 향상하기 위하여, 질의어 사이의 유용한 관계를 드러내도록 사례를 분석하고, 질의자의 의도를 파악할 수 있게끔 구체화하도록 연구한 것이다. 이를 위하여 먼저, 질의어가 가지는 어휘 의미적 연구 분야와 존재론적 연구 분야의 관련 연구들을 분석하였으며, 국내.외의 어휘 의미론적 네트워크 사례와 정보 검색 기술이 적용된 사이트의 실제 데이터를 분석하여 관계 유형을 추출하고 분석하였다. 다음으로는 일반적으로 검색자가 직면하는 검색 상황에서 자주 발생하는 문제를 중심으로 문제점을 정의하여 해결 방안을 모색하였다. 현행 검색 기술에서 색인어와 질의어를 단순 비교하여 결과를 쏟아주는 검색은 사용자를 혼란하게 하기 때문에 개선이 필요하고, 질의자의 의도에 맞는 질의 결과를 줄 수 있도록 지능적 검색으로 개선할 필요가 있다. 문제점 해결 방안에 있어서는, 두 질의어 사이의 관계를 드러냄으로써, 검색자의 의도를 인식하고 식별 및 처리할 수 있는 방안이 필요하였다. 질의어들에 관한 실제 사례를 분석하고 관계 유형을 9가지로 분류함으로써, 관계 유형을 디자인하는 방법을 적시하였으며, 관계 유형의 명칭 부여와 관계 역할의 명칭을 부여할 수 있는 방법과 제한점도 예시하였다.
재난안전 분야의 기술개발 동향을 파악하고 지적 관계를 분석하기 위한 연구에서 신뢰성과 최신성을 겸비한 학술정보를 활용하는 것은 매우 유용하다. 기존의 논문 기반 계량정보분석 연구에서는 관련 분야의 학술지와 키워드를 중심으로 분석 대상 논문을 선별하여 연구재료로 사용하였다. 본 논문에서는 재난안전 분야의 보다 세부적인 연구 특성 파악을 위해 국내 대학기관의 방재 및 안전공학 학과에 소속된 저자들의 논문 정보를 대상으로 기관식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류. 표준산업분류를 매핑하고 주요 측면별로 분석 연구를 수행하였다. 분석 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황과 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구 결과는 향후 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 전문가 식별과 추천에 활용이 기대된다.
본 연구의 가장 큰 목적은 좀 더 객관적인 관점에서 협력의 관계유형을 살펴보는데 있다. 지금껏 과거 연구에서는 수출기업과 물류기업 간의 관계를 단순히 협력, 혹은 제3자 물류의 유무로 구분했었고, 그 분류 방식 또한 상당히 단순하고 자의적이었다. 이에 관계유형에 영향을 미칠 수 있는 변수들을 식별해 내고 이를 바탕으로 군집분석을 실시했고, 확인 과정으로 t-test를 실시했다. 연구결과, 표면적으로 협력관계에 있는 수출기업과 물류기업의 유형에도 뚜렷하게 다른 협력의 유형이 존재하고 있었으며, 그 유형에 따른 성과차이도 서로 상이한 것으로 나타났다. 즉, 수출기업과 물류기업 간에는 다양한 관계가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 실제로 가장 적극적이고 포괄적인 협력관계를 구축한 수출 화주기업의 해외물류성과가 다른 협력관계의 기업에 비해 양호한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 재난 상황에서의 신속하고 효과적인 의사결정 및 대응을 지원하기 위하여 학술 연구 논문의 저자소속 기관을 식별하고 이를 바탕으로 협업관계 분석연구를 수행하였다. 이를 위해 국내 학술지 69종에 수록된 재난안전유형 논문 2,308건을 대상으로 KISTI의 한국과학기술인용색인데이터베이스와 기관식별데이터를 기반으로 실험데이터를 구축하였다. 협업관계 분석은 기관, 기관유형, 기관지역, 대학기관의 단위별로 출현빈도 등의 통계 현황을 비교 분석하고, 사회네트워크분석 기법을 사용하여 각각의 동시출현 네트워크의 기본 속성과 주요 중심성 지수를 산출하고 분석하였다. 또한 단위별 네트워크 협업관계를 전체적으로 조망할 수 있도록 시각화 맵을 생성 및 제시하였다. 본 연구의 결과는 효과적인 재난 대응을 지원하는 기관 및 협업 그룹의 탐색 활동과 관련 정보서비스체계 기반 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 재난안전 분야의 연구 현황에 대한 계량정보 분석을 위하여 재난안전 분야 학과 소속의 연구자 논문을 분석하는 방법을 제안한다. 분석 연구 수행을 위하여 국내 대학기관의 방재 및 안전 공학 유형 학과에 소속된 저자들의 연구 논문들을 대상으로 기관식별, 참고문헌 인용 학술지 식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류, 연구자 전공정보, 한국표준산업분류를 매핑하여 실험데이터를 구성 및 활용함으로써 재난안전 분야 학술지와 관련 키워드 검색을 통한 데이터셋 기반의 기존 선행연구들과 차별점을 갖는다. 연구 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 연구자 전공 현황, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황, 학술지 인용 현황 및 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 또한 분석 단위별로 동시출현 네트워크를 생성 및 시각화여 주요 연결 관계를 조망 및 분석하였다. 연구 결과는 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 정보의 식별과 추천에 활용할 예정이며, 향후 종합적이고 상시적인 분석 정보 제공을 위해 분석 범위의 확대와 데이터셋 구축을 위한 정보의 식별 및 분류 프로세스의 자동화가 필요하다.
컨포넌트 개발 프로세스에서 재사용 가능한 독립적인 컴포넌트의 식별은 가장 중요한 작업이면서 어려운 작업이다. 따라서 현존하는 컴포넌트 개발 방법론들에서는 컴포넌트 식별을 위해서 체계적이고 명확한 기준이 제시되지 않아 대다수 개발자의 직관과 경험에 의존하고 있다. 그 결과 평이한 개발자에 의해서 소프트웨어의 재사용 단위인 컴포넌트를 식별하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트를 용이하게 식별할 수 있도록 유스케이스 다이어그램, 클래스 다이어그램 그리고 시퀀스 다이어그램 등 도메인 모델을 기반으로 컨포넌트를 식별하는 기준과 방법을 제시한다. 본 논문에서는 2단계 즉, 시스템 컨포넌트 식별과 비즈니스 컴포넌트 식별을 통하여 컴포넌트론 식별하는 방법을 제시한다. 특히, 제안된 기법에서는 컴포넌트 식별에 있어서 구조적 특성뿐만 아니라 메소드 호출 유형과 방향에 따른 의존성 특성을 함께 괴려하고 있다 이러한 제안된 기법의 실용성을 검증하기 위해 사례 연구와 기존 식별 방법과의 비교 분석 및 평가를 제시한다.
급격하게 성장하고 있는 오픈 리소스인 링크드 데이터는 최근 선진국 정부의 많은 관심 속에 데이터 공개 및 상호운용성 확보를 위한 방안으로 주목받고 있다. 그러나 신뢰할 수 있는 개체 식별 기술의 부재로 링크드 데이터의 양적 성장에 비해 개체 수 대비 링크의 수가 적은 현상과 일부 데이터 셋에 링크가 집중되는 현상을 보이고 있다. 본 연구에서는 이러한 링크드 데이터의 문제를 해결하기 위해 개체 간 관계(owl:sameAs, owl differentFrom 등)를 이용하거나 Curation 방식을 사용하는 기존 링크드 데이터 기반 개체 식별 방식의 문제를 다중 온톨로지의 개체 식별이 가능한 자동화된 개체 식별 방식을 통해 개선하고 저자 개체의 대응 속성과 개체 유형의 논리적 특성을 활용하여 개체 식별 정합성을 검증할 수 있는 다중 온톨로지 기반의 실시간 저자 식별 방법을 제안하고 평가한다. 본인의 확인을 거친 29명의 저자 정보를 이용해 개체 식별 정확성 결과를 평가하여 평균 0.8533 (K measure)의 긍정적인 성능을 보였다.
최근 서비스 지향 아키텍처 (Service Oriented Architecture SOA) 기반의 애플리케이션 개발에 맞게 비즈니스 프로세스의 유연성을 확보하고 재사용을 증진시키기 위하여 비즈니스 프로세스 패밀리 모델(Business Process Family Model: BPFM)이 제시되었다. BPFM은 소프트웨어 프로덕트 라인 방법의 가변성 분석 기법을 사용하여 비즈니스 프로세스 군 (family)에서 나타날 수 있는 가변성을 분석하여 이를 명시적으로 표현하고 있는 모델이다. BPFM으로부터 여러 개의 BPM (Business Process Model)을 개발하기 위해서는 가변성 결정 및 가지치기 (Decision and Pruning) 과정을 거쳐야 한다. 이 때 가변성 사이에는 서로 협력적 또는 배타적인 관계를 가질 수 있고 이는 가변성 결정과 가지치기에 영향을 미치게 되는데, 현재 제시된 BPFM에는 이러한 바인딩 정보에 대해서 아직 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스 군에서 식별될 수 있는 가변성들 사이의 의존관계의 유형을 분석하고 이 정보를 모델의 형태로 나타낼 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 BPFM에 포함된 가변성 정보를 독립된 의존관계 분석모델로 추출해 내고 각 가변성 결정유형에 따라 표현방법을 제시한다. 추출된 모델에서 의존관계를 표현하고 가변성 결정이 영향을 미치는 범위의 가변성들을 클러스터할 수 있는 방법을 제공한다. 본 방법을 이용함으로써 가변성 결정회수를 현저히 줄일 수 있음을 사례연구를 통해 보여준다. 또한 잘못된 가변성 결정으로 인한 BPM의 기능 불일치를 해소할 수 있음을 보여준다.
본 논문은 비교마이닝(comparison mining)의 일환인 비교 문장 유형 자동 분류에 관하여 연구한다. 비교마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계를 분석하며, 크게 세 단계의 과정을 거치게 되는데 첫 번째 단계는 대용량의 문서에서 비교 문장만을 식별 후 추출해 내는 과정이고, 두 번째 단계는 추출된 비교 문장들을 비교 유형별로 분류하는 과정이며, 앞의 두 선행 과정이 끝나면 유형별로 비교 속성을 추출 및 비교 관계를 분석하는 세 번째 단계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(transformation-based learning) 기법을 이용하여 비교 문장들을 일곱 가지의 유형으로 자동 분류하는 두 번째 과제를 수행한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾아가는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 유형 분류를 수행한 결과 정확도 80.01%의 성능으로 일곱 가지 유형을 분류할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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