• Information Systems Review
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• v.25 no.3
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• pp.27-41
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• 2023

Unlike the previous works focusing on the state-of-the-art methodologies to improve the performance of machine learning models, this study improves the 'quality' of training data used in machine learning. We propose a method to enhance the quality of training data through the processing of 'local grammar,' frequently used in corpus analysis. We collected a vast amount of unstructured corporate review text data posted by employees working in the top 100 companies in Korea. After improving the data quality using the local grammar process, we confirmed that the classification model with local grammar outperformed the model without it in terms of classification performance. We defined five factors of work engagement as classification categories, and analyzed how the pattern of reviews changed before and after the COVID-19 pandemic. Through this study, we provide evidence that shows the value of the local grammar-based automatic identification and classification of employee experiences, and offer some clues for significant organizational cultural phenomena.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2022.11a
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• pp.227-236
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• 2022

벤처기업 CEO의 본질적 역량과 역할은 조직의 자원을 얼마나 효율적으로 운영하는가에 따라 관리자로서 조직성과에 큰 영향을 미친다. 이러한 중요성에도 불구하고 CEO 역량 수준이 조직이 내재하는 자원에 미치는 영향에 대한 이론적 고찰과 CEO의 역량 수준과 조직성과 간의 관계가 조직 구성원의 역량에 따라서 어떻게 달라지는가에 관한 실증연구는 매우 부족한 실정이다. 기존 선행연구의 한계점을 보완하기 위해 본 연구에서는 자원기반이론(resource-based view of the firm)을 바탕으로 프로스포츠 산업에서의 조직 구성원의 역량에 따른 관리자의 감독역할에 대해 실증적으로 분석하였다. 구체적으로, 본 연구에서는 기존의 스포츠 기업가정신(sport entrepreneurship) 연구 분야의 이론을 경영전략의 자원기반관점과 융합하여 벤처기업 CEO와 프로스포츠 감독의 역할이 조직구조와 성과 메커니즘의 측면에서 매우 흡사하며 조직의 자원을 효율적으로 운영하고 성과를 도출하는 측면에서 모두 기업가(entrepreneur)적 특성을 반드시 내재해야 한다고 본다. 이러한 맥락에서 프로스포츠팀에서의 관리자로서의 감독 역량과 조직성과 간의 관계에서 조직의 자원 효율성의 매개효과와 조직 구성원 역량에 대한 조절효과를 설명하고자 한다. 미국프로농구(NBA) 30개 구단과 한국프로농구(KBL) 10개 구단의 9개 시즌(2013~2014시즌 - 2021~2022시즌)의 감독과 팀 데이터를 실증분석에 있어 프로세스 매크로 58 모형을 적용하여 본 연구의 가설을 검증하였다. 실증분석 결과, 미국프로농구과 한국프로농구 데이터 모두에서 (1) 프로농구팀의 자원 효율성은 감독의 역량과 승률 간의 정(+)의 관계를 매개하고, (2) 조직 구성원의 역량은 농구팀의 자원 효율성을 통한 감독 역량이 승률에 미치는 간접효과를 조절(p<.05) 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 비교적 객관적으로 조직의 성과측정이 가능한 프로스포츠 데이터를 활용하여 프로스포츠 산업에서 벤처기업의 CEO와 유사한 기업가적 역할을 수반해야 하는 감독 및 조직 구성원의 역량이 조직의 성과에 미치는 영향을 실증분석하는 한편 스포츠 애널리틱스(sport analytics) 분야와 경영학 연구를 융합하였다는 의의가 있다.

• International Area Studies Review
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• v.20 no.4
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• pp.163-184
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• 2016

Recently, many companies consider various methods for hiring employees. Hiring talent employee has made influences on the future of the company. Therefore, companies spend a lot of money for developing many tools on hiring employee. But most of companies don't try to review the comparison between the assessment system of hire and performance. There is few research on the performance results from the assessment scores of hiring. Only, the companies focus on hiring good employee who have good ability. Sometimes, HR managers are satisfied only with low quit rate. The paper analyzes what kind of relevance between the hire assessment and performance assessment for the same people. It uses the actual data for A company. This is very useful data for research on the relevance between hire and perform assessment. We can consider what the important things are for hiring and managing employee.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.153-154
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• 2009

최근 기업은 저장된 데이터를 비즈니스 인텔리전스 기반으로 통합하고 분석한다. 이를 위해서 기업들은 ETL(Extraction, Transformation, Loading) 기술을 이용하여 다양한 소스로부터 데이터를 추출하여 변환한 후 데이터웨어하우스에 저장한다. 그러나 데이터웨어하우스/데이터 마트 기반 비즈니스 인텔리전스 프로젝트들은 기존의 사용하던 툴이 기능상의 한계를 드러내면서 시스템 통합, 마이그레이션, 동기화 등의 어려움이 있다. 특히, 서로 다른 ETL 툴을 사용하는 경우 메타데이터의 통합, 데이터 실시간 동기화 기술, 데이터 표준화, 데이터 매칭 등이 어려워 부분적으로만 지원되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 다양한 데이터 통합 및 추출, 변환하여 데이터웨어하우스에 저장할 수 있는 XMDR-DAI를 제안한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.4
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• pp.621-628
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• 2010

Quality assurance data is used to develop the strategy of the product since it is valuable for reliability assessment of the product. However, manufacturers don't take into account the life of the product but just produce WCR (Warranty Call Rate) which is monthly or quarterly claims per 1000 products in terms of table or graph. In this study we will consider how they analyse that kind of data and suggest an appropriate type of analysis which incorporates the life time of the product. Finally we emphasize that the appropriate type of analysis has to be merged into the.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.1455-1458
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• 2006

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)라는 용어는 기업 환경에서 매우 포괄적으로 사용되는 업무범위이다. 그러나 이를 이해하는 첫 번째 접근법은 데이터에 대한 분석적 접근을 행해야 만 가능하다는 것이며, 일반적으로 현황 보고서 조회 등과 같은 조회 시스템을 통하여 제공되는 현상 파악을 초월하여 데이터가 가지고 있는 여러 가지 속성을 의미 있게 이해하는 절차를 포함하는 것이다. 이러한 접근법에서 기업의 기간계 시스템등과는 확연히 다른 속성을 가지고 있다. 전사적 자원관리 시스템(ERP)은 기업의 중요 정보를 실시간으로 유지하기 위한 거래 시스템에서부터 기업의 운영을 위한 내부 회계, 영업, 서비스 시스템을 총괄하는 지원 능력을 가지게 된다. 그러나 ERP에서 생성되는 정보의 특성은 현시점에서 가정 정확한 트렌젝션 데이터의 속성을 가지게 되며, 업무적으로는 프로세스를 통합하는 기능을 지원받을 수 있게 된다. 이에 반하여 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션은 현상을 초월하는 비즈니스 담당자의 질문에 답할 수 있는 시스템으로 구분 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.122-124
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• 2020

자율운항선박의 기술개발이 진행됨에 따라 자율운항선박의 운항 데이터를 기반으로 안전운항을 지원하고 운항구역내의 교통량을 통계 분석하여 안전운항을 지원하는 서비스의 필요성이 발생하였다. 본 연구는 자율운항선박의 특성에 최적화된 디지털데이터와 기존 선박의 운항데이터를 통합하여 이를 기반으로 하는 통합 모니터링 및 자율운항선박 중심의 운항지원 서비스의 개발과 이러한 서비스 제공을 위한 운영소프트웨어의 개발에 대한 연구이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.338-341
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• 2003

TIn this study, by formulating input layer, category later, and output layer from data, and in using TAM(Topographic Attentive Mapping) network that created fuzzy rule, it categorized into companies went bankrupt with finances in the black figures, and in the red figures.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.2
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• pp.372-380
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• 2010

Generally, data mining is the process of analyzing data from different perspectives and summarizing it into useful information that can be used to increase revenue, cuts costs, or both. It allows users to analyze data from many different dimensions or angles, categorize it, and summarize the relationships identified. Technically, data mining is the process of finding correlations or patterns among dozens of fields in large relational databases. Data mining is one of the fastest growing field in the computer industry. Because of According to computer technology has been improving, Massive customer data has stored in database. Using this massive data, decision maker can extract the useful information to make a valuable plan with data mining. Data mining offers service providers great opportunities to get closer to customer. Data mining doesn't always require the latest technology, but it does require a magic eye that looks beyond the obvious to find and use the hidden knowledge to drive marketing strategies. Automotive market face an explosion of data arising from customer but a rate of increasing customer is getting lower. therefore, we need to determine which customer are profitable clients whom you wish to hold. This paper builds model of customer loyalty detection and analyzes customer buying patterns in automotive market with data mining using decision tree as a quinlan C4.5 and basic statics methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.129-130
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• 2016

빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 최근 스마트 기기의 발달과 정보통신기술의 발전은 트위터, 페이스북, 인스타그램 등의 소셜 네트워크상에서 유통되는 정보량이 폭발적 증가하고 있다. 이러한 변화는 데이터화가 가속화되고 있는 현대사회에서 데이터의 가치는 점점 높아질 것으로 예상되며, 데이터로부터 가치 있는 정보와 통찰력을 효과적으로 이끌어내는 기업이 경쟁력 확보를 위한 핵심가치가 되었다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 스마트폰 플랫폼 키워드 의미를 분석하고자 한다.