• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.321-323
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• 2016

최근 SNS, 클라우드 서비스, IoT 등 신기술이 발전함에 따라서 개인 정보 보호와 보안에 관심이 대두 되었다. 때문에 기업들은 고객 정보 보호를 위한 보안 솔루션 구축이 필수불가결해졌다. 이러한 기업의 니즈를 충족시키기 위해 ESM이라는 보안 관리 시스템이 등장하고 최근에는 SIEM으로 넘어가고 있는 추세이다. SIEM은 관리자가 로그들을 모니터링 하는 방식으로 많은 양의 로그가 발생하거나 축적된 로그들을 분석하는 것은 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 시스템을 이용하여 로그들을 축적하고 머하웃을 이용하여 축적된 로그들을 분석하는 자동화 시스템을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.628-630
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• 2014

상품 판매량의 변화를 예측하는 것은 기업의 경영에 있어서 매우 중요한 요소이며, 상품의 재고 관리 등에 큰 도움을 줄 수 있다. 최근 여러 분야에서 그동안 수집된 방대한 양의 빅데이터를 분석하여 마케팅에 활용하려는 연구가 진행 중이다. 이 논문에서는 상품 판매 빅데이터로부터 고객의 특성에 따른 상품 판매량과 고객 특성별 상품 판매량의 변화 추이를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 각 상품별 판매량을 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법을 활용하면 고객의 변화에 따른 상품의 판매량을 예측할 수 있으므로, 기업 경영에 있어서 생산관리, 전략수립, 마케팅 등에서 큰 효과를 얻을 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.6
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• pp.43-49
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• 2019

The study divided the life cycle of Chinese companies into three stages from 2011 to 2017, 3,750 small and medium-sized enterprises(SME) used disclosure data to analyze the intensity of R&D investment by company life cycle. The analysis showed that the impact of wealth(ROA) on the performance of R&D investment(RDS) and the next(t) business performance, and research and development investments had a different impact on the company's performance depending on the life cycle of the company. The results of this study are expected to help determine the amount of expenditure related to R&D investment and the time of input of resources in consideration of industrial characteristics and corporate characteristics when making strategic decisions related to R&D investment of companies.

• Economic Analysis
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• v.25 no.3
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• pp.30-69
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• 2019

This paper analyzes the effects of trade on demand for labor of trading firms in Korea. We apply system GMM methodology to estimate the effects of imports and exports on employment of Korean manufacturing firms using firm-level data from the Survey of Business Activities of Statistics Korea between 2006 and 2014. According to our estimated results, for firms with high-productivity, exports have a positive and significant effect on the labor demand, while other firms do not show any such significant effects. Furthermore, our results show that offshoring mitigates the positive effects of exports on employment, since tasks within the firms can be relocated abroad. On the other hand, an increase in imports reduces demand for labor because labor is replaced with low-priced imported inputs. Also, when firms partake in global outsourcing, the negative effects of imports are mitigated as those firms expand their production by enhancing their efficiency in the process of offshoring. Therefore, our results suggest that it is important to consider heterogeneous firm productivity as well as offshoring in analyzing the effect of trade on labor demand of firms.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.10
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• pp.1-20
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• 2014

For the most domestic small and medium sized enterprises, having found no solution of the growth. For most companies do overcome stagnation phenomenon in the growth phase, stratagy of the technical innovation is very important. In this paper, we will study the concept of growing pains and stagnation cause of domestic small and medium sized enterprises. Through this, classifying small and medium sized enterprises growing step and find out the factors that to lead technical innovation for growth. we suggest plan for stratagy to continue the growth of small enterprises to mid-sized enterprises a standpoint of the technical innovation at each growth step.

• Journal of Korea Game Society
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• v.15 no.4
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• pp.59-68
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• 2015

The progress in Information & Communication Technology enables data scientists to analyze big data for identifying peoples' daily lives and tacit preferences. A variety of industries already aware the potential usefulness of analyzing big data. However limited use of big data has been performed in game industry. In this research, we adopt data mining technique to analyze data gathered from a strategic simulation game. Decision Tree, Random Forest, Multi-class SVM, and Linear Regression techniques are used to find the most important variables to users' game levels. We provide practical guides for game design and usability based on the analyzed results.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.341-345
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• 2008

지능형국토정보는 소방방재분야의 홍수, 해일, 태풍, 산불 등의 재난 재해 피해의 예측과, 국토개발이나 모니터링의 기반자료로 사용이 되고 있으며 유비쿼터스, U-city, 기업/혁신도시 등의 각종 국책사업 분야에 다목적, 다용도 데이터로써 활용이 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 국토균형발전에 목적을 두고 있는 기업도시의 건설에 지능형국토정보 데이터를 활용하여 친환경 생태학적 설계가 가능토록 하고, 설계데이터를 기반으로 한 개발후의 모습을 3차원 데이터로 구축하여 각각 지역에 대한 개발 전 후의 양상을 분석하고, 문제의 소지가 될 수 있는 설계변경요인들을 사전에 탐색할 수 있도록 대상지 전체에 대한 시뮬레이션 작업을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.207-210
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• 2018

인플루언서(Influencer)란 소셜 미디어에서 유난히 많은 영향력과 파급효과를 가지고 오는 사람들을 말하며, 이들이 만들어내는 콘텐츠는 이제는 자신들의 브랜딩을 넘어선 커머스(Commerce) 효과를 발휘하고 있다. 본 논문에서는 소셜 웹 그리고 공공데이터를 중심으로 뷰티 빅데이터와 방송 콘텐츠 빅데이터를 수집하고 분석하여 상호 상관성에 기반하여 화장품 관련 기업에서 CRM(Customer Relation Management), PLM(Product Lifecycle Management, SCM(Supply Chain Management System) 등의 경영정보시스템과 연계한 뷰티 분야에 최적화된 통합 경영정보시스템을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.1120-1123
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• 2013

최근 데이터의 범람과 더불어 빅데이터 시대가 도래 하면서 SNS 라는 새로운 플랫폼을 마케팅에 활용하고자 하는 기업들이 늘어나고 있다. 기업들은 이러한 SNS 상의 데이터를 분석하고 이를 공개 API 를 통해 마케팅에서 활용할 수 있다. 하지만 SNS 업체들은 과도한 트래픽 유발 및 보안상의 이유로 공개 API 의 사용을 제한하고 있다. 따라서 제한된 사용 횟수 안에서 효과적으로 공개 API 를 사용할 수 있는 고객맞춤 최적화가 필요하다. 기존의 멀티캐스팅을 이용하면 이러한 고객맞춤 최적화가 가능하지만 SNS 의 특성을 반영한 것이 아니기 때문에 SNS 마케팅에서 활용하는데에는 한계가 있을 수 밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 멀티캐스팅을 이용한 고객맞춤 최적화의 한계를 보완하고 SNS 의 특성을 보다 잘 활용할 수 있는 새로운 SNS 마케팅을 위한 고객맞춤 최적화를 제시한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.10
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• pp.445-452
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• 2018

In a world where everything in life is being digitized, the amount of data is increasing exponentially. These data are processed into new data through collection and analysis. New data is used for a variety of purposes in hospitals, finance, and businesses. However, since existing data contains sensitive information of individuals, there is a fear of personal privacy exposure during collection and analysis. As a solution, there is privacy-preserving data mining (PPDM) technology. PPDM is a method of extracting useful information from data while preserving privacy. In this paper, we investigate PPDM and analyze various measures for evaluating the privacy and utility of data.