Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2001.06a
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pp.392-406
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2001
오늘날 기업에서의 인터넷 비즈니스는 매우 중요하다. 현재 대부분의 기업에서 e-Business를 추구하거나 준비중이고, 또한 많은 기업에서 인터넷 전담팀을 구성하는 등 e-Business에 매진하고 있다. 하지만, 수익모델의 부재와 체계적인 e-Business 전략의 부족으로 노력과 투자한 만큼의 성과를 올리지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 체계적인 e-Business 전략수립을 위한 방법론을 개발함으로써 효과적인 전략수립과 e-Business 활성화에 기여하고자 한다. 본 연구의 내용으로는 첫째, 놀란의 정보시스템 성장단계론에 근거하여 인터넷 비즈니스 역시 비즈니스 기능차원에서 성장한다는 차원에서 인터넷 비즈니스 성장단계 모델을 탐색적으로 분석하였다. 둘째, 인터넷 비즈니스 성장단계 모델에 근거하여 단계별 인터넷 비즈니스 수준을 기능 중심으로 평가할 수 있는 모델을 개발하였다. 마지막으로, 분석결과를 종합하여 인터넷 비즈니스 경영전략을 수립하기 위한 방법론을 제시하였다.
As the need for the use of big data increases, various analysis activities using big data, including SNS data, are being carried out in individuals, companies, and countries. However, existing research on predicting technology market trends has been mainly conducted using expert-dependent or patent or literature research-based data, and objective technology prediction using big data is needed. Therefore, this study aims to present a model for predicting future technologies through decision tree analysis, visualization analysis, and percentage analysis with data from social network services (SNS). As a result of the study, percentage analysis was better able to predict positive techniques compared to other analysis results, and visualization analysis was better able to predict negative techniques compared to other analysis results. The decision tree analysis was also able to make meaningful predictions.
Big data analytics and AI play a critical role in the development of smart plants. This study presents a big data platform for plant data and an 'AutoML platform' for AI-based plant O&M(Operation and Maintenance). The big data platform collects, processes and stores large volumes of data generated in plants using Hadoop, Spark, and Kafka. The AutoML platform is a machine learning automation system aimed at constructing predictive models for equipment prognostics and process optimization in plants. The developed platforms configures a data pipeline considering compatibility with existing plant OISs(Operation Information Systems) and employs a web-based GUI to enhance both accessibility and convenience for users. Also, it has functions to load user-customizable modules into data processing and learning algorithms, which increases process flexibility. This paper demonstrates the operation of the platforms for a specific process of an oil company in Korea and presents an example of an effective data utilization platform for smart plants.
In today's rapidly-changing business context with technology convergence among various fields, new technology development and technology commercialization capabilities are very important to the survival and growth of small and medium-sized enterprises (SMEs). This study develops the research model based on the open innovation perspective and empirically tests it by using 2,000 data from SMEs in South Korea. The empirical analysis result reveals that SMEs' external technology collaboration network and external information network diversities have positive effects on their technology commercialization capability, and these effects are fully mediated by their new technology development capability. Based on these results, the study provides meaningful implications especially in terms of SMEs' managers who pursue entrepreneurship.
This paper aims to analyze the relationship between R&D outsourcing ratio (external R&D expenditures out of total R&D expenditures) and firm characteristics. Four hypotheses are tested using firm-level data with Tobit regression method. The major findings of this paper are as follows. First, firms with high technological capabilities, which are measured by R&D expenditures per sale and the number of patents per employee, rely more on R&D outsourcing. Nonetheless, firms that own R&D centers tend to rely less on external outsourcing of R&D. Second, firms with high managerial innovation capabilities, which is measured by the introduction of IT solutions, show higher R&D outsourcing ratio. Third, bigger firms are likely to spend more in external R&D than in internal R&D. This paper also discusses implications on R&D policy of Korea.
The production management is one of the essential capabilities of the small and medium-sized enterprises (SMEs) in the information technology sector (IT). Therefore, this study empirically analyzed the effects of such important factors as external information network diversity and manufacturing capability on IT SMEs' production management capability. Based on the 310 data collected from Korean SMEs in the IT sector, the ordinary least squares regression results from this study by using the SPSS version 22 have empirically shown that IT SMEs' external information network diversity has a positive and significant effect on their production management capability and this effect is fully mediated by their manufacturing capability. These findings provide a meaningful implication that the positive impact of IT SMEs' external information network diversity is linked to their production management capability through their manufacturing capability.
네트워크 보안업계가 최근 IPS(Intrusion Prevention System) 제품 출시와 개발에 열을 올리고 있는 가운데 경쟁력을 좌우하는 관건으로 기가비트 데이터 처리 속도가 떠오르고 있다. IPS는 네트워크 초입에 설치돼 실시간으로 유해 트래픽을 분석 차단해주는 능동형 보안제품. IPS는 방화벽처럼 네트워크 처리속도가 확보되지 않으면 전체 네트워크가 마비되는 인라인(IN LINE) 방식으로 설치되기 때문에 기가비트 처리 속도가 필수적으로 요구된다. 기가비트 처리 속도가 적어도 2Gbps급은 되어야 한다는 것. 이에 따라 보안업계에 기가비트급 IPS 출시와 개발이 붐을 이루고 있다.
우리나라의 기업들도 조만간에 EDPS의 도입문제에 당면하지 않을 수 없다. EDPS의 도입을 위해서는 전문적인 지식과 경험을 갖고 충분한 사전연구와 긴 준비기간을 요하는 만큼 문제에 직면해서 도입을 서두른다면 이미 늦어버린다. 이 글은 그러한 의미에서 EDPS의 도입 그 자체보다는 도입을 위한 준비단계에서의 기본방향과 원칙을 제시하기 위해서 이 분야에 관심있는 경영자들을 위해 EDPS의 윤곽(outline)과 컴퓨터 시스팀의 기능과 초기단계에서의 교육과 훈련의 중요성을 강조하는데 끝이었다. 따라서 EDPS 도입의 실제와 구체적인 접근방법(approach) 그리고 이에 수반하는 데이터의 정비, 시스팀 분석과 설계, 프로그램 개발 등 기술적이고 전문적인 부분에 대해서는 실무자가 당면하는 문제이므로 주제와 수준을 달리하여 다음 기회에 계속하기로 하고 이 글에서는 생략하였다.
Manufacturing is a pillar industry for national economic growth. Analyzing the internal problems of manufacturing enterprises can solve the difficulties faced by manufacturing enterprises and improve the overall performance of manufacturing enterprises.This study selected 1,546 listed manufacturing companies in Shenzhen and Shanghai stock markets from 2009 to 2015, and empirically analyzed the relationship between fixed assets and corporate performance by using the fixed effect model and the two-way fixed effect model.The study finds 1) the scale of fixed assets has a negative effect on corporate performance. 2) the quality of fixed assets has a weak positive relationship with fixed assets. 3) the growth rate of fixed assets impacts corporate performance positively.
Currently, research on smart factories is steadily being carried out in terms of implementation strategies and considerations in construction. Various studies have not been conducted on companies that introduced smart factories. This study conducted a questionnaire survey for SMEs applying the basic stage of smart factory. And the cluster analysis was conducted to examine the characteristics of the company. In addition, we conducted Decision Tree and Naive Bay to examine how the characteristics of a company are derived and compare the results. As a result of the cluster analysis, it was confirmed that the group was divided into the high satisfaction group and the low satisfaction group. The decision tree and the Naive Bay analysis showed that the higher satisfaction group has high productivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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