Park, Soobin;Choi, Dojin;Yoo, Jaesoo;Bok, Kyoungsoo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.20
no.2
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pp.96-104
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2020
As consumers' consumption activities become more active due to the activation of online shopping malls, companies are conducting item trend analyses to boost sales. The existing item trend analysis methods are analyzed by considering only the activities of users in online shopping mall services, making it difficult to identify trends for new items without purchasing history. In this paper, we propose a trend analysis method that combines data in online shopping mall services and social network data to analyze item trends in users and potential customers in shopping malls. The proposed method uses the user's activity logs for in-service data and utilizes hot topics through word set extraction from social network data set to reflect potential users' interests. Finally, the item trend change is detected over time by utilizing the item index and the number of mentions in the social network. We show the superiority of the proposed method through performance evaluations using social network data.
최근 빅데이터 시대를 맞이하여 소셜미디어가 중요한 정보의 소통수단으로 급부상함에 따라 소셜웹 이슈 탐지 및 예측분석 기술이 큰 주목을 받고 있고, 기업 정부 등에서 정치/경제/사회문화적 이슈들에 대한 온라인 동향 분석 및 이슈 예측 기술의 수요가 급증하고 있다. 본고에서는 페이스북, 트위터 등의 소셜미디어에 대한 온라인 동향 분석 및 모니터링 기술 개발의 국내/국외 상용화 및 연구 현황을 소개한다. 또한, 사회적 동향을 분석해서 만들어진 예측모델에 기반해서 이슈의 향후 전개 과정에 대해 정량적으로 예측하는 기술 현황을 국내와 국외로 나누어 소개한다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.417-418
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2019
4차 산업혁명 시대의 도래로, 제조업 기반의 기업들은 단순히 제품을 가공 또는 조립하여 제품을 판매하는 과거의 공정 행태를 지식화하여 부가가치를 높이는 지능형 생산 체계를 도모하고 있다. 제품을 생산하는데 있어서 현대의 제조기업들은 대부분 관련 장비 또는 설비들에 대한 의존도가 높다. 본 논문에서는 이와 같은 제조 장비를 생산하고 사후관리까지 하는 일련의 데이터들을 수집하고 분석하여 장비의 고장예측부터 신규장비의 기획까지 활용할 수 있는 장비 이력관리 시스템을 제안한다.
인터넷 사용자의 폭발적인 증가 및 기업의 모든 활동에 있어 이를 지원하는 컴퓨터 정보 시스템의 중요성은 무엇보다도 중요시 되고 있으며 이를 운영하는 관리자의 역할이 더욱더 커지고 있다. 기업의 모든 시스템은 데이터센터라는 곳에서 취합 운영되는 추세이며 데이터센터의 관리자는 시스템의 Health Check를 통하여 시스템을 사용하는 사용자에게 최적의 서비스를 제공해야 한다. 하지만 시스템의 복잡성으로 인하여 시스템을 구성하는 서버의 이상유무를 일일이 파악하는 것은 쉽지가 않다. 이 연구에서는 서버가 운영되면서 발생되는 로그를 수집하여 이를 데이터마이닝의 의사결정트리를 구성하고 서버의 성능로그를 분석하여 서버의 이상 및 병목 유무를 파악하고 아울러 병목을 미리 예측하는 데에 방안을 제시한다.
Recently the disease by eating of the modern prevention, management, and trends in the u-healthcare service that provides healthcare services including health promotion is changing rapidly. However, u-healthcare service is a healthcare information that provides users of the disease can not be analyzed even if the service is stored or not stored in the management server status is giving the inconvenience caused to users of the health services. In this paper, we propose a management method of health care services and a big data formation information that provides users of the disease to facilitate the users of health care services through the use magazine big data information regardless of time and place. The proposed method has the user's bio-information and the measured health information and transmits data through a wired or wireless communication to the medical institution and the user's health information data formation by the big user of the analysis of the health information and the disease of the user feedback to the user.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.16
no.4
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pp.101-113
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2021
This paper inquires the macro-economic factors that may affect the corporate venture capital (CVC) from an industrial organization theory perspective. Unlike existing studies focusing CVC investments related to parent corporates' strategic intention, we identified CVC firm as an independent financial investor affected by macro environment and industrial structure. Specifically, we empirically investigate whether and how industry's boom, exogenous crisis, economic growth, and competition intensity affect the CVC investment for a data set of investment in the U.S. based corporate venture capital industry, 1996-2017. The empirical data analyzed in the study contained a total of 84 U.S. based CVC firms and their 2,306 investments from 1996 until 2017. After conducting a time-series negative binomial analysis, our empirical analyses suggest that the CVC investments are affected negatively by exogenous crisis and competition intensity, and positively by industrial boom and economic growth. we found the significance and direction of our independent variables strongly supported all of our four hypotheses in a highly robust manner. The results of this study are expected to contribute the literatures of corporate venture capital and venture investment by illustrating which macro-economic and industrial structure factors affect CVC investment decision to adapt to dynamic environmental change beside strategic intention of CVC firm's parent corporates.
This paper tries to study the ecosystem after constructing the network of the continuing transactions associated with distribution industry with the data of more than 50 thousands firms provided by the Korean enterprise data (KED) for 2015. After applying the clustering method, one of social network analysis tools, we find the firms in the network grouped into 732 clusters occupying about 80% of whole distribution industry sales in KED data. The firms in a cluster have most of their transactions with other firms in the cluster. But the clusters have smaller firm numbers in the cluster and sales portion of the biggest firms in the industry than the case of the manufacturing industry. The Input-output analysis for the biggest distribution firms show that the small and medium size enterprise(SME)s have very high sale dependency on a main firm in some clusters. This fact implies more efficient fair transaction policies within the clusters. And small number of big distribution firms have very high rear production linkage effects on SMEs or on the 10th or 31th group with high portion of SME employment. They should be considered important in the SME growth and employment policies.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.2
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pp.33-40
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2016
Due to the growth of social network systems (SNS), big data are realized and Hadoop was developed as a distributed platform for analyzing big data. Enterprises analyze data containing users' sensitive information by using Hadoop and utilize them for marketing. Therefore, researches on data encryption have been done to protect the leakage of sensitive data stored in Hadoop. However, the existing researches support only the AES encryption algorithm, the international standard of data encryption. Meanwhile, Korean government choose ARIA algorithm as a standard data encryption one. In this paper, we propose a HDFS data encryption scheme using ARIA algorithms on Hadoop. First, the proposed scheme provide a HDFS block splitting component which performs ARIA encryption and decryption under the distributed computing environment of Hadoop. Second, the proposed scheme also provide a variable-length data processing component which performs encryption and decryption by adding dummy data, in case when the last block of data does not contains 128 bit data. Finally, we show from performance analysis that our proposed scheme can be effectively used for both text string processing applications and science data analysis applications.
The purpose of this study is to identify the relationships among purposes and contents of smart factory building and continuous utilization of smart factory. Specifically, this study identifies two types of purposes of smart factory building as follows: (1) improving productivity, (2) increasing flexibility. In this study, three aspects of smart factory building contents were suggested like this: (1) automation area (facility automation vs. work automation), (2) big data system focus (radical transformation vs. incremental improvement), and (3) value chain integration area (internal value chain integration vs. external value chain integration). In addition, we looked at how firm size moderates the purposes - contents - continuous utilization of smart factory relationship. A questionnaire survey was conducted on 151 manufacturing companies. More specifically, out of 151 companies, 100 are small-and-medium-sized enterprises and 51 large-sized enterprises. All questionnaires were targeted at companies with Smart Factory level above level 2. The analysis results of this study using Smart PLS statistical programs are as follows. First, the purposes of smart factory building including increasing productivity and flexibility had positive impacts on all of the contents of smart factory building. Second, all of smart factory building contents had positive impacts on the continuous use of smart factory except big data system for incremental improvement of manufacturing process. Third, the impacts of smart factory building purposes implementation on smart factory building contents varied depending on whether the purpose is productivity improvement or flexibility. Fourth, it was founded that firm size moderated the relationships of purposes - contents - continuous utilization of smart factory in such a way that large-sized firms tend to empathize the link between flexibility and smart factory building contents for continuous use of smart factory, while small-and-medium-sized-firms emphasizing the link between productivity and smart factory building contents. Most of the previous studies have focused on presenting current smart factory deployment cases. However, it is believed that this research has made a theoretical contribution in this field in that it established and verified a research model for the smart factory building strategy. Based on the findings from a working-level perspective, corporate practitioners also need to have a different approach to smart factory building, which should be emphasized depending on whether their purpose of building smart factory is to increase productivity or flexibility. In particular, since the results of this study identify the moderating effect of firm size, it is deemed necessary for firms to implement a smart factory building strategy suitable for their firm size.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.3
no.2
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pp.45-64
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2008
The purpose of this study is to help Korean information system companies go into the world markets. We studied how domestic IS companies could provide IS services for Korean companies working in Indonesia. We used survey and case study as a research method. As a result of the data analysis of 84 companies, we found the current status of information systems of which Korean companies were doing business in Indonesia. And through the case study of H industrial complex, S company, and C company, we found the problems and the solutions of the implementation of the information systems. We expect that this research helps Korean IS companies go into world IS markets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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