현대사회가 복잡해지면서 정보의 양이 증가하였고, 경쟁이 치열해지면서 기업의 경영 전략으로 BI 서비스를 선택하였으나, 기존 BI 기업에서는 실시간 분석 및 처리, 외부 데이터 사용 불가 동의 문제점이 있었다. 이를 위해 본 논문에서는 BI서비스 동향 및 기술을 분석하고 기업의 효율적인 BI 서비스 적용 방안을 연구하였다.
최근 중소기업은 세계적인 경쟁력을 갖추기 위해서 공정/품질/에너지 데이터 집계가 자동 또는 실시간으로 처리할 수 있는 산업 구조로 급격하게 변화하고 있다. 특히, 중소기업 생산 공정에서 생산되는 실시간 정보 분석은 중소기업의 유의미한 성과들을 분석, 예측, 처방 및 이행하는 새로운 공정 프로세스 형태로 진화해 가고 있다. 본 논문에서는 중소기업에서 생상되는 데이터를 고도화할 수 있도록 중소기업의 자동화 생산 정보 시스템을 빅데이터화 할 수 있는 플랫폼 구축 모델을 제안한다. 제안 모델은 스마트한 중소기업의 데이터 수집을 위해 중소기업에서 생산되는 제품의 기본 정보에 대한 다양한 데이터를 활용해 중소기업의 운영 효율화(컨설팅 및 교육 등) 및 전략적 의사결정을 지원할 수 있는 기능이 있다. 또한, 제안 모델은 종소기업의 정보 공유 및 시스템 연계가 원활하게 서로 다른 지역적 특성 및 분야를 가지는 중소기업들간에 긴밀한 협조가 가능한 것이 특징이다.
최근 AI 를 비롯한 데이터 기반의 비즈니스 모델 증가에 따라, 데이터 유출 등의 기업 정보보안 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 해당 사고들은 종종 법적 분쟁으로 이어지며, 이는 기업의 막대한 경제적 손실을 초래하며 정보보안 사고를 선제적으로 대비하기 위한 기술적, 관리적 조치 마련을 위한 기업의 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 최근 들어 급증한 기업의 정보보안 관련 판례를 대상으로 BERTopic, Top2Vec, LDA 를 활용하여 토픽 모델링을 수행하여 산출된 토픽 기반의 기업 정보보안 사고를 유형화하고자 한다. 전통적으로 각각 다른 법적 요소와 판결을 담고 있어, 유사 사건 간의 비교 및 분석이 어려운 판례 데이터의 특징을 반영하여 본 연구에서는 앞서 제시된 3가지의 모델을 각각 적용한다. 이를 통하여 각 모델 수행 결과의 성능 비교를 통하여 기업의 정보보안 사건의 유형화 및 동향을 파악하는 동시에 판례 데이터를 분석하기 위한 최적의 모델을 확인한다.
생산 현장에서 발생되는 다양한 형태의 데이터는 스마트한 제조관리를 가능하게 하는 원동력으로 이를 효율적으로 저장하고 처리, 분석하는 일련의 과정이 4차 산업혁명 기반의 제조혁신에 능동적으로 대응하기 위한 핵심요소로서, 이와 관련한 다양한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 특히, 제조데이터 분석이라는 영역은 단순하게 기존의 데이터를 통계적인 접근 수단으로만 보는 것이 아니라 다양한 산업별 업종 도메인의 특성에 기반하여 빅데이터 분석과 기계학습 등의 인공지능 모델로 발전하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업별 제조현장을 이해하는 도메인 경험 및 특성을 고려하여 데이터를 효과적으로 저장, 처리, 분석할 수 있는 클라우드 형태의 빅데이터 시스템을 제안한다.
데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정 과정을 향상시킬 수 있게 하는 정보기술이다. 대표적인 정의로는 '기업의 의사결정 과정을 지원하기 위한 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비휘발성 자료의 집합 '이다.[1] 즉, 기업들이 보유하고 있는 분산된 대량의 데이터를 추출, 변환, 통합하여 요약된 읽기 전용의 데이터베이스로 구축함으로써, 경영분석이나 기업내의 의사 결정 지원 자료로 주로 활용된다. 데이터 웨어하우스의 경우, 일반사용자는 웨어하우스내에 저장된 데이터를 직접 이용하는 경우가 대부분이다. 따라서, 데이터의 구조와 의미에 대한 일반 사용자의 이해가 필요하게 되었다. 즉, 데이터의 추출 및 정제규칙, 데이터의 통합규칙, 요약알고리즘, 데이터 처리스케쥴 등을 알아야만 한다. 메타데이터는 최소한의 데이터 구조, 데이터의 요약에 사용된 알고리즘, 운영 데이터베이스와 데이터 웨어하우스사이의 대응관계와 같은 정보를 포함하여야 한다.[3] 여기서 변환프로세스에 대한 정보를 데이터의 형식에 대한 정보와 일반적인 데이터들과 차별화하여 메타프로세스라 한다.[5] 메타프로세스는 데이터를 변환하여 데이터 웨어하우스에 적재하는 과정에서 생성되는 메타데이터의 일부로써 데이터 웨어하우스에 통합된 자료들이 어떤 변환과정을 거쳐 생성된 자료인지를 알려주는 변환프로세스에 관한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 대부분의 데이터 웨어하우스에서 구현되고 있는 메타데이터들은 데이터 항목의 속성정보를 위주로 한 것이며, 변환 프로세스와 관련된 데이터 관리가 미약하다. 따라서, 데이터 웨어하우스의 메타데이터 중 메타프로세스 정보의 추출 및 관리 시스템을 제안하는 것이다.
정부가 주도하는 종래의 하향식 무기체계 개발방식은 기술의 발전속도가 급격하게 빨라짐에 따라, 기술 진부화라는 문제에 직면하게 되었다. 이에 따라 정부는 방위산업 분야에도 기업 주도의 상향식 사업추진 방식을 점진적으로 확대 적용해오고 있다. 상향식 사업추진 방식의 핵심 성공요소는 무엇보다도 방산 기업의 기술기획 역량이다. 본 논문은 국내 방산 기업이 기술기획 활동에 활용할 수 있도록 데이터 마이닝 기법을 통해 특허 데이터를 분석하는 방법을 제시하였다. 주요 내용은 군 통신·전자 분야에 해당하는 기업선정 기법을 제안하고 국제특허분류(IPC)에 대해서 주성분 분석과 군집 분석을 수행하는 것이다. 이를 통해, 9개 기업의 특허를 기반으로 군 통신·전자 분야의 기술을 4개의 그룹으로 분류하고 각 그룹의 대표 기업을 도출하였다.
소상공인 창업자들이 자금조달의 대부분을 은행 대출에 의존하고 있는 가운데 소규모 자금 조달을 필요로 하는 이들을 위해 핀테크 기반의 새로운 금융서비스를 통해 소상공인 창업자의 금융 공급을 확산할 필요가 있다. 이러한 환경 변화 패러다임에서 본 연구는 빅데이터와 핀테크 솔루션의 활용이 소상공인의 매출과 금융지원에 미치는 영향을 살펴보기 위해 실제로 공공과 민간의 상권빅데이터자료를 수집하여 분석을 수행하였다. 이를 통해 소상공인에 대한 금융혜택 증대를 위한 사업장의 매출증대 등 소상공인 창업자의 사업성 평가에 필요한 주요변수들을 상권빅데이터를 실증적으로 분석하여 효과성을 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 특히 자금의 대부분을 정책자금을 통해 조달하는 소상공인들이 일반 은행에서도 중소기업 대출의 하나로 비중 있게 이루어질 수 있도록 기존에 활용되지 못한 빅데이터 변수들을 탐색하여 소상공인의 경쟁력 향상을 위한 효율적인 금융지원이 가능함을 확인하고자 하였다. 본 연구에서는 소상공인 창업자의 대출 등 금융지원 확대를 위한 사업성 평가에 상권빅데이터의 활용 가능성이 있는지를 중심으로 문헌적 연구방법 연구와 실증적 분석을 병행하였다. 본 연구는 핀테크와 빅데이터의 활용이 향후 소상공인 자금 조달의 발전 방향이 어떻게 되어야하는지를 모색해야하며, 소상공인을 포함하는 중소기업 신용평가방식의 발전 방향을 구체적으로 모색되어야 할 시점임을 의미하고 있다.
본 논문은 스포츠 용품 수입 업체의 데이터를 이용하여 스포츠 스폰서십이 기업의 성과에 어떤 영향을 미치는지 실증적 분석을 하였다. 기업의 여러 성과 지표 가운데 매출에 초점을 맞추어 분석한 결과, 기업에서 지원하는 선수들이 좋은 성적을 거두는 경우 기업의 매출에 정(+)의 영향을 미친다는 것을 밝혀냈다. 기존 연구에서 크게 활용되지 않았던 기업의 매출 데이터는 스포츠 스폰서십이 갖는 단기적 효과를 실증적으로 검증 하고, 기존 연구의 한계점을 밝혔다는 점에서 학문적 의미를 갖는다. 또한 기업의 성과를 가늠하기 위하여 기존 연구에서 사용하였던 주가가 유효하지 않은 경우, 스포츠 스폰서십이 기업의 성과에 미치는 영향에 대해 분석했다는 점에 실무적 의의를 갖는다. 따라서 우리는 현장 자료를 바탕으로 한 본 연구의 결과가 기업이 스포츠 스폰서십과 관련하여 현명하고 효율적인 결정을 내릴 수 있도록 도움을 줄 것으로 믿는다.
기업들은 다가오는 데이터 경쟁시대를 이해하고 이에 대비해야 한다며 가트너는 기업의 생존 패러다임에 많은 변화를 요구하고 있다. 또한 통계 알고리즘 기반의 예측분석을 통한 비즈니스 성공 사례들이 발표되면서, 과거 데이터 분석에 따른 사후 조치에서 예측 분석에 의한 선제적 대응으로의 전환은 앞서가고 있는 기업의 필수품이 되어 가고 있다. 이러한 경향은 보안 분석 및 로그 분석 분야에도 영향을 미치고 있으며, 실제로 빅데이터화되고 있는 대용량 로그에 대한 분석과 지능화, 장기화되고 있는 보안 분석에 빅데이터 분석 프레임워크를 활용하는 사례들이 속속 발표되고 있다. 그러나 빅데이터 로그 분석 시스템에 요구되는 모든 기능 및 기술들을 하둡 기반의 빅데이터 플랫폼에서 수용할 수 없는 문제점들이 있어서 독자적인 플랫폼 기반의 빅데이터 로그 분석 제품들이 여전히 시장에 공급되고 있다. 본 논문에서는 이러한 독자적인 빅데이터 로그 분석 시스템을 위한 실시간 및 비실시간 예측 분석 엔진을 탑재하여 사이버 공격에 선제적으로 대응할 수 있는 프레임워크를 제안하고자 한다.
기업에서 보유하는 기밀 정보가 내부 직원에 의해 유출되는 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 기업에서 데이터를 유출하려는 내부 직원을 탐지하기 위하여 보안 로그를 분석해주는 보안 관제 시스템을 사용하고 있으나, 보안 관제 시스템은 관리자가 지정하는 기준에 대해 보안 로그를 분석하기 때문에 새로운 유형의 데이터 유출 사고가 발생하였을 때 제대로 데이터 유출을 탐지할 수 없는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 내부 직원의 업무활동에서 발생하는 보안 로그 리스트에 연관 분석을 적용하여 새롭게 데이터 유출 탐지 시나리오를 작성하여 기존의 시스템이 가진 문제점을 해결할 수 있는 방법을 소개한다. 연관 분석을 활용하여 정의한 데이터 유출 탐지 시나리오를 활용한 결과, 결과적으로 데이터 유출 탐지 성능이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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