• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.153-154
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• 2015

최근 스마트 기기의 발달과 정보통신기술의 발전은 트위터, 페이스북, 인스타그램 등의 소셜네트워크(social network service) 상에서 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. 글로벌 리서치 기관들은 빅 데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅 데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 안드로이드와 애플 키워드 의미를 분석하고자 한다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.4 no.1
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• pp.83-97
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• 2019

With sensor and communication technology development, spatial data related to business activities is exploding. Spatial data is now evolving into atypical data about space over three dimensions, away from two-dimensional geographic data. In addition to the Fourth Industrial Revolution, which connects the virtual space with the real space, there is a great opportunity for companies to utilize it. The analysis of recent overseas cases shows that it is possible to analyze customized services by understanding the situation of customers and objects located in the space, to manage risk, and furthermore to innovate business processes by analyzing spatial data. In the future, business innovation that combines spatial data from various sources and real-time analysis of relationships and situations between people and objects in space is expected to expand in all business fields.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.145-148
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• 2008

IT 아웃소싱은 IT 서비스 관리에 있어서 가장 중요한 전략 중 하나로 인식되고 있다. 조직의 핵심 역량에 집중하면서 부차적인 IT 업무는 외부로부터 지원을 받는 IT 아웃소싱 전략은 조직의 효율과 성과를 높일 수 있는 효과적인 방안이면서, 보안에 대한 우려와 IT 서비스 공급자에 대한 의존도를 높이는 부작용을 동반하고 있다. 본 연구에서는 국내 민간 기업 데이터 센터의 IT 아웃소싱 전략과 운영을 분석하였다. 국내 주요 IT 서비스 전문 기업 3개사와 금융그룹 1개사의 데이터 센터에 대한 심층 인터뷰를 바탕으로, 데이터 센터들의 IT 아웃소싱 조직 현황, 아웃소싱 결정 요인, 아웃소싱 저해 요소와 해결 방안 등 전반적인 IT 아웃소싱 전략과 운영을 살펴보았다. 국내 주요 기업들의 데이터 센터는 IT 유지 보수, 인프라 기반 운영 등의 업무를 아웃소싱 대상 업무에, 그리고 IT 기획 전략 컨설팅, 시스템 기획 개발 등의 업무는 인소싱(in-house sourcing) 업무로 분류하고 있었다. 또한 IT 아웃소싱 결정 요인으로 내부직원의 역량, 비용, 리스크 등이 있었고, 정량적인 분석보다는 정성적인 판단에 의해 아웃소싱을 결정하고 있었다.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.12 no.3
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• pp.60-69
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• 2022

In this study, to verify the effectiveness of the persona-type consumer analysis data service, a study was conducted focusing on the consumer analysis service use case of www.ethno-mining.com. The case was targeted at the 'Small Business Design Difficulty Resolving Support Project' of the Gangwon Institute of Design Promotion. The progress of this study was to develop a questionnaire to measure the user satisfaction and effectiveness of the service, study the consumer analysis data of the persona method of the www.ethno-mining.com system, study related theories, compare similar services, and conduct questionnaires; The results were analyzed and tested. In the result of testing the participants in the 'Small Business Design Difficulty Resolving Support Project' of the Gangwon Design Promotion Institute, the persona-style consumer analysis data got a positive response in terms of user satisfaction, and a regression that measures the effectiveness of the service on the company's R&D In the analysis, it was found that there are practical effects for companies by reducing time, reducing costs, smooth communication between developers, securing expertise in consumer analysis, and improving the overall quality of R&D during R&D.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.32 no.4
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• pp.38-44
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• 2009

본 연구는 BPR(Business Process Reengineering)을 이루기 위한 가장 근본적이고 중요한 정보의 통합관리로써 MDM(Master Data Management)이라는 기준정보 관리 체계를 제시하였으며, 효과를 산출하기 위하여 국내의 글로벌 A 기업이 수행한 MDM 시스템을 분석하였다. 인사 및 고객 정보 위주로만 사용되었던 MDM을 제품 생산에 직접적으로 연관된 장비와 자재 부문까지 확장시켜 전사적으로 기업을 관리할 수 있는 정보 관리 체계의 효과를 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. MDM은 전사의 가치 있는 기준정보를 명확히 정의하고 이를 하나의 데이터 시스템에서 관리하여 정보의 품질과 객관성을 유지시키는 동시에 기업환경에 맞춰 생성 및 수정을 하여 현실성을 유지시킨다. 또한 중앙 분산식 데이터 시스템을 사용함으로써 기준정보를 만들어 내거나 또는 사용하는 모든 정보시스템은 MDM을 거친 정보를 제공받음으로써 데이터의 적합성과 신뢰성을 보장받는다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.22 no.2
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• pp.13-31
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• 2016

Despite expectations of short- or long-term positive effects of corporate social responsibility (CSR) on firm performance, the results of existing research into this relationship are inconsistent partly due to lack of clarity about subordinate CSR concepts. In this study, keywords related to CSR concepts are extracted from atypical sources, such as newspapers, using text mining techniques to examine the relationship between CSR and firm performance. The analysis is based on data from the New York Times, a major news publication, and Google Scholar. We used text analytics to process unstructured data collected from open online documents to explore the effects of CSR on short- and long-term firm performance. The results suggest that the CSR index computed using the proposed text - online media - analytics predicts long-term performance very well compared to short-term performance in the absence of any internal firm reports or CSR institute reports. Our study demonstrates the text analytics are useful for evaluating CSR performance with respect to convenience and cost effectiveness.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.305-305
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• 2017

많은 국가에서 중소기업의 기술혁신을 지원하기 위해서 다양한 직 간접적 지원 프로그램을 기획하고 운영한다. 이 연구는 R&D 투자 효율성을 제고하기 위한 간접 지원의 대표적인 사례 중에서 지식서비스, 특히 그중에서도 R&D 기획, 기술가치평가, 정보 지원 사업에 주목했다. 이 연구에서는 지식서비스의 일환으로 공공과 민간에서 다양하게 제공되고 있는 3가지 지원 사업을 대상으로 R&D 중소기업 중에서 수요 집단의 특징을 프로파일링 했다. 이런 프로파일링을 통해 기업의 해당 지식서비스 지원 적합성을 진단할 수 있는 계량적인 방법을 제안하고 나아가 이를 통한 처방 방법을 논의한다. 구체적인 연구 방법으로는 데이터 마이닝을 통한 분석 방법으로 수요 집단을 프로파일링 했으며, 전통적인 통계 방법인 판별분석 방법을 활용해서 구체적인 지식서비스 적합성 진단 모형을 제시했다. 본 연구에서는 특정 지식서비스 수요에 대한 중소기업의 특징을 프로파일링하기 위해서 설문정보를 활용했으며, 모형의 적정성을 검증하기 위해서 새로운 설문을 활용하는 등 총 6,600 기업에 대한 대규모 설문을 활용했다는데도 차별적 의의가 있다. 본 연구의 결과는 대규모 데이터를 바탕으로 한 중소기업에 대한 지식서비스 또는 R&D 진단과 처방 서비스를 제시해 중소기업과 정부 R&D 투자 효율성을 개선시키는데 기여할 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.487-492
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• 2018

4차산업 혁명의 여파로 국내에서는 다양한 분야에 인공지능과 빅데이터 기술을 활용하여 이전에 시행 중인 다양한 서비스 분야에 기술적 접목과 보완을 시도하고 있다. 특히 금융권에서 자금을 빌린 기업들을 대상으로 여신 안정성을 확보하고 선제적인 대응을 위해 온라인 뉴스기사들과 SNS 데이터 등을 이용하여 부실가능성을 예측하고 실제 업무에 도입하려는 시도들이 국내 주요 은행들을 중심으로 활발히 진행 중이다. 우리는 국내의 국책은행에서 수행한 비정형 데이터 기반의 기업의 부실징후 예측 시스템 개발 과정에서 시도된 다양한 분석 방법과 결과 그리고 과정 중에 발생한 문제점들에 관해 기술하고 관련 이슈들에 관하여 다룬다. 결과적으로 본 논문은 레이블이 없는 대량의 기사들에 레이블을 달기 위한 자동 태거(tagger) 개발과 뉴스 기사 예측 결과로부터 부실 가능성을 예측하기 위한 모델 및 성능 면에서 기사 예측 정확도 92%(AUC 0.96) 및 부실 가능성 기업 예측에서도 정형 데이터 분석결과에 견줄만한 성과를 이루었고 이에 관해 보고한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.30-35
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• 2012

빅데이터의 패러다임과 함께 데이터의 활용과 이를 통한 기업 운영 혁신이 새롭게 주목받고 있다. 소셜 미디어 분석이나 고객 마케팅 분석등과 같은 분야에서 빅데이터 분석의 활용 사례가 속속히 소개되고 있다. 하지만 국내 산업에서 제조업이 차지하는 비중과 가치에비해 빅데이터의 제조업에 대한 응용에 관한 연구나 관련 문헌은 타 산업이나 응용분야에 비해 미약한 편이다. 본 글에서는 빅데이터 분석이 제조업에서 어떻게 활용될 수 있는지를 세가지 다른 형태의 데이터 분류 - 제조장비 운영데이터, 운용 통합데이터, 고객 경험 데이터 - 를 통해 소개하고 각 분류별 실제 사례를 통해 제조업체에서 실질적으로 응용할 수 있는 방안을 제공한다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2011.11a
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• pp.523-533
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• 2011

최근 들어 시스템이나 부품에 대한 고객의 요구조건이 다양해지고 제품책임과 품질보증 등의 사회적 요구가 점차 엄격해지고 있다. 이에 기업에서는 위험을 줄이고 제품의 합리적인 정보를 얻기 위해 제품 관련 보증데이터 수집 시스템을 구축하고 분석과 예측을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 데이터 수집체계 구축에 많은 시간이 소요되고 데이터 유형에 따른 분석 방법에 익숙하지 못하여 데이터를 수집하고 분석하는 대에 어려움이 되고 있다. 본 연구에서는 보증데이터의 분석방법에 대한 연구 동향과 적용 현황을 조사하고, 보증데이터를 통한 효과적 분석방법과 활용방안을 모색 하고자 한다.