• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.245-256
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• 2021

4차산업혁명시대에 정보통신기술의 비약적인 발전, 고객구매 성향의 다양함, 복잡함은 산업 전체적으로 데이터의 양적 중가를 가져와 '빅데이터' 시대를 맞이하게 되었다. 빅데이터 시대는 데이터를 분석, 활용하여 기업의 전략적 의사결정에 활용하는 것이 기업의 핵심 역량으로 자리 잡게 되었다. 하지만 현재 빅데이터 연구들은 기술적 이슈와 미래 잠재 가치 중심이었다. 반면 기업이 보유한 내.외부 고객 빅데이터의 품질 및 활용 수준관리에 대한 연구와 논의는 부족하였다. 본 연구에서는 기업의 내.외부 빅데이터 품질관리 정보시스템 측면와 품질경영 측면으로 인식하여 영향요인을 도출하였다. 또한 빅데이터 품질관리, 빅데이터 활용 및 수준관리가 기업의 업무 효율화와 기업 경영성과에 유의한 영향을 미치는지 204명의 임직원 설문을 통해 조사하였고, 가설을 설정하여 검증하였다. 연구결과 경영층의 지원, 개인 혁신성, 경영환경변화, 빅데이터 품질활용 지표관리, 빅데이터 거버넌스 체계 마련이 기업 경영성과에 유의한 영향을 미쳤다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.230-238
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• 2002

기업간 전자거래의 급속한 발전은 선진 각국뿐만 아니라 국내에서도 국가적인 차원에서 전자거래 활성화 방안을 수립하여 진행하고 있다. 그러나, 기업-소비자간 거래(B2C)와는 다르게 기업간 전자거래(B2B)의 활성화를 위해서는 기업의 생산 능력 및 가격, 신뢰성에 근거한 고도의 구조화된 정보를 효율적으로 검색할 수 있는 방법이 요구된다. 이러한 고도의 구조화 된 정보에 기반 한 전자거래를 위해서 정부에서도 지난 2001년 8월 XML기반의 전자 거래를 위한 데이터 교환 모델인 ebXML을 권고안으로 선정한 바가 있다. XML을 활용하여 데이터의 구조에 의미를 부여하는 것은 기업에 달려 있지만, 결과적으로 구축한 데이터를 어떻게 효율적으로 검색하여, 자기 기업에 맞는 최적의 전자 거래 파트너를 찾을 것인가라는 문제는 기업간 전자거래(B2B)의 고도화, 활성화를 위한 필수적인 과제이다. 본 논문의 목표는 ebXML 프레임웍에서 효율적인 거래파트너 검색을 위한 XML 기반의 검색시스템을 개발하는 것이며, 이는 중소기업의 정보화 및 경쟁력 강화에 큰 역할을 할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.369-387
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• 2001

인터넷 기술의 발달과 인터넷 비즈니스의 발전으로 인해 오늘날 사람들은 더욱 많은 시간을 인터넷 상에서 보내고 있다. 사용자가 기업의 웹 사이트를 방문한 기록은 웹 로그파일이라는 형태로 기업의 서버에 남게 되는데 이러한 로그 파일을 이용해 고객의 행동을 더욱 잘 이해하는 것이 매우 중요한 경쟁력의 요소로 자리 잡게 되었다. 이제까지는 웹 로그를 분석하기 위해 웹 로그 분석 도구를 이용해 왔는데, 경영 의사 결정에 도움이 되는 지식을 발견하기보다는 단순한 기술적인 통계량을 구하는데 그쳤다. 본 연구에서는 통계와 데이터마이닝 기법을 웹 데이터에 적용하여 경영 의사 결정에 도움이 되는 의미 있는 정보를 추출한다. 이를 위해 실제 인터넷 기업의 데이터를 기반으로 하여 대량 데이터를 데이터마이닝을 위해 전처리 하는 과정과 준비된 데이터를 분석하는 과정을 소개한다. 웹 사이트의 분석은 경영 지식을 찾아내기 위한 과정으로 개별 사이트가 처한 상황에 따라 분석과정이 상이해 질 수 있기 때문에 실제 기업의 데이터를 가지고 분석해 나가는 과정을 보이는 것은 의미 있는 연구라 생각된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.629-630
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• 2014

서비스 산업에 있어 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 최근 기업에서는 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 미디어상의 빅 데이터를 이용하여 고객의 피드백을 파악하려는 노력을 하고 있다. 따라서 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 빅 데이터를 분석하는 기술로서 최근 이슈를 감지하고 예측하는 방법을 제안하다. 이것은 기관이나 기업 등 분석대상과 관련된 소셜 데이터 자체를 분석하거나 그 외 관련 데이터와 연관 관계 분석 등 여러 가지 방법을 조합하여 부정적 이슈 등의 탐지가 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1008-1009
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• 2020

텍스트 기반의 훈련 데이터는 데이터를 수집한 이후에 각 문자별로 태깅 작업이 필요하다. 말뭉치(Corpus)는 언어학에서 주로 이루고 있는 텍스트 집합이다. 말뭉치는 각 단어의 품사 표기에 대한 정보가 태그 형태로 되어 있다. 본 연구에서는 한국어 기반의 태깅 작업을 연구했으며, 기본 한국어 말뭉치가 아닌 기업이나 연구 기관에서 데이터를 수집하여 말뭉치나 별도 학습 데이터를 구축하기 위한 자동 태깅 방법에 대해 알아본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.190-192
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• 2002

데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 이들 데이터를 다차원 데이터 모델로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 이용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 지금까지의 데이터 웨어하우스는 일반적으로 ER 도형으로 설계된 소스 데이터로부터 스타 스키마를 설계하고 구축하였다. 하지만, 최근 인터넷의 급성장으로 인해 차세대 웹 문서의 표준인 XML을 통한 인터넷 상의 문서 전송 및 정보 교환이 활발해 지고 있으며, XML 문서에 대한 다차원적인 분석이 요구됨에 따라 데이터 웨어하우스는 XML 문서로부터의 스타 스키마 설계 및 저장이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD로부터 애트리뷰트 트리를 생성하여 스타 스키마를 설계하고 이 DTD를 따르는 XML 문서에서 스타 스키마의 인스턴스를 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 XML2Star 알고리즘을 개발하였다. 이것을 통해 기업 및 사용자는 OLAP에서 XML 기반의 스타 스키마를 이용한 다차원적인 분석이 가능하게 된다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.11-16
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• 2015

최근에 중소기업은 작고 유연한 조직이 지닌 장점과 빅 데이터의 장점을 결합하여 더 나은 가치를 창출하려는 시도가 증가하고 있다. 그러나 현재까지 중소기업은 생산성 향상에만 치중하여 ICT 패러다임 변화에 맞춰 지속가능한 경쟁력 확보가 부족한 실정이다. 본 논문은 저비용으로 새로운 제품 및 서비스 발굴을 위한 고객 니즈 파악, 타겟 마케팅, 고객관리 등에 효과적으로 활용 가능한 효율적인 중소기업 업무 처리 모델을 제안한다. 제안 모델은 중소기업내 생성되는 방대한 빅데이터를 이용하여 기업내 기업간 협업을 위한 신사업 창출에 필요한 경쟁력을 손쉽게 확보할 수 있다. 또한, 제안 모델은 빅데이터를 활용하여 마케팅 정보역량을 강화하고 이를 통해 분석된 정보를 신제품개발, 목표고객 선정, 가격전략, 홍보 및 판촉활동 등 기업경영활동 전반에 활용할 수 있다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.79-84
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• 2023

플랫폼은 산업 전반에 걸쳐 막강한 영향력을 행사하며 비즈니스 생태계를 변화시키고 있다, 이러한 변화의 흐름에 따라서 플랫폼 기업의 가치가 빠르게 상승하고 있으며 좋은 플랫폼 기업을 발굴하여 육성하는 것이 곧 국가경쟁력 향상으로 이어지고 있다. 플랫폼 비즈니스 기반의 기업은 플랫폼 특성인 네트워크 효과와 수확체증 현상이 영향력을 발휘하기 전인 사업 초기에는 충분한 수익 발생이 어렵고 승자독식의 산업구조로 인해 치열한 선두 경쟁을 강요받고 있기에 기업 성장을 위해서는 투자유치를 통한 자금을 확보할 필요성이 있다. 본 연구는 플랫폼 비즈니스 기반의 기업에 대한 투자자의 투자결정요인을 도출하고 각 요인 간의 중요도 차이를 분석하여 투자를 준비하는 플랫폼 기업에게 투자자의 관점을 이해하고 사업을 검토하는 데 참고할 수 있는 시사점을 제시하여 플랫폼 기업의 투자유치 성공률을 제고 및 플랫폼 생태계 활성화를 목적으로 하고 있다. 투자자의 투자결정요인과 플랫폼 가치평가에 관한 선행연구를 바탕으로 플랫폼 기업에 적합한 14가지의 투자결정요인을 도출한 뒤 계층화를 통해 플랫폼, 시장, 창업자/팀, 재무, 제품/서비스의 5가지 주요 요인을 선정했으며 투자자를 대상으로 AHP 분석기법을 활용한 1:1 쌍대비교 설문을 진행하였다. 연구 결과 가장 높은 중요도를 나타내는 요인은 플랫폼 특성으로 확인되었으며, 이는 본 연구에서 선정한 플랫폼 특성인 플랫폼 규모, 핵심 참여집단 확보 여부, 가치 고착 용이성, 확보한 데이터 가치가 플랫폼 기업의 가치평가에 적절하다는 것을 시사한다. 추가로 플랫폼 기업에 대한 투자경험 유무로 그룹을 나누어 중요도를 비교한 결과 플랫폼에 투자한 투자자가 그렇지 않은 투자자에 비하여 플랫폼 기업이 확보한 데이터 가치에 대해 높은 중요도를 두고 있다는 것을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.769-770
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• 2017

최근 데이터 기술의 발달에 따라, 기업에서는 중요 데이터를 서버와 같은 데이터 저장 장치에 보관하고 있다. 하지만 기업 내부 직원에 의해 기업의 기밀 데이터가 유출될 수 있는 위험성이 있기 때문에, 내부 직원에 의한 데이터 유출을 탐지 및 방지해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 각 보안 솔루션에서 수집한 보안 로그를 데이터 유출 시나리오를 바탕으로 시계열 그래프로 작성하여, 이미지 인식에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망을 통해 데이터 유출을 탐지하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 유출된 데이터의 크기에 상관없이 95% 이상의 정확도를 보였으며, 복합적인 행동을 통해 데이터 유출을 시도한 경우에도 97% 이상의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1252-1255
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• 2013

오늘날 급변하는 IT 환경에 신속하게 대응하기 위한 기업의 데이터 관리시스템의 중요성이 강조되고 있다. 특히, 최근에는 기업의 시스템이 복잡해지고 데이터의 규모가 점점 대형화 되면서 기업들은 데이터 관리를 위해 메타데이터 관리시스템의 활용이 증가하고 있다. 하지만 현재 도입되는 메타데이터 관리시스템은 테이블 이관 시 모델과 실제 데이터베이스 사이의 정합성을 유지하기 위해 불필요한 반복적인 프로세스를 수행해야 하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이관관리 프로세스 개선을 위한 메타데이터 관리시스템을 구현하고 테스트 하였다.