기업간전자상거래 거래액은 그룹(항목)별로 다양한 원인에 의해서 거래액 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 전자상거래 거래액의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 기업간전자상거래 거래액에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7 그룹(제조업, 전기 가스 수도업, 건설업, 도소매업, 운수업, 출판, 영상, 방송통신 및 정보서비스업, 기타)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 12월까지의 자료를 이용하였고. 기업간전자상거래 거래액을 종속변수로 설정하고 사이버쇼핑몰 거래액, 회사채, 종합주가지수, 신용카드 거래액, 예금은행 대출금리, 환율을 독립변수로 투입하였다. 기업간전자상거래 거래액 요인을 추정한 결과 사이버 쇼핑몰 거래액, 종합주가지수, 그리고 예금은행 대출 금리와 환율은 각각 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 회사채는 음(-)의 영향을 나타내는 비유의적인 변수이고 신용카드거래액도 정(+)의 영향을 미치지만 기업 간 전자상거래 거래액에 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.
RFID(Radio Frequency IDentification)는 자동인식 기술의 한 종류로서 마이크로칩을 내장한 태그, 카드, 라벨 등에 저장된 데이터를 무선 주파수를 사용하여 사물이나 사람을 인식하는 기술이다. 기존에 널리 이용되던 바코드(Bar-code)를 대체하여 RFID를 사용함으로써 시스템의 자동화와 효율적인 자료 관리가 가능하다. 본 논문에서는 도서정보관리에 필요한 정보를 바탕으로 도서정보관리용 RFID 태그 데이터 포맷을 설계하고 이를 기반으로 하여 시스템을 구현하였다. RFID를 이용한 도서관리 시스템은 장서 점검기, 자가 대출기, 자가 반납기, 사서용 관리 시스템으로 나누어지며 RFID 리더에 인식된 태그의 정보를 RS-232 인터페이스를 통하여 호스트 컴퓨터에 전송되며 호스트 컴퓨터에서는 미들웨어를 구성하여 정보를 처리.운영하게 된다. 본 본문에서 구현한 시스템은 도서정보관리를 위한 사서용 관리 시스템에 맞추어 구현하였다.
본 연구는 중소벤처기업부가 영위하는 비즈니스지원단의 운영효율성 제고에 관해 제언을 하고자 수행되었다. 이를 위해 비즈니스지원단 홈페이지에 게재되어 있는 7천여 개의 상담 사례와 현장클리닉 사례의 제목을 크롤링한 후 유효 키워드를 중심으로 한 워드클라우드 분석과 연관어분석을 실시하였다. 주요 결과로써, 상담사례의 분야별 빈도는 창업, 경영전략, 인사노무, 금융 순으로 많았으며 법무, 정보화, 수출입 순으로 적었다. 워드클라우드 분석 결과, 상담수요와 관련하여 높은 빈도를 보인 키워드는 소상공인, 수출, 방법, 절차, 등록, 인증 순이었다. 또한 최근의 중소기업의 상담 요구는 주로 소상공인에 대한 지원과 대출인 것으로 파악되었다. 본 연구의 성과는 빅데이터 분석을 활용하여 비즈니스지원단의 상담분야에 대한 적시 개편 필요성과 지원단 인력 모집 및 상담분야에의 배치 등과 같은 지원단 운영정책의 효율성에 대한 시사점을 제시했다는 점이다. 향후 연구의 한계점을 보완하여 인관관계 분석과 네트워크 분석까지 연구를 확대해 나가고자 한다.
소장정보용 KORMARC은 자원의 소장기관이나 소장위치는 물론이고, 복본 수나 연속간행물의 소장 권호 정보, 대출이나 복사, 이용조건 등 실질적인 이용에 필요한 데이터를 표현하고 상호 교환하기 위한 표준 형식이다. 이러한 소장정보는 자원의 소장여부 및 물리적인 위치를 정확하게 지시해 주고, 이를 도서관 간에 공유해야 할 필요성이 크게 증대하고 있는 오늘날 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 그러나 소장정보용 KORMARC은 서지정보나 전거데이터용 KORMARC에 비해 활용도가 떨어지며, 국내 도서관들로부터 크게 주목을 받지 못하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 (1) 최근 업데이트된 MARC21 Format for Holdings Data (Update No.26)를 비롯하여 도서관 소장정보 관련 표준 및 적용 사례를 분석하고, (2) 국내 도서관 및 종합목록 운영기관들의 소장정보 관리 동향 및 기술형식을 조사한 다음, (3) 이를 바탕으로 소장정보용 KORMARC의 개정 및 활용 방안을 제안하였다.
기계학습을 통해 학습된 모델은 업무 활용 시 그 성능을 실측하기 매우 어렵다. 때문에 운영 부서에서는 모델의 성능을 효과적으로 관리하지 못한다. 이로 인해 모델의 상태를 판단하기 위한 Concept drift 탐지 방법이 다양하게 연구되고 있다. 운영 부서에서는 운영 중인 모델의 성능을 정량적으로 관리하려고 한다. 그러나 Concept drift는 모델 상태를 데이터 관계적으로 판단 할 뿐, 모델의 정량적 성능 수치를 추정하지는 못한다. 본 연구에서는 Concept drift의 통계량을 통해 정량적으로 precision 값을 추정하는 성능 예측 모델(PPM, Performance prediction model)을 제안한다. 제안 모델의 Algorithm 1에서는, 학습데이터에서 복원 추출한 샘플링 데이터에 인위적인 drift를 유도하고 이때의 precision을 측정하여 drift와 precision의 데이터 셋을 만들어 학습한다. Algorithm 2에서는 테스트 데이터를 통해 실제 precision과 예측 precision의 차이를 측정하여 성능 예측 모델의 오차를 보정 한다. 현실 비즈니스에서 사용될 수 있는 대출 심사 모델과 신용카드 오사용 탐지 모델에 PPM을 적용하여 성능 예측의 유효성을 확인했다.
본 연구는 공공도서관 교육문화프로그램 참여여부에 따라 이용자들의 도서관 이용, 즉 이용도, 관심도, 활용도에 차이가 존재하는지 살펴보고, 각각의 교육문화프로그램 유형에 참여하는 이용자들이 이용성에 대한 일정한 패턴을 보이는지를 알아보고자 했다. 프로그램 현황 및 설문 데이터를 통해 통계분석을 실시하였으며, 그 결과 교육문화프로그램 참여 여부와 참여하는 교육문화프로그램의 유형에 따라 도서관 이용방식, 자료대출횟수, 사이트 및 앱 접속횟수 등의 도서관 이용 패턴에 차이가 존재함을 알 수 있었다.
이 연구는 2003년부터 2008년까지 추진된 대구광역시 학교도서관 활성화사업의 성과를 평가한 것이다. 연구방법으로는 통계분석과 설문조사를 사용하였다. 본 논문은 두 가지 연구 내용을 포함하고 있다. 하나는 통계 데이터를 사용하여 학교도서관의 운영 및 활동의 주요 요소인 예산, 시설, 장서, 인력, 그리고 대출을 연도별로 분석한 것이다. 다른 하나는 활성화 사업의 효과와 만족도, 학교도서관의 기능에 대한 인식, 전담 인력의 자격, 향후 학교도서관 발전의 이니셔티브와 교육청의 정책과제 등에 관하여 학교장, 교과교사, 그리고 사서교사 및 도서관 담당교사를 대상으로 설문조사하여 분석한 것이다.
전문건설업계는 공사대금의 미 회수 등 외부요인에 의한 경영악화가 심화되고 있으며, 장기어음수급에 따른 어음 할인료부담 가중으로 공사의 채산성이 악화되고 있다. 이에 따라서 정부는 현금성결제수단을 도입하였으나 현재 이행실태가 일부 기업을 제외하고 미미한 실정이다. 따라서 본 연구는 현금성결제수단 중 기업구매자금 대출수단에 대해 타당성을 분석하고 손익기준점을 통한 경제적인 대금지급수단의 기준안을 제시하고 기초적인 데이터를 제공하는데 목적이 있다.
본 연구는 도서관의 성과를 측정하기 위한 방법의 하나로 논리모델의 적용가능성을 논의했다. 사례연구로 연구대상 도서관이 운영하는 어린이와 청소년을 위한 독서프로그램 중의 하나인 독서대학의 성과를 측정하기 위한 논리모델 성과 프레임워크를 개발하였다. 논리모델에 포함된 성과요소 중에서 도서관 데이터를 통해 측정이 가능한 중기성과를 중심으로 성과를 측정하였고 측정결과, 독서대학은 연구대상 도서관이 제시하고 있는 산출평가 방식의 결과물에서 나타나지 않은 성과들을 만들어냈다. 도서대출과 관련하여 독서대학 참여자의 52%는 긍정적인 성과를 경험했다. 또한 프로그램 종료 후 참여자의 독서동아리 가입이 증가했고 다양한 주제분야의 도서를 읽는 경향을 보였다. 그러나 다른 독서관련 프로그램 참여율이나 독서대학의 재참여율은 가시적인 성과를 보이지 않았다. 이러한 연구결과는 논리모델이 도서관 성과연구에 기여할 수 있음을 보여주고 있다.
소비자의 신용 대출 규모가 점차 증가하면서 기업에서 고객의 신용 등급에 의한 정확한 고객 분류를 필요로 하고 있다 이를 위해 판별 분석과 신경망의 역전파(BP: Back Propagation)를 이용한 고객 분류 시스템이 연구되었다. 그러나, 판별 분석을 사용한 방법은 불규칙한 신용 거래의 성향을 보이는 비정규 분포의 고객 데이터의 영향으로 여러 개의 판별 함수와 판별점이 존재하여 분류 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 신경망을 이용한 방법은 불규칙한 신용 거래의 성향을 보이는 고객 데이터에 의해서, 지역 최소점(Local Minima)에 빠져 최대의 분류 정확률을 보이는 분류자를 얻지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 연구의 분류 정확률을 저하시키는 단점을 해결하기 위해 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 고객의 신용 등급을 분류하는 방법을 제안한다. SVM은 SV(Support Vector)의 수에 의해서 학습 성능이 좌우되므로, 불규칙한 거래 성향을 보이는 고객에 대해서도 높은 차원으로의 매핑을 통하여, 효과적으로 학습시킬 수 있어 분류의 정확도를 높일 수 있다 하지만, SVM은 근사화 알고리즘(Approximation Algorithms)을 이용하므로 분류 정확도가 이론적인 성능에 미치지 못한다. 따라서, 본 논문은 점진적 앙상블 SVM을 사용하여, 기존의 고객 분류 시스템의 문제점을 해결하고 실제적으로 SVM의 분류 정확률을 높인다. 실험 결과는 점진적 앙상블 SVM을 이용한 방법의 정확성이 기존의 방법보다 높다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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