• Title/Summary/Keyword: 데이터 거래 가이드

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A Study on Energy Data Exchange Guide in Energy Data Platform (에너지 데이터 플랫폼에서의 거래 가이드에 관한 연구)

  • Kim, Woo-Je;Jeong, Beomjin;Kim, Hayoon;Jeon, JongHyeon;Park, Subin
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.07a
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    • pp.731-734
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    • 2021
  • 본 논문에서는 에너지 데이터 플랫폼에서의 데이터 거래 가이드라인을 연구 및 제안한다. 타 산업에서의 데이터 플랫폼들의 현황과 에너지 데이터 플랫폼 구조를 분석하여 에너지 데이터 거래에서의 이해관계자를 정의한다. 또한, 타 산업에서의 데이터 거래가이드를 분석하여 에너지 거래 가이드 구성요소와 거래 계약 거래 원칙을 정의한다. 에너지 데이터 거래 가이드의 구성 요소로는 데이터 거래 이해관계자 정의, 데이터 거래 유형, 데이터 거래 유형별 거래 계약 원칙, 데이터 구매 및 판매비용 산정 방안, 데이터 플랫폼 이용료 산정 방안, 데이터 거래시 법적 쟁점으로 구성된다. 본 연구에서는 데이터 거래 이해관계자 정의, 데이터 거래 유형, 데이터 거래 유형별 거래 계약 원칙에 대해 정의하였다.

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인터넷비즈니스의 거래유형별 수익구조의 차이에 관한 연구

  • 최형석;최흥식
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.53-60
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    • 2000
  • 본 연구에서는 인터넷 비즈니스를 통해 획득할 수 있는 수익을 규명하고, 사례조사를 통하여 거래유형별로 나타나는 수익구조의 차이를 제시한다. 거래의 유형에 따라 사례연구를 통해 수익구조를 살펴본 결과는 거래유형에 따라 수익구조가 서로 다르게 나타나고 있음을 보이고 있다. 이는 거래유형별로 수익원이 각기 다름을 의미하며 비즈니스 모델별로 적합한 수익구조를 구성할 수 있음을 의미한다. 그리고 수익구조를 구성하고 있는 수익들간의 관계를 분석함으로써 획득하고자 하는 수익과 그에 선행하여 획득하여야 하는 수익을 연결시켰다. 이와 같은 결과를 통해 인터넷 비즈니스를 전개하고 있는 기업에서는 획득하고자 하는 수익과 그에 필요한 적절한 수익구조를 구성하는데 가이드라인으로 사용될 수 있을 것이다.

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A Data Broadcasting Service Design Guideline based on the Survey on Viewer's Modality of Using Data Broadcasting Services (데이터방송 서비스 이용행태에 대한 설문조사를 기반으로 한 데이터방송 서비스 기획 가이드라인)

  • Ko, Kwangil
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.12 no.6
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    • pp.25-32
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    • 2012
  • Due to the development of the digital technology, the digital broadcasting is changing to a multi-entertainment platform that can operate data (broadcasting) services (such as games, weather information, and stock trading services) as well as traditional broadcasting contents. Most of the data services, however, failed to get satisfactory results because of the inconvenience in operating the services using a TV remote controller and the failure of gaining the viewer's interests in the competition with the broadcasting contents. The paper introduces a survey on the viewer's modality of using a data service and, based on the survey result, proposes a design guideline that makes a data service minimally interrupt a viewer watching a broadcasting content.

A Study on Resolving Barriers to Entry into the Resell Market by Exploring and Predicting Price Increases Using the XGBoost Model (XGBoost 모형을 활용한 가격 상승 요인 탐색 및 예측을 통한 리셀 시장 진입 장벽 해소에 관한 연구)

  • Yoon, HyunSeop;Kang, Juyoung
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.26 no.3
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    • pp.155-174
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    • 2021
  • This study noted the emergence of the Resell investment within the fashion market, among emerging investment techniques. Worldwide, the market size is growing rapidly, and currently, there is a craze taking place throughout Korea. Therefore, we would like to use shoe data from StockX, the representative site of Resell, to present basic guidelines to consumers and to break down barriers to entry into the Resell market. Moreover, it showed the current status of the Resell craze, which was based on information from various media outlets, and then presented the current status and research model of the Resell market through prior research. Raw data was collected and analyzed using the XGBoost algorithm and the Prophet model. Analysis showed that the factors that affect the Resell market were identified, and the shoes suitable for the Resell market were also identified. Furthermore, historical data on shoes allowed us to predict future prices, thereby predicting future profitability. Through this study, the market will allow unfamiliar consumers to actively participate in the market with the given information. It also provides a variety of vital information regarding Resell investments, thus. forming a fundamental guideline for the market and further contributing to addressing entry barriers.

Exploring the Job Competencies of Data Scientists Using Online Job Posting (온라인 채용정보를 이용한 데이터 과학자 요구 역량 탐색)

  • Jin, Xiangdan;Baek, Seung Ik
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.27 no.2
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    • pp.1-20
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    • 2022
  • As the global business environment is rapidly changing due to the 4th industrial revolution, new jobs that did not exist before are emerging. Among them, the job that companies are most interested in is 'Data Scientist'. As information and communication technologies take up most of our lives, data on not only online activities but also offline activities are stored in computers every hour to generate big data. Companies put a lot of effort into discovering new opportunities from such big data. The new job that emerged along with the efforts of these companies is data scientist. The demand for data scientist, a promising job that leads the big data era, is constantly increasing, but its supply is not still enough. Although data analysis technologies and tools that anyone can easily use are introduced, companies still have great difficulty in finding proper experts. One of the main reasons that makes the data scientist's shortage problem serious is the lack of understanding of the data scientist's job. Therefore, in this study, we explore the job competencies of a data scientist by qualitatively analyzing the actual job posting information of the company. This study finds that data scientists need not only the technical and system skills required of software engineers and system analysts in the past, but also business-related and interpersonal skills required of business consultants and project managers. The results of this study are expected to provide basic guidelines to people who are interested in the data scientist profession and to companies that want to hire data scientists.

Mobile App Analytics using Media Repertoire Approach (미디어 레퍼토리를 이용한 스마트폰 애플리케이션 이용 패턴 유형 분석)

  • Kwon, Sung Eun;Jang, Shu In;Hwangbo, Hyunwoo
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.26 no.4
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    • pp.133-154
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    • 2021
  • Today smart phone is the most common media with a vehicle called 'application'. In order to understand how media users select applications and build their repertoire, this study conducted two-step approach using big data from smart phone log for 4 weeks in November 2019, and finally classified 8 media repertoire groups. Each of the eight media repertoire groups showed differences in time spent of mobile application category compared to other groups, and also showed differences between groups in demographic distribution. In addition to the academic contribution of identifying the mobile application repertoire with large scale behavioral data, this study also has significance in proposing a two-step approach that overcomes 'outlier issue' in behavioral data by extracting prototype vectors using SOM (Sefl-Organized Map) and applying it to k-means clustering for optimization of the classification. The study is also meaningful in that it categorizes customers using e-commerce services, identifies customer structure based on behavioral data, and provides practical guides to e-commerce communities that execute appropriate services or marketing decisions for each customer group.

Understanding the Performance of Collaborative Filtering Recommendation through Social Network Analysis (소셜네트워크 분석을 통한 협업필터링 추천 성과의 이해)

  • Ahn, Sung-Mahn;Kim, In-Hwan;Choi, Byoung-Gu;Cho, Yoon-Ho;Kim, Eun-Hong;Kim, Myeong-Kyun
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.17 no.2
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    • pp.129-147
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    • 2012
  • Collaborative filtering (CF), one of the most successful recommendation techniques, has been used in a number of different applications such as recommending web pages, movies, music, articles and products. One of the critical issues in CF is why recommendation performances are different depending on application domains. However, prior literatures have focused on only data characteristics to explain the origin of the difference. Scant attentions have been paid to provide systematic explanation on the issue. To fill this research gap, this study attempts to systematically explain why recommendation performances are different using structural indexes of social network. For this purpose, we developed hypotheses regarding the relationships between structural indexes of social network and recommendation performance of collaboration filtering, and empirically tested them. Results of this study showed that density and inconclusiveness positively affected recommendation performance while clustering coefficient negatively affected it. This study can be used as stepping stone for understanding collaborative filtering recommendation performance. Furthermore, it might be helpful for managers to decide whether they adopt recommendation systems.

Developing a User Property Metadata to Support Cognitive and Emotional Product Design (인지·감성적 제품설계 지원을 위한 사용자 특성정보 메타데이터 구축)

  • Oh, Kyuhyup;Park, Kwang Il;Kim, Hee-Chan;Kim, Woo Ju;Lee, Soo-Hong;Ji, Young Gu;Jung, Jae-Yoon
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.21 no.4
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    • pp.69-80
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    • 2016
  • Cognitive and emotional product design is becoming crucial because the technology gap decreases more and more. Product design guidelines and the corresponding database are therefore needed to support sensing (e.g. sight, hearing, touch), cognition (e.g. attention, memory) and emotion (e.g. aesthetics, functionality) which users feel differently according to their genders and ages. The user property information which is extracted from various experiments can be used as critical criteria in product design and evaluation, and it is necessary to develop the integrated database of cognition and emotion where to store the user property information. In this research, we design the user property metadata for supporting cognitive and emotional product design and then develop a prototype system. The metadata is designed to reflect the classification of cognition and emotion by investigating and classifying the previous studies related to sensing, cognition and emotion. The user property information is designed in RDF (Resource Description Framework), and a prototype system is developed to store user property information of cognition and emotion based on the designed metadata.

융합기술 가치평가 모형의 개발에 관한 연구

  • Seong, Tae-Eung;Jeon, Seung-Pyo;Park, Hyeon-U
    • Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.175-192
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    • 2017
  • 4차 산업혁명의 도래와 더불어 ICT 기계, ICT 금융, ICT 의료, ICT 나노 등과 같이 기술분야별 영역의 장벽이 허물어지고, 학제간 연구(Interdisplinary Research)가 일상화됨에 따라 무형자산의 가치평가시에도 융합기술의 가치평가 모형에 대한 니즈가 증대되고 있다. 특히, 기술의 매매, 현물출자, 기술금융(투자유치, 담보 보증), 인수 합병, 청산 소송 등 다양한 용도로 사용되고 있는 기술가치평가 모형은 융합기술의 입력변수 결정에 대한 체계적인 로직을 제공하지 못하고 있는 실정이다. 일반적으로 실제 거래사례가 존재할 경우, 국제가치평가기준(IVS)에 의하면 시장접근법이 우선적으로 적용될 수 있다고 권고된다. 그러나 융합기술의 이전거래를 비롯한 평가 활용사례를 수집하기도 어렵고 그렇다할 평가모델이 존재하지 않는 것이 사실이다. 융합기술에 대한 기술 및 시장의 사업화 환경을 고려하는 경우 소득접근법 기반의 평가기법이 유용하게 활용될 수 있는데, 기술수명, 매출액추정, 할인율, 산업기술요소 등의 핵심변수 결정에 관한 정형화된 로직이 존재하지 않으므로 본 고에서 융합기술 사례에 대해 실용적으로 활용가능한 변수추정 로직을 제시하고자 한다. 기술수명의 경우, 복수 개의 국제특허분류(IPC)별 피인용특허수에 따라 가중 적용하여 수명 추정을 위한 기준값을 정하며, 사업화소요기간 및 비용의 경우 평가대상 융합기술이 속하는 업종별 메타데이터값을 가중평균하여 현금흐름 추정기간을 최종 도출할 수 있다. 소득접근법에서의 매출추정, 할인율, 산업기술요소 변수 추정 이외에도 로열티공제법 적용을 위한 로열티율 결정에 있어서, 융합기술이 응용가능한 산업(업종)별 매출액 기반으로 가중 적용하여 각 변수값을 산출할 수 있다. 본 연구에서 개발된 융합기술 가치평가 모형은 향후 기술의 융복합화 특성을 반영하여 적정 가치를 산출하는 평가 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

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Calculation of Virtual Water Trading Between Countries (국가 간 가상수 거래 산정)

  • Park, Sung Je;Kang, In Hye;Park, Jui;Ryu, Si Saeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.210-210
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    • 2018
  • 효과적인 물 사용과 물 관리 정책을 수립하기 위해서는 산업적 차원에서의 물 발자국 연구를 통해 산업 전반적인 수자원 활용 상황을 비교 분석할 필요가 있다. 또한 앞으로 국가 차원의 물 안보 정책을 수립하기 위해서는 기후변화와 국제환경 변화로 인해 우리나라의 물발자국 변화를 예측하는 것이 필수적이다. 국외에서는 일찍이 물과 환경전문 교육기관인 UNESCO-IHE를 중심으로 물발자국 산정방식의 이론적 연구와 함께 가상수 무역에 대한 연구를 진행해왔으며, 국제표준화기구(International Organization for Standardization, 이하 ISO)는 2014년 물발자국에 대한 가이드라인을 국제표준으로 지정하였다. 국내에서는 2009년 가상수와 물발자국에 대한 이론이 소개되어 공공기관의 주도로 가상수 및 물발자국과 관련된 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구결과를 바탕으로 데이터베이스를 구축하기도 하였으나 1차 산업 위주로 구성되어 있어 2차, 3차 산업 등 다른 산업에 대한 정보는 부족한 상태이다. 따라서 앞으로는 2차, 3차 산업 등에 대한 연구가 필요하다. 국제 가상수 거래의 도출을 위한 기초자료로서 WIOD의 input-output tables와 environmental accounts 등을 활용하였다. 본 연구에서는 생산량, 물사용량과 관련된 지표를 결합하여 가상수량을 도출하는 과정을 제시하고, 가상수 이동흐름 및 추이를 분석하였다. 이를 위해 주요 16개국(아르헨티나, 호주, 브라질, 캐나다, 중국, 프랑스, 독일, 인도, 일본, 한국, 러시아, 사우디아라비아, 태국, 미국, 베트남)의 농축산물 주요 10개 품목(쌀, 보리, 옥수수, 밀, 콩, 감자, 채소, 소고기, 돼지고기, 계란)을 대상으로 분석을 실시했다. 또한 국가별 가상수 교역량, 국가 간 가상수 교역량에 대한 1989년부터 2014년까지의 데이터셋을 구축하고 이에 대해 분석을 수행하였다. 가상수 교역의 품목별 분석결과 주요 16개국의 주요 가상수 수입 품목은 콩, 옥수수, 밀, 보리 순이며, 주요 가상수 수출 품목은 밀, 콩, 옥수수, 쌀 순으로 파악되었다. 가상수의 종류별로 분석한 결과 가상수 교역량은 지난 25년간 녹색 가상수가 94%의 압도적으로 많은 비중을 차지하고 있었다. 국가별로 가상수 수출입량을 분석한 결과 1989년에서 2013년까지 미국, 브라질, 아르헨티나, 호주 등 주요 농업 국가들이 전 세계 가상수 수출에서 우위를 점하고 있는 것으로 분석되었다.

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