• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.11-14
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• 2004

CRM은 고객을 이해하고 고객과 대화하며 고객에게 최고의 서비스를 제공하는 기업의 경영전략이라고 할 수 있다. 이러한 고객경영전략은 정보기숙의 변화에 따른 시장의 변화, 고객의 변화가 반영되어 CRM의 변화를 가져왔다. 특히 앞으로 전개될 디지털 양방향 데이터 방송을 기반으로 하는 t-Commerce 산업에서 CRM은 더욱 중요한 경영전략이 될 것이다. 본 연구에서는 양방향 데이터 방송을 기반으로 t-CRM의 정의와 특징을 분석하고 기존 CRM의 구성요소와 분류를 확장된 CRM을 적용하여 제시하였다.

• 디자인학연구
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• 제15권4호
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• pp.159-168
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• 2002

세계는 지식정보사회(knowledge information society)에 돌입하였다. 정보기술은 지식경영을 등장시킨 요인중의 하나이며 지식경영발전을 가속화시키는 원동력이라고 볼 수 있다. 그리고 최근 정보기술과 인터넷은 눈부신 발전을 해오고 있다. 따라서 본 연구는 급변하는 디지털 환경하의 방대한 인터넷 데이터에서 웹 데이터 마이닝을 통해 고객에 대한 숨겨진 지식을 창출하고, 그 지식을 지식경영프레임웍에 적용한 지식-기반디자인 패러다임을 구축하여 디지털 환경에서 실시간에 고객에 대한 유용한 지식을 창출하여 고객의 욕구를 충족시키는 디자인을 개발 할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 먼저 이론적 고찰에서 지식경영프로세스와 웹 데이터 마이닝에 관련된 다양한 사전 연구들을 살펴보고 지식경영프로세스와 웹 데이터 마이닝을 결합하여 새로운 지식-기반 디자인 패러다임(본 연구에서는 웹 데이터 마이닝과 지식경영프로세스가 통합하여 구현된 진정한 의미의 eCRM을 지식-기반 디자인패러다임이라 칭한다)을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.14-24
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• 2020

본 논문은 최근 세계적인 데이터 개방·공유 정책에 따라 국가R&D 데이터 기반 경영을 위한 효율적인 국가R&D API(Application Programming Interface) 관리시스템 구축과 운영 데이터 활용 가능성 탐색을 목적으로 한다. 국가R&D 데이터 개방·공유 추세에 따라 국가R&D API 서비스의 운영 데이터 분석을 통해 경영효율화 방안을 마련한다. 이를 위해 기존에 개별적으로 배포하던 국가R&D API에 대해 파라미터를 표준화하고 개별 API들을 통합하여 국가R&통합API 관리시스템을 구축한다. 국가R&D API의 서비스 호출 트래픽을 보면 측정을 시작한 2015년 대비 2019년까지 554.5%의 큰 성장세를 이루고 있다. 이에 따라 본 논문은 국가R&D통합API 관리시스템의 실제 운영에 있어서 서비스 운영관리 데이터 기반의 데이터 준비, 분석, 예측을 통해 운영 데이터 활용 가능성을 탐색한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.207-210
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• 2018

인플루언서(Influencer)란 소셜 미디어에서 유난히 많은 영향력과 파급효과를 가지고 오는 사람들을 말하며, 이들이 만들어내는 콘텐츠는 이제는 자신들의 브랜딩을 넘어선 커머스(Commerce) 효과를 발휘하고 있다. 본 논문에서는 소셜 웹 그리고 공공데이터를 중심으로 뷰티 빅데이터와 방송 콘텐츠 빅데이터를 수집하고 분석하여 상호 상관성에 기반하여 화장품 관련 기업에서 CRM(Customer Relation Management), PLM(Product Lifecycle Management, SCM(Supply Chain Management System) 등의 경영정보시스템과 연계한 뷰티 분야에 최적화된 통합 경영정보시스템을 제안한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.291-298
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• 2006

패턴인식 문제에서 한 범주에 속한 데이터의 수가 다른 범주에 속한 데이터의 수보다 극히 많거나 적으면 데이터 불균형이 발생했다고 한다. Support Vector Machine(SVM)은 다른 기계 학습 알고리즘들과 마찬가지로 학습에 사용되는 데이터의 범주간 비율이 거의 비슷하다는 가정 하에서 학습을 하고 예측 결과를 도출하게 된다. 그러나 실제 문제에서는 데이터의 불균형이 발생하는 경우가 매우 빈번하며, 이러한 경우에는 모델의 성능이 매우 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실제로 데이터 불균형이 SVM의 분류 결과에 어떠한 영향을 미치는지를 2차원 인공 데이터를 통하여 알아본다. 그리고 이러한 데이터 불균형을 해소하기 위하여 Under-Sampling 기반 앙상블 SVM을 제안하였다. 제안된 방법을 두 가지 인공 데이터에 적용하여 본 결과, 제안된 방법은 데이터 불균형을 해소하기 위해 사용되는 기존의 방법들에 비하여 소수 범주에 속하는 데이터의 수가 매우 적고 데이터의 불균형이 매우 심한 경우에도 높은 성능과 안정성을 갖는 효과적인 방법이라는 것이 입증되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.448-450
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• 2016

정보기술과 디지털 경제의 확산으로 대규모의 데이터가 생산되는 정보화시대에서 빅 데이터의 중요성이 강조되고 있으며 다양한 분야에서 이를 응용하고 있다. 빅 데이터 분석도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 R을 이용하여 기상뉴스에 나타난 기상관련 빅 데이터를 분석한다. 다양한 뉴스에서 기상 관련 데이터를 수집하고 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지 빈도 조사를 수행한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.31-39
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• 2020

빅데이터 분석은 경영 및 산업현장에서 다양하게 분석되고 사용되고 있으며, 경영의사결정에서 중요한 역할을 한다. 경영분석 업무에 종사하는 빅데이터 분석 직무자의 직무능력은 반드시 미시적인 IT 기술 습득이 요구되는 것이 아니라, Data Scientist로서 다양한 경험과 인문학적 지식과 분석력이 요구되어진다. 그러나, 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standards)을 기반으로 하는 국공립 교육기관 및 직무교육기관의 빅데이터 교육은 소프트웨어 공학적 측면에서 진행되고 있으며, 이러한 교육 방법론은 비 기술기반 전공자에게는 어렵고, 비효율적인 결과를 초래하기도 한다. 따라서, 우리는 현재의 빅데이터 플렛폼과 그와 관련된 기술을 분석하여, 그 중에서 현장 직무자에게 반드시 필요한 직무능력 요구수준이 무엇인지를 정의하였다. 그리고, 이를 바탕으로 비 기술기반 전공자를 위한 빅데이터 분석 및 시각화 기법 교육과정을 구성하였다. 특화된 본 교육과정을 경영현장에서 경영분석에 종사하는 금융기관 실무자를 중심으로 Pilot test를 실시한 결과 좀 더 개선된 교육효과를 얻을 수 있었다. 이에 본 연구에서 제시되는 교육방법은 산업전반에서 효율적으로 빅데이터 직무 수행과, 비 기술기반 전공 직무자를 대상으로 빅데이터 분석 및 시각화 교육이 활성화되는 계기가 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.459-462
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• 2021

본 연구는 반도체 제조 공정중 발생하는 센서 데이터를 활용하여 딥러닝기반으로 불량을 예측하는 모델을 제안한다. 반도체 공장에서는 FDC((Fault Detection and Classification)라는 불량을 예측하는 시스템이 있지만, 공정의 복잡도가 높고 센서의 종류가 많아 공정 관리자가 모든 센서의 기준을 설정 및 관리하는데 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 공정 설비의 센서 데이터를 딥러닝을 활용하여 학습시켜 센서 기준정보로 임계치를 제공하고, 가공중 발생하는 센서 데이터가 입력되면 정상 여부를 판정하는 모델을 제안한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.603-607
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• 2007

GPS 수신기의 지속적인 가격 하락과 GPS 기반의 다양한 위치기반서비스 개발로 인하여 개인 휴대용 GPS 수신기의 보급이 확대되고 있다. 이동객체의 위치 및 시간 정보를 포함하고 있는 GPS 데이터를 분석하면 이전에는 불가능했던 이동패턴을 파악하고 이해하는 것이 가능해진다. 이동객체 데이터의 저장과 분석에 관한 연구들이 진행되고 있지만, 이동객체의 속성에 따른 다차원적 이동패턴 분석에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구는 개인 휴대용 GPS 수신기를 통해 수집된 이동 데이터와 이동객체의 속성 데이터를 통합하여 이동객체의 시공간적 특성을 다차원적으로 분석할 수 있는 데이터마트를 구현하고 시각적으로 표현하였다. 이러한 과정을 통해 GPS 데이터를 이용한 이동패턴 분석의 유용성과 문제점을 탐색적으로 살펴보았다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1545-1581
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• 2006