빅데이터 분석을 통한 기업 경영환경에 대한 이해와 통찰을 구하고자 하는 요구가 산업 및 기업 경영 전반에 증가하고 있다. 이러한 사회적 요구에 따라 산업의 이해와 기업 경영의 이해를 위하여 기업의 경영실적 및 향후 계획을 포괄적으로 담고 있는 기업공시정보를 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 이러한 기업공시정보는 대표적인 비정형 데이터로써 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 그 범위와 수준에 대한 다양한 접근을 통하여 산업 수준 및 기업 수준에서 다양한 활용이 가능하다. 그러나 아직은 이러한 기업공시자료를 활용한 산업 및 기업 레벨에서 적용가능한 수준의 분석모델이 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 실제 활용 가능한 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 제안하고자 한다. 미국상장기업의 공시자료인 미국 SEC EDGAR 자료를 기반으로 텍스트마이닝 알고리즘을 적용하여 산업 및 기업 수준의 경영주제(토픽)에 대한 추이분석이 가능한 모델을 제안하고자한다. SEC EDGAR의 10-K 문서를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 통하여 산업 수준에서 전체 산업의 주제분야 분류를 파악하였고, 산업간 비교 측면에서 소프트웨어 산업과 하드웨어 산업 분야의 사례를 통해 최근 20년간의 토픽추이를 비교분석 하였다. 또한 최근 20년간의 기업의 경영주제 변화를 소프트웨어 산업에 속한 2개 기업을 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 산업 및 기업 수준에서의 경영주제의 추이 변화를 파악하여 쇠퇴 및 성장 추세에 있는 경영주제를 확인 할 수 있었다. 한편 word2vec 워드 임베딩 모델과 주성분분석을 통한 차원 축약을 통해 소프트웨어 산업분야의 기업 및 특정 제품(혹은 서비스)에 대한 매핑을 통해 유사한 경영주제(토픽)를 가지는 기업 및 제품(서비스)을 사례를 통해 파악하였으며, 이를 시간적 흐름에 따른 변화 양상도 관찰할 수 있었다. 본 연구의 목적이 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 개발하기 위한 방법론을 제안한 측면에서, 해외 데이터를 사용하여 산업의 경영주제 변화 추이, 기업의 경영주제 변화 추이를 거시적으로 조망할 수 있는 실무적인 방법론의 제안에서 의의가 있을 수 있다. 한편 기업의 기술경영전략 측면에서 기업의 경영토픽의 잦은 변화, 경영주제의 변화의 속도 등 다양한 변화 양상의 차이에 따른 기업의 매출 등의 경영성과와의 연관성 분석, 실제 기업의 제품포트폴리오의 구성에 따른 기업 간의 경쟁상황 등을 파악하는 미시적 모델 제안을 위한 추가 연구가 요구된다.
최근 안전점검자가 접근성 문제로 점검이 어려운 교량 부재의 상태평가를 위해 영상분석 기반의 시설물 점검 기법연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 교량을 대상으로 딥러닝 기반 영상정보에 대해서 상태평가 연구를 진행하였고 이에 대한 평가 프로그램(프로토타입)을 개발하였다. 딥러닝 기반 교량 손상탐지 프로토타입을 개발하기 위해 딥러닝 모델 중 손상 검출 및 정량화가 가능한 의미론적 분할 모델인 Mask-RCNN를 적용하였고 학습데이터 6,540장(오픈 데이터 포함)과 손상유형에 적합한 레이블링을 구성하였다. 모델링에 대한 성능검증한 결과, 콘크리트 균열, 박리/박락, 철근노출과 도장 박리에 대한 정밀도(precision)는 95.2 %, 재현율(recall)은 93.8 % 나타내었다. 또한, 교량 콘크리트 부재 손상율을 이용하여 콘크리트 균열 실 데이터를 2차 성능검증 하였다.
본 연구에서는 S-O-R 프레임워크를 기반으로 개인에 대한 자극(유튜브 채널의 영상 특성, 유튜버 특성, 실시간 방송 특성)이 어떻게 유기체(지각된 유용성, 지각된 즐거움, 사회적 존재감)를 형성하고, 이것이 시청자 반응(지속시청의도, 유료후원의도)에 영향을 미치는지를 유튜브 실시간 방송 환경에서 검증해 보고자 한다. 이를 위해 연구모형 및 가설을 구성하였고, 유튜브 플랫폼의 실시간 방송 채널 서비스 이용자를 대상으로 수집한 369부의 설문자료를 분석하였다. 분석결과, 일부 영상 특성, 유튜버 특성, 실시간 방송 특성이 시청자의 지각된 유용성, 지각된 즐거움, 사회적 존재감에, 더 나아가 지속시청의도, 유료후원의도에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 결론에서 연구결과의 이론적 및 실무적 시사점을 논의하였다.
최근 조직에 지식경영을 도입해야 할 필요성이 강조되고, 이를 도입하고자 관심을 갖고, 도입 중에 있는 조직들이 점차 증가하고 있다. 그러나 지식경영의 도입은 지속적인 구축과정을 필요로 한다. 또한 이러한 지식경영을 도입하였을 때 과연 조직은 어떠한 성과를 얻을 수 있을까라는 점에 많은 질문을 갖게 된다. 따라서 지식경영을 도입함으로써 조직이 어떻게 변화하며, 궁극적으로 조직의 성과를 어떻게 측정해야 할 것인가는 중요한 사항이다. 이에 본 연구에서는 최근 그 유용성이 강조되는 BSC 관점에서 점진적 지식경영 방법론에 토대를 둔 파일럿 영역단위의 접근에 기반한 산업별 조직의 가치활동의 가중치를 평가해 봄으로써 효과적인 지식경영의 성과측정 방법에 대한 지침 모델을 고찰해 보았다.
사례기반 추론기법(case-based reasoning)은 수많은 데이터 속에서 현재 문제와 유사한 과거데이터를 실시간으로 탐색하고 복원해내야 하기 때문에, 과거에 축적된 데이터의 양이 방대하거나 또는 데이터의 축적 속도가 빠를 경우 계산비용(computational cost)이 급격히 높아지는 확장성(scalability) 문제를 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 기존의 일부 연구들은 클러스터링(clustering) 기법을 적용하여, 전체 데이타를 사전에 몇 개의 그룹으로 분류한 후, 특정 클러스터 내에서만 과거 사례를 탐색하도록 하는 클러스터링과 사례기반 추론의 하이브리드 기법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법은 클러스터 수를 얼마로 설정했는지에 따른 성능편차가 심하고, 또한 기본적인 사례기반 추론기법에 비해 일반적으로 낮은 예측성능을 도출하는 문제점이 있다. 본 연구는 이러한 기존의 클러스터-사례기반추론기법의 문제점을 실증적으로 분석하고, 이를 극복할 수 있는 새로운 하이브리드(hybrid) 사례기반 추론기법을 제안한다. 제안된 기법은 실제 심장병환자를 예측하는 문제에 적용하였으며, 그 결과 제안된 기법이 기존의 사례기반 추론기법에 비해 현격하게 낮은 계산비용을 사용하면서도, 유사한 수준의 예측성능을 도출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 스프링 프레임 워크를 이용한 클라우드 환경에서의 자산 및 부실예측 지원시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 자동화된 통합인증 및 접근제어 시스템으로서 각기 독립된 모듈에서 처리된 데이터를 기초로 거래관리 모듈로 통합하여 자산 및 부실예측을 평가하고 지원시스템의 데이터의 기법을 다른 모듈과 공유함으로써 자산의 부실채권을 이용한 회수를 관리하여 효율성을 높인다. 또한 제안 시스템은 클라우드 환경에서 운영되므로 정보화를 통한 경영혁신 및 경영정보를 활용한 리스크 관리 시스템을 처리하는데 목적을 둔다. 따라서 제안하는 시스템은 고객과 기업의 전략경영 등의 기능을 강화하여 업무투명성, 비용절감, 고객 접근성이 기존시스템보다 효율적으로 사용될 것으로 기대된다.
데이터 3법 개정에 따라 새롭게 금융분야 마이데이터 산업이 도입되었다. 마이데이터 서비스는 맞춤형 금융상품 비교/추천, 맞춤형 소비 조언 등 개인 맞춤형 서비스를 제공한다. 2022년부터 마이데이터 서비스가 시작되었지만 현재 서비스 이용은 크게 활성화되지 못하고 있다. 본 연구는 개인 맞춤형 금융상품 비교/추천 등 금융 소비자 관점에서 마이데이터 서비스 이용에 미치는 요인에 대해 가치기반수용모델을 통해 연구하고자 했다. 이익(Benefit)과 희생(Sacrifice) 변수를 이용하여 금융 소비자들이 갖는 마이데이터 서비스에 대한 지각된 가치와 이용 의도와 관련된 요인을 검증하였다. 조절변수로는 개인 혁신성을 이용하였다. 연구 결과, 맞춤형 상품 비교/추천 서비스는 금융 소비자의 마이데이터 서비스 이용 의도에 중요한 영향을 준다는 것을 알 수 있었고, 개인 혁신성이 조절변수로서 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 마이데이터 서비스 시행 후, 1년이 경과하지 않은 시점에서 소비자의 인지된 가치를 연구하였기에 시기적으로 선행 연구로서 의의가 있다고 할 수 있다. 또한 실무적으로는 마이데이터 서비스의 방향성과 마케팅 소구점을 확인할 수 있었다.
방대한 양의 의료 데이터를 이용하여 함축적이며 특정 주제 혹은 부서 단위에 적합한 원무 데이터마트를 구축하고자 한다. 먼저 다양한 정보를 사용자의 요구에 따라 체계적으로 분석하고 설계하여 원무관리를 위한 데이터마트를 구축하고, OLAP 기반의 의사결정지원시스템을 개발하여 원무 관리자나 최고 경영자의 의사결정에 도움을 주는 한편, 이를 통해 가치 있는 정보를 추출함으로써 경영활동을 돕고 분석된 내용을 토대로 마케팅에 활용할 수 있도록 의미 있는 데이터를 제공하고자 한다.
안면 인식은 Face ID를 비롯하여 미아 찾기, 범죄자 추적 등의 분야에 도입되고 있다. 안면 인식은 최근 딥러닝을 통해 인식률이 향상되었으나, 측면에서의 인식률은 정면에 비해 특징 추출이 어려우므로 비교적 낮다. 이런 문제는 해당 인물의 정면이 없고 측면만 존재할 경우 안면 인식을 통한 신원확인이 어려워 단점으로 작용될 수 있다. 본 논문에서는 측면 이미지를 바탕으로 정면을 생성함으로써 안면 인식을 적용할 수 있는 상황을 확장하는 인공지능 기반의 안면 정면화 모델을 구현한다. 모델의 안면 특징 추출을 위해 VGG-Face를 사용하며 특징 추출에서 생길 수 있는 정보 손실을 막기 위해 U-Net 구조를 사용한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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