• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1272-1281
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• 2006

RFID 기술을 이용함으로써 얻을 수 있는 많은 장점으로 인하여, 공급망에서 발생하는 실시간 제품 정보를 수집하고 관리하기 위하여 RFID 기술이 도입되고 있다. 기존의 RFID 기반의 공급망 관리 시스템은 제품의 위치에 따른 가시성은 확보할 수 있지만, 제품의 모든 상태에 따른 가시성은 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 공급망 상의 제품 이동을 계획하고, 제품이 계획에 따라 이동할 때 발생하는 정보를 실시간으로 모니터링하고 통제할 수 있는 제품 상태 기반의 물류 통제 시스템을 설계하고 개발하였다. 이를 위해 본 연구에서는 첫째, 공급망에서 발생하는 제품 상태의 정의와 상태 변화의 흐름을 state chart로 표현하고, 둘째, 공급망에서의 폐쇄형관리 패러다임을 통한 제품 통제(감시 및 예외처리)를 정의하였으며, 셋째, Temporal data modeling을 통해 RFID 데이터 기반의 Database를 설계하고, 마지막으로, Publish/Subscribe 모델을 통해 효율적인 제품 상태 기반의 물류 통제 시스템 아키텍처를 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.472-484
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• 2004

인터넷 쇼핑이 성장하면서 비교쇼핑몰의 중요성도 그만큼 증가하고 있다. 그러나 현재의 비교쇼핑몰들은 웹으로부터 제품가격정보와 같은 단순한 XML 데이터만을 수집하여 비교할 뿐, 배송비와 같이 규칙을 기반으로 한 정확한 비교는 제공하지 못하고 있다. 각 쇼핑몰은 저마다 배송비에 관한 정책을 다양하게 제시하고 있으나 비교쇼핑몰에서는 이를 반영할 구조를 가지고 있지 못하기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 규칙 기반의 추론을 이용해 상품가격에 배송비를 포함하여 비교를 수행할 수 있는 비교쇼핑몰을 구현하고자 한다. 이를 위해 eXtensible Rule Markup Language (XRML)를 이용하여 각 쇼핑몰의 웹페이지의 문장과 표로부터 규칙을 습득하는 방안을 제시하였다. 이 구조를 이용하면 웹페이지에서 완전에 가까운 규칙을 자동생성할 수 있을 뿐만 아니라, 각 사이트에서 변화가 발생하면 이를 반영하여 규칙을 일관성있게 수정하도록 지원할 수 있다. 본 연구에서는 인터넷 상의 대표적 서점인 Amazon.com, BarnesandNoble.com, Powells.com에 대해 XRML을 기반으로 설계한 비교쇼핑몰의 프로토타입 ConsiderD를 개발하였다. 이 과정에서 웹으로 부터 규칙을 자동생성 할 수 있는 잠재력을 검정하고, 배송비 효과의 중요성을 실험을 통해 예시하였다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2000.11a
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• pp.73-80
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• 2000

공급망상에서 ATP는 단순히 고객에게 납기를 확약해 주는 고객 서비스 기능이 아니다. 이것은 공급 망상에서 ATP Rule을 기반으로 하여 수요와 공급 일치에 도달하기 위한 핵심 기능이다 따라서 SCM Solution을 이용하여 공급 체인 전반에 걸쳐 제품 가용성에 대한 즉시 및 동시 엑세스를 관리하여 기업의 납기 일의 정확도에 대한 최고의 확신을 가져올 수 있으며, SCM Solution을 통해 주문이나 예측 수주로 인하여 새로운 수요가 제품 가용성에 미칠 영향을 결정할 수 있다. 본 논문에서는 공급체인 전체의 통합관리 솔루션을 통하여 SCM에 대한 필요성을 정리하고 ATP관련 데이터를 분석을 수행한다. 이 것을 바탕으로 고객관계 관리( Customer Relationship Management)와 연계하여 세부데이터의 흐름 및 고객 가치를 향상 할 수 있는 ATP Rule을 정의한 후, 본 논문에서는 공급망상에 ATP Rule을 적용하여 ATP관련 데이터를 유연성 있게 취합할 수 있는 방안과 분류체계를 제시한 다단계 ATP모형을 제시 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.296-299
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• 2008

E-Learning 환경에서 학습자에게 보다 정확한 맞춤형 교육 시스템을 제공하기 위하여 평가 문항 및 학습 문항의 난이도, 변별도 등과 같은 문항 정보 활용이 필요하다. 본 논문에서는 문항 난이도, 변별도의 수치를 메타데이터에 저장하고, 평가 문항 및 학습 문항을 저작할 수 있는 템플릿(Templates) 및 GUI(Graphical User Interface) 기반의 SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language) 저작도구를 설계 구현 하였다. 구현한 시스템은 SMIL 문법을 모르는 교수자가 문항 난이도, 변별도를 메타데이터에 저장하고, 학습 문항을 쉽게 저작하는데 효율적이다. 또한 저작된 문항은 XML(Extensible Markup Language) 기반 메타데이터를 활용함으로서 다른 플랫폼과의 통합 관리 및 재사용에 용이하다.

• Information Systems Review
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• v.24 no.4
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• pp.1-22
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• 2022

The transition to a non-face-to-face consumer society has rapidly occurred since Covid-19. The need for a subdivided urban logistics policy centered on courier delivery, a life-friendly last-mile logistics service, has been raised. This study proposes a SNS-based method that can analyze the demand relationship by region and product, respectively. We extend the market basket network (MBN) and co-purchased product network (CPN), find product category patterns, and confirm regional differences by using delivery order data. Our results imply that SNA analysis can be effectively applied to inventory distribution or product (SKU) selection strategies in urban logistics.

• Information Systems Review
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• v.24 no.1
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• pp.39-57
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• 2022

This paper proposes the GMOPTBoost algorithm to improve the performance of the AdaBoost algorithm for bankruptcy prediction in which class imbalance problem is inherent. AdaBoost algorithm has the advantage of providing a robust learning opportunity for misclassified samples. However, there is a limitation in addressing class imbalance problem because the concept of arithmetic mean accuracy is embedded in AdaBoost algorithm. GMOPTBoost can optimize the geometric mean accuracy and effectively solve the category imbalance problem by applying Gaussian gradient descent. The samples are constructed according to the following two phases. First, five class imbalance datasets are constructed to verify the effect of the class imbalance problem on the performance of the prediction model and the performance improvement effect of GMOPTBoost. Second, class balanced data are constituted through data sampling techniques to verify the performance improvement effect of GMOPTBoost. The main results of 30 times of cross-validation analyzes are as follows. First, the class imbalance problem degrades the performance of ensembles. Second, GMOPTBoost contributes to performance improvements of AdaBoost ensembles trained on imbalanced datasets. Third, Data sampling techniques have a positive impact on performance improvement. Finally, GMOPTBoost contributes to significant performance improvement of AdaBoost ensembles trained on balanced datasets.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.479-479
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• 2017

본 연구는 벤처기업의 매출액의 영향요인에 대하여 기업 내 자원을 범주화하여 그 영향력을 검증하고, 나아가 기업이 보유한 역량을 2개의 차원으로 구분하여 각 차원에 따른 집단 간 벤처기업성과 영향요인의 차이를 확인하고자 하였다. 즉, 기업이 보유하는 역량인 기술, 가격, 품질, 디자인, 조직관리, 마케팅 경쟁력에 대하여 요인분석을 통해 기술역량과 경영역량 차원을 도출하였고, 군집화 과정을 거쳐 각 역량 수준에 따른 네 개의 벤처기업 집단을 분류하였다. 네 개의 집단은 기술-경영 우위, 기술주도, 경영주도, 기술-경영 열위로 나뉘었다. 이후 성과 영향요인들을 자원기반이론의 관점에서 기업현황, 기업가자원, 인적자원, 재무자원, 기술자원, 외부자원의 여섯 개의 상위 범주로 구분하였고, 각 범주에 포함되는 세부 요인들이 매출액에 미치는 영향을 '벤처기업정밀실태조사'의 2개년 데이터를 활용하여 분석하였다. 분석 결과 첫 번째, 전체 벤처기업을 대상으로 분석한 결과 모형에 투입된 33개의 변수들 중 22개의 변수가 벤처기업 매출액에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 두 번째, 기업 역량 차원 분류에 따른 기업 집단 간 영향요인 차이를 분석한 결과, 매출액 영향요인은 입력된 33개의 독립변수 중 최대 13개에서 최소 8개로, 기업 역량 차원에 따른 매출액 영향요인의 차이가 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.741-743
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• 2015

오늘날 BI(Business Intelligence)시스템 다차원 데이터를 다루는 많은 방법들이 제안되어 TB 이상의 데이터를 다룰 수 있다. 하지만 IT 전문가 및 IT에 대한 투자여력이 충분하지 않은 중소 제조 기업들은 발 맞춰가기 힘들다. 또한 생산관리시스템(MES)을 미 도입한 기업이 대다수이고, 존재하는 현장데이터의 대부분도 수기데이터 또는 Excel 데이터로 보관 되어 있어, 수작업에 의한 데이터 분석과 의사결정을 수행한다. 이로 인해, 불량 요인 파악이나 이상 현상 파악이 불분명하기 때문에 데이터 분석에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 중소제조기업의 경쟁력 강화를 위하여 제조 기업현장에서 사용되는 데이터를 자동으로 수집하여 정제 및 처리하여 저장이 가능하도록 하는 빅 데이터 분석 시스템 모델을 개발하였다. 이 분석 시스템 모델은 ERP, MIS 등에 존재하는 데이터들이 각 시스템의 DB 기능을 활용하여 데이터를 추출하고 정제하여 수집하는 ETL(Extract Transform Loading)과정을 통한다. 현장에서 비정형으로 기록되고 있는 정보들(ex. Excel)은 ODE(Office Data Excavation)모듈을 통해 문서의 패턴을 자동으로 인식하고 정형화된 정보로서 추출, 정제되어 수집된다. 저장된 데이터는 오픈소스 데이터 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용하여 다양한 chart들을 통한 강력한 시각효과를 제공함으로써, 정보간의 연관 관계 및 다차원 분석의 기반을 마련하여 의사결정체계를 효과적으로 지원한다. 또한, 높은 가격에 형성되어 있는 빅데이터 솔루션을 대신해 오픈소스 Spago BI를 이용하여 경제적인 빅 데이터 솔루션을 제공한다. 본 연구의 기대효과로는 첫째, 현장 데이터 중심의 효과적인 의사결정 기반을 마련할 수 있다. 둘째, 통합 데이터 기반의 연관/다차원 분석으로 경영 효율성이 향상된다. 마지막으로, 중소 제조기업 환경에 적합한 분석 시스템을 구축함으로써 경쟁력과 생산력을 강화한다.

• Information Systems Review
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• v.20 no.2
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• pp.63-85
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• 2018

Emerging hotspot and trendy areas are formed into alleys and blocks with the help of viral effects among social network services (SNS) users called "Golmogleo." These users search for every corner of the alleys to share and promote their own favorite places through SNS. An analysis of hot places is limited if it is only based on macroeconomic indicators such as commercial area data published by national organizations, large-scale visiting facilities, and commuter figures. Careful analyses based on consumers' actual activities are needed. This study develops a "social big data analysis methodology" using Instagram data, which is one of the most popular SNSs suitable to identify recent consumer trends. We build a spatial analysis model using Local Moran's I. Results show that our model identifies new trend zones on the basis of posting data in Instagram, which are not included in the commercial information prepared by national organizations. The proposed analysis methodology enables better identification of the latest trend areas formulated by SNS user activities. It also provides practical information for start-ups, small business owners, and alley merchants for marketing purposes. This analytical methodology can be applied to future studies on social big data analysis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.181-183
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• 2000

현재의 컴퓨팅 환경은 멀티미디어와 인터넷, 즉 웹 환경으로 요약된다. 이러한 환경에서 운영되는 복잡한 정보 시스템-인터넷 TV 방송, 문서 관리시스템, 가상 대학, 그룹 웨어, 지식 경영 시스템 등은 대용량의 데이터베이스 데이터와 멀티미디어 데이터를 기반으로 해서 동작한다. 이러한 시스템들에서의 데이터은 데이터 베이스 내에 존재하는 메타 데이터와 운영체제의 파일 시스템 내에 존재하는 파일 데이터로 나뉜다. 이러한 데이터의 분리로 인해서 나타나는 가장 큰 문제점은 이 둘 데이터 사이의 불일치성(inconsistency)이다. 이는 멀티미디어 데이터와 데이터베이스 데이터를 접근해서 사용하는 기능(operation)의 차이로 인해서 발생하게 된다. 본 논문에서는 복잡한 정보시스템에서 사용되어 지는 데이터들 사이에 발생되는 불일치성을 해결하며, 쉬운 프로그램밍을 위한 응용 프로그래밍 인터페이스(ATI)를 제공해주는 AEM(Activity Execution Manager) 프레임워크를 설계 및 구현한다.