• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.04a
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• pp.93-97
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• 2018

본 연구에서는 한국디자인진흥원의 우수디자인제품 선정이 기업의 경영성과에 미치는 영향에 대하여 분석하고, 상대적으로 경쟁력이 낮은 창업기업을 중심으로 경영성과에 대하여 연구하고자 하였다. KIDP의 2013년 통계에 따르면 제품 판매에 미치는 요소 중 디자인이 27.53%로 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 기업 규모에서는 대기업과 중기업에 비해 소기업이 제품판매에 미치는 요소 중 디자인 요소가 제일 높은 것으로 나타나고 있다. 또한 이번 연구를 위해 수집한 데이터의 업종별 추이를 살펴보면 기술 기반 업종이 도 소매업을 비롯한 기타 업종에 비해 증가율이 상대적으로 높게 나타나고 있는 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 어려운 경영여건에서도 디자인의 중요성을 인식하고, KIDP로부터 우수디자인제품 선정을 받은 기업 중 186개(2013년, 2014년, 2015년)를 대상으로 업력이 7년 이하인 창업기업과 업력이 7년 이상인 계속기업의 경영성과에 차이가 있는지를 실증 분석하였다. 또한 우수디자인제품 선정기업 중 디자인의 역할이 상대적으로 크게 나타나는 제조업과 비제조업 간의 경영성과(매출액)의 차이에 대해서도 분석하였다. KIDP의 우수디자인제품 선정이 기업의 경영성과에 효과가 있는지를 선정연도를 전후 비교하여 "창업기업이 계속기업에 비해 경영성과(매출액)에 더욱 긍정적 효과를 미칠 것이다"라는 가설을 설정하고 실증분석을 한 결과는 창업기업이 경영성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 우수디자인제품 선정이 제조업과 창업기업 내의 제조기업 경영성과에도 유의미한 영향으로 나타나고 있다.

• Korean Business Review
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• v.15
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• pp.79-97
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• 2002

In this study, an analytical CRM for customer segmentation is exercised by integrating and analyzing the customer profile data and the access data to a particular web site. We believe that effective customer segmentation will be possible with a basis of the understanding of customer characteristics as well as behavior on the web. One of the critical tasks in the web data-mining is concerned with both 'how to collect the data from the web in an efficient manner?' and 'how to integrate the data(mostly in a variety of types) effectively for the analysis?' This study proposes a panel approach as an efficient data collection method in the web. For the customer data analysis, OLAF and a tree-structured algorithm are applied in this study. The results of the analysis with both techniques are compared, confirming the previous work which the two techniques are inter-complementary.

• Information Systems Review
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• v.25 no.3
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• pp.27-41
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• 2023

Unlike the previous works focusing on the state-of-the-art methodologies to improve the performance of machine learning models, this study improves the 'quality' of training data used in machine learning. We propose a method to enhance the quality of training data through the processing of 'local grammar,' frequently used in corpus analysis. We collected a vast amount of unstructured corporate review text data posted by employees working in the top 100 companies in Korea. After improving the data quality using the local grammar process, we confirmed that the classification model with local grammar outperformed the model without it in terms of classification performance. We defined five factors of work engagement as classification categories, and analyzed how the pattern of reviews changed before and after the COVID-19 pandemic. Through this study, we provide evidence that shows the value of the local grammar-based automatic identification and classification of employee experiences, and offer some clues for significant organizational cultural phenomena.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.2
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• pp.231-240
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• 2020

With the development in the IT industry and the growth in the game industry, user's game data is recorded in seconds according to various plays and options, and a vast amount of game data can be analyzed based on Bigdata. Combined with business, Bigdata is used to discover new values for profit creation in various fields, but it is utilized in the game industry in insufficient ways. In this study, considering the characteristics of the subdivided lines, we constructed a win-loss prediction model for each line using the game data of League of Legends, and derived the importance of variables. This study can contribute to planning of strategies for general game users to get information about team members in advance and increase the win rate by using the record search sites.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.522-524
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• 2023

위치 기반 서비스(LBS)의 확산으로 다양한 분야에서 활용할 수 있는 많은 양의 경로 데이터가 생성되고 있다. 하지만 공격자가 경로 데이터를 통해 잠재적으로 사용자의 개인정보를 유추할 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 경로 데이터의 프라이버시를 보존하며 유용성을 유지할 수 있는 GAN(Generative Adversarial Network)을 사용한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 GAN은 생성된 결과물을 제어하지 못한다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 ACGAN(Auxiliary classifier GAN)을 통해 생성된 결과물을 제어함으로써 경로 데이터의 민감한 정점을 숨기고, Attention mechanism을 결합하여 높은 유용성과 익명성을 제공하는 합성 경로 생성 모델인 TAP-GAN(Trajectory attention and protection-GAN)을 제안한다. 또한 모델의 성능을 입증하기 위해 유용성 및 익명성 실험을 진행하고, 선행 연구 모델과의 비교를 통해 TAP-GAN이 경로 데이터의 유용성을 보장하면서 사용자의 프라이버시를 효과적으로 보호할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.325-327
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• 2024

국내외에서 AI기반 의료 솔루션 시장은 빠른 속도로 확장 중이며 이에 따른 다양한 의학 분야에서 많은 기법을 통한 의료 AI 시스템이 등장하고 있다. 그러나 기존 다양한 AI 연구가 이뤄짐에도 아직 중환자의 징후 예측에는 많은 어려움이 있다. 또한, 중환자의 경우 현재 의료진만으로 모든 환자를 필요한 시기에 진료하기엔 어려움이 있고 환자 상태 조기 예측이 필수적임을 관련 다양한 의학 기사를 통해 쉽게 인지할 수 있다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하고자 중환자의 진료 결과 데이터를 활용하여 환자의 진료 후 상태를 예측하는 모델을 생성하였다. '용인시산업진흥원'에서 제공하는 60만여 건에 달하는 환자 데이터를 수집하여, 중환자 상태 징후를 조기에 예측할 수 있는 머신러닝/딥러닝 기반 알고리즘으로 구현한 여러 모델에 대해 비교했을 때 딥러닝(DNN) 기반 모델이 약 92%의 분류 정확도를 측정할 수 있었다.

• Knowledge Management Research
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• v.22 no.2
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• pp.1-17
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• 2021

In this study, we predicted the bitcoin prices of Bithum and Coinbase, a leading exchange in Korea and USA, using ARIMA and Recurrent Neural Networks(RNNs). And we used news articles from each country to suggest a separated RNN model. The suggested model identifies the datasets based on the changing trend of prices in the training data, and then applies time series prediction technique(RNNs) to create multiple models. Then we used daily news data to create a term-based dictionary for each trend change point. We explored trend change points in the test data using the daily news keyword data of testset and term-based dictionary, and apply a matching model to produce prediction results. With this approach we obtained higher accuracy than the model which predicted price by applying just time series prediction technique. This study presents that the limitations of the time series prediction techniques could be overcome by exploring trend change points using news data and various time series prediction techniques with text mining techniques could be applied to improve the performance of the model in the further research.

• Knowledge Management Research
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• v.23 no.1
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• pp.187-201
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• 2022

Online reviews written by tourists provide important information for the management and operation of the tourism industry. The star rating of online reviews is a simple quantitative evaluation of a product or service, but it is difficult to reflect the sincere attitude of tourists. There is also an issue; the star rating and review content are not matched. In this study, a star rating prediction model based on online review content was proposed to solve the discrepancy problem. We compared the differences in star ratings and sentiment by continent through sentiment analysis on tourist attractions and hotels written by foreign tourists who visited Korea. Variables were selected through TF-IDF vectorization and sentiment analysis results. Logit, artificial neural network, and SVM(Support Vector Machine) were used for the classification model, and artificial neural network and SVR(Support Vector regression) were applied for the rating prediction model. The online review rating prediction model proposed in this study could solve inconsistency problems and also could be applied even if when there is no star rating.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.457-461
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• 2006

디지털 융합(Digital Convergence)이 모든 분야에서 급속히 전개됨으로서 기업들은 전략적으로 IT를 전사적으로 활용하면서 글로벌 시대의 경쟁 기업들에 비해 보다 빠른 신기술 습득을 적용함으로써 생존 경쟁의 우위 확보 전략이 점차 강화되고 있는 실정이다. IT 기술의 발전 방향도 전사적 데이터 및 비즈니스 프로세스의 통합을 통하여 전 영역에 걸쳐 신기술을 이용하여 표준화와 통합화로 진보되고 있다. 그러나 글로벌 경쟁체제인 세계화가 가속화 되고 있는 기업들의 품질 경영 활동이 실시간으로 처리되지 못함에 따라 각종 경영혁신 활동에 대한 통제/관리와 비용 절감 노력이 기업 역량 강화에 유기적인 효과를 거두지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서 일반적으로 제조 부문이나 사무간접(관리)부문에서도 적용 가능한 6시그마 추진 방법론을 기반으로 목표관리 및 방침관리인 Top-Down 프로세스인 순공학 품질경영 활동인 뿐만 아니라, 현장의 창의적인 품질경영 활동을 통한 Bottom-Up 프로세스인 역공학 품질경영 활동에서도 적용 가능한 실시간 동시공학적인 품질경영 활동의 프레임워크를 설계하도록 한다. 또한 가치 흐름 분석을 통해 낭비 요인을 철저하게 제거하고, 프로세스의 흐름을 최적화하여 원하는 품질경영 활동이 프로젝트로 발전하여 기업경영에 실시간으로 반영될 수 있는 전사적 통합 품질경영 활동 시스템을 제안하도록 한다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.20 no.3
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• pp.54-63
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• 2019

Corporate Sustainability Management (CSM) is management approach and strategies that have grown in importance in recent years. and it is becoming increasingly important to organizations in every industry including the construction industry as well. It is important to establish and continuously manage and improve the strategies at the industrial and enterprise level and also to understand their trend. The most practical way to understand the overall sustainability management strategies and trend of construction companies is to analyze the sustainability management report of representative construction companies and to derive keywords for sustainability management, and then analyzed them using big data. The objective of the study is to analyze the trend of CSM strategies of Korean contractors in terms of key characteristics and implications by big data analysis employing keywords identified in the CSM reports of five major contractors in the Korean construction industry. Understanding the sustainable management strategy trend of construction companies has important significance in terms of being able to find out the issues that the construction industry and construction companies should focus on in order to pro-actively prepare for the future.