국내 데이터베이스 구축 시장은 작년 기준으로 3조 6,633억원 규모로 추정된다. 데이터베이스 산업의 지속적인 성장과 맞물려, 데이터 마이그레이션의 중요성도 날로 높아지고 있다. 고객 위치를 찾아주는 g-CRM이나 고객에게 상품을 추천하는 맞춤 설계 기능 등은 모두 고객 데이터베이스, 상품 데이터베이스, 지리정보 데이터베이스 등이 결합되어야 구현 가능한 서비스들이다. 스마트 비즈니스의 핵심 인프라도 통합되고 완전하며 신뢰할 수 있는 데이터베이스라고 할 수 있다. 이러한 데이터베이스의 중요성에도 불구하고, 데이터 마이그레이션 및 통합 과정의 효율적인 수행 방안이나 데이터 검증 방법에 대하여는 구체적인 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 다양한 타입으로 존재하는 과학기술분야 콘텐츠들을 대상으로 데이터 마이그레이션을 위한 모델을 설계하였고, 모델을 기반으로 실제 데이터 마이그레이션 작업을 수행한 결과를 제시하였다. 아울러 데이터 마이그레이션 결과에 대한 검증을 위해 데이터베이스의 완전성, 데이터값의 일관성, 관계의 일관성을 검증하였고, ANSI/ASQ Z1.4-2003에서 제시된 샘플링 검사 기법도 적용하였다. 결과적으로 모델 수립에 의한 체계적인 데이터 마이그레이션 수행은 데이터베이스 정합성 및 데이터값의 정확성에 영향을 미치고, 고품질의 데이터베이스를 유지하기 위한 필수 요소라 할 수 있다.
인터넷을 비롯한 정보통신기술의 발달로 소비시장의 주체가 고객 중심으로 변화하면서, 고객 관리를 위한 CRM(Customer Relationship Management)이 더욱 중요시되고 있다. CRM의 부각으로 정확한 고객 정보를 획득하기 위한 인증 메커니즘이 발전하였고, 고객과 원활한 커뮤니케이션을 위해 컴퓨터와 진화가 통합된 CTI(Computer Telephony Integration)가 대중화되면서 고객 접점 채널의 역할이 증대되었다. 현재의 고객 접점 채널은 고객 정보를 획득하는 것이 쉽지 않으며, 수집된 고객 정보의 신뢰도가 떨어져서 분석데이터로 직접 사용하기에 적합하지 않은 요소를 지니고 있기 때문에 고객이 고객 접점 채널에 접근시 반복적인 인증 절차를 거쳐야 한다. 따라서 본 논문에서는 고객 접근 방식 자체를 간소화하기 위해 생체 인식 기술의 하나인 지문 인식을 이용하여 ICC(Internet Call Center)를 구축하고자 한다. 본 논문에서 구축한 지문 인식을 이용한 ICC로 기업에게는 신뢰성있는 고객 정보를 제공하고, 고객에게는 빠르고 편리한 접근 방식을 제공할 수 있다.
RFID(Radio Frequency Identification)기술은 초소형 IC 칩에 식별정보를 입력하고 무선주파수를 이용하여 사물, 동물, 사람 등을 인식, 추적, 관리할 수 있는 기술로서 미래 유비쿼터스 환경의 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 연구에서는 를 기반으로 한 개별상품의 라이프사이클을 효율적으로 관리하기 위한 통합시스템 설계를 제안한다. 제안되는 통합 시스템은 개별상품의 라이프사이클(제조/물류/유통) 단계에서의 상품 Traceability와 Visibility를 제공하는 EPCglobal 네트워크 기반의 물류(유통), 금융 정보 통합 시스템으로서, 상품 정보 및 이력 데이터를 실시간으로 제공함으로써 Digital Manufacturing과 RTE(Real Time Enterprise)의 인프라를 제공하고, 기존 레거시 시스템(ERP, CRM, SCM)과의 효과적인 정보공유를 가능하게 할 것이다.
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.
인터넷을 기반으로 기업 활동이 점차로 넘어지면서, 동적이면서 실시간의 데이터를 제공하기 위하여 거미줄처럼 여러 개의 시스템이 연계되기도 하고, ERP, CRM, EAI등으로 기업 내 Application을 통합하기도 한다. Backend System의 통합으로 얻을 수 있는 기대효과에 맞서서 이의 인터넷 서비스 위험은 더 커져 정보 보안 문제가 중요한 이슈가 되었다. 이에 본 논문에서는 웹 기반 사용자의 정보를 안전하게 보호하고, 여러 가지 보안 문제를 해결할 수 있는 안전한 애플리케이션 보안 구조에 대한 설계 및 구현에 대해 기술하였다. 기업의 웹 서비스는 B2B 와 B2E 로 구분되는 데, 특히 B2B 거래 시의 법적 증명력을 가지기 위한 전자 거래 법 규정에 따른 정보 시스템의 보안 구성 요건을 철저히 분석하여, 시스템 구현에 적용하였다. 아울러 향후 기업의 웹 기반 애플리케이션 시스템 보안 구조의 발전방향을 살펴보면서 웹 기반 정보 시스템의 보안 환경을 검토하거나, 추진할 때 도움이 될 수 있고자 한다.
한국데이타베이스학회 2001년도 추계 컨퍼런스: 인터넷 비즈니스 환경에서의 디지털 컨텐츠 기술 발전 및 활용을 위한 컨퍼런스
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pp.453-472
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2001
최근 들어 CRM이 확산됨에 따라 고객과의 접점에서 업무를 담당하는 콜센터의 중요성이 커지고 있으며, 정보기술이 발전함에 따라 콜센터 본연의 업무를 넘어서 콜센터에 새로운 역할이 부가되고 있다. 지금까지 콜센터에는 기계와의 커뮤니케이션에서 발생하는 거부감, 과다한 대기시간, 새로운 통신수단들로 인한 콜센터의 기능약화, 적절한 정보의 적시 사용의 어려움, 기술투자 선행작업의 미약 등의 문제점이 지적되었다. 하지만 무엇보다도 가장 큰 문제점은 명확하게 수립된 경영전략과 운영전략이 없었다는 것이다. 이에, 고객, 서비스 전략, 인적 자원, 프로세스, 정보기술 등 다섯 가지 영역으로 나누어 다른 기업과의 차별화를 달성할 수 있는 콜센터의 경영전략을 수립해야 한다. 고객의 측면에서는 만족되지 않고 있던 고객욕구를 경쟁기업보다 앞서 제공해야 하고, 서비스 전략 측면에서는 고객과의 거래비용을 줄여줄 수 있는 전략이 필요하다. 인적자원 측면에서는 보다 전문적인 서비스를 제공할 수 있는 능력을 보유한 종업원을 콜센터에 배치해야 하며, 프로세스 측면에서는 콜센터를 통해 업무창구를 일원화하는 방향으로 업무 프로세스를 리엔지니어링 해야 한다. 끝으로 정보기술 측면에서는 인터넷과 콜센터를 통합할 수 있는 방안을 모색해야 한다. 그리고 이상과 같은 경영전략 하에 구축된 콜센터의 성과를 극대화하기 위해서 필요한 8가지 운영전략을 도출하였다.
온톨로지는 기 구축된 지식체계나 개념에 대한 기술요소들을 통합하여 새로운 지식 체계를 제시할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 장점을 바탕으로, 본 연구에서는 교육 분야의 상황과 관련된 객체들-인적자원, 기관, 교육자원 등-을 고려한 온톨로지를 구축하고자 하였다. 즉 현재 사용되고 있는 교육 분야의 지식체계나 메타데이터, 온톨로지를 통합하여 새로운 교육 온톨로지를 개발하고자 하였다. 학교도서관과 MLA를 연계한 교수-학습 활동을 교육 온톨로지라는 하나의 프레임워크로 제시하였으며, 그에 대한 특성은 다음과 같다. 첫째, 기존 교육관련 메타데이터 및 온톨로지를 활용하였으며, 둘째, 교육 온톨로지 개념을 먼저 제시하고 그에 맞는 교육 분야 클래스와 속성을 정의하였다. 셋째, 기존의 클래스와 속성을 연결하기 위한 새로운 요소들을 추가하였다.
기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 FRBRoo 분석을 바탕으로 FRBR 시리즈 개념모형을 확장하고 개선하기 위한 방안을 제시하고자 했다. FRBRoo는 CIDOC CRM과 연계된 플러그인 온톨로지다. FRBR 모형을 대체하는 것이 아니라 박물관 분야와의 협력을 위해 개발된 것이다. 연구 과정에서 FRBR 시리즈 모형이 IFLA LRM으로 통합 개정되었다. 이에 LRM에 대한 분석도 추가하였다. 서지 정보가 도서관의 업무와 이용자를 지원해야 한다면, 도서관이 당면한 새로운 과제를 지원하기 위해 서지정보를 분석하는 방식도 개선되어야 할 것이다. 이를 위해서는 시간과 관련된 이벤트 개념이 서지정보의 모델링에 반영되어야 한다. 또한 서지정보의 구축과 교환 단위를 서지레코드보다 더 작은 단위나 더 큰 단위로도 확대해야 하며, FRBRoo를 서지정보의 공유를 위한 외부와의 연계 통로로 활용하는 것이 바람직하다.
본 연구에서는 레이저유도 플라즈마 분광법(Laser induced breakdown spectroscopy, LIBS) 기반의 금속 종류별 스펙트럼 데이터를 이용하여 연성정보(soft information)를 추정하고 최빈 클래스로 분류하는(most probable classification) 금속 분류 방법을 제안한다. 폐금속 자원과 같이 사전 정보가 없는 금속을 분류하는 경우 몇 가지 핵심 구성성분에 대한 정량 분석을 통해서 클래스를 추정하는 방법이 효율적이다. 이에 따라 부분 집합 기반의 부분최소제곱회귀법(Partial Least Square Regression, PLSR)을 이용하여 LIBS 검출 스펙트럼으로부터 각 성분의 농도를 독립적으로 신뢰성 있게 추정하고, 인증 표준물질(CRM) 등 알려진 모집합의 농도정보에 기반하여 최고 확률을 갖도록 분류하는 기술을 제안한다. 샘플 스펙트럼들의 다변량 분석을 통해서 여러 성분의 추정 농도를 다변량 정규 분포를 갖는 것으로 가정하고 통합(Joint) 추정 연성정보를 구할 수 있으며, 이를 활용한 최빈 확률 검출이나 추가적인 사전 정보의 결합 등을 통해서 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 기술의 평가를 위해서 9가지 종류의 CRM 금속시료의 LIBS 스펙트럼 데이터를 사용하며, 부분 집합 기반의 PLSR 농도 추정 기술을 기반으로 단변량 혹은 다변량 정규 분포 연성 정보추정을 통해 미지 금속의 검출과 연성 정보의 검출 등을 테스트 하였다. 또한 방사형 차트(Radar chart)를 이용하여 추정된 농도와 획득한 연성정보를 효과적으로 시각화함으로써 기존 라이브러리에 포함된 부분 집합의 금속과 비교하여 해당 금속과의 유사성을 그래프를 통해 추정할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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