RFID 기술을 이루는 핵심 컴포넌트라 할 수 있는 RFID 미들웨어는 태그(Tag)로부터 수신된 대량의 EPC 데이터에 대한 정제를 통하여 응용 프로그램이 요구하는 데이터 형태로의 선처리 기능을 수행하는 역할을 담당하는 소프트웨어 플랫폼이다. RFID 미들웨어로부터 수집, 정제된 데이터들은 해당 데이터들과 연관되는 비즈니스 애플리케이션들이 요구하는 정보에 대한 키로써의 역할을 하게 된다. 이와 같은 태그로부터 수신된 대량의 EPC 데이터와 실제 응용 측이 요구하는 정보와의 맵핑을 통하여 비즈니스 애플리케이션들의 의미있는 데이터로써 활용된다. 이러한 데이터들이 사용되는 비즈니스 프로세스 영역에서의 업무들의 일련의 절차들을 통한 자동화 처리 구성이 가능할 경우, 절차들을 구성하는 단위 업무들과 직접적으로 연계되는 비즈니스 애플리케이션들에 대한 워크플로우를 처리 담당하는 비즈니스 미들웨어와 애플리케이션의 처리에 필요한 관련 데이터와의 연동 방안을 고려하여 통합된 모델을 구성하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 RFID 기술의 활용 도메인을 엔터프라이즈 영역에 초점을 맞추고, 비즈니스 업무의 처리 대상이 되는 정보 및 자산들에 대한 데이터 수집 및 관리를 담당하는 RFID 측과 비즈니스 관련 데이터를 바탕으로 실제 비즈니스 프로세스를 구성하는 단위 업무들의 자동화 처리를 담당하는 워크플로우 측과의 연계 방안에 대한 기술 및 통합 프레임워크를 제시하고자 한다.
본 연구는 마이데이터 개념 태동에 따라, 기존과 상이한 양상을 보이는 마이데이터 비즈니스 생태계의 프레임워크와 해당 생태계에 참여하는 행위자의 특징을 정의하는 것을 목적으로 한다. 마이데이터는 개인이 자신의 데이터의 주권을 행사하는 것이기에, 개인이 비즈니스의 핵심 행위자로 참여한다는 특성이 존재한다. 마이데이터 소유자인 개인, 마이데이터 생성자 및 활용 서비스 제공자와 더불어 개인의 데이터 관리를 지원하는 마이데이터 오퍼레이터가 비즈니스 생태계에 참여한다. 이에, 마이데이터 산업 생태계는 기존의 디지털 비즈니스 생태계와 상이하다. 그러나, 이러한 차별적인 특성에도 불구하고, 그간 마이데이터 생태계를 세밀히 분석한 연구들은 아직 진행되지 못하고 있다. 이에, 본 연구는 국내 마이데이터 산업 활성화를 위하여 국내·외 마이데이터 비즈니스의 사례연구를 수행하여, 마이데이터 비즈니스 생태계 모델을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 45개의 해외 마이데이터 오퍼레이터 사례의 비즈니스 모델을 분석하여 4개 그룹 7개 유형으로 분류하였으며, 마이데이터 산업 생태계에서 마이데이터 오퍼레이터 역할의 중요성을 확인하고 발전적 생태계 모델을 제안하였다.
e-비즈니스 환경 하에서 전자적 데이터 교환 또는 WEB을 이용한 비즈니스 트랜잭션 처리를 통해 산업 부분별 자동화나 정보화가 활발히 진행되었다. 전자적으로 데이터를 처리함으로 인해 기존 오프라인을 이용한 비즈니스 환경 보다는 처리 속도나 처리 시간이 단축되었으며 비용도 많이 절감되었다. 그러나 점차 실시간적으로 데이터를 처리하거나 실시간적으로 화물에 대한 흐름을 추적하고자 하는 사용자들의 요구사항이 도출되기 시작하였다. 이에 RFID, USN 등의 유비쿼터스 개념과 기술을 이용한 u-비즈니스가 도입되어 각 분야에 활발히 적용되고 있다. 특히 유통이나 운송 등 물류 분야에 유비쿼터스 기술이 적용됨으로 실시간으로 데이터를 수집할 수 있어 화물의 흐름 추적을 용이할 수 있는 기반이 되고 있다. 본 논문에서는 새로운 비즈니스 환경에 적합하도록 EPC Global 표준에 따라 개발된 RFID 미들웨어를 항만 물류 비즈니스에 적용할 수 있는 비즈니스 모델을 정의하였다. 또한 정의한 비즈니스 모델을 항만 물류 분야에 적용한 사례와 적용 결과에 대해 논의하고자 한다.
본 논문은 얼라인먼트 배경과 얼라인먼트 문제를 분석하고, 조직의 혁신적인 경쟁력을 증진시키도록 비즈니스와 정보기술의 얼라인먼트를 구현하기 위해서 비즈니스와 IT 얼라인먼트를 위한 데이터 거버넌스의 실제적인 모델을 기술한다. 비즈니스와 정보기술 얼라인먼트는 비즈니스 운영에서 중요한 역할을 한다. 데이터 거버넌스는 조직에서 비즈니스와 정보기술의 얼라인먼트 요구를 해결하는 것으로 입증된 새로운 접근이다. 본 논문에서는 데이터 거버넌스 모델을 제안하고, 이것을 실제로 구현한 내용을 통하여 그 효율성을 입증한다. 이것은 모든 비즈니스 조직에서 좋은 품질의 데이터 관리를 위하여 효율적인 모델로 벤치마킹 될 수 있을 것이다.
최근 비즈니스 프로세스 통합에 관련된 다양한 연구를 통해, 수많은 비즈니스 프로세스 언어 및 표기법들이 개발되고 있다. 표준화되지 않은 다양한 비즈니스 프로세스 언어들은 비즈니스 프로세스를 자동화하려는 기업들뿐만 아니라, 비즈니스에 참여하는 일반 사용자에게도 혼동을 가져온다. 본 논문은 다양하고 표준화되지 않은 비즈니스 프로세스 언어들을 모두 디자인할 수 있기 위한 적응적인 모델을 제안한다. Jena와 JGraph와 같은 기존 모델의 장점들을 조합하고 단점을 보완하여 개발되었다. 본 논문에서 제안한 모델은 파이프-필터 아키텍쳐를 이용해 비즈니스 프로세스의 데이터를 단계적으로 추출한다. 그리고 추출된 데이터는 다양한 환경에 적응하기 위해, 해쉬 또는 링크드 리스트의 자료 구조에 저장되어 관리된다. 마지막으로, 저장된 데이터들은 사용자의 요구에 따라 실행언어로 변환되거나 다시 GUI에 보여 진다.
요즘 우리의 생활 속에서 차세대 신기술로 주목할 만한 것이 바로 "빅 데이터" 이다. 하지만 빅 데이터는 아직 구체적인 개념이 모호한 상태이다. 빅 데이터란, 기존 데이터베이스 관리도구로서 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 이러한 분석된 데이터들은 여러 방면으로 활용이 가능하다. 이를 통해 기업에서는 비즈니스적인 활용이 가능하며 예측과 분석을 통해 사업전망을 내다볼 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 모델 혁신을 위해 빅 데이터 기반 예측분석이 왜 필요한 지에 대해 논의하고 기업들이 혁신을 촉진하기 위해 사업전략 목표에 예측모델들을 활용하는 운영 모델을 제시하고자 한다.
비즈니스 인텔리전스를 위한 통합 정보시스템의 운영을 위하여서는 무엇보다도 기업 내부와 외부에서 발생한 자료들을 상호 연계하여 통합 관리하여야 한다. 데이터의 통합관리를 위하여서는 기존의 데이터와 데이터들 사이의 일대일 매핑이 아니라 데이터의 생성부터 통합 저장까지의 변환 과정을 총괄적으로 표현하고 관리하여야 한다. 본 연구는 정보구조그래프를 확장함으로써 데이터의 변환구조들 뿐만이 아니라 세부 처리 단계들까지 통합 관리할 수 있는 방안을 제시하며, 이를 이용하여 비즈니스 인텔리전스와 같은 통합환경에서 데이터베이스의 품질 향상을 위한 활용방안을 제시한다.
B2B 등록저장소는 효율적인 기업간 전자거래의 지원을 위해서 거래 기업 또는 잠재적 거래 기업들이 거래 관계를 맺는데 필요한 정보들을 등록하고 검색할 수 있는 공간을 제공한다. 비즈니스 프로세스는 B2B 등록저장소의 주요한 콘텐츠 중에 하나인데, 비즈니스 프로세스가 가지는 복잡성과 동적인 특성으로 인해서 표현의 복잡성이 높다. 또한 현재 ebXML BPSS, WSBPEL, BPMN 등 다양한 표현 방식들이 경쟁하고 있다. 본 논문에서는 B2B 등록저장소에 다양한 표현 방식으로 표현된 비즈니스 프로세스 정의를 체계적으로 등록하기 위한 메타데이터 스키마를 제시한다. 제시된 메타데이터 스키마는 다양한 형식으로 표현된 비즈니스 프로세스 정의를 등록할 수 있도록 확장성을 가지며, 재활용의 수준을 전체 비즈니스 프로세스 수준에서 비즈니스 프로세스의 구성요소 수준으로 확대하도록 설계되었다. 제시된 메타데이터 스키마의 유용성을 확인하기 위하여, 대표적인 XML 기반의 비즈니스 프로세스 정의 언어인 ebXML BPSS과 WSBPEL로 표현된 비즈니스 프로세스의 메타데이터 추출을 예시적으로 설명한다.
RFID 미들웨어는 응용 서비스를 담당하는 어플리케이션이 등록한 비즈니스 이벤트를 빠르게 검출하여 이를 실시간적으로 전달할 수 있어야 한다. RFID 스트림 데이터는 대용량으로 발생되지만 어플리케이션에서 요구하는 비즈니스 이벤트를 항상 만족시키지는 못한다. 이에 따라, 미들웨어는 불필요한 이벤트를 처리하기 위해 많은 시간을 소요할 뿐만 아니라 대용량의 RFID 스트림 데이터를 정해진 시간 내에 처리하지 못하는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 대용량의 스트림 데이터에서 발생한 모든 이벤트를 처리하지 않고 어플리케이션이 등록한 비즈니스 이벤트를 구성하는 최소 조건을 만족하는 후보 집합을 찾는 연산을 제안한다. 이를 통해 후보 집합이 추출되면 실제 비교 연산을 통하여 조건을 만족하는 비즈니스 이벤트를 찾아내고 어플리케이션에 전달한다. 또한, 비트맵으로 이벤트의 발생을 표시를 하고 이 비트맵을 이용하여 실제 비즈니스 이벤트를 검출하는 기법을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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