• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.47-54
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• 2018

비즈니스 프로세스 분석의 기존 연구들은 비즈니스 프로세스에 포함된 업무, 고객 서비스, 작업자 편의, 수행시간 예측 등 다양한 요소를 분석하였다. 이러한 요소를 정확히 분석하기 위해서는 정보시스템에 기록된 실제 이력 데이터를 활용하는 것이 효과적이다. 프로세스 마이닝은 이벤트 로그 데이터로부터 비즈니스 프로세스의 여러 가지 요소를 분석하는 기법이다. 본 사례 연구는 구매 대행 업체의 업무 수행 데이터에 프로세스 마이닝를 적용하여 구매 대행 프로세스의 업무 흐름, 수행 시간, 담당자 등의 프로세스 운영 분석을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1743-1745
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• 2010

클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 비즈니스 생명주기는 직접적인 어플리케이션이나 서비스의 구현을 포함해서, 기획, H/W나 S/W 프로비저닝, 운용 및 관리, 평가와 같은 과정을 요구한다. 이 모든 과정은 다양한 형태의 비즈니스 자산들을 필요로 하면서, 또 다른 새로운 자산들을 만들어낸다. 반복되는 비즈니스 생명주기에서 생성된 비즈니스 자산의 재사용성을 극대화할 수 있다면, 신속하고 효과적인 클라우드 기반의 비즈니스를 추구할 수 있는데, 이러한 과정의 중심에는 효과적인 레포지토리의 구축이 우선된다. 이에 본 논문은 클라우드기반 비즈니스 시스템의 특징을 살펴보고, 비즈니스 생명주기의 각 단계에서 요구되는 레포지토리의 요구사항을 분석하여 적합한 메타데이터 및 데이터 아키텍처를 설계하고 제안하고자 한다. 또한, 오픈소스 시스템을 통해 제안하는 시스템의 활용가능성을 확인하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.249-252
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• 2009

최근 다양한 정보검색 기법의 발달로 인해 사용자는 인터넷으로부터 유용한 데이터를 쉽게 획득할 수 있다. 이러한 데이터는 스트림 데이터와 유사하게 연속적으로 발생하기 때문에 인터넷에서 발생하는 대량의 데이터 중에서 사용자의 요구에 맞는 데이터만을 추출하기 위한 기법이 필요하다. 전통적인 데이터 추출 방법에서는 데이터를 먼저 데이터베이스에 저장한 후에 사용자의 요구를 질의로 변환하여 처리하였다. 그러나 이러한 방법은 연속적으로 발생하는 대용량의 데이터에 대하여 사용자 질의를 처리하는 경우에 비효율적인 문제가 있다. 이 논문에서는 인터넷 환경에서 대용량의 연속적인 데이터 스트림으로부터 사용자의 요구에 맞는 데이터를 추출하는 질의처리 기법을 제안한다. 먼저 인터넷에서 발생하는 데이터의 변화를 이벤트로 표현하고, 사용자의 요구사항을 프로파일로 정의한 이벤트-프로파일 모델을 제안한다. 그리고 이 모델을 기반으로 이벤트와 프로파일을 효율적으로 처리하기 위한 여과방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.43-44
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• 2012

스마트 폰이 보편화되면서 소셜 네트워크 게임의 시장이 확장되고 있다. 온라인 커뮤니티를 기반으로 한 소셜 네트워크 게임은 유저의 수에 비례하여 수익이 발생하기 때문에 초기 유저 확보의 점유가 중요하다. 현재의 소셜 네트워크 게임은 체계적인 비즈니스 모델을 사용하지 않고 일반적인 게임 마케팅 비즈니스 모델을 사용하는 사례가 대부분이다. 초기 유저 확보를 위해서 객관적이고, 논리적인 수익 모델 및 수용 요인 분석이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 요인을 멀티 레벨 비즈니스 모델을 디자인 한 후, 초기 유저 확보를 위한 정량적인 근거를 제안하였다. 소셜 게임 'Rich town'을 분석하여 초기 유저 유입 데이터를 도출한 데이터를 본 논문에서 제안한 멀티 레벨 비즈니스 모델에 적용하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.9-16
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• 2019

본 논문에서는 딥러닝 기술이 인터넷과 연결된 다양한 비즈니스 분야에 새로운 형태의 비즈니스 업무에 활용할 수 있도록 보안에 관한 문제점을 분석하고자 한다. 우선 딥러닝이 비즈니스 영역에 보안 업무를 충분히 수행하기 위해서는 많은 데이터를 가지고 반복적인 학습을 필요하게 된다. 본 논문에서 딥러닝이 안정적인 비즈니스 보안 업무를 완벽하게 수행할 수 있는 학습적 능력을 얻기 위해서는 비정상 IP패킷에 대한 탐지 능력과 정상적인 소프트웨어와 악성코드를 탑재하여 감염 의도를 가지고 접근하는 공격을 탐지해낼 수 있는 인지 능력을 갖추고 있는지를 분석하였다. 이에 본 논문에서는 인공지능의 딥러닝 기술이 시스템에 접근하여 문제의 비즈니스 모델을 안정적으로 수행할 수 있게 하기 위해서는 시스템내의 비정상 데이터를 추출해 내고 시스템 데이터 침해를 구분해 낼 수 있는 수학적 역할의 문제점을 보완하기 위해 새로운 IP에 대한 세션 및 로그 분석을 수행할 수 있도록 보안 엔진이 탑재된 딥러닝 기술을 개발하여 비즈니스 모델에 적용시켜서 취약점을 제거하여 비즈니스 업무 능력을 향상시키도록 문제적 방안을 비교 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.395-398
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• 2021

최근 방대한 양의 텍스트 정보가 인터넷에 유통되면서 정보의 핵심 내용을 파악하기가 더욱 어려워졌으며, 이로 인해 자동으로 텍스트를 요약하려는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 텍스트 자동 요약을 위한 다양한 기법 중 특히 트랜스포머(Transformer) 기반의 모델은 추상 요약(Abstractive Summarization) 과제에서 매우 우수한 성능을 보이며, 해당 분야의 SOTA(State of the Art)를 달성하고 있다. 하지만 트랜스포머 모델은 매우 많은 수의 매개변수들(Parameters)로 구성되어 있어서, 충분한 양의 데이터가 확보되지 않으면 이들 매개변수에 대한 충분한 학습이 이루어지지 않아서 양질의 요약문을 생성하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구는 소량의 데이터가 주어진 환경에서도 양질의 요약문을 생성할 수 있는 문서 요약 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 한국어 사전학습 언어 모델인 KoBERT의 임베딩 행렬을 트랜스포머 모델에 적용하는 방식으로 문서 요약을 수행하며, 제안 방법론의 우수성은 Dacon 한국어 문서 생성 요약 데이터셋에 대한 실험을 통해 ROUGE 지표를 기준으로 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.188-191
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• 2013

인간과 사물, 서비스 세 가지 분산된 환경 요소에 대해 인간의 명시적 개입 없이 상호 협력적으로 센싱, 네트워킹, 정보 처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망인 IoT(Internet of Things)에서 센싱된 정보를 처리하고 서비스하기 위한 환경을 적시적소에 배치(Depolyment) 하기 위하여 클라우드 서비스와의 연동방법에 대해 본 논문에서 연구하였다. Public Cloud환경에서 Hadoop Cluster를 구성하여 IoT 서비스에 적용할 수 있는 통합 환경을 구축하면 폭발적으로 증가하는 IoT 데이터를 저장하고 빠른 시간안에 이를 효과적으로 처리 및 분석하기 위한 시스템 구축이 가능하며 분산 저장소에 저장된 데이터를 분석하고 의미있는 지식을 발견하여 새로운 비즈니스 모델 창출에 기여할 수 있다. 본 논문에서 Public Cloud 환경에서 Hadoop Clouster를 구성하여 IoT에서 생성되는 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1477-1482
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• 2004

소프트웨어 개발은 보통 요구사항, 분석, 설계, 구현, 그리고 테스팅의 5단계의 과정으로 이루어진다. 개발과정 중 시스템 설계의 빈번한 변화와 그에 따른 프로그래밍의 어려움으로 인한 시스템 설계와 구현 사이에 항상 불일치가 발생하게 된다. 본 논문에서는 시스템 설계와 구현 사이의 불일치를 줄이고, 소프트웨어 개발이 신속하고 유연하게 되도록 비즈니스 로직을 인식하여 응용프로그램을 생성시켜주는 도구를 설계하였다. 응용 프로그램 생성기의 핵심 아이디어는 같은 영역에 있는 비즈니스 애플리케이션을 첫째, 공통의 비즈니스 로직과 화면표시 로직으로 나누어 인식한다. 둘째, 시스템 디자인을 지속적인 메타데이터로 다룬다. 셋째, 지속적인 메타데이터를 사용해서 요구사항에 맞는 비즈니스 에플리케이션을 구축하거나 커스터마이즈한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2000년도 추계학술대회 E-Business와 정보보안
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• pp.53-60
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• 2000

본 연구에서는 인터넷 비즈니스를 통해 획득할 수 있는 수익을 규명하고, 사례조사를 통하여 거래유형별로 나타나는 수익구조의 차이를 제시한다. 거래의 유형에 따라 사례연구를 통해 수익구조를 살펴본 결과는 거래유형에 따라 수익구조가 서로 다르게 나타나고 있음을 보이고 있다. 이는 거래유형별로 수익원이 각기 다름을 의미하며 비즈니스 모델별로 적합한 수익구조를 구성할 수 있음을 의미한다. 그리고 수익구조를 구성하고 있는 수익들간의 관계를 분석함으로써 획득하고자 하는 수익과 그에 선행하여 획득하여야 하는 수익을 연결시켰다. 이와 같은 결과를 통해 인터넷 비즈니스를 전개하고 있는 기업에서는 획득하고자 하는 수익과 그에 필요한 적절한 수익구조를 구성하는데 가이드라인으로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.172-175
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• 2013

사이버물리시스템(CPS)은 실시간 제약으로 타이밍에 민감한 특징이 있으며, 산업 영역에 적용시 시스템 동작과 안전필수 로그의 특정한 패턴을 나타내는 대용량의 실시간 데이터를 생성시킨다. 본 논문은 공개소스프로젝트인 하둡에코시스템을 이용한 CPS 데이터분석 아키텍처를 소개한다. CPS 처리의 특징 때문에 그 대용량의 데이터 처리는 하나의 머신에서 분석될 수 없으므로, 하둡에코시스템을 통하여 실시간 기반으로 생성되는 데이터를 저장하고 처리하는 시스템 아키텍처를 제안한다. 하둡분산파일시스템(HDFS)은 거대한 CPS 데이터의 저장을 위한 기본 파일시스템이고, 하이브는 데이터웨어하우징 처리를 위한 CPS 데이터분석에 사용된다. 플룸은 서버들로부터 데이터를 수집하고 HDFS에서 그 데이터를 처리하기 위해 사용되며, Rhive는 데이터 마이닝과 분석을 적용하기 위해 사용된다. 이러한 아키텍처를 개관하고, 또한 효과적인 데이터 분석을 위해 사용한 시스템 설계 전략을 소개한다.