• Title/Summary/Keyword: 빅데이터 투자

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Seeking Platform Finance as an Alternative Model of Financing for Small and Medium Enterprises in Korea (중소기업 대안금융으로서 플랫폼 금융의 모색)

  • Chung, Jay M.;Park, Jaesung James
    • The Journal of Small Business Innovation
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    • v.20 no.3
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    • pp.49-68
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    • 2017
  • Platform finance is emerging as an alternative finance for SMEs by suggesting a new funding source based on a new technology named FinTech. The essence of this business is the adapting ICT challenges to the financial industry that can adequately reflect risk assessment using Big Data and effectively meet individual risk-return preference. Thus, this is evolving as an alternative to existing finance in the form of P2P loans for Micro Enterprises and supply-chain finance for SMEs that need more working capital. Platform finance in Korea, however, is still at an infant stage and requires policy support. This can be summarized as follows: "Participation of institutional investors and the public sector," meaning that public investors provide seed money for the private investors to crowd in for platform finance. "Negative system in financial regulations," with current regulations to be deferred for new projects, such as Sandbox in the UK. In addition, "Environment for generous use of data," allowing discretionary data sharing for new products," and "Spreading alternative investments," fostering platform finance products as alternative investments in the low interest-rate era.

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A Study on a Working Pattern Analysis Prototype using Correlation Analysis and Linear Regression Analysis in Welding BigData Environment (용접 빅데이터 환경에서 상관분석 및 회귀분석을 이용한 작업 패턴 분석 모형에 관한 연구)

  • Jung, Se-Hoon;Sim, Chun-Bo
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.9 no.10
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    • pp.1071-1078
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    • 2014
  • Recently, information providing service using Big Data is being expanded. Big Data processing technology is actively being academic research to an important issue in the IT industry. In this paper, we analyze a skilled pattern of welder through Big Data analysis or extraction of welding based on R programming. We are going to reduce cost on welding work including weld quality, weld operation time by providing analyzed results non-skilled welder. Welding has a problem that should be invested long time to be a skilled welder. For solving these issues, we apply connection rules algorithms and regression method to much pattern variable for welding pattern analysis of skilled welder. We analyze a pattern of skilled welder according to variable of analyzed rules by analyzing top N rules. In this paper, we confirmed the pattern structure of power consumption rate and wire consumption length through experimental results of analyzed welding pattern analysis.

제조기업 현장 데이터를 이용한 빅데이터 분석시스템 모델

  • Kim, Jae-Jung;Seong, Baek-Min;Yu, Jae-Gon;Gang, Chan-U;Kim, Jong-Bae
    • 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.

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기업의 기술역량 VS 사회적가치: 창업 교육을 이수하는 대학생의 모의투자를 중심으로

  • Nam, Jin-Hyeok
    • 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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    • 2021.04a
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    • pp.61-65
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    • 2021
  • 세계적으로 창업 생태계가 구축되면서 기술창업 분야가 두각을 보이고 있다. 기술창업은 기술력을 통한 지속력뿐 아니라 혁신적으로 변화를 진행시키므로 기술에 대한 투자 동향을 날이갈수록 높아지고 있다. 하지만 기술이 발전하면서 함께 주목되고 있는 분야가 사회적 가치를 가지고 있는 소셜벤처이다. 특히 UN에서 발표한 지속가능한 발전목표(SDGs)의 경우 필수적으로 사업 비즈니스 모델적으로 채택된 분야를 갖고 있어야하며 비재무적성과를 판단하는 기준인 ESG 또한 필수적인 사회적 가치 요소로 떠오르고 있다. 이러한 흐름 속에서 기술 역량을 내세웠을 때와 사회적 가치를 내세웠을 때 투자자들은 어떤 역량과 특성을 더 선호하며 투자 유무가 결정되는지를 분석해보고자 한다. 결국 기술 역량 또는 사회적 가치 둘중 하나를 내세운다는 것은 기업의 이미지를 나타내는것과 같은 의미이다. 이에 기술역량과 사회적 가치가 기업이미지를 유능 또는 따뜻함 중 어떻게 나타나는지 알아보고 투자 유무에 미치는 영향을 보고자 한다. 본 연구에서는 기술창업 기업 기술 범위를 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 바이오(Bio)로 총 4개로 분류하였다. 기술 창업의 기술범위를 독립변수로 설정하였으며 기술창업에서 기술역량 또는 사회적 특성을 내세웠을 때 기업이미지가 유능하게 보여지는지 따뜻하게 보여지는지를 알아보고자 한다. 기업이미지가 유능함 또는 따뜻함으로 비춰졌을 때 벤처투자에서 투자 유무가 결정되는지를 검증하고자 한다. 검증 방법에서는 벤처투자자가 아닌 창업교육을 이수하는 대학생들을 대상으로 모의투자를 통해 연구를 진행하고자 한다.

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Trend Analysis of Apartments Demand based on Big Data (빅데이터 기반의 아파트 수요 트렌드 분석에 관한 연구)

  • Kim, Tae-Kyeong;Kim, Han Soo
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.18 no.6
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    • pp.13-25
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    • 2017
  • Apartments are a major type of residence and their number has continuously increased. Apartments have multiple meanings in that for public they are not only for residence purpose but for investment, a major commodity for construction firms and a critical policy measure of public well-fare for the government. Therefore, it is critical to understand and analyze trends in apartments demand for pro-active actions. The objective of the study is to analyze and identify key trends in apartments demand based on big data drawn from articles of major daily newspapers. The study identifies 17 major trends from seven themes including development, trade, sale in lots, location requirements, policy, residential environment, and investment and profit. The research methods in the study can be usefully applied to further studies for various issues in relation to the construction industry.

Data analysis of 4M data in small and medium enterprises (빅데이터 도입을 위한 중소제조공정 4M 데이터 분석)

  • Kim, Jae Sung;Cho, Wan Sup
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.26 no.5
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    • pp.1117-1128
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    • 2015
  • In order to secure an important competitive advantage in manufacturing business, an automation and information system from manufacturing process has been introduced; however, small and medium enterprises have not met the power of information in the manufacturing fields. They have been managing the manufacturing process that is depending on the operator's experience and data written by hand, which has limits to reveal cause of defective goods clearly, in the case of happening of low-grade goods. In this study, we analyze critical factors which affect the quality of some manufacturing process in terms of 4M. We also studied the automobile parts processing of the small and medium manufacturing enterprises controlled with data written by hand so as to collect the data written by hand and to utilize sensor data in the future. Analysis results show that there is no deference in defective quantity in machines, while raw materials, production quality and task tracking have significant deference.

Data-Driven Technology Portfolio Analysis for Commercialization of Public R&D Outcomes: Case Study of Big Data and Artificial Intelligence Fields (공공연구성과 실용화를 위한 데이터 기반의 기술 포트폴리오 분석: 빅데이터 및 인공지능 분야를 중심으로)

  • Eunji Jeon;Chae Won Lee;Jea-Tek Ryu
    • The Journal of Bigdata
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    • v.6 no.2
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    • pp.71-84
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    • 2021
  • Since small and medium-sized enterprises fell short of the securement of technological competitiveness in the field of big data and artificial intelligence (AI) field-core technologies of the Fourth Industrial Revolution, it is important to strengthen the competitiveness of the overall industry through technology commercialization. In this study, we aimed to propose a priority related to technology transfer and commercialization for practical use of public research results. We utilized public research performance information, improving missing values of 6T classification by deep learning model with an ensemble method. Then, we conducted topic modeling to derive the converging fields of big data and AI. We classified the technology fields into four different segments in the technology portfolio based on technology activity and technology efficiency, estimating the potential of technology commercialization for those fields. We proposed a priority of technology commercialization for 10 detailed technology fields that require long-term investment. Through systematic analysis, active utilization of technology, and efficient technology transfer and commercialization can be promoted.

A Study on Classification Models for Predicting Bankruptcy using XAI (XAI 를 활용한 기업 부도예측 분류모델 연구)

  • Kim, Jihong;Moon, Nammee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.571-573
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    • 2022
  • 최근 금융기관에서는 축적된 금융 빅데이터를 활용하여 차별화된 서비스를 강화하고 있다. 기업고객에 투자하기 위해서는 보다 정밀한 기업분석이 필요하다. 본 연구는 대만기업 6,819개의 95개 재무데이터를 가지고, 비대칭 데이터 문제해결, 데이터 표준화 등 데이터 전처리 작업을 하였다. 해당 데이터는 로지스틱 회기, SVM, K-NN, 나이브 베이즈, 의사결정나무, 랜덤포레스트 등 9가지 분류모델에 5겹 교차검증을 적용하여 학습한 후 모델 성능을 비교하였다. 이 중에서 성능이 가장 우수한 분류모델을 선택하여 예측 결정 이유를 판단하고자 설명 가능한 인공지능(XAI)을 적용하여 예측 결과에 대한 설명을 부여하여 이를 분석하였다. 본 연구를 통해 데이터 전처리에서부터 모델 예측 결과 설명에 이르는 분류예측모델의 전주기를 자동화하는 시스템을 제시하고자 한다.

기계학습을 활용한 중소기업 맞춤형 지식서비스 진단 및 처방 기술 연구

  • Seo, Ju-Hwan;Jeon, Seung-Pyo;Yu, Hyeong-Seon;Hwang, Ji-Na;Kim, Sang-Guk
    • Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.305-305
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    • 2017
  • 많은 국가에서 중소기업의 기술혁신을 지원하기 위해서 다양한 직 간접적 지원 프로그램을 기획하고 운영한다. 이 연구는 R&D 투자 효율성을 제고하기 위한 간접 지원의 대표적인 사례 중에서 지식서비스, 특히 그중에서도 R&D 기획, 기술가치평가, 정보 지원 사업에 주목했다. 이 연구에서는 지식서비스의 일환으로 공공과 민간에서 다양하게 제공되고 있는 3가지 지원 사업을 대상으로 R&D 중소기업 중에서 수요 집단의 특징을 프로파일링 했다. 이런 프로파일링을 통해 기업의 해당 지식서비스 지원 적합성을 진단할 수 있는 계량적인 방법을 제안하고 나아가 이를 통한 처방 방법을 논의한다. 구체적인 연구 방법으로는 데이터 마이닝을 통한 분석 방법으로 수요 집단을 프로파일링 했으며, 전통적인 통계 방법인 판별분석 방법을 활용해서 구체적인 지식서비스 적합성 진단 모형을 제시했다. 본 연구에서는 특정 지식서비스 수요에 대한 중소기업의 특징을 프로파일링하기 위해서 설문정보를 활용했으며, 모형의 적정성을 검증하기 위해서 새로운 설문을 활용하는 등 총 6,600 기업에 대한 대규모 설문을 활용했다는데도 차별적 의의가 있다. 본 연구의 결과는 대규모 데이터를 바탕으로 한 중소기업에 대한 지식서비스 또는 R&D 진단과 처방 서비스를 제시해 중소기업과 정부 R&D 투자 효율성을 개선시키는데 기여할 것으로 기대된다.

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Issue Analysis on Gas Safety Based on a Distributed Web Crawler Using Amazon Web Services (AWS를 활용한 분산 웹 크롤러 기반 가스 안전 이슈 분석)

  • Kim, Yong-Young;Kim, Yong-Ki;Kim, Dae-Sik;Kim, Mi-Hye
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.16 no.12
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    • pp.317-325
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    • 2018
  • With the aim of creating new economic values and strengthening national competitiveness, governments and major private companies around the world are continuing their interest in big data and making bold investments. In order to collect objective data, such as news, securing data integrity and quality should be a prerequisite. For researchers or practitioners who wish to make decisions or trend analyses based on objective and massive data, such as portal news, the problem of using the existing Crawler method is that data collection itself is blocked. In this study, we implemented a method of collecting web data by addressing existing crawler-style problems using the cloud service platform provided by Amazon Web Services (AWS). In addition, we collected 'gas safety' articles and analyzed issues related to gas safety. In order to ensure gas safety, the research confirmed that strategies for gas safety should be established and systematically operated based on five categories: accident/occurrence, prevention, maintenance/management, government/policy and target.