최근 건설 분야의 정보화 기술이 발달함에 따라 건설업무의 생산성 향상과 비용 절감을 위한 다양한 건설자재 정보 서비스 차원의 web 기반 온라인 시스템이 급증하는 추세이다. 그러나 이러한 시스템들이 제공 중인 품질 및 규격등 건설자재정보가 표준화되지 못하여 특정자재의 정보획득시 여러 정보시스템을 이용하거나 유사한 작업을 반복하는등 건설현장 실무자들의 자재정보 활용에 있어 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 국제 데이터 상품 속성 시스템(GDAS, Global Data Alignment System)을 기준으로 건설자재 정보항목을 정형화하고 건설자재 통합정보 관리를 위한 시스템 모델을 설계하였다. 본 시스템은 건설공정별 국제 표준분류체계(OmniClass Part-22)와 유엔 표준 제품 및 서비스 분류체계(UNSPSC, United Nations Standard Products and Services Classification)를 적용한 건설 자재의 자동 분류, 자재정보의 조건별 복합검색, 전자카탈로그의 실시간 자동구현, RFID 검색 및 관리 기능을 지원함으로써 자재정보의 효율적인 관리 및 활용이 가능하다.
오늘날 국내 금융시장은 정택 및 규제에 대한 변화와 구조조정 및 인수 합병을 통한 금융회사의 대형화와 금융상품간의 복합 및 연계된 종합금융서비스를 제공하는 등의 급격한 환경 변화를 겪고 있다. 이러한 환경변화 속에서 금융 시스템 운영의 주체가 되는 마스터 데이터가 각각의 시스템에 개별적으로 관리되고 있어 이로 인해 금융 데이터의 품질 관리에 어려움이 생기게 되고 데이터의 중복 및 일관성에 문제가 생기게 되었다. 본 논문에서는 자크만 프레임워크를 활용한 통합 마스터 데이터 관리시스템을 제안한다. 이러한 마스터 데이터 관리를 통해 데이터 중복 및 데이터 정합성 보장, 시스템 연계간의 유연성을 확보하는 기대 효과를 예상할 수 있다.
정부의 대량주택공급정책 등으로 인한 고객중심으로의 시장변화는 자연히 주택 공급업체로 하여금 품질의 경쟁시대를 맞이하도록 하였다. 이러한 품질경쟁시대에서 빠르게 변화하는 고객의 요구품질에 부응하는 주택상품기획 방향을 모색하기위한 선행연구로서 현재 우리 주택시장에서 이루어지는 주택상품의 단위세대 품질의 차별화 사례유형에 대한 실태분석을 실시하였다. 조사 및 분석 결과 많은 사례들이 단순히 마감자재의 고급화나 일시 유행적인 친환경자재의 사용과 부분적이고 단속적인 생활편의품과 설비시스템의 건축요소와의 결합 등을 통한 상품풀질의 차별화를 꾀하고 있었다. 본 연구결과 주택상품의 차별화 기획은 고객을 중심으로 하여 단위세대의 품질 요소 중 건축지향적인 평면 및 인테리어요소와 기술지향적인 설비 및 제품요소의 유기적인 융합을 통합 품질의 차별화가 이루어져야 할 것으로 판단된다. 향후 주택상품기획단계에서는 고객 개념의 재정립을 통한 사람중심의 지속가능한 차별화 계획요소에 대한 연구 및 고객 지향적 주택상품기획 절차의 마련이 필요한 것으로 연구되었다.
본 논문은 엣지컴퓨팅 환경에서 딥러닝기반 추천모델을 이용한 지능형 디지털 사이니지 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 서버와 엣지로 구성되어 있다. 서버는 데이터를 관리하고, 광고추천 모델을 학습시키며, 엣지는 학습된 광고추천 모델을 이용하여 실시간으로 광고될 상품을 결정한다. 광고추천 모델은 상품을 선별하는 단계와 구매확률을 예측하는 단계로 구성되어 있다. 선별단계에서는 DNN에 벡터화된 사용자 기본정보와 상품 메타데이터를 입력하여 구매할 만한 상품을 도출한다. 최종적으로 군집의 예측된 구매확률을 이용하여 가장 적합한 광고를 선정한다. 제안하는 시스템은 서버와 통신하지 않고 엣지에서 학습된 모델로 광고를 결정한다. 이를 다수의 사용자에게 즉각적인 반응을 필요로 하는 디지털 사이니지에 적용했다.
기업과 기업(B2B)간 또는 기업과 소비자(B2C)간의 전자 상거래를 위하여 상품 및 서비스에 대한 정보를 전자적인 형태로 교환하기 위한 전자 문서를 e-Catalog라고 하며, 전자 상거래에 이용되는 e-Catalog는 무한한 인터넷 공간에서 효과적으로 기업의 상품 및 제품의 특성을 잘 표현할 수 있는 중요한 요소이다. 하지만 전자 상거래에 사용되고 있는 e-Catalog 시스템은 명확한 개념과 일관된 구성요소 등이 없고 서로 상이한 시스템을 구축하고 있으며 이로 인해 e-Catalog 정보를 교환 및 거래에 사용할 수 없는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 이기종 시스템에서 상호 운용성을 증대시키기 위하여 XML Schema를 이용하여 통합적으로 상품 정보를 처리 할 수 있는 e-Catalog문서 구조를 정의하였다. 또한 XML로 정의된 e-Catalog 문서를 XSLT를 이용하여 다른 구조의 e-Catalog 문서로 변환하고 관리할 수 있는 통합형 e-Catalog 시스템을 설계 및 구현하였다.
기업과 기업(B2B)간 또는 기업과 소비자(B2C)간의 전자 상거래를 위하여 상품 및 서비스에 대한 정보를 전자적인 형태로 교환하기 위한 전자 문서를 e-Catalog라고 하며, 전자 상거래에 이용되는 e-Catalog는 무한한 인터넷 공간에서 효과적으로 기업의 상품 및 제품의 특성을 잘 표현할 수 있는 중요한 요소이다. 하지만 전자 상거래에 사용되고 있는 e-Catalog 시스템은 명확한 개념과 일관된 구성요소 등이 없고 서로 상이한 시스템을 구축하고 있으며 이로인해 e-Catalog 정보를 교환 및 거래에 사용할 수 없는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 이기종 시스템에서 상호 운용성을 증대시키기 위하여 XML Schema를 이용하여 통합적으로 상품 정보를 처리 할 수 있는 e-Catalog 문서 구조를 정의하였다. 또한 XML로 정의된 e-Catalog 문서를 XSLT를 이용하여 다른 구조의 e-Catalog 문서로 변환하고 관리할 수 있는 통합형 e-Catalog 시스템을 설계 및 구현하였다.
최근 기업활동의 자재구매, 제조, 보관 및 운송, 유통/판매까지 포함한 공급체인 전체에 대해 통합관리가 중요한 비스를 받고 싶어한다. 이에 따라 오늘날의 대부분의 기업들은 고도의 기술을 요하는 정보시스템의 도입과, POS, Data Mining 등과 같은 기술들을 이용하고 고객의 요구 사항들을 적시, 적소에서 파악하여 고객이 요구하는 상품과 서비스를 공급하기 위하여 최선과을 정리하고 주요 SCM solution에서 제공하는 기능 및 사용된 방법론을 분석하여, 이를 바탕으로 주문 접수 시 주문물량의 가능납기를 산정하기 위한 입력데이터, 고려요소, 연산절차 등을 포함한 ATI(Available to Promise) 모델을 제제로 부각되고 있다. 현대의 고객들은 제품이나 납기, 품질과 같은 부문에서 높은 서의 노력을 다하고 있다. 최초의 공급자로부터 소비자까지 상품이 전달되는 과정 중에서 재고와 물류비용은 모든 비용의 대부분을 차지하고 있다. 이에 대한 비용을 줄이려고 하는 것이 공급체인관리(SCM)의 기본적인 목적이라 하겠다. 이에 본 논문에서는 공급체인관리(SCM)에 대한 개념과 배경, 필요성 등시한다.
인터넷 이용자의 폭발적인 증가는 통신망 및 서비스 전반에 걸쳐 많은 변화를 야기하고 있다. 액세스계의 경우 음성전화 위주의 PSTN 시대에서는 동선을 기반으로 한 비교적 단순한 구조를 하고 있었으나 초고속 인터넷의 보급 확산에 따라 다양한 대안기술들이 등장하고 이에 따라 설비 등을 관리하기 위한 여러 종류의 시스템들이 개발 활용되고 있다. 또한 초고속망의 등장과 유무선 복합화의 추세에 따라 이용자의 Needs를 충족시키기 위한 다양한 서비스들이 출현함에 따라 고객서비스의 처리 등을 위한 관리 시스템들이 서비스에 종속적으로 개발 운용되고 있는 실정이다. 통신망 기술 및 서비스에 종속적인 형태로 개발 운용되는 기존의 OSS들로서는 현재와 같은 통신 사업자 자간의 극심한 경쟁과 서비스간의 carnivalism이 존재하는 사업환경에서는 지속적인 운용비용(Operating Expense ; OPEX)의 증가는 물론 상품/서비스의 적기 시장 출하에도 많은 지장을 초래하여 그 개선대책이 절실한 현실이다. 본고에서는 초고속인터넷 시대에서 기존의 운용관리 시스템들이 지닌 문제점을 고찰하고 이에 대한 개선 방안을 논한 후에 새로운 체계로 전환해 가기 위한 시스템의 구현시 선택 가능한 기술에 관하여 서술할 것이다.
온라인 쇼핑의 대중화로 인해 많은 의류 상품이 온라인 쇼핑을 통해 소비된다. 의류 상품은 다른 상품과 달리 판매량이 일정하지 않고 날씨의 변화에 따라 판매량이 변화하는 특징이 있다. 따라서 의류 상품의 머신 러닝을 적용한 효율적인 재고 관리 시스템에 대한 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 의류 업체 'A'로부터 실제 의류 상품 판매량 데이터를 수집하고 판매량 데이터와 같은 시계열 데이터의 예측에 많이 활용되는 LSTM(Long Short-Term Memory)과 Bidirectional-LSTM(Bi-LSTM)의 학습에 사용하여 LSTM과 Bi-LSTM의 판매량 예측 효율을 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 LSTM 기술 대비 Bi-LSTM은 시뮬레이션 시간은 더 많이 소요되지만 의류 상품 판매량 데이터와 같은 비주기성 시계열 데이터의 예측 정확도가 동일하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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