연관 규칙 탐사는 이산적인 항목들을 포함하는 트랜잭션 데이터에 존재하는 항목 간 동시 발생 관계를 찾아내는 데 그 목적을 두고 있다. 연관 규칙은 {전항}${\rightarrow}${후항}의 형태를 갖고, 전, 후항은 모두 사전에 정의된 지지도 하한을 만족하는 빈발 항목 집합으로 구성된다. 연관 규칙 탐사에서 문제가 되는 것은 일반적으로 탐사되는 빈발 항목 집합의 개수가 많아지면서 규칙의 개수도 많아지고, 이들 사이에 중복성이 존재한다는 점이다. 따라서 단순히 지지도나 신뢰도 순으로 빈발 항목 집합이나 규칙을 나열하기보다는 항목들의 연관성을 고려하는 것이 분석자에게 보다 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 이를 위하여 연관 규칙 탐사와 함께 계층 군집 분석을 실시하여 항목들 간 연관성을 정리하고, 이를 토대로 빈발 항목 집합들을 나열하는 방법을 제안하고자 한다.
산업융합을 통한 기술혁신으로 경제적 성과와 고용창출 성과를 제고시키려는 정부차원의 노력이 도전적으로 추진되고 있다. 그러나 산업융합이 어느 정도 진행되고 있는지, 산업융합의 효과가 전산업에 어느 정도 파급되고 있는지, 산업융합 유발효과가 가장 큰 산업은 무엇인지에 대한 정량적 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 산업융합이 어떻게 전개되고 있는지(산업별 산업융합 비중), 전산업에 어느 정도의 파급효과를 내었는지(산업별 파급효과), 특정산업을 진흥할 때 산업융합 유발효과가 어느 정도인지(산업별 산업융합 유발효과)를 특허인용관계를 이용하여 정량적으로 측정하고 분석하였다. 산업융합 여부는 국제특허분류-산업연관분류 연계표 및 특허의 인용관계를 활용하여 판단하였다. 산업융합 즉, 산업간 기술융합(예: 전자기기부분품-자동차)이 전산업에 미치는 영향은 특허인용정보를 활용한 산업융합연관표를 작성하여 도출하였다. 연구결과를 활용하여 산업융합이 전산업에 끼친 파급효과와 특정 산업을 진흥시켰을 때 나타나는 산업융합 유발효과를 예측하여 보았다. 산출결과의 정확도와 의미는 추가적인 검증이 필요하나 산업별 산업융합의 진행 정도, 파급효과 및 유발효과에 대한 정량적인 분석을 산업융합연관표를 작성하여 처음 시도하였다는데 의의가 있다.
창업자는 가시적 경영성과를 내기 위해 오랫동안 인적, 물적 자원과 자본을 지속적으로 투입해야 한다. 따라서, 창업에서 성공하기 위해서는 난관과 어려움 속에서도 창업을 포기하지 않고 지속적으로 열성을 가지고 창업에 몰두하는 조직몰입이 필수적이라고 할 수 있다. 선행연구에 따르면 창업자의 조직몰입은 조직화, 창업기업설립, 신제품 개발 등에 유의한 영향을 미친다고 한다. 본 연구는 창업자의 학습지향성 및 혁신성과 조직몰입 간의 관계에 대해 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 본 연구에서는 학습지향성과 조직몰입 간의 관계에서 혁신성의 매개효과에 대해 검증하고 이들 변수들 간의 관계에서 경력연관성의 조절효과를 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 실증분석을 통해 밝혀진 결과는 다음과 같다. 첫째, 창업자의 학습지향성, 혁신성, 경력연관성은 조직몰입에 긍정적 영향이 유의한 것으로 나타났다. 둘째, 창업자의 학습지향성과 조직몰입 간의 관계에서 혁신성은 부분매개효과가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 위계적 회귀분석을 통해 검증한 결과 학습지향성과 혁신성 간의 관계에서 학습지향성과 경력연관성의 상호작용항이 긍정적으로 유의미한 것으로 나타나 경력연관성의 조절효과가 있는 것을 알 수 있었다. 이것은 경력연관성이 평균보다 높은 조건에서 학습지향성의 혁신성에 대한 영향이 더욱 증대하게 된다는 것을 의미한다. 넷째, 학습지향성과 조직몰입 간의 관계에서 학습지향성과 경력연관성의 상호작용항이 마찬가지로 긍정적으로 유의미한 것으로 나타나 경력연관성의 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 하지만, 매개된 조절효과 분석을 통해 살펴본 결과는 학습지향성과 조직몰입 간의 관계에서 경력연관성의 조절효과는 학습지향성과 혁신성 간의 관계에서 경력연관성의 조절효과가 혁신성을 매개로 하여 나타난 간접적 효과라는 것이다.
본 논문에서 이용한 프레임워크 기반 통합관리시스템은 네트워크 관리와 분석을 위하여 관리기능, 분석 기능, 관리 및 분석 대상과 관련된 모든 항목을 측정하고 분석하여 예측할 수 있는 기능을 포함하는 시스템이다. 주요 연구방법으로는 세부 항목별로 현황 데이터를 수집, 가공, 분석하였으며, 각 항목간의 연관관계 및 대상별 연관관계를 상세하게 분석하고자 인프레인저(infRanger$^{TM}$)를 이용하였다. 프레임워크 기반통합관리시스템을 이용한 네트워크 트래픽 성능분석은 네트워크 운영에 있어서 성능 저하에 영향을 미치기 쉬운 장비나 구간, 그리고 현재의 문제 가능성이 예상되는 네트워크 자원을 선정하여 상세 분석을 실시하고 문제점을 도출할 수 있도록 하였다. 이렇게 해본 결과 사전에 네트워크에 대한 과잉투자를 예방하고 최적화된 네트워크 환경을 조성하여 관리의 효율성 및 보다 나은 서비스를 제공한다.
항만연관산업과 최저임금간의 생산성 및 고용효과에 대한 상관관계를 분석한 결과, 그 효과는 매우 미미한 것으로 나타났다. 그러나힝민연관산업의 상용근로자와 임시근로자, 자영업자 및 기타 근로자에 대해서는 다소 차이를 보이고 있다. 즉 상용근로자는 다소 안정적인 반면에, 임시직과 자영업자에게는 다소 부정적인 효과를 미치는 것으로 나타났다. 최저임금위원회에서 최저임금의 인상은 노동시장에서 소득효과와 대체효과 간의 상호작용에 의하여 안정적인 모습을 보이고 있다. 항만연관산업은 최저임금 인상이라는 변수보다 오히려 세계적인 경기불황, 국내 경기의 변동성에 더 영향을 받는 것으로 분석되었다.
스타트업은 이제 전세계적으로 산업발전에서 가장 떠오르는 이슈로 자리 잡고 있다. 그럼에도 불구하고 가장 큰 문제는 대부분의 스타트업은 죽음의 계곡을 극복하지 못하고 실패의 길로 들어선다는 것이다. 이러한 상황에서 많은 스타트업은 벤처캐피탈에게서 이를 극복하기 위한 투자를 받기 원하고 있다. 하지만 스타트업의 비즈니스는 그 자체로 보안이 중요한 영업비밀이기에 벤처캐피탈을 접근하는데 있어 전략적 접근이 필요하다. 본 연구는 이를 위해 스타트업의 특성과 벤처캐피탈의 기존 투자 포트폴리오와의 연관성을 분석함으로서 투자유치를 위한 전략적 의사결정 요인을 확인하고자 한다. 분석을 위해 기존 유명한 해외 벤처캐피탈인 Sequoia capital, Lightspeed venture, Firstround, Khosla venture와 그들이 엔젤투자로 불리우는 seed 투자를 한 스타트업인 Dropbox, Airbnb, Snapchat, Uber, Instacart의 사례를 살펴보고 연관성에 대한 탐색적 분석을 실행하였다. 그 결과 각각의 벤처캐피탈은 각자 그들만의 투자 카테고리 특성을 보여줬으며 seed 투자 된 스타트업 또한 그들의 주요 카테고리에 포함되었다. 이뿐만 아니라 투자 시점 기준 1년간 투자된 총 244개의 기업과의 연관 관계를 살펴본 결과 36.4%의 기업이 산업내 수요와 공급관계를 형성하여 해당 산업의 양적, 질적 성장을 촉진할 수 있는 상호 수직적 통합관계를 보였으며 단지 0.5%만이 수평적 통합관계를 보여주어 벤처캐피탈이 스타트업에 투자하는데 있어서 기존 사업과의 상호 연관성에 따른 포트폴리오를 구성함을 보여주었다. 이는 스타트업에게는 seed 투자를 위한 벤처캐피탈 유치에 있어 기존 투자된 포트폴리오와의 연관성 확인이 주요한 전략적 요인임을 확인시켜 줬으며, 벤처캐피탈에게 있어서는 위험성 감소를 위한 상호 보완할 수 있는 스타트업 포트폴리오 구성의 중요성을 보여주었다. 이는 또한 갈수록 늘어나는 기업간 분쟁에 있어 상호 방어적 지식재산(IP) 포트폴리오 구성이 가능하게 되어 향후 사업성장을 위한 전략적 대응에 있어 그 중요성이 더욱더 클 것으로 보인다.
본 연구는 연구논문 및 저자 프로파일을 기반으로 상호 협력이 가능한 전문가 검색 시스템을 구축한다. 제안한 방법론은 다음과 같다. 첫째, 입력 키워드와 가장 연관성 높은 키워드를 검색하기 위한 가중치 부여 기법을 제안하고, 둘째, 이 기법을 통해 전문가를 효율적으로 검색하는 방안을 제안한다. 우선적으로 논문에서 키워드와 저자 프로파일을 추출하고, 이를 통하여 전문가를 검색할 수 있도록 한다. 이것은 소셜 네트워크의 여러 분야에서 활용할 수 있다. 이러한 정보는 여러 시스템에 분산되어 있다. 이렇게 분산된 데이터를 통합하기 위한 기술로 멀티 온토롤지를 이용하는 기법을 제안한다. 멀티 온톨로지는 메타 온톨로지, 인스턴스 온톨로지, 로케이션 온톨로지와 연관관계 온톨로지로 구성되고, 연관관계 온톨로지는 동적으로 키워드 연관관계 분석을 통해 구축된다. 이 멀티 온톨로지를 이용하여 전문가 망을 제공하고, 이것은 키워드의 연관관계 추적을 통한 전문가 검색이 가능하도록 한다. 이를 통하여 전문가들의 연구물을 확인할 수 있도록 제공함으로써 세부 전문분야를 확인할 수 한다.
축구 경기에서 패스는 경기력에 있어서 중요한 요소를 차지하고 있다. 특히, 공격지역에서 패스와 경기의 승리가 밀접한 관련이 있을 것이라고 예상된다. 이를 좀 더 객관적으로 분석하기 위해서 2014년 K리그 클래식 전 경기 268경기에 관해서 팀별 패스 관련 데이터를 이용하여 연관성을 분석해보았다. 전체 패스, 공격 1/3 지역 패스, PA지역 패스 횟 수와 슈팅 및 골의 횟 수를 상관 분석 및 다중 회귀분석을 통해 그 연관성을 분석해 본 결과 골 수와 패스 횟 수 사이의 큰 관계는 없는 것으로 나타났다.
Recently, Mining negative association rules has received some attention and proved to be useful. Negative association rules are useful in market-basket analysis to identify products that conflict with each other or products that complement each other. Several algorithms have been proposed. However, there are some questions with those algorithms, for example, misleading rules will occur when the positive and negative rules are mined simultaneously. The chi-squared test that based on the mature theory and Correlation Coefficient can avoid the problem. In this paper, We proposed the algorithm PNCCR based on chi-squared test and correlation is proposed. The experiment results show that the misleading rules are pruned. It suggests that the algorithm is correct and efficient.
고객의 만족도와 충성도 제고는 기업활동 중 가장 중요한 기능으로 인식되고 있다. 따라서, 고객 이탈율이 높고 신규 고객 확보 경쟁이 치열한 초고속 인터넷 서비스 산업에서는 고객 만족도와 충성도의 증대를 통하여 고객 유지율을 제고하고 이를 통한 장기적인 수익성 증대를 위한 노력의 일환으로 막대한 경영자원을 투입하고 있다. 하지만 실제 서비스에 만족하고 충성도가 높은 고객이 기업의 수익성 확보에 기여하는 지에 관련해서는 그 실증 연구가 거의 이루어지고 있지 않다. 본 연구에서는 국내 한 초고속 인터넷 서비스 회사의 고객을 대상으로, 생존분석(survival analysis)을 이용한 개별 고객의 총 서비스 가입기간 추정을 통해 각 개별 고객의 가치를 산출하고, 이를 기반으로 고객의 만족도와 충성도, 수익성간의 연관 관계를 파악하였다. 분석 결과, 일반적인 예상과는 달리 높은 만족도와 충성도가 고객 서비스 이용 기간의 증대에 기여하지는 않는 것으로 밝혀졌다. 또한, 만족도 및 충성도와 수익성 간에 정(+)의 관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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