Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.7
no.1
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pp.129-143
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2007
In this study, various types and roles of records management and archives professionals are reviewed. Throughout the literature review, types and roles of the records management and archives professionals are analyzed. The results show that roles of professionals can be divided into the areas of records, users and management. In addition to focusing on records and archives, modern archival professionals must also be adept in such areas as knowledge management and digital asset management. Business and management skills for forging partership with related organizations are also needed.
Services using artificial intelligence have begun to emerge in daily life. Artificial intelligence is applied to products in consumer electronics and communications such as artificial intelligence refrigerators and speakers. In the financial sector, using Kensho's artificial intelligence technology, the process of the stock trading system in Goldman Sachs was improved. For example, two stock traders could handle the work of 600 stock traders and the analytical work for 15 people for 4weeks could be processed in 5 minutes. Especially, big data analysis through machine learning among artificial intelligence fields is actively applied throughout the financial industry. The stock market analysis and investment modeling through machine learning theory are also actively studied. The limits of linearity problem existing in financial time series studies are overcome by using machine learning theory such as artificial intelligence prediction model. The study of quantitative financial data based on the past stock market-related numerical data is widely performed using artificial intelligence to forecast future movements of stock price or indices. Various other studies have been conducted to predict the future direction of the market or the stock price of companies by learning based on a large amount of text data such as various news and comments related to the stock market. Investing on commodity asset, one of alternative assets, is usually used for enhancing the stability and safety of traditional stock and bond asset portfolio. There are relatively few researches on the investment model about commodity asset than mainstream assets like equity and bond. Recently machine learning techniques are widely applied on financial world, especially on stock and bond investment model and it makes better trading model on this field and makes the change on the whole financial area. In this study we made investment model using Support Vector Machine among the machine learning models. There are some researches on commodity asset focusing on the price prediction of the specific commodity but it is hard to find the researches about investment model of commodity as asset allocation using machine learning model. We propose a method of forecasting four major commodity indices, portfolio made of commodity futures, and individual commodity futures, using SVM model. The four major commodity indices are Goldman Sachs Commodity Index(GSCI), Dow Jones UBS Commodity Index(DJUI), Thomson Reuters/Core Commodity CRB Index(TRCI), and Rogers International Commodity Index(RI). We selected each two individual futures among three sectors as energy, agriculture, and metals that are actively traded on CME market and have enough liquidity. They are Crude Oil, Natural Gas, Corn, Wheat, Gold and Silver Futures. We made the equally weighted portfolio with six commodity futures for comparing with other commodity indices. We set the 19 macroeconomic indicators including stock market indices, exports & imports trade data, labor market data, and composite leading indicators as the input data of the model because commodity asset is very closely related with the macroeconomic activities. They are 14 US economic indicators, two Chinese economic indicators and two Korean economic indicators. Data period is from January 1990 to May 2017. We set the former 195 monthly data as training data and the latter 125 monthly data as test data. In this study, we verified that the performance of the equally weighted commodity futures portfolio rebalanced by the SVM model is better than that of other commodity indices. The prediction accuracy of the model for the commodity indices does not exceed 50% regardless of the SVM kernel function. On the other hand, the prediction accuracy of equally weighted commodity futures portfolio is 53%. The prediction accuracy of the individual commodity futures model is better than that of commodity indices model especially in agriculture and metal sectors. The individual commodity futures portfolio excluding the energy sector has outperformed the three sectors covered by individual commodity futures portfolio. In order to verify the validity of the model, it is judged that the analysis results should be similar despite variations in data period. So we also examined the odd numbered year data as training data and the even numbered year data as test data and we confirmed that the analysis results are similar. As a result, when we allocate commodity assets to traditional portfolio composed of stock, bond, and cash, we can get more effective investment performance not by investing commodity indices but by investing commodity futures. Especially we can get better performance by rebalanced commodity futures portfolio designed by SVM model.
기업의 지적자산을 효과적으로 관리하는 지식경영 차원에서 기업들은 디지털 시대에 부합되도록 다양한 종류의 지식을 창조해내는 디지털 창의성을 기반으로 한 지식 경쟁력 향상 방안을 요구하고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털창의성의 개념을 정의하고 이들에게 영향을 미치는 구성요인으로 디지털환경, 전문성영역, 디지털리스트성향을 제시하고 구성원의 다양성에 따른 디지털 창의성 변화와 경영성과에 미치는 영향을 다중 에이전트 시뮬레이션 접근방법을 사용하여 분석 하였다. 분석결과 구성원의 다양성이 높은 집단일 경우 시간의 흐름에 따라 구성원의 다양성이 낮은 집단, 즉 동질성이 높은 집단 보다 지식관리시스템 (KMS)을 이용한 지식의 생성 및 공유와 디지털창의성에 영향을 주는 강도가 높은 것으로 나타났다. 또한, 전문성영역, 디지털리스트성향이 디지털 창의성에 유의한 영향을 미치며, 디지털 창의성도 경영성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 디지털 창의성과 경영성과 향상에 대한 시사점 및 향후 연구방향을 제시하였다.
최근 한국과 미국 기업에 있어서 회계법상 가장 큰 이슈 중 하나는 재무보고와 관련된 내부통제제도(ICFR: Internal Control over Financial Reporting)에 관한 것이다. 한국과 미국에서 각각 내부회계관리제도와 SOX(Sarbanes Oxley Act)라고 불려지고 있는 내부통제 법령에 의해 기업들은 자체적으로 내부통제를 구축, 운영하고, 이에 대해 매년 회계법인에 의해 검토 또는 감사를 받게 되었다. IT 부문도 기업 업무 영역에서 중요성을 더해가고 있기 때문에 내부통제 제도의 한 영역을 차지하게 되었다. 본 연구에서는 기업 특성과 IT 관리 특성이 기업의 IT 부문 내부통제 구축 시 어떤 영향을 미치는지에 대해 실제 기업 IT 내부통제 구축 데이터를 대상으로 하여 실증적인 분석을 실시하였다. 이를 위해 기업 특성 중 자산, 종업원 수, 업종과 IT 관리 특성 중 IT 기획팀 IT 아웃소싱, 주 시스템 플랫폼을 각각 독립변수로 선정하였고, 이들 6개 독립변수가 내부통제 구축 시 도출된 통제항목(Control Activities) 개수 대비 미비점(Deficiency) 비율, 통제항목 개수, 미비점 개수 각각에 대하여 영향을 미치는 지에 대해 검증하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.261-262
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2013
In this paper, we subject to MA area to identifying improve the performance of equipment and prices down. When we replace the equipment, the cost savings available area, servers, storage, the As-is vs To-be of software compared to the cost. Thus, based decision-making is utilized.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.611-614
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2015
IT 환경이 점차 융 복합화가 되어가면서 소프트웨어 개발 업체들은 다양해진 소프트웨어 개발 영역에 맞춰 소프트웨어 프로세스를 신속하게 적용하는 데 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 문제를 해결하고자 본 논문에서는 소프트웨어 개발 업체들이 구축해 놓은 소프트웨어 프로세스 자산을 재사용해 특정 소프트웨어 개발 프로젝트에 적용할 소프트웨어 프로세스를 효율적으로 수립할 수 있는 체계적인 소프트웨어 프로세스 테일러링 절차를 제시한다. 제시한 소프트웨어 프로세스 테일러링 절차를 도입하는 소프트웨어 개발 업체는 소프트웨어 개발 영역에 특화된 소프트웨어 프로세스를 빠르게 수립할 수 있게 됨으로써 정의한 소프트웨어 프로세스를 통해 소프트웨어 개발 프로젝트의 위험 요인들을 사전에 인지할 수 있게 되고 소프트웨어 개발 프로젝트가 예측 불가능한 상태로 진행되는 것을 미연에 통제할 수 있게 될 것으로 예상된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.199-201
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2024
최근 병원에서는 빅데이터, 지능형 사물인터넷(AIoT) 등 인공지능 기반 기술들을 활용하여 환자 진료 및 치료 영역은 물론 의료산업 및 의료 시설 등과 관련된 다양한 영역에서의 활용방안을 모색하고 있다. 지능형 사물인터넷(AIoT, Internet of Things)은 AI와 IoT의 기술적인 결합으로 산업의 혁신을 가져와 국가 전체의 생산성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 삶의 질의 변화는 물론 병원의 의료 환경에 있어서도 많은 파급 효과를 가져다 줄 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 병원의 효율적인 공간관리를 위한 AIoT 기반의 가변 스마트 진료실 예약 시스템에 대한 설계 및 구현을 통하여 병원의 주요 자산인 공간이라는 개념을 효율적으로 이용하고 병원 내 소통과 협업을 위한 유연한 진료 환경을 제공함으로서 병원의 규모와 진료 전문성에 맞추어진 가변적 공간 기능을 통해 병원의 경쟁력을 높이는 것을 그 목적으로 하고 있다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.5
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pp.39-54
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2018
This study aims to expand K-Wave business. For this, it firstly investigated previous studies and pointed out limitations of the current scope of the K-Wave business. Therefore, as a theoretical background, it attempts to construct an analysis framework based on four types of creativity type model and to redefine the concept of K-Wave business, which refers to a series of business activities that create, utilize the asset, and reuse the originality of intellectual property assets. This study analyzes the business activities of K-Wave's asset creation, utilization, and talent linkage during 2013~2017. The scope of the asset creation covers the highest ranked movies, dramas, and K-pops, while the utilization of those is analyzed in cosmetics, food, and fashion industries. The personal talent is the source of new K-Wave value creation and Webtoon IP is analyzed. As a result, in the case of movies and dramas, the representative market is China, which is the result of the efforts to avoid the continuation of China's regulation and the development of local OTTs. It is confirmed that the product development for Chinese consumers is active as activities of K-Wave utilization in cosmetics, food and fashion. Interesting is that new K-Wave content is circulated in the beauty sector. Finally, it is confirmed that Webtoon IP, which has been structured with a solid story in individual talent, is the origin of new K-Wave asset creation such as movies and dramas.
In this study, we focused on the decenterization, innovation, interoperability, and transparency that blockchain technology brings in the financial services sector. Decentralized financial services powered by blockchain technology can leverage virtual assets to expand the scope of financial services and create new business opportunities while encouraging innovation in financial services. Based on the understanding of the concept of De-Fi, we will look at the need for technology and major use cases, and look at future challenges. This will help us understand the vision of developing new technologies for innovation, while identifying the potential as new areas of fintech services.
In spite of the widely held belief that e-Marketplace will be expanded continuously, scholars are still reluctant to accept the positive expectation. Many anecdotal evidence and case studies indicate that there are several obstacles that hinder e-business firms from building the e-Marketplaces. Actually, this obstacles has led many e-marketplaces' failures. The purpose of this study is to verify the possibility of the e-Marketplace expansion and to explore how to deal the obstacles in the e-Marketplace operation. To achieve such objectives, a successful e-Marketplace case was investigated. The conclusion of this research is as follows : (1) e-Marketplaces can be built even in the high asset specificity and high complexity of product description market. Therefore it is acceptable that e-marketplace will be expanded continuously as argumented by Malone et al.(1989). (2) But the driving factor is not solely information technologies but the capability of e-business firms that consider technical factors, social factors, and service related factors all together. It was also noted that the capability of e-business firms to handle the inherent obstacles is important for the expansion of e-Marketplaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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