• 제목/요약/키워드: 인텔리전스

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시장집중도 및 경쟁현황 분석 지원모듈 개발 (Development of market concentration analysis module)

  • 김지희;이윤희;서주환;김유일;황지나
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.271-272
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    • 2016
  • 본 연구에서는 표준통계분류체계 기반으로 동일 산업 내에서의 특정제품에 대한 시장점유구조와 기업 간 경쟁현황을 조사 분석하여 시스템화하는 것을 목적으로 하고 있다. 본 연구결과물은 수요자 중심형 산업 시장인텔리전스 시스템인 KMAPS에 하나의 모듈로서 적용하였다. 이 시스템을 통해 기업들은 새로운 제품개발 후 시장진입 시 필요한 의사 결정하는데 활용될 수 있다는데 본 연구의 의의가 있다.

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유무선통합망에서의 통합 가입자 관리 기술

  • 김동완;방정희;전윤철
    • 정보와 통신
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    • 제23권10호
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    • pp.63-75
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    • 2006
  • 통신 서비스 제공기반이 All-IP 멀티서비스 네트워크로 변화함에 따라 서비스 중심적 인프라 구축을 위한 가입자 프로파일의 관리 문제가 주요 이슈로 대두되고 있다. 또한 휴대형 단말의 기능 확대와 이동 애플리케이션의 증가에 따라 네트워크에서 요구되는 제어와 관리 도메인의 역할이 점차 강조되고, 유무선 통합 서비스 제공을 위한 서비스 간의 다양한 형태의 연동과 결합을 위한 백엔드 인프라의 통합이 논의 되고 있다. 이러한 배경하에서 차세대 유무선통합망의 구조 및 서비스 특성을 조망하고, 유무선통합망에서의 통합 ID와 개인화 서비스, 셀프 프로비저닝, Context-Aware 서비스 등의 지원을 위한 네트워크 인텔리전스 역할을 위한 핵심요소로 인식되고 있는 통합 가입자 프로파일에 대한 정의와 구조, 구축 전략 미 KT의 통합프로파일 구축 현황 등을 기술한다.

클라우드 기반 대규모 데미터 처리 및 관리 기술 (Big Data Processing and Management Service on Cloud)

  • 이미영
    • 전자통신동향분석
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    • 제24권4호
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    • pp.41-54
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    • 2009
  • 인터넷 서비스 데이터량의 지속적인 증가로 대량의 원시 데이터로부터 정보를 가공 처리하는 과정, 체계화된 정보의 저장 관리 및 유용한 정보를 추출하기 위한 분석 등에 분산 컴퓨팅 기술을 적용하는 움직임이 활발히 진행되고 있다. 기존의 RDBMS 기술, MPI 분산 처리 기술 등은 대규모 데이터 처리 환경에 적용하기에는 운영 환경, 기능/성능면에서 확장성 혹은 고비용 문제가 따른다. 그러므로 저가의 서버들로 구성된 대규모 클러스터 환경을 기반으로 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 새로운 시스템들이 대규모 데이터 처리를 요하는 인터넷 서비스 응용에 이용되고 있다. 이를 기반으로 바이오인포매틱스, 과학 시뮬레이션, 비즈니스 인텔리전스 등 다른 응용 영역으로 확대하여 클라우드 서비스로 제공하려는 비즈니스 모델이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 대규모 데이터 저장 관리 및 처리 기술 동향을 조사하고 클라우드 기반 서비스로의 발전 방향을 서술한다.

Business Intelligence를 지원하기 위한 Big Data 기반 Data Lake 플랫폼의 선행 연구 (A Leading Study of Data Lake Platform based on Big Data to support Business Intelligence)

  • 이상범
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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    • pp.31-34
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    • 2018
  • We live in the digital era, and the characteristics of our customers in the digital era are constantly changing. That's why understanding business requirements and converting them to technical requirements is essential, and you have to understand the data model behind the business layout. Moreover, BI(Business Intelligence) is at the crux of revolutionizing enterprise to minimize losses and maximize profits. In this paper, we have described a leading study about the situation of desk-top BI(software product & programming language) in aspect of front-end side and the Data Lake platform based on Big Data by data modeling in aspect of back-end side to support the business intelligence.

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네트워크 공격 방지를 위한 사이버 위협 인텔리전스 프로세스 연구 (CTI Lifecycle for network attack prevention)

  • 차정훈;조정훈;강정호;박종혁
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.470-472
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    • 2019
  • Cyber Threat Intelligence (CTI)는 성장하는 사이버 공격에 대응하는 새로운 보안체계 개념으로써 최근 많은 조직에서 보안성을 향상시키기 위해 도입하고 있다. 조직에서 CTI의 도입은 보안 조직간의 위협 정보와 그에 대응할 수 있는 방어 전략을 공유하여 다양한 선제공격을 방어하기 위해 필수적이다. 이에 따라 CTI 위협 정보를 공유하는 조직이 점차 늘어나고 있으며 정보의 양은 점차 많아지고 있다. 하지만 정보를 공유받는 대부분의 조직이 공격자가 악의적으로 잘못된 위협 정보를 수집한 경우 또 다른 사이버 공격으로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 CTI 정보 공유에서 사이버 위협 대응 조치 전략을 조직에 적용하기 전에 가상의 네트워크 아키텍처에서 적용시킨 후 평가 및 검증을 통해 공격을 목적으로 한 악의적인 정보가 적용되지 않도록 사전에 방어한다.

NLP를 이용한 카페 추천 알고리즘 (Cafe recommendation algorithm using NLP)

  • 목다현;변규린;추현승
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.404-406
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    • 2023
  • 본 논문은 맞춤형 카페 추천 서비스를 제안한다. 대중적인 포털 사이트의 카페 정보와 사용자 리뷰를 크롤링 하여 지역별, 키워드별 카페 데이터를 수집한다. 사용자가 원하는 지역과 임의의 키워드를 기준으로 데이터셋 내의 키워드와 비교하여 가장 유사한 키워드를 추출한다. spaCy 라이브러리의사전 학습된 모델 중 similarity method를 사용하여 추출된 키워드를 바탕으로 해당하는 카페를 추천한다. 이를 통해 사용자는 불필요한 정보를 걸러내고 쉽게 원하는 정보를 얻을 수 있다.

폐암 진단을 위한 영상 분석 기반 암세포 검출 시스템 구현 (Implementation of Image Analysis based Cancer Cell Detection System for Lung Cancer Diagnosis)

  • 이주형;이민아;권용현;류병석;김영균
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.292-294
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    • 2023
  • 본 논문에서는 국내 사망 원인 1위 질환인 암 중 가장 큰 비중을 차지하는 폐암의 암 오진율 감소 및 정밀 진단을 위해 폐암세포를 검출 및 계수 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 사용자가 관심 영역을 지정하면 H&E 염색 방식을 사용한 폐암세포 전처리 과정을 거쳐 검출 및 계수 할 수 있다. 본 시스템을 통해 병리학자가 단 시간에 폐암세포 검출 및 계수하여 객관적 진단 도구로 활용할 수 있으며, 디지털 기술과 융합하여 정밀 의료에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

비즈니스 인텔리전스 시스템의 활용 방안에 관한 연구: 설명 기능을 중심으로 (A study on the use of a Business Intelligence system : the role of explanations)

  • 권영옥
    • 지능정보연구
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    • 제20권4호
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    • pp.155-169
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    • 2014
  • 다양한 빅데이터 기술이 발전함에 따라, 기업의 전략결정에 있어서 과거에는 의사결정자의 직관이나 경험에 의존하는 경향이 있었다면, 현재는 데이터를 활용한 과학적이고 분석적인 접근이 이루어지고 있다. 이에 많은 기업들이 경영정보시스템 중의 하나인 비즈니스 인텔리전스 (Business Intelligence) 시스템의 예측분석 기능을 활용하고 있다. 하지만, 이러한 시스템이 미래의 경영환경 변화를 예측하고 기업의 의사결정을 돕는 조언자 (Advisor)로서 역할을 한다고 가정할 때, 시스템에서 제공하는 분석결과가 의사결정자에게 도움을 주는 조언 (Advice) 의 역할을 하지 못하는 경우가 많은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 미래예측의 문제에 있어 의사결정자가 시스템의 조언을 따르는데 영향을 미치는 요소들과 영향력에 대해 분석하고, 그 결과를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원하는 시스템 환경을 제시하고자 한다. 좀 더 구체적으로는 예측 과정에 대한 자세한 설명이나 근거 제시가 시스템의 예측결과에 대한 의사결정자의 수용정도에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 193명의 실험자를 대상으로 영화의 개봉 주 매출액을 예측하는 업무를 수행하고, 예측에 대한 설명의 길이와 조언자의 유형(사람과 시스템의 조언 비교)뿐 아니라 의사결정자의 개인 특성이 의사결정자의 조언 수용정도에 미치는 영향을 분석하였다. 시스템에서 제공하는 조언 내용인 예측결과와 설명에 대해 의사결정가가 느끼는 유용성, 신뢰성, 만족도가 조언의 수용에 미치는 영향도 분석하였다. 본 연구는 시스템의 분석결과를 조언으로 보고 조언자와 조언에 관한 의사결정학 분야의 선행연구를 접목시켜 경영정보시스템 연구 분야를 확장하였다는 점에서 연구의 의의가 있고, 실무적으로도 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원할 수 있는 시스템 환경을 만들기 위해서 고려해야 할 점들을 제시함으로써 시스템 활용을 위한 정책결정에도 도움을 줄 수 있을 것으로 본다.

BPM 기반의 업무-수행자 대응분석 기법 (A BPM Activity-Performer Correspondence Analysis Method)

  • 안현;박천건;김광훈
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.63-72
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    • 2013
  • 비즈니스 프로세스 인텔리전스(BPI)는 지식의 발견 및 분석 분야의 새로운 기술로서, BPM 기반 조직에 관련된 지식을 발견하고 이를 분석하기 위한 기술들을 말한다. BPI를 통해, 프로세스 기반 조직의 지식을 제어, 모니터링, 예측, 최적화할 수 있게 되는데, 본 논문에서는 특정 비즈니스 프로세스 모델에 참여하는 수행자들과 업무들간의 소속 관계를 나타내는 BPM 업무-수행자 소속성 네트워크 지식에 초점을 맞춘다. 즉, 본 논문에서는 BPM 업무-수행자 소속성 네트워크 지식을 위한 통계 분석 기법을 제안하며, 이를 업무-수행자 대응 분석 기법이라 정의한다. 제안하는 대응 분석 기법의 과정은 이분 행렬을 생성하고, 이에 대한 대응 분석 결과를 가시화하는 과정으로 구성되며, 이를 통해 비즈니스 프로세스 모델 또는 비즈니스 프로세스 패키지에 소속되는 수행자 그룹과 업무 그룹간의 연관 관계를 분석할 수 있다. 결론적으로, 제안하는 업무-수행자 대응 분석 기법을 통해 BPM 기반 조직을 위한 비즈니스 프로세스 모델 또는 비즈니스 프로세스 패키지의 계획 및 설계 과정에서, 업무와 수행자간의 연관 관계를 고려하여, 인적 자원 할당의 효과성과 효율성을 제고할 것이라 기대된다.

데이터마이닝 기법을 이용한 기업부실화 예측 모델 개발과 예측 성능 향상에 관한 연구 (Development of Prediction Model of Financial Distress and Improvement of Prediction Performance Using Data Mining Techniques)

  • 김량형;유동희;김건우
    • 경영정보학연구
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    • 제18권2호
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    • pp.173-198
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    • 2016
  • 본 연구의 목적은 비즈니스 인텔리전스 연구 관점에서 기업부실화 예측 성능을 향상키시는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구들에서 미흡하게 다루어졌던 1) 데이터셋을 구성하는 과정에서 발생하는 바이어스 문제, 2) 거시경제위험 요소의 미반영 문제, 3) 데이터 불균형 문제, 4) 서술적 바이어스 문제를 다루어 경기순환국면을 반영한 기업부실화 예측 프레임워크를 제안하고, 이를 바탕으로 기업부실화 예측 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 경기순환국면별로 각각의 데이터셋을 구성하고, 각 데이터셋에서 의사결정나무, 인공신경망 등 단일 분류기부터 앙상블 기법까지 다양한 데이터마이닝 알고리즘을 적용하여 실험하였다. 또한 본 연구는 데이터불균형 문제를 해결하기 위해, 오버샘플링 기법인 SMOTE(synthetic minority over-sampling technique) 기법을 통해 초기 데이터 불균형 상태에서부터 표본비율을 1:1까지 변화시켜 가며, 기업부실화 예측 모델을 개발하는 실험을 하였고, 예측 모델의 변수 선정 시에 선행연구를 바탕으로 재무비율을 추출하고, 여기서 파생된 IT 산출물인 재무상태변동성과 산업수준상태변동성을 예측 모델에 삽입하였다. 마지막으로, 본 연구는 각 순환국면에서 만들어진 기업부실화 예측 모델의 예측 성능 비교와 경기 확장기와 수축기에서의 기업부실화 예측 모델의 유용성에 대해 논의하였다. 본 연구는 비즈니스 인텔리전스 연구 측면에서 기존 연구에서 미흡하게 다루어졌던 4가지 문제점을 검토하고, 이를 해결할 프레임워크를 제안함으로써 기존 연구 대비 기업부실화 예측률을 10% 이상 향상시켰다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.