클라우드 서비스는 비즈니스 향상을 위해 사용되며, 특히, 고객 관리에서는 고객 서비스 향상을 위한 툴로서 소셜 네트워크를 사용한다. 그러나 대부분의 클라우드 시스템은 시멘틱 구조를 지원하지 않기 때문에 소셜 네트워크 사이트의 중요한 정보는 비즈니스 정책을 위해 처리 및 사용이 어렵다. 본 연구에서는 클라우드 시스템에서 소셜 시멘틱 웹에 기반을 둔 협력 프레임 워크를 제안한다. 제안한 프레임 워크는 클라우드 소비자와 서비스 제공자를 위한 효율적인 협력시스템을 제공하기 위해, 소셜 시멘틱 웹 지원을 위한 요소들로 구성된다. 지식획득모듈은 소셜 에이전트가 수집한 데이터로부터 규칙을 추출하며, 이 규칙들은 협력 및 경영정책에 사용된다. 본 논문은 제안한 시멘틱 모델에서 소셜 네트워크 사이트 데이터의 처리 및 효율적인 협력을 위한 클라우드 서비스 제공자의 가상 그룹핑을 위해 사용될 패턴 추출에 대한 구현 결과를 보여준다.
현재의 컴퓨팅 환경은 멀티미디어와 인터넷, 즉 웹 환경으로 요약된다. 이러한 환경에서 운영되는 복잡한 정보 시스템-인터넷 TV 방송, 문서 관리시스템, 가상 대학, 그룹 웨어, 지식 경영 시스템 등은 대용량의 데이터베이스 데이터와 멀티미디어 데이터를 기반으로 해서 동작한다. 이러한 시스템들에서의 데이터은 데이터 베이스 내에 존재하는 메타 데이터와 운영체제의 파일 시스템 내에 존재하는 파일 데이터로 나뉜다. 이러한 데이터의 분리로 인해서 나타나는 가장 큰 문제점은 이 둘 데이터 사이의 불일치성(inconsistency)이다. 이는 멀티미디어 데이터와 데이터베이스 데이터를 접근해서 사용하는 기능(operation)의 차이로 인해서 발생하게 된다. 본 논문에서는 복잡한 정보시스템에서 사용되어 지는 데이터들 사이에 발생되는 불일치성을 해결하며, 쉬운 프로그램밍을 위한 응용 프로그래밍 인터페이스(ATI)를 제공해주는 AEM(Activity Execution Manager) 프레임워크를 설계 및 구현한다.
As the knowledge is recognized as a core factor of organization's competitiveness and creation of value added, the importance of knowledge management is also increased. To achieve the successful knowledge management, it is important to establish strategy that consider essential purpose of knowledge management such as creating and sharing of knowledge resource, improving performance, and continuing organizational innovation within the organization and influence factor inside and outside of organization. Until now, however, the research for knowledge management strategy was mostly limited to the statistical analysis based on the unilinear causality model, and systematic access and analysis that consider interaction and feedback structure between factors. In this paper, we developed the novel decision-making framework for successful strategy establishment by applying the analytic network process(ANP). Specifically. we derive clusters and components to decide the interaction and feedback structure between the elements of knowledge management by literature studies. And we produced relative importance and preference of clusters, components and alternatives dealing with feedback structure through the survey of experts in the field or related one of knowledge management. In result of this study, we expect that it will help the knowledge officer to decide establishing knowledge management strategy.
관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.
가상자산 시장의 가파른 성장과 함께, 가상자산 상장 및 거래 절차에 대한 정부 차원의 규제가 가해질 전망이나, 구체적인 규제 방안은 부재한 상황이다. 향후 안정적인 제도권 편입을 위해서는 시장 생태계 조성과 투자자 보호를 위한 더욱 구체적인 규제 방안이 필요하다. 따라서 본고에서는 국내 5대 가상자산거래소의 자체 가이드라인과 한국거래소의 예비상장심사기준(2022)을 비교하였다. 본고에서는 IEO, IPO, ICO의 개념을 정의하고 IEO의 이해상충 문제를 명시하였다. 이후, 규제 방안을 제시하기 위해 실제 상장 폐지된 가상자산의 사례를 분석하고 문제점을 유형별로 분류하였다. 또한 유가증권 시장 상장 심사 가이드라인을 형식적 심사 요건과 질적 심사 요건으로 분류하고, 질적 심사 요건은 기업의 계속성, 경영 투명성, 경영의 안정성, 주식회사 속성 및 투자자 보호 총 네 가지 기준으로 분류하였다. 또한, 사례 분석을 통해 얻은 구조적인 문제를 보완할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 방안은 지배 구조 정기 공시, 유통량 정기 공시, 독립 감사 기관 신설 총 세 가지다. 본고는 기존 연구에서 한발 더 나아가 실제 상장 폐지 사례를 분석하고 그 문제점을 유형별로 분류하여 개선안을 제시하였다는 점, 유가증권 시장과 가상자산 시장의 유사성을 감안하여 제도권의 프레임워크를 차용하여 보완책을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.
현재 급변하는 정보기술, 다양성을 추구하는 시장의 니즈, 미리 예측하지 못한 다양한 형태의 경쟁자 등의 출현으로 인해 경영환경이 급변하고 있는 것은 더 이상 새로운 현상이라고 보기는 어렵다. 이와 같이 급변하는 경영 환경은 기업 간 경쟁 심화를 불러일으키고 있으며, 경쟁 심화는 생존 및 발전을 위해 기업 특성에 맞지 않는 무분별한 전략을 활용하면서 오히려 역효과를 내고 있다는 문제를 야기하고 있다. 특히 변화하고 있는 환경 내 벤처기업 및 창업기업들의 경우 창업 후 생존율이 점차 낮아지면서 일반 기업들에 비해 경쟁력을 갖춘 기업을 찾아보기 어려운 것이 현실이다. 이에 벤처기업들은 도태되지 않고 생존하기 위해경쟁력을 강화시킬 수 있는 다양한 전략을 구사하고 있다. 벤처기업은 하나의 비즈니스 생태계 내 유기적 생명체로서 진화하기 위해 제품이나 산업의 수명주기와 마찬가지로 창업기, 초기 성장기, 고도 성장기, 성숙기, 쇠퇴기 등의 정형화된 단계를 거친다. 따라서 벤처기업은 무차별적인 전략을 통해 기업의 생존 및 성장을 도모 하는 것이 아니라 해당 기업이 놓인 수명주기 단계별로 전략, 조직 구조, 의사결정방식, 통제유형 등을 상이하게 판단하고 이에 적절한 전략을 수행해야 한다. 예를 들어, 동일 생산요소를 투입하더라도 이를 적용할 수 있는 지식이 있는 경우 더 높은 가치 창출이 가능(Aghion & Howitt, 1992) 하지만 창업 초창기의 기업은 고도 성장기의 기업보다 보유한 지식 수준 및 경험이 상대적으로 낮기 때문에 다양한 협력을 필요로 한다. 그러나 현재의 여러 선행연구들은 기업이 처한 상황을 고려하지 않은 단편적인 대처 방안이거나 혹은 부분적인 방법론을 제공하는 수준에 그치고 있다는 한계가 있다(이병헌 외, 2014). 따라서 본 연구에서는 '2016년 벤처기업정밀실태조사' 데이터를 기반으로 기업의 외부 협력 정도 및 벤처기업 지원제도 활용 정도가 경쟁력과 성과에 미치는 영향이 기업의 수명주기별로 상이하다고 보고 관련 전략 프레임워크를 제시하고자 한다.
변기업은 변화하는 환경 속에서 생존하기 위해 다양한 전략으로 경쟁우위를 창출하고자 한다. 이에, 경쟁우위를 창출하는 방법에 대한 연구도 끊임없이 전개되고 있다. 이러한 상황은 기업의 혁신능력을 강화하도록 촉구하며 또한 지식창출의 변화가 매우 중요한 역할이 되었다는 것을 의미한다. 본 연구는 자원기반 관점을 바탕으로 지적자본과 흡수능력 프레임워크가 경쟁우위에 미치는 영향을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 이에, 한국 중소기업의 샘플을 통해 지식흡수능력, 지식 창출, 지적 자본 및 내/외부 소스의 경쟁 우위 사이의 연계를 수행하는지 확인해보고자 한다. 이러한 목적을 검증하기 위해 15개 산업에서 106개의 공급업체의 설문이 수집되었다. 연구 모델은 SEM(구조 방정식 모델링)을 채택하고 AMOS 22를 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 모든 가설은 채택되었다. 따라서 본 연구는 흡수 능력이 공급업체의 경쟁 우위를 키우는 데 있어 중요한 요소임을 의미한다. 또한, 지적 자본은 공급업체의 지식 재고의 중요한 구성 요소로 간주되어야 하며, 이것이 경쟁력에 대한 흡수 능력 영향을 크게 강화한다는 것을 제시한다. 향후 연구는 연구 모델을 다양한 국제적 환경이나 다국적 기업에서 검증하여 일반화 가능성을 향상시키는 것을 목표로 할 것이다.
기존 전시회 정보 제공 서비스는 전시회가 열리는 장소 주변의 관광지를 추천한다. 이러한 위치기반 추천의 경우 전시회의 내용과 관련이 없는 관광지를 추천할 수 있다는 한계점이 있다. 전시회 내용과 관련된 관광지를 관람객에게 추천함으로써 전시회에서 획득한 지식을 관광지에서 경험하는 데에 도움을 줄 필요가 있다. 전시회 큐레이터들이 전시회 내용과 관련된 관광지를 일일이 찾아 추천하는 방법이 있지만, 수작업이다 보니 큐레이터가 가지고 있는 배경지식의 범위 내에서만 추천이 가능하다는 한계점이 있다. 수작업에 따른 오류가 있을 수도 있기 때문에 자동화된 방법이 필요하다. 본 연구에서는 언어자원 빅데이터를 활용하여 전시회 내용과 관련된 관광지를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다. 언어자원으로는 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국립국어원 사전 등을 활용했다. 단일 컴퓨터로는 이러한 대용량 언어자원을 효율적으로 처리하기 어렵기 때문에, 클라우드 컴퓨팅 프레임워크인 아파치 스파크(Apache Spark)에 기반하여 구현했다. 사용자가 웹브라우저를 통해 전시회 정보를 열람하면 본 알고리즘에 의해 추천된 관광지들을 같이 보여주는 웹인터페이스도 구현했다(http://bike.snu.ac.kr/WARP). 주요 전시회에 대한 관광지 추천 정확도에 대해 전문가 평가를 진행했다. 기존 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법의 정확도가 더 높았다. 본 연구를 활용하면 전시회 큐레이터의 수작업을 줄여줄 수 있고 전시회 관람자들을 관광지로 자연스럽게 유도할 수 있기 때문에, 전시산업과 관광산업 모두에게 도움이 될 수 있다.
디지털 기술의 발전과 코로나19의 영향으로 기업의 혁신과 조직문화가 변화하고 있으며, HRD(Human Resource Development) 분야에서 스마트 러닝의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 HRD 담당자의 관점에서 스마트 러닝을 구성하는 요인들의 상대적인 중요성을 밝히는 것을 목적으로 하였다. 선행 문헌 검토를 통해 현 상황에 가장 부합하는 스마트 러닝 계층 및 요인을 도출하고, AHP 방법을 활용하여 해당 요인의 상대적 중요도를 파악하였다. 결과적으로 1계층 요인에서는 '학습 활동', '교육 활동', '학습 콘텐츠', '평가 방법 및 평가', '학습 시간 및 공간' 순으로 중요도가 확인 되었다. 2계층 전체 요인에서는 '교육 전략', '학습 결과', '학습 과업', '학습 목표', '학습 지원'이 상위 5위에 나타나는 요인으로 확인되었다. 본 연구 결과는 스마트 러닝 개념을 재정립하고, 추후 연구를 위한 학술적 프레임워크를 제안한 점에서 의의를 가진다. 또한, 실무적으로는 HRD 담당자들이 스마트 러닝을 개선하고 향상시키기 위해 어떤 요인에 주력해야 하는지에 대한 유용한 정보를 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.
시맨틱 웹(semantic web), 지식 경영 요구가 증대되면서 온톨로지 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 온톨로지 역시 대규모 소프트웨어를 개발하는 것과 동일하게 체계적인 개발 표준이 필요한 시점에 있다. 그러나 아직 온톨로지 개발 방법론의 체계화 및 표준화는 이루어지고 있지 않은 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지 개발 방법론의 비교를 위해 외국의 대표적인 온톨로지 개발 방법론(METHONTOLOGY, CommonKADS, OTK)과 국내 온톨로지 개발 방법론(EOE)을 선정했다. 평가 방법은 CMM-I 버전 1.1 프레임워크를 도입하여 CMM-I 성숙 단계 2와 3에 해당하는 프로세스 영역별로 온톨로지 개발 방법론을 평가했다. 본 연구의 목적은 프로세스 성숙도(CMM-I) 관점으로 평가 대상의 온톨로지 개발 방법론에 대해 성숙된 프로세스 영역과 취약한 프로세스 영역을 파악하고 온톨로지 개발 방법론의 개선 영역을 제시하는 것이다. 본 연구의 결과는 온톨로지 개발 방법론의 수립 또는 개선의 기초 자료로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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