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.
본 연구의 목적은 PMO의 기능들이 프로젝트 성과에 미치는 직접 효과와 프로젝트 관리 프로세스의 수행을 통한 간접 효과를 PLS 경로모형을 통해 파악하는데 있다. 또한, PMO 역량 및 최고 경영진의 지원에 따른 프로젝트 성과의 차이의 상호 효과 및 그 효과의 크기를 찾고자 한다. 본 연구에서는 방법론 제공, 행정적 지원, 교육 및 훈련, 자원 관리, 지식 관리를 통하여 형성되는 PMO기능과 통합, 범위, 시간, 비용, 품질, HR, 커뮤니케이션, 위험, 자원조달 등을 통하여 형성되는 프로젝트 관리과정을 측정하기 위하여 2차 요인 모형(second-order construct model)으로 연구 모형을 검증하였다. 본 연구에서 각 1차 요인(first-order construct)은 반영지표를 이용하여 분석 하였으며, 2차 요인은 조형지표를 이용하여 분석하였기에, 반영지표와 조형지표가 모두 포함되어있는 모형 분석에 용이한 자료처리 도구인 PLS를 이용하였다. 본 연구의 설문대상은 PMO의 지원 하에서 프로젝트를 수행해 본 경험이 있는 프로젝트관리자나 프로젝트 리더와 같은 전문가 집단으로 한정하여 온라인 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, PMO 기능 및 프로젝트 관리과정 모두 프로젝트 성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 PMO기능을 수행할 때, PMO역량에 따라 프로젝트 성과에 유의한 차이가 존재함이 확인되었다. 따라서 경영진들은 프로젝트 수행 시 프로젝트 성과에 긍정적 영향을 미치는 PMO의 설립을 적극적으로 검토해야 한다. 또한 PMO의 역량에 따라 프로젝트 성과에 차이가 발생하므로 프로젝트를 관리하는 PMO에 충분한 권한을 부여하고 경영진의 지원을 신속하게 함으로써 프로젝트를 성공적으로 수행할 수 있을 것이다.
본 연구는 수작업으로 이루어진 제조현장에서 제조 프로세스를 최적화할 수 있도록 시뮬레이션을 통한 디지털 트윈 구현 방안을 제안하고자 한다. 수작업 모션을 센서로 수집하고 동작 인식에 대하여 반복적인 실험데이터로 제조 프로세스를 최적화하는 지식관리메커니즘을 제안 범위로 한다. 연구목적 달성을 위하여 물류현장 모의실험을 실시하였는데, 작업자의 경험으로 나타난 기초적 지식에 작업시뮬레이션을 반복 경험하게 함으로써 최적화된 디지털 트윈을 생성할 수 있는 방안을 마련하였다. 실험결과, 디지털 트윈을 생성하는 시뮬레이션으로 보다 빠른 시간내에 작업공간 구성과 작업 특성을 생성하여 최적화된 자원을 구성한 결과를 물리시스템으로 전송함으로써 제조 프로세스의 지속적 개선이 가능한 것으로 파악되었다.
최근 정보기술 및 인터넷의 급속한 발전으로 지식정보 자원들이 디지털화 되어 인터넷을 통해 유통되고 있다. 과학기술 연구 현장에서 수시로 발생되는 세미나, 워크숍 등 연구 성과물의 공유를 위해서는 동영상 콘텐츠의 구축과 식별체계 기반의 유통시스템 구축이 필요하다. 본 연구의 목적은 세미나, 워크숍 등 과학기술 동영상 콘텐츠의 효율적인 정보 공유 및 활용을 위한 KOI 식별체계 기반의 정보유통시스템 구축 방안을 제시하는데 있으며, 이를 위해 식별체계 개요 및 현황과 유통시스템의 기능적 요소인 동영상 콘텐츠 과제 및 슬라이드의 KOI 식별체계 적용 방법, 동영상 정보연계 시스템, 식별체계 통합관리 시스템, 동영상 메타데이터 구성 및 검색 방안 등을 기술하였다.
최근 개체 링킹에 대한 연구들은 지식 베이스를 외부 자원으로 사용하여 실세계의 지식과 의미적인 관련도를 통해 중의성을 해소하는데 중점을 두고 있다. 지식 베이스를 사용한 개체 링킹은 신문기사나 블로그 포스트 등에서는 좋은 성능을 보이지만, 마이크로블로그에서는 짧은 텍스트 길이와 지식 베이스에 존재하지 않는 주제를 다루는 특성 때문에 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 140자가 되지 않는 짧은 텍스트 내에서 실시간으로 빠르게 정보를 공유하는 특성을 가지는 마이크로블로그에서 나타나는 개체명의 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 지식 베이스만 사용하는 개체 링킹의 한계를 극복하기 위해 마이크로블로그 사용자 기록과 뉴스 기사를 이용하고, 지식 베이스에 존재하는 특정 엔트리로 개체 링킹을 수행한다. 본 논문에서는 개체명을 포함하는 한국어 트윗을 추출하여 데이터를 구축하였다. 성능 평가는 정확도 지표(시스템이 정답으로 판정한 데이터 개수/전체 데이터 개수)를 사용하였으며, 제안하는 시스템은 구축한 데이터에서 기존 지식 베이스만 사용한 개체 링킹 시스템보다 높은 67.7%의 정확도를 나타내었다.
현재까지 e-비즈니스와 관련된 많은 자료들과 솔루션들이 발표되었지만 기업을 위한 e-비즈니스 환경에 IT 기술을 접목시켜 기업의 내부의 IT 기술과 솔루션에 대한 연구가 활발하지 않은 듯 하다. e-비즈니스의 유형은 기업과 고객(B2C), 기업과 기업(B2B), 국가와 기업(G2B), 국가와 국가(G2G) 등으로 세분화 할 수 있으나, 가장 중심적 역할을 하는 주체는 기업 조직이라고 하겠다. 본 연구에서는 많은 e-비즈니스의 구현 기반 기술 중에서 기업 내부 측면의 e-비즈니스 구현 기반기술과 관련된 IT 기술들은 전사적 자원관리를 위한 ERP(Enterprise Resource Planning)와 지식 기반의 정보 분석을 위한 DW/CRM(Data Warehouse/ Customer Relationship Management), 기업내부의 정보 통로인 EIP(Enterprise Information Portal}, 기업내부의 이기종 어플리케이션간의 통합을 위한 EAI(Enterprise Application Integration)와 경영층의 전략적인 의사결정을 지원하기 위한 SEM(Strategy Executive Management), 확장 ERP 개념인 SCM(Supply Chain Management) 기술에 대한 개념적 이해와 기업내부의 e-비즈니스 환경을 위한 적용방안을 밝히고 각 IT별 솔루션의 분류함에 의해 기업의 e-비즈니스 시스템의 구현 방향을 제시하고자 한다.
시맨틱 웹과 에이전트 시스템을 위한 지식 기반(Knowledge Base)을 구축하기 위해 W3C의 RDF와 ISO의 토픽맵(Topic Maps)이 사용되고 있다. 이 두 표준은 표현력 상에서 중복되는 부분이 많음에도 불구하고 서로 다른 방면을 추구하였지만, 최근 W3C에서는 Task Force 팀을 구성하여 둘 사이의 상호운용성을 확보하려는 시도를 보이고 있다. 이에 따라 단순히 자원에 대한 메타 데이터를 구축하는 RDF에 semantic을 부여하는 RDF Vocabulary인 OWL과 토픽맵 간의 상호운용도 관심을 받기 시작하였다. 본 논문에서는 이러한 OWL과 토픽맵의 상호운용 가능성을 확인하기 위해 두 표준을 지원하는 각 저작 도구를 활용하여 표현력과 기능적 비교를 수행하고 이를 통하여 둘 사이에 어떠한 차이점이 있는가와 기능적인 극복을 위한 대안을 제시한다.
최근 시맨틱 웹에 대한 중요성이 부각되면서 다양한 분야에서 이와 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 시맨틱 웹 기술의 구성은 크게 RDF와 단일화된 데이터모델, 그 위에 규정 되어지는 DAML+OIL(OWL)과 같은 의미를 표현할 수 있는 언어, 웹 자원들을 나타내기 위한 표준화된 용어 규정의 온톨로지, 그리고 그러한 의미적인 것들의 생성과 처리를 지원하는 툴로 이루어졌다. 시맨틱 웹에서 현재 온톨로지에 대한 연구와 사례들은 많이 연구가 되고 있지만 시맨틱 웹기반에서 Rules에 대한 연구는 미약하다. 본 논문에서는 Rules을 운용함에 있어서 기존의 자동 추론 방식을 통해 개발되고 있는 RuleML을 분석하고 향후 이기종간의 Rules에서의 상호운용성을 높여 시스템간의 지식을 공유하는 방법을 분석한다.
본 연구는 새로운 지식정보자원으로 중요성이 높아지고 있는 데이터셋을 관리 서비스하기 위해 W3C 표준인 DCAT 활용방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 먼저 DCAT을 구성하는 8개의 클래스 중 핵심 클래스 4가지를 중심으로 클래스와 속성을 분석하였다. 또한 디지털도서관에서 DCAT을 기반으로 다양한 데이터셋을 관리 서비스할 수 있는 시스템을 모델링하여 제시하였다. 이 시스템은 원천데이터, 데이터셋 관리, 링크드 데이터 연결, 이용자 서비스로 구분하여 구성하였으며 특히 데이터셋관리에서는 DCAT 매핑 기능을 제시하여 다양한 데이터셋 서비스와 상호운용성 확보가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성 분석을 위한 업무-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘을 제안한다. 워크플로우 기반 인적 자원은 워크플로우 관리 시스템에 의해 관리되는 조직의 모든 수행자들을 말하며, 워크플로우 모델의 실행 과정에서 특정 업무 집합에 참여하게 된다. 이러한 워크플로우 모델에 정의된 수행자들과 업무들과의 소속성을 나타내는 소셜 네트워크를 업무-수행자 소속성 네트워크라 정의하였으며, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 워크플로우 모델로부터 발견된 업무-수행자 소속성 네트워크 모델(APANM)에 대한 이분 행렬을 생성하기 위한 알고리즘이다. 결론적으로, 알고리즘에 의해 생성된 업무-수행자 이분 행렬은 중심성(centrality), 밀집도(density), 상관 관계(correlation)와 같은 다양한 소셜 네트워크 관련 속성들을 분석하는데 적용될 수 있으며, 이를 통해 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성에 대한 유용한 지식을 획득할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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