최근 인터넷을 통한 전자상거래의 규모가 폭발적으로 증가하면서 B2B 거래품목을 합리적으로 표현하고 원활히 교환할 수 있는 표준화된 전자 카탈로그의 개발이 매우 중요한 과제로 떠오르고 있다. 전자 카탈로그에 표현된 상품정보의 내용과 표현은 중요한 표준화 대상이 된다. CommerceNet[1]에서는 전자 카탈로그 표준화 대상과 범위를 상품분류체계, 게시표준, 전송표준, 포맷표준, 표현표준, 디렉토리 서비스 등 총 6가지 분야를 제시하고 있다. 본 논문에서는 이들 표준화 대상영역 중에서 상품정보를 게시할 때 여러 가지 이질적인 상품정보를 하나의 표준적 프레임워크로 표현할 수 있는 개념적 모델을 기존의 연구들이 갖는 문제점을 극복할 수 있는 새로운 상품 표현 모델로 제시하고, 이런 모델을 갖는 XML 문서 형태의 상품 정보를 관계데이터베이스에 저장하고 질의하는 시스템을 구현한다.
본 연구에서는 개발도상국 해외투자 입지 결정요인을 실증 분석하였다. 분석의 결과 입지요인인 피투자국 시장규모, 경제 발전 정도, 경제성장율, 인적자본의 질, 경제의 개방도, 현지시장 매력요인의 대위변수인 현재 외국인 투자 유치액등은 해외투자 유치에 정의 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 수정된 중력 모형에서 중 요변수인 피투자국의 모든 투자국들로 부터의 상대적인 시장가중치를 감안한 원격성은 낮을수록 해외투자 유치가 활발한 것으로 나타나고 있어 거래비용이나 현지시장 친숙도가 중요한 해외투자 고려 요인임을 알 수 있었다.
미 법무부의 독점금지국(the Antitrust of the U.S. Department of Justice)은, 지난달 제일제당과 두 일본기업이 미 독점금지법 위반을 인정하는데 동의했다고 발표하였다. 미 법무부 독점금지국은 미국 상거래에 영향을 주는 호전적 카르텔에 있어서는, 연루된 기업의 국적에 상관없이, 또한 그 기업이 미국 역내에 있느냐 역외에 있느냐를 불문하고 자국의 독점금지법을 일괄적으로 적용해 오고 있다. 따라서 이런 기업들은 미국 독점금지법하에서 벌금이나 심지어는 금고형으로부터 자유로울 수가 없는 것이 현실이다. 미 법무부의 독점금지국은 판사의 형 선고 재량권을 현저하게 약화시킨 형 선고에 관한 지침(United States Sentencing Guidelines), 그리고 카르텔 공동협력에 있어 공모에 대한 증거제공 및 공동행위를 신고한 기업에 대해 형량감경제도(Corporate Leniency policy)를 효율적으로 운영함으로써 지난 몇 년간 미국 역외에서 발생한 공동행위에 대해 수많은 형사적 유죄판결을 받아내었다. 지난 수십년간 독점금지국은 가격고정, 입찰담합, 시장할당 그리고 셔먼법에 의해 당연위법으로 인정되는 경쟁자간의 합의에 관련된 기업들과 개인들에 대해 조사하고 형사적으로 소추해왔다. 이 모두는 불합리하게 거래를 제한하는 합의로 독점금지법에 의해 금지되는 행위들이다. 연방법은 현재 셔먼법 위반에 대한 벌칙으로 거래를 제한하는 공모에 합의함으로써 셔먼법을 위반한 기업에게는 최고 1,000만 달러, 개인에게는 최고 35만 달러의 벌금을 부과할 수 있으며 최장 3년간의 징역에 처해 질 수 있다고 규정하고 있다. 그러나 벌금액은 1987년의 형사벌금개선법(The Criminal Fines Improvements Act: 법원이 개인 및 기업에 대한 범죄에 의해 야기된 이익이나 손실의 두 배에 해당하는 금액 중 더 큰 금액을 선택적으로 부과할 수 있다는 규정)에 의해 극적으로 늘어나고 있다. 이 논고에서는 미 법무부 독점금지국이 글로벌 카르텔과의 전쟁을 성공적으로 수행하게 된 과정을 간략하게 검토하고, 그 과정에서 다루어진 중요한 사건 중 두 사례를 선정해서 고찰해 보기로 하겠다.
현재 다수의 이동통신 서비스 기업은 고객 만족 실현을 위한 더욱 특별한 서비스를 고객에게 제공해 주는 방식으로 그들의 서비스 질을 높이려 애쓰고 있다. 이러한 흐름에 발 맞춰, 고객들과 직접적인 접촉을 하고, 지대한 영향을 미치는 고객접점 종사자들의 역할이 보다 더 중요해 지고 있다. 이러한 이유로, 콜 센터의 역할 또한 더욱 더 중요해 지고 있는 실정이다. 본 연구는 콜 센터 상담사의 직무만족도에 따라 성과가 다르게 나타날 것으로 보고, 콜 센터의 생산성을 높이기 위해 상담사의 직무만족을 높일 수 있는 바람직한 인력운영 및 성과관리에 시사점을 제공하기 위한 목적으로 진행되었다. 연구결과, 직무만족 영향요인 중 상사지원과 보상공정성이 상담사의 직무만족에 영향을 준 것으로 검증되었다. 또한 콜 센터 상담사의 직무만족이 생산성에 미치는 긍정적인 영향이 확인되었다. 그리고, 직무만족은 상사지원과 생산성 사이를 부분 매개하고, 보상공정성과생산성 사이에서는 완전매개효과를 갖는 것으로 확인되었다.
스마트 디바이스와 클라우드 컴퓨팅 서비스 이용이 활성화됨에 따라 행정정보가 사회 경제적 가치가 높은 유용한 정보로 부각되고 있다. 행정정보는 수집기관과 분야가 다양하고 개인정보를 포함하고 있기 때문에 이를 효율적으로 활용하기 위해서는 정보의 공유와 법적 근거가 필수적이다. 본 연구는 행정정보 활용 시 저촉되는 법 규제를 분석하고 개선방안을 도출하기 위해 행정정보 공유 프로세스를 유형화하고, 그 과정에서 적용될 수 있는 법 규제 제를 분석하였다. 연구 결과 행정정보의 상업적 활용에 대한 명백한 입법 기반의 마련이 시급하며 행정정보를 수집 가공할 수 있는 기관이 필요한 것으로 분석되었다. 개인정보를 보호하고 시민들의 삶의 질을 향상시키기 위한 본 연구는 정책적 자료 및 가이드라인으로서 뿐만 아니라 산업적으로도 지대한 공헌을 할 것으로 기대된다.
정보통신의 발달로 스마트폰은 대중화를 이루었으며, 스마트폰의 대중화는 앱스토어라는 새로운 영역을 생성하였다. 스마트폰에서 사용되는 응용소프트웨어인 앱은 앱스토어를 통해 편리하게 거래될 수 있다는 장점으로 빠른 성장을 이루었다. 앱스토어에서 거래되는 앱들의 수량이 방대해짐에 따라 사용자가 원하는 앱을 정확히 추출하기란 매우 어렵다. 앱스토어에서 사용하는 일반적인 앱 추천 방식은 사용자가 입력한 질의어에 따라 앱을 추천하는 방식이다. 이러한 내용 기반 방식은 디지털 형태로 이루어진 앱을 추천할 때는 효과적인 기법이 아니다. 앱 추천의 정확성을 높이기 위해 본 논문에서는 특성 유사도 기반 앱 추천 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 앱의 장르, 기능성, 다운로드 수 등을 이용하여 앱에 대한 속성을 생성한 후, 사용자의 앱 사용에 대한 성향과 비교하여 앱을 추천하는 방식을 따른다. 다양한 실험에서 본 논문에서 제안한 기법이 기본적인 앱 추출 기법보다 평균 33%의 성능 향상을 보였다.
키워드 추출은 정보검색, 문서 분류, 요약, 주제탐지 등의 텍스트 마이닝 분야에서 기반이 되는 기술이다. 대용량 전자문서로부터 추출된 키워드들은 텍스트 마이닝을 위한 중요 속성으로 활용되어 문서 브라우징, 주제탐지, 자동분류, 정보검색 시스템 등의 성능을 높이는데 기여한다. 본 논문에서는 인터넷 포털 사이트에 게재되는 대용량 뉴스문서집합을 대상으로 키워드 추출을 수행하여 분야별 주제를 제시할 수 있는 키워드를 추출하는 새로운 기법을 제안한다. 기본적으로 키워드 추출을 위해 기존 TF-IDF 모델을 고찰, 이것의 6가지 변형식을고안하여 이를 기반으로 각 분야별 후보 키워드를 추출한다. 또한 분야별로 추출된 단어들의 분야간 교차비교분석을 통해 불용어 수준의 의미 없는 단어를 제거함으로써 그 성능을 높인다. 제안 기법의 효용성을 입증하기 위해 한글 뉴스 기사 문서에서 추출한 키워드의 질을 비교하였으며, 또한 주제 변화를 탐지하기 위해 시간에 따른 키워드 집합의 변화를 보인다.
디지털 콘텐츠 식별체계인 UCI(Universal Content Identifier)는 디지털 콘텐츠의 투명한 유통과정과 효율적 검색과 관리를 위해서 만든 URN(Uniform Resource Name)에 기반을 둔 식별체계이다. UCI 식별자를 부여받은 디지털콘텐츠는 사용자가 원하는 콘텐츠를 정확하게 전달하기 위해서는 다양한 메타데이터 정보를 필요로 한다. 그러나 UCI에서 제공하는 식별 메타데이터만으로는 콘텐츠에 대한 다양한 정보를 표현하기에는 부족하며, 정보의 보다 정확한 표현과 효율적 검색 및 관리를 위해서는 UCI에서 제공하는 메타데이터와 함께 메타데이터 내에 표현된 개념과 그 의미 관계를 정형화하고 명시적인 방법으로 정의하는 온톨로지를 필요로 한다. 본 논문에서는 UCI 식별체계의 메타데이터간 개념관계를 온톨로지로 확장하고 도메인 온톨로지를 설계함으로써 구축된 UCI 메타데이터 정보를 효율적으로 이용하여 의미 기반의 검색과 관리를 가능하게 하였으며, 다양한 질의어를 통하여 메타데이터만을 이용하는 UCI식별체계에 비하여 효율적인 검색과 관리가 가능함을 보였다.
시멘틱 검색은 검색 사용자의 인지적 노력을 최소화하면서 사용자 질의의 문맥을 이해하여 의미에 맞는 문서를 정확히 찾아주는 기술이다. 아직 시멘틱 검색 기술은 온톨로지 또는 시멘틱 메타데이터 구축의 난제를 갖고 있으며 상용화 사례도 매우 미흡한 실정이다. 본 논문은 기존 시멘틱 검색 엔진의 한계를 극복하기 위하여 이전 연구에서 고안한 위키피디아 기반의 시멘틱 텐서공간모델을 활용하여 새로운 시멘틱 검색 기법을 제안한다. 제안하는 시멘틱 기법은 문서 집합에 출현하는 '단어'가 텐서공간모델에서 '문서-개념'의 2차 텐서(행렬), '개념'은 '문서-단어'의 2차 텐서로 표현된다는 성질을 이용하여 시멘틱 검색을 위해 요구되는 온톨로지 구축의 필요성을 없앤다. 그럼에도 불구하고, OHSUMED, SCOPUS 데이터셋을 이용한 성능평가를 통해 제안 기법이 벡터공간모델에서의 기존 검색 기법보다 우수함을 보인다.
본 연구의 목적은 미세먼지를 줄이고 국민 삶의 질을 개선하기 위해 정부와 지방자치단체간의 역할분담과 협업을 하는 정책수립과정에서 도입하려는 정책의 우선순위를 도출하는 것이다. 심각한 미세먼지 문제는 건강뿐만 아니라 경제 특히 상거래에도 많은 영향을 미치고 있으나, 아직 미세먼지 저감 정책 선정에 관한 연구는 많지 않은 실정이다. 본 연구에서는 환경부와 지자체의 환경정책전문가, 학계 및 환경업계 전문가 25명을 대상으로 AHP 방법론을 사용하여 조사 및 분석하였다. 상위계층은 교통, 생산시설, 생활환경 및 도시계획 관리 분야의 4개로 나누고 각 분야는 다시 3개씩 세분화하여 12개의 정책을 선별하였고, 생산업의 대기오염 감축 의무화 및 공장가동 중단이 가장 우선시되는 정책으로 분석되었다. 본 연구결과는 향후 미세먼지와 관련된 정책 수립 시 가이드라인으로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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