B2B EC는 그 시장규모와 기업, 사회전반에 미치는 영향이 커다란 주요한 연구 분야이다. 그런데, B2C EC와 달리 B2B EC에서는, 구매자의 전자시장에서의 구매기록은 ERP로 대표되는 기업내의 전자구매시스템과 통합되어야 한다. 이를 위한 구조로서 기존의 Inside-Out 접근방식과 Outside-In 접근방식, 그리고, 최근의 b-Cart 접근방식이 있다. 본 논문에서는 이들 3가지 방식에 대한 고찰과 비교 분석을 시도한다. 이를 통해서 기업간 전자상거래에 있어서 ERP와 전자시장과의 통합구조로 b-Cart 접근방식이 효율적인 프레임웍임을 확인한다.
본 논문은 직무분석에 대한 제 이론을 상황론적 관점으로 접근함으로써 각기 다른 특징을 가진 직무분석 기법을 통합할 수 있는 가능성을 모색하였다. 상황론적 관점에서는 최상의 방법이 한 개만 있는 것이 아니라 다양하게 공존할 수 있다고 보기 때문에, 직무분석의 대표적인 기법(작업중심 vs. 사람중심)을 양자택일이 아닌 통합적 접근으로 시도하였다. 그 결과, 직무특수적인 정보가 필요한 상황에서는 작업분석기법을 사용하고, 우수인재의 노하우가 필요한 상황에서는 사람중심 분석기법을 사용하여 두 가지 기법의 장점을 모두 살릴 수 있는 통합적 직무분석 프로세스를 설계하였다. 통합형 직무분석기법이 실제로 어떻게 적용될 수 있는지를 구체적으로 보여주기 위해 국가직업능력표준개발사례를 분석하여 이론적 실무적 시사점과 함께 제시하였다.
본 연구의 목적은 도시 근린공원을 대상으로 주변 공간의 가로망 형태에 따른 공원의 시각적 접근기회를 분석하는 것이다. 분석을 위해 도보로 이용이 가능한 도보권 및 근린 생활권 공원 27곳을 최종 선정하였다. 공원을 중심으로 각 유치거리에 따라 GIS를 이용하여 영향권을 설정(buffering)하였으며, 설정된 구역에서의 공간배열 특성을 가로망 중심으로 파악하고 공간구문론을 이용하여 분석하였다. 본 연구수행을 위해 Arcview 기반의 Axwoman Ver3.0프로그램을 활용하였다. 공간구문론에서 제시하는 연결도, 통합도 등의 지수를 통해 공원의 접근기회를 파악하였으며, 정량적 수치들이 가지는 의미는 관련 문헌고찰을 통해 해석하였다. 연구 결과는 공원 유치거리에 따른 공간의 전체적인 배열 특성에 대해서는 통합도, 명료도 값을 활용하였으며, 각 공원의 주출입구 공간은 연결도, 통합도 값을 이용해 분석했다. 분석 결과, 전체공간에서는 대부분의 통합도 값이 2보다 낮았으나, 명료도의 경우 0.7이상의 값을 가진 공원이 10곳으로 나타났다. 공원의 주출입구 공간에 대한 접근기회는 주출입구 공간의 통합도를 중심으로 살펴봤으며, 도보권 공원에서는 사직 2공원이, 생활권 근린공원에서는 중앙공원과 발산공원 등이 상대적으로 접근기회가 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 기존의 공원 접근성에 관한 연구가 시점과 종점간의 물리적 거리 및 환경에 초점이 맞춰져 있는데 반해, 공원을 둘러싼 공간 배열 특성을 고려한 접근성 분석이 이루어졌다는데 의의가 있다. 이러한 결과는 도시공원의 입지계획에 있어 합리적 근거를 부분적으로 제공해 줄 것으로 기대된다.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.
기존의 연구비 관리업무는 예산계획, 예산편성 및 예산정산 부분으로 관리됨으로써 여러 가지 문제점이 발생된다. 연구비의 안정적인 확보와 효율적인 운영 및 투명한 집행을 위하여 이러한 문제점의 해결이 절실하게 요구되고있는 실정이다. 본 논문은 이러한 문제점들을 해결하고자 엔터프라이즈 환경의 연구비 통합관리 데이터 웨어하우스를 개발하였다. 본 논문에서의 핵심 요소는 정보검색 에이전트와 정보통합 에이전트이다. 정보검색 에이전트에서는 기존의 예산계획 DB, 예산편성 DB, 예산정산 DB의 데이터를 이용하여 사용자가 원하는 정보를 찾아주는 역할을 수행한다. 정보통합 에이전트에서는 정보검색 에이전트에서 수집한 데이터를 추출, 전송, 가공, 로딩하여 통합 데이터베이스에 저장한다. 또한, 정보통합 에이전트에서는 다수의 정보소스를 사용자가 하나하나 접근하여 검사하는 노력을 줄여주고 사용자에게 불필요하다고 판단되는 데이터를 걸러주는 역할을 수행한다. 엔터프라이즈 환경의 REIM 데이터 웨어하우스는 사용자 요구사항을 최대한 반영한 기능들로 연구비 관리정책의 수립에 필요한 다양한 형태의 의사결정 지원정보를 제공한다. 최종 사용자에게는 원하는 분석정보를 신속하게 접근하여 단편적인 관점보다는 종합적인 관점에서 다양한 분석자료를 제공받을 수 있도록 하였다. 또한, 3개의 시스템을 하나로 통합한 결과 데이터의 공유, 시스템 통합, 운영비용 절감, 의사결정 지원환경을 단순화시키는 효과를 제공한다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.221-229
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1999
유선의 인터넷과 무선 이동통신 서비스를 통합할 수 있는 다양한 기술에 대한 사실상의 표준인 WAP(Wireless Application Protocol)이 마련된 것은 기존의 유선 인터넷 서비스 제공업체에는 대규모이 무선 이동통신 가입자에 접근할 수 있는 기회가 제공된 것이다. 따라서, 기존의 인터넷 비즈니스 모델을 유, 무선이 통합된 환경으로 재정립할 필요성이 있다. 본 논문은 유, 무선 인터넷 서비스 통합을 위한 기술과 선도적으로 통합 모델을 이용하여 서비스를 확장하고 있는 사례를 분석, 소개하였다. 확장된 비즈니스 모델 사례를 제시함으로써, 인터넷 비즈니스 모델 분석의 영역 확대의 가능성을 제시하였고, 앞으로 좀 더 정교하고 세분화된 통합 모델을 제시하여 유, 무선의 통합 인터넷 서비스를 제공하고자 하는 기업에 실질적인 분석의 틀과 도구를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드를 연결하는 연결가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 선정기준에 따라 약체연결뉴론제거법과 강체연결뉴론선택법을 들 수 있다. 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다변량판별분석 기법보다 높은 예측율을 보여주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.
본 논문에서는 이산시간 마코비안 도착과정(discrete-time Markovian arrival process, 이하 이산시간 MAP)을 갖는 대기행렬시스템의 주요성능척도들을 분석하기 위한 통합적 접근방법을 제시한다. 기존의 이산시간 MAP/G/1 대기행렬시스템의 연구들을 보면 동일한 시스템에 대하여 시스템 내 고객수와 대기시간 등을 분석할 때 서로 다른 방법으로 접근하였기에 이 둘을 동시에 살펴보고자 할 때는 추가적인 시간과 노력이 뒤따랐다. 따라서 하나의 시스템을 여러 방면에서 포괄적으로 분석할 수 있는 통합적인 접근방법은 시스템을 설계하고 관리하는 입장에서 볼 때 중요한 분석의 틀이 된다. 본 논문에서는 이산시간 MAP/G/1 시스템의 안정상태 일량 분포를 유도하고 이를 이용하여 임의고객의 대기시간, 체재시간 분포를 유도한다. 체재시간 분포로부터 이탈시점 고객수 분포를 구하고 이탈시점 고객수와 임의시점 고객수와의 관계로부터 고객수 분포를 유도한다.
네트워크가 보편화되면서 어떠한 정보의 교환도 시간과 장소에 상관없이 가능하게 되었다. 자체 실험실에서 실험한 값을 포함하여 분산된 다양한 소스로부터 많은 실험 값의 정보를 통합하는 즉, 멀티 소스 데이터에 대한 통합 규칙을 만들 수 있다면 다양하고 유용한 정보를 얻을 수 있을 것이다. 또한 통합된 규칙을 통해서 새로운 안목으로 실험을 진행할 수도 있으며, 미처 생각하지 못했던 관련 지식을 습득할 수도 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 분산된 데이터를 통합하여 멀티 소스 데이터들 간의 통합 규칙을 만들고 이의 분석 기반이 되도록 하는 방법에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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