• 벤처혁신연구
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• 제3권2호
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• pp.111-128
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• 2020

기업의 글로벌화 과정에서 제3자 물류서비스(Third Party Logistics Provider, 3PL) 이용이 강화되고 있다. 이에 본 연구의 목적은 3PL기업이 제공하는 물류정보시스템의 효과성을 검정하기 위한 연구이다. 이를 위해 3PL 물류정보 시스템의 특성이 화주기업의 공급사슬성과 즉, 물류성과, 고객성과, 조직성과에 미치는 영향과 화주기업의 3PL 기업에 대한 충성도 즉 3PL 기업성과 간의 관계를 검정하고자 한다. 아울러 화주기업과 3PL기업간의 장기관계지향성이 화주기업의 공급사슬관리와 3PL기업성과간의 관계에서 조절역할을 하는지를 검정하여 3PL기업에 전략적 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 연구의 가설검정을 위해 화주기업을 대상으로 총 205부의 데이터 수집하여 분석에 사용하였으며 SPSS 24.0과 AMOS 21.0 통계프로그램을 활용하여 분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 3PL물류정보시스템의 정확성, 적시성, 유용성은 모두 화주기업의 공급사슬성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 3PL물류정보시스템의 정확성, 적시성, 유용성은 모두 3PL기업성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 화주기업의 공급사슬성과는 3PL기업성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로, 장기관계지향성은 화주기업 공급사슬성과와 3PL기업성과 간의 관계에서 조절영향을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 3PL물류기업의 물류정보시스템을 통한 경쟁우위확보를 위해 학술적 및 실무적 시사점의 제공을 목적으로 한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제51권4호
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• pp.313-332
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• 2020

본 연구에서는 학술 소셜 네트워킹 서비스에서의 연구자 셀프 아카이빙 동기를 학문 분야별로 비교하였다. 대표적인 학술 소셜 네트워킹 서비스인 ResearchGate 이용자를 대상으로 선행연구에서는 온라인 설문조사 결과를 실시하여 연구자의 18가지 셀프 아카이빙 동기 요인(흥미, 개인적/직업적 이익, 평판, 학습, 자기효능감, 이타심, 호혜성, 신용, 공동체 이익, 사회 참여, 홍보, 접근성, 문화, 외부적 요인, 신뢰, 시스템 안정성, 저작권 문제, 부가적인 시간 및 노력)을 도출하였다. 후속 연구인 본 연구에서는 Biglan의 학문 분류 기준을 적용하여 연구자의 학문 분야를 구분하고, 이들 분야별 셀프 아카이빙 동기를 비교하였다. 먼저 연구자들의 학문 분야를 경성-순수, 경성-응용, 연성-순수, 연성-응용으로 구분하여 동기를 분석하였으며, 그 다음 단계에서는 경성-연성과 순수-응용으로 구분하여 비교하였다. 나아가 연구자의 인구통계학적 특성과 ResearchGate 이용 현황에 따른 동기의 차이도 살펴보았다. 연구 결과, 학문 분야에 따라 흥미, 접근성, 외부적 요인, 부가적인 시간 및 노력에 대한 동기에 차이가 있는 것으로 밝혀졌다. 예를 들어 경성-순수 분야의 이용자들은 다른 분야의 이용자들에 비해 흥미에 대한 높은 동기를 가지고 있었으며, 연성-순수 분야의 이용자들은 다른 분야 이용자들과 비교하여 개인적/직업적 이익에 대해 높은 동기를 가지고 있었다. 이러한 다양한 학문분야의 연구자들의 동기에 대해 살펴본 연구 결과는 학술 소셜 네트워킹 서비스에서의 연구 데이터와 결과물 공유 활성화를 위한 전략 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.859-862
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• 2010

본 연구는 대전광역시의 응급의료서비스 취약지를 도출하고 취약지역의 보건학적 특성 및 응급의료서비스 취약여부와의 관련성을 분석하여 응급의료 관련 정책의 의사결정에 유용한 기초자료로 제공하기 위한 연구이다. 응급의료서비스 취약지 도출은 Arc GIS의 공간분석 방법 중 가중분석(Cost Weighted distance) 방법으로 응급의료센터로부터의 접근성 분석을 하였으며, 응급의료서비스 취약지의 보건학적 특성 및 응급의료서비스 취약여부와의 관련성은 SPSS 17.0을 이용하여 비모수 t-검정 및 다중회귀분석을 시행하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 연구지역의 응급의료기관 분포는 동구와 유성구, 대덕구는 지정된 응급의료센터가 없으나 서구와 중구는 응급의료센터가 2개소 이상 위치하고 있어 응급의료기관 분포가 편중되어 있으며, GIS를 활용하여 응급의료센터와의 접근성 분석을 수행한 결과, 대전광역시 자치구별 전체 면적 대비 응급의료서비스 취약지의 비율이 높은 자치구는 동구가 41.2%로 가장 높았다. GIS를 활용하여 행정동별 응급의료서비스 취약지를 분석한 결과, 대덕구 신탄진동, 동구 대청동과 산내동, 유성구 구즉동과 노은2동, 서구 기성동, 중구 산성동으로 나타났으며, 응급의료서비스 취약지 중 기성동, 대청동이 노인 인구밀도가 높게 나타났다. 응급의료서비스 취약여부에 따른 보건학적 특성별 차이를 분석한 결과, 국민기초생활수급권자, 장애인등록자, 농업인구 비율의 평균은 취약지가 비취약지에 비해 높았으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 응급의료서비스 취약여부를 종속변수로 하고 지역별 보건학적 특성을 독립변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과, 농업인구 비율과 국민기초생활수급권자 비율이 높았으며 이는 통계적으로 유의하여 응급의료서비스 취약여부를 설명할 수 있는 변수인 것으로 나타났다(p<0.01, p<0.05). 이상의 결과를 종합하면 대전광역시 5개 자치구의 행정동 중 응급의료서비스 접근 불평등지역이 도출되었고 이러한 지역은 보건학적 특성 중 농업인구 비율과 국민기초생활수급권자의 비율이 높았으며 이는 통계적으로 유의하여 응급의료서비스 취약여부와 관련성이 있는 것으로 나타났다. 향후 효율적인 응급의료 자원 분배를 위해서는 GIS를 활용한 의사결정이 필요하며, 응급의료서비스 이용의 형평성을 증진시키기 위해서 응급의료서비스의 사각지대에 놓여있는 지역의 보건학적 특성을 고려한 정책이 시행되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.108-110
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• 2021

2015년부터 IoT 프로토콜을 사용한 공격이 지속적으로 보고되고 있다. 다양한 IoT 프로토콜 중 공격자는 SSDP(Simple Service Discovery Protocol)를 사용하여 DDoS 공격을 시도하고 있으며, 사이버 대피소 통계로 한국은 약 100만 개의 개방형 SSDP 서버를 보유하고 있다. 인터넷에 연결된 취약한 SSDP 서버는 50Gb 이상의 트래픽을 생성 할 수 있으며 공격 위험은 점진적으로 증가한다. 최근까지도 분산 서비스 거부 공격과 분산 반사 서비스 거부 공격이 보안 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 기존 SSDP 프로토콜의 요청 패킷을 분석하여 증폭 공격을 식별하고 증폭 공격이 의심되는 경우 대응을 회피하여 다량의 응답 패킷 발생으로 인한 네트워크 부하를 방지하는 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.86-86
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• 2021

온천천은 부산광역시 금정구, 동래구, 연제구를 흐르는 도심 하천으로 부산 시민들의 도심 속 산책길, 자전거 길 등으로 활용되는 도시하천이다. 그러나 온천천 양안의 동래 곡저 평야가 시가지화 되고 온천천 발원지인 금정산 주변에서 무허가 상수도를 사용하고 각종 쓰레기와 하수의 유입으로 인해 하천 전체가 하수관으로 변해왔다. 이에 따라 부산광역시는 온천천 정비 계획을 시행하여 하천 정비와 함께 자동측정망을 설치하여 하천의 DO (dissolved oxygen), 탁도, TDS농도 등 자료를 수집하고 있다. 그러나 자동측정망으로 쌓여가는 데이터를 활용하여 DO농도 예측은 거의 이뤄지지 않고 있다. DO는 하천의 수질 오염 정도를 판단하는 수질인자로 역사적으로 하천 연구의 주요 연구 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 일 자료 뿐만 아니라 시 자료를 기반으로 RNN-LSTM 알고리즘을 활용한 DO예측을 시도하였다. RNN-LSTM은 시계열 학습에 뛰어난 알고리즘으로 인공신경망의 발전된 형태인 순환신경망이다. 연구에 앞서 부산광역시 보건환경정보 공개시스템으로부터 받은 자료 중에서 교정, 보수 중, 비사용, 장비전원단절 등으로 인해 누락데이터를 2014년 1월 1일부터 2018년 12월 31일의 데이터 전수조사 후 이상데이터를 확인하여 선형 보간하여 데이터를 사용하였다. 연구에서는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 부산광역시 금정구 부곡동에 위치한 부곡교 관측소의 DO농도를 시간 또는 일 예측을 하였다. 일 예측 학습에는 2014년~ 2018년의 기상자료(기온, 상대습도, 풍속, 강수량), DO농도 자료를 사용하였고, 시 예측 학습에는 연속된 자료가 가장 많은 2015년 3월 ~ 12월까지의 데이터를 활용하여 연구를 진행하였다. 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.317-321
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• 2022

'19년 인천시 수돗물 적수 사고 발생에 따라 환경부에서는 수도운영관리 고도화, 체계적인 기술지원 및 사고대응을 위해 「수돗물 안전관리 종합대책」을 수립하여 수돗물 공급 전 과정의 스마트 상수도 관리체계를 구축 중이다. 수도사고 위기대응 고도화를 위해서는 유량, 압력, 수위 등 실시간 수도운영 데이터의 신뢰성 확보와 더불어 빅데이터 분석기법을 활용한 사전 경보 알고리즘 개발 및 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 수도운영 데이터 주요항목(유량, 압력, 수위 등)에 대한 데이터 기반의 다양한 통계기법을 활용해 최적 운영범위 선정, 감시경보체계 고도화를 위한 기반을 마련하고, 분석 결과를 K-water 운영시스템 및 감시경보시스템과의 연계를 위한 시스템 모델링에 대해 연구한다. 또한, 취수장과 정수장 간원수 탁도의 변화에 대한 교차 상관분석을 통해 도달시간 등에 대해 고찰하고, 취수장 펌프 가동에 따른 유량 변화 및 시간 지연을 고려한 원수 탁도 데이터를 적용하여 정수장 원수 탁도를 예측하는 모델에 관해 연구하고자 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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• pp.178-193
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• 2006

기업들이 고객에 대해 관심을 가지는 이유는 고객관계관리(CRM: customer relationship management)의 중요성이 그 어느 때 보다도 강조되고 있기 때문이며, 또한 강력한 고객관계가 기업의 경쟁우위를 위한 주요 수단이 되고 있음을 지각하고 있기 때문이다. 특히 인터넷 쇼핑몰에 대한 고객의 충성행위는 인터넷 쇼핑몰이 제공하는 다양한 상품 및 서비스와 더불어 성공적인 고객관계를 위해서는 매우 중요하다. 또한 인터넷 쇼핑몰의 입장에서는 여러 가지 다양한 서비스를 인터넷 쇼핑몰 이용 고객에게 제공함으로써 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객들에 대한 신뢰와 몰입을 증가시킴으로써 인터넷 쇼핑몰 이용 고객들로 하여금 인터넷 쇼핑몰에 대해 높은 충성도를 가지게 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 인터넷 쇼핑몰 이용 고객에 대한 고객충성행위를 신뢰형성요인, 몰입형성요인, 신뢰, 몰입이라는 측면에서 설명하고자 하였다. 즉, 인터넷 쇼핑몰의 신뢰형성요인(능력, 호의성, 무결성)이 신뢰에 영향을 미치고, 몰입형성요인(촉진정보, 상호작용성, 쇼핑몰디자인)이 몰입에 영향을 미친다. 그리고 신뢰는 몰입과 고객충성행위에, 몰입은 고객충성행위에 영향을 미칠 수 있음을 제안하고 이를 인터넷 쇼핑몰 이용 경험이 있는 고객들을 대상으로 실증적으로 분석하였다. 실증분석 결과에 따르면 제안모델은 수용가능한 모델적합도를 보여 주었으며, 또한 본 연구에서 제시한 9개의 가설 모두가 통계적으로 유의한 결과를 보여주었다. 특히 신뢰는 신뢰형성요인(능력, 호의성, 무결성)과 고객충성행위사이에 매개변수의 역할을 수행하고있으며, 몰입은 몰입형성요인(촉진정보, 상호작용성, 쇼핑몰디자인)과 고객충성행위사이 그리고 신뢰와 고객충성행위사이에 매개변수의 역할을 수행하는 것으로 나타났다.동지역의 고기후를 해석함으로써 고기후적 및 고생태학적 의미를 연구해 보고자 하였다.에서는 시스템 등급에 영향을 준다. 향후에는 더욱 더 다양한 상호의존 모델들이 정량화될 필요성이 있다고 본다. 진행하였다. 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다. 도움을 받을 수 있게 되었다.을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따른 폐환기능의 차이를 보면, 실험군의 술 후 노력성 폐활량이 48시간에 남자($1.78{\pm}0.61L$

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 1999년도 종합학술대회발표논문집
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• pp.529-534
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• 1999

전자상거래는 구매자와 판매자 모두에게 많은 이점을 제공할 수 있어 최근 이에 관한 연구들이 많이 진행되고 있다. 특히 중소제조업체의 경우, 전자상거래라는 경영환경의 변화는 새로운 기회로 다가오고 있어, 상대적으로 기술력이 취약한 중소제조업체의 전자상거래를 지원하기 위한 요소 기술들의 개발 필요성이 점차 부각되고 있다. 이에 본 연구에서는 중소 금형제조업체의 판매과정을 사이버 공간에서 수행할 수 있는 전자상거래 기술을 개발하였다. 일반적으로 변화하는 경영환경에서는 생산과 관련된 계획과 통제가 보다 더 신속하고 정확하게 이루어져야 한다. 즉 전자상거래 환경에서의 제조업체는 구매자가 요구한 제품의 생산과 납기일을 맞추어 줄 수 있는지의 여부를 실시간으로 응답할 수 있어야 한다. 나아가서 인터넷을 통해 접수된 주문들은 해당 제조업체의 생산능력을 초과할 수 있는데 이 때에는 접수된 주문들 중에서 자사의 이익을 극대화할 수 있는 주문집합을 선별하여 접수여부를 결정해야 한다. 이와 같이 전자상거래 환경하에서의 제조업체는 생산과 관련된 정보를 신속하게 전달 받아 주문접수여부에 관한 의사결정을 올바르게 수행하는 것이 중요한데 본 연구에서는 중소 금형제조업체의 일정계획 및 주문처리를 위한 일정계획 기반의 선정 에이전트의 구조와 방법론을 제시하였다. 지금까지 일정계획에 관한 연구들은 대부분 납기일의 만족과 비용의 최소화 측면을 위주로 다루었다. 그러나 본 연구에서의 문제는 비용의 최소화보다는 납기일을 준수하면서 가장 많은 이익을 가져다 줄 수 있는 최적주문집합을 선정하는 문제를 다루고있다.자료를 수집하고, 통계분석 패키지를 이용하여 자료를 분석하였다. 방식을 결합한 하이브리드 형태이다.인터넷으로 주문처리하고, 신속 안전한 배달을 기대한다. 더불어 고객은 현재 자신의 물건이 배달되는 경로를 알고싶어 한다. 웹을 통해 물건을 주문한 고객이 자신이 물건의 배달 상황을 웹에서 모니터링 한다면 기업은 고객으로 공간적인 제약으로 인한 불신을 불식시키는 신뢰감을 주게 된다. 이러한 고객서비스 향상과 물류비용 절감은 사이버 쇼핑몰이 전국 어디서나 우리의 안방에서 자연스럽게 점할 수 있는 상황을 만들 것이다.SP가 도입되어, 설계업무를 지원하기위한 기본적인 시스템 구조를 구상하게 된다. 이와 함께 IT Model을 구성하게 되는데, 객체지향적 접근 방법으로 Model을 생성하고 UML(Unified Modeling Language)을 Tool로 사용한다. 단계 4)는 Software Engineering 관점으로 접근한다. 이는 최종산물이라고 볼 수 있는 설계업무 지원 시스템을 Design하는 과정으로, 시스템에 사용될 데이터를 Design하는 과정과, 데이터를 기반으로 한 기능을 Design하는 과정으로 나눈다. 이를 통해 생성된 Model에 따라 최종적으로 Coding을 통하여 실제 시스템을 구축하게 된다.the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and b

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.