• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제26권2호
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• pp.13-26
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• 2019

The purpose of this study is to examine the effect of each of the two technology acceptance factors(employees' attitude toward smart factory technology, and ease of smart factory technology use) on the introduction level of each of the three smart factory technologies (manufacturing big data technology, automation technology, and supply chain integration technology), and in turn, the effect of each of the three smart factory technologies on manufacturing performance. This study employed PLS statistics software package to empirically validate a structural equation model with survey data from 100 domestic small-and medium-sized manufacturing firms (SMMFs). The analysis results revealed the followings. First, it is founded that employees' attitude toward smart factory technology influenced all of the three smart factory technology introduction levels in a positive manner. In particular, SMMFs of which employees had more favorable attitude toward smart factory technology tended to increase introduction levels of both automation technology and supply chain integration technology more than in the case of manufacturing big data technology. Second, ease of smart factory technology use also had a positive impact on each of the three smart factory technology introduction levels, respectively. A noteworthy finding is this : SMMFs which perceived smart factory technology as easier to use would like to elevate the introduction level of manufacturing big data technology more than in the cases of either automation technology or supply chain integration technology. Third, smart factory technologies such as automation technology and supply chain integration technology had affirmative impacts on manufacturing performance of SMMFs. These results shed some valuable insights on the introduction of smart factory technology : The success of smart factory heavily depends on organization-and people-related factors such as employees' attitude toward smart factory technology and employees' perceived ease of smart factory technology use.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권1호
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• pp.165-176
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• 2014

This paper was tried to show the improvement model for software industry structure in Korea regarding to have the global level of competence in Korean software firms. To suggest the improvement model for software industry structure, the detailed status about software industry which as in the supply and demand perspectives and comparativeness dimension were analysed. Also to this model the special survey results from the 35 professionalists in the software industry were included. This improvement model suggests the big software firms have to consider the economy of the scale, and to enter global IT market, the other SMEs have to pursuit themselves as a specified technology firms. So it is good for the oversea project collaboration with the solution provider firms and IT service firms. And it is desirable to make a the economy of scale regarding as the solution venture startup, M&A, networking the software firms as supply chain. Also the development of new business model for new market and firms with the high-tech business competency will be required.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.25-32
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• 2017

In this paper, we propose the softwareization of broadcasting system. Recently, the topic of industry is the fourth industrial revolution. The fourth industrial revolution is evolving from physical to virtualization. The Industrial Revolution is based on IT technology. Artificial Intelligence (AI), Big Data, and the Internet of Things, which are famous for Alpha Go, are based on software. Among IT, software is the main driver of industrial terrain change. The systemization of software on the basis of cloud environment is proceeding rapidly. System development through softwarization can reduce time to market lead time, hardware cost reduction and manual operation compared to existing hardware system. By developing and implementing broadcasting system such as IPTV based on cloud, lead time for opening service compared to existing hardware system can be shortened by more than 90% and investment cost can be saved by about 40%. In addition, the area of the system can be reduced by 50%. In addition, efficiency can be improved between infrastructures, shortening of trouble handling and ease of maintenance. Finally, we can improve customer experience through rapid service opening.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제13권1호
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• pp.15-21
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• 2017

수 많은 파일로 이루어진 소프트웨어 패키지를 일일이 분석하는 것은 많은 시간과 비용을 요구하는 작업이다. 이에 리눅스 재단의 워킹그룹인 SPDX에서는 소프트웨어의 명세정보(메타데이터) 규약을 발표하였다. SPDX 문서는 2017년 상반기 기준 2.1버전이 발표되었으며, 총 7개의 콘텐츠에 66개 항목이 존재한다. 또한 Tag/Value 형식과 RDF형식을 권장하며, 스프레드시트 형식을 지원한다. 본 연구에서는 SPDX 문서를 각 항목별로 분류하고, 유효성 검사를 해주는 SPDX Parse & Validator 툴을 개발하였다. 추후 SPDX 문서를 생성(Generator)하는 툴을 개발하여 보다 효율적으로 소프트웨어 패키지를 관리하고자 한다.

• 산업융합연구
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• 제18권6호
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• pp.19-25
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• 2020

빅데이터 분석은 오늘날 다양한 산업 및 공공분야에서 필수적으로 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석을 활용하여 국내 관광 서비스 개선 방안을 LDA분석 방법을 통해 모색하고자 한다. 특히 외국인 방문객이 가장 많은 서울을 중심으로 관광객의 만족도를 높이고 이를 통해 재방문을 향상시킬 수 있고 서비스를 개선할 수 있는 탐색적 접근을 시도하였다. 본 연구에서는 서울시와 한국관광공사의 통계 자료 및 SNS 등의 인터넷 정보들을 R을 통해 수집 및 분석을 진행하였다. 그리고 LDA를 포함한 텍스트 마이닝 기법을 활용하였다. 분석 결과 외국인들의 한국을 방문하는 목적 중 하나는 식도락 관광이었다. 이에 식도락 관광을 중심으로 서비스의 질을 높이기 위한 방안을 도출하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.250-259
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• 2019

Big data processing technology and artificial intelligence (AI) are increasingly attracting attention. Natural language processing is an important research area of artificial intelligence. In this paper, we use Korean news articles to extract topic distributions in documents and word distribution vectors in topics through LDA-based Topic Modeling. Then, we use Word2vec to vector words, and generate a weight matrix to derive the relevance SCORE considering the semantic relationship between the words. We propose a way to recommend documents in order of high score.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.125-140
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• 2018

품질검사는 중간상품이나 최종상품을 품질관리 표준을 만족하는 양품과 불량품으로 분리하는 일을 수행한다. 대량생산체계에서 품질을 수작업으로 검사하는 것은 일관성과 효율성을 저하시키므로 대량으로 생산되는 상품의 품질을 검사하는 것은 다수의 공정에서 기계에 의한 자동 확인과 분류를 포함하게 된다. 생산공정에서 발생하는 데이터를 활용하여 공정을 개선하고 최적화하려는 선행 연구들이 많았음에도 불구하고, 실시간에 많은 데이터를 처리하는데 있어서의 기술적인 한계로 인해 실제 구현에서의 제약이 많이 있었다. 최근 빅데이터에 관한 연구에서는 데이터 처리기술을 개선하였고, 실시간에 데이터를 수집, 처리, 분석하는 과정을 가능하게 하게 하고 있다. 본 논문에서는 품질검사를 위한 빅데이터 적용의 단계와 세부사항을 제안하고, 유제품 산업에 적용 사례를 제시하려고 한다. 먼저 선행 연구들을 조사하고, 제조 부문에 적용할 수 있는 빅데이터 분석절차를 제안하며 제안된 방법의 실현가능성을 평가하기 위해서, 유제품 산업 분야의 품질검사과정 중 하나에 회선신경망(Convolutional Neural Network) 기술 및 랜덤포레스트(Random Forest) 기술을 적용하였다. 품질검사를 위해 제품의 뚜껑 및 빨대의 사진을 수집, 처리, 분석하여, 결함 여부를 판단하고, 과거 품질 검사결과와 비교하였다. 제안된 방법은 과거에 수행되었던 품질검사에 비해 분류 정확성 측면에서 의미 있는 개선을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해, 유제품 산업의 빅데이터 활용을 통한 품질검사 정확도 개선 가능성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권6호
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• pp.283-288
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• 2016

최근 빅데이터 처리를 위한 연구들이 활발히 진행 중이며, 관련된 다양한 제품들이 개발되고 있다. 이에 따라, 기존 환경에서는 처리가 어려웠던 대용량 로그 데이터의 저장 및 분석이 가능해졌다. 본 논문은 다수의 서버에서 빠르게 생성되는 대량의 로그 데이터를 Apache Hive에서 분석할 수 있는 데이터 저장 구조를 제안한다. 그리고 저장된 로그 데이터로부터 특정 서버의 이상 유무를 판단하기 위해, 이동 평균 및 3-시그마 기반의 이상 탐지 기술을 설계 및 구현한다. 또한, 실험을 통해 로그 데이터의 급격한 증가폭을 나타내는 구간을 이상으로 판단하여, 제안한 이상 탐지 기술의 유효성을 보인다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 연구는 하둡 기반으로 로그 데이터를 분석하여 이상치를 바르게 탐지할 수 있는 우수한 결과라 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권6호
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• pp.309-314
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• 2017

일반적으로 SNS (social network service) 데이터는 정형, 비정형 데이터가 섞여 빠르게 생성되는 빅데이터의 특성을 갖기 때문에 실시간 수집/저장/분석에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS 데이터의 분석에 활용할 수 있는 Apache Storm 기반 실시간 동적 데이터 시각화 기술을 제안한다. Storm은 대표적인 빅데이터 기술 중 하나로, 실시간으로 수집되는 데이터를 분산 환경에서 처리 및 분석하는 소프트웨어 플랫폼이다. 본 논문은 Storm을 사용하여 빠르게 발생하는 트위터(Twitter) 데이터를 수집 및 집계하고, 태그 클라우드를 통해 그 결과를 동적으로 표현하고자 한다. 이를 위해, 사용자가 요구하는 키워드를 입력받고 해당 키워드를 통한 시각화 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 웹 인터페이스를 설계 및 구현한다. 또한, 각각의 태그 클라우드 결과를 비교하여 올바로 시각화되었는지 확인한다. 본 연구를 통해, 사용자는 관심있는 주제가 SNS에서 어떻게 변화하고 있는지 직관적으로 판단할 수 있게 되며, 시각화 결과는 주제별 트렌드 분석, 고객 니즈 파악 등 다른 서비스에도 활용이 가능하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.521-526
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• 2017

데이터는 데이터 형식이 다양하고 방대할 뿐만 아니라 그 생성 속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리 방식이 아닌 새로운 관리 및 분석 방법이 요구된다. 소셜 네트워크 상의 온라인 문서에서 인간의 언어로 쓰여진 비정형 텍스트에서 Text Mining기법을 사용하여 유용한 정보를 추출할 수 있다. 소셜미디어에 남긴 정치, 경제, 문화에 대한 메시지에 대한 경향을 파악하는 것이 어떤 주제에 관심을 가지고 있는지를 파악할 수 있는 요소가 된다. 본 연구에서는 주제 중심 분석 기법을 이용하여 주어진 키워드에 관한 온라인 뉴스를 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다. LDA(Latent Dirichiet Allocation)를 이용하여 웹문서로부터 정보를 추출하고 이로부터 사람들이 실제로 주어진 키워드에 대하여 어떤 주제에 관심이 있고 관련된 핵심 가치 중 어떤 주제를 중심으로 전파되고 있는지를 분석하였다.