• 산업경영시스템학회지
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• 제39권1호
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• pp.105-115
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• 2016

Ensemble classification involves combining individually trained classifiers to yield more accurate prediction, compared with individual models. Ensemble techniques are very useful for improving the generalization ability of classifiers. The random subspace ensemble technique is a simple but effective method for constructing ensemble classifiers; it involves randomly drawing some of the features from each classifier in the ensemble. The instance selection technique involves selecting critical instances while deleting and removing irrelevant and noisy instances from the original dataset. The instance selection and random subspace methods are both well known in the field of data mining and have proven to be very effective in many applications. However, few studies have focused on integrating the instance selection and random subspace methods. Therefore, this study proposed a new hybrid ensemble model that integrates instance selection and random subspace techniques using genetic algorithms (GAs) to improve the performance of a random subspace ensemble model. GAs are used to select optimal (or near optimal) instances, which are used as input data for the random subspace ensemble model. The proposed model was applied to both Kaggle credit data and corporate credit data, and the results were compared with those of other models to investigate performance in terms of classification accuracy, levels of diversity, and average classification rates of base classifiers in the ensemble. The experimental results demonstrated that the proposed model outperformed other models including the single model, the instance selection model, and the original random subspace ensemble model.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.184-192
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• 2009

본 연구는 문화산업의 핵심 기술로서 점차 그 중요성과 비중이 커지고 있는 문화기술(CT)의 표준화와 CT 분류체계의 정립을 위한 정책적 방향과 그 우선순위를 업계에 대한 설문조사에 근거하여 설정하는 것을 목적으로 한다. 연구결과, 우선 기존 연구 및 과학기술분류체계를 포함한 관련 체계에 대한 연구를 통하여 CT와 문화산업에 대한 산업적 정의에서의 관점인 콘텐츠 가치사슬 분석에 입각한 창작/기획$\{rightarrow}$제작/표현${\rightarrow}$유통/서비스${\rightarrow}$보존/관리의 중분류와 이에 따른 세부 기술들이 소분류로 편성된 형태의 'CT 분류체계'를 제안하였다. 표준화 수요 조사결과, '제작기술' 부문이 가장 중점적으로 추진해야 할 우선순위로 파악되었다. 고안된 CT 분류체계를 반영하여 진행된 조사에서는 '제작/표현' 및 '창작/기획' 뿐 아니라 콘텐츠의 관리 측면에서의 '유통/서비스' 부문에서도 높은 응답률을 보였다. 이를 통하여 CT 분류체계 내의 세부 기술의 구체화 및 관련 효과의 계량화 그리고 정부 및 학계의 위원회 운영을 통한 산업 환경과 앞으로의 기술 체계에 대한 체계적 연구가 필요하다.

• 한국기록관리학회지
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• 제20권3호
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• pp.39-54
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• 2020

현재 폐교 사립대학의 기록물은 기록물분류체계가 부재한 상태로 문서고에 단순 보관되어 있는 상태이다. 폐교대학 기록물은 차후 쟁송과정에서 법적·증거적 가치를 가진 주요기록물이 될 수 있다는 점에서 보다 체계적인 관리가 요구된다. 따라서 본 연구는 기록물분류체계 부재로 인해 발생할 수 있는 불필요한 후속작업을 제거하고, 폐교대학 기록물 관리를 위한 실질적인 도구로 폐교 사립대학 기록물의 분류체계를 개발하였다. 이를 위해 현재 폐교 사립대학의 기록물 전담기관으로 지정된 한국사학진흥재단에서 보관하고 있는 13개교의 이관기록물 중 유일한 종합대학인 서남대를 본 연구의 사례로 선정하여 업무기능분석을 실시하고, 이관기록물 목록과 폐교과정에 대한 특이사항을 검토하였다. 그리고 국가기록원과 교육부의 『대학기록물 보존기간 책정기준 가이드』를 참고하여 폐교대학의 특수성을 반영한 폐교 사립대학 기록물분류기준표를 제안하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권3호
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• pp.129-147
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• 2009

분류체계의 역할은 유사한 주제의 정보객체가 함께 모일 수 있도록 하는 것이며, 이러한 분류체계의 사용은 궁극적으로 효율적인 정보관리와 서비스를 가능하게 한다. 경제 인문 사회 계열의 정부출연 연구기관을 관장하는 경제 인문사회연구회는 개별 연구기관에서 생산하는 연구성과물을 통합적으로 관리 및 평가하기 위해 해당 분야의 표준분류체계의 도입을 시도하였고, 2008년 정부기능연계모델(BRM)과 분류담당자와의 설문조사를 바탕으로 표준분류체계 모델을 제시하였다. 그러나 이 표준분류체계는 연구성과물을 조직의 기능별로 분류할 수 있어 효율적인 반면 주제별로 분류하는데 있어서는 제한적이다. 이에 본 연구는 기존의 표준분류체계를 개선하기 위해 다양한 접근 방식이 통합된 하이브리드 방식을 적용하였다. 정부기능연계모델과 이용자 수요조사를 바탕으로 한 기존의 표준분류체계, 전통적인 표준분류체계인 KDC와 연구성과물에서 추출한 키워드의 군집화 실험결과를 종합적으로 비교 분석하여 표준분류체계 개선안을 제시하였다. 이렇게 하이브리드 방식으로 제안된 표준분류체계 개선안은 연구성과물을 체계적으로 관리 운영하는데 있어서 핵심이 될 것으로 사료되며, 궁극적으로 연구성과물의 표준분류체계를 근간으로 한 연구과제 관리시스템에 적용되어 효율적으로 연구 및 과제를 관리할 수 있을 것으로 기대된다.

• 서비스연구
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• 제8권1호
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• pp.89-102
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• 2018

산업분류(Industrial Classification)는 산업활동의 종류를 체계적으로 구분한 것으로서, 모든 국가는 국가별 일정한 분류 방법에 의해 체계화된 표준산업분류(Standard Industrial Classification)를 운용하고 있다. 이를 바탕으로 자국의 산업활동과 관련한 통계조사를 통해 산업현황을 분석하거나, 관련 정책 수립에 활용하며, 또 국가 간 비교에도 이용하고 있다. 국제적으로는 2차 산업혁명 이후, 국가 간 경제 산업교류가 활발해지면서 국제적인 표준산업분류 기준의 필요성이 대두됨에 따라 유엔통계처(UNSD)는 영국의 경제학자 콜린 클라크가 1940년 산업을 1차(원시산업) 2차(가공산업) 3차(서비스산업)로 구분한 산업 3분류를 기초로 하여 1948년에 국제표준산업분류(ISIC)를 제정하였고, 대부분의 국가가 이를 원용하고 있다. 이러한 국제표준산업 분류(ISIC)와 각국의 표준산업분류는 제정 이후, 수차례 개정을 거쳐 현재에 이르고 있는데, 이들 표준산업분류가 거의 예외 없이 2000년대에 들어 대폭적인 개정이 이루어지고 있고, 그 개정 사유가 신생산업의 출현으로 인한 산업구조 변화를 반영하기 위한 것이라는 것과 그 개정 내용이 주로 3차산업 영역의 대분류 항목을 신설 세분하거나, 1 2차산업 영역 소속의 산업들이 3차산업 영역으로 소속 이동하는 형태라는 공통적 현상을 보이고 있다. 이에 본 연구는 이러한 공통적 현상의 발생 원인을 체계적으로 규명하고, 현 분류체계들의 문제점을 분석한 후, 서비스경제 관점에서의 새로운 산업분류체계의 방향을 고찰하고, 새로운 분류체계의 개념적 모델을 제안하였다. 향후 연구를 통해 본 제안 모델을 검증하고 신 분류체계 연구를 활성화할 필요가 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제29권4호
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• pp.615-643
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• 2019

Now is the time for IS scholars to demonstrate the added value of academic theory through its integration with text mining, clearly outline how to implement this for text mining experts outside of the academic field, and move towards establishing this integration as a standard practice. Therefore, in this study we develop a systematic theory-based text-mining framework (TTMF), and illustrate the use and benefits of TTMF by conducting a text-mining project in an actual business case evaluating and improving hotel service quality using a large volume of actual user-generated reviews. A total of 61,304 sentences extracted from actual customer reviews were successfully allocated to SERVQUAL dimensions, and the pragmatic validity of our model was tested by the OLS regression analysis results between the sentiment scores of each SERVQUAL dimension and customer satisfaction (star rates), and showed significant relationships. As a post-hoc analysis, the results of the co-occurrence analysis to define the root causes of positive and negative service quality perceptions and provide action plans to implement improvements were reported.

• 경영과정보연구
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• 제39권3호
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• pp.1-16
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• 2020

현재 운영되고 있는 관세신고납부제도는 납세의무자가 세액 산정을 스스로하고 그 세액을 본인 책임으로 납부하도록 하는 제도이다. 다시 말해, 관세법상 신고 납부제도는 납세액을 정확히 계산해서 납부할 의무와 책임이 온전히 납세의무자에게 무한정으로 부과하는 것을 원칙으로 하고 있다. 따라서, 만일 납세의무자가 그 의무와 책임을 제대로 행하지 못했을 경우에는 부족한 만큼의 세액 추징과 그에 대한 제제로 가산세를 부과하고 있다. 이러한 이유로 세액 산정의 기본이 되는 품목분류는 관세평가와 함께 가장 어려운 부분이며 잘못 분류하게 되면 기업에게도 큰 리스크가 될 수도 있다. 이러한 이유로 관세전문가인 관세사에게 상당한 수수료를 지불하면서 수입신고를 위탁하여 처리하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 수입신고 시 신고하려는 품목이 어떤 것인지 HS 코드 분류를 하여 수입신고 시 기재해야 할 HS 코드를 추천해 주는데 목적이 있다. HS 코드 분류를 위해 관세청 품목분류 결정 사례를 바탕으로 사례에 첨부된 이미지를 활용하여 HS 코드 분류를 하였다. 이미지 분류를 위해 이미지 인식에 많이 사용되는 딥러닝 알고리즘인 CNN을 사용하였는데, 세부적으로 CNN 모델 중 VggNet(Vgg16, Vgg19), ResNet50, Inception-V3 모델을 사용하였다. 분류 정확도를 높이기 위해 3개의 dataset을 만들어 실험을 진행하였다. Dataset 1은 HS 코드 이미지가 가장 많은 5종을 선정하였고 Dataset 2와 Dataset 3은 HS 코드 2단위 중 가장 데이터 샘플의 수가 많은 87류를 대상으로 하였으며, 이 중 샘플 수가 많은 5종으로 분류 범위를 좁혀 분석하였다. 이 중 dataset 3로 학습시켜 HS 코드 분류를 수행하였을 때 Vgg16 모델에서 분류 정확도가 73.12%로 가장 높았다. 본 연구는 HS 코드 이미지를 이용해 딥러닝에 기반한 HS 코드 분류를 최초로 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 수출입 업무를 하고 있는 기업이나 개인사업자들이 본 연구에서 제안한 모델을 참조하여 활용할 수 있다면 수출입 신고 시 HS 코드 작성에 도움될 것으로 기대된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권1호
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• pp.32-41
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• 2023

Recently, many studies are being conducted to extract emotion from text and verify its information power in the field of finance, along with the recent development of big data analysis technology. A number of prior studies use pre-defined sentiment dictionaries or machine learning methods to extract sentiment from the financial documents. However, both methods have the disadvantage of being labor-intensive and subjective because it requires a manual sentiment learning process. In this study, we developed a financial sentiment dictionary that automatically extracts sentiment from the body text of analyst reports by using modified Bayes rule and verified the performance of the model through a binary classification model which predicts actual stock price movements. As a result of the prediction, it was found that the proposed financial dictionary from this research has about 4% better predictive power for actual stock price movements than the representative Loughran and McDonald's (2011) financial dictionary. The sentiment extraction method proposed in this study enables efficient and objective judgment because it automatically learns the sentiment of words using both the change in target price and the cumulative abnormal returns. In addition, the dictionary can be easily updated by re-calculating conditional probabilities. The results of this study are expected to be readily expandable and applicable not only to analyst reports, but also to financial field texts such as performance reports, IR reports, press articles, and social media.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권4호
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• pp.165-172
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• 2019

Innovation activities represented by Six Sigma (6σ) led to improvements not only in manufacturing industries but also in various business fields. In the aviation industry, Six Sigma has been used as a tool of innovation since the beginning of 2000, and it has developed into a comprehensive form of innovation activity that includes various improvement tools. In this study, the innovation activities in K company that is a representative company of aviation industry are summarized in the last 10 years, and the effectiveness of the innovation tools and the performance of the tasks are also analyzed. The results of 2,091 projects over the past decade have been analyzed from various perspectives. First, we found out the tools that were used frequently at each DMAIC step, showed their frequency, and analyzed the evaluation results for the project. The project was evaluated from grade 1 (highest level) to grade 7 (lowest level) with an average grade of 4.1 for the overall project. The evaluation grades of the projects were compared and analyzed in terms of the qualifications of the leader, the roadmap for the implementation of the project, the financial effect, the size of the financial effect, the business classification, and the project execution period. These results may suggest new perspectives for companies considering or adopting innovation programs.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권10호
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• pp.521-531
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• 2016

본 논문은 D-기관 대부분의 업무처리 과정들이 정부 표준업무관리시스템인 Onnara System을 비롯한 몇몇 정보체계를 통하여 이루어지고 있기 때문에 해당 체계에 누적되는 전산자료를 바탕으로 별도 직무분석시스템 없이도 조직진단이 가능할 수 있을 것이라는 판단으로 기존의 정보체계를 활용한 직무분석 방안을 제시하였다. 부서 간 또는 동료 간 업무처리에 있어 대부분 온라인으로 자료가 전달되고 회신 된다. 그러한 업무처리를 위한 정보체계 대부분이 개발 구축되어 있는 상황에서 D-기관의 업무처리 절차와 정보체계를 파악하여 직무분석에 필요한 요소들을 도출하고 누적된 자료를 계량화하여 그 요소들의 타당성을 회귀분석 통계량으로 검증하였다. 또한 Onnara System에서만 활용되던 기존 기능분류체계(BRM, Business Reference Model)를 다른 정보체계에서도 공통으로 활용하여 부서 기능 진단까지 할 수 있도록 직무분석 아키텍쳐를 정립하고 관련 정보체계에 추가 기능을 시범 구현하였으며, 그에 따른 부서별 직무량 산출식을 도출하여 부서 적정인력 진단과 도출된 요소들을 실제 활용할 수 있는 다양한 직무분석 방안을 제시 하였다.