• 제목/요약/키워드: Business Classification Systems

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비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화와 SVM에 기반한 지능형 침입탐지모형 (An Intelligent Intrusion Detection Model Based on Support Vector Machines and the Classification Threshold Optimization for Considering the Asymmetric Error Cost)

  • 이현욱;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제17권4호
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    • pp.157-173
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    • 2011
  • 최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

고객유지를 위한 접촉스케줄링시스템의 설계 (Design of Contact Scheduling System(CSS) for Customer Retention)

  • 이재식;조유정
    • 지능정보연구
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    • 제11권3호
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    • pp.83-101
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    • 2005
  • 고객유지는 갈수록 경쟁이 심화되고 있는 생명보험산업에서 핵심이슈 중에 하나이다. 생명보험사들은 고객을 유지하기 위해서 많은 활동들을 한다. 그 가운데 대표적인 것이 바로 지속적으로 고객과 접촉하는 것이다. 본 연구는 접촉스케줄링시스템(CSS: Contact Scheduling System)의 설계에 대한 것으로 해촉된 모집설계사의 고객을 관리해야만 하는 지원설계사의 고객관리를 돕는 것을 목표로 한다 지원설계사는 모집설계사의 고객관리 경험과 지식을 공유할 수 없다. 이런 지원설계사의 고객접촉을 지원하기 위해서, 본 연구에서는 CSS를 설계한다. CSS설계는 두 단계로 이루어지고, CART(Classification And Regression Tree)와 SPM(Sequential Pattern Mining)의 데이터 마이닝 기법을 활용한다. 단계 1에서는 CART 기법을 이용하여 고객을 8개의 고객군으로 분류한다. 단계 2에서는 각 분류고객군에 적합한 접촉내용, 접촉간격 그리고 접촉방법 등의 접촉스케줄링 정보를 생성한다. 접촉내용은 스케줄 접촉내용, 이벤트접촉내용 그리고 비즈니스규칙에 의한 접촉내용의 결합으로 결정되는데 스케줄접촉내용은 SPM 모델의 결과를 통해 생성된다. 또한 본 연구에서 설계한 CSS가 실제상황에서 어떻게 작동하는지를 제시함으로써 CSS가 효율적이고 효과적인 고객접촉에 실용적임을 보인다.

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랜덤포레스트를 이용한 모기업의 하향 거래처 기업의 분류: 자동차 부품산업의 가치사슬을 중심으로 (Classification of Parent Company's Downward Business Clients Using Random Forest: Focused on Value Chain at the Industry of Automobile Parts)

  • 김태진;홍정식;전윤수;박종률;안태욱
    • 한국전자거래학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.1-22
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    • 2018
  • 가치사슬은 경쟁우위 강화를 위한 전략적 도구로써 주로 기업수준, 산업수준에서 분석되어 왔다. 그런데 기업수준에서 가치사슬 분석을 수행하기 위해서는 분석 기업의 거래처 기업들이 그 기업의 가치 사슬에 속하는지의 여부에 따라 분류되어야 한다. 단일 기업에 대한 가치사슬 분류는 전문가들에 의해 원활히 수행될 수 있지만 다수의 기업을 대상으로 분류할 때는 많은 비용과 시간이 소요되는 등의 한계점이 따른다. 따라서 본 연구에서는 실거래 데이터를 기반으로 특정 기업의 거래처 기업들을 분류해서 가치사슬 기업을 자동적으로 도출해주는 모형을 제안하고자 한다. 총 19개의 거래 속성 변수를 실거래 데이터로부터 도출하여 기계학습의 입력 데이터의 형태로 가공하였고, 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하여 가치사슬 분류 모형을 구축하였다. 자동차 부품 기업 사례에 본 연구 모형을 적용한 결과, 정확도 92%, F1-척도 76% 그리고 AUC 94%로 자동적 가치사슬 분류의 가능성을 확인하였다. 또한 거래집중도, 거래금액 그리고 거래처별 총 매출액 등과 같은 거래 속성들이 가치사슬에 속하는 기업들을 대표하는 주요 특성임을 확인하였다.

텍스트 마이닝을 활용한 신문사에 따른 내용 및 논조 차이점 분석 (A Study on Differences of Contents and Tones of Arguments among Newspapers Using Text Mining Analysis)

  • 감미아;송민
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.53-77
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    • 2012
  • 본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

'정보시스템연구'의 연구주제와 서베이 방법론 동향분석 (Topic and Survey Methodological Trends in 'The Journal of Information Systems')

  • 류성열;박상철
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제27권4호
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    • pp.1-33
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    • 2018
  • Purpose The purpose of this study is to review topic and survey methodological trends in 'The Journal of Information Systems' in order to present the practical guidelines for the future IS research. By attempting to conduct a meta-analysis on both topic and survey methodological trends, this study could provide researchers wishing to pursue this line of work further with what can be done to improve IS disciplines. Design/methodology/approach In this study, we have reviewed 185 papers that were published in 'The Journal of Information Systems' from 2010 to 2018 and classified them based on topics studied and survey methodologies used. The classification guidelines, which was developed by Palvia et al.(2015), has been used to capture the topic trends. We have also employed Struab et al.(2004)s' guidelines for securing rigor of validation issues. By using two guidelines, this study could also present topic and rigor trends in 'The Journal of Information Systems' and compare them to those trends in International Journals. Findings Our findings have identified dominant research topics in 'The Journal of Information Systems'; 1) social media and social computing, 2) IS usage and adoption, 3) mobile computing, 4) electronic commerce/business, 5) security and privacy, 6) supply chain management, 7) innovation, 8) knowledge management, and 9) IS management and planning. This study also could offer researchers who pursue this line of work further practical guidelines on mandatory (convergent and discriminant validity, reliability, and statistical conclusion validity), highly recommended (common method bias testing), and optional validations (measurement invariance testing for subgroup analysis, bootstrapping methods for testing mediating effects).

재무모형과 비재무모형을 통합한 중기업 신용평가시스템의 개발 (Developing Medium-size Corporate Credit Rating Systems by the Integration of Financial Model and Non-financial Model)

  • 박철수
    • 대한안전경영과학회지
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    • 제10권2호
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    • pp.71-83
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    • 2008
  • Most researches on the corporate credit rating are generally classified into the area of bankruptcy prediction and bond rating. The studies on bankruptcy prediction have focused on improving the performance in binary classification problem, since the criterion variable is categorical, bankrupt or non-bankrupt. The other studies on bond rating have predicted the credit ratings, which was already evaluated by bond rating experts. The financial institute, however, should perform effective loan evaluation and risk management by employing the corporate credit rating model, which is able to determine the credit of corporations. Therefore, in this study we present a medium sized corporate credit rating system by using Artificial Neural Network(ANN) and Analytical Hierarchy Process(AHP). Also, we developed AHP model for credit rating using non-financial information. For the purpose of completed credit rating model, we integrated the ANN and AHP model using both financial information and non-financial information. Finally, the credit ratings of each firm are assigned by the proposed method.

업종별 경영품질활동과 성과에 관한 연구 (A Comparative Study on Management Quality Activities and Performance by Industrial Classification)

  • 정영배;김연수
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제36권2호
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    • pp.25-31
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    • 2013
  • This paper analyzed the management quality activities and performance based on industrial types. We divided the business into four industrial types, manufacturing industry, service industry, medical institution and public enterprise. We analyzed the differences of the elements of management quality in industrial types. The results show that leadership, measurement, analysis and knowledge management and workforce focus categories are not significant and strategic planning, customer and market focus, process management and performance categories are significant. This paper proposes the directions of management quality activities and performance according to industrial types based on these results.

Change Detection in Bitemporal Remote Sensing Images by using Feature Fusion and Fuzzy C-Means

  • Wang, Xin;Huang, Jing;Chu, Yanli;Shi, Aiye;Xu, Lizhong
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권4호
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    • pp.1714-1729
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    • 2018
  • Change detection of remote sensing images is a profound challenge in the field of remote sensing image analysis. This paper proposes a novel change detection method for bitemporal remote sensing images based on feature fusion and fuzzy c-means (FCM). Different from the state-of-the-art methods that mainly utilize a single image feature for difference image construction, the proposed method investigates the fusion of multiple image features for the task. The subsequent problem is regarded as the difference image classification problem, where a modified fuzzy c-means approach is proposed to analyze the difference image. The proposed method has been validated on real bitemporal remote sensing data sets. Experimental results confirmed the effectiveness of the proposed method.

배전급 CNC케이블의 결함 종류에 따른 부분방전 분포특성 (Partial Discharge Distribution Characteristics along Defect of CNC Cable)

  • 윤재훈;강성화;최한식;임기조
    • 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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    • 한국전기전자재료학회 2010년도 하계학술대회 논문집
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    • pp.102-102
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    • 2010
  • A purpose of this paper is to recognize partial discharge pattern for cable insulation. The classification of PD sources was widely studied for two decades. this research sought to use the partial discharge detection method, and to diagnose the interface of cable, which is deemed vulnerable of cable systems. A research abalyzed faults that can occur in the interface of cable joint as well as accident mechanisms, manufactured test 22.9kV CNC cable, invented artificial faults and carried out partial discharge detection experiments. As a result, various PD pattern along defect measured and distinguished.

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BETTER INPUTS FOR KNOWLEDGE MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS: KNOWLEDGE SHARING MODELING AND THE INCENTIVES SYSTEM DESIGN

  • S. Ping Ho;Yaowen Hsu;Szu-Wei Lo
    • 국제학술발표논문집
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    • The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.564-568
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    • 2005
  • Recently, Knowledge Management (KM) has been applied to construction industry. Surprising, there is few studies that address the most fundamental problem in KM: people may prefer not to share their knowledge so as to preserve their intellectual or unique values in the organization. Without the premise of each individual's willingness to share knowledge, there will be no valuable input for the IT system and, thus, no knowledge management at all. This paper aims to model the behavioral dynamics of knowledge sharing and to design an incentive system that may facilitate knowledge sharing for construction companies. In this paper, a game-theory based model will be developed, and the framework for designing an incentive system will be proposed according to the model.

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