• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.221-241
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• 2018

지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제34권1호
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• pp.150-190
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• 2024

This article proposes a framework to elucidate the structural dynamics of the generative AI ecosystem. It also outlines the practical application of this proposed framework through illustrative policies, with a specific emphasis on the development of the Korean generative AI ecosystem and its implications of platform strategies at AI platform-squared. We propose a comprehensive classification scheme within generative AI ecosystems, including app builders, technology partners, app stores, foundational AI models operating as operating systems, cloud services, and chip manufacturers. The market competitiveness for both app builders and technology partners will be highly contingent on their ability to effectively navigate the customer decision journey (CDJ) while offering localized services that fill the gaps left by foundational models. The strategically important platform of platforms in the generative AI ecosystem (i.e., AI platform-squared) is constituted by app stores, foundational AIs as operating systems, and cloud services. A few companies, primarily in the U.S. and China, are projected to dominate this AI platform squared, and consequently, they are likely to become the primary targets of non-market strategies by diverse governments and communities. Korea still has chances in AI platform-squared, but the window of opportunities is narrowing. A cautious approach is necessary when considering potential regulations for domestic large AI models and platforms. Hastily importing foreign regulatory frameworks and non-market strategies, such as those from Europe, could overlook the essential hierarchical structure that our framework underscores. Our study suggests a clear strategic pathway for Korea to emerge as a generative AI powerhouse. As one of the few countries boasting significant companies within the foundational AI models (which need to collaborate with each other) and chip manufacturing sectors, it is vital for Korea to leverage its unique position and strategically penetrate the platform-squared segment-app stores, operating systems, and cloud services. Given the potential network effects and winner-takes-all dynamics in AI platform-squared, this endeavor is of immediate urgency. To facilitate this transition, it is recommended that the government implement promotional policies that strategically nurture these AI platform-squared, rather than restrict them through regulations and stakeholder pressures.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.165-175
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• 2013

최근외식프랜차이즈 가맹본사수는증가하고 있지만 가맹본사가 성공보다는실패하는 경우가훨씬 많은 것으로 알려져있다. 여러 실패요인들중에하나는가맹본사의 투명하지못한 경영으로인해, 가맹본사와가맹점간의불신이 있다. 대형외식프랜차이즈경우에는이를 해소하기위해서는ERP와같은통합적정보시스템을이용하고있으나, 소형외식프랜차이즈 가맹본사인 경우는 금전적 인적 자원의 부족으로 매출, 발주관리 등의 기초적인 정보를 다루는 POS(Point of Sale)가 연계된 정보시스템을 겨우 운영하는 실정이다. 소형외식프랜차이즈들의 성공적인 운영을 위해서 저비용으로 현재 시점의 경영상황을 파악할 수 있는 원가관리시스템을 구축할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 원가관리가 가능하고, POS시스템 종류에 구애받지 않는 표준화된 데이터참조모델을 제안한다. 이를 통해 서비스의 연계 및 재사용성을 촉진하고 중복개발을 방지할 수 있으며, 가맹본사에서는 가맹점별 원가관리를 분석하여 가맹본사와 가맹점들은 투명한 점포경영 뿐만 아니라 효율적 경영지원이 가능하게 될 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.1-17
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• 2009

전자 카탈로그는 상품이나 서비스 정보를 저장하고 있는 전자 문서로, 전자 상거래에서 가장 중요한 자료 중 하나이다. 전자 카탈로그는 지속적으로 추가, 수정 혹은 삭제되면서 최신의 상태로 유지되게 되는데, 전자 카탈로그의 양이 많아지면서 중복이 발생하고, 부적합한 분류에 할당되는 등, 품질 유지 문제가 발생한다. 검색, 중복확인, 자동분류는 카탈로그 품질 관리를 위해 중요한 기능들인데, 이 기능을 구현하기 위해서 카탈로그에서 추출된 색인어들의 통계 정보를 활용한 확률 모델들이 제시되었다. 그러나 이들은 서로 독립적으로 다루어 졌기에, 카탈로그 관리 시스템이라 는 하나의 시스템에서 구현될 수 있음에도 불구하고, 각 모델들이 공유하는 데이터와 이를 관리하기 위한 데이터 관리 기법에 관한 연구는 미흡하였다. 따라서 본 논문에서는 세 기능을 위한 확률모델을 정리하고, 이를 관계형 데이터베이스 상에서 구현하고, 통계 정보를 효율적으로 관리하는 방법을 제시한다. 특히, 실체화 뷰를 이용하여 불필요한 응용의 개발 비용과 데이터 무결성 저해요인을 제거하였다. 다량의 실제 전자 카탈로그 데이터베이스에 대한 실험을 통해 관계형 데이터 베이스를 이용한 구현이 속도와 정확성에 있어 실용성이 있음을 보였고, 응용을 통한 통계 정보갱신 방법과의 비교를 통해 실체화 뷰를 활용한 통계 정보 관리 기법의 효용성을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권2호
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• pp.102-108
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• 2023

Recently in Korea, YouTube stock channels increased rapidly due to the high social interest in the stock market during the COVID-19 period. Accordingly, the role of new media channels such as YouTube is attracting attention in the process of generating and disseminating market information. Nevertheless, prior studies on the market forecasting power of YouTube stock channels remain insignificant. In this study, the market forecasting power of the information from the YouTube stock channel was examined and compared with traditional news media. To measure information from each YouTube stock channel and news media, positive and negative opinions were extracted. As a result of the analysis, opinion in channels operated by media outlets were found to be leading indicators of KOSPI market returns among YouTube stock channels. The prediction accuracy by using logistic regression model show 74%. On the other hand, Sampro TV, a popular YouTube stock channel, and the traditional news media simply reported the market situation of the day or instead showed a tendency to lag behind the market. This study is differentiated from previous studies in that it verified the market predictive power of the information provided by the YouTube stock channel, which has recently shown a growing trend in Korea. In the future, the results of advanced analysis can be confirmed by expanding the research results for individual stocks.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.139-160
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• 2017

기술사업화는 기업의 연구개발 과정 및 결과물을 시장에 효과적으로 연계하여 경제 가치를 창출하는 것을 의미한다. 거시적인 관점에서 보면 기술사업화는 국가수준의 R&D 효과성을 강화할 수 있으며, 관련된 산업의 발전을 촉진할 수 있다. 또한, 미시적인 관점에서 보면 기업이나 개인들은 기술사업화를 통해서 경쟁우위를 확보하고, 유지할 수 있다. 특정 기술이 사업화까지 이르기 위해서는 기술 기획, 기술의 연구와 개발, 상용화 즉 시장 진출까지의 크게 세 단계를 거치는 게 일반적이며, 이런 일련의 과정은 많은 시간과 비용을 수반한다. 따라서 연구개발 착수에서 상용화까지 소요되는 기술사업화 기간과 비용은 기업 입장에서는 시장 진출 전략을 결정하는 데 중요한 의사결정 정보가 되며, 기술 투자자에게는 기술가치를 합리적으로 평가하는데 더욱 중요한 정보가 된다. 이렇게 중요한 기술사업화 소요 기간과 비용을 과학적으로 추정하는 것은 매우 중요하지만 현재까지 이런 두 가지 정보에 대한 연구는 매우 부족한 실정이며, 널리 알려진 방법론도 부재한 상황이다. 본 연구의 목적은 기술사업화 기간과 비용을 추정하는 체계를 설계하고 이를 실제 기업데이터를 활용하여 개발하는 것이다. 구체적으로 특정 기술의 기술 자체의 요인, 기술개발 주체의 역량, 외부 환경 요인의 세 관점에서 어떤 요인들이 기술사업화 기간 및 비용에 영향을 주는지 도출하고, 해당 요인들의 수준에 따라 기술사업화 기간 및 비용을 제시하는 모형을 개발하고자 한다. 본 연구의 결과는 기술을 개발하는 주체와 기술을 투자하는 주체 모두에게 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.25-41
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• 2011

최근 몇 년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003). 일반적으로 이와 같이 다양한 데이터마이닝 기법에 의해 분석되는 이진분류 또는 다분류 의사결정문제들은 특히 금융분야 등에 있어서 오분류비용에 민감하며, 이로 인한 오분류의 경제적 손실도 상대적으로 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 기업부도예측모형과 같은 이진분류모형의 결과값을, 부도확률에 기초하여 정교하게 계산된 사후확률의 개념으로서 다분류의 신용등급평가의 문제로 변환할 필요가 있다. 그러나, SVM 모형의 결과값은 기본적으로 그와 같은 부도확률분포를 보여주지 않는다. 따라서, 그러한 확률분포를 정교하게 보여줄 방법을 제시할 필요가 있다(Platt, 1999; Drish, 2001). 본 연구는 AdaBoost 알고리즘기반의 SVM 모형을 이용하여, 이진분류모형으로서 IT 기업의 부실예측모형에 적용한 후, 이 SVM 모형의 예측결과를 SVM의 손실함수에 적용하여 계산된 값을 사후부도확률의 정규분포 특성에 따라 이를 구간화하여 IT기업에 대한 다분류 신용등급 평가의 문제로 전환시키는 방법을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 방법은 이러한 AdaBoost 알고리즘기반 SVM 모형이 각 기업이 고유한 신용위험(부도확률)을 갖고 있다는 조건하에서, 신용등급부여를 위한 부도확률분포 구간을 정교하게 조정함으로써 오분류 문제를 좀 더 줄일 수 있음을 제시하였다.

• 경영과정보연구
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• 제36권1호
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• pp.181-213
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• 2017

전 세계적으로 고령화 문제가 대두됨에 따라 최근 의료기기 산업이 미래 유망 산업으로 주목받고 있다. 하지만 의료기기 산업의 높은 성장이 예견됨에도 불구하고 국내외 협소한 내수시장과 영세한 기업구조로 인해 국내 기업들의 자체적인 노력만으로는 성장에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 의료기기 산업의 효과적인 육성을 위해 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 한국보건산업진흥원의 의료기기 분류체계를 참고하여 의료기기를 중분류, 세분류, 세세분류로 구분했으며, 의료기기 관련 전문가 30명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 둘째, 설문조사 결과를 토대로 AHP 분석과 이를 보완한 Fuzzy-AHP 분석을 수행하였으며, AHP와 Fuzzy-AHP의 분석결과 도출된 Global 가중치를 X축과 Y축으로 하는 포지셔닝 맵을 활용하여 분류별 미래 유망 의료기기 우선순위를 도출하였다. 셋째, 보건산업 통계의 의료기기 생산액과 우선순위를 비교분석하여 핵심 미래 유망 의료기기를 선별하였다. 연구 결과 '치과 재료'의 세분류인 '치과용 임플란트'가 핵심 미래 유망 의료기기로 선정되었으며, 해당 의료기기의 지원 전략을 제시하였다. 의료기기 산업이 미래 유망 산업으로 주목받고 있는 현 시점에서 본 연구를 통해 도출된 핵심 미래 유망 의료기기 및 전략 도출 방법이 국내 의료기기 R&D 개발 및 지원 정책에 활용될 것으로 기대된다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제14권4호
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• pp.335-346
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• 2015

The electronic commerce site (EC site) has become an important marketing channel where consumers can purchase many kinds of products; their access logs, including purchase records and browsing histories, are saved in the EC sites' databases. These log data can be utilized for the purpose of web marketing. The customers who purchase many product items are good customers, whereas the other customers, who do not purchase many items, must not be good customers even if they browse many items. If the attributes of good customers and those of other customers are clarified, such information is valuable as input for making a new marketing strategy. Regarding the product items, the characteristics of good items that are bought by many users are valuable information. It is necessary to construct a method to efficiently analyze such characteristics. This paper proposes a new latent class model to analyze both purchasing and browsing histories to make latent item and user clusters. By applying the proposal, an example of data analysis on an EC site is demonstrated. Through the clusters obtained by the proposed latent class model and the classification rule by the decision tree model, new findings are extracted from the data of purchasing and browsing histories.

• 농촌계획
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• 제28권1호
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• pp.17-26
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• 2022

It is necessary to prepare a stable production base in advance for a change in the global grain market, and it is required to prepare comprehensive countermeasures such as securing technical skills and cultivation technology. Therefore, Korea, which relies on imports of major grains other than rice, could be exposed to a food crisis at any time unless the self-sufficiency rate of grains is improved. In order to respond to this new food crisis, it is necessary to find ways to efficiently utilize rice fields to increase the domestic grain self-sufficiency rate. From this point of view, interest and demand for the generalization of farmland that can be used as paddy fields and returned to paddy fields are increasing, and related research is also being continuously performed. In order to select a multipurpose farmland project site, this study extracted farmland containing 10% or more purchased and stockpiled farmland through spatial analysis (buffer, dissolve, intersect, etc.), and finally presented areas subject to multipurpose farmland projects. The target site for the multipurpose farmland project was finally selected by integrating data onto a point-by-point basis so that the current status of farmland purchased and stockpiled, Farm Manager Registration Records, and the Korean Soil Information System data (drainage classes, surface soil texture, field-suitability classification, etc.) can be used in combination. There are 175 areas where the multipurpose farmland is possible. Incheon 2, Gyeongbuk 40, Gangwon 2, Chungbuk 7, Chungnam 48, Jeonbuk 34, Jeonnam 19, Gyeongbuk 15, Gyeongnam 8. Chungcheongnam-do has the most target site for the multipurpose farmland project, and Gangwon-do is the least. It is expected to contribute to new commercialization and business expansion by deriving business areas by identifying the scale of the farmland multipurpose farmland project using Farm Manger Registration Records and spatial data.