• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.79-85
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• 2005

In this paper, we dealt with substantial asset analysis methodology applied to two-dimensional asset classification and qualitative evaluation method according to the business process. Most of the existent risk analysis methodology and tools presented classification by asset type and physical evaluation by a quantitative method. We focused our research on qualitative evaluation with 2-dimensional asset classification. It converts from quantitative asset value with purchase cost, recovery and exchange cost, etc. to qualitative evaluation considering specific factors related to the business process. In the first phase, we classified the IT assets into tangible and intangible assets, including human and information data asset, and evaluated their value. Then, we converted the quantitative asset value to the qualitative asset value using a conversion standard table. In the second phase, we reclassified the assets using 2-dimensional classification factors reflecting the business process, and applied weight to the first evaluation results. This method is to consider the organization characteristics, IT asset structure scheme and business process. Therefore, we can evaluate the concrete and substantial asset value corresponding to the organization business process, even if they are the same asset type.

• 한국기록관리학회지
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• 제24권2호
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• pp.139-163
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• 2024

본 연구의 목적은 공공영역에서 활용되고 있는 분류체계를 법령을 기반으로 수집하여 분석하고, 그 결과를 바탕으로 공공기록물의 분류체계를 개선하는 것이다. 이를 위해 국가법령정보센터에서 검색된 375건의 법령 조문에서 80여 개의 분류체계를 추출하여 분석했다. 먼저 분류체계의 형식을 리스트, 표, 계층분류로 구분했으며, 분류체계의 관리 유형 3가지와 기능 2가지를 조합하여 6가지 분류체계 활용 유형을 제시했다. 활용 유형별 모델 중에서도 공공기관의 핵심 업무에 활용되는 분류체계는 개발주체와 활용주체가 동일한 경우가 많았으며, 타 기관의 분류체계를 도입한 경우에도 활용 기관의 필요에 따라 일부를 수정할 수 있었다. 타 기관의 분류체계를 그대로 사용하는 경우의 대부분은 핵심 업무 보다는 참조업무에 활용하고 있었다. 그런데 기록관리 분야에서는 기록분류나 처분과 같은 핵심 업무에 타 기관에서 개발하여 관리하는 분류체계 항목을 수정하지 않고 그대로 적용하고 있었다. 이에 본 연구에서는 기록분류체계의 구조적인 개선이 필요하다고 판단하였다. 핵심 업무를 지원하기 위한 별도의 기록분류체계를 개발하거나 기존 분류체계를 수정·보완할 수 있어야 할 것이다. 더불어 기록관리 분야의 기록처분 기준 및 지침을 타 법령의 관련 조문에도 적용할 필요가 있음을 제안하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권3호
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• pp.95-112
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• 2004

건설 산업분야와 관련된 다양하고 방대한 정보의 효과적 관리를 위한 건설정보 분류체계에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. ISO/DIS 12006-2, MasterFormat 등의 분류체계가 국제적 표준으로 제안되었고 국내에서는 이를 국내실정에 적용한 통합건설정보분류체계가 건설교통부를 통하여 제안되었다. 그런데 건설 산업의 규모가 커지고 복잡해짐에 따라 보다 높은 수준의 정보 표현 방식이 요구되고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 통합건설정보분류체계에 기반한 건설정보 온톨로지를 구축하고 그 활용 방안을 제안한다. 온톨로지 기술은 개념들 간의 의미적 연관성을 명확히 표현함으로써 건설 정보의 효과적 관리뿐만 아니라 상이한 정보 시스템들 간의 의미적 상호운용을 지원해줄 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권4호
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• pp.151-166
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• 2003

상품분류체계 중 가장 많이 사용하는 UNSPSC와 HS를 선정하여 각 상품분류체계의 구성 및 구조와 그 특징을 파악하고 분류명에 대한 온톨로지를 분석하였다. 상품분류체계의 번호체계 및 각 자릿수에 대한 이해를 충분히 하고 UML을 이용하여 모델링을 하였다. 상품분류체계 중 대상 범위에 대한 토픽맵을 개발한 뒤 그래프로 표현하고 최종적으로 개별 상품분류체계에 대한 토픽맵을 통합하여 상품분류체계의 온톨로지를 통합함으로써 계층 및 구조가상이한 상품분류체계 간의 정보교환을 용이하게 할 수 있게 하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.109-120
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• 2023

With the increasing interest in blockchain technology and its employment in diverse sectors and industries, including: finance, business, voting, industrial and many other medical and educational applications. Recently, the blockchain technology has played significant role in preventing fraud transactions in accounting systems, as the blockchain offers high security measurements, reduces the need for centralized processing, and blocks access to the organization information and system. Therefore, this paper studies, analyses, and investigates the adoption of blockchain technology with accounting systems, through analyzing the results of several research works which have employed the blockchain technology to secure their accounting systems. In addition, we investigate the performance of applying the deep learning and machine learning approaches for the purpose of fraud detection and classification. As a result of this study, the adoption of blockchain technology will enhance the safety and security of accounting systems, through identifying and classifying the possible frauds that may attack the accounting and business organizations.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권2호
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• pp.175-196
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• 2018

Purpose The purpose of this study is to identify problems of current educational facility data management and recommend a standardized terminology classification system as a solution. In addition, the research aims to present a preemptive and integrated disaster and safety management framework for educational facilities by seeking efficient business processes through secured data quality, systematic data management, and external data linkage and analysis. Design/methodology/approach A terminology classification system has been established through various processes including filtering and analysis of related data including laws, manuals, educational facilities accidents, and historical records. Furthermore, the terminology classification system has been further reviewed through several consultations with experts and practitioners. In addition, the accumulated data was refined according to the established standard terminology and an Excel database was developed. Based on the data, accident patterns occurred in educational facilities over the past 10 years were analyzed. Findings In the study, a template was developed to collect consistent data for the standardized disaster and safety management terminology classification system in educational facilities. In addition, the standardized data utilization methods are presented from the viewpoint of 'education facility disaster safety data management', 'data analysis and insight', 'business management through data', and 'leaping into big data management'.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권3호
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• pp.167-183
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• 2017

The rapid growth of information technology and mobile service platforms, i.e., internet, google, and facebook, etc. has led the abundance of data. Due to this environment, the world is now facing a revolution in the process that data is searched, collected, stored, and shared. Abundance of data gives us several opportunities to knowledge discovery and data mining techniques. In recent years, data mining methods as a solution to discovery and extraction of available knowledge in database has been more popular in e-commerce service fields such as, in particular, movie recommendation. However, most of the classification approaches for predicting the movie popularity have used only several types of information of the movie such as actor, director, rating score, language and countries etc. In this study, we propose a classification-based support vector machine (SVM) model for predicting the movie popularity based on movie's genre data and social network data. Social network analysis (SNA) is used for improving the classification accuracy. This study builds the movies' network (one mode network) based on initial data which is a two mode network as user-to-movie network. For the proposed method we computed degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality as centrality measures in movie's network. Those four centrality values and movies' genre data were used to classify the movie popularity in this study. The logistic regression, neural network, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier, and decision tree as benchmarking models for movie popularity classification were also used for comparison with the performance of our proposed model. To assess the classifier's performance accuracy this study used MovieLens data as an open database. Our empirical results indicate that our proposed model with movie's genre and centrality data has by approximately 0% higher accuracy than other classification models with only movie's genre data. The implications of our results show that our proposed model can be used for improving movie popularity classification accuracy.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권4호
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• pp.69-78
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• 2010

Multi-criteria ABC inventory classification is one of the most widely employed techniques for efficient inventory control, and it considers more than one criterion for categorizing inventory items into groups of different importance. Recently, Ramanathan (2006) proposed a weighted linear optimization (WLO) model for the problem of multi-criteria ABC inventory classification. The WLO model generates a set of criteria weights for each item and assigns a normalized score to each item for ABC analysis. Although the WLO model is considered to have many advantages, it has a limitation that many items can share the same optimal efficiency score. This limitation can hinder a precise classification of inventory items. To overcome this deficiency, we propose a context-dependent DEA based method for multi-criteria ABC inventory classification problems. In the proposed model, items are first stratified into several efficiency levels, and then the relative attractiveness of each item is measured with respect to less efficient ones. Based on this attractiveness measure, items can be further discriminated in terms of their importance. By a comparative study between the proposed model and the WLO model, we argue that the proposed model can provide a more reasonable and accurate classification of inventory items.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.203-214
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• 2023

우리나라 관세청은 효과적인 원스톱(One-stop) 업무 처리가 가능한 전자통관 시스템으로 효율적으로 업무처리를 하고 있지만 기술의 발달과 비대면 서비스의 증가로 매년 수출입건수가 증가하고 있으며 그에 따른 업무량도 폭증하고 있는 실정으로 이에 따른 보다 효과적인 방법이 매우 필요하다. 수입과 수출은 모든 물품에 대한 분류 및 세율 적용을 위한 HS Code(Harmonized system code)가 필요하고 해당 HS Code를 분류하는 품목 분류는 전문지식과 경험이 필요한 업무 난이도가 높고 관세 통관절차에서 중요한 부분이다. 이에 본 연구는 품목 분류 의뢰서의 물품명, 물품상세설명, 물품 이미지 등의 다양한 유형의 데이터 정보를 활용하여 멀티모달 표현 학습(Multimodal representation learning) 기반으로 정보를 잘 반영할 수 있도록 딥러닝 모델을 학습 및 구축하여 HS Code를 분류 및 추천해 줌으로써 관세 업무 부담을 줄이고 신속한 품목 분류를 하여 통관절차에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권3호
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• pp.219-239
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• 2003

전자상거래 요소기술들에 기반 한 글로벌 디지털 경제가 급속하게 확산되고 있다. 본 연구에서는 전자상거래에 관련된 주요요소기술들을 체계적으로 분류하기 위한 전자상거래 기술분류 모형을 개발하였다. 또한 본 연구에서는 전자상거래 기술분류 모형이 어떻게 활용될 수 있는 지에 대한 구체적인 방안도 제시하였다. 본 논문에서 제시한 전자상거래 기술분류 모형은 전자상거래에 관련된 주요 요소기술 상호간의 연관관계나 응용에 대한 체계적인 분석이 가능하며 향후 전자상거래와 디지털 경제에 관련된 연구의 주요한 지침으로 활용될 수 있을 것이다.