• 지식경영연구
• /
• 제3권1호
• /
• pp.41-60
• /
• 2002

This paper defines measurement index items and weight of the index for the purpose of developing a performance measurement index that balancedly measures performance of B2B electronic commerce. The deductive research is used for the development of measurement index items and Analytic Hierarchy Process(AHP) method for the development of weight of the index. This paper has four performance measurement perspectives-finance, partners, business process and human resources, which based the existing researches of balanced performance measurement. This researchers developed eleven second level criteria and twenty-six indexes under four perspectives through the deductive method and expert interviews, weighted on the perspectives, criteria and indexes in accordance with the forms of e-marketplace-vertical and horizontal. As a result, the most important indexes are the maintenance of partners and the efficiency of operation process in the vertical e-marketplace. In the horizontal e-marketplace, the collection of partners, development and prediction processes are more important than other indexes.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.119-133
• /
• 2019

최근 태양광 발전량 예측은 태양광 발전량 설비 시스템의 안정적인 작동을 위한 조정 계획, 설비 규격 결정 및 생산 계획 일정을 수립하기 위해 필수적인 요소로 고려된다. 특히, 대부분의 태양광 발전량은 피크시간에 측정되기 때문에, 태양광 시스템 운영자의 이익 최대화와 전력 계통량 안정화를 위해 피크시간의 태양광 발전량 예측은 매우 중요한 요소이다. 또한, 기존 연구들은 광범위한 지역에서 예측된 불확실한 기후 정보들을 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 한계점 때문에 일사량, 운량, 온도 등과 기상정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측하는 것은 매우 어려운 문제로 고려된다. 따라서 본 논문에서는 피크이전의 기후, 계절 및 관측된 태양광 발전량을 이용하여 미래의 기후 및 계절 정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측할 수 있는 LSTM(Long-Shot Term Memory) 기반의 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 모델을 기반으로 실 데이터를 통한 실험 결과, 단기 및 장기적 관점에서 높은 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 피크시간의 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제5권4호
• /
• pp.127-133
• /
• 2018

Corporate social responsibility (CSR) is one of the strategies for managing firms' business activities but may have heterogeneity depending on ownership structures. This study investigates the association between group-affiliation and CSR activities. Drawing on a theory from the prior research, this study predicts that group-affiliated firms are less likely to invest on CSR activities. For instance, prior research finds that controlling shareholders expropriate the values of minority shareholders. As one of the motivations of investing on CSR activities is the harmonization among the stakeholders, it leads to the prediction that firms controlled by large shareholders are less likely to engage in CSR activities. Second, group-affiliated firms under poor financial performance benefit from other group members through sharing their financial resources. Thus, there is less incentive for managers of group-affiliated firms to increase their financial performance by conducting CSR. By leveraging firms listed in Korean stock market and CSR score from Korea Economic Justice Institute, the result shows that the group-affiliation is negatively related to CSR activities. The result is consistent in case of applying propensity score-matched sample. Based on the findings of this study, this paper contributes to the related literature by showing the significant association between group-affiliation and CSR decisions.

• 산학경영연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.105-118
• /
• 2007

추천시스템은 인터넷을 기반으로 하는 전자상거래 기업에서 고객의 구매율을 높이기 위한 도구로써 이용되고 있다. 추천시스템은 전자상거래에서 거래되는 상품들에 대한 고객의 선호도를 예측하고 예측 결과를 이용하여 고객들이 원하는 상품목록을 자동적으로 제시할 수 있기 때문에 고객의 정보탐색 비용을 줄여주며 동시에 고객의 구매 특성을 파악하여 마케팅 전략의 중요 자료를 제공할 수 있다. 그러나 전자상거래에서 거래되는 상품과 고객이 증가함에 따라 추천시스템은 규모의 확장성이라는 문제점을 안고 있으며 신뢰도가 낮은 추천시스템을 이용하여 고객에게 상품을 추천할 경우 추천시스템에 대한 고객의 충성도가 떨어지게 된다. 본 연구는 추천시스템에서 고객의 선호도를 예측하기 이전에 고객이 과거에 상품들에 대해 평가한 사전정보를 이용하여 예측성과에 대한 사전평가 기준을 제시하고 이를 통해 선별된 고객들의 특성에 대하여 연구하였다.

• 유통과학연구
• /
• 제17권11호
• /
• pp.93-101
• /
• 2019

Purpose: Blockchain technology suggests ways to solve the problems in the existing industry. Among them, Cryptocurrency system, which is an element of Blockchain technology, is a very important factor for operating Blockchain. While Blockchain cryptocurrency has attracted attention, studies on cryptocurrency prices have been mainly conducted, however previous studies mainly conducted on Bitcoin prices. On the other hand, in the context of the creation and trading of various cryptocurrencies based on the Blockchain system, little research has been done on cryptocurrencies other than Bitcoin. Hence, this study attempts to find variables related to the prices of Dash, Litecoin, and Monero cryptocurrencies using machine learning techniques. We also attempt to find differences in the variables related to the prices for each cryptocurrencies and to examine machine learning techniques that can provide better performance. Research design, data, and methodology: This study performed Dash, Litecoin, and Monero price prediction analysis of cryptocurrency using Blockchain information and machine learning techniques. We employed number of transactions in Blockchain, amount of generated cryptocurrency, transaction fees, number of activity accounts in Blockchain, Block creation difficulty, block size, umber of created blocks as independent variables. This study tried to ensure the reliability of the analysis results through 10-fold cross validation. Blockchain information was hierarchically added for price prediction, and the analysis result was measured as RMSE and MAPE. Results: The analysis shows that the prices of Dash, Litecoin and Monero cryptocurrency are related to Blockchain information. Also, we found that different Blockchain information improves the analysis results for each cryptocurrency. In addition, this study found that the neural network machine learning technique provides better analysis results than support-vector machine in predicting cryptocurrency prices. Conclusion: This study concludes that the information of Blockchain should be considered for the prediction of the price of Dash, Litecoin, and Monero cryptocurrency. It also suggests that Blockchain information related to the price of cryptocurrency differs depending on the type of cryptocurrency. We suggest that future research on various types of cryptocurrencies is needed. The findings of this study can provide a theoretical basis for future cryptocurrency research in distribution management.

• 지능정보연구
• /
• 제16권3호
• /
• pp.1-14
• /
• 2010

역전파 알고리즘은 오랫동안 부도예측모형 관련한 연구에 많이 적용되어왔다. 역전파 알고리즘을 사용하기전에 필히 고려해야 할 중요한 요소들로는 네트워크 구조, 학습요소, 정규화 방법 등이다. 하지만 신경망 성과를 향상시키기 위한 네트워크 구조 및 학습요소 최적화 관련한 연구는 기존의 연구들에서 많이 이루어 졌지만 데이터 정규화와 관련한 연구는 아직 많이 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 정규화 기법을 제시하였다. 최적의 입력데이터 정규화를 위하여 본 연구에서는 우선 각각의 서로 다른 정규화 기법들을 동일 가중치를 두어 일반화 시켰으며 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 가중치를 찾음으로써 최적화된 입력변수 정규화가 이루어지도록 하였다. 제안한 방법론을 검증하기 위하여 부도예측 데이터를 이용하여 실험을 하였으며 제안하는 방법과 기존 다른 방법들간의 비교를 통하여 그 타당성을 검증하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.69-88
• /
• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.241-265
• /
• 2023

기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.

• 한국해양공학회지
• /
• 제29권6호
• /
• pp.411-417
• /
• 2015

The shipping and shipbuilding industries have had business difficulties since the implementation of regulations on the CO₂ emissions from ships by IMO and the occurrence of the global financial crisis in 2008. Under this global recession, most shipping firms have started to operate their fleets at slow steaming rates with the goal of improving the profit ratio per transported unit. This study analyzed the resistance performance of a 6,800 TEU container ship corresponding to its trim variation with slow steaming, compared with that at its original design speed. Two different grid systems were used for the numerical calculation, one that considered the free surface allowing the capture of the dynamic trim and one that did not. This made it possible to clearly classify each resistance component to provide useful information to hull-form designers. In addition, a form factor assumption method using CFD was used for a reasonable effective power prediction in compliance with the 1978 ITTC performance prediction method. It was found that the total resistance of a 6,800 TEU container ship was reduced by 2.6% in the case of a 1-m trim at the bow at 18 kn.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권8호
• /
• pp.61-68
• /
• 2022

본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 보행자 경로 예측은 보행자의 위험 및 충돌 상황들을 알림을 통해 방지할 수 있으며, 다양한 마케팅 등 비즈니스 면에서도 영향을 끼치는 연구이다. 또한 보행자 뿐 아니라 많은 각광을 받고 있는 무인 이동수단의 경로 예측에도 활용될 수 있다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터를 활용하여 경로를 예측하는 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록하는 데이터 셋 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 경로 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구의 경로 예측 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.