• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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• pp.356-360
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• 2003

다양한 종류의 컨텐츠 데이터베이스를 구축하고, 이를 인터넷 서비스로 제공하는 인터넷 포탈 서비스 응용이나 전자상거래 등에서 기존에 구축되어 있는 여러 형태의 컨텐츠 데이터베이스들을 통합하여 새로운 컨텐츠 서비스를 제공하기 위한 많은 노력들이 수행되고 있다. 이는 사용자가 활용하려는 컨텐츠가 어떤 데이터베이스 또는 어느 인터넷 서비스 응용에서 제공되는지를 파악해야 하는 사용자의 부담을 줄이고, 다수의 컨텐츠 데이터베이스들을 사용자에게 단일한 뷰(view)를 제공하므로서 사용자 이용 편의성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 다양한 컨텐츠 데이터베이스들이 인터넷에 분산되어 있을 뿐만 아니라 서로 상이한 데이터베이스 시스템들(즉, 관계형 DB/객체형 DB)에서 관리되는 환경에서 XML자료 모델을 기반으로 통합된 하나의 가상 데이터베이스를 구축하고 검색하는 통합 검색 시스템의 핵심 요소인 질의 처리 시스템을 설계 및 구현한다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.31-45
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• 2019

공연문화예술 시장의 확대에도 불구하고, 중소규모 공연장은 소비자의 정보 접근성이 좋지 않아 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 중소규모 공연장의 마케팅 역량을 강화할 수 있는 하나의 대안으로써 머신러닝 기반의 장르 추천 시스템을 제시하고자 한다. 국내 한 공연장의 고객 마스터 DB와 거래이력 DB를 활용하여 고객당 3개의 장르를 추천하는 5개의 추천 시스템을 개발하였다. 추천시점 이후 1년 동안의 실제 공연구매 이력을 바탕으로 추천 시스템의 성능을 비교하여 최적의 추천시스템을 제안하였다. 분석 결과, 단일 예측모형보다는 앙상블 모형 기반의 추천시스템이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 공연문화예술 분야에는 일천했던 개인화 추천 기법을 적용했고, 분석 결과 공연문화예술 분야에서도 충분히 활용할 만한 가치가 있음을 시사하고 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1009-1016
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• 2002

본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 묵시적인 평가정보를 이용한 새로운 사례기반 추천시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 크게 사용자 프로파일 생성 모듈, 유사도 계산 및 추천 모듈, 개인화된 메일링 모듈로 구성된다. 사용자 프로파일 생성 모듈에서는 사용자가 컨텐츠를 이용하면서 남긴 로그 기록을 이용하여 컨텐츠에 대한 개인별 선호도를 추출할 수 있는 속성내, 속성간 가중치를 제시하였다. 유사도 계산 및 추천 모듈에서는 사용자 프로파일과 새로운 컨텐츠간의 유사도를 측정하기 위한 유사도 계산식을 제시하였다. 개인화된 메일링 모듈에서는 개인별 선호도에 의해 구성된 추천 컨텐츠를 플렛폼-독립적인 XML 문서 형식으로 변환하여 발송한다. 제안된 모델에 대한 추천 효율을 검증하기 위해 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC) 값을 이용하여 제안한 추천 모델과 협동적 필터링 기법과 비교 실험하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 모델의 추천 효율이 기존의 협동적 필터링 기법보다 우수함을 보였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.138-143
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• 2002

This paper describes a framework for extending GIS databases to support moving object data type and query language. The rapid progress of wireless communications, positioning systems, and mobile computing devices have led location-aware applications to be essential components for commercial and industrial systems. Location-aware applications require GIS databases system to represent moving objects and to support querying on the motion properties of objects. For example, fleet management applications may require storage of information about moving vehicles. Also, advanced CRM(Customer Relationship Management) applications may require to store and query the trajectories of mobile phone users. In this trend, maintaining consistent information about the location of continuously moving objects and processing motion-specific queries is challenging problem. We formally define a data model and query language for mobile objects that includes complex evolving spatial structure, and propose core algebra to process the moving object query language. Main profit of proposed moving objects query language and algebra is that proposed model can be constructed on the top of GIS databases.

• 경영정보학연구
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• 제10권3호
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• pp.207-222
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• 2008

최근 기업의 경영환경에 있어서 MIS의 역할이 심화됨에 따라 그 중요성이 더해지고 있다 그러나, MIS 영역이 Micro Economics, Operations Research, Computer Science 등 다양한 학문으로부터 연유된 바 경영학의 줄기에서 정체성을 찾는데 어려움이 있고, MIS 커리큘럼을 구성함에 있어서도 다른 경영학 전공 영역과 구분을 짓기가 모호한 부분이 있다. 뿐만 아니라, 현장에서 IT 업무를 담당하는 실무자의 입장에서 현재 경영학과에서 제공하는 MIS 교과과정을 통하여 현장에 바로 활용이 가능한 IT 역량을 쌓는다는 것은 상당히 어려움이 있는 실정이다. 이에 본 연구는 IT 현장에서 필요로 하는 역량을 기초로 MIS 커리큘럼을 구성하기 위해 최근 3년간 시스템 통합 프로젝트의 유형 분석과 현장의 IT 업무를 담당하는 컨설턴트의 설문조사를 통해 얻은 IT 기술역량 분석, 그리고, Global S/W Vendor의 기술동향 분석, 최근 제시된 MIS 커리큘럼 현황 및 발전모델(이국희 et al., 2007)을 참조하여 시장지향적인 MIS 커리큘럼 수립을 위한 시사점을 제공하고자 한다. 연구결과 기업의 시스템 통합은 Application S/W의 발전 및 Package화를 통해 ERP, CRM, SCM, BI 등의 솔루션 전문가를 중심으로 사업이 구성되고 있다. 또한, S/W Vendor 역시 인수합병을 통해 대형화되고 완성도가 높아짐에 따라, 기업 현장의 IT 인력도 이러한 Packaged S/W Application의 역량을 보유한 솔루션 전문 컨설턴트를 필요로 하고 있음을 알 수 있게 되었다. 따라서 이를 충족할 인재양성을 위한 커리큘럼의 변화방향을 결론적으로 제시하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.178-184
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• 2003

Case-based reasoning (CBR) often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. Consequently, it has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still challenging issue. Most of previous studies to improve the effectiveness for CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. However, according to some of prior researches, finding the optimal k parameter for k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial to improve the performance of CBR system. Nonetheless, there have been few attempts which have tried to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the new model to the real-world case provided by an online shopping mall in Korea. Experimental results show that a GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for purchasing behavior forecasting.

• Agribusiness and Information Management
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• 제9권2호
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• pp.22-26
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• 2017

This study aims to understand why public information systems in agricultural fields have shown lower performances than other industrialized fields and industries and how these problems would be fixed and overcame. To accomplish this research purpose, this study would overview the previous studies on developing agricultural information systems in public sectors and would find out meaningful and considerable factors. This study would accept the methodologies of literature review and systems thinking approaches to understand the relationships among the found factors and to suggest the conceptual research model. Agricultural information system should take care to reduce implement and maintenance costs to reduce the negative relationships between costs and expected service value and between expected service value to perceived service value. Also, it should be understood that impersonal response would reduce the eager to use the services, so the government sectors should consider positively to adopt the concept of CRM even though the government sectors traditionally have ignored its necessity. The failure of public information systems/services may be caused not only by lack of the contents but also by the failure of the persistent post management.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.565-568
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• 2004

최근 ERP에 고객관계관리(CRM), 공급망관리(SCM), 지식관리(KMS) 등의 기능을 확장한 확장형 ERP에 대한 연구개발이 활발해지고 있다. 그러나 타산업과 달리 건설산업의 특수성으로 인한 정보화의 부진으로 인해 이러한 새로운 개념을 적용할 수 있는 ERP 확장모델이 없는 상태이며, 대기업의 경우 일부 이러한 모듈을 부분적으로 적용하려는 움직임은 보이고 있으나, ERP와 별도의 이종시스템으로 관리되고 있어 통합적인 ERP운용을 통해 얻을수 있는 효과를 기대하기 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 산자부에서 건설표준ERP템플릿으로 지정받은 ERP엔진을 모체로 협력업체와의 인터페이스 제공을 위한 협업적IT시스템과 전자계약시스템, 그리고 변화되는 ISO에 대한 기업의 대처능력 향상을 위한 ISO인증관리시스템, 고객과의 관계관리를 위한 고객관계관리시스템, 절차서와 같은 기업 내의 표준화 된 문서를 관리하기 위한 전자매뉴얼관리시스템, 결재관리를 위한 그룹웨어, 기업 내의 지식저장소 관리를 위한 지식관리시스템을 연구범위로 하여 건설분야 확장형ERP 모델(E2CM)을 개발하였으며, 이를 검증을 위한 시스템(eCOMIS)을 개발하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.65-74
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• 2012

클라우드 서비스는 비즈니스 향상을 위해 사용되며, 특히, 고객 관리에서는 고객 서비스 향상을 위한 툴로서 소셜 네트워크를 사용한다. 그러나 대부분의 클라우드 시스템은 시멘틱 구조를 지원하지 않기 때문에 소셜 네트워크 사이트의 중요한 정보는 비즈니스 정책을 위해 처리 및 사용이 어렵다. 본 연구에서는 클라우드 시스템에서 소셜 시멘틱 웹에 기반을 둔 협력 프레임 워크를 제안한다. 제안한 프레임 워크는 클라우드 소비자와 서비스 제공자를 위한 효율적인 협력시스템을 제공하기 위해, 소셜 시멘틱 웹 지원을 위한 요소들로 구성된다. 지식획득모듈은 소셜 에이전트가 수집한 데이터로부터 규칙을 추출하며, 이 규칙들은 협력 및 경영정책에 사용된다. 본 논문은 제안한 시멘틱 모델에서 소셜 네트워크 사이트 데이터의 처리 및 효율적인 협력을 위한 클라우드 서비스 제공자의 가상 그룹핑을 위해 사용될 패턴 추출에 대한 구현 결과를 보여준다.