• 한국IT서비스학회지
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• 제19권1호
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• pp.103-112
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• 2020

Job seekers are making various efforts to find a good company and companies attempt to recruit good people. Job search activities through self-introduction essay are nowadays one of the most active processes. Companies spend time and cost to reviewing all of the numerous self-introduction essays of job seekers. Job seekers are also worried about the possibility of acceptance of their self-introduction essays by companies. This research builds a classification model and conducted an experiments to classify self-introduction essays into pass or fail using deep learning and decision tree techniques. Real world data were classified using stratified sampling to alleviate the data imbalance problem between passed self-introduction essays and failed essays. Documents were embedded using Doc2Vec method developed from existing Word2Vec, and they were classified using logistic regression analysis. The decision tree model was chosen as a benchmark model, and K-fold cross-validation was conducted for the performance evaluation. As a result of several experiments, the area under curve (AUC) value of PV-DM results better than that of other models of Doc2Vec, i.e., PV-DBOW and Concatenate. Furthmore PV-DM classifies passed essays as well as failed essays, while PV_DBOW can not classify passed essays even though it classifies well failed essays. In addition, the classification performance of the logistic regression model embedded using the PV-DM model is better than the decision tree-based classification model. The implication of the experimental results is that company can reduce the cost of recruiting good d job seekers. In addition, our suggested model can help job candidates for pre-evaluating their self-introduction essays.

• 복식
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• 제53권5호
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• pp.155-169
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• 2003

The purpose of this study was to find out criteria for classifying fashion brand from the viewpoint of fashion business practice in order to develop strategy of fashion brands and to manage brand effectively and systematically, and to suggest theoretical frame for application of these criteria. Survey was implemented for this research. 388 Data from the people who works for merchandising, sales or design in fashion business company was analyzed. Questionnaires were developed based on 37 fashion brand classification criteria. SPSS package and LISREL program were used to analyze data. Factor analysis, one-way ANOVA, $$\mu$tiple response analysis, correlation analysis, and structure equation model analysis were applied. The results of this study were as follows First, factor analysis considering 37 classification criteria identified 7 factors as classification criteria which can be used effectively by fashion business company. Second, in two cases, based on the job description and the responsible items, analysis showed that importance of the 7 classification criteria factors was different. And all of 7 criteria were correlated to each other. Third, the effective method to classify fashion brands was proposed by establishing the model of the relationship among the values of 7 criteria and by proving it by the structure equation model analysis. And the two types of the courses to classify fashion brand were shown. Forth, according to the evaluation of these criteria in the importance of appropriateness and difficulty of implementing, classification criteria factor of "the level of product concept" was found to be very effective and "the level of brand value" was ineffective to apply.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2001년도 학술대회지
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• pp.333-336
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• 2001

향후 미래의 산업에 있어서는 조직의 노하우, 인적자원의 의욕과 역량, 고객 만족도와 같은 보이지 않는 무형의 자산이 더 많은 기업가치를 창출하는 시대이다. 이러한 무형의 지식자산을 어떻게 운영하느냐가 기업의 성장 잠재력과 경쟁력에 영향을 미치게 된다. 건설업 또한 이러한 경영 패러다임의 변화에 따라, 지식경영을 도입하고자 노력하고 있다. 대형 건설업체의 경우 지식관리 시스템을 구축하여 자체적으로 자사의 지식을 관리하려는 시도를 보이고 있으나, 건설업의 지식자산에 대한 정의와 구성요소를 명확히 제시하지는 못하고 있는 실정이다. 지식자산의 분류방안에 대하여 수행된 기존의 연구들은 지식자산의 분류가 건설업을 기반으로 만들어진 것이 아니기 때문에, 이를 건설업의 지식자산 분류에 일방적으로 적용하는 것보다는 건설업의 특성을 고려한 건설업 지식자산에 대한 정의와 분류방안이 필요하다. 또한, 이러한 지식자산 분류체계를 바탕으로 하여, 향후, 기업 지식자산을 위한 평가모델 작성, 지식관리 시스템 구축을 위한 지식 맵으로의 활용이 가능할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.89-117
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• 2018

본 연구는 2개년 중소기업 기술통계조사에 근거하여 기업의 기술특성, 기업역량, R&D 활동에 해당하는 요인들이 R&D를 통한 매출액에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 조절회귀 분석을 수행하였다. 아울러 개발 방식에 따라 각 요인의 영향력 변화를 확인하고, 29개 산업에 대하여 동일한 분석을 진행하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 분석 결과 12개 요인이 매출액에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기술개발 방식에 따른 요인의 영향력 변화를 분석한 결과, 4개의 요인에서 유의한 변화가 확인되었고, 이들 각의 요인에서 기술개발 방식에 따른 성과 창출에 서로 다른 조절효과가 확인되었다. 셋째, 매출액 영향 요인을 산업별로 검증한 결과, 산업별 최대 9개까지 성공요인을 보유하며, 산업별 개발방식에 따른 요인의 영향력 변화 분석 결과 산업별 최대 8개까지 유의한 변화가 확인되었다. 본 연구는 다음의 시사점을 가진다. 첫째, 중소기업은 기술개발 관련 의사결정시 해당 기업이 속한 산업에서 매출 증대 요인이 무엇인지 파악하여 집중할 필요가 있다. 또한 개발하는 기술의 특성, 기업의 역량, R&D 활동수준 등을 고려하여 기술개발방식을 결정하여야 한다. 둘째, 중소기업을 지원하는 기관에서는 관련 예산을 효과적으로 집행하기 위해 지원 기업 평가 시, 지원과제 및 지원목적에 따라 평가항목을 달리하는 상황별 가이드라인을 수립해야 한다. 특히 도출된 결과를 토대로 개방형 혁신 기업에 대한 맞춤형 지원 등을 통해 정책 효과성을 제고할 필요가 있다.

• 기술혁신학회지
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• 제20권2호
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• pp.292-312
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• 2017

본 연구는 금융기관의 여신심사용 기술력 평가모형의 직접 활용 타당성 및 가능성을 검증하기 위해 첫째, 기술력 평가모형이 기업의 경영성과를 반영하고 있는지, 둘째, 현재의 기술등급 분류체계가 적절한지, 셋째, 그렇다면 기술등급 분류체계를 결정하는 중요 평가항목은 무엇인지를 검증하였다. 분석결과 재무적 성과(안정성), 비재무적 성과(기술환경)는 기술등급을 설명하는데 유의한 변수임이 증명되었다. 기술등급 분류체계는 군집 간 모든 평가항목(대항목 2개, 중학목 8개)에서 유의한 차이가 나타났으며, 평가항목의 상대적 중요도는 큰 차이를 보이지는 않았지만 기술금융 적합여부와 기술력 우수여부를 결정하는 1순위 변수로는 기술개발능력이 선정되었다. 기술금융 적합여부에 있어 2순위 변수로는 기업 경영관련 지표가, 기술력 우수기업 여부는 기술력 기반의 경쟁력 지표가 선정되었다. 종합하면 기술력 평가모형은 기업의 경영성과와 위험을 일정부분 반영한 모형이며, 기본적으로 기술개발능력을 중심으로 경영능력과 기술진보에 의한 경쟁력을 더하여 기술기반 중소기업의 미래를 예측하는 모형임을 의미한다. 이는 '미래진보성(forward-looking)' 기능의 기술력 평가모형이 기존의 신용평가모형과 결합했을 때 평가모형으로서 예측력과 안정성 개선에 긍정적 요인으로 작용할 수 있는 가능성이 있음을 시사한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권4호
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• pp.97-105
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• 2016

As information system is getting higher and amount of information assets is increasing, skills of threatening subjects are more advanced, so that it threatens precious information assets of ours. The purpose of this study is to present a strategic direction for the types of companies seeking access to information security. The framework classifies companies into eight types so company can receive help in making decisions for the development of information security strategy depending on the type of company it belongs to. Paired comparison method survey conducted by a group of information security experts to determine the priority and the relative importance of information security management elements. The factors used in the security response strategy are the combination of the information security international certification standard ISO 27001, domestic information protection management system certification K-ISMS, and personal information security management system certification PIMS. Paired comparison method was then used to determine strategy alternative priorities for each type. Paired comparisons were conducted to select the most applicable factors among the 12 strategic factors. Paired comparison method questionnaire was conducted through e-mail and direct questionnaire survey of 18 experts who were engaged in security related tasks such as security control, architect, security consulting. This study is based on the idea that it is important not to use a consistent approach for effective implementation of information security but to change security strategy alternatives according to the type of company. The results of this study are expected to help the decision makers to produce results that will serve as the basis for companies seeking access to information security first or companies seeking to establish new information security strategies.

• 산학경영연구
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• 제14권
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• pp.63-76
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• 2001

기업 서비스(business services)는 제조업이나 서비스업에 제공되는 산업재적 성격의 서비스로서 서비스 산업에서 매우 빠르게 성장하는 동시에 높은 비중을 차지하고 있다. 이러한 중요성에도 불구하고 기업 서비스 분야 연구는 상대적으로 소흘히 다루어져 왔다. Matthyssens and Vandenbempt(1998)는 기존의 서비스 연구 중에서 산업재 서비스의 관리 및 마케팅 연구는 상대적으로 비중이 적다고 하였고, Morris and Davis(1992)와 Moore and Schlegelmilch(1994) 역시 산업재 서비스 마케팅 연구의 부족과 이 분야의 보다 많은 관심과 연구의 필요성을 지적하고 있다. 본 연구에서는 한국 기업을 대상으로 기업 서비스 소싱 유형 및 전략에 관하여 실증적으로 고찰하였다. 연구 결과를 요약하면, 공급자 충성도가 관여도에 관계없이 공급자 선정 결정에 영향을 미치지 못하고 있으며, 가격 요인의 영향력이 기대와는 달리 저관여 구매상황에서 미미하였다.

• 한국안전학회지
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• 제37권5호
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• pp.42-55
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• 2022

In this study, an accident at an in-house maintenance subcontractor of a manufacturing company was analyzed using representative systemic analysis methods, and the results were compared to determine the socio-technical and organizational structure causal factors. Systemic accident analyses were performed using AcciMap, STAMP-CAST, and a method that utilizes work processing procedures. The causal factors derived from the three methods were classified according to HFACS classification criteria. AcciMap and STAMP-CAST analyses were able to derive legal problems and defects in organizational structure between the company and the subcontractors. The method that utilized the work processing procedures drew the most causal factors of the three methods but showed some limitations in deriving legal and facility-related problems. Most of the causal factors identified through the systemic methods could be classified according to the HFACS classification criteria, except for the legal and organizational structure matters. Socio-technical and organizational problems with a holistic perspective of the company and subcontractors could be found using systemic analysis methods. However, it is necessary to conduct analysis using various methods in order to derive more comprehensive measures to prevent accidents because each analysis method showed some limitations in the derivation or expression of some causal factors. The results of this study can be helpful in selecting and using an appropriate method for accident analysis.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.43-52
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• 2022

사람이 느끼는 피로는 다양한 생체신호로부터 측정이 가능한 것으로 알려져 있으며, 기존 연구는 질병과 관련된 심각한 피로수준을 산정하는데 주된 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 피실험자의 영상을 이용하여 딥러닝 기반의 영상 분석 기술을 적용, 피로 여부를 판단하기 위한 모델을 제안한다. 특히 화상 분석에서 통상적으로 사용되는 객체 인식, 요소 추출과 함께 영상 데이터의 시계열적 특성을 고려하여 방법론을 교차한 3개 분석모델을 제시했다. 다양한 피로상황에서 수집된 정면 얼굴 영상 데이터를 이용하여 제시된 모델을 실험하였으며, CNN 모델의 경우 0.67의 정확도로 피로 상태를 분류할 수 있어 영상 분석 기반의 피로 상태 분류가 유의미하다고 판단된다. 또한 모델별 학습 및 검증 절차 분석을 통해 영상 데이터 특성에 따른 모델 적용방안을 제시했다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.242-252
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• 2021

Following the intuition that the local information in time instances is hardly incorporated into the posterior sequence in long short-term memory (LSTM), this paper proposes an attention augmented mechanism for fault diagnosis of the complex chemical process data. Unlike conventional fault diagnosis and classification methods, an attention mechanism layer architecture is introduced to detect and focus on local temporal information. The augmented deep network results preserve each local instance's importance and contribution and allow the interpretable feature representation and classification simultaneously. The comprehensive comparative analyses demonstrate that the developed model has a high-quality fault classification rate of 95.49%, on average. The results are comparable to those obtained using various other techniques for the Tennessee Eastman benchmark process.