• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.287-297
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• 2012

본 논문에서는 미국의 전자증거개시(E-Discovery) 제도의 확산에 따라 국내 도입에 대비하여 표준화 된 업무 수행 절차 확립을 위해 선행 연구가 이루어지고 있는 EDRM(Electronic Discovery Reference Model) 및 The Sedona Conference 프로젝트에 대한 분석을 바탕으로 일반화 된 E-Discovery 프로세스와 세부 절차 별 필수 업무 사항들을 제시한다. 또한 이런 절차들이 실제 소송에 활용됨에 있어서 근본적으로 내포하고 있는 시간과 비용 문제를 해결하기 위한 대체 기술로써 기계 학습, 오픈 소스 형태의 정보 검색 라이브러리, Hadoop 기반의 대용량 데이터 분산 처리 기법 등을 소개하고, E-Discovery 프로세스 상에서의 활용 방안을 제시하여, 관련 서비스 및 솔루션을 개발하고자 하는 벤더들에게 유용한 정보를 제공한다. 이는 또한 제도적 변화에 발맞추어 업무 시스템을 재정비하고자 하는 기업들로 하여금 소송에 보다 효과적으로 대처할 수 있도록 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1171-1183
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• 2016

오늘날 많은 국내 기업들이 미국 시장에 진출하여 해외사업을 확장함에 따라 미국 기업들과의 소송에 직면하는 경우가 빈번해지고 있으며 이에 대해 체계적으로 대응할 수 있도록 e-Discovery에 대한 준비가 필요하다. 아직 우리나라에 e-Discovery 제도가 확립되지는 않았지만 국내 기업들은 몇몇 대기업들의 소송 사례들을 계기로 e-Discovery에 대한 관심이 높아지고 있으며 그에 대한 대응방법 등을 모색하고 있는 실정이다. 미국의 e-Discovery 제도를 우리나라에서 실행할 시 고려해야 할 부분은 크게 세 가지로, 법률 차이, 기업 시스템 차이, 그리고 언어와 기업문화 차이가 있다. 본 논문에서는 실무를 바탕으로 국내 기업들이 미국소송에 대응하는 데 있어서의 문제점들을 도출하여 그것들을 효과적으로 극복할 수 있는 특화된 e-Discovery 절차와 과정을 제안하려고 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권3호
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• pp.151-175
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• 2007

지금까지 시맨틱 웹 서비스 발견은 WSMO나 OWL-S의 프로파일을 이용하여 수행되어 왔다. 그러나 이 연구들은 서비스의 이름과 input/output만을 이용하여 검색함으로써, 배송 후 지불을 하는 도서 판매 서비스를 찾아라.' 와 같이 서비스의 내부 정보에 대한 질의를 수행할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 TM-S 온톨로지와 TMS-QL을 제시한다. TM-S 온톨로지는 프로세스 정보를 이용하여 서비스의 행동을 기술하며, 3가지 하위 온톨로지인 프로세스 시그니처 온톨로지, 프로세스 구조 온톨로지, 프로세스개념 온톨로지로 구성되어 있다. TMS-QL은 사용자가 TM-S 온톨로지에 대해 질의 요구를 기술할 수 있는 언어를 제공한다.

• 정보관리학회지
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• 제38권2호
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• pp.201-226
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• 2021

근래까지 증거개시의 대상은 본래 종이 문서로 제한되어 왔으나, 디지털 시대로의 전환에 발맞추어 증거개시의 대상도 확대됨에 따라 현 시점에서는 전자적으로 생성된 정보에 관한 쟁점을 해결하는 것이 소송에서 중요해졌다. 따라서 본 연구에서는 전자기록이 증거로서 인정받기 위한 각 영역의 요건을 분석하고 기록관리 관점에서 고려해야 하는 요소를 설명하였다. 특히, 증거로서 전자기록을 활용되기 위한 선진 사례로, 미국의 전자증거개시제도인 eDiscovery를 선정하여 전자적 정보가 어떻게 수집, 보존되어 최종적으로 법원에 제출되는지를 살펴보았다. 특히 증거 보존 조치 지침을 조사하여 기록이 증거로서 보존되기 위해 고려되어야 하는 요건이 무엇인지 파악하였으며, 증거력이 있는 전자기록을 제출할 수 있도록 도와주는 도구인 eDiscovery 솔루션의 기능을 분석하였다. 본 연구결과를 통해 전자증거개시를 지원하는 시스템 구현 시 실질적인 도움이 될 수 있는 필수 기능요건을 도출하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권4호
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• pp.85-102
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• 2004

현재, 많은 연구가 진행되고 있는 시맨틱 웹 서비스 발견 기술은 DAML-S와 MIT의 Process Handbook 프로젝트의 온톨로지를 기반하고 있다. 하지만, 이러한 발견 기술들은 현재 상황에서 지능적으로 웹 서비스를 발견하기 위해서는 여러 가지 제약 상황을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능적 웹 서비스 발견을 위해 시맨틱 웹 서비스 발견 기술에 이용되는 기존의 온톨로지를 분석하였으며, 기존의 온톨로지가 가지는 장점을 수용하면서 단점을 보완하는 시맨틱 웹 서비스 표현 모델과 지능적 웹서비스 발견이 가능하도록 질의 언어를 제안하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제10권3호
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• pp.85-110
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• 2005

현재 시맨틱 웹 서비스 발견에 대한 연구는 OWL-S를 중심으로 LARKS프로젝트와 METEOR-S 프로젝트에서 활발히 이루어지고 있다. 그러나 이들 프로젝트들은 OWL-S의 발견 요소를 모두 포함하고 있지 않고 발견 알고리즘을 개선할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 OWL-S의 발견 요소 중 기존 연구에서 고려하지 않은 프로세스 구조 매칭 알고리즘과 METEOR-S 프로젝트의 QoS 매칭에 대한 알고리즘을 개선한 QoS 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 서비스 분류 매칭과 비즈니스 패턴 매칭을 새롭게 정의한다. 마지막으로 사용자의 선호도를 고려한 매칭 통합 알고리즘을 제안한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.1128-1135
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• 2003

e-Transformation of an enterprise requires the collaboration of business processes to be suited to the business participants' purpose. To realize this collaboration, business processes should be implemented as components and the system developers could be able to reuse the components for their specific purpose. The first step of this collaboration is the discovery of exact components for business processes. A dilemma, however, is the fact that there are thousands or even millions of business processes which vary from one enterprise to another. Moreover, business processes could be decomposed into multiple levels of semantics and classified into several process areas. In general, discovery of exact business processes requires understanding of widely adopted classification schemes such as CBPC, OAGIS, or SCOR. To cope with this obstacle, business process metadata should be defined and managed regardless of specific classification schemes to support effective discovery and reuse of business processes components. In this paper, a methodology to discover business process components published in different semantic levels is proposed. The proposed methodology represents the metadata of business process components as topic maps stored in a registry and utilizes the powerful features of topic maps for process discovery. TM4J, an open-source topic map engine, is modified to support concept matching and navigation. With the implemented tool, application system developers can discover and publish the business process components effectively.

• 정보관리학회지
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• 제33권4호
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• pp.125-157
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• 2016

해외에 진출한 국내기업의 소송 사례가 증가하면서 기업들의 전자증거개시제도의 대응에 대한 요구가 증가하고 있다. 영미법에서 유래된 제도인 전자증거개시제도는 절차 진행과정에서 여러 곳에 산재해 있는 전자적 정보들을 중 제한된 시간 내에 소송과 관련된 전자적 정보들을 찾아 증거자료로 검토하여 제출하는 제도이다. 이는 하루에도 수많은 전자기록이 생산되는 국내기업들의 기록관리가 잘 이루어지지 않고 있는 현실에서 제한된 시간 이내에 증거자료를 추리고 검토하여 제출하는 것은 쉽지 않은 일이다. 검토대상을 줄이고 검토과정을 효율적으로 진행하는 것은 소송에서 승소를 위한 가장 중요한 과제 중 하나이다. Predictive Coding은 전자증거개시 검토 과정에서 사용되는 도구로써 기계학습을 이용하여 기업들이 보유하고 있는 전자적 정보들의 검토를 도와주는 도구이다. Predictive Coding이 기존의 검색도구보다 효율성이 높고 잠재적으로 소송과 관련된 전자적 정보를 추려내는데 강점이 있다고 판단된다. 기업의 효율적인 검색도구의 선택과 지속적인 기록관리를 통해 검토비용의 시간적, 비용적 절감을 꾀할 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 기업은 전자증거개시 제도에 대응하기 위해서 시간과 비용적 측면을 고려한 전문적인 Predictive Coding 솔루션의 도입과 기업 기록관리를 통해 가장 효과적인 방법을 모색해야 할 것이다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2003년도 종합학술대회 논문집
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• pp.191-196
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• 2003

The Semantic web service is able to intelligently discover, execute, composite and monitor the Web Service. It constructs the ontology on Web Service and describes the Semantic Markup in the machine-readable form. The currently developing technologies of the Semantic Web Service discovery are DAML-S matchmaker in Carnegie Mellon University, Process Handbook in MIT and etc. In this paper, we propose the ontology language based on Topic Maps that supports the benefits and solves the problems of the Semantic Web Service discovery technologies .

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.431-434
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• 2001

Knowledge discovery in databases(KDD) is the process for extracting valid, novel, potentially useful and understandable knowledge form real data. There are many academic and industrial activities with new technologies and application areas. Particularly, data mining is the core step in the KDD process, consisting of many algorithms to perform clustering, pattern recognition and rule induction functions. The main goal of these algorithms is prediction and description. Prediction means the assessment of unknown variables. Description is concerned with providing understandable results in a compatible format to human users. We introduce an efficient data mining algorithm considering predictive and descriptive capability. Reasonable pattern is derived from real world data by a revised neural network model and a proposed fuzzy rule extraction technique is applied to obtain understandable knowledge. The proposed neural network model is a hierarchical self-organizing system. The rule base is compatible to decision makers perception because the generated fuzzy rule set reflects the human information process. Results from real world application are analyzed to evaluate the system\`s performance.