• 경영정보학연구
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• 제4권2호
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• pp.209-222
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• 2002

EDI(Electronic Data Interchange)는 빠른 정보 제공, 문서 작업 감소, 원활한 정보교환, 고객 서비스 향상 등의 장점을 지니고 있어 수년간 기업 활동을 지원하는 수단으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근 인터넷을 통해 e-비즈니스 환경이 구현됨에 따라 EDI는 e-비즈니스를 수행하는 문서양식과 서식, 문서내용, 비즈니스 프로세스, 문서 처리방법 및 표현방법 등을 포함하는 정보활동의 총체적 개념인 ebXML(electronic business eXtensibleMarkup Language) 프레임워크(Framework)로 변화해 가고 있다. 이러한 ebXML 프레임워크를 산업에 적용하기 위해서는 비즈니스 프로세스(BP)나 핵심 컴포넌트(CC), 협력규약 프로필(CPP), 협력규약 합의(CPA)를 등록하는 등록저장소, 메세징 시스템 등이 필요하다. 본 연구에서는 타 산업에 비해 상대적으로 EDI를 많이 사용하고 있는 항만물류산업을 대상으로 EDI 시스템의 현황 및 문제점과 업무 프로세스를 분석하였다. 업무 프로세스 분석을 통해 ebXML프레임워크의 핵심요소인 등록저장소에 등록될 비즈니스 프로세스를 UN/CEFACT 모델링 방법론(UN/CEFACT Modeling Methodology)을 사용하여 정의하고 모델링 하였다. 본 연구에서는 ebXML 프레임워크를 항만물류산업에 적용하기 위해 UN/CEFACT 모델링 방법론에 따라 협업(Business Collaborations), 트랜잭션(Business Transactions), 문서흐름(Business Document Flows), 구성법(Choreography), 패턴(Pattem) 등을 UML(Unified Modeling Lanfuage)로 표현하였으며, 본 연구결과를 통하여 ebXML 프레임워크를 타 산업에 적용할 수 있는 메타방안을 제시하고 있으며, 항만물류산업에 속한 개별기업에서 실제 시스템을 구현할 수 있는 비즈니스 프로세스 설계를 목적으로 하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.70-80
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• 2018

최근 소셜 미디어와 모바일 장비들의 발달로 인해 그래프 데이터들이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이와 함께 대용량 그래프 데이터 처리 과정에서 입출력 비용을 감소시키기 위한 캐싱 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 토폴로지의 특징인 그래프의 연결성과 과거의 서브 그래프 사용 이력을 고려하여 다중 계층 캐싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 캐시를 Used Data Cache와 Prefetched Cache로 구분한다. Used Data Cache는 자주 사용되는 서브 그래프 패턴에 따라 가중치를 부여하여 데이터를 캐싱하고 Prefetched Cache는 사용되지는 않았지만 최근 사용된 데이터의 주변 데이터들이 사용될 가능성이 높은 데이터를 캐싱한다. 그래프 패턴을 추출하기 위해 과거의 이력 정보를 활용하여 패턴을 추출하였다. 자주 사용되는 서브 그래프들이 다시 사용될 것을 예측하여 가중치를 부여하여 캐싱한다. 최근 사용된 데이터의 주변 데이터들이 사용 될 것을 예측하여 캐싱한다. 각각의 캐시에 캐싱된 데이터들을 관리하고 메모리가 가득 찰 경우 사용될 가능성이 낮은 데이터와 새로운 데이터를 교체하는 전략을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안하는 캐싱 기법이 기존의 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 증명한다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.37-43
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• 2010

트위터는 2006년 10월에 출시된 이래로 지속적으로 성장하고 있다. 특히 방문자 수 등의 수치적인 성장과 함께 마이크로 블로깅(micro blogging)이라는 새로운 소셜 네트워크의 양식을 확산시키고 있다. 국내에서도 me2day 등 '토종' 서비스가 등장했을 뿐 아니라, 향상된 모바일 디바이스의 인터넷 접근성이 마이크로 블로그의 확산을 자극 할 것으로 예측된다. 이런 맥락에서 본 연구는 마이크로 블로그라는 새로운 매체에 대한 예비 연구를 시도한다. 이를 위해, 국내 상황에 초점을 맞추어 국내 트위터 사용자 로그를 수집, 분석했다. 특히, 트위터라는 '외산' 서비스의 언어적, 문화적 장벽에도 불구하고 이를 극단적으로 활발하게 이용하는 "익스트림 헤비 유저"에 주목하여, 이들은 도대체 누구이며 왜, 어떤 방식으로 마이크로 블로그를 이용하는지 검토했다. 먼저, 무작위 추출 방식으로 일정 수준의 표본을 수집하여 팔로우와 메시지 작성 활동의 전반적인 양상을 검토하였다. 여기서 로렌츠 커브를 적용하여 활동의 쏠림 현상을 확인하였고, 이 곡선을 토대로 국내 트위터 강참여자 집단인 익스트림 헤비 유저 그룹을 도출하였다. 본 연구에서 확보한 표본 가운데에는 총 6명의 익스트림 헤비 유저가 있었고, 이들의 2010년 1월 중 일주일치의 실제 트위터 로그를 추가로 수집하여 분석하였다. 결과적으로 이들은 모바일과 데스크탑에서 다수의 클라이언트를 이용하여 다양한 방식으로 트위터에 접근하고 있었으며, 인터넷 이용 시간과 유사한 패턴으로 이용하되, 생활 속에서 "촘촘한(micro)" 시간 간격으로 꾸준히 많은 양의 메시지를 작성하고 있었다. 중요한 정보, 특별한 이벤트나 감정을 다룰 뿐 아니라, 습관적으로 트위터를 이용하고 있었으며 무엇보다 이들은 마치 SMS나 인터넷 메신저처럼 일종의 '대화의 도구'로써 트위터를 이용하고 있었다. 수집기간 중 이들이 작성한 트윗의 68%가 대화형에 속하는 것으로 나타났다. 또한 나머지 중 24%는 리트윗으로, 가상적으로(virtually) 연결된 '사람' 및 '관계'가 발화의 지배적인 동인(trigger)으로 작용하고 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.133-140
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• 2023

리튬 이온 배터리는 사용 환경과 양극재 조합 비율에 따라 배터리의 성능이 좌우된다. 고성능 리튬 이온 배터리를 개발하기 위해서는 양극재 비율을 다양하게 변화시켜가면서 배터리를 제작하고 성능을 측정해야 한다. 하지만 모든 변수 조합에 대해 배터리를 제작하고 성능을 측정하기에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 그렇기 때문에 최근에는 데이터 기반으로 인공지능 모델을 활용하여 배터리의 성능을 예측하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 공개 배터리 데이터는 동일한 배터리로 측정 실험을 하였기 때문에 양극재 조합 비율은 고정되어 있어서 데이터 속성으로 포함되지 않았다. 본 논문에서는 양극재 소재 조합 비율에 따른 배터리의 성능을 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발에 필요한 학습 데이터 모델을 정의한다. 우리는 리튬 이온 배터리의 성능에 영향을 미칠 수 있는 요인을 분석하여 양극재 소재별 질량과 배터리 사용 환경을 입력데이터로, 배터리의 출력과 용량을 목적 데이터로 정의하였다. 공개 배터리 데이터 중에는 양극재 비율이 포함된 데이터가 없어 양극재 비율을 모두 동일한 값으로 설정한 제한된 데이터로 다중 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, LSTM 분석을 수행하였다. 실험 환경이 다른 배터리 데이터에서 각각의 배터리 데이터는 고유한 패턴을 유지하였으며, 배터리 분류 모델은 각각의 배터리를 약 2%의 오차로 분류하는 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.305-321
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• 2004

디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 따라서, 사용자로 하여금 자신의 취향 및 자신이 원하는 방송 프로그램 정보에 자동적으로 근접할 수 있도록 하는 개인화된 방송 서비스가 요구되고 있다. 이러한 요구에 따라, 본 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴윽 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고. MPEG-7 MDS 구조에 따른 사응자 선호토 서술과 이를 이용하여 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다. 본 논룬의 실헐을 위해 AC Nielsen Korea에서 제공된 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습한 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.1-23
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• 2019

소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권5호
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• pp.439-448
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• 2017

대규모 HPC 과학 응용의 워크로드가 전체 실행시간 동안 다양하게 변화하는 자원 요구사항을 갖게 되면서 특정 시점에 갑자기 요구사항이 증가하는(bursty) 형태가 되고 있다. 그러나 이러한 응용 워크로드를 고려하지 않고, 최대 자원 요구사항만을 반영한 가상 자원의 오버-프로비저닝은 과학 응용의 성능을 보장하지만 다른 응용이 사용할 수 없는 유휴 자원을 늘리는 문제로 남아있다. 본 논문에서는 OS-level 가상화 환경에서 응용의 자원 사용 패턴에 대한 프로파일링 데이터를 기반으로 메모리 자원 재구성 기법을 제안한다. 이는 유휴 상태의 메모리 자원을 신속하게 풀어주어 새로운 응용이 자원을 사용하여 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 경량화된 OS-level 가상화 시스템의 하나인 Docker에서 과학 워크플로우 응용을 이용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 실험을 통해 과학 응용을 실행하는 동안 컨테이너에 대한 메모리 할당 미세 조정이 전반적인 메모리 자원 활용을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 응용의 메모리 사용 프로파일 데이터를 기반으로 하는 시뮬레이션 실험을 통해, 제안하는 동적 메모리 할당 기법을 사용하는 경우 대기 작업에 유휴상태의 메모리를 할당하여 전체 대기 작업의 수를 줄이고 시스템 작업 대기 시간이 줄어들었음을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권2호
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• pp.109-119
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• 2008

대중교통 교통카드 도입 이후, 점차 이용율이 증가되고 있다. 카드 데이터를 통해 얻을 수 있는 자료를 고려할 때 대중교통 카드 이용의 증가는 통행패턴 분석 및 정책적 측면에서 중요한 의미를 가지고 있다. 그 중에서 특히 죤별 대중교통 통행수요(O/D)를 손쉽게 파악할 수 있다는 점에서 높은 중요성을 가진다. 카드데이터를 통해 대중교통 죤별 통행수요(O/D)를 파악함에 있어서 데이터 자체의 오류에 대한 분석이나 결측에 대한 보완 과정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 반드시 선행되어야 할 과제이지만 아직 연구사례가 없었던 카드데이터의 오류와 결측에 관해 살펴보았다. 그 결과, 통행수요(O/D)분석과 관련한 오류나 결측에 대한 특성을 제시하였고, 결측에 대한 보정방안을 제안하였다. 그리고 제시된 결측방안들에 대한 적용 및 평가와 함께 활용방안을 제시하여, 향후 보다 신뢰성있는 대중교통 OD구축을 위한 기반을 마련하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제36권4호
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• pp.43-61
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• 2011

We first develop a value ecosystem framework to model the SDP(Service Delivery Process) of web services. Since the web service has been evolving from the basic web architecture (e.g., traditional world wide web) to a prosuming platform based on virtualization technologies, the proposed framework of the value ecosystem focuses on capturing the key characteristics of SDP in each type of web services. Even though they share the basic elements such as PP(Platform Provider), CA(Customization Agency) and user group, the SDP in the traditional web services (so-called Web1.0 in this paper) is quite different from the most recent one (so-called Web2.0). In our value ecosystem, users are uniformly distributed over (0, ${\Delta}$), where ${\Delta}$��represents the variety level of users' preference on the web service level. PP and CA provide a standard level of web service(s) and prosuming service package, respectively. CA in Web1.0 presents a standard customization package($s_a$) at flat rate c, whereas PP and CA collaborate and provide customization service with a usage-based scheme. We employ a multi-stage game model to analyze and compare the SDPs in Web1.0 and Web2.0. Our findings through analysis and numerical simulations are as follows. First, the user group is consecutively segmented, and the pattern of the segmentations varies across Web1.0 and Web2.0. The standardized service level s (from PP) is higher in Web1.0, whereas the amount of information created in the value ecosystem is bigger in Web2.0. This indicates the role of CA would be increasingly critical in Web2.0: in particular, for fulfilling the needs of prosuming and service customization.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.153-167
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• 2015

본 논문은 VOD 이용자의 특징 및 실질 시청패턴을 분석하기 위하여 현 IPTV 가입가구의 인구 사회학적 자료와 실제 장르별 시청시간 및 지불액 자료를 결합하여 실증 연구를 실시하였다. 그 결과 남성, 미취업자, 고소득자, 조기 수용자가 상대적으로 능동적인 VOD 시청패턴을 보이고 있음을 확인하였다. 선호도 측면에서는 시간이동형 콘텐츠를 주로 시청하는 소비자는 여성이 많은 가구였고, 비시간이동형 콘텐츠를 주로 시청하는 소비자는 남성이 많은 가구와 미취학아동이 속한 가구였다. 또한, 시간이동형 콘텐츠 구매경험이 많은 소비자는 주로 여성이 많은 가구와 고소득 가구인 반면, 비시간이동형 콘텐츠 구매경험이 많은 가구는 가구원 수가 많은 가구, 가구주가 무직인 가구, 가구주 연령이 낮은 가구였다. 본 논문은 정확한 데이터베이스를 활용하여 분석하였으므로, 실용적 차원에서 VOD 이용을 극대화하기 위한 서비스 전략과 마케팅 활동 방안을 제안할 수 있다는 점에서 의의를 갖는다.