• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.614-627
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• 2022

본 연구는 국내 HR Analytics 연구에서 활용한 데이터와 분석방법을 탐색하여 향후 연구를 위한 기초자료를 제공하고 HR Analytics 연구 현황을 밝히는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 체계적 문헌고찰 방법을 활용하여 국내 KCI 등재 학술지에 수록된 실증연구 논문 78편을 선정하였고 해당 논문을 근로자 생애주기에 따라 분류하여 검토하였다. 문헌고찰 결과 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 근로자 생애주기에 따른 HR Analytics 연구 동향을 살펴본 결과, 선행연구에서는 구성원의 유지(retention)와 관련한 연구가 가장 많았고 성과 관리에 대한 연구가 그 뒤를 이었다. 둘째, HR Analytics 연구에서 사용한 데이터를 살펴본 결과 각 연구는 해당 연구문제에 따라 다양한 데이터(정형, 비정형)를 활용하고 있었으며 데이터 출처 또한 조직내부 시스템부터 국가 통계 DB까지 매우 다양한 것으로 확인하였다. 셋째, 문헌고찰 결과 국내 HR Analytics 연구는 기술적, 진단적 분석이 가장 많으며, 예측 및 처방과 관련한 연구는 미미한 수준임을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1516-1529
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• 2016

While global manufacturing is becoming more competitive due to variety of customer demand, increase in production cost and uncertainty in resource availability, the future ability of manufacturing industries depends upon the implementation of Smart Factory. With the convergence of new information and communication technology, Smart Factory enables manufacturers to respond quickly to customer demand and minimize resource usage while maximizing productivity performance. This paper presents the development of a big data analytics platform architecture for Smart Factory. As this platform represents a conceptual software structure needed to implement data-driven decision-making mechanism in shop floors, it enables the creation and use of diagnosis, prediction and optimization models through the use of data analytics and big data. The completion of implementing the platform will help manufacturers: 1) acquire an advanced technology towards manufacturing intelligence, 2) implement a cost-effective analytics environment through the use of standardized data interfaces and open-source solutions, 3) obtain a technical reference for time-efficiently implementing an analytics modeling environment, and 4) eventually improve productivity performance in manufacturing systems. This paper also presents a technical architecture for big data infrastructure, which we are implementing, and a case study to demonstrate energy-predictive analytics in a machine tool system.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권5호
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• pp.55-65
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• 2021

건설업은 타 산업에 비해 높은 사망사고율을 보이고 있으며, 최근 사망사고에 대한 기업의 법적 책임이 강화되고 있다. 이는 건설사에게 큰 부담이 되고 있으며, 건설 사망사고에 대한 선제적 예측과 관리의 필요성을 증대시키고 있다. 본 연구의 목적은 의사결정나무를 활용하여 건축공사에서 발생할 수 있는 사망사고를 사전에 예측할 수 있는 모델을 개발하는데 있다. 본 연구에서 의미하는 사망사고 예측모델이란 건축공사의 조건에 따라 공종별로 발생할 수 있는 사망사고의 가능성(확률)을 예측하는 모델을 의미한다. 예측모델의 활용을 통한 사망사고에 대한 사전 예측과 선제적 대응은 법적 처벌을 예방하고 건축공사의 성공적인 수행이라는 측면에서 중요한 의의를 지닌다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권4호
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• pp.847-878
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• 2020

In the era of disruptive change, a data-driven approach is vital to Human Resource Management (HRM) of any leading organization, for it is used to gain a competitive advantage. HR analytics (HRA) has emerged as innovative technologies since advanced analytics, i.e., predictive or prescriptive analytics, were widely used in the High Performing Organizations (HPOs). Therefore, many organizations elevate themselves to become HPOs through Data Science on the "people side." This paper proposes a systematic literature review using the Literature Weighted Scoring (LWS) to develop a conceptual framework based on three adoption theories, which are the Technology-Organization-Environment (TOE), Diffusion of Innovation (DOI), and Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). The results show that a total of 13 theory-derived factors are determined as influential factors affecting HRA adoption, and the top three factors are "Quantitative Self-Efficacy," "Top Management Support," and "Data Availability." The conceptual framework with hypotheses is proposed to provide a foundation for further studies on organizational HRA adoption.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.77-83
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• 2017

효율적인 예측 분석을 위해서는 문제를 스스로 인식하고 진단하여 시스템이 자율적으로 복구가 가능한 자가 치유 연구가 필요하다. 그러나, 소프트웨어를 개발하는데 있어서 외부상황에 따른 정형화된 컨텍스트 정보 분석 및 적절한 표현 구조를 제시하지 못한다. 본 논문에서는 새로운 목표 시나리오를 기반으로 행위 요소, 데이터, 트랜잭션이 가능한 기능들에 대해 추출 규칙을 적용하여 변경 내용에 따른 예측 분석 방법을 제안한다. 그리고, 요구사항 목표 달성을 위한 성과지표를 통해 예측 분석 내용이 얼마나 부합되었는지 평가하였다. 제안한 방법이 기존 방법들에 비해 성과측정을 통한 부합 결과는 최고 32.8% 높았고, 이에 따른 오차율은 28.9%, 변경 코드는 최고 45.8%가 감소되었다. 이는 목표 시나리오 기반 컨텍스트 규칙을 통해 서비스 가능한 형태로 가공할 수 있음을 보여주며, 문제 발생에 대한 변경 내용을 예측 분석을 통한 성능의 확장이 가능함을 보여준다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권3호
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• pp.193-200
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• 2019

Accruals-Quality(AQ) is an important proxy for evaluating the quality of accounting information disclosures. High-quality accounting information will provide high predictability and precision in the disclosure of earnings and will increase the response to stock prices. And high Accruals-Quality, such as mitigating heterogeneity in accounting information interpretation, provides information usefulness in capital markets. The purpose of this study is to suggest how AQ, which represents the quality of accounting information disclosure, is transformed into digitized data in real-time in combination with IT information technology and provided to financial analyst's information environment in real-time. And AQ is a framework for predictive analysis through big data log analysis system. This real-time information from AQ will help financial analysts to increase their activity and reduce information asymmetry. In addition, AQ, which is provided in real time through IT information technology, can be used as an important basis for decision-making by users of capital market information, and is expected to contribute in providing companies with incentives to voluntarily improve the quality of accounting information disclosure.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.46-51
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• 2015

폭발적으로 증가하는 데이터와 급변하는 기술적 발전은 과거와 현재를 넘어 미래를 예견하고 대응할 수 있는 새로운 분석 패러다임을 요구한다. 지시적 분석은 목표를 설정하고 이를 달성하기 전략을 수립함으로써 분석 결과의 제시에 그치는 게 아니라 사용자에게 목표 달성을 위한 구체적 행동과 그 결과를 요구한다는 점에서 기존의 기술적 분석, 예측적 분석과 근본적인 차이점을 보여준다. 그렇지만, 아직까지 구체적인 구현 방안이 널리 연구되고 있지 않고 있다. 본 연구에서는 연구 역량 강화를 목적으로 개발되고 있는 InSciTe Advisory 사례를 통해 고려할 사항과 어떤 개발 요소들이 필요한 지를 살펴봄으로써 해당 연구 분야의 기반을 제시하고자 한다. InSciTe Advisory 시스템은 5W1H 방법론을 중심으로 연구자가 롤 모델 그룹에 도달하기 위한 전략을 수립할 수 있음을 보이며, 평가 모델을 통해 Elsevier SciVal과 비교하여 126.5%라는 비교 우위적 평가 결과를 얻었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.121-126
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• 2015

한국청소년패널(2008)의 중2 패널 5차년도 자료를 가지고 기술통계 분석과 회귀분석을 실시하여 가족의 기능적 결손이라는 위험상황에서 위험요인, 보호요인, 심리적응 간의 관계와 보호요인의 매개효과의 기제를 검증하고, 심리적응 수준이 높은 청소년을 보호해주는 보호요인을 분석하는 데에 그 목적이 있다. 분석방법으로는 대상자의 빈도분석과 개인특성에 따른 차이를 알아보기 위해 PASW(Predictive Analytics Software) 18.0을 이용해 t검증을 실시하였다. 또한 적응에 대한 보호요인의 작용 검증을 위하여 위계적 회귀분석을 실시하여 매개효과를 검증하였다. 연구결과 사회복지실천 현장에서 청소년의 위험요인에 초점을 맞추기보다는 위험요인을 완화시키는 과정이나 보호요인에 초점을 맞춤으로써 위험요인에 노출된 청소년을 바라보는 시각을 전환시킬 수 있으며 이들에 대한 개입도 달라질 것으로 판단된다. 사회복지실천 현장에서 청소년의 위험요인에 초점을 맞추기보다는 위험요인을 완화시키는 과정이나 보호요인에 초점을 맞춤으로써 위험요인에 노출된 청소년을 바라보는 시각을 전환시킬 수 있다. 또한, 가족의 기능적 결손이라는 어려움을 경험하는 청소년을 대상으로 사회복지 실천적 개입 방향을 마련 할 수 있는 기초를 마련한 것으로 판단된다.

• 품질경영학회지
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• 제49권3호
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• pp.421-431
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• 2021

Purpose: For improving outgoing quality, this study presents a novel sampling framework based on predictive analytics. Methods: The proposed framework is composed of three steps. The first step is the variable selection. The knowledge-based and data-driven approaches are employed to select important variables. The second step is the model learning. In this step, we consider the supervised classification methods, the anomaly detection methods, and the rule-based methods. The applying model is the third step. This step includes the all processes to be enabled on real-time prediction. Each prediction model classifies a product as a target sample or random sample. Thereafter intensive quality inspections are executed on the specified target samples. Results: The inspection data of three Samsung products (mobile, TV, refrigerator) are used to check functional defects in the product by utilizing the proposed method. The results demonstrate that using target sampling is more effective and efficient than random sampling. Conclusion: The results of this paper show that the proposed method can efficiently detect products that have the possibilities of user's defect in the lot. Additionally our study can guide practitioners on how to easily detect defective products using stratified sampling

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.155-169
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• 2014

다양한 빅데이터 기술이 발전함에 따라, 기업의 전략결정에 있어서 과거에는 의사결정자의 직관이나 경험에 의존하는 경향이 있었다면, 현재는 데이터를 활용한 과학적이고 분석적인 접근이 이루어지고 있다. 이에 많은 기업들이 경영정보시스템 중의 하나인 비즈니스 인텔리전스 (Business Intelligence) 시스템의 예측분석 기능을 활용하고 있다. 하지만, 이러한 시스템이 미래의 경영환경 변화를 예측하고 기업의 의사결정을 돕는 조언자 (Advisor)로서 역할을 한다고 가정할 때, 시스템에서 제공하는 분석결과가 의사결정자에게 도움을 주는 조언 (Advice) 의 역할을 하지 못하는 경우가 많은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 미래예측의 문제에 있어 의사결정자가 시스템의 조언을 따르는데 영향을 미치는 요소들과 영향력에 대해 분석하고, 그 결과를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원하는 시스템 환경을 제시하고자 한다. 좀 더 구체적으로는 예측 과정에 대한 자세한 설명이나 근거 제시가 시스템의 예측결과에 대한 의사결정자의 수용정도에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 193명의 실험자를 대상으로 영화의 개봉 주 매출액을 예측하는 업무를 수행하고, 예측에 대한 설명의 길이와 조언자의 유형(사람과 시스템의 조언 비교)뿐 아니라 의사결정자의 개인 특성이 의사결정자의 조언 수용정도에 미치는 영향을 분석하였다. 시스템에서 제공하는 조언 내용인 예측결과와 설명에 대해 의사결정가가 느끼는 유용성, 신뢰성, 만족도가 조언의 수용에 미치는 영향도 분석하였다. 본 연구는 시스템의 분석결과를 조언으로 보고 조언자와 조언에 관한 의사결정학 분야의 선행연구를 접목시켜 경영정보시스템 연구 분야를 확장하였다는 점에서 연구의 의의가 있고, 실무적으로도 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원할 수 있는 시스템 환경을 만들기 위해서 고려해야 할 점들을 제시함으로써 시스템 활용을 위한 정책결정에도 도움을 줄 수 있을 것으로 본다.