• 제목/요약/키워드: Structure Retrieval

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R-tree 계열의 인덱싱 구조에서의 효율적 질의 처리를 위한 VP 필터링 (VP Filtering for Efficient Query Processing in R-tree Variants Index Structures)

  • 김병곤;이재호;임해철
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제29권6호
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    • pp.453-463
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    • 2002
  • 정보사회가 인터넷의 보급과 더불어 복잡해짐에 따라 데이타베이스의 흐름은 문자나 숫자와 같은 일차원적인 데이타가 아닌 지리정보, 멀티미디어 데이타와 같은 다차원의 데이타를 저장하고 이에 대한 질의를 처리할 수 있는 시스템을 요구하고 있다 따라서, 다차원적인 특성을 지니는 데이타에 대한 효율적 검색을 위한 다차원 인덱싱 구조에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 그와 동시에 이러한 인덱싱 구조하에서 효율적인 질의 처리를 위한 연구도 병행되고 있다. 다차원 데이타는 그 다양한 응용분야에 따라 요구되는 질의의 형태가 각각 다르므로 이에 대응할 수 있는 알고리즘의 연구가 필요하다. 현재, 많은 다차원 데이타 처리 시스템이 R-트리계열의 인덱싱구조를 근간으로 구성되었으나, 현재까지의 질의처리 기법은 질의처리시에 필터링 특성을 지니지 않으므로, 객체들간의 다차원 거리계산으로 인하여 많은 질의처리 시간을 소요한다. 본 논문에서는 다차원 데이타를 처리하기 위한 R-트리 계열의 다차원 인덱싱 구조에서의 효율적인 질의처리를 위하여 질의처리 대상 객체를 줄이기 위한 필터링 기법을 소개하였다. 필터링을 수행하기 위하여 VP-트리와 MVP-트리에서 사용되었던 VP(Vantage Point)를 이용한다. 먼저, VP 필터링의 개념을 소개하고, VP 필터링을 영역질의와 포인트 질의의 일종인 추가객체요구질의에 각각 적용한 알고리즘을 제시하였다. VP 필터링을 적용하기 위하여 요구되는 삽입 객체와 VP간의 거리계산 시간은 객체의 삽입시 수행되며, 질의 처리를 수행할 때에는 다시 계산되지 않는다. 논문에서는 제안된 알고리즘의 효율성을 실험을 통하여 증명하였다.

방사선 치료 환자 자료처리 및 통계의 전산화에 관한 연구 (A Computerized Database and Statistical Analysis System for Radiotherapy)

  • 하성환;김일한;강위생;박찬일
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제8권1호
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    • pp.103-109
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    • 1990
  • 우리나라 실정에 적합한 방사선 치료 환자들의 자료처리와 그 응용을 위한 전산화 시스템 이 본과에서 1987년 개발된 이래 현재까지 매우 유용하게 운영되고 있다. 방사선 치료계획용 Eclipsc 전산기를 주처리기기로 한 본 시스템은 Fortran-5로 프로그람되어 있고 AOS로 프로그람이 처리되고 있다. 방사선 치료를 받은 환자 30,000명에 관한 자료를 수록할 수 있는 용량으로 개발되었다. 본 시스템은 동일 환자가 재발 또는 전이 등의 이유로 재차 치료를 받는 경우가 있을지라도 5회까지는 각각 독립적인 자료로 입출력 가능하지만 그 자료들은 서로 연계적으로 수록되는 구조로 되어 있다. 동일한 방식으로 방사선 치료후 60회까지의 정기검진 자료가 수록 및 입출력 가능하다. 본 시스템의 응용 소프트웨어는 사용이 매 간편하며 이를 이용하여 특정 환자에 대하여 수록된 자료 전체를 검색하거나 특정 조건에 맞는 환자들의 자료중 필요한 부분만 선택하여 검색할 수 있고, 특정 기간중에 치료받은 환자들을 대상으로 하여 분석하고자 하는 인자들에 관한 통계적 분석이 가능하며, 수록된 자료중 특정 조건에 맞는 환자들의 생명표적 생존율 또는 합병율 산출이 가능하다. 상기의 생명표적 분석은 미수록된 자료인 경우에도 자판을 통한 입력으로도 가능하다. 본 시스템의 구조, 운용 및 자료 처리에 의한 응용예 등을 보고한다.

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지질용어 시소러스 시스템의 설계 및 구축 (Design and Implementation of Thesaurus System for Geological Terms)

  • 황재홍;지광훈;한종규;연영광;류근호
    • 한국지리정보학회지
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    • 제10권2호
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    • pp.23-35
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    • 2007
  • 최근 정보 검색 분야에서 시맨틱 웹 기술에 따른 인터넷 용어사전과 더불어 시소러스의 필요성이 더욱 중요시되고 있다. 시소러스는 분류와 사전의 결합으로 상위 및 하위개념 사이의 전후관계를 명확히 하기 위해서 공식적으로 조직, 통제된 색인어의 어휘로 인간의 학습, 탐구활동 등 제반 지식활동의 대상이 되는 개념(용어)간의 관계를 표현한 지식구조의 토픽 맵이다. 하지만 시소러스가 용어의 통제 및 표준화와 더불어 정보를 능률적으로 처리하고 검색하는데 필수적인 수단으로 평가되고 있음에도 불구하고 아직까지 지질분야에서 우리말 시소러스가 없는 실정이다. 시소러스를 구축하기 위해서는 표준화되고 잘 정의된 지침이 필요하다. 이러한 표준화된 지침은 보다 효율적인 정보 관리를 가능하게 할 것이며, 정보 이용자 또한 보다 정확한 정보를 쉽고 편리하게 이용할 수 있게 될 것이다. 본 연구는 지질정보 중 가장 기본이 되는 용어 시소러스 시스템 구축 연구이다. 이를 위해서 첫째, 국내외 지질용어 표준화 동향을 살펴보았다. 둘째, 15개 분야에 대한 지질학적 주제를 정하고 각 주제에 대한 분류체계(안)를 마련하였다. 셋째, 지질용어 시소러스 분류체계를 바탕으로 지질용어 시소러스 명세서를 작성하였다. 마지막으로 이 명세서를 이용하여 인터넷기반 지질용어 시소러스 시스템을 설계하고 구축하였다.

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국가R&D정보활용을 위한 전문용어사전 구축 (Construction of the Terminology Dictionary for National R&D Information Utilization)

  • 김태현;양명석;최광남
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권10호
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    • pp.217-225
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    • 2019
  • 국가연구개발(R&D, Research and Development) 정보는 정부부처로부터 발주되는 사업 과제를 수행하는 과정에서 발생되는 다양한 연구분야의 정보들이 포함되어 있다. 따라서 효율적인 R&D정보 검색을 위해서는 이러한 국가R&D정보의 특성을 반영할 수 있는 국가R&D 전문용어사전 구축이 필요하다. 본 연구에서는 국가R&D정보에서 연구분야를 명시하기 위해 활용되는 국가과학기술표준분류를 적용하여 국가R&D용어사전을 구축하기 위한 방안을 제안한다. 국가R&D 과제정보의 구조적 특성과 그에 따른 과제 키워드의 유용성에 대해 언급하고, 국가과학기술표준분류별 국가R&D정보 현황과 국가R&D 용어의 특성에 대해 살펴보고자 한다. 그리고 이를 바탕으로 국가R&D용어사전을 구축하기 위한 방법을 용어사전의 유형과 구조, 사전구축 절차, 정제규칙의 관점에서 정의한다. 본 연구를 기반으로 구축되는 국가R&D용어사전은 국가R&D정보 검색 시 한 영 대역어, 동의어 등을 활용한 검색어 확장과 국가과학기술표준분류를 활용한 검색 범위 명확화, 용어설명 정보를 활용한 이용자 편의기능 제공 등에 다양하게 활용될 수 있다.

주제명 활용 분석을 통한 국립중앙도서관 주제명표목표의 현황 연구 (A Study on the Current Status of National Library of Korea Subject Headings List through Utilization Analysis of Subject Headings)

  • 이혜경;이용구
    • 정보관리학회지
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    • 제40권2호
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    • pp.157-182
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    • 2023
  • 이 연구는 국립중앙도서관에서 개발한 주제명표목표의 구성 현황과 2003년부터 2022년까지 국가서지 1,218,867건에 부여된 주제명의 현황을 분석하였다. 그 결과 첫째, 주제명표목표의 전체 주제명 중 우선어는 257,103개로 전체 용어의 50.2% 이상이었으며, 외국어가 169,466개(33.1%), 비우선어가 61,442개(12.0%) 등으로 구성되었다. 우선어 중에 활용된 주제명은 57,312종으로 22.3%에 해당하며 이 중 54.7%인 31,351종의 주제명은 부여횟수 5회 미만으로, 전체 중에서 적은 수의 주제명만을 활용하고 있음을 파악하였다. 둘째, 관계지시기호의 빈도는 RT, BT, NT 순으로 나타났으며, 최상위 주제명은 12,602종, 최하위 주제명은 143,704종이었고 최대 심도는 17수준이었다. 셋째, 서지 당 평균 1.72회의 주제명이 부여되었으며, 자료의 내용이 특정적일수록 주제명 부여 횟수가 많아지고 심도도 깊어지는 경향을 보였다. 그리고 최근에 입력한 서지일수록 부여된 주제명 수가 증가하였고 심도도 깊어졌으나, KDC 주류에 따라 서지 당 부여된 주제명 수는 편차가 있는 것으로 나타났다. 현황 분석을 통해 결과적으로 주제명표목표가 수록한 용어의 범위에 대한 평가와 주제명의 계층 관계 및 심도의 재정비가 요구되며, 주제명표목표의 세목 개발을 통한 개선이 필요한 것으로 판단하였다.

시각적 특징을 기반한 샷 클러스터링을 통한 비디오 씬 탐지 기법 (Video Scene Detection using Shot Clustering based on Visual Features)

  • 신동욱;김태환;최중민
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.47-60
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    • 2012
  • 비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

지식베이스 구축을 위한 한국어 위키피디아의 학습 기반 지식추출 방법론 및 플랫폼 연구 (Knowledge Extraction Methodology and Framework from Wikipedia Articles for Construction of Knowledge-Base)

  • 김재헌;이명진
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.43-61
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    • 2019
  • 최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

e-비즈니스가 경영성과에 미치는 영향 -홈쇼핑을 중심으로- (The Effects of e-Business on Business Performance - In the home-shopping industry -)

  • 김세중;안선숙
    • 경영과정보연구
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    • 제22권
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    • pp.137-165
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    • 2007
  • It seems high time to increase productivity by adopting e-business to overcome challenges posed by both external factors including the appreciation of Korean won, oil hikes and fierce global competition and domestic issues represented by disparities between large corporations and small and medium enterprises (SMEs), Seoul metropolitan and local cities, and export and domestic demand all of which weaken future growth engines in the Korean economy. The demands of the globalization era are for innovative changes in businessprocess and industrial structure aiming for creating new values. To this end, e-business is expected to play a core role in the sophistication of the Korean economy through new values and innovation. In order to examine business performance in e-business-adopting industries, this study analyzed the home shopping industry by closely looking into the financial ratios including the ratio of net profit to sales, the ratio of operation income to sales, the ratio of gross cost to sales cost, the ratio of gross cost to selling, general and administrative (SG&A) expense, and return of investment (ROI). This study, for best outcome, referred to corporate financial statements as a main resource to calculate financial ratios by utilizing Data Analysis, Retrieval and Transfer System (DART) of the Financial Supervisory Service, one of the Korea's financial supervisory authorities. First of all, the result of the trend analysis on the ratio of net profit to sales is as following. CJ Home Shopping has registered a remarkable increase in its ratio of net profit rate to sales since 2002 while its competitors find it hard to catch up with CJ's stunning performances. This is partly due to the efficient management compared to CJ's value of capital. Such significance, if the current trend continues, will make the front-runner assume the largest market share. On the other hand, GS Home Shopping, despite its best organized system and largest value of capital among others, lacks efficiency in management. Second of all, the result of the trend analysis on the ratio of operation income to sales is as following. Both CJ Home Shopping and GS Home Shopping have, until 2004, recorded similar growth trend. However, while CJ Home Shopping's operating income continued to increase in 2005, GS Home Shopping observed its operating income declining which resulted in the increasing income gap with CJ Home Shopping. While CJ Home Shopping with the largest market share in home shopping industryis engaged in aggressive marketing, GS Home Shopping due to its stability-driven management strategies falls behind CJ again in the ratio of operation income to sales in spite of its favorable management environment including its large capital. Companies in the Group B were established in the same year of 2001. NS Home Shopping was the first in the Group B to shift its loss to profit. Woori Home Shopping has continued to post operating loss for three consecutive years and finally was sold to Lotte Group in 2007, but since then, has registered a continuing increase in net income on sales. Third of all, the result of the trend analysis on the ratio of gross cost to sales cost is as following. Since home shopping falls into sales business, its cost of sales is much lower than that of other types of business such as manufacturing industry. Since 2002 in gross costs including cost of sales, SG&A expense, and non-operating expense, cost of sales turned out to have remarkably decreased. Group B has also posted a notable decline in the same sector since 2002. Fourth of all, the result of the trend analysis on the ratio of gross cost to SG&A expense is as following. Due to its unique characteristics, the home shopping industry usually posts ahigh ratio of SG&A expense. However, more than 80% of SG&A expense means the result of lax management and at the same time, a sharp lower net income on sales than other industries. Last but not least, the result of the trend analysis on ROI is as following. As for CJ Home Shopping, the curve of ROI looks similar to that of its investment on fixed assets. As it turned out, the company's ratio of fixed assets to operating income skyrocketed in 2004 and 2005. As far as GS Home Shopping is concerned, its fixed assets are not as much as that of CJ Home Shopping. Consequently, competition in the home shopping industry, at the moment, is among CJ, GS, Hyundai, NS and Woori Home Shoppings, and all of them need to more thoroughly manage their costs. In order for the late-comers of Group B and other home shopping companies to advance further, the current lax management should be reformed particularly on their SG&A expense sector. Provided that the total sales volume in the Internet shopping sector is projected to grow over 20 trillion won by the year 2010, it is concluded that all the participants in the home shopping industry should put strategies on efficient management on costs and expenses as their top priority rather than increase revenues, if they hope to grow even further after 2007.

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적외선 라디오미터 관측 자료를 활용한 해양 피층 수온 산출 (Retrieval of Oceanic Skin Sea Surface Temperature using Infrared Sea Surface Temperature Autonomous Radiometer (ISAR) Radiance Measurements)

  • 김희영;박경애
    • 한국지구과학회지
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    • 제41권6호
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    • pp.617-629
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    • 2020
  • 기후변화와 지구환경변화에 중요한 역할을 하고 있는 해수면온도는 인공위성 적외선 센서가 관측하는 피층 수온과 측기들이 관측하는 표층 수온으로 나누어질 수 있다. 국외 여러 기관에서 보급되고 있는 해수면온도 관측 자료들은 각각 서로 다른 깊이의 수온을 나타내고 있어서 해양 피층과 표층 수온 사이의 관계를 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 적외선 라디오미터를 해양조사선에 장착하기 위한 시스템을 설계하고 부착하고 운용하여 국내에서 처음으로 해양 피층 수온을 산출할 수 있는 관측 환경을 구축하였다. 선박 관측 전에 실험실에서 라디오미터 기기의 검보정을 실시하여 보정 계수를 산출하였다. 관측된 해수면에서 방출된 복사에너지와 하늘 복사에너지를 피층 수온으로 산출하는 일련의 과정을 적용하였다. 산출된 피층 해수면온도를 현장 관측 표층 수온자료와 비교하여 표층과 피층 수온 차이를 정량적으로 조사하고자 하였으며, Himawari-8 정지궤도 위성 해수면온도 자료와의 비교를 통해 해양 상층 연직구조의 특성을 이해하고자 하였다. 2020년 4월 21일부터 5월 6일까지 남해안의 장목항과 동해 남부를 관측한 해양 피층 수온은 전체적으로 표층 수온과 0.76℃ 정도의 차이를 보였다. 또한 이 두 수온 차이의 평균제곱근오차는 약 0.6℃에서 0.9℃까지의 일간변화를 가지고 있었으며, 하루 중 1-3시에 0.83-0.89℃로 가장 크게 나타났으며, 15시에 0.59℃로 최소의 차이를 가지고 있었다. 또한 편차도 0.47-0.75℃의 일간변화를 나타내었다. 해양 피층 관측 수온과 위성 해수면 온도 간 차이는 약 0.74℃의 평균제곱근오차, 0.37℃의 편차를 나타냈다. 본 연구의 분석을 통해 관측 수심에 따른 피층-표층 수온의 차이를 확인할 수 있었으며, 피층-표층 수온 차의 계절적 변화를 정량적으로 이해하고 또 변동 요인과의 관련성을 연구하기 위하여 연구조사선을 이용한 추가적인 연안 및 대양 관측이 지속적으로 진행되어야 함을 시사한다.

기업정보 기반 지능형 밸류체인 네트워크 시스템에 관한 연구 (A Study on Intelligent Value Chain Network System based on Firms' Information)

  • 성태응;김강회;문영수;이호신
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.67-88
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    • 2018
  • 최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.