• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.487-492
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• 2018

4차산업 혁명의 여파로 국내에서는 다양한 분야에 인공지능과 빅데이터 기술을 활용하여 이전에 시행 중인 다양한 서비스 분야에 기술적 접목과 보완을 시도하고 있다. 특히 금융권에서 자금을 빌린 기업들을 대상으로 여신 안정성을 확보하고 선제적인 대응을 위해 온라인 뉴스기사들과 SNS 데이터 등을 이용하여 부실가능성을 예측하고 실제 업무에 도입하려는 시도들이 국내 주요 은행들을 중심으로 활발히 진행 중이다. 우리는 국내의 국책은행에서 수행한 비정형 데이터 기반의 기업의 부실징후 예측 시스템 개발 과정에서 시도된 다양한 분석 방법과 결과 그리고 과정 중에 발생한 문제점들에 관해 기술하고 관련 이슈들에 관하여 다룬다. 결과적으로 본 논문은 레이블이 없는 대량의 기사들에 레이블을 달기 위한 자동 태거(tagger) 개발과 뉴스 기사 예측 결과로부터 부실 가능성을 예측하기 위한 모델 및 성능 면에서 기사 예측 정확도 92%(AUC 0.96) 및 부실 가능성 기업 예측에서도 정형 데이터 분석결과에 견줄만한 성과를 이루었고 이에 관해 보고한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권4호
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• pp.197-214
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• 2017

This study sheds light on the source data quality in big data systems. Previous studies about big data success have called for future research and further examination of the quality factors and the importance of source data. This study extracted the quality factors of source data from the user's viewpoint and empirically tested the effects of source data quality on the usefulness and utilization of big data analytics results. Based on the previous researches and focus group evaluation, four quality factors have been established such as accuracy, completeness, timeliness and consistency. After setting up 11 hypotheses on how the quality of the source data contributes to the usefulness, utilization, and ongoing use of the big data analytics results, e-mail survey was conducted at a level of independent department using big data in domestic firms. The results of the hypothetical review identified the characteristics and impact of the source data quality in the big data systems and drew some meaningful findings about big data characteristics.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.205-211
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• 2012

본 논문은 기업의 마케팅 캠페인 실행 성과를 향상시키기 위한 디지털 마케팅 모델에 대한 연구 결과를 제시하고 있다. 최근 ERP, CRM, SCM 등 비즈니스 가치 사슬 프로세스를 개선하기 위한 프로젝트를 마친 기업들은 마케팅 프로세스를 전사적으로 개선하기 위한 작업을 진행하고 있다. 기존 마케팅 기법의 한계를 극복하기 위해서 디지털 마케팅 기법을 활용하기 위한 시도가 많다. 특히 마케팅 프로세스의 실행 단계인 캠페인 수행성과를 향상시키기 위해 디지털 마케팅 기법들을 적용하고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 마케팅 연구 모델과 연구 가설을 수립하고, 마케팅 전문가 설문 조사를 통한 통계적 분석 방법을 통해 검증하고자 하였다. 연구를 통해서 디지털 마케팅 모델 중에서 웹 분석, 소셜 분석, 개인 맞춤형 고객 관계 분석, 캠페인 실행 자동화, 실시간 캠페인 관리 등의 기법이 기업의 마케팅 캠페인 실행 성과에 영향을 미치는 것을 실증적으로 검증하였다.

• 전기학회논문지
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• 제65권7호
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• pp.1277-1282
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• 2016

The term "Big Data" has been defined to encapsulate a broad spectrum of data sources and data formats. It is often described to be unstructured data due to its properties of variety in data formats. Even though the traditional methods of structuring data in rows and columns have been reinvented into column families, key-value or completely replaced with JSON documents in document-based databases, the fact still remains that data have to be reshaped to conform to certain structure in order to persistently store the data on disc. ETL processes are key in restructuring data. However, ETL processes incur additional processing overhead and also require that data sources are maintained in predefined formats. Consequently, data in certain formats are completely ignored because designing ETL processes to cater for all possible data formats is almost impossible. Potentially, these unconsidered data sources can provide useful insights when incorporated into big data analytics. In this project, using big data solution, Apache Spark, we tapped into other sources of data stored in their raw formats such as various text files, compressed files etc and incorporated the data with persistently stored enterprise data in MongoDB for overall data analytics using MongoDB Aggregation Framework and MapReduce. This significantly differs from the traditional ETL systems in the sense that it is compactible regardless of the data formats at source.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.76-86
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• 2021

건설공사에는 다양한 이해관계자들이 참여하며, 리스크와 클레임 및 분쟁이 발생할 수 있는 가능성이 높다. 분쟁은 비용과 시간의 손실을 발생시키기 때문에, 건설사 입장에서는 건설공사를 효율적으로 관리하고 수익성을 높이기 위해 건설분쟁을 사전에 예측하고 선제적으로 대응하는 것이 중요한 현안이다. 본 연구의 목적은 건설공사 조건에 따라 발생하는 분쟁의 유형과 분쟁유형별 발생확률을 예측할 수 있는 의사결정나무 기반의 건설분쟁 예측모델을 구축하는데 있다. 이는 분쟁을 사전에 예측하고 선제적으로 대응할 수 있는 기회를 제공한다는 측면에서 유용하게 활용될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.2799-2823
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• 2019

With the help of learning analytics, MOOCs have wider potential to succeed in learning through promoting self-regulated learning (SRL). The current study aims to apply and validate visualization design guidelines for a MOOC dashboard to enhance such SRL capabilities based on learning analytics. To achieve the research objective, a MOOC dashboard prototype, LM-Dashboard, was designed and developed, reflecting the visualization design guidelines to promote SRL. Then, both expert and learner participants evaluated LM-Dashboard through iterations to validate the visualization design guidelines and perceived SRL effectiveness. The results of expert and learner evaluations indicated that most of the visualization design guidelines on LM-Dashboard were valid and some perceived SRL aspects such as monitoring a student's learning progress and assessing their achievements with time management were beneficial. However, some features on LM-Dashboard should be improved to enhance SRL aspects related to achieving their learning goals with persistence. The findings suggest that it is necessary to offer appropriate feedback or tips as well as to visualize learner behaviors and activities in an intuitive and efficient way for the successful cycle of SRL. Consequently, this study contributes to establishing a basis for the visual design of a MOOC dashboard for optimizing each learner's SRL.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권5호
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• pp.897-911
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• 2021

This study aims to analyze the important role of business analytics capability, information quality, and innovation capability in influencing organization agility and organization performance during the Covid-19 pandemic. Data was collected from 76 companies from various sectors in Indonesia. Structural Equation Model-Partial Least Square (SEM-PLS) analysis was conducted to analyze the relationship between variables and test a series of hypotheses. Importance-Performance Matrix Analysis (IPMA), a useful analysis approach in PLS-SEM, is used, which extends the results of the estimated path coefficient (importance) by adding a dimension that considers the average values of the latent variable scores (performance). The IPMA approach examines not only the performance of an item but also the importance of that item. The results show that business analytics capability has a significant effect on information quality and innovation capability which then affects organization agility. Organizational performance is influenced by organizational agility. IPMA results show that organizational agility has the highest level of impact on organizational performance. This study will assist companies in planning business analytics, improving information quality, increasing innovation capability, and ultimately increasing agility and performance during the Covid-19 pandemic. This study will add to existing knowledge about previous literature, especially in the Covid-19 pandemic situation.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.442-452
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• 2022

본 연구는 HR 애널리틱스(HRA)의 국내연구 동향을 파악하고 향후 HRA 연구 방향을 제언하기 위해 수행되었다. HRA 활용목적에 따라 근로자 생애주기(Employee Lifecycle)의 관점에서 채용, 적응, 업무환경, 성과 평가, 관리와 유지, 퇴직의 여섯 가지 영역을 분류하여 국내외 연구의 비교분석을 시행하였다. 주요 결과로는 첫째, 국내 HRA 연구의 세부 연구주제의 분포가 해외연구와 유사한 특성을 갖는다. 둘째, 교육 및 개발과 관련된 국내 HRA 연구가 부족하다. 셋째, 기계 학습(machine learning)이 빠르게 발전하면서 HRA 연구에 활용할 수 있는 현상의 범위와 방법론이 다양화되고 있다. 마지막으로 가치 모델에 근거한 국내 HRA 연구의 위치는 아직 기술 분석(descriptive analytics)의 단계에 있으며 예측 분석(predictive analysis) 영역으로 진입하는 과정에 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권4호
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• pp.879-918
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• 2020

One of the challenges faced by Talent Acquisition teams today pertains to the acquisition of human resources by matching job descriptions and skillsets desired. It is more so in the case of competitive sectors like the Indian IT sector. There can be various channels for Talent Acquisition and accordingly, the cost and benefits might vary. However, the consequences of a mismatch have an impact on the quality of deliverables, high recruitment expenses and loss of revenue for the organization. With increased and diverse sources of data that are available to organizations today, there is ample opportunity to apply analytics for informed decision making in this field. This paper reveals useful insights that help streamline the Talent Acquisition process in the Indian IT Industry. The paper adopts a data-centric approach to examine the critical determinants for efficient and effective Talent Acquisition process in IT organizations. Selected supervised machine learning algorithms are applied for the analysis of the dataset. The study is likely to help organizations in reassessing their talent acquisition strategy with respect to key parameters like expected cost to company (CTC), candidate sourcing channels and optimal joining period.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1351-1355
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• 2016

매년 증가하는 CCTV와 이를 효율적으로 관제하기 위한 지능형 영상 시스템에 대한 수요가 계속적으로 증가하고 있다. 그럼에도 불구하고 기존 영상분석엔진은 구동을 위해 매우 높은 사양을 요구할 뿐만 아니라 정확한 탐지율도 담보하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 가벼운 영상 분석기법을 적용해 이동 객체의 위치, 크기, 영상 내 존재 시간과 같은 기본적인 메타를 생성하고 이에 대한 데이터 분석을 통해 관심 객체를 찾아내는 연구를 수행하였다. 그 결과, 가벼운 영상분석 알고리즘 결과의 심층적인 데이터 분석을 통해 가벼운 알고리즘이 수반하는 상당량의 노이즈를 제거하고 관심 객체를 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 지능형 기반 능동적 관제시스템 개발에 기여할 것으로 기대한다.