• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.107-118
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• 2005

각종 공간자료는 지리정보시스템을 통해 공간과 관련된 의사결정에 활용된다. 공간자료는 데이터양이 방대하고 제작 및 갱신에 많은 비용과 시간이 소요되어 별도의 공간자료 관리시스템을 이용하여 유지하고 관리해야 한다. 기존의 수치지도를 위한 공간자료 관리시스템은 공간자료를 도엽(Tile)이라는 일정한 단위로 구분하여 관리하였다. 그러나 도엽기반 공간 정보 관리시스템은 구현은 용이하나, 도엽 내에 포함된 지형지물을 직접 공간자료로 저장하거나 관리할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 지형지물 단위로 공간사료를 저장하고, 관리하며 변동 사항에 대한 신속한 수정이 가능한 수치지도를 위한 피처기반 공간자료 관리시스템을 제시한다. 제시되는 피처기반 공간자료 관리시스템은 피처 단위의 데이터 구축, 관리, 제공 및 갱신 기능을 지원하며, 기존 도엽기반 공간자료 관리시스템에서 지원하지 못했던 단일 원점좌표 전환, UFID 생성, 지형지물 통합, 지형지물 분할 및 메타데이터 입력을 가능하게 하였다. 제시된 수치지도를 위한 피처기반 공간자료 관리시스템은 공간자료의 유지, 관리를 용이하게 할 수 있으며 가공과 활용에 있어서도 효율성을 높일 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제3권1호
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• pp.57-72
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• 2008

본 논문에서는 그동안 부분적으로 진행된 발달장애 진단 평가에 관련된 전산처리를 멀티미디어 기법을 응용하여 발달장애 진단 평가분야에 새로운 방법을 제시한다. 발달장애 진단 평가를 위한 멀티미디어 정보는 여러 가지 속성을 지니고 있기 때문에 모든 발달장애 진단 평가 정보에 대한 기술을 사람이 수행해야 할 때는 엄청난 작업량이 수반될 뿐 아니라 동일한 데이터에 대한 기술이 주관에 따라 달라질 수도 있다는 것을 알게 되였다. 특히 발달장애 시스템 구현은 현재의 컴퓨팅 환경에서의 동영상 데이터 처리에 대한 비중의 증가, 텍스트 위주의 데이터에서 시각적인 동영상으로의 데이터 활용의 전이 등 발달장애 데이터가 멀티미디어 환경에 적합한 데이터로의 전이가 필수적이며 사용자 역시 빠른 이해를 위해 시각적 데이터를 선호하기 때문에 본 논문에서는 GUI(Graphics User Interface) 기법을 도입하여 검사 중에 텍스트 명령어는 거의 사용하지 않고도 발달장애 진단 평가를 수행할 수 있게 했다. 특히 발달장애 진단 평가에서 필요한 각종 데이터는 그 속성이 영상, 이미지, 논리연산의 필요성 및 각종 연산이 요구된다. 그래서 본 논문에서는 문제점을 해결하기 위해 편집대상 데이터(Content)에 의해 관련 정보를 검색하는 내용 기반(Content-based)의 검색 기술에 대한 연구를 적용했다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.125-140
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• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2015

최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.67-86
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• 2020

추천시스템은 시간이 흐를수록 사용자와 기업에게 점점 더 큰 영향을 주고 있다. 최근 코로나(COVID-19) 팬데믹 현상이 전 세계적으로 일어나면서 세대를 뛰어넘어 E-Commerce의 중요성이 증대되었고 추천시스템은 E-Commerce 활성화의 최중심에 있다. 추천시스템이 개발된 이래로 다수의 알고리즘이 추천시스템의 정확도를 올리는 것에 집중되어 있었고, 추천시스템의 희귀성, 다양성, 우연성 등과 같은 다른 가치들이 간과되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 만족도는 추천시스템의 정확도에만 달려있지 않고 다양한 성능을 겸비했을 때 고객에게 만족스러운 추천서비스 경험을 제공할 것이라 생각하여 다양성을 위한 그래프 기반의 추천시스템을 개발하였다. 사용자 네트워크를 구성한 뒤 카테고리를 활용한 무게중심변화를 통해 유사도가 낮은 이질적인 사용자를 찾아 추천상품의 유사성을 낮추는 방식으로 다양성을 도모하였다. 또한, 추천의 다양성은 사용자의 다양성 선호 수준에 따라 상이할 것이라는 가정에 따라 사용자의 다양성 선호 수준을 구별하였고 다양성 모델 성능이 사용자 특성별로 다름을 확인할 수 있었다. 전체 연구 결과, 추천시스템의 정확성과 다양성이 트레이드 오프 관계에 놓여있다는 것을 확인할 수 있었지만 본 연구모델을 통해 근소한 정확도 손실 대비 높은 다양성을 얻을 수 있었다. 본 연구는 그래프 기반의 추천시스템을 통해 사용자의 만족도를 향상시키는 다양성을 실현하였다는 연구적 의의와 사용자 수준을 고려한 추천의 다양성을 적용 결과를 통해 기업의 장기적 이윤을 상승시킬 수 있는 모델 개발이라는 실무적 의의를 꼽을 수 있다.

• Agribusiness and Information Management
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• 제9권1호
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• pp.7-17
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• 2017

Agricultural water management has gained enormous attention in the developing world to alleviate poverty, reduce hunger and conserve ecosystems in small-scale production systems of resource-poor farmers. The story of food security in the $21^{st}$ century in India is likely t o be closely linked to the story of water security. Today, the water resource is under severe threat. The past experiences in India in general and in Andhra Pradesh in particular, indicated inappropriate management of irrigation has led to severe problems like excessive water depletion, reduction in water quality, water logging, salinization, marked reduction in the annual discharge of some of the rivers, lowering of ground water tables due to pumping at unsustainable rates, intrusion of salt water in some coastal areas etc. Considering the importance of irrigation water resource efficiency, Krishna Western Delta (KWD) of Andhra Pradesh was purposively selected for this in depth study, as the farming community in this area are severely affected due to severe soil salinity and water logging problems and hence, adoption of different water saving crop production technologies deserve special mention. It is quite disappointing that, canals, tube wells and filter points and other wells could not contribute much to the irrigated area in KWD. Due to less contribution from these sources, the net area irrigated also showed declining growth at a rate of -6.15 per cent. Regarding paddy production, both SRI and semi-dry cultivation technologies involves less irrigation cost (Rs. 2475.21/ha and Rs. 3248.15/ha respectively) when compared to transplanted technology (Rs. 4321.58/ha). The share of irrigation cost in Total Operational Cost (TOC) was highest for transplanted technology of paddy (11.06%) followed by semi-dry technology (10.85%) and SRI technology (6.21%). The increased yield and declined cost of cultivation of paddy in SRI and semi-dry production technologies respectively were mainly responsible for the low cost of production of paddy in SRI (Rs. 495.22/qtl) and semi-dry (Rs. 532.81/qtl) technologies over transplanted technology (Rs. 574.93/qtl). This clearly indicates that, by less water usage, paddy returns can be boosted by adopting SRI and semi-dry production technologies. Both the system-level and field-level interventions should be addressed to solve the issues/problems of water management. The enabling environment, institutional roles and functions and management instruments are posing favourable picture for executing the water management interventions in the State of Andhra Pradesh in general and in KWD in particular. This facilitates the farming community to harvest good crop per unit of water resource used in the production programme. To achieve better results, the Farmers' Organizations, Water Users Associations, Department of Irrigation etc., will have to aim at improving productivity per unit of water drop used and this must be supported through system-wide enhancement of water delivery systems and decision support tools to assist farmers in optimizing the allocation of limited water among crops, selection of crops based on farming situations, and adoption of appropriate alternative crops in drought years.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권2호
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• pp.72-81
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• 2014

빅 데이터가 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 빅 데이터를 구성하는 요소 기술 중에서 이번 연구는 오픈소스를 기반으로 하는 데이터 시각화와 R을 주요 주제로 한다. 데이터 시각화는 웹 사용자의 직관적 활용이 가능하도록 하는 대화식 그래픽 처리 기술이며, R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 이번 연구에서 이 두 가지 기술 요소를 연계하여 공간정보를 포함하는 공공 오픈데이터의 시각화를 주요기능으로 하는 웹 기반 응용 사례를 시험적으로 구현하였다. 별도의 소프트웨어 설치 작업을 요구하지 않는 이 응용 모델은 사용자가 직접 데이터를 구축하지 않고 필요한 자료를 오픈데이터에서 구하고, R에 대한 충분한 지식이 없어도 R의 시각화 처리 기능을 이용할 수 있도록 한다. 이 서비스에 접속한 웹 사용자는 다양한 시각화 기능을 이용하여 가공한 처리 결과를 의사결정 도구로 이용할 수 있다. 향후 R의 공간통계 분석기능과 복합 연산 기능의 제공과 함께 빅 데이터 연계를 통한 다양하고 실무적인 응용 모델 개발을 통하여 공간정보 활용 분야의 확대에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.60-68
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• 2020

무기체계의 복잡성과 현대화로 인해 군수품을 생산하는 방산업체의 역할은 점점 더 중요시되고 있다. 과거 내수 위주의 방위산업은 가격 경쟁력이 제품 선택의 주요 요소였다. 하지만, 오늘날 가격 경쟁력 보다는 제품 품질의 중요성이 대두되고 있는 실정이다. 특히 방산 중소 협력업체의 품질 효율성 향상은 완벽한 무기체계 실현에 반드시 필요하며 국방분야 중소 협력 업체의 품질 효율성을 객관적으로 평가 할 수 있는 방안이 필요 시 되고 있다. 이에 본 연구에서는 의사결정 방법론 중 하나인 자료포락분석기법 (DEA)를 활용 하여 국방산업의 항공분야 중소 협력업체 품질 효율성을 측정하고자 한다. DEA 분석을 위한 입력변수로 종업원수(품질부서), 개선사항건수(항공센터 현장품질지원반 활동)로 설정하였으며, 출력변수로 매출액 및 인증획득수(품질경영시스템 등) 설정하였다. 항공분야 중소 협력업체의 품질 효율성 분석을 위해 CCR 모형과 BCC 모형을 모두 분석하였으며 규모 효율성 값을 도출하였다. 분석 결과를 바탕으로 국방산업 항공분야의 중소협력업체 품질 효율성을 저해하는 원인을 도출 하였으며, 향후 개선 및 발전 방안을 도출하였다.