• 유통과학연구
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• 제10권6호
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• pp.39-53
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• 2012

기업에 경쟁우위를 가져다주는 많은 자원들 중에서 특히 지식(knowledge)은 생산 활동을 위해 다른 자원을 변화시키거나 확보할 수 있도록 만드는 중요한 자원으로 알려져 있다. 이러한 조직 내 지식은 다양한 형태로 존재하고, 다양한 장소나 개인에게 산재해 있기 때문에, 이를 통합하고 체계적으로 활용하기 위한 기업의 전사적 관리 활동이 필요하다. 특히 지식관리시스템(KMS: knowledge management systems)은 조직 내 지식을 창조하고, 공유하고, 적절히 사용함으로써 지식관리 프로세스를 지원하고 조직이 가진 지식자원의 가치를 극대화하여 기업의 학습조직화와 성과 증진을 이끌 수 있다. 이에 본 연구는 국내 대표적인 프랜차이즈 기업인 파리바게뜨의 성공적인 지식관리시스템운영 사례를 분석하여 프랜차이즈 기업들의 지식경영을 강화 및 지식관리시스템(KMS) 구축과 개선을 위한 구체적인 시사점을 제안하고자 하였다. 결과적으로 최고경영층의 관심과 지원, 능동적인 지식 공유와 활용을 위한 학습조직 문화, 네트워크 활성화를 통한 지식의 변환, 정보기술, 지식경영의 내재화를 위한 촉진제도와 보상이라는 5가지 주요 요인이 프랜차이즈 기업의 지식관리시스템의 성공적 운영을 위해 반드시 고려되어야 하는 요인임을 밝혀낼 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권2호
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• pp.179-191
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• 2001

비교 쇼핑은 웹 상에 존재하는 웹 상점으로부터 구매를 원하는 상품에 대해 저렴한 가격을 찾아주는 일종의 판매자 중개 방법이다. 보다 쉽게 확장 가능한 비교 쇼핑 시스템을 생성하기 위해서 에이전트는 각각의 준 구조화된 상점으로부터 필요한 정보만을 추출할 수 있는 wrapper를 자동으로 생성해낼 수 있어야 한다. 웹 문서를 작성하기 위한 HTML은 포함하고 잇는 정보의 의미가 아닌 브라우저를 통한 정보의 표현에 대해서만 정의하고 있다. 또한 각 웹 상점들은 사용자의 다양한 상품 검색 요구를 수용하기 위해 다양한 상품 검색 방법과 검색 결과의 출력 형태를 가진다. 따라서 자동으로 필요한 정보만을 추출하는 wrapper의 생성은 어려운 작업이다. wrapper의 귀납적인 생성은 이러한 이질적인 환경을 극복하기 위한 기술이다. 그러나 Shopbot과 같은 기존의 확장 가능한 비교 쇼핑 에에전트는 원하는 상품 정도를 추출하기 위해 강한 바이어스에 의존한다. 따라서 Shopbot은 바이어스를 따르지 않는 많은 웹 상점으로부터 wrapper를 생성할 수 없다. 본 논문에서는 강한 바이어스를 사용하지 않고 wrapper를 생성해 낼 수 있는 비교 쇼핑 에이전트 시스템인 모피우스를 제안한다. 모피우스는 간단하면서도 견고한 학습 알고리즘을 바탕으로 wrapper를 생성한다. 제안하는 학습 알고리즘의 핵심은 상품 검색 결과를 논리적 라인으로 나누고 여기서 나타나는 상품 설명 단위의 패턴으로 wrapper를 생성하는 것이다. 모피우스 대부분의 웹 상점에 대한 wrapper를 정확하게 생성해 낸다. 또한 학습하려는 검색 결과에 노이즈가 존재하는 경우에도 wrapper를 정확하게 추출할 수 있다. 모피우스는 헤더나 광고와 같은 불필요한 정보들을 제거하는 별도의 단계를 거치지 않으므로 wrapper를 빠르게 생성한다. 궁극적으로 모피우스는 새로운 웹 상점을 사용자가 자유롭게 추가, 삭제할 수 있는 환경을 제공한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.218-222
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• 2006

디지털 기술이 적용되고 있는 3D 애니메이션 제작에 있어서, 애니메이션 콘텐츠 표준화를 통하여 애니메이션 제작 과정을 체계적인 관리하여 생산성을 높이고 결과물의 재사용성을 높일 필요가 있다. 이를 위해 애니메이션 제작, 유통, 재편집을 고려하여 널리 채택되고 있는 e-Learning의 SCORM 표준안을 기반으로, 애니메이션 콘텐츠의 재사용성을 높일 수 있는 애니메이션 콘텐츠 표준을 설계하고, 이를 기반으로 애니메이션 콘텐츠의 생성에서 완성까지의 제작 공정상의 모든 정보를 한 눈에 파악하고 관리할 수 있는 애니메이션 콘텐츠 제작관리시스템을 개발하고 하고자 한다. 애니메이션 콘텐츠를 영상적인 의미 전달의 단위라고 할 수 있는 Scene 단위로 세분화하여 객체로 표준화하고 Scene에 대한 내용, 장소, 등장인물, 날씨, 계절, 시간, 관점 등의 정보 및 애니메이션 속성별 분류에 대한 정보를 메타데이터로 저장하게 된다. 메타데이터는 콘텐츠의 내용, 저작권, 유통, 관리 정보 등을 담고 있으므로 콘텐츠의 관리 및 유통에 매우 중요한 역할을 한다. 온톨로지와 같은 효율적인 메타데이터 관리체계가 구축되면 강력한 검색 서비스가 가능해지므로 향후 UCC 콘텐츠의 제작과 유통을 더욱 촉진할 것이다. 콘텐츠 객체의 메타데이터를 이용하여 애니메이션 콘텐츠의 검색과 재사용을 용이하게 할 수 있어, 제작자 및 일반사용자들이 자신의 취향에 따라 콘텐츠 객체들을 선택하고 재구성하여 패키징한 자신만의 창의적 애니메이션 콘텐츠를 용이하게 제작할 수 있다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제13권3호
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• pp.29-57
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• 2006

본 연구에서는 ASP 방식의 ERP 시스템을 도입한 태성공업, 조일공업, 아이캔텍, 뱅뱅어패럴, 인지컨트롤스, 크레원, Y 기업을 인터뷰하여 시스템의 도입 및 이용수준 사례를 연구하였다. ASP 방식의 정보시스템 도입 및 이용수준에 영향을 미치는 요인을 도입기업, 공급기업, 환경 세가지 측면에서 살펴본 결과, 도입기업 측면에서 시스템 도입 동기의 명확성, 재정적 준비도, 그리고 CEO의 정보화 의지가 의미 있는 것으로 나타났고, 공급기업 측면에서는 시스템 공급업체의 기술적 전문성, 고객기업에 대한 지식, 시스템 구축 경험이 의미 있는 것으로 나타났으며, 환경적 측면에서는 가치사슬 상의 압력이 의미 있는 것으로 나타났다. ASP 방식의 정보시스템을 성공적으로 도입한 기업들은 비용 절감 등의 재무적 효과를 얻었고, 특히 도입한 패키지 시스템에 기업 업무 프로세스를 맞춘 경우 내부 비즈니스 프로세스 개선 효과를 경험하였으며, 조직 학습 및 성장 측면에서도 효과를 본 것으로 나타났다. 연구 내용을 종합해 볼 때, 중소기업이 ASP 방식의 정보시스템을 성공적으로 도입하고 이용 수준을 향상시키기 위해서는 도입기업과 공급 기업, 환경 측면에서 다음과 같은 요인들을 적극 고려해야 한다. 첫째, 도입기업 측면에서 볼 때, ASP의 도입 동기가 명확해야 하고, CEO는 정보화에 대한 인식과 의지가 높아야 한다. IT 인프라나 재정적 준비가 약한 중소기업도 ASP 방식의 정보시스템을 성공적으로 도입 활용할 수 있기 때문에 ASP 도입을 적극 검토할 필요가 있다. 둘째, 공급기업 측면에서 볼 때, ASP 서비스를 성공적으로 도입하려면 도입기업은 시스템 공급업체의 전문적 능력과 경험을 철저히 확인해야 한다. 셋째, 환경적 측면에서 볼 때, 시스템 도입기업은 성공 가능성을 높이기 위해서는 외부 환경의 IT 도입 압력에 의해 수동적으로 도입하기보다는 ASP 방식의 정보시스템을 기업의 효율성 향상과 경쟁력 강화를 위한 도구로 활용하기 위한 분명한 목적과 필요성에서 추진해야 한다. 또한, 가치사슬 상의 IT 도입 압력이 기업의 시스템 도입에 영향을 미치기 때문에 정부 관련기관이나 협회 등은 공급사와 구매사를 포함하는 가치사슬 전체의 정보화가 진전될 수 있도록 정책적, 제도적 노력을 기울여야 한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.335-345
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• 1999

오늘날 날로 증가하는 물류비는 개별 기업은 물론 국가 전체의 수출 경쟁력을 약화시키는 주요 원인으로 지적되고 있다. 그러나 그동안 우리나라에서는 물류비 절감을 위한 종합적이고 체계적인 대책이 이루어지지 못하였다. 특히 본 논문의 연구대상인 육상물류의 경우 그 비중이 전체 화물 운송의 60% 이상을 차지함에도 불구하고 심각한 교통체증 및 물류기반 시설의 미비, 효율적인 정보시스템의 미비 등으로 인하여 물류비가 계속 증가하는 양상을 보여 왔다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 육상물류시스템이 안고 있는 문제점의 해결을 위한 방안들 중의 하나로 정보기술의 활용에 관한 내용을 다루고 있다. 즉 영세한 기업들도 누구나 손쉽게 이용할 수 있도록 인터넷을 이용한 육상물류중개시스템의 개발에 관한 내용을 소개하고 있다. 육상물류중개시스템은 복합화물주선업체인 (주) 대형물류와 함께 개발한 시스템으로 인터넷을 통하여 화주의 화물 운송의뢰를 접수받아 이를 여러 운송업체에게 제공해주는 역할을 수행하게 된다. 특히 육상물류중개시스템은 화물의 운송과 관련하여 발생하는 다양한 정보들을 데이터베이스에 저장하여 두었다가 세관을 비롯한 터미날에 대한 각종 신고업무에 이용할 수 있으며, 이밖에도 교통정보 및 화물 위치정보 등 다양한 서비스를 제공해줄 수 있다. 따라서 운송업체의 공차율을 줄이고 화주에게는 자신의 화물에 대한 정보를 실시간으로 전달해 줄 수 있다는 장점이 있다. 또한 이러한 육상물류중개시스템은 현재 개발중인 통합데이터베이스를 기반으로 한 항만물류원스톱서비스 시스템과 연계되어 차후에는 물류원스톱시스템으로 발전할 수 있을 것이다. 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.ocioeconomic impacts are resulted from the program. It would be useful for the means of (ⅰ) fulfillment of public accountability to legitimate the program and to reveal the expenditure of pubic fund, and (ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic ev

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support fer multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To date, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques' results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.85-94
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• 1999

지식경영을 효과적으로 수행하기 위해서 기업은 지식경영을 구성하고 있는 요소를 정확히 이해할 필요가 있고, 이러한 중요 요소에 따라 투자가 이루어져야 한다. 본 연구는 지식경영의 중요 요소들을 제시함으로써, 앞으로 지식경영을 계획하고 있는 기업이 효과적으로 지식경영을 추진할 수 있는 활동 지침 및 투자 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 각종 국내외 지식경영 관련 문헌에서 논의된 사항을 중심으로, 지식경영을 구성하는 30개의 중요요소를 추출하고, 분석계층도(AHP)를 이용하여 지식경영을 달성하기 위한 요소들을 위계적 구조로 정리하고, 최종단계에서 238개의 지식경영 구현의 평가기준을 마련하였다. 또한 실제로 지식경영 구현 요소들의 상대적 중요성을 파악하기 위해, 먼저 국내에서 지식경영을 추진하고 있거나 관심을 보이고 있는 48개 기업의 담당자 및 관련 부서원을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 동시에 지식경영을 실제로 수행하고 있는 13개 기업의 담당자를 대상으로 각 기업에서 추진하고 있는 지식경영의 현황 파악을 위해 지식경영 실천의 평가기준에 대한 설문을 실시하였다. 이 두 가지 설문 조사 결과를 종합해 볼 때, 기업에서는 지식경영 구현 요소 중에서 인프라 내의 프로세스와 프로세스를 구성하는 지식의 활용과 전파 등이 중요하다고 인식하고 있는 반면, 실제로는 인프라 내의 정보기술과 프로세스를 구성하는 다른 한 축인 지식의 창출과 축적 면에 투자가 이루어진 것으로 나타났다. 이 외에도 지식화, 성과와 가치의 연계 그리고 지식의 가시화 등의 요소들은 상대적 중요도 인식과는 반대로 지식경영 추진에 있어 외면당하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 지식 경영의 이러한 불균형을 시정할 수 있는 방향으로 앞으로의 투자가 수행되어야 할 것을 제안하고 있다. 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.(ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projects including scientific and technological effects. Since the HAN projects consists of 18 subprograms, it is difficult In evaluate all the subprograms

• 한국과학교육학회지
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• 제21권3호
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• pp.473-486
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• 2001

본 연구는 과학 실험활동을 중심으로 구성된 학교 외 과학 행사를 명가하는 데 목적을 두고 있다. 1998년도 '신나는 과학 놀이마당'에 참석한 857명 중 무작위로 표집한 121명의 초 중등 학생과 행사계획 및 진행을 담당한 72명의 지도 학생과 19명의 지도교사를 대상으로 사전-사후 설문조사와 관찰을 통하여 프로그램의 평가 결과를 분석하였다. 프로그램에 대한 평가는 1) 행사목표의 달성수준, 2) 행사 구성/운영의 적합성, 3) 행사 진행과정의 효율성, 4) 행사의 사전 안내 및 참석 학생과 지도학생의 참석동기의 세부항목으로 구분하였다. 대부분의 참가학생, 지도학생, 지도교사는 프로그램의 전반에 걸쳐 높은 만족도를 보였다. 평가 결과에 따른 프로그램의 개선점은 참가학생들이 보다 더 적극적으로 참여하는 과학 활동을 제공하고, 탐구력을 더욱 강조하는 활동과 일상생활과 관련되는 과학 내용을 더 많이 포함하도록 계획되어야 하는 점이다. 또한, 행사에 대한 사전 안내 및 광고를 보다 효율적으로 추진하여야 하며, 지도학생들의 참가학생에 대한 효율적인 학습-교수 전략을 개발하고, 지도교사-지도학생간의 상호협력도 향상되어야 할 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권2호
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• pp.408-415
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• 2004

이 연구는 인지갈등전략을 사용한 중학생들의 작용과 반작용에 관한 수업에서 인지갈등 해소 지연에 따른 학생들의 개념변화의 차이를 알아보았다. 인지갈등이 일어나고 있는 동안 학습자는 의식적 무의식적으로 인지갈등을 해소하기 위해 여러 정신 과정과 육체적인 활동이 이루어지리라 생각할 수 있다. 그러나 아직까지 이에 대한 연구는 별로 이루어진 바가 없었다. 이 연구에서는 인지갈등을 유발한 후 어느 정도의 시간이 경과한 다음 인지갈등을 해소하는 것이 개념변화에 효과적인가를 알아보기 위해 연구대상을 즉시해소 집단, 2일지연해소 집단, 7일지연해소 집단으로 나누었다. 세 집단에 대해서 작용과 반작용에 관한 문항으로 사전개념검사와 해소직전개념검사, 사후개념검사, 지연개념검사를 실시하였으며, 설문조사를 통해 지연해소 집단의 학생들이 인지갈등 해소를 지연하는 기간 동안 인지갈등 해소를 위해 어떠한 활동을 하였는지 알아보았다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 즉시해소 집단이 지연해소 집단보다 개념변화 정도가 유의미하게 큰 것으로 나타났다. 즉, 즉시해소 집단이 2일지연해소 집단과 7일지연해소 집단보다 사전개념검사에서 오개념을 가졌던 학생들이 지연개념검사에서 과학적 개념으로 더 많이 바뀌었다. 둘째, 지연해소 집단의 학생들은 인지갈등 해소를 위해 동료와의 상호작용을 통한 방법을 가장 많이 사용하였다. 셋째, 지연해소 집단 내에서 인지갈등 해소를 위해 시간을 소모한 학생이 그렇지 않은 학생보다 개념변화가 유의미하게 큰 것으로 냐타났다. 위의 연구결과를 볼 때, 인지갈등전략을 사용한 중학생의 과학수업에서 인지갈등 해소를 지연시키는 것보다 불일치 상황을 인지하고 있는 상태에서 즉시 해소기키려고 하는 것이 개념변화에 더 효과적임을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.71-76
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• 2004

현재 ERP와 CRM은 대부분 전통적인 기능적 수행에만 초점이 맞추어져 있다. 그러나 최근의 경영환경은 인터넷(Internet)과 이를 기반으로 하는 전자상거래의 비약적 발전에 기인하여 시장의 변화를 가져왔으며, 이는 대부분 e-비즈니스화 되어 가고 있으며, 이를 추진하면서 제휴기관과의 관계증진, 고객관계의 혁신적 개선은 물론 조직내부의 업무프로세스의 획기적 개선을 통한 경쟁력 강화를 적극적으로 전개하고 있다. CRM(Customer Relationship Management)은 기업이 획득한 고객을 지속적으로 유지하고, 기업에 대한 고객의 가치를 증진시키기 위해 기업과 고객간의 상호 이익적 관계를 형성 유지 강화하려는 기업의 일련의 마케팅과정으로 다양하고도 수많은 고객들의 정보를 기반으로 수행되기 때문에 고객 정보를 파악할 수 있는 시스템 기반을 필요로 하며, 생산과 상품의 전달경로, 마케팅, 그리고 의사결정 등의 경영 카테고리와 연관되어 있다. 한편 ERP는 SCM과 CRM 및 SEM(Strategic Enterprise Management)등으로 기능을 확대해감에 따라 21세기의 ERP는 e-비즈니스의 전략적 도구로 발전해 갈 것이다. 본 논문에서는 이를 위한 중재 도구를 제시함으로써 고객에게 더욱 더 효율적이고 고 부가가치 있는 의미 있는 데이터들의 통계적 기계 학습법을 통해 CRM의 기능들을 효율적으로 분류할 수 있도록 한다. 또한 시스템 특징으로는 기존에 수작업으로 이루어지던 파일의 분류 작업을 기계 학습법을 통한 에이전트가 자동으로 수행함으로써 사용자가 좀 더 효율적으로 작업을 수행 할 수 있도록 한 것이다.