기존 연구에서 정보화전략계획(Information Strategy Planning)과 계획의 실현을 위한 절차와 산출물, 기법을 정형화하는 정보화전략계획 방법론(Methodology)에 관한 논의가 존재해 왔다. 그런데 이들은 기업 모델 도출을 위한 절차와 산출물 기법의 기술과 정형화에 그칠 뿐 그 하위 구성 요소인 데이터의 관리나 입출력 관계, 업무 지식, 경험에 대한 효과적인 관리에 관한 접근은 부족했던 실정이다. 게다가. 비 정형화된 지식이나 경험, 업무 성과 데이터 등의 정형화와 분류체계에 대한 전략적인 접근은 미비하다. 본 연구에서는 기업 자원을 프로세스. 조직. 환경. 정보시스템의 네 관점으로 분류한 기업 정보 분류 체계를 제시하고 그 구성, 내용, 범위를 살펴본다. 이렇게 분류된 데이터간 연관관계의 정의와 그 타당성 검증을 거쳐, 기업 자원의 전략적 관리를 위한 기업 모형 수립 방안을 제시하게 된다. 본 연구의 정보 관리 모델을 통해, 정형화된 데이터 뿐 아니라 비 정형화된 지식과 경험, 선진 업무 지식, 성과 지표를 효과적으로 활용하여 기업의 전략적 방향을 보여줄 수 있다.
능력기반 질의 처리기는 데이터 소스의 질의 처리 능력과 데이터 소스에 대한 목적 질의 (target query)를 입력으로 받아 목적 질의와 동일한 결과를 내는 질의 수행 계획을 출력하는 시스템이다. 이전 능력기반 질의 처리기에서는 AND 결합 질의(Conjunctive query)만을 처리하였기 때문에 데이터 소스의 질의 처리 능력을 충분히 이용하지 못했다. 본 논문에서는 AND 및 OR연결 (Disjunctive query) 형태의 목적 질의에 대한 질의 재작성 방법을 제시한다. 재 장성된 질의는 데이터 소스에서 처리 가능한 지원 질의(supported query)들의 유니온으로 표현된다. 제안된 시스템에서는 각 지원 질의의 질의 수행 계획에 대한 기여도와 수행 비용을 고려함으로써 질의 재작성에 필요한 탐색 공간을 줄이고, 최적화 된 질의 수행 계획을 생성할 수 있다.
CAPP는 매우 광범위한 활동과 목적을 포함하는 주제이다. CAPP 연구의 목적은 우선 공정계 획의 기능을 분석하여 각 공정계획 기능의 자동화(function automation)를 이룩하고 이러한 기 능을 통합(system integration)하는 것이다. 그리고 나아가 수작업에 의한 공정계획 과정이 필 요없도록 설계와 생산을 바로 연결시키는 것이다. 형상특징(feature)과 동시공학(concurrent engineering) 등이 이러한 관점에서 이루어지고 있는 연구들이다. 자동화와 통합화를 위해서는 각종 기술적 데이터와 정보의 표준화가 필여하다. 이러한 데이터의 표준화 없이는 각종 소프 트웨이간에 호환성이 있을 수 없으며, 전체적인 통합화는 불가능하다. 그러므로 전체적인 관점 에서 각종 정보와 설계와 생산 과정에 관한 정보 표준화가 이루어지고 전체적인 통합화, 자동 화가 이루어져야 한다.
건설 프로젝트에서 수집되는 생산성 정보는 공사 진행의 효율성 파악, 작업여건 및 투입자원의 분석, 프로젝트의 성과측정 등에 활용될 수 있을 뿐만 아니라 향후 공사계획 수립에 있어 유용하게 사용될 수 있는 매우 중요한 실적자료이다. 그러나 이와 같은 생산성 정보의 중요성에도 불구하고 기존의 국내 건설 산업은 생산성 데이터의 수집 및 측정방법 등이 아직 체계화 되어있지 못하고 생산성 데이터의 활용도 미진하며 이로 인해 대부분의 공사계획 수립을 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있어 계획 대비 실적에 대한 신뢰도가 그만큼 저하될 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 실제 건설 생산성 데이터의 축적을 통해 이를 향후 공사계획 수립에 유용한 실적자료로서 활용할 수 있는 건설 생산성 예측모델을 제시하고자 한다.
혼동 행렬 (confusion matrix)은 자극 또는 인식대상(데이터)에 대한 반응을 데이터화함으로써 인식대상(데이터)의 특성분석을 통하여 복잡한 시스템을 효율적으로 통제, 관리하기 위한 분석기법에 사용된다. 클러스터링은 인식 시스템을 위한 기법으로서 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 혼동 행렬을 이용한 최적화 모델을 통하여 클러스터링(Clustering) 문제의 새로운 접근법을 제시한다. 최근 수리 계획 분야에서 클러스터링 분야에 대한 연구가 계속되고 있는데 그러한 수리 모델과 혼동 행렬을 접목하여 새로운 모델을 제시한다.
$\Box$ R&D 빅데이터 및 정보학 기술 활용을 위한 플랫폼 인프라(KiRI Note) 구축 ${\circ}$ (목표) 연구자의 통상적 연구활동이 DB화 될 수 있는 플랫폼 구축 및 주제별 계산과학 플랫폼과의 연계 프로토콜 구축 ${\circ}$ (내용) KIST R&D Data Bank 및 KIST R&D Informatics 플랫폼 구축 서비스 ${\circ}$ (계획) 연차별 연구목표 및 목표 산출물 / 추진체계 / 연구진 구성 / 투자계획
본 연구에서는 원격탐사 데이터의 분류방법으로서 이차계획법을 토지피복 추출에 적용하였으며, 주제도 추출에 일반적으로 사용되는 최대우도와 신경망의 분류결과와 정확도를 비교하여 그 적용성을 검토하였다. 그 결과, 이차계획법에 의한 분류방법이 최대우도법에 비하여 평균 6%정도의 향상된 분류결과를 도출할 수 있어서 원격탐사 데이터의 분류에 이차계획법을 적용할 수 있으리라 판단되었다. 또한 이차계획법에 의한 분류에서는 클래스 구성비가 클래스 결정에 직접적인 영향을 주어 기존의 이진적인 분류방법에서 무시되었던 결과 값들을 명확하게 나타낼 수 있었다.
기존의 연구비 관리업무는 예산계획, 예산편성 및 예산정산 부분으로 관리됨으로써 여러 가지 문제점이 발생된다. 연구비의 안정적인 확보와 효율적인 운영 및 투명한 집행을 위하여 이러한 문제점의 해결이 절실하게 요구되고있는 실정이다. 본 논문은 이러한 문제점들을 해결하고자 엔터프라이즈 환경의 연구비 통합관리 데이터 웨어하우스를 개발하였다. 본 논문에서의 핵심 요소는 정보검색 에이전트와 정보통합 에이전트이다. 정보검색 에이전트에서는 기존의 예산계획 DB, 예산편성 DB, 예산정산 DB의 데이터를 이용하여 사용자가 원하는 정보를 찾아주는 역할을 수행한다. 정보통합 에이전트에서는 정보검색 에이전트에서 수집한 데이터를 추출, 전송, 가공, 로딩하여 통합 데이터베이스에 저장한다. 또한, 정보통합 에이전트에서는 다수의 정보소스를 사용자가 하나하나 접근하여 검사하는 노력을 줄여주고 사용자에게 불필요하다고 판단되는 데이터를 걸러주는 역할을 수행한다. 엔터프라이즈 환경의 REIM 데이터 웨어하우스는 사용자 요구사항을 최대한 반영한 기능들로 연구비 관리정책의 수립에 필요한 다양한 형태의 의사결정 지원정보를 제공한다. 최종 사용자에게는 원하는 분석정보를 신속하게 접근하여 단편적인 관점보다는 종합적인 관점에서 다양한 분석자료를 제공받을 수 있도록 하였다. 또한, 3개의 시스템을 하나로 통합한 결과 데이터의 공유, 시스템 통합, 운영비용 절감, 의사결정 지원환경을 단순화시키는 효과를 제공한다.
본 연구에서는 도서관발전종합계획에 대한 언론보도를 빅데이터 분석 기법을 활용하여 시기별 동향과 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 국내 주요 포털 사이트를 통해 2009년부터 2017년까지 관련 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 텍스트 마이닝 과정을 통해 정제된 단어를 도출하였고 이를 바탕으로 빈도분석 및 중심성 분석, 구조적 등위성 분석 등을 수행하였다. 분석 결과 제1 2차 도서관발전종합계획이 시행되는 동안 도서관 정책의 흐름이 외연적 성장에서 도서관 운영의 내실화 고도화의 흐름으로 변화하고 있었으며, 도서관 시설 확충과 같은 특정 정책에 국한되어 언론보도가 이루어짐을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 도서관발전종합계획으로 대변되는 도서관 정책을 어떤 관점에서 인식하고 이해하고 있는지 확인하는데 유용한 자료로 사용될 수 있으며, 향후 도서관발전종합계획의 비전을 모색하는데 활용되기를 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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