Traditional Business Intelligence environment is limited to support the rapidly changing businesses and the exponential growth of data in both volume and complexity of data. Companies should shift their business intelligence environment into Self-Service Business Intelligence (SSBI) environment in order to make smarter and faster decisions. However, firms seem to face various challenges in implementing and leveraging the effective business intelligence system, and academics do not provide sufficient studies related including the success factors of SSBI. This study analyzes the three cases of Korean companies in depth, their development process and the assessment of business intelligence, based on the theoretical model on the key success factors of business intelligence systems. The comparative analysis of the three cases including project managers' interviews and performance evaluations provide rich implications for the successful adoption and the use of business intelligence systems of firms. The study is expected to provide useful references for firms to fully leverage the effects of business intelligence systems and upgrade towards self-service business intelligence systems.
Recently, technology intelligence (TI) activities that support technological and/or market innovation have been important for many organizations to develop their competitiveness in trend of strengthening innovation-led economy. It is required to thorough understanding of TI-related activities and investigating methodology that can support these activities to facilitate technology opportunity exploration activities and increase the possibility of innovation. Thus, this research aims at first, investigating the taxonomy of objectives, information and methodology for technology opportunity development (TOD) through literature survey, second, deriving the TOD needs and current status analysis by conducting interview with various domestic firms, and finally, proposing an integrated framework of TI by synthesizing the results of the aforementioned investigation. Therefore, this research can suggest the strategic and political implications on TOD activities and moreover, propose a theoretical foundation to develop a supporting system for TI.
This paper theoretically derives an algorithm to discover a new type of social networks from workflow models, which is termed workflow-based social network intelligence. In general, workflow intelligence (or business process intelligence) technology consists of four types of techniques that discover, analyze, monitor and control, and predict from workflow models and their execution histories. So, this paper proposes an algorithm, which is termed ICN-based workflow-based social network intelligence discovery algorithm, to be classified into the type of discovery techniques, which are able to discover workflow-based social network intelligence that are formed among workflow performers through a series of workflow models and their executions, In order particularly to prove the correctness and feasibility of the proposed algorithm, this paper tries to apply the algorithm to a specific workflow model and to show that it is able to generate its corresponding workflow-based social network intelligence.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.12B
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pp.1509-1521
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2011
WfMC, which is one of the international standardization organizations leading the business process and workflow technologies, has been officially released the BPAF1.0 that is a standard format to record process instances' event logs according as the business process intelligence mining technologies have recently issued in the business process and workflow literature. The business process mining technologies consist of two groups of algorithms and their analysis techniques; one is to rediscover flow-oriented process-intelligence, such as control-flow, data-flow, role-flow, and actor-flow intelligence, from process instances' event logs, and the other has something to do with rediscovering relation-oriented process-intelligence like process-driven social networks and process-driven affiliation networks from the event logs. The current standardized format of BPAF1.0 aims at only supporting the control-flow oriented process-intelligence mining techniques, and so it is unable to properly support the relation-oriented process-intelligence mining techniques. Therefore, this paper tries to extend the BPAF1.0 so as to reasonably support the relation-oriented process-intelligence mining techniques, and the extended BPAF is termed BPAF2.0. Particularly, we have a plan to standardize the extended BPAF2.0 as not only the national standard specifications through the e-Business project group of TTA, but also the international standard specifications of WfMC.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.584-586
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2018
사이버 공격 기법이 다양해지고 지능화됨에 따라 침해사고 발생이 증가하고 있으며, 그에 따른 피해도 확산되고 있다. 이에 따라 보안 기업들은 다양한 침해사고를 파악하고 빠르게 대처하기 위하여 위협정보를 정리한 인텔리전스 리포트를 배포하고 있다. 하지만 인텔리전스 리포트의 형식이 정형화되어 있지 않고 점점 증가하고 있어, 인텔리전스 리포트를 수작업을 통해 분류하기 힘들다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개체명 인식 시스템을 활용하여 비정형 인텔리전스 리포트에서 위협정보를 자동으로 탐지하고 추출할 수 있는 모델을 제안한다.
We suggest a new way of specifying the co-evolution of product and process technologies, and integrating it into one of the well-received technology intelligence tools - a technology radar. Cross impact analysis enables us to identify the core technologies of product-process co-evolution. Combining expert judgment with its results, we can clarify the technological co-evolution trajectory with mainstream as well as emerging core technologies. Reflecting these in the assessment process of a technology radar, we could improve reliance of the technology assessment process and technology portfolio. From the academic perspective, our research provides a point where the co-evolution theory encouners technology intelligence methods. Practically, strategic capability of future-preparedness and strategic management could improve by adopting our method based on our example of co-evolution of semiconductor product and process technologies.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.153-154
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2009
최근 기업은 저장된 데이터를 비즈니스 인텔리전스 기반으로 통합하고 분석한다. 이를 위해서 기업들은 ETL(Extraction, Transformation, Loading) 기술을 이용하여 다양한 소스로부터 데이터를 추출하여 변환한 후 데이터웨어하우스에 저장한다. 그러나 데이터웨어하우스/데이터 마트 기반 비즈니스 인텔리전스 프로젝트들은 기존의 사용하던 툴이 기능상의 한계를 드러내면서 시스템 통합, 마이그레이션, 동기화 등의 어려움이 있다. 특히, 서로 다른 ETL 툴을 사용하는 경우 메타데이터의 통합, 데이터 실시간 동기화 기술, 데이터 표준화, 데이터 매칭 등이 어려워 부분적으로만 지원되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 다양한 데이터 통합 및 추출, 변환하여 데이터웨어하우스에 저장할 수 있는 XMDR-DAI를 제안한다.
Visualization elements as the technology to offer information to users effectively have become more important. In this study, we evaluate the usefulness of visualization elements in InSciTe which is a technology intelligence service developed by using Semantic Web technologies and text mining technologies for establishing R&D strategy using papers and patents. We propose design which can be preferred by users and applying methods of visualization elements through the quantitative and qualitative evaluation about each types of service. As a result of evaluation, we conclude that the visualization elements in InSciTe are implemented user-friendly to improve user's cognitive intuition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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