• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.800-806
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• 2007

IT 벤처기업은 자본 대비 높은 수익성을 가지므로 지식기반 산업환경에서 많은 투자자들의 집중적인 관심을 받고 있다. 이러한 IT 벤처기업의 효율성을 평가하기 위한 방안으로, DEA 와 데이터마이닝 기법을 통합하는 방안을 제시하였다. 국내 코스닥 상장 기업 가운데 IT 에 주력하고 있는 벤처기업들을 대상으로 본 연구에서 제시한 효율성 평가방법을 적용 하였다. 대표적인 비모수적 분석기법인 Data Envelopment Analysis(DEA)를 이용하여 연구대상 기업들을 효율기업 및 비효율기업으로 구분한 후, DEA 의 효율성을 설명하는 모형을 logit 을 이용하여 구축하였다. DEA 는 기업의 상대적인 효율성을 측정하는 데에서 우수하지만, 효율성 정도를 설명하는 모형의 구축에는 한계가 있다. 이를 보완한 DEA 의 결과를 logit 과 통합한 효율성 모형에 대해서 데이터 마이닝 기법인 logit, 판별분석, Support Vector Machine(SVM) 등을 적용하여 IT 벤처기업의 효율성을 사전에 예측하여 평가 및 투자에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제13권3호
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• pp.513-537
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• 2010

"시장규율로서의 FDI" 가설에 따르면 직접투자 자금유입은 국내기업의 혁신활동에 영향을 미치는 시장구조에 변화를 주는 메커니즘으로 작용한다. STEPI의 2008 KIS 데이터에 대한 프로빗 추정결과는 Bertschek(1995)이 분석한 독일기업의 경우와 달리, 한국기업의 제품혁신을 설명하는데 FDI가 설명력이 없는 것으로 나타났다. 이의 근거로 본 연구는 한국 산업의 시장구조가 독일의 경우보다 독점적인데서 기인한다는 추론을 제시하였다. 2005, 2008년 데이터로 구성된 패널데이터 분석의 경우, GLS와 OLS의 행렬가중평균을 추정하는 임의 파라미터 추정법을 적용하였다. 그 결과는 단순 패널프로빗추정 결과와 상당한 차이가 나, 기업간 파라미터에 많은 파라미터 추정치 변화가 있음을 보여준다. 그러나, 패널추정치와 횡단면 추정치간 타 계수의 부호는 달라도 FDI에 대한 결과는 동일한 것으로 나타난다.

• 융합정보논문지
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• 제7권5호
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• pp.177-182
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• 2017

IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 같은 주요 ICT 기술이 제조 분야에 적용되기 시작하면서 스마트 공장 구축이 본격화 되고 있다. 스마트 공장 구현의 핵심은 공장 내외부의 데이터 확보 및 분석력에 있다. 따라서 빅데이터 분석 플랫폼에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 제조 공정 빅데이터 분석을 위한 플랫폼을 구성하고, 분석을 위한 통합 메소드를 제안하는데 있다. 제안하는 플랫폼은 대량의 데이터 셋을 분산 처리하기 위해 분석도구 R과 하둡을 통합한 RHadoop 기반 구조로서 자동화 시스템의 단위 공정 및 공장 내에서 수집되는 빅데이터를 하둡 HBase에 직접 저장 및 분석이 가능하다. 또한 기존 RDB 기반 분석의 한계점을 보완하였다. 이러한 플랫폼은 스마트 공장을 위한 단위 공정 적합성을 고려하여 개발되어야 하며, 제조 공정에 스마트 공장을 도입하고자 하는 중소기업에 IoT 플랫폼 구축의 가이드가 될 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.219-227
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• 2020

스마트팩토리는 가장 빠르게 발전하고 변화하는 4차 산업혁명 분야 중 하나이다. 스마트팩토리에서 도입정도와 성숙도 수준 평가는 중요한 부분에 해당한다. 본 논문에서는 국내 스마트팩토리를 도입한 중소기업들을 대상으로 설문 조사를 진행한 데이터를 바탕으로 스마트팩토리 도입 현황과 새로운 성숙도 평가 모델 기반 군집분석을 진행하였다. 설문에 응한 스마트팩토리 도입 기업의 약 68% 기업들이 기초수준에 해당하였고, 21% 정도만이 중간1 수준이었다. 대다수 중소기업들이 중간1로 진입하지 못한 가장 큰 이유로 자금부족을 꼽았다. 군집분석 결과, 군집별 패턴은 유사하지만 정도의 차이에 따라 '상, 중, 하' 3개로 군집됨을 확인할 수 있었고, 6 도메인 중 프로세스가 상대적으로 성숙도가 가장 높았고, 데이터가 가장 낮은 수준을 보였다. 이를 통해 6개 도메인 기반 새로운 스마트팩토리 성숙도 평가 모델을 활용하여, 보다 구체적이고 정량적인 성숙도 수준 측정 및 분석이 가능함을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.755-764
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• 2011

기업은 종종 과거의 필드 고장 데이터를 이용하여 미래에 필드에서 고장이 얼마나 일어날 것인지 예측한다. 특히 이런 예측은 필드에서 예기치 않던 고장모드 (failure mode)가 발견될 때 더욱 하고 싶어진다. 왜냐하면 기업은 이런 예측을 통해 미래에 품질보증 비용이 얼마나 될 것인지 파악하고, 고장 난 부품을 재빨리 수리하는데 필요한 여유 부품의 수를 파악하고 싶기 때문이다. 본 연구에서는 기업에서 생길 수 있는 요약 데이터를 사용하여 미래 필드에서 고장이 얼마나 발생할 것인지 예측하고, 이런 요약 데이터이외에 또 어떤 데이터가 생길 수 있으며 이때 분석결과가 어떻게 나올 수 있는지 알아본다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.219-225
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• 2014

현대는 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하여야 하기 때문에 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 최근 스마트 폰의 출현과 트위터, 페이스북과 같은 SNS의 발달로 실시간으로 다양한 고객의 목소리가 증가하면서 고객의 피드백을 파악하기 위해 이러한 빅 데이터를 이용 하는 것이 매우 효율적인 방법으로 부상하고 있다. 빅 데이터의 데이터 수집과 분석은 버즈(Buzz) 모니터링이라는 시스템을 통해 이루어지고 있다. 본 연구에서는 고객자체가 기업의 자산이며 서비스 산업의 대표라 할 수 있는 호텔기업의 CRM을 위한 방법으로 고객의 피드백을 파악하기 위해 빅 데이터를 활용하는 방법을 제안한다. 실제 국내 3개의 대표적인 특급호텔을 대상으로 빅 데이터를 이용하여 버즈모니터링 시스템을 통해 얻은 호텔고객평판 사례를 제시하여 그 결과를 분석하고 시사점을 고찰해 본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.321-324
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• 2015

본 논문에서는 SNS에 존재하는 특정 제품과 브랜드 또는 기업에 대한 평가, 의견, 느낌, 사용 후기 등의 소비자 생각을 수집하여 기업에서 향후 신제품 개발이나 시장 진출 및 확대 등의 경영활동에 활용할 수 있도록 SNS 빅데이터를 문석하고, 이를 활용하여 보다 소집단화 되고 개인화 되어가는 Micro-Trend 중심의 마케팅 활동을 할 수 있는 Micro-Targeting 관련 분석 정보를 제공 모델링하는 것을 제안한다. 본 연구에서는 SNS 데이터의 수집, 저장, 분석에 대한 내용을 다루고 있으며, 특히 마이크로타겟팅을 위한 정보를 머하웃(Mahout)의 유클리드 거리 기반의 유사도와 K-평균 군집 알고리즘을 활용하여 구현하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.457-460
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• 2014

본 논문에서는 네트워크의 발전과 빅 데이터 등의 차세대 기술에 발맞추어 단방향적 정보전달이 아닌, 고객 중심의 고객만족 서비스를 제안하고자 하나의 앱을 제작한다. 뷰티 캐스터 앱은 사용자들의 기본정보, 환경정보, 외부정보를 통합 분석한 '개인별 뷰티지수' 산출 등의 개인 정보 서비스와 함께 개인별 뷰티지수를 활용한 'Auto-counselling' 제공하고, 사용자의 정보로부터 획득한 히스토리를 분석하여 맞춤형 Commerce를 구성한다. 이러한 뷰티 캐스터 앱은 실제 코스메틱 기업에서 활용 가능하여 어플리케이션 상용화 시, 정보를 제공하는 기업과 기능을 제공하는 뷰티 캐스터 모두 이익을 얻을 수 있을 것이며, 이러한 뷰티 캐스터는 빅 데이터를 기반으로한 사용자의 니즈 파악이 빠른 어플리케이션 이므로 사용자들의 구매에 따라 컨텐츠가 변화하기 때문에 고객들이 원하는 정보를 빠르게 습득하여 전달 할 수 있다. 또한, 뷰티 지수의 고도화를 통한 '대한민국 코스메틱 지표화'를 기대하여 그 지표를 통해 고객들의 코스메틱 구매 기준을 마련할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.273-276
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• 2015

센서를 통한 제조업 생산 공정 데이터양의 폭발적 증가와 제조업의 서비스화 추세, 제조업의 미래산업과 빅데이터의 융합 추세를 고려해 보았을 때 앞으로 제조업에서 빅데이터의 영향은 점점 커질 것으로 예상된다. 따라서 한국의 제조업도 세계의 제조업 첨단화에 발맞추기 위해서 빅데이터의 활용을 장려하고 지원할 필요가 있다. 제조업의 실질적 효율성을 제공하는 효과의 임팩트가 가장 큰 기술 분야에서는 빅데이터 분석이 먼 미래에 도입을 고려할 분야가 아닌 현재의 최대 이슈이다. 제조업에서의 빠른 대응, 민첩성, 신뢰도 향상에서 기업들은 비용을 절감하고 자산의 효율적인 활용 측면에서도 단순한 제조공정에서 벗어나 많은 제조 기업들이 공장을 디지털화하고 스마트한 제조 공정 시스템 확보에 빅데이터를 구현, 활용해야 하는 단계이다. 빅데이터 활용은 현 시점에서 산업에 주는 영향으로 가장 파괴적인 기술이 될 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.37-51
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• 2015

인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.