• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.209-212
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• 2018

최근 4차 산업의 등장 이후, 세계적으로 제조혁신을 위한 스마트 팩토리 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트 팩토리란 ICT 기술과 기존 제조업이 융합하여 공장 내 장비, 부품들이 연결 및 상호 소통하게 하는 생산체계 의미한다. 하지만 스마트 팩토리는 빅 데이터, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, CPS 등의 다양한 기술 요소들이 집합된 기술이기 때문에 매우 고가의 구축비용이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 IoT, 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하여 중소기업의 영세성을 고려한 저비용의 스마트 팩토리 시스템을 제안하고, 제조기업에서 수집 가능한 데이터 분석과 서비스를 정의하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.1-11
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• 2008

This study compares the reasons why Large and Small companies are adopting and realization benefit electronic commerce(e-commerce) based on an assumption of difference between two groups of companies. We collected data for contemporaneous analysis by classification with two groups of companies in Korea and developed an integrated model from the empirical studies and made Question papers for inspection of created hypothesis.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2006.11a
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• pp.181-191
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• 2006

최근 많은 기업에서 전사적 자원관리 시스템의 보급이 활발히 이루어지고는 있으나, 해당 시스템의 기초데이터라 할 수 있는 생산실적의 수집에 있어 많은 문제점이 발생하고 있다. 생산실적의 늦은 수집은 효율적 기업운영에 치명적이라 할 수 있으며, 이러한 이유로 실시간 생산실적을 수집하는 POP시스템의 도입이 해결방안으로 널리 구축 운용되고 있다. POP시스템의 구축 및 운용에 있어 가장 중요한 사항은 정확한 생산실적의 실시간 수집이라 할 수 있으나, 적지 않은 구축 기업들에서 몇 가지 요인들로 인한 신뢰할 수 없는 데이터의 수집으로 기업 경쟁력을 떨어뜨리는 결과를 보여주고 있다. 본 연구에서는 이러한 요인들을 분석하고 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하며, 실제로 적용된 사례를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.134-136
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• 2017

The stock price of a companies may be changed according to not only the result of business performance but also the information and trends created by various investors. In this point, this study is to suggest a way to understand the relationship between big-data on each companies and its stock price, and to perform a simulation to examine it.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.19 no.5 s.89
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• pp.41-52
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• 2004

기업들은 전자우편, 전자상거래, 데이터웨어하우스, 네트워크 기반 응용 등에서 산출되는 대량의 데이터를 지속적으로 축적하기 위한 스토리지(storage) 기반 구축에 심혈을 기울이고 있다. 이는 기업들이 자신의 고객들에게 경쟁력이 있는 보다 나은 서비스를 제공할 뿐만 아니라 기업의 생산성을 높이기 위한 수단으로 활용하기 때문이다. 실제로, 기업에서 비즈니스 프로세스를 지원할 수 있는 스토리지 구축에 대한투자가 전략적으로 이루어지고 있으나, 여러 문제들에 직면해 있다. 본 고에서는 기존 스토리지 시스템들에서 야기되는 기술적 한계를 살펴보고, 이를 해결하기 위한 차세대 스토리지 시스템으로 연구가 진행되는 객체기반 스토리지 시스템의 기술을 살펴본다. 그리고, 개발된 객체기반 스토리지 시스템들의 사례 조사를 통해 기술 개발의 현 주소를 파악해 본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.541-544
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• 2021

본 논문은 어떤 기업의 주식 주문 정보를 담고 있는 호가창(limit order book)과 해당 기업과 관련된 뉴스 헤드라인을 사용하여 해당 기업의 주가 등락을 예측하는 딥러닝 기반 모델을 제안한다. 제안 모델은 호가창의 중기 변화와 단기 변화를 모두 고려하는 한편, 동기간 발생한 뉴스 헤드라인까지 예측에 고려함으로써 주가 등락 예측 정확도를 높인다. 제안 모델은 호가창의 변화의 특징을 CNN(convolutional neural network)으로 추출하고 뉴스 헤드라인을 Word2vec으로 생성된 단어 임베딩 벡터를 사용하여 나타낸 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락여부를 예측한다. NASDAQ 실데이터를 사용한 실험을 통해 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 방법에 비해 정확도를 최대 17.14%, 평균 10.7% 향상시켰다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.4
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• pp.313-322
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• 2009

Recently, According to computer technology has been improving, Massive customer data has stored in database. Using this massive data, decision maker can extract the useful information to make a valuable plan with data mining. Data mining offers service providers great opportunities to get closer to customer. Data mining doesn't always require the latest technology, but it does require a magic eye that looks beyond the obvious to find and use the hidden knowledge to drive marketing strategies Automotive market face an explosion of data arising from customer but a rate of increasing customer is getting lower. therefore, we need to determine which customer are profitable clients whom you wish to hold. This paper builds model of customer loyalty detection and analyzes customer patterns in automotive market with data mining using association rule and basic statics methods. With 4he help of information technology.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.6
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• pp.336-343
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• 2009

Companies often use database for performing task more efficiently and data mining for marketing and production efficiency through analyzing of the stored database. The use of the knowledge through the data mining maintains and provides a direction of development for the company. It could be as an additional competitive power for the company when decision making is necessary. This study is designing a model that predicts a rating of existing customer and consumption pattern with using actual data of the manufacturer and data mining methodology. The objective of this model is to improve profits for the company and brand value through connecting the marketing with identifying the customer's rating and consumer behavior.

• The Journal of Information Systems
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• v.16 no.1
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• pp.65-90
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• 2007

전통적인 비용수익 분석법 (CBA approach) 과 활동기준원가계산 방법 (ABC approach)과 같은 지금까지의 방법으로는 전략적 정보시스템이나 정보 하부구조를 효과적으로 평가하고 정당화하는데 한계가 있다고 지적되어왔다. 따라서, 본 논문은 정보시스템의 하부구조를 이루고 있는 데이터 웨어하우징을 스물여섯 개의 데이터 웨어하우징 성공사례 분석을 통해서 데이터 웨어하우징이 가치사슬 모델의 각 활동에 어떻게 활용되고 있는지를 분석하고, 경쟁우위적 관점에서 이들 사례들의 공통점을 찾아내어, 데이터 웨어하우징을 경쟁우위적 관점에서 보다 효과적으로 정당화할 수 있는 모델을 제시하고 있다. 이 모델은 기존의 정보시스템 정당화에 사용되어왔던 방법들의 단점을 보완하여, 기업들이 데이터 웨어하우징이나 경쟁우위를 확보하기 위해서 구축하는 다른 정보시스템들을 경쟁우위적 관점에서 정당화하고자 할 때 유용한 도구로써, 기존의 방법들과 병행해서 사용하면 보다 효과적으로 정보시스템들을 평가하고 정당화할 수 있으리라 생각된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.67-70
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• 2017

빅데이터는 인터넷의 발달로 인하여 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 양의 정보가 생산되어지는 데이터를 말한다. 빅데이터를 활용하는 다양한 사례 중 기업에서 활용된 사례로 사람들의 구매데이터를 분석하여 개인의 구매 취향을 분석한 뒤 구매자가 원하는 제품을 빠르게 안내하는 시스템이 있으며, 정부에서 빅데이터를 활용된 사례로는 사회복지 자금이 대상자들에게 제대로 지급되고 있는지 판단하여 부정수급자를 원천봉쇄 하는 시스템이 있다. 이처럼 빅테이터가 인간의 삶에 긍정적인 영향을 주는 등 다양한 분야에서 활용되고 있는데 본 논문에서는 빅데이터를 이용한 IoT의 활용사례를 알아보고, 긍정적 사례와 부정적인 활용사례를 분석한 뒤 그 발전방향에 대해 제시하고자 한다.