본 연구는 스타트업 투자성과와 연계된 창업가 역량, 재무정보 등 정량데이터를 기반으로 스타트업 투자자들의 투자결정요인을 분석하였다. 주요 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 창업 초기 종업원 수가 많고, 최고경영자의 지분비율이 높을수록 투자승인 확률이 높게 나타났다. 둘째, 재무적 특성에서는 기업의 매출액 규모가 작을수록 투자승인 확률이 높게 나타났다. 이러한 결과는 스타트업의 경우, 기업의 단기성과보다는 투자 결정에 있어 미래가치 혹은 다른 정성적인 요인이 더 고려된다는 점을 보여준다. 셋째, 창업가 특성에서는 CEO 교육수준(학력)이 높을수록 투자승인 확률이 높게 나타났다. 즉, 창업자의 학력은 성공적인 투자 여부에 핵심적인 변수이고 이것은 선행연구의 결과와 다르지 않았다. 또한, 학력과 투자유치의 연관성은 창업 3년 미만 스타트업에서 상대적으로 강하게 나타났다. 선행연구에서 투자정보공개, 관련 데이터 확보의 어려움으로 스타트업 투자에 관한 정량적 실증연구가 거의 진행되지 못한 점을 고려한다면, 본 연구는 설문조사 방식을 뛰어넘어 국내 초기 창업기업만을 대상으로 성공적인 투자유치와 연계된 스타트업의 평가요인을 정량적으로 분석했다는 점에서 중요한 의의를 갖는다.
의미적 지식기반인 온톨로지(ontology)에 대한 관심이 높아지고 있다. 온톨로지란 어휘나 개념의 정의 또는 명세로서, 인간과 컴퓨터의 의사소통 또는 지식의 표현과 저장, 활용 및 재사용을 위해 이용된다. 그러나 온톨로지를 구축하는 대부분의 방법은 체계적이거나 자동적이지 못하다. 도메인 전문가에 의존하는 전통적인 온톨로지 구축 방법은 시간과 비용이 많이 소요된다. 온톨로지 구축 툴은 많이 있지만 아직 인간의 노력을 필요로 한다. 또한 변화하는 도메인 지식을 온톨로지에 신속하게 반영하는 것은 어려운 일이다. 본 연구는 이러한 한계를 해결하기 위해, 도메인 전문가의 지식이나 경험을 최소화하면서 자동적으로 도메인 지식을 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은, 데이터 기반의 도메인 지식을 대상으로, 베이지안 망(Bayesian network)이 갖고 있는 데이터 분석에서의 장점과 온톨로지와의 관련성을 이용하여 온톨로지를 자동적으로 구축하는 것이다. 평판(flat panel) TV 경기예측 사례를 통하여 온톨로지를 구축하는 과정을 알아보았다. 구축과정의 타당성을 확보하기 위하여 디스플레이 산업 전문가들과의 인터뷰를 통하여 온톨로지를 완성하고, 해당 온톨로지의 타당성 검증을 위하여 멤버체크를 한 결과 매우 높은 타당성을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 온톨로지는, 실제로 산업경기 예측을 계획하고 구축하며 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.
생산자 폐기 책임 규제 강화로 인하여, 제조업 영역이 제품 제조(BOL) 뿐만 아니라 사용, 보수(MOL)와 폐기(EOL)까지 확장 수명주기로 확대 되고 있다. 또한 EOL상에서 개별 제품에 대한 제품 복원 관리 시스템 (PRMS: Product Recovery Management System)에 관한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 그러나 BOL, MOL과 EOL간의 정보 단절 문제, MOL상의 정보를 저장하고 사용할 수 없었던 문제는 EOL관리의 자동화를 저해한 큰 요인이다. 최근 유비쿼터스 기술의 발달로 개별 제품 추적이 가능해 졌지만, EOC 등의 식별부호(ID)만으로는 PRMS에 필요한 제품 정보를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 제품 ID로부터 MOL상의 정보를 연결하고, 국제표준 기반 정보모델을 이용하는 PRMS를 개발한다. 이를 위해: (1) PRMS에 필요한 정보를 국제표준(ISO10303-239 등)을 기반으로 모델링하고, (2) 제품 ID를 통해 MOL상의 정보를 수집하여 제품 복원에 대한 의사결정을 수행할 수 있는 PRMS를 설계하고, (3) 시제품 구현을 통해 제안된 데이터 모델 및 시스템의 유효성을 검증한다.
한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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pp.427-437
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2001
중소기업의 경우 ERP (Enterprise Resource Planning) 시스템 구축은 비용부담 때문에 개별적인 구축이 용이하지 않다. 따라서, 본 연구는 중소기업들의 비용부담을 해소하기 위한 ASP (Application Service Provider) 기반의 ERP 시스템을 제시한다. 시스템 개발에 있어, 한국의 중소기업 업무 현실을 반영한 체계적인 구현에 주안을 두었으며, 또한, 리눅스 환경의 안정성에 대한 장점의 활용과 데이터의 보안성 확보에도 많은 노력을 기울였다. 제시한 시스템을 통해 향후, 중소업체의 의사결정 수준 제고 및 생산성 향상을 기대할 수 있다.
연관규칙 (Association rule) 마이닝은 무수히 많은 데이터로부터 유용한 정보만을 뽑아내어 실생활에 적용하여 이점을 얻게 하는 데이터마이닝의 가장 핵심적인 연구분야이다. 마켓 기반 데이터들로부터 고객들의 구매유형을 분석하여 적절한 판매전략을 세우거나 기업 데이터로부터 특정 업무와 관련된 의사결정을 지원하는 등의 일이 모두 연관규칙을 기반으로 한다. 그러나 대부분의 연관규칙들은 시간을 고려하지 않는 않거나, 순차패턴만을 고려해왔다. 따라서 하루중 특정 규칙이 발생되지 않는 시간대에도 그 규칙에 대한 불필요한 노력이 있었다. 본 논문에서는 추출된 연관규칙들과 각 트랜잭션에 부여한 시간 정보를 분석하여 특정 항목 (Item) 집합들 간의 연관규칙이 빈번하게 발생하는 시간대를 추출한다. 추출되 시간 정보를 이용하여 시간대별 유용한 판매 전략을 세움으로써, 상품 판매를 극대화하고자 한다.
최근 다양한 데이터를 수집 및 분석하여 급변하는 기업에서 고객 니즈의 변화에 능동적인 대용이 필요하나 중소기업의 경우 비용 및 인력 문제로 인해 데이터 분석 및 정보를 수집하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 중소기업에서 다양한 고객 니즈 분석을 통해 맞춤형 상품과 서비스 제공이 가능하고, 중소기업들의 전략적이고 신속한 의사결정 지원을 위해서 BI, 프라이빗 클라우드, R-엔진을 분석하여, 프라이빗 클라우드 + R 엔진 기반의 BI 서비스 어플라이언스 설계 하였다.
한국 농업·농촌의 고령화 현상과 농업인구의 감소가 점차 심화됨에 따라 귀농·귀촌을 통한 인구 유입이 절실한 상황이다. 이를 위해서 귀농·귀촌 희망자가 의사결정 시에 도움을 받을 수 있는 귀농·귀촌 통합플랫폼을 구축 예정이다. 따라서 본 연구를 통해 빅데이터기반 귀농·귀촌 통합플랫폼 사용의도에 영향을 미치는 요인들을 분석하여 실제 플랫폼 구축 시 필요한 시사점을 도출하고자 한다.
자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발) 과제는 자율운항선박의 추진 및 전력 생산을 담당하는 핵심 기관시스템의 운전 상태를 실시간 모니터링하여, 계측 데이터 기반의 고장 진단/예측을 수행하고 장애 발생 시 원격 지원체계를 통해 체계적/전문적 정비를 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 자율운항선박은 선원이 없이 자율적으로 운항도 하지만, 핵심장비/기자재에 대해서도 실측 데이터를 기반으로 스스로 판단하여 고장여부에 대한 의사결정이 가능하여야 한다. 선박 기관시스템은 선박 운항의 안전과 정시 입·출항에 핵심이 되는 장비/기자재로써 자율운항선박 구현에 필요한 핵심 기술이다. 본 연구에서는 자율운항선박 핵심장비 중 보조기기 2종(Pump, Purifier), 배관(Seawater Pipe, Steam Pipe)의 성능 모니터링 및 고장예측/진단 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행한다.
실시간 유비쿼터스 환경은 센서로부터 얻어낸 데이터를 기반으로 상황을 인지하고 사용자에게 적절한 반응을 보이기까지 제한된 시간 내에 모든 것을 처리해야 한다. 전체적인 센서 데이터 처리는 센서로부터의 자료 확보, 상황 정보의 획득, 그리고 사용자로의 반응이라고 하는 과정을 거친다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어는 입력된 센서 자료 및 데이터베이스 또는 지식베이스로부터 일련의 자료들을 활용하여 상황을 인식하며, 그 상황에 적합한 반응을 하게 된다. 그런데 실시간 환경의 특징 상 센서데이터가 들어오면 각 가용 자원들을 검색하고 그 곳에 있는 미들웨어가 데이터를 처리 할 경우 어느 정도의 대기 시간이 필요한지를 결정해야 한다. 또한 센서 데이터 처리의 우선순위가 높을 때는 미들웨어가 현재 처리중인 데이터를 언제 처리를 중지하고 얼마나 대기시켜야 하는지도 결정해야 한다. 그러나 이러한 의사결정에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 미들웨어가 이미 센서 데이터를 처리하고 있고 동시에 새로운 센서 데이터를 처리해야 할 때 각 작업의 최적 대기시간을 계산하고 스케줄링하는 알고리즘을 제안한다.
인터넷을 통해 정보를 쉽게 공유하게 되면서 소비자는 제품이나 서비스를 이용하기 전 효율적인 의사 결정을 위해 먼저 작성된 다른 사람의 의견을 참고한다. 또한 기업은 이러한 소비자의 의견을 수집하여 제품의 피드백이나 마케팅 등 비즈니스적인 측면으로 활용한다. 수많은 상품평과 후기에서 특정 제품 또는 서비스에 대한 감성을 식별할 수 있다는 점에서, 감성분석은 소비자와 기업 모두에게 주목받고 있는 기술이다. 합리적인 결정을 위해, 소비자는 해당 웹사이트에서 제공하는 데이터를 참고하며, 이 데이터는 웹사이트마다의 기준에 따라 필터링된다. 하지만 제품/서비스에 따라 개인이 중시하는 부분이 다르기 때문에, 실질적으로는 다른 사용자의 의견을 참고하여 합리적인 결정을 내린다. 본 논문은 호텔의 리뷰를 여덟 가지 특성으로 구분하고, 각 특성별로 극성을 분석한다. 또한 사용자가 선호하는 특성에 가중치를 부여하여 순위를 나타내는 시스템을 제안한다. 극성분석 단계에서는 주어진 리뷰를 여덟 가지 특성으로 분류하고, 긍정/부정의 극성으로 분류하는 기계학습 알고리즘을 사용한다. 각각의 특성에 대해 가중치를 적용하여 얻을 수 있는 순서는 기존에 제공되는 순서보다 사용자의 선호도를 정확히 반영한다, 또한 본 논문의 제안을 호텔뿐만 아니라 다양한 제품/서비스에 적용하여 선호도를 반영한 순위 정보를 제공한다면 소비자의 합리적인 의사 결정에 도움을 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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