• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.106-114
• /
• 2009

In this study, we are analysing adverse drug events and proposing a technical structure of "adverse drug event surveillance system" using business intelligence technology, hoping that we can use the system commonly and actively. It is the recent trend to adopt both of electronic review and manual review process to surveil adverse drug events and this study construct CDW applying ETL in BI Technology. As the result of analysis, the data pool included 701 doctors who prescribed and 3059 patients(1528 male, 1531 female), of total 318,222 cases, 2,086cases(0.6%) were suspected as having adverse drug events. And the single type of T.bilirubin> 3mg/dL(ADE type-LabR0005) was the most common(548 among 2085 cases) within the framework of signals.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.103-115
• /
• 2014

Mobile-Office is the IT office that enables people handle their business anywhere and anytime without going to head office. It has propagated rapidly in domestic and foreign companies as the users who use mobile terminal such as smartphone have increased sharply. Mobile-Office is emerging as a new way of conducting business. It requires business environment to be changed to improve business efficiency, as fast-growing mobile-based economies emerges. Small and medium-sized companies's utilization ability for advanced IT technology is insufficient, and limitations exist on capacity of building and investment. They need different development methodologies and utilization methods. The purpose of this study is not only to consider the previous business environment problem on accessibility, mobility, effectiveness, complexity and consolidation, but to search more efficient methods for introducing applications to utilize various smart devices and websites with minimum investment in R&D.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.381-382
• /
• 2017

본 논문의 주요 목적은 시장집중도, 경쟁현황에 대한 산업정보를 분석, 생산하기 위한 비즈니스 인텔리전스 시스템을 제공하는 것이다. 이러한 산업정보들은 주로 전체 산업 내 기업들의 연도별 매출액으로 분석하였고 산업시장은 한국표준산업분류에 의해 세분화하였다. 이 연구를 통해 얻어진 결과는 수요자 중심형 산업/시장인텔리전스 시스템인 KMAPS에 하나의 모듈로서 적용하였고 그 결과는 전문가들의 정성적 분석 결과와 비교하여 신뢰성을 검증하였다. 이 시스템을 통해 얻은 시장집중도 및 경쟁상황정보는 기업들이 새로운 제품개발 후 시장진입 시 필요한 의사결정을 하는데 활용될 수 있다는데 본 연구의 의의가 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.14 no.4
• /
• pp.63-72
• /
• 2013

Business Process Intelligence (BPI) is one of the emerging technologies in the knowledge discovery and analysis area. BPI deals with a series of techniques from discovering knowledge to analyzing the discovered knowledge in BPM-supported organizations. By means of the BPI technology, we are able to provide the full functionality of control, monitoring, prediction, and optimization of process-supported organizational knowledge. Particularly, we focus on the focal organizational knowledge, which is so-called the BPM activity-performer affiliation networking knowledge that represents the affiliated relationships between performers and activities in enacting a specific business process model. That is, in this paper we devise a statistical analysis method to be applied to the BPM activity-performer affiliation networking knowledge, and dubbed it the activity-performer correspondence analysis method. The devised method consists of a series of pipelined phases from the generation of a bipartite matrix to the visualization of the analysis result, and through the method we are eventually able to analyze the degree of correspondences between a group of performers and a group of activities involved in a business process model or a package of business process models. Conclusively, we strongly expect the effectiveness and efficiency of the human resources allotments, and the improvement of the correlational degree between business activities and performers, in planning and designing business process models and packages for the BPM-supported organization, through the activity-performer correspondence analysis method.

• JOURNAL OF ELECTRICAL WORLD
• /
• s.298
• /
• pp.52-58
• /
• 2001

전력 규제완화, 지구환경문제 등의 사회환경 변화와 IT화를 비롯한 기술혁신으로 전력시스템을 둘러싼 환경이 크게 변화하고 있다. 이러한 동향을 두 개의 축으로 구분하여 분석해 보고자 한다. 하나의 축은 사회제도의 변화축이고 또 하나의 축은 전력의 공급측과 수용가측으로의 분류이다. 이 두 개의 축으로 나눌 수 있는 4개의 분야별로 새로운 비즈니스 동향과 그에 맞는 기술개발의 방향을 소개한다. 전력거래를 위한 시스템 개발, 수용가토털서비스의 인프라 만들기, ESCO 등의 에너지절약 비즈니스. 기설기기의 라이프사이클을 통한 코스트다운 등이 각 분야에 대응한 니즈라고 할 수 있을 것이다. 이러한 가운데 전력시스템을 구성하는 네트워크 중 노드에 해당하는 변전소의 역할에 대한 변혁이 요구되고 있으며, 사회적 니즈인 라이프사이클을 통한 코스트다운을 지향한 변전소의 설계를 실시하기로 하였다. 기기의 코스트는 주어진 기능수에 대하여 비선형 특성을 갖고 있다. 그 때문에 기능 삭감에 의한 코스트다운은 참뜻의 코스트저감으로 이어지는 것은 아니다. 필요한 기능만을 쌓아올리는 설계가 필요하다. 이제까지, 하드웨어만으로 구성되어 있던 변전소에 소프트웨어를 도입하여 시스템으로서의 인텔리전스를 부가하도록 요망되고 있다. 어디까지 소프트웨어를 늘릴 수 있는지 그 최적화도 검토하고 있다. 변전소의 인텔리전트화의 니즈를 살펴보았다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.24 no.4
• /
• pp.41-54
• /
• 2009

인터넷 서비스 데이터량의 지속적인 증가로 대량의 원시 데이터로부터 정보를 가공 처리하는 과정, 체계화된 정보의 저장 관리 및 유용한 정보를 추출하기 위한 분석 등에 분산 컴퓨팅 기술을 적용하는 움직임이 활발히 진행되고 있다. 기존의 RDBMS 기술, MPI 분산 처리 기술 등은 대규모 데이터 처리 환경에 적용하기에는 운영 환경, 기능/성능면에서 확장성 혹은 고비용 문제가 따른다. 그러므로 저가의 서버들로 구성된 대규모 클러스터 환경을 기반으로 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 새로운 시스템들이 대규모 데이터 처리를 요하는 인터넷 서비스 응용에 이용되고 있다. 이를 기반으로 바이오인포매틱스, 과학 시뮬레이션, 비즈니스 인텔리전스 등 다른 응용 영역으로 확대하여 클라우드 서비스로 제공하려는 비즈니스 모델이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 대규모 데이터 저장 관리 및 처리 기술 동향을 조사하고 클라우드 기반 서비스로의 발전 방향을 서술한다.

• The Journal of Bigdata
• /
• v.8 no.2
• /
• pp.201-222
• /
• 2023

As the e-Commerce gets increased based on the platform, a lot of small and medium sized sellers have tried to develop the more effective strategies to maximize the profit. In order to increase the profitability, it is quite important to make the strategic decisions based on the range of promotion, discount rate and categories of products. This research aims to develop the business intelligence application which can help sellers of e-Commerce platform make better decisions. To decide whether or not to promote, it is needed to predict the level of increase in sales after promotion. I n this research, we have applied the various machine learning algorithm such as MLP(Multi Layer Perceptron), Gradient Boosting Regression, Random Forest, and Linear Regression. Because of the complexity of data structure and distinctive characteristics of product categories, Random Forest and MLP showed the best performance. It seems possible to apply the proposed approach in this research in support the small and medium sized sellers to react on the market changes and to make the reasonable decisions based on the data, not their own experience.

• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.91-104
• /
• 2016

Business intelligence based on the data analysis come into the spotlight. Especially, information visualization of the analysis result is treated significantly. given the interest in big data technologies. Because corporate managers want to use the results of data analysis in the decision-making process and the visualization technology will give help with cognitive function and operation function. In this paper, the status of information visualization is reviewed and analyzed from the viewpoint of manufacturing service. Several implications are drawn and it is expected that they will help to developers and administrators of manufacturing sector who want to adopt information visualization applications.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
• /
• v.42 no.4
• /
• pp.84-90
• /
• 2019

Lately, there have been tremendous shifts in the business technology landscape. Advances in cloud technology and mobile applications have enabled businesses and IT users to interact in entirely new ways. One of the most rapidly growing technologies in this sphere is business intelligence, and associated concepts such as big data and data mining. BI is the collection of systems and products that have been implemented in various business practices, but not the information derived from the systems and products. On the other hand, big data has come to mean various things to different people. When comparing big data vs business intelligence, some people use the term big data when referring to the size of data, while others use the term in reference to specific approaches to analytics. As the volume of data grows, businesses will also ask more questions to better understand the data analytics process. As a result, the analysis team will have to keep up with the rising demands on the infrastructure that supports analytics applications brought by these additional requirements. It's also a good way to ascertain if we have built a valuable analysis system. Thus, Business Intelligence and Big Data technology can be adapted to the business' changing requirements, if they prove to be highly valuable to business environment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.271-273
• /
• 2001

웹 로그는 웹 서버를 통해 이루어지는 작업들에 관한 기록으로써, OLAP이나 데이터 마이닝과 같은 비즈니스 인텔리전스 기술로 분석되어 고부가가치 창출에 사용되는 중요한 자료이다. 웹 로그에는 파일 이름과 같은 물리적인 데이터가 저장되는데 이러한 데이터는 분석에 사용되기 전에 정제과정을 통해 의미 있는 데이터로 변환되거나 불필요한 경우에는 삭제된다. 웹 로그 데이터의 분량을 적정선으로 유지하면서 데이터 정제 작업의 일부가 해결되도록 하는 방법으로 웹로그 생성단계에서 시스템이 제공하는 필터를 쓸 수 있다. 그러나, 필터로는 웹 페이지의 내용이 동적으로 변경되는 경우 그 상황을 즉시 반영하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 웹 로그가 ‘지능적 웹 로거’를 통해 생성되도록 하여 이러한 문제를 해결하였다. ‘지능적 웹 로거’를 통해 불필요한 데이터의 생성을 막고, 물리적인 데이터를 신속하게 의미 있는 데이터로 변환하도록 하였다. 웹 페이지의 변경 내용을 웹 로그 생성에 즉시 반영하여 의미 있는 데이터 생성에 이용함으로써, 웹 로그 생성 후에 실행되던 데이터 정제작업 자체를 단순화시켰고, 웹사이트 관리자가 편리한 사용자 인터페이스로 로그 규칙을 만들어 적용할 수 있도록 하였다.