전통적인 비즈니스 인텔리전스 환경은 빠르게 변하는 시장과 기하급수적으로 증가하는 데이터의 크기와 복잡성에 대처하는 데 한계를 보여왔다. 이에 기업들은 경쟁사 대비 더 빠르고 정확한 의사결정을 위해 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스(Self-Service Business Intelligence) 환경으로의 변모를 요구받고 있다. 그러나 실제 기업 현장에서는 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 환경 구축과 운영에 어려움을 겪고 있으며, 참고할 만한 사례를 포함하여 성공적인 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스에 관한 연구가 부족하다. 이에 본 연구에서는 비즈니스 인텔리전스 시스템의 핵심성공요인에 관한 기존 연구 방법론을 기반으로, 국내 3사 제조업 및 유통업체의 비즈니스 인텔리전스 개발 과정 및 활용 사례를 상세하고 깊이 있게 분석하였다. 조직-프로세스-기술 측면 7가지 핵심 성공요인에 대해 개발 목적과 구현 전략이 상이한 세가지 국내 사례를 비교 분석함으로써 비즈니스 인텔리전스 성공모델의 국내 기업 적용 가능성과 도입 전략의 시사점을 도출한다. 해당 프로젝트를 주도한 전문가들의 심층 인터뷰와 도입효과 평가를 통한 심층 비교 분석은, 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스의 구체적인 개발 과정과 난제, 활용에 대한 풍부한 시사점을 제공하고 기업의 비즈니스 인텔리전스 활성화와 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 고도화에 기여할 것으로 기대된다.
기업 경쟁력을 향상시키기 위해 차세대 비즈니스 인텔리전스를 기업에 도입하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구는 ERP를 도입한 기업들을 대상으로 하여 비즈니스 인텔리전스를 도입하는데 영향을 미치는 요인들을 분석하기 위한 연구모형을 제시했다. 연구모형과 설문조사를 바탕으로 실증분석을 실시함으로써 비즈니스 인텔리전스 도입을 위한 영향요인들을 도출하였다. 설문조사에 대한 분석결과를 설명하고 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스의 발견 알고리즘을 제안한다. 즉, 워크플로우 인텔리전스 (또는 비즈니스 프로세스 인텔리전스) 기술은 워크플로우 모델들과 그의 실행이력으로부터 일련의 인텔리전스를 발견, 분석, 모니터링 및 제어, 그리고 예측하는 세부기법들로 구성되는데, 본 논문에서는 워크플로우 모델과 그의 실행을 기반으로 형성되는 수행자들간의 협업 인텔리전스를 "워크플로우 소셜네크워크 인텔리전스"라고 정의하고, 그의 발견기법인 정보제어넷(ICN, Information Control Net)기반 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스 발견 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우 모델로부터 해당 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스를 성공적으로 생성할 수 있음을 증명하므로서 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.
지능형 사이버 공격 기법이 다양화됨에 따라 보안 침해 사건, 글로벌 범죄 등의 사건 발생이 증가하고 있다. 지능형 공격을 예측하고 대응하기 위해서는 공격 기법의 특성, 수법, 유형을 파악해야 한다. 이를 위해 수많은 보안 기업 회사에서는 다양한 공격 기법을 빠르게 파악하고 더 큰 피해를 막기 위해 보안 인텔리전스 보고서를 배포한다. 하지만 각 기업에서 배포하는 보고서에 대한 형식이 맞춰져 있지 않으며, 대량의 비정형 보안 인텔리전스 보고서가 배포되고 있다. 본 논문은 비정형한 보안 인텔리전스 보고서에 대한 문제점을 고려하여 정형화된 데이터로 추출하는 방안을 제안한다. 또한, 대량의 보안 인텔리전스 보고서를 파악하기 위해 소요되는 시간을 줄이고자 대량의 보고서를 주제별로 분류할 수 있는 보안 인텔리전스 보고서 토픽 자동 추출 모델을 제안한다.
비즈니스 프로세스 및 워크플로우 기술의 국제표준화기구인 WfMCl)에서는 최근 비즈니스 프로세스 인텔리전스 마이닝 분야에 대한 산업체의 관심이 증가함에 따라 프로세스 실행이벤트로그 표준포맷인 비즈니스 프로세스 분석로그 포맷, BPAF2) 1.0을 공식적으로 발표한 바 있다. 즉, 비즈니스 프로세스 인텔리전스 마이닝 기술은 비즈니스 프로세스 모델의 실행이벤트로그로부터 제어흐름, 데이터흐름, 역할흐름, 수행자흐름 등의 흐름중심의 인텔리전스와 최근에 관심이 집중되는 프로세스기반 소셜네트워크, 소속성네트워크 등의 관계중심의 인텔리전스를 마이닝하는 일련의 알고리즘들과 분석기법들로 구성되는데 현재의 표준포맷인 BPAF 1.0은 비즈니스 프로세스의 제어흐름 인텔리전스 마이닝에 초점 맞추고 있어 최근에 관심이 집중되는 관계중심의 인텔리전스 마이닝을 지원할 수가 없다. 따라서, 본 표준화 논문에서는 제어흐름 인텔리전스 이외에 데이터흐름, 역할흐름, 수행자흐름의 흐름 중심 인텔리전스 뿐만 아니라 프로세스기반 소셜네트워크, 소속성 네트워크의 관계중심 인텔리전스의 마이닝을 지원할 수 있도록 기존의 BPAF 1.0 표준포맷을 확장한 BPAF 2.0 표준포맷을 제안한다. 특히, 본 논문에서 제안하는 BPAF 2.0은 한국정보통신기술협회 표준총회의 e 비즈니스 프로젝트 그룹을 통한 국내 표준안의 기반기술이 될 뿐 만 아니라 BPAF 1.0을 제정한 WfMC 국제표준화기구의 국제 표준안의 확장에 기여할 것이라고 판단한다.
In this study, the resonant motion of a floating offshore wind system due to negative damping was mitigated by peak shaving algorithms of the NREL ROSCO controller, and the decreased gains of the blade pitch controller by the gain detuning method for the floating system was increased to the gains of onshore baseline controller to improve the power performance of the turbine. To check the performance of the controller, the dynamic responses between the existing gain-detuned pitch controller and the ROSCO controller with peak shaving control for an OC4 floating offshore wind system were compared. As a result of DLC1.1 at near-rated wind speed, when peak shaving was applied, the average generator power decreased by 1.9%, but it was confirmed that the standard deviation was reduced and stability was improved with fast pitch regulation. In addition, since peak shaving reduces the maximum thrust of the rotor, was confirmed that not only are the loads of the blades and tower reduced, but the surge motion of the floater is also reduced, and the tension of the mooring lines is reduced.
사이버 공격이 점점 복잡해지고 빠르게 진화하면서, 기존에 알려졌거나 향후 예견되는 위협에 대한 근거를 바탕으로 한 지식인 사이버 위협 인텔리전스(CTI)를 구축하고 공유하려는 노력이 최근 주목을 받고 있다. 특히, Transport Layer Security(TLS)와 같은 암호화 프로토콜을 활용해 암호화된 인터넷 트래픽이 증가하면서 패킷 페이로드(payload)의 분석이 어려워짐에 따라, 암호화된 네트워크 트래픽을 핑거프린팅(fingerprinting)하고 이 정보를 공유해 위협의 근거로 활용하고자 하는 시도들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 최근에 제안된 주요 TLS 핑거프린팅 기법 및 이를 사이버 위협 인텔리전스 구축을 위해 데이터베이스화 하는 사례를 소개한다.
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.
비즈니스 인텔리전스를 위한 통합 정보시스템의 운영을 위하여서는 무엇보다도 기업 내부와 외부에서 발생한 자료들을 상호 연계하여 통합 관리하여야 한다. 데이터의 통합관리를 위하여서는 기존의 데이터와 데이터들 사이의 일대일 매핑이 아니라 데이터의 생성부터 통합 저장까지의 변환 과정을 총괄적으로 표현하고 관리하여야 한다. 본 연구는 정보구조그래프를 확장함으로써 데이터의 변환구조들 뿐만이 아니라 세부 처리 단계들까지 통합 관리할 수 있는 방안을 제시하며, 이를 이용하여 비즈니스 인텔리전스와 같은 통합환경에서 데이터베이스의 품질 향상을 위한 활용방안을 제시한다.
본 연구의 목적은 비교문화 연구에 비교적 새로운 개념으로서 Earley and Ang(2003)이 도입한 문화 인텔리전스(cultural intelligence : CQ)를 적용하여 중소기업 수출담당자의 문화 인텔리전스가 해외시장정보 탐색과 해외시장정보 활용능력(마케팅적응, 관계적응) 간의 관계에 어떤 영향을 미치는지를 분석하는 것이다. 구조모형 분석방법으로서 SmartPLS가 사용되었고, 94개 수출중소기업을 대상으로 실증적으로 분석한 결과, 문화 인텔리전스는 해외시장정보탐색과 해외시장정보 활용능력에 부분적으로 조절적 역할을 하는 것으로 검증되었다. 문화 인텔리전스의 선행요인으로서는 수출담당자의 외국어유창성, 해외출장빈도, 다국어구사력, 해외출장용무, 문화선행학습, 해외체류경험 등이 유의한 요인으로 검증되었다. 연구결과에 의거하면, 해외시장정보를 습득-이해-가공하는 과정에 문화 인텔리전스의 역할이 큰 것으로 추론할 수 있다. 따라서 다차원적 성격의 문화 인텔리전스 강화를 위해 기업 및 수출지원기관의 차별화된 문화역량 교육 및 훈련프로그램 개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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