도시공간에 구현되는 새로운 미래도시 상으로서 유비쿼터스 서비스, 인프라, 기반기술 및 도시 관리 차원이 총체적으로 융합된 U-City는 범국가적 비즈니스 모델로 정부와 개별 지방자치단체에 의해 추진되고 있다. 하지만 정부 및 개별 지방자치단체가 추진한 U-City를 평가하고 그 파급효과를 측정할 명확한 체계가 구축되고 있지 못한 실정이다. U-City의 효율적이고 체계적인 성과측정은 U-City 비전 및 정책 목표의 달성을 지원하며, 성과기반의 예산 편성 및 자원의 효율적 관리를 지원할 것이다. 본 연구에서는 U-City 운영에 관한 사업의 성과를 평가하기 위한 객관적이고 종합적인 성과측정체계를 개발하고자 하였다. 문헌연구와 전문가 인터뷰를 이용한 탐색적 연구를 통하여 U-City 서비스, 인프라, 기술, 관리 등의 성과측정 영역 및 각 영역별 핵심성공요소(CSF)와 핵심성과지표(KPI)를 도출하였다. 전문가 인터뷰를 통해 지표 분류 체계와 내용에 대한 타당성을 검증하였고 AHP 기법을 이용하여 지표간의 전략적 실행우선순위를 위한 가중치를 도출하였다. 이를 이용하여 'U-City성과 전략맵 도출' 단계에서는 성과측정 영역 및 핵심성공요소를 대상으로 해당 U-City의비전 및 목표를 성취하는데 최단경로를 제시할 수 있는 인과관계를 도식화 하게 된다. 향후 도출된 U-City 성과측정체계를 실제 U-City에 적용시켜 검증함으로써 완성도를 높여 나감 은 물론, 유용성을 가시화할 수 있겠다.
본 연구는 모바일 시대의 진입, 글로벌 경쟁격화, 및 의료서비스 요구사항의 확대 등, 의료경영환경의 급격한 변화에 부응하기 위해 새로운 IT 기반 의료서비스가 필수적임에도 불구하고 이를 실현하고 있지 못한 중소형 규모 병원에 클라우드 기반 의료서비스를 제공할 수 있는 '중소형 병원의 클라우드 병원정보시스템(CHISSMH, Cloud Hospital Information System for Small Medium Hospitals)'의 아키텍처와 서비스 모델을 제시하였다. 스마트폰 시대에 진입하면서 개인단위의 클라우드 서비스는 일반화되었지만 비즈니스 단위의 서비스, 특히 병원정보시스템에 대한 클라우드 서비스의 도입은 초기단계이기에 이를 활성화하고자하는 차원에서 CHISSMH의 아키텍처를 개발하여 제시하였다. 특히 본 연구는 병원산업계에 클라우딩 서비스 도입 활성화를 위해 사용자관점이 아닌 서비스 제공자 관점에서 이에 대한 해결책을 제시하였다. 즉, 서비스 제공자가 고품질 및 합리적 가격의 클라우드 의료 서비스를 제공한다면 비록 일부 저해요인이 존재하더라도 도입이 활성화될 것으로 기대한다. 이를 위해 CHISSMH는 하드웨어뿐만 아니라 애플리케이션까지 가상화를 시도하여 자원공용화(Resource Pooling)를 추구함으로써 운영비용의 최소화를 통해 합리적 가격의 서비스를 제공할 수 있는 기술 기반 아키텍처와 서비스 모델을 제시하였다. 또한 CHISSMH이 15개 중소병원을 대상으로 서비스한 자료를 분석하여 CHISSMH의 합리성과 유용성을 제시하였으며, 전통적 소유형 HIS와 비교하여 44.5%의 IT 서비스 비용이 절감되는 것으로 나타났다.
업무프로세스관리(BPM) 시스템은 업무프로세스의 효율적인 실행, 통제 및 관리를 지원하는 소프트웨어 시스템으로서, 복잡한 프로세스를 자동화하고, 이를 효과적으로 관리하여 기업의 생산성 향상에 기여한다. 그러나, 상용시스템은 주로 프로세스의 자동화에 초점을 두고 있어 프로세스와 업무참여자 관점에서 효율적인 관리 방법을 제공하지 못하고 있다. 따라서, BPM 시스템은 프로세스 참여자와 전체 프로세스 효율성 향상의 관점에서 개선의 여지가 있다. 이에 본 논문에서는 업무프로세스를 보다 효율적으로 관리하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 업무참여자의 업무부하를 고려하여 전체 프로세스를 실행하는 방식으로서, 프로세스 참여자원 가운데 가장 큰 제약요소를 집중관리한다. 이러한 방식은 경영혁신이론으로 알려진 제약이론(Theory of Constraints)의 DBR (Drum-Buffer-Rope) 방법론을 기반으로 하고 있다. DBR 방법론을 활용하기 위해 우선, 업무프로세스와 DBR의 주적용모델의 차이점을 분석하고 업무프로세스에 적합한 드럼, 버퍼, 로프를 개발한다. 이를 토대로, 업무참여자의 업무부하와 프로세스 인스턴스 발생 패턴을 통제하는 BPM만의 DBR 방법론(BP-DBR, Business Process-DBR)을 제안한다. BP-DBR은 업무참여자의 업무환경과 전체프로세스의 효율성 개선에 기여할 것으로 기대한다. 이러한 기대효과를 증명하기 위해 기존 BPM의 프로세스 관리방법과 제안한 방법의 효과를 시뮬레이션 실험을 통해 비교한다.
본 연구는 교육서비스 프랜차이즈 제휴 운영에 있어 효과적인 자원배분을 위한 전략적 대안을 제시하고자 프랜차이즈 본사와 가맹원간 관계특성이 관계품질과 제휴의 관계적 성과에 미치는 프로세스를 제안하였다. 모델의 검증을 위해 교육업에 종사하는 가맹원을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수거된 설문지 중 200개의 설문지를 분석에 사용하였다. 분석결과, 대칭적관계보다는 비대칭적관계에 의해 관계품질의 수준이 더욱 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히 교육서비스의 경우 프랜차이즈 본사와 가맹점간 거래특유투자의 불균형이 관계품질을 저하하는데 가장 큰 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 또한 외국계 프랜차이즈와 비교하였을 때 국내 로컬 프랜차이즈는 외국계 프랜차이즈보다 역할과 책임의 불균형이 크고, 가맹점들이 기회주의행동을 할 가능성이 높은 것으로 나타났다.
최근 들어 설립 가능성이 높아지고 있는 인터넷전문은행은 고객과의 거래행태, 위험관리, 자본력, 지점 네트워크 등에서 일반은행과 상이한 특성을 가지고 있다. 이러한 인터넷전문은행의 성공 및 실패요인에 대해 기존 연구에서는 조직 생태학적 관점에 기반하여 규모의 경제와 학습 효과로만 설명하고 있다. 본 연구에서는 이러한 조직 생택학적 관점 대신에 조직의 전략적 선택 관점과 자원 기반 관점에 근거하여 인터넷전문은행의 성공요인을 도출하고자 하였다. 이를 위해 해외의 주요 인터넷전문은행 31개를 대상으로 은행의 규모와 수익성에 따라 구분하여 3개의 전략그룹을 도출하였으며, 각각의 전략그룹을 대표하는 기업 사례를 심층 분석하였다. 다중사례분석 결과, 인터넷전문은행의 주요성공요인이 도출되었으며, 국내 도입시 고려해 야 할 요인에 대한 논의가 이루어졌다.
비트코인은 2009년 사토시 나카모토가 제안한 암호 화폐로 중앙 기관 없이 통화가 발행, 관리되는 분산 합의 구조를 가지고 있다. 채굴은 이러한 분산 합의 구조의 중추를 담당하는 작업으로 대기 중인 비트코인의 거래를 블록화하여 비트코인의 블록체인(장부)에 포함시키는 역할을 한다. 블록의 생성에는 컴퓨팅 자원이 필요하기 때문에, 채굴을 담당하는 채굴자에게 보상으로 비트코인이 지급되며, 이 보상을 통해 새로운 비트코인이 발급된다. 비트코인은 2100만개 까지만 발행할 수 있도록 설계되었으며, 인플레이션에 대비하기 위해 채굴 과정에 반감기라는 개념이 도입되었다. 2009년에 50 BTC이었던 보상은 현재 12.5 BTC인 상태이나 채굴 보상의 실제 가치는 더욱 늘어났다. 이는 2017년 1월 12일 기준 1 BTC당 924,000원이던 비트코인이 2017년 12월 10일 기준 16,103,306원이 되어 실질 보상액을 증가시켰기 때문이다. 가격 상승으로 인해 신규 채굴자가 지속적으로 유입되고 있음에도 채굴이 실제로 어느 정도 수익성이 있는지에 대한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 비트코인의 채굴 구조를 살펴보고 비트코인의 채굴에 어느 정도의 수익성을 기대할 수 있는지를 살펴보고자 한다.
최근 들어 기술벤처기업에 대한 투자가 증가하고, 이를 위한 기술신용평가의 역할이 증대하였다. 그러나 금융권에서 바라보는 기술신용평가의 경우, 해당 기업의 신용등급이나 기술(력) 등급평가에 초점을 두어, 대상기술의 사업화 및 수익성 관점을 체계적으로 반영하지 못하는 한계를 지닌다. 따라서, 벤처캐피털(VC)이나 엔젤투자자를 비롯한 금융권에서 대상기술의 수익성 정보를 참조하거나 기술벤처기업 설립시 기술지분을 참고하는 등, 기존 기술이전거래 협상참조용이나 담보 보증용에 널리 이용되던 기술가치평가의 활용범위가 급격히 확대되고 있다. 제조 서비스 분야의 일반 기술 뿐만이 아니라, 바이오 제약 의료 분야 기술에서도 미래 투입되어야 하는 사업화 소요기간 및 비용을 고려하여 기술가치를 산정해야 할 때가 있다. 기존의 현금흐름할인법(DCF법)이 연속된 투자에 대한 고려를 못하거나 기술적용 제품의 상용화 투입비용에 대한 확률적인 속성을 반영하지 못하는 등 한계점을 지니고 있다. 그러나 기술과 투자의 가치는 기회가치로 보고 자원배분을 위한 의사결정 정보를 감안해야 하므로, 실물옵션의 개념을 적용하는 것이 바람직하다고 여겨진다. 흔히 기업가치를 평가할 때 주가의 변동성(volatility) 개념을 도입하여 전일종가 대비 익일시가의 분산값을 활용하기도 한다. 이러한 개념을 기술가치평가에 적용하기 위해서는 '주가의 연속성(상대적 미세한 변화)' 및 '양(+)의 조건'을 고려해야 하는데, 실제 기술가치평가 상의 현금흐름은 사업초기년도 음(-)의 값이 나타나거나 2~3년 내외의 짧은 수익예상기간 하에서는 주가와 같은 변동성을 도출하는데 무리가 있다. 따라서 많은 문헌에서 연구된 바와 같이, 실물옵션 기반의 기술가치 산정을 위한 블랙-숄즈 모형에서 변동성과 기초자산가치, 그리고 사업화비용 간의 관계를 살펴볼 필요가 있다. 아울러 옵션가격결정모형(Option Pricing Model)에서 불확실성을 반영한 기초자산의 현재가치와 사업화비용의 현재가치분이 특정 임계조건 하에서 '옵션행사 포기(NAT; no action taken)' 영역으로 구분되는 지를 수학적으로 도출하고 관찰변수(입력값)에 따른 옵션가치 산출표를 개발하여 제시한다.
본 논문은 분산자원 집합 거래시장의 활성화와 에너지 관리의 중요성이 증가되면서 에너지 관리 모니터링 기술로서 합산된 전체 전력으로부터 각각의 가전제품의 전력을 찾아내는 비 침입 부하 모니터 기법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 전처리를 통해 각 가전제품들의 power on-off상태가 나오도록 한다. 이러한 데이터를 LSTM을 모델로 사용하여 각 가전제품들의 power on-off 상태를 예측한다. 예측한 상태들을 데이터 후처리를 한 후, 실제 상태들과 비교하여 정확도를 측정한다. 본 논문에서는 전자제품의 개수, 데이터 후처리 방법과 Time step size를 다르게 하여 정확도를 측정하여 비교한다. 전자 제품의 개수가 6개이고, Round함수로 데이터 후처리 방법을 사용하고, Time step size는 6으로 설정하였을 때, 가장 높은 정확도가 나온 것으로 측정되었다.
팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.
SNS, 클라우드, Web3.0과 같은 새로운 IT환경은 '관계(relation)'가 중요한 요소가 되고 있다. 그리고 이들 관계(relation)는 거래, 즉, 트랜잭션을 발생시킨다. 그러나 우리가 사용하고 있는 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 그래프 데이터베이스는 관계(relation)를 나타내는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리하지 못한다. 본 논문은 확장 가능한 복잡 네트워크 시스템에서 활용할 수 있는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 토픽맵의 데이터 모델을 응용하여 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 저장하고 탐색한다. 토픽맵은 시멘틱 웹(Web3.0)을 구현하는 온톨로지 언어 중 하나로써, 정보자원들 사이의 연관 '관계(relation)'를 통해 정보의 네비게이터로써 활용되고 있다. 또한 본 논문에서는 컬럼형 데이터베이스인 카산드라를 이용하여 제안 기법의 아키텍처를 설계, 구현하였다. 이는 분산처리를 이용하여 빅데이터 레벨의 데이터까지 처리할 수 있도록 하기 위함이다. 마지막으로 대표적인 RDBMS인 오라클과 제안 기법을 동일한 데이터 소스, 동일한 질문에 대해 저장 및 질의를 하는 과정을 실험으로 보였다. 이는 조인(join) 없이 관계(relation)를 표현함으로써 RDBMS의 역할까지 충분히 대체 가능함을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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