본 연구에서는 포항제철의 사례를 바탕으로 사용중인 중역정보시스템(EIS: Executive Information System. 이하 "EIS"라함)을 보다 효과적으로 개선하 기 위한 새로운 방법을 소개한다. 제시되는 전략적 분석 모델은 중역, 정보 제공 책임자, 비서진, 기존의 소프트웨어 트래킹을 주요 정보 제공원으로 하 며 단계를 결정한다. 각 단계에서는 과거 정보요구분석을 실시한 방법들의 효과성을 평가하고 새로운 방법들을 제시한다. EIS가 개발 의도와는 달리 사 용 빈도는 줄어들고 있는 추세를 보이는 경우가 많아 올바른 정보요구 도출 방법이 요구되고 있다. 사용자인 중역으로부터 정보요구를 잘 도출할 수 있 는 방법들이 적용 상에 많은 어려움을 보이고 있고 이에 대한 연구가 중요 함에도 불구하고 관련 연구가 부족한 형편이다. 그러므로 본 연구는 EIS의 개발 또는 개선의 경우에 있어서 중역의 정보요구사항을 명확히 정립하는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 수 있을 것이다.
중소기업의 글로벌화는 최근 화두가 되고 있는 창조경제의 핵심성과이다. 글로벌화를 위해서는 다양한 노력이 필요한 가운데, 본 연구에서는 중역들이 글로벌화를 추진하기 위해서 어떠한 동기부여가 필요한가에 대해서 확인하는 것에 초점을 두고 있다. 실증분석 결과, 중역들의 심리적 소유의식은 중소기업의 글로벌화에 강한 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 중역들의 소유의식은 의사결정 참여, 정보습득 권한, 그리고 절차적 공정성의 강화를 통해서 고취될 수 있다는 것을 실증적으로 제시하고 있다.
본 연구는 P사의 사례를 바탕으로 사용중인 중역정보시스템(EIS : Excutive Informaiton System. 이하 "EIS"라함)에서 차별화된 회장전용 시스템의 개선에 대한 연구방법을 소개한다. EIS는 80년대 후반에서 90년도 초반에 이르기까지 급격한 성장을 이룩한 정보시스템이다. 그동안의 EIS가 도입과 보급 단계에서 양적인 성장을 이루었다면, 이제부터는 개선과 발전의 질적인 성장을 이룩하여야 할 필요성들이 점차 커지고 있다. 이러한 시점에서 P사의 EIS가 보다 더 나은 시스템으로 발전하기 위한 토대로, 본 연구는 회장전용의 차별화 된 시스템의 프로토타입을 구성하였다. 또한 본 연구에서는 멀티미디어 기술, 하이퍼미디어 및 슬라이드쇼를 이용하여 차별화된 EIS를 구축하였다. 시스템 구축을 위하여 다양한 아이디어의 도입을 통한 아이디어 기반의 시스템 개발과, 기존 EIS의 정보 전달 형태의 입체화 방안, 갱신 주기별 정보제공 및 전략차별 방안과 정보의 체계적 제공 방안을 근본 연구 추진 방향으로 하여 시스템을 개발하였다. 따라서 본 연구는 현재 개발계획중이거나, 개발중인 EIS에 새로운 접근 방법으로 도움을 줄 수 있을 것이다. 수 있을 것이다.
본 논문에서는 스펙트럼 회복의 수단으로써 신경회로망을 사용하여 푸리에변환(FFT) 진폭성분 및 위상성분을 복원하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 각 프레임의 FFT 진폭성분들을 유성음 구간과 무성음 구간으로 검출한 후, 유성음 및 무성음 구간에 대해서 각 프레임의 FFT 진폭성분들을 저역, 중역 및 고역으로 각각 분리한 후에 각 대역의 FFT 진폭성분들을 저역용 신경회로망(NN), 중역용 NN, 그리고 고역용 NN의 입력으로 하여 각 NN에 학습시킴으로써 최종 FFT 진폭성분들을 구한다. 본 실험에서는 Aurora2 데이터베이스를 사용하여 FFT의 진폭성분을 복원하는 잡음제거의 알고리즘을 사용하여 여러 잡음에 대해서 본 알고리즘의 유효성을 실험적으로 확인한다.
EIS는 최고 경영자의 정보 욕구를 중촉키 위해 급격히 부상하고 있는 MIs의 한 서브시스템이다. 기업의 정보화추세와 정보기술활용의 저변확대로 말미암아 컴퓨터이 직접적인 혜택과는 그간 거리가 멀었던 기업의 중역들도 단말기 앞에 앉을 수 밖에 없게 되었다. 본 사례연구는 H사의 EIS구축 사례를 소개하고자 한다. 현재, 1차 개발이 완료되어 시험가동을 하고 있다. 그 성과를 자체 분석한 결과는 다소 실망적인 것이어서 2차 개발계획을 수립하여 추진 중에 있다. 1차 개발의 실패는 추후 보다 나은 EIS의 구축을 위해서 많은 교훈을 던져주고 있다. 따라서 본 논문에서는 1차적으로 개발된 시스템이 특성과 그것의 문제점을 찾는데 초점을 맞추었으며, 2차 개발의 방향도 아울러 소개하고자한다.
본 논문에서는 신경회로망(Neural network)에 시간구조를 도입한 시간지연 신경회로망(Time-delay Neural Network: TDNN)을 사용하여 잡음을 포함한 음성신호로부터 잡음을 제거함으로써 음성을 강조하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 먼저 각 프레임의 FFT 진폭성분들을 유성음 구간과 무성음 구간으로 검출한 후, 무성음 구간에 대해서는 각 프레임에서 이동평균을 취하여 음성을 강조한다. 유성음 구간에 대해서는 각 프레임의 FFT 진폭성분들을 저역, 중역 및 고역으로 각각 분리한 후에 각 대역의 FFT 진폭성분들을 저역용 TDNN, 중역용 TDNN, 그리고 고역용 TDNN의 입력으로 하여 각 TDNN에 학습시킴으로써 최종 FFT 진폭성분들을 구한다. 본 실험에서는 Aurora2 데이터베이스를 사용하여 FFT의 진폭성분을 복원하는 잡음제거의 알고리즘을 사용하여 여러 잡음에 대해서 본 알고리즘의 유효성을 실험적으로 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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