이 연구의 목적은 광역지방자치단체에서 사용하고 있는 단위과제 운영상 문제점을 조사 분석하고, 그 과정에서 도출된 시사점을 제시하는 것이다. 기능분류체계의 최하위 단위이자 보존기간 책정 단위인 단위과제의 신설부터, 단위과제 보존기간 책정, 단위과제카드 생성, 기록물 편철까지 일련의 운영 과정에서 나타나는 문제점들을 지적하고 사례를 소개하였다. 그리고 체계적이고 효율적인 기록물 관리를 위하여 단위과제 운영에 있어 개선되거나 고려해 봐야할 요소들을 제시하였다.
이 연구는 정부기능분류체계가 기록분류에 어떻게 적용되고 있는지, 그 가능성과 한계는 무엇인지 밝히기 위한 것이다. 자료 수집을 위해 6개 중앙행정기관의 기록관리전문직 6명을 대상으로 3회에 걸친 집단면담을 실시하였다. 우선 공공기록물관리법률 분석을 통해 기록물분류제도를 살펴본 후, 정부기능분류체계를 기록분류에 적용함으로써 얻을 수 있는 편익의 유형을 조사하였다. 면담 자료를 토대로 단위과제를 활용한 기록물철 분류의 실태와 문제점을 구조 및 운용 측면에서 분석하였다.
At present, companies write daily work record or use bar-code in order to collect distribution flow data in real time. However, it needs additional works to check the record or read the bar-code with a scanner. In this case, human error could decrease accuracy of data and it would cause problems in reliability. To solve this problem, RFID (Radio Frequency Identification) is introduced in many automatic recognition sector recently. RFID is a technology that identification data is inserted into micro-mini IC chip and recognize, trace, and manage object, animal, or person using wireless frequency. This is being emerged as the core technology in future ubiquitous environment. This study is intended to suggest RFID application method in franchise business. Traceability and visibility of individual product are supplied based on EPCglobal network. It includes DW system which supplies various assessment data about product in supply chain, financial transaction system which is based on product transaction and position information, and RFID middleware which refines and divides product data from RFID tag. With the suggested application methods, individual product's profile data are supplied in real time and it would boost reliability to customer and make effective cooperation with existing operation systems (SCM, CRM, and e-Business) possible.
This paper investigates empirically the relationship between various business portfolio properties (particularly technological properties) and chaebol's performance using data on the 50largest chaebols in Korea. In addition to the traditional indexes to measure diversification such as entropy index, we calculated inter-industry technological similarity using R'||'&'||'D expenditure data by industry and 1990 Input-output Table in korea, and obtained chaebol-level technological relatedness and internal transaction proportion from chaebols' business profile, inter-inustry technological similarity and 1990 input-output table. We applied factor analysis on 13 business portfolio property indexes and showed that they could be grouped into 3 dimensions. diversification scope, inter-business relatedness and degree of vertical integration. In this paper, using 50 largest chaebols' financial data (1989-1994), we analyzed empirically the effect of business portfolio properties on ROS(Return On Sales) which is conventional index for firm performance and on TFP(Total Factor Productivity) growth which is a pure measure of firm performance. To utilize the advantage of panel data, FEM(Fixed Effect Model) and REM(Random Effect Model) were used. The empirical result shows that the entropy index as a measurement of inter-business relatedness in not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtained three findings. First, only VI(Vertical integration) has a significant positive correlation with ROS. Second, when using TFP growth as an dependent variable, both TR(Technological Relatedness) and VI are significant and positively related to the dependent variable. Third, the interaction term between TR and VI is significant and negatively affects TFP growth, meaning that TR and VI are substitutes. These results suggest strategic directions on restructuring business portfolio. As VI is increased, chaebols will get more profit. A higher level of either TR or VI will increase TFP growth rate, but increase in both TR and VI will have a negative effect on TFP growth. To summarize, certain business portfolio properties such as VI and TR can be considered "resources" themselves since they can affect profit rate and productivity growth. VI and TR have a synergy effect of change in profit rate and productivity growth. VI increases ROS and productivity growth, while TR increases productivity growth representing a technological synergy effect.t.
EDI(Electronic Data Interchange)는 빠른 정보 제공, 문서 작업 감소, 원활한 정보교환, 고객 서비스 향상 등의 장점을 지니고 있어 수년간 기업 활동을 지원하는 수단으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근 인터넷을 통해 e-비즈니스 환경이 구현됨에 따라 EDI는 e-비즈니스를 수행하는 문서양식과 서식, 문서내용, 비즈니스 프로세스, 문서 처리방법 및 표현방법 등을 포함하는 정보활동의 총체적 개념인 ebXML(electronic business eXtensibleMarkup Language) 프레임워크(Framework)로 변화해 가고 있다. 이러한 ebXML 프레임워크를 산업에 적용하기 위해서는 비즈니스 프로세스(BP)나 핵심 컴포넌트(CC), 협력규약 프로필(CPP), 협력규약 합의(CPA)를 등록하는 등록저장소, 메세징 시스템 등이 필요하다. 본 연구에서는 타 산업에 비해 상대적으로 EDI를 많이 사용하고 있는 항만물류산업을 대상으로 EDI 시스템의 현황 및 문제점과 업무 프로세스를 분석하였다. 업무 프로세스 분석을 통해 ebXML프레임워크의 핵심요소인 등록저장소에 등록될 비즈니스 프로세스를 UN/CEFACT 모델링 방법론(UN/CEFACT Modeling Methodology)을 사용하여 정의하고 모델링 하였다. 본 연구에서는 ebXML 프레임워크를 항만물류산업에 적용하기 위해 UN/CEFACT 모델링 방법론에 따라 협업(Business Collaborations), 트랜잭션(Business Transactions), 문서흐름(Business Document Flows), 구성법(Choreography), 패턴(Pattem) 등을 UML(Unified Modeling Lanfuage)로 표현하였으며, 본 연구결과를 통하여 ebXML 프레임워크를 타 산업에 적용할 수 있는 메타방안을 제시하고 있으며, 항만물류산업에 속한 개별기업에서 실제 시스템을 구현할 수 있는 비즈니스 프로세스 설계를 목적으로 하고 있다.
This paper investigates empirically the relationship between various business portfolio properties (particularly technological properties) and chaebol′s performance using data on the 50 largest chaebols in Korea. In addition to the traditional indexes to measure diversification such as entropy index we calculated inter-industry technological similarity using R&D expenditure data by industry and 1990 Input-output Table in Korea, and obtained chaebol-level technological relatedness and internal transaction proportion from chaebols′business profile, inter-industry technological similarity and 1990 input-output table. We applied factor analysis on 13 business portfolio property indexes and showed that they could be grouped into 3 dimensions, diversification scope, inter-business relatedness and degree of vertical integration. In this paper, using 50 largest chaebols′financial data (1989-1994), we analyzed empirically the effect of business portfolio properties on ROS (Return On Sales) which is conventional index for firm performance and on TFP(Total Factor Productivity) growth which is a pure measure of firm performance. To utilize the advantage of panel data, FEM(Fixed Effect Model) and REM(Random Effect Model) were used. The empirical result shows that the entropy index as a measurement of inter-business relatedness is not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtained three findings. First, only VI (Vertical integration) has a significant positive correlation with ROS. Second, when using TFP growth as an dependent variable, both TR(Technological Relatedness) and f[ are significant and positively related to the deepened variable. Third, the interaction term between TR and VI is significant and negatively affects TFP growth, meaning that TR and VI are substitutes. These results suggest strategic directions on restructuring business portfolio. As VI is increased, chaebols will get more profit. A higher level of either TR or W will increase TFP growth rate. but increase in both TR and VI will have a negative effect on TFP growth. To summarize, certain business portfolio properties such as VI and TR can be considered "resources" themselves since they can affect profit rate and productivity growth. VI and TR have a synergy effect of change in profit rate and productivity growth. VI increases ROS and productivity growth, while TR increases productivity growth representing a technological synergy effect.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권3호
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pp.204-209
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2002
The interest of data mining in artificial intelligence with fuzzy logic has been increased. Data mining is a process of extracting desirable knowledge and interesting pattern ken large data set. Because of expansion of WWW, web data is more and more huge. Besides mining web contents and web structures, another important task for web mining is web usage mining which mines web log data to discover user access pattern. The goal of web usage mining in this paper is to find interesting user pattern in the web with user feedback. It is very important to find user's characteristic fer e-business environment. In Customer Relationship Management, recommending product and sending e-mail to user by extracted users characteristics are needed. Using our method, we extract user profile from the result of web usage mining. In this research, we concentrate on finding association rules and verify validity of them. The proposed procedure can integrate fuzzy set concept and association rule. Fuzzy association rule uses given server log file and performs several preprocessing tasks. Extracted transaction files are used to find rules by fuzzy web usage mining. To verify the validity of user's feedback, the web log data from our laboratory web server.
기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.
대부분의 신상품들은 시장에서 급격히 사라질 뿐만 아니라 기존 상품들의 매출감소를 불러온다. 이처럼 수명주기가 짧은 상품으로 인해 소매상들은 과다한 재고를 보유하게 될 뿐만 아니라 소비자들은 자신들의 선호를 맞는 제품들을 발견하는데 어려움을 겪는다. 이런 문제를 해결에 하는데 있어서 추천 시스템은 좋은 해결방법이 될 수 있다. 그러나 대부분의 추천 시스템들은 소비자의 고정된 선호를 이용하기 때문에 변화하는 소비자의 선호를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 시간에 따라 변화하는 소비자의 선호를 반영한 추천 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론은 소비자의 동적 선호 프로파일 작성, 네이버 형성, 추천 리스트 작성의 3 단계로 구성되어 있으며, 모바일 이미지 거래 데이터를 이용하여 제안된 방법론의 유용성을 검증하였다. 시험결과 제시된 방법론의 추천 정확도가 전통적인 협업필터링의 정확도 보다 높았다. 이러한 결과를 통해, 본 연구에서 제한한 방법론이 짧은 수명주기를 가진 제품을 추천하는데 효과적이라는 결론을 내릴 수 있다. 따라서 향후 제안된 방법론을 현업에 적용하여 실제적 유용성을 검증할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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