• 한국비블리아학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.47-72
• /
• 2018

디지털 시대에서 기록의 품질 확보는 기록자산으로서의 가치를 결정하는 중요한 요소이다. 기록의 품질은 주로 IT 시스템을 이용하는 모든 기록의 생산과 활용 과정에서 기록 요건을 얼마나 일관성 있게 적용할 수 있는가에 달려 있다. 그러므로 조직의 전체 영역에 적용할 수 있는 효과적인 기록관리 거버넌스의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 논문의 목적은 보다 가치 있는 기록을 산출하고 관리하기 위해 기록관리 거버넌스의 새로운 틀을 제시하고 이를 실행에 옮길 수 있는 방안을 제시하고자 함이다. 이를 위해 기록의 증거적 가치와 정보적 가치를 고려하여 기록의 생산, 유통, 활용, 저장, 보호 등 프로세스 전반에 대한 일관된 정책과 절차를 수립하고 운영하는 거버넌스 체계의 필요성을 제시하고, 2010년대에 제시된 정보 거버넌스 모델인 IGRM과 기록경영시스템 MSR 표준을 통합하여 실제 조직에 적용할 수 있는 기록관리 거버넌스 통합모델을 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.63-72
• /
• 2019

기업 혹은 조직 거버넌스의 하위개념인 비즈니스 거버넌스와 IT 거버넌스는 학계에서 주요 연구과제가 되어 왔다. 그러나 비즈니스와 IT 도메인의 매개적 구조체로서 프로세스의 중요성에도 불구하고, 프로세스 거버넌스(PG)의 연구는 상대적으로 미흡하였다. PG는 비즈니스 전략을 IT시스템 구현과 연계하는 활동에 집중하며, 기업의 본원적 가치 창조 활동을 설명한다. 본 논문은 정치학, 사회학, 행정학에서의 기본적인 거버넌스 개념을 연구하고, 거버넌스 유형을 6개의 카테고리로 분류했다. 그리고 PG에 대한 일련의 메타모델을 제안한다. 예를 들면 전통적인 핸더슨과 벤카트라만의 SAM모델을 수정한 neo-SAM 모델, 조직 거버넌스 네트워크 모델, 조직거버넌스 순차모델, 조직 거버넌스 메타모델, 프로세스 거버넌스 큐브 모델, COSO와 프로세스 거버넌스의 비교 모델, 마지막으로 프로세스 거버넌스 프레임워크 등이다. SAM모델과 neo-SAM 모델의 주요한 차이점은 비즈니스 거버넌스와 IT 거버넌스 사이에 프로세스 거버넌스 도메인을 포함한 것이다. 여러 개의 메타 모델 중에서, 프로세스 거버넌스 프레임워크가 핵심 개념 모델로서 이는 4개의 활동차원 - 전략연계, 권한강화, 직능향상, 자율조직 - 으로 구성된다. 연구자는 각 활동차원 별로 5개씩 총 20개의 변인을 설계했다. 4개의 활동차원 외에도 프로세스 거버넌스 사이클을 움직이는 6개의 순환 동력 - 탈규범력, 미시권력, 활력, 자기조직력, 규범력, 센스메이킹 - 이 있다. 4개의 활동차원과 6개의 동력으로 조직은 내외부의 환경 변화에 대한 프로세스 거버넌스의 융통성을 유지할 수 있다. 본 연구는 프로세스 거버넌스 역량 모델과 프로세스 거버넌스 변인을 제안하는 목적을 가진다. 업계환경은 기능 중심 조직관리에서 프로세스 중심 관점으로 변화하고 있다. 연구자가 제안하는 프로세스 거버넌스 프레임워크가 향후 프로세스 거버넌스 도메인의 연구 확산을 위한 맥락적 참조모델과 아울러 프로세스 거버넌스 측정도구의 개발을 위한 조작적 정의의 틀을 제공할 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권11호
• /
• pp.4331-4354
• /
• 2020

Nepal is a sensitive and disaster-prone country where safety and security risk are of high concern for travelers. Digital technologies can play a vital role in addressing safety and security issues in the country. This research work proposes a Digital tourism security system design for addressing the safety and security issues in tourism industry of Nepal. The study uses Design science research methodology to identify artifacts, interactions, information flow and dependencies between them which are then mapped with existing prevalent technology to provide design solutions. Data is obtained from interview of tourist and experts as a primary source and technical documents/draft, software documentations, surveys as secondary source. Generalized information model, Use cases model, Network architecture model, Layered taxonomy model and Digital tourism technology reference model are the outcomes of the study. The work is very important as it talks specifically about implementation and integration of digital technologies in tourism security governance at federal, provincial, municipal and rural level. The research supplements as a knowledge document for design and implementation of digital tourism security system in practice. As there is very less work on digital systems in tourism security of Nepal, this work is a pioneer and first of its kind.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제8권8호
• /
• pp.323-330
• /
• 2019

조직의 정보화 수준을 향상시키기 위해 CMMi는 단계별로 정보화의 효율성 및 품질 향상에 많은 역할을 하였다. 대학 조직에서도 이러한 CMMi의 개념에 맞춤형 IT 거버넌스 프레임워크를 활용한다면 대학 고유의 비전 실현을 위한 대학정보화 거버넌스로 자리 잡게 될 것이다. 본 논문에서는 이러한 CMMi의 staged model을 참고하여 대학 정보화에 적용할 수 있도록 개발한 대학정보시스템의 단계적 프레임워크를 제시한다. 먼저 대학 고유의 프로세스를 단계별로 적용하였고 실제로 대학 현장에서 접근하여 활용할 수 있다. 그리고 정보화 업무담당자 뿐 아니라 대학 본부의 업무 담당자 입장에서도 이를 준수하여 대학정보화 계획 및 예산에 적용할 수 있다. 계단형 프레임워크는 대학정보화 성숙도 및 Process로 분류하고 이를 대학정보시스템 수준 향상에 적용할 수 있는 방법을 제시한다.

• 지식경영연구
• /
• 제21권4호
• /
• pp.243-263
• /
• 2020

본 연구는 공공데이터 개방에 있어 공공데이터 제공자의 데이터 기여 측면과 공공데이터 사용자의 데이터 활용 측면을 고려하여 공공데이터 플랫폼 성과측정을 위한 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 NIST(2018)의 빅데이터 참조 아키텍처와 Neely et al.(2001)의 성과 프리즘을 기반으로 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역을 제시하였다. 구체적으로, 공공데이터 플랫폼 성과평가 영역은 이해관계자 기여, 빅데이터 거버넌스 역량, 빅데이터 서비스 역량, 빅데이터 정보기술(IT) 역량, 그리고 이해관계자 만족으로 구성된다. 본 연구에서 제시한 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역과 24개 평가지표에 대한 측정 문항은 총 75개 항목으로 구성되었다.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제60권6호
• /
• pp.43-54
• /
• 2018

The accurate estimation of reference crop evapotranspiration ($ET_o$) is essential in irrigation water management to assess the time-dependent status of crop water use and irrigation scheduling. The importance of $ET_o$ has resulted in many direct and indirect methods to approximate its value and include pan evaporation, meteorological-based estimations, lysimetry, soil moisture depletion, and soil water balance equations. Artificial neural networks (ANNs) have been intensively implemented for process-based hydrologic modeling due to their superior performance using nonlinear modeling, pattern recognition, and classification. This study adapted two well-known ANN algorithms, Backpropagation neural network (BPNN) and Generalized regression neural network (GRNN), to evaluate their capability to accurately predict $ET_o$ using daily meteorological data. All data were obtained from two automated weather stations (Chupungryeong and Jangsu) located in the Yeongdong-gun (2002-2017) and Jangsu-gun (1988-2017), respectively. Daily $ET_o$ was calculated using the Penman-Monteith equation as the benchmark method. These calculated values of $ET_o$ and corresponding meteorological data were separated into training, validation and test datasets. The performance of each ANN algorithm was evaluated against $ET_o$ calculated from the benchmark method and multiple linear regression (MLR) model. The overall results showed that the BPNN algorithm performed best followed by the MLR and GRNN in a statistical sense and this could contribute to provide valuable information to farmers, water managers and policy makers for effective agricultural water governance.