인터넷과 인트라넷 기반의 전자적 서비스를 통해 비즈니스 거래가 전자상거래 공간에서 보다 유용하고 확장된 비즈니스 개념들을 제공하게 하였다. 특히, 컴포넌트 기반 e-비즈니스 기술은 시스템과 응용 레벨 모두에서 e-비즈니스 이슈들을 해결하는 방향이 되고 있다 컴포넌트 기반시스템은 네트워크 간의 상호동작성, 여러 네트워크 환경들간의 이동성 등의 특성을 포함한다. 따라서, 전통적인 프로세스와 개발 모델들은 빠르게 변화하는 환경에 부적절한 구조를 가지므로, e-비즈니스 응용 개발자들은 컴포넌트 기반 웹 응용을 개발하기 위한 메커니즘으로 웹서비스기술을 시도하고 있다. 본 논문에서는 e-비즈니스 시스템을 구축하기 위하여 웹서비스 기반의 e-비즈니스 시스템 아키텍처에 특히 초점을 맞추고, 다양한 상황에서 e-비즈니스 도메인에 적용하기 위한 설계패턴을 식별하고 명세화한다. 또한 제안된 프로세스를 적용하여 e-비즈니스 응용을 위한 컴포넌트들을 개발하도록 프로토타입과 프레임워크를 연구하고 CAS(Customer Authentication system)을 개발하는 사례를 보여준다. 끝으로, e-비즈니스에서 컴포넌트 기반 개발 방향을 보여줄 것이다.
최근 전자상거래 비즈니스 사업 모텔 중의 하나인 e-Marketplace 모델이 각광 받고 있는 가운데 상당수 기업들이 e-Marketplace 사업에 투자를 하고 있거나 사업 추진을 고려중에 있다. 이러한 상황에 따라 해운 항만 분야에도 인터넷 사업의 진출기회가 확대되고 전략적 활동이 증가하고 있다. 또한 최근 항만관련 패러다임이 화물량 증대와 항만시설 확충이라는 양적 성장에서 고부가가치 창출이라는 질적 성장으로 바뀌고 있다. 선용품공급업은 전체 항만관련 산업에 있어서 중요한 고부가가치 창출업종 중의 하나이다. 하지만 광양항의 선용품공급업은 매우 영세하고 소규모로 운영되다 보니 항만서비스산업이 활성화되지 않고 있다. 따라서 본 연구는 광양항 항만서비스 산업의 발전을 위해 선용품 공급 확대를 위한 e-Marketplace 구축 방안을 제시하였다.
본 연구의 목적은 T커머스 동향을 파악하고 나아가 고객 데이터기반의 서비스를 향상할 수 있는 방안과 IPTV가입자 확대를 계기로 방송화면의 변화에 대한 발전모델을 제안하고자 함이다. TV매체를 통해서 모바일처럼 고객 맞춤형 쇼핑모델을 구현하고 이용고객의 만족도를 향상한다면 고객의 이탈을 줄이고 대화면을 통해 보다 편리한 쇼핑환경을 제공할 수 있을 것이다. 현재 T커머스방송의 현황과 문제점에 대해 알아보고 향후 전망에 대해 기술적으로 일부 검증된 모델에 대해 설명(채널 인 채널, AI스피커)하고 추가적으로 나아가야할 방향(스마트폰 연계서비스 확대, 고객데이터기반의 채널구성)에 대한 기술적 제안과 더불어 법적(방송법과 인터넷멀티미디어사업법) 제약요건에 대해 개선 방향을 이야기해 보고자 한다.
현재의 농업은 농촌인구 고령화 및 도시로의 인구유출로 인하여 심각한 노동력 부족을 경험하고 있으며, 다양한 경제적 문제를 안고 있다. 4G 통신의 보급으로 시작된 최근 발전 정보통신기술의 확산과 더불어 사물인터넷 기술이 새롭게 대두되며, 다양한 산업과 융합하여 혁신적인 가치를 창출하고 있다. 사물인터넷 기술과 농업의 융합으로 확장된 6차 산업으로 농업은 노동집약산업에서 IT기반의 고부가가치 융합산업으로 발전할 수 있게 되었다. 첨단 농업인 6차 산업의 핵심 구성요소인 스마트팜은 농장제어와 관련한 센서와 장치를 하나의 플랫폼으로 구성되어있으며, 최근 스마트팜은 단순한 농장제어가 아닌, 작물의 생육환경을 분석하고 환경에 맞는 생육환경데이터를 제공하는 방법으로 발전하였다. 본 연구에서는 전통적인 방법의 농업 문제점을 해결하고 생산성 향상 및 수익성 개선을 통한 농촌경제 활성화 방안으로서의 스마트 농업을 제안하고자 한다. 또한 최근의 첨단 정보통신기술이 어떻게 기업에 영향을 미칠 수 있는가에 대하여 스마트 농장을 구축하여 성공적으로 운영하는 사례 농가 인터뷰를 통하여 스마트 농업의 가능성을 살펴보고자 한다.
IoT 기술 도입특성들 중 어떠한 요인들이 기업의 기대성과에 영향을 미치는지를 파악하고자 하는 것이며, 아울러 IoT 신기술 도입을 검토하고자 하는 기업들이 고려해야 할 사전 요인들을 제시해 보고자 한다. 데이타 분석을 위해 국내․외 IoT(사물인터넷) 관련 데이타, 출판물 및 웹사이트 그리고 각종 연구기관 분석데이타와 보고자료를 기반으로 이론적 배경을 정리하였으며, 추가로 선행연구를 참조하여 UTAUT 관련 이론적 배경을 요약하였다. 데이터 분석을 위해 SPSS 22.0과 구조방정식모델 분석을 위해서 smart PLS 2.0 통계프로그램을 사용하였다. 기술통계분석은 신뢰성분석, 타당성분석 및 구조방정식 모델 분석과 연구가설을 검증하였다. 측정모형에 대한 분석을 통해서 내적신뢰성과 집중타당성 및 판별타당성이 충족됨을 확인하였으며, IoT 기술특성과 기대성과 간 관계, 기대성과와 도입의도 간 관계에 대한 가설 검증결과 모두 채택되었다. 따라서 IoT 기술특성은 기대성과에 긍정적 영향을 미치며 기대성과는 IoT 도입의도에 긍정적 효과를 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 IoT 기술특성과 기대성과요인이 도입의도에 미치는 영향에 관한 인과관계를 규명함으로써 IoT를 성공적으로 도입할 수 있는 지침을 제시함고 동시에 IoT를 도입하고자 기업들에게 사전 고려해야 할 요인들(공급사슬 유연성, 운영비용 절감, 자산활용 최적화 및 신규수익 창출)을 제시할 수 있는 연구기반을 조성하였다.
본 논문에서는 엔터프라이즈 워크플로우의 자원할당 및 성능개선을 위한 워크플로우 모델 (또는 비즈니스 프로세스 모델) 분석 도구의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 즉, 엔터프라이즈 워크플로우 모델의 분석기법은 크게 정적인 분석기법과 동적인 분석기법으로 나눠지는데, 본 논문에서 제안하는 분석기법은 정적인 분석기법에 해당하며, 국제표준화기구 WfMC의 표준 참조모델 중 인터페이스-1의 프로세스 정의 언어인 XPDL (XML Process Definition Language)을 기반으로 하는 워크플로우 모델의 구조적 패턴분석과 정의된 자원할당계획의 효율성분석을 지원하는 분석도구를 설계 및 구현한다. 결과적으로, 본 연구에서 제시한 분석도구는 워크플로우 모델을 워크플로우 관리시스템에서 실행하기 이전인 정의시점에서 해당 모델에 대한 유효성 분석을 가능하게 함으로써 엔터프라이즈 자원 할당 계획에 활용할 수 있을 뿐 만 아니라 모델의 정확성, 신뢰성, 효율성을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.767-785
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2021
With the rapid development of information technology, it is now possible to analyze the spatial patterns of cultivated land and its evolution by combining GIS, geostatistical analysis models and spatiotemporal big data for the dynamic monitoring and management of cultivated land resources. The spatial pattern of cultivated land and its evolutionary patterns in Luoyang City, China from 2009 to 2019 were analyzed using spatial autocorrelation and spatial autoregressive models on the basis of GIS technology. It was found that: (1) the area of cultivated land in Luoyang decreased then increased between 2009 and 2019, with an overall increase of 0.43% in 2019 compared to 2009, with cultivated land being dominant in the overall landscape of Luoyang; (2) cultivated land holdings in Luoyang are highly spatially autocorrelated, with the 'high-high'-type area being concentrated in the border area directly north and northeast of Luoyang, while the 'low-low'-type area is concentrated in the south and in the municipal area of Luoyang, and being heavily influenced by topography and urbanization. The expansion determined during the study period mainly took place in the Luoyang City, with most of it being transferred from the 'high-low'-type area; (3) elevation, slope and industrial output values from analysis of the bivariate spatial autocorrelation and spatial autoregressive models of the drivers all had significant effects on the amount of cultivated land holdings, with elevation having a positive effect, and slope and industrial output having a negative effect.
최근에 많은 기업 및 조직들이 비즈니스 프로세스 모델의 효율적 운용을 위해 예측적 프로세스 모니터링에 관심이 높아지고 있다. 기존의 프로세스 모니터링은 특정 프로세스 인스턴스의 경과된 실행상태에 초점을 두었다. 반면, 예측적 프로세스 모니터링은 특정 프로세스 인스턴스의 미래의 실행상태에 대한 예측에 초점을 둔다. 본 논문에서는 예측적 프로세스 모니터링 기능 중 하나인 비즈니스 프로세스 인스턴스 실행 잔여시간 예측기능을 구현한다. 잔여시간을 효과적으로 모델링하기 위해 액티비티별 속성에 따른 시간특징 값 분포 차이를 고려하여 액티비티별 특징 정규화를 제안하고 예측모델에 적용한다. 본 논문에서 제안된 모델의 예측성능 우수성을 입증하기 위해서 4TU.Centre for Research Data에서 제공하는 실제 기업의 이벤트 로그 데이터를 통해 선행연구들과 비교평가 한다.
한국의 조선 산업은 대내외 환경 변화로 인해 심각한 위기 상황에 처해 있다. 이 위기를 극복하기 위해서, 선박 신수요 예측을 통한 제품 및 기술의 선제적 개발이 필요하다. 본 연구의 목표는 선박 신수요 예측을 위해 선박 빅데이터에 기반한 인공지능 알고리즘의 개발이다. 본 연구에서는 선박 수요 예측에 특화된 빅데이터 분석 플랫폼을 개발하고 데이터 분석을 통한 선박 신수요 예측 결과를 신제품 기획/개발에 활용하고자 한다. 이를 통해 장비 및 기자재 제조업체를 위한 지속 가능한 신사업 모델 개발로 조선소 및 선박 기자재 업체에 대한 신성장동력을 창출할 수 있을 것이다. 또한 조선 업체들은 측정 가능한 성과를 기반으로 비즈니스 사례를 창출하고 시장 지향적 인 제품과 서비스를 계획하며 높은 시장 파괴력을 가진 혁신을 지속적으로 달성 할 수 있을 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.480-502
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2022
This work assesses the degree of satisfaction tourists receive as final recipients in a tourism destination based on the fact that satisfied tourists can make a significant contribution to the growth and continuous improvement of a tourism business. The work considers Pokhara, the tourism capital of Nepal as a prefecture of study. A stratified sampling methodology with open-ended survey questions is used as a primary source of data for a sample size of 1019 for both international and domestic tourists. The data collected through a survey is processed using a data mining tool to perform multi-dimensional analysis to discover information patterns and visualize clusters. Further, supervised machine learning algorithms, kNN, Decision tree, Support vector machine, Random forest, Neural network, Naive Bayes, and Gradient boost are used to develop models for training and prediction purposes for the survey data. To find the best model for prediction purposes, different performance matrices are used to evaluate a model for performance, accuracy, and robustness. The best model is used in constructing a learning-enabled model for predicting tourists as satisfied, neutral, and unsatisfied visitors. This work is very important for tourism business personnel, government agencies, and tourism stakeholders to find information on tourist satisfaction and factors that influence it. Though this work was carried out for Pokhara city of Nepal, the study is equally relevant to any other tourism destination of similar nature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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