• 경영정보학연구
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• 제10권3호
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• pp.223-255
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• 2008

본 연구에서는 국내 대기업들의 IT 인프라 통합 사례를 분석하여 IT 통합의 결정 요인과 과정, 효과, 통합의 성공 요소, 그리고 IT 서비스 기업들의 비전 변화를 살펴보았다. 국내 대기업들의 IT 통합 결정 요인으로는 경제적, 기술적, 조직적, 환경적, 전략적 요인들이 파악되었고, 대기업들의 IT 통합 정도는 조직 통합, 물리적 통합, 논리적 통합을 지나 가상화를 준비하는 단계로 이행되고 있는 것으로 조사되었다. 또한, IT 통합을 성공시키기 위해서는 통합에 대한 명확한 비전 제시와 최고 경영진의 강력한 리더십 이 필수적임을 알 수 있었다 국내 대기업들의 IT 인프라 통합으로 설립된 IT 서비스 기업들은 설립 초기 "안정적 IT서비스 제공"이라는 단기적 목표로부터 "새로운 이익 창출"이라는 장기적 목표로 비전을 전환하고, IT 서비스 시장 선점을 위해 노력하고 있었다. 이러한 국내 대기업들의 IT 통합 사례 분석 결과는 IT 통합 요인과 과정의 이론적 모형화에 실증적 기초를 제공하고, 향후 IT 통합을 추진하려고 하는 기업들과 정부 기관들에게 유용한 벤치마킹 자료를 제공할 것으로 기대된다.

• 경영과정보연구
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• 제35권1호
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• pp.253-271
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• 2016

본 연구는 사회적 자본이 조직신뢰에 미치는 영향, 둘째, 조직신뢰가 추천의도, 이직의도에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 이를 통해 사회적 자본이 어떤 경로를 통해 추천의도, 이직의도에 영향을 미치는지를 통합적으로 분석하고자 한다. 부산 소재 중소 제조업체를 대상으로 공변량 구조방정식모형을 통하여 실증 분석하였다. 실증분석 결과, 첫째, 사회적 자본 중 관계적 차원이 조직신뢰에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 사회적 자본 중 관계적 차원이 조직신뢰에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 관계적 차원은 구성원들 간의 관계형성을 의미하며 상하 간의 관계, 동료와의 관계, 부서 사이의 관계 등의 상호작용에 있어 중요한 가치를 지닌다. 둘째, 사회적 자본 중 인지적 차원은 조직신뢰에 유의미한 영향을 미치지 않았으며 구조적 차원은 조직신뢰에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구조적 차원은 구성원들 간에 존재하는 사회적 연결망 혹은 유대관계에서 나타난 자본적 가치를 의미하며 조직에서 최적의 네트워크를 구축하는 것에 의해 형성된다. 셋째, 조직신뢰는 추천의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 조직신뢰는 이직의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 사회적 자본과 추천의도 및 이직의도 간의 관계에서 조직신뢰가 일부 매개하는 것으로 나타났다. 끝으로 본 연구의 요약 및 시사점, 한계점 그리고 미래의 연구방향을 제시하였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제40권1호
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• pp.142-162
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• 2015

본 연구는 전기공사 현장대리인의 역할 및 역량을 도출하고, 현업에 있는 현장대리인의 교육 요구도를 확인하여 향후 국내기업에서 현장대리인이 성공적인 역할을 수행하기 위한 기초자료와 시사점을 제공하는데 그 목적이 있다. 연구목적을 달성하기 위해 (1) 전기공사 현장대리인의 역할 분석, (2) 전기공사 현장대리인의 역량 분석, (3) 전기공사 현장대리인의 역량에 대한 교육 요구분석의 3단계로 연구절차를 설정하였다. 연구방법은 전기공사 현장대리인 전문가 10명에 대한 포커스그룹 인터뷰를 수행하였고, 현업에 종사하고 있는 현장대리인을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 요구분석은 현장대리인의 종요도와 현재 수준 간의 차이를 t 검정으로 분석하고, 역량 중요도와 현재수준에 대한 인식차이를 Borich 공식을 활용하여 도출하였으며, The Locus for Focus 모델을 통해 역량 중요도가 높고 불일치수준이 높은 역량을 확인하여 우선순위를 결정하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 전기공사 현장대리인의 역할은 현장조사자, 서류작성자, 대관업무자 등 13개가 도출되었다. 둘째, 전기공사 현장대리인의 역량은 의사소통능력, 협력적 태도 등 총 16개 역량이 필요한 것으로 도출되었다. 현장대리인의 중요도 인식순위는 의사결정력, 의사소통능력, 실천력, 시간관리능력, 분석적사고 순으로 높게 나타났다. 셋째, 16개의 역량에 대한 현재수준과 중요도의 차이를 분석한 결과 통계적으로 모두 유의미한 차이를 보이고 있고, Borich 요구도 분석 결과 1순위로 요구되는 역량은 '의사소통능력'이었고, '실천력', '갈등관리능력', '분석적사고', '시간관리능력' 순이었다. 또한, The Locus for Focus 모델 분석 결과 제 1사분면(HH)에 포함된 역량은 '의사소통능력', '분석적사고', '의사결정력', '전문성', '시간관리능력', '실천력', '업무추진력'으로 7개 역량에 요구가 높은 것으로 나타났다. 이에 최우선 순위군은 Borich 요구도와 The Locus for Focus 모델에서 공통적으로 나타난 '의사소통능력', '분석적사고', '시간관리능력', '실천력', '업무추진력' 5개 항목이었고, '의사결정력', '전문성', '갈등관리능력', '부하육성' 4개 항목은 차순위 군으로 분석되었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제23권3호
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• pp.25-53
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• 2013

This study analyzes the effect of Computer Aided Innovation (CAI) to improve R&D Capabilities empirically. Survey was distributed by e-mail and Google Docs, targeting CTO of 235 SMEs. 142 surveys were returned back (rate of return 60.4%) from companies. Survey results from 119 companies (83.8%) which are effective samples except no-response, insincere response, estimated value, etc. were used for statistics analysis. Companies with less than 50billion KRW sales of entire researched companies occupy 76.5% in terms of sample traits. Companies with less than 300 employees occupy 83.2%. In terms of the type of company business Partners (called 'partners with big companies' hereunder) who work with big companies for business occupy 68.1%. SMEs based on their own business (called 'independent small companies') appear to occupy 31.9%. The present status of holding IT system according to traits of company business was classified into partners with big companies versus independent SMEs. The present status of ERP is 18.5% to 34.5%. QMS is 11.8% to 9.2%. And PLM (Product Life-cycle Management) is 6.7% to 2.5%. The holding of 3D CAD is 47.1% to 21%. IT system-holding and its application of independent SMEs seemed very vulnerable, compared with partner companies of big companies. This study is comprised of IT infra and IT Utilization as CAI capacity factors which are independent variables. factors of R&D capabilities which are independent variables are organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability. The highest average value of variables was 4.24 in organization capability 2. The lowest average value was 3.01 in IT infra which makes users access to data and information in other areas and use them with ease when required during new product development. It seems that the inferior environment of IT infra of general SMEs is reflected in CAI itself. In order to review the validity used to measure variables, Factors have been analyzed. 7 factors which have over 1.0 pure value of their dependent and independent variables were extracted. These factors appear to explain 71.167% in total of total variances. From the result of factor analysis about measurable variables in this study, reliability of each item was checked by Cronbach's Alpha coefficient. All measurable factors at least over 0.611 seemed to acquire reliability. Next, correlation has been done to explain certain phenomenon by correlation analysis between variables. As R&D capabilities factors which are arranged as dependent variables, organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability turned out that they acquire significant correlation at 99% reliability level in all variables of IT infra and IT Utilization which are independent variables. In addition, correlation coefficient between each factor is less than 0.8, which proves that the validity of this study judgement has been acquired. The pair with the highest coefficient had 0.628 for IT utilization and technology-accumulating capability. Regression model which can estimate independent variables was used in this study under the hypothesis that there is linear relation between independent variables and dependent variables so as to identify CAI capability's impact factors on R&D. The total explanations of IT infra among CAI capability for independent variables such as organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability are 10.3%, 7%, 11.9%, 30.9%, and 10.5% respectively. IT Utilization exposes comprehensively low explanatory capability with 12.4%, 5.9%, 11.1%, 38.9%, and 13.4% for organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability respectively. However, both factors of independent variables expose very high explanatory capability relatively for technology-accumulating capability among independent variable. Regression formula which is comprised of independent variables and dependent variables are all significant (P<0.005). The suitability of regression model seems high. When the results of test for dependent variables and independent variables are estimated, the hypothesis of 10 different factors appeared all significant in regression analysis model coefficient (P<0.01) which is estimated to affect in the hypothesis. As a result of liner regression analysis between two independent variables drawn by influence factor analysis for R&D capability and R&D capability. IT infra and IT Utilization which are CAI capability factors has positive correlation to organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability with inside and outside which are dependent variables, R&D capability factors. It was identified as a significant factor which affects R&D capability. However, considering adjustable variables, a big gap is found, compared to entire company. First of all, in case of partner companies with big companies, in IT infra as CAI capability, organization capability, process capability, human resources capability, and technology capability out of R&D capacities seems to have positive correlation. However, collaboration capability appeared insignificance. IT utilization which is a CAI capability factor seemed to have positive relation to organization capability, process capability, human resources capability, and internal/external collaboration capability just as those of entire companies. Next, by analyzing independent types of SMEs as an adjustable variable, very different results were found from those of entire companies or partner companies with big companies. First of all, all factors in IT infra except technology-accumulating capability were rejected. IT utilization was rejected except technology-accumulating capability and collaboration capability. Comprehending the above adjustable variables, the following results were drawn in this study. First, in case of big companies or partner companies with big companies, IT infra and IT utilization affect improving R&D Capabilities positively. It was because most of big companies encourage innovation by using IT utilization and IT infra building over certain level to their partner companies. Second, in all companies, IT infra and IT utilization as CAI capability affect improving technology-accumulating capability positively at least as R&D capability factor. The most of factor explanation is low at around 10%. However, technology-accumulating capability is rather high around 25.6% to 38.4%. It was found that CAI capability contributes to technology-accumulating capability highly. Companies shouldn't consider IT infra and IT utilization as a simple product developing tool in R&D section. However, they have to consider to use them as a management innovating strategy tool which proceeds entire-company management innovation centered in new product development. Not only the improvement of technology-accumulating capability in department of R&D. Centered in new product development, it has to be used as original management innovative strategy which proceeds entire company management innovation. It suggests that it can be a method to improve technology-accumulating capability in R&D section and Dynamic capability to acquire sustainable competitive advantage.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권1호
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• pp.136-142
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• 2021

산림 개발은 대규모의 지형변화와 환경 훼손이 나타나기 때문에 이는 지속적인 관리가 필요하다. 또한 토공량 산출과정에서 사람이 직접 현황측량을 수행하게 되면 사고 발생의 위험이 있다. 이에 본 연구에서는 사람이 직접 접근하지 않아도 공간정보를 취득할 수 있는 드론 사진측량을 산림개발지역에 적용하여 정확도 및 토공량, 산지복구 계획 여부를 분석하여 적용 가능성을 판단하고자 하였다. 드론 사진측량으로 정사영상 및 DSM(Digital Surface Model)을 제작하여 검사점 정확도를 분석한 결과 RMSE(Root Mean Square Error)가 평면에서 0.120 m, 표고에서 0.150 m로 나타나 1:1,000 수치지도 묘사 허용오차 범위를 만족하였다. 또한, 토공량 비교결과 드론 사진측량이 기존의 측량방법보다 13.0% 더 많은 토공량을 산출하였는데 이는 드론 사진측량이 더 세밀한 지형을 나타내기 때문으로 분석되어 검증자료로 활용 가능성이 있다고 판단되었다. 공간정보를 이용한 산지복구 수행여부 판단 결과 낙석 방지망 및 식생의 존재 여부를 판단할 수 있어 활용 가능성이 있는 것으로 확인되었다. 향후 주기적으로 영상을 취득하여 지형변화에 대한 모니터링이 이루어진다면 산림 개발에 드론 사진측량의 활용성이 증대될 것으로 보인다.

• 통상정보연구
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• 제18권3호
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• pp.249-273
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• 2016

과거 산업경제의 기업 경쟁력은 생산력에서 비롯되었다면, 최근에는 무형자산인 특허의 확보력이 기업의 글로벌경제 성공요인의 중요한 조건이 되고 있다. 특히 기술의 변화가 빠르고, 국제적 특허분쟁이 심한 IT산업에서는 국내외 특허의 전략적 확보 및 관리의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구는 코스닥기업 중 하드웨어와 소프트웨어 217개 IT기업들의 특허활동을 양적인 요인인 생산성과 질적인 요인인 효율성 및 고급성으로 구분하고, 기업의 재무성과와의 영향관계를 검증하고 시사점을 도출하였다. 본 연구는 자원기반이론을 기반으로 선행연구를 실시하여 개념적 연구모형과 연구가설을 도출하고, 데이터 자료를 다중회귀모델로 실증 분석하여 다음과 같은 연구결과를 얻었다. 첫째, IT기업의 총자산 증가율에 대해 특허의 효율성과 고급성이 유의한 양(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, IT기업의 평균매출 증가율에 대해서는 특허의 세 가지 활동요인 모두 유의한 결과를 가져오지 못했다. 셋째, IT기업의 평균 순이익 증가율에 대해서는 특허의 고급성만이 양(+)의 영향을 가져왔다. 본 연구의 선행연구와의 차별성으로 특허활동을 양적인 요인과 질적인 요인으로 구분하여 재무성과와의 영향관계에 대한 연구를 진행하였고, 실무적 기여도에서는 국제적 특허분쟁이 심각한 IT기업들의 특허활동에 대해 전략적인 방향성을 제시하였다는데 의의가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1243-1254
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• 2021

수자원 운영이나 농업용수 관리 등을 위해서는 계절 또는 월 단위 이상의 장기간의 미래에 대한 증발산량의 정확한 예측이 중요하다. 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 통계적으로 예측된 월 기온자료와, 기온자료를 기반으로 한 Hamon 증발산량 추정식을 활용하여 기준증발산량에 대한 장기전망(최대 12개월까지)을 수행하였다. 먼저 한강권역의 월 단위 기온예측정보를 시공간적으로 상세화하여 한강권역 내 15개 지점에 대한 일 단위 기온자료를 도출하였다. 지점별 상세화된 기온자료의 적합도를 분석한 결과, 월평균 최고기온에 대해서는 PBIAS는 1.3~6.9%, RSR은 0.22~0.27, NSE는 0.93~0.95, r은 0.97~0.98이었으며, 월평균 최저기온에 대해서는 PBIAS는 7.8~44.7%, RSR은 0.21~0.25, NSE는 0.94~0.96, r은 0.98~0.99로 대체로 관측값과 유사하게 상세화가 수행되었다. 상세화된 기온자료를 이용하여 Hamon 방법에 의한 기준증발산량을 산정하고 한강권역 전체에 대해 면적평균하여 관측값과 비교한 결과, PBIAS는 2.2~5.4%, RSR은 0.21~0.28, NSE는 0.92~0.96, r은 0.96~0.98로 매우 높은 적합도를 나타내었다. 통계적 모형의 특성상 과거와 전혀 다른 기온이 관측되는 경우의 예측성 저하, 시공간적 상세화 과정에서의 불확실성 등으로 인해 일부 기간에 대해서는 예측된 기준증발산량이 관측치와 다소 편차를 나타내기도 하지만 미래기간에 대한 예측결과라는 점을 고려할 때, 미래의 가용수자원에 대한 평가 및 수자원 관리를 위한 정보로 충분히 활용성이 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.185-203
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• 2020

4차 산업혁명과 함께 ICT(정보통신기술)와 제조업이 융합된 스마트 제조업 시대로 변화하고 있다. 과거의 제조업은 생산효율 증진을 위한 단순 목적으로 공업적인 기술 혁신을 추구했다면, 스마트 제조업에서는 ICT와 융합된 스마트팩토리 구축을 통해 제조 공정과 서비스 형태가 융·복합 플랫폼 형태로 변모하고 있다. 스마트팩토리 구현 기업들은 ICT의 장점을 활용한 이점과 함께, 개방화/융합화/정보화에 따라 발생하게 되는 보안 이슈를 동시에 접하게 된다. 스마트팩토리에서는 ICT를 기반으로 모든 기계와 설비 등이 연결되어 기존에 생각하지 못했던 융·복합적 보안 위협요인에 노출되고 상시적으로 다양한 사이버 위협이 발생할 수 있음으로 보안이 더욱 강화되어야 한다. 보안사고의 위험을 줄이고 스마트팩토리를 성공적으로 도입하기 위해서는, ICT 기술들이 적용되고 있는 스마트팩토리 산업 현장의 특성을 감안하여 우선적으로 적용되어야 할 주요 보안요인들을 도출할 필요가 있다. 본 연구에서는 스마트팩토리 구축 시 적용해야 할 보안요인들의 중요도를 파악하기 위해 단말/네트워크/플랫폼·서비스 범주를 포괄한 '스마트팩토리 보안요인의 계층적 분류 모델'을 제시하고, 스마트팩토리 및 보안 관련 전문가 그룹(기술위원, 사업전문가, 보안전문가)을 대상으로 중요도 평가 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 AHP 기법을 활용하여 다양한 보안 위협으로부터 안전한 스마트팩토리 구현에 필요한 보안요인들의 상대적 중요도를 도출하고 이를 기반으로 스마트팩토리 보안요인간의 우선순위를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해, 앞으로 더욱 확산될 스마트팩토리가 보다 안전하게 구축·운용될 수 있도록 스마트 제조업 시대에 필요한 정보보안 확보에 기여할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.293-302
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• 2016

전기는 생산과 소비가 동시에 이루어지므로 필요한 전력 사용량을 예측하고, 이를 충족시킬 수 있는 충분한 공급능력을 확보해야만 안정적인 전력 공급이 가능하다. 특히, 대학 캠퍼스는 전력 사용이 많은 곳으로 시간과 환경에 따라 전력 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 효율적인 전력 공급 및 관리를 위해서는 전력 사용량을 실시간으로 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 국내외 대학 건물에 대해서는 전력 사용 패턴과 사례 분석을 통해 전력 사용에 영향을 주는 요인들을 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 전력 사용량의 정량적 예측을 위해서는 더 많은 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는, 기계 학습 기법을 이용하여 대학 캠퍼스의 전력 사용량 예측 모델을 구성하고 평가한다. 이를 위해, 대학 캠퍼스의 주요 건물 클러스터에 대해 전력 사용량을 15분마다 1년 이상 수집한 데이터 셋을 사용한다. 수집된 전력 사용량 데이터는 수열 형태의 시계열 데이터로 기계 학습 모델에 적용 시 주기성 정보를 반영할 수 없으므로, 2차원 공간의 연속적인 데이터로 증강함으로써 주기성을 반영하였다. 이 데이터와 교육기관의 특성을 반영하기 위한 요일과 공휴일로 구성된 8차원 특성 벡터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용한다. 이어, 인공 신경망(Artificial Neural Network)과 지지 벡터 회귀분석(Support Vector Regression)을 이용하여 전력 사용량 예측 모델을 학습시키고, 5겹 교차검증(5-fold Cross Validation)을 통하여 적용된 기법의 성능을 평가하여, 실제 전력 사용량과 예측 결과를 비교한다.