콘텐츠기반 클러스터링(Content based clustering)을 위한 과학기술논문 임베딩 방법론 개발: 문서 챕터 구성 및 이종데이터 형태의 서지정보 활용

Byungun Yoon(윤병운),Songhee Kim(김송희) 한국경영과학회 2021 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

친환경 교통서비스의 도입효과 분석방법론

윤병운(Byungun Yoon),이종태(Jongtae Rhee),김지태(Jitae Kim) 대한산업공학회 2010 산업공학 Vol.23 No.4

Recently, as concerns about environmental improvement have increased, various environmentally friendly transportation services have been developed and introduced. However, the effect on the introduction of such services has been not analyzed through a systematic methodology and process. Therefore, this research aims at suggesting a framework to analyze the effect of an environmentally friendly transportation service and investigating the validity of the framework. To the ends, a process to analyze the degree of improvement in transportation systems and environments, the linkage with existing policies, and profitability of the service is proposed. In addition, the concept and value of carsharing service, a representative environmentally friendly transportation service are explained and then the effects of the service are examined in terms of the aforementioned analytic areas, respectively. The results of this research can be utilized to provide the validity of a newly developed environmentally friendly transportation service and reflected to the policies of transportation and environment.

중소기업의 오픈 이노베이션 모형

윤병운(Byungun Yoon),이성주(Sungjoo Lee) 한국기술혁신학회 2010 기술혁신학회지 Vol.13 No.1

최근 많은 기업들이 다른 혁신 주체들과의 협력을 통한 오픈 이노베이션을 수행하고 있지만 중소기업에 관련된 연구나 사례분석에는 많은 관심이 기울여지지 않고 있다. 그러나 중소기업의 경쟁력은 전반적으로 충분하지 못해서 외부의 리소스에 접근하거나 다른 기업들과 협력하기에 매우 어려움을 토로하고 있다. 또한 많은 중소기업들이 유통, 서비스, 판매 등과 관련된 외부 리소스에 의존하고 있으나 오픈 이노베이션과 관련된 연구들은 대개 연구개발이나 생산에만 집중하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 중소기업의 오픈 이노베이션을 촉진하기 위한 방법과 정책을 제시하고 중소기업이 채택할 수 있는 다양한 형태의 오픈 이노베이션 유형을 제시하고자 한다. 이를 위하여 중소기업이 선택할 수 있는 오픈 이노베이션의 형태를 정의하고 산업이나 기업의 특성에 맞는 오픈 이노베이션의 유형을 제시한다. 본 연구의 결과는 정책 결정자가 중소기업의 오픈 이노베이션을 촉진할 수 있도록 지원책을 마련하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다. Recently, although many firms conduct open innovation through collaboration with other innovation actors, little attention has been paid to research and case study with regard to SMEs. However, since the capability of SMEs is too insufficient to access external resources and collaborate with other firms, SMEs have practical needs for active open innovation. In addition, although a lot of SMEs depend on external resources in terms of distribution, services and sales, most of open innovation-related research concentrate on R&D and production. Therefore, this research aims at presenting various types, methods and policy to stimulate the open innovation of SMEs. Typical types of open innovation which SMEs can take will be identified and then a relevant open innovation type will be matched on the basis of the characteristics of sectors. The results of this research will be helpful for policy makers to promote open innovation in SMEs.

콘텐츠기반 클러스터링(Content based clustering)을 위한 과학기술논문 임베딩 방법론 개발: 문서 챕터 구성 및 이종데이터 형태의 서지정보 활용

Songhee Kim(김송희),Byungun Yoon(윤병운) 대한산업공학회 2021 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2021 No.6

Doc2vec 기반 특허인용네트워크 링크예측방법

Songhee Kim(김송희),Byungun Yoon(윤병운) 대한산업공학회 2020 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2020 No.11

SAO와 DEMATEL을 이용한 키워드 인과관계 기반 기술 개발 주 경로 분석

Myeongji Oh(오명지),Byungun Yoon(윤병운) 대한산업공학회 2020 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2020 No.11

세계선도 중소기업의 혁신 성공요인 분석

이기은(Kee-Eun Lee),윤병운(Byungun Yoon) 한국기술혁신학회 2012 기술혁신학회지 Vol.15 No.1

중소기업의 성장은 국가혁신체제(National Innovation System: NIS)에서 핵심적인 요소로서 그 중 요성이 지속적으로 강조되고 있다. 최근, 작지만 강한 기업인 히든챔피언에 대한 관심이 증대되고, 이에 대한 성공모델을 제시함으로써 중소기업의 성공을 도모하려는 연구들이 확산되고 있다. 그러나 히든챔피언에 대한 정성적인 연구는 많은 반면, 정량적으로 분석한 연구는 미흡하기 때문에, 본 연구에서는 그와 유사한 세계선도 중소기업을 선정하여 기술혁신활동조사 자료를 통해 정량적인 방법으로 다른 유형의 중소기업과의 차이점을 분석하고, 혁신 성공요인을 도출하고자 한다. 이를 위해 첫째, 선행연구 들을 통해 세계선도 중소기업의 혁신 성공요인 변수를 도출하고, 둘째, t검정, 카이스퀘어검정, 그리고 로지스틱회귀분석을 통해 정량적인 성공요인을 도출한다. 결과적으로, 중소기업은 정부기관과 박람회 같은 외부정보를 활용하여 시장추세와 비즈니스 기회를 파악하고, 정부에서는 중소기업 지원을 활발히 하여 세계선도 중소기업을 육성할 수 있을 것이다. For many small and medium-sized enterprises (SMEs), innovation activities to lead a market with technology development and a globalization strategy tend to be a haphazard process due to a lack of capabilities. Thus, this paper aims to explore success factors of the global leading SMEs in Korea that are not only the first mover through technology innovation but also outstanding in export. The analysis utilizes data from Korean Innovation Survey (KIS) and statistical analyses such as t-test and chi-square are performed to compare global leading SMEs and normal SMEs, concentrating on various factors such as information sources, collaboration and non-technology innovation activities. The results indicate that critical success factors involve information from outside companies (information from conferences and government institutes) and government supports through logistic regression analysis. This research suggests a strategic direction for policy makers to promote innovation and growth in SMEs.

R&D partner Selection based on Patent Information and Bayesian Selection Rule

Kee-eun Lee(이기은),Byungun Yoon(윤병운) 대한산업공학회 2013 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2013 No.11

소상공인 간편결제서비스의 활성화 요인 연구: 가맹점 업종의 조절 효과를 중심으로

이근주(Keunju Lee),윤병운(Byungun Yoon) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.9

소상공인 간편결제서비스는 소상공인 가맹점주의 지급결제와 관련한 수수료 부담을 덜어주기 위해 구축한 계좌이체 방식의 지급결제 가맹점 인프라를 말한다. 이 연구에서는 가맹점의 관점에서 소상공인 간편결제서비스의 사용에 영향을 미치는 요인을 식별하고, 수용의도에 영향을 미치는 인과관계를 알아내는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 통합기술수용이론을 토대로 가맹점주의 행동 의도에 영향을 미치는 변수들을 규명하고자 하였다. 분석결과, 가맹점주의 수용의도에 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 보안신뢰도는 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 반면, 촉진조건은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 특히, 본 연구는 가맹점 업종유형의 조절효과를 분석하였으며, 업종유형은 성과기대와의 상호작용항에서 통계적으로 유의미하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 볼 때 촉진조건을 개선하여, 소상공인 간편결제서비스의 활성화를 위해서는 가맹점주로 하여금 소상공인 간편결제서비스가 수수료 절감과 매출 증대에 도움이 될 것이라는 기대감을 갖게하며, 사용이 편리하고 소상공인을 위한 사회적으로 의미있는 결제방식이라는 인식을 갖게 할 필요성이 있다. 더불어 새로운 기술이 적용되어 보안측면에서 안전하다는 것을 부각시켜야 할 것이다. 성과기대와 관련하여서는 가맹점 업종유형이 조절효과가 있는 것으로 나타남에 따라 가맹점의 업종유형을 고려한 마케팅 전략의 수립이 요구된다. A simple payment service for small business owners is an infrastructure for the payments based on bank account transfers to alleviate the burden of a fee. The purpose of this study is to identify factors affecting the use of simple payment services for small businesses from the point of view of franchisees and to find out the causal relationship affecting their acceptance intention. For this purpose, the Unified Technology Acceptance Theory was applied to identify the variables that affect the behavioral intentions of the franchisees. From the study, it was found that performance expectancy, effort expectancy, social influence, and security reliability all had a statistically significant effect on the acceptance intention of the franchisees. On the other hand, it was also found that the facilitating conditions did not affect their acceptance intention. The moderating effect of the type of merchant industry was statistically significant with performance expectancy in the interaction term . Based on these research results, it is important to make the franchisees think that the simple payment service helps reduce fees and increasing sales so that they activate the simple payment service for their small businesses. As it appears that the type of merchant industry has a moderating effect in relation to performance expectancy, it is also required to establish a marketing strategy considering the industry type of the small business owners.

차량 센서 데이터 조합을 통한 딥러닝 기반 차량 이상탐지

김송희(Songhee Kim),김선혜(Sunhye Kim),윤병운(Byungun Yoon) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.3

4차산업혁명 시대에는 대량의 데이터를 학습하여 예측과 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 인공지능의 활용이 핵심적이다. 그러나, 기존 이상탐지를 위한 방법은 제한된 데이터를 다루는 전통적인 통계 방법에 의존하고 있어, 정확한 이상탐지가 어렵다. 그러므로, 본 연구는 인공지능 기반 이상탐지 방법을 제시하여 예측 정확도를 높이고, 새로운 데이터 패턴을 정의하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자동차의 경우 공회전 기간의 센서 데이터가 이상 탐지에 활용될 수 있다는 관점에서 데이터를 수집하고 분석하였다. 이를 위해, 예측 모델에 입력되는 데이터의 적정 시간 길이를 결정하고, 공회전 기간 데이터와 전체 운행 데이터의 분석 결과를 비교하며, 다양한 센서 데이터 조합에 의한 최적 예측 방법을 도출하였다. 또한, 인공지능 방법으로 선택된 CNN의 예측 정확성을 검증하기 위해 LSTM 결과와 비교하였다. 분석 결과, 공회전 데이터를 이용하고, 공회전 기간보다 1.5배 많은 기간의 데이터를 이용하며 LSTM보다는 CNN을 활용하는 것이 더 좋은 예측결과를 보였다. In the Industry 4.0 era, artificial intelligence has attracted considerable interest for learning mass data to improve the accuracy of forecasting and classification. On the other hand, the current method of detecting anomalies relies on traditional statistical methods for a limited amount of data, making it difficult to detect accurate anomalies. Therefore, this paper proposes an artificial intelligence-based anomaly detection methodology to improve the prediction accuracy and identify new data patterns. In particular, data were collected and analyzed from the point of view that sensor data collected at vehicle idle could be used to detect abnormalities. To this end, a sensor was designed to determine the appropriate time length of the data entered into the forecast model, compare the results of idling data with the overall driving data utilization, and make optimal predictions through a combination of various sensor data. In addition, the predictive accuracy of artificial intelligence techniques was presented by comparing Convolutional Neural Networks (CNN) and Long Short Term Memory (LSTM) as the predictive methodologies. According to the analysis, using idle data, using 1.5 times of the data for the idling periods, and using CNN over LSTM showed better prediction results.