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- 저자 : 강영식 (검색결과 408 건)
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프로세스 마이닝과 딥러닝을 활용한 구매 프로세스의 적기 입고 예측에 관한 연구
강영식,이현우,김병수 한국경영정보학회 2018 Information systems review Vol.20 No.4
예측 분석을 전사 프로세스에 적용하는 것은 운영비용을 절감하고 생산성을 증대시킬 수 있는 효과적 방법이다. 이에 따라 비즈니스 프로세스의 행동과 성과지표를 예측하는 능력이 기업의 핵심역량으로 간주되고 있다. 최근에 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용한 프로세스 예측 연구가 큰 관심을 받고 있다. 특히, 순환신경망을 이용하여 다음 단계의 액티비티를 예측하는 접근법이 우수한 결과를 내고 있다. 그러나 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 프로세스 성과지표의 예측에 적용한 연구는 부재한 상황이다. 이러한 지식의 공백을 메우기 위해 본 연구는 프로세스 마이닝과 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용하는 접근법을 개발했다. 국내 대기업의 실제 데이터를 활용하여 구매 프로세스의 중요한 성과지표인 적기 입고 예측에 개발된 접근법을 적용했다. 본 연구의 실험 방법과 결과, 연구의 시사점과 한계점이 제시되었다.
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강영식,최덕현,김정군 한국경영교육학회 2010 한국경영교육학회 학술발표대회논문집 Vol.2010 No.12
술(Information Technology, IT)의 급속한 발전과 변화는 전통적인 정보시스템의 개발과 유지 보수 업무를 비용과 노력 측면에서 점점 더 어렵게 만들고 있다. 새로운 대안으로 정보시스템을 필요시 인터넷을 통해 사용하는 어플리케이션 서비스가 발전하고 있다. 어플리케이션 서비스 시장이 활성화되고 있음에도 불구하고 다수의 서비스 기업은 수익성을 호전 시키지 못하고 있다. 어플리케이션 서비스 사용자의 지속사용요인을 전환비용과 사용자 신뢰를 중심으로 탐색하여 연구모형을 제시하고 실 사용자를 대상으로 연구모형의 타당성을 실증하였다. 분석결과 고객의 지속사용의도는 사용자 만족도 향상과 함께 고객의 전환비용 인식에 강한 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 서비스 제공자에 대한 신뢰가 높을수록 만족도가 지속사용의도에 끼치는 영향력이 더 크게 나타나 서비스 제공자-사용자간의 신뢰 구축 역시 고객유지를 위해 핵심적인 요인으로 파악되었다.
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강영식,박성진 대한경영학회 2018 大韓經營學會誌 Vol.31 No.7
One of the best ways by which accounting information users reduce investment risks through corporate information is to predict corporate credit ratings, exactly. Thus, this study would utilize deep learning based on an artificial neural network to predict credit ratings relatively exactly based on the corporate financial information. In other words, this study designed a model for the prediction of credit ratings as a neural network consisting of an input layer, two hidden layers and an output layer and evaluated the model through 10-layer cross-validation. Since most preceding studies analyzing the correlation between corporate financial information and credit ratings presupposed the linearity between explanatory variables and dependent variables, there was a limitation for the model’s reflection of the complex real world. To overcome this limitation, this study presupposed a nonlinear activation function based on an artificial neural network and utilized deep learning based on a deep neural network with the increased number of hidden layers. According to the results of this study, the accuracy of the model for the prediction of credit ratings utilizing deep learning was much higher than the random prediction of credit ratings, and through this, it was proven that utilizing deep learning would be useful in predicting credit ratings. Reducing accounting information users’ investment risks through the accurate prediction of credit ratings allows efficient allocation of resources. In addition, this study would provide useful resources for the supervisory institution that supervises the capital market. In other words, when a supervisory institution prepares a system related to corporate credit ratings by providing an accurate model on corporate financial information affecting corporate credit ratings, the results of this study can be utilized as reference data.
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