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하영목 ( Youngmok Ha ),이경모 ( Kyungmo Lee ) (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 2016 Entrue Journal of Information Technology Vol.15 No.1
ERP 도입시장의 성숙기를 맞아 많은 중소기업들이 경쟁력을 향상시키고, 증가하는 고객의 요구사항을 충족시키기 위한 수단으로 ERP를 도입, 활용하는 사례가 증가하고 있다. 그러나 중소기업은 ERP를 도입함에 있어 상대적으로 비용 및 인력 측면에서 부족함이 있다. 그럼에도 불구하고 투자를 단행하지만 이에 상응하는 경쟁력의 제고 또는 가시적인 재무성과 달성의 성공사례는 상대적으로 드물다. 중소기업이 ERP를 성공적으로 도입하고 활용하기 위해서는, 전체 ERP 라이프 사이클을 고려한 중소기업 전용 도입 및 운영 방법론이 필요하다. 본 연구는 중소기업이 성공적으로 ERP를 도입 및 운영하여 성과를 창출할 수 있는 솔루션 중심 ERP 구축방법론을 중소기업의 사례를 통해 제시하고자 한다. Many medium sized companies have been implementing the ERP system in order to enhance their competitive advantages as well as to increase internal efficiency in the mature stage of ERP implementation. While medium sized companies invest their cost and resources for the implementation in the situation of relatively scarce of resources that compared with large companies, a few success cases have been reported. In order to create the business and system performance through ERP operation, it is essential to apply the well-systematic implementation and operation methodology which considers whole ERP lifecycle and is optimized for medium sized enterprise ERP implementation condition. This paper introduces a case study on a solution-driven ERP Implementation methodology for an enterprise of middle standing that enables the cost effective ERP implementation, operation and the creation of business outcome.
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구현 후 ERP 시스템의 안정화 지표 개발 및 사례 연구
하영목(Youngmok Ha),안형준(Hyung Jun Ahn) 한국정보기술학회 2017 한국정보기술학회논문지 Vol.15 No.1
Enterprise Resource Planning (ERP) system is the flagship information technology application that integrates various fields of enterprise management into a single system. There have been many studies on the successful implementation of ERP, but there is still a lack of research on how ERP can be used as a tool for continuous management innovation. The success of the implementation itself is important, but it is more important for companies that the ERP system is stabilized at the operational stage for actual performance improvement. In this context, this study investigates the meaning of stabilization of ERP and how we can define the stabilization or measure the level of it, and develops Key Performance Indicators (KPIs) of stabilization. These indices are classified into two types: primary ones that are essential for stabilization, and level ones to measure the level of stabilization. The indices were applied to five domestic companies that have been using ERP for a substantial amount of time. The analysis of the companies showed that the proposed indicators are useful for diagnosing the level of stabilization of ERP, as well as for finding the problems in the case companies. It was also confirmed that the stabilization levels of the companies are overall insufficient.
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딥 뉴럴 네트워크 지원을 위한 뉴로모픽 소프트웨어 플랫폼 기술 동향
유미선,하영목,김태호,Yu, Misun,Ha, Youngmok,Kim, Taeho 한국전자통신연구원 2018 전자통신동향분석 Vol.33 No.4
Deep neural networks (DNNs) are widely used in various domains such as speech and image recognition. DNN software frameworks such as Tensorflow and Caffe contributed to the popularity of DNN because of their easy programming environment. In addition, many companies are developing neuromorphic processing units (NPU) such as Tensor Processing Units (TPUs) and Graphical Processing Units (GPUs) to improve the performance of DNN processing. However, there is a large gap between NPUs and DNN software frameworks due to the lack of framework support for various NPUs. A bridge for the gap is a DNN software platform including DNN optimized compilers and DNN libraries. In this paper, we review the technical trends of DNN software platforms.
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장수희(Soohee Jang),하영목(Youngmok Ha),윤지원(Jiwon Yoon) 한국정보보호학회 2014 정보보호학회논문지 Vol.24 No.6
본 논문에서는 카드 단말기로부터 발생할 수 있는 부채널 신호를 통해 금융 중요 정보의 누수가 발생할 수 있다고 가정하고, 실제 적용 가능한 공격 모델을 새로이 제안한다. 논문에서 제안하는 공격 모델은 소형 센서를 카드 단말기에 부착하여 카드 단말기에서 발생하는 진동 신호를 이용한 진동 신호 기반 부채널 공격이다. 이 소형 센서를 통해 카드결제 승인 단말기의 버튼을 누를 때 발생되는 진동신호를 알아낼 수 있으며, 이러한 정보는 금융 정보를 탈취하는 기반이 된다. 이러한 연구는 기존에 실시된 다른 부채널 연구들과 어느 정도 유사한 면도 있으나, 본 논문은 비언어적 모델을 기반으로 한다는 점에서 그 성격이 다르다. 왜냐하면 금융 결제에 필요한 카드 번호, 비밀번호, 휴대전화 번호 등은 일정한 패턴을 가질 수 없기 때문이다. 또한 소형 카드 단말기를 이용한 연구가 거의 없었다는 점에서 본 연구는 의미를 가진다. 이에 소형 무선 센서를 데이터를 수집하고, 데이터 특성을 고려해 주파수 영역의 스펙트럼 및 주성분 분석 방법을 이용한 통계적 신호처리 및 패턴 인식 알고리즘을 이용해 수집 정보를 분석을 실시한 뒤, 그 실험 결과를 선보인다. In this paper, we assume that the information leakage through side-channel signal may occur from the card payment terminal and newly introduce a real application attack model. The attack model is a side channel attack based on vibration signals, which are detected by a small sensor attached on card terminal by attacker. This study is similar to some other studies regarding side channel attack. However, this paper is different in that it is based on the non-language model. Because the financial transaction information such as a card number, password, mobile phone number and etc cannot have a constant pattern. In addition, there was no study about card terminal. Therefore, this new study is meaningful. We collected vibration signals on card terminal with a small wireless sensor and analyzed signal data with statistical signal processing techniques using spectrum of frequency domain and principal component analysis and pattern recognition algorithms. Finally, we evaluated the performances by using real data from the sensor.
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안형준(Hyung Jun Ahn),하영목(Youngmok Ha) 한국정보기술학회 2017 한국정보기술학회논문지 Vol.15 No.2
With the growing importance of social media, it is imperative to analyze it to understand the users. Users share useful information and their experience through social media, where much of what is shared is in the form of texts. This study focused on blogs and aimed to test whether the psycho-linguistic characteristics of blog texts vary with the subject or the type of experience of the texts. For this goal, blog texts about four different types of experience, Go, skiing, reading, and musical were collected through the search API of the Tistory blog service. The analysis of the texts showed that various psycholinguistic characteristics of the texts are different across the four categories of the texts. Moreover, the machine learning experiment using the characteristics for automatic text classification showed significant performance. Specifically, the ensemble method, based on functional tree and bagging appeared to be most effective in classification.
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