RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      검색결과 좁혀 보기

      • 좁혀본 항목

      • 좁혀본 항목 보기순서

        • 원문유무
        • 음성지원유무
          • 원문제공처
          • 등재정보
          • 학술지명
          • 주제분류
          • 발행연도
          • 작성언어
          • 저자

        오늘 본 자료

        • 오늘 본 자료가 없습니다.
        더보기
        • 무료
        • 기관 내 무료
        • 유료
        • KCI등재

          주제어 프로파일링 및 동시출현분석을 통한 지능정보시스템 연구의 정체성에 관한 연구

          윤승정(Seong Jeong Yoon),김민용(Min Yong Kim) 한국지능정보시스템학회 2016 지능정보연구 Vol.22 No.4

          본 연구는 한국지능정보시스템학회의 고유한 연구영역을 파악하고자 지능정보연구 학술지에 최근 3년 동안 게재된 논문들을 대상으로 키워드를 수집하여 프로파일링 기법과 동시출현빈도를 분석하였다. 이를 통하여 지능정보시스템 연구의 정통성과 정체성을 밝히는 동시에 향후 추구해야할 연구영역을 제시하고자 한다. 연구 정체성에 대한 상대적 위치를 파악하기 위하여 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사학회에 해당하는 한국경영정보학회 그리고 한국정보시스템학회의 키워드 및 연구방법론을 수집하여 비교하였다. 또한, 한국지능정보시스템학회에서 인공지능/데이터마이닝, 지능형인터넷, 지식경영에 대한 주요 분야를 중점적으로 다루고 있음을 고려할 때 각 분야의 대표적인 학회로 한국빅데이터서비스학회 및 한국빅데이터학회, 한국인터넷전자상거래학회, 한국지식경영학회의 연구 경향을 각각 비교 분석하였다. 키워드 분석 결과만을 요약하면, 한국지능정보시스템학회는 키워드 부문에서는 텍스트마이닝 , 데이터 마이닝 및 추천시스템에 집중하고 있다는 것을 알 수 있었다. 인공지능/데이터마이닝 분야에서는 빅데이터 개념 자체와 감성분석에 초점을 두고 있고, 지능형인터넷 분야에서는 SNS와 구매의도, 신뢰, 기술수용모델에 집중하고 있었다. 지식경영 분야에서는 지식관리, 지식 공유 키워드에 집중함을 발견할 수 있었다. 더 나아가 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사 연구 분야에서 생태계 전반적 융합 가능성을 진단해 보았다. The purpose of this study is to find the research identity of the Korea Intelligent Information Systems Society through the profiling methods and co-word analysis in the most recent three-year("2014~"2016) study to collect keyword. In order to understand the research identity for intelligence information system, we need that the relative position of the study will be to compare identity by collecting keyword and research methodology of The korea Society of Management Information Systems and Korea Association of Information Systems, as well as Korea Intelligent Information Systems Society for the similar. Also, Korea Intelligent Information Systems Society is focusing on the four research areas such as artificial intelligence/data mining, Intelligent Internet, knowledge management and optimization techniques. So, we analyze research trends with a representative journals for the focusing on the four research areas. A journal of the data-related will be investigated with the keyword and research methodology in Korean Society for Big Data Service and the Korean Journal of Big Data. Through this research, we will find to research trends with research keyword in recent years and compare against the study methodology and analysis tools. Finally, it is possible to know the position and orientation of the current research trends in Korea Intelligent Information Systems Society. As a result, this study revealed a study area that Korea Intelligent Information Systems Society only be pursued through a unique reveal its legitimacy and identity. So, this research can suggest future research areas to intelligent information systems specifically. Furthermore, we will predict convergence possibility of the similar research areas and Korea Intelligent Information Systems Society in overall ecosystem perspectives.

        • KCI등재

          협력필터링과 사회연결망을 이용한 신규고객 추천방법에 대한 연구

          신창훈(Chang-Hoon Shin),이지원(Ji-Won Lee),양한나(Han-Na Yang),최일영(Il Young Choi) 한국지능정보시스템학회 2012 지능정보연구 Vol.18 No.4

          고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다. Consumer consumption patterns are shifting rapidly as buyers migrate from offline markets to e-commerce routes, such as shopping channels on TV and internet shopping malls. In the offline markets consumers go shopping, see the shopping items, and choose from them. Recently consumers tend towards buying at shopping sites free from time and place. However, as e-commerce markets continue to expand, customers are complaining that it is becoming a bigger hassle to shop online. In the online shopping, shoppers have very limited information on the products. The delivered products can be different from what they have wanted. This case results to purchase cancellation. Because these things happen frequently, they are likely to refer to the consumer reviews and companies should be concerned about consumer’s voice. E-commerce is a very important marketing tool for suppliers. It can recommend products to customers and connect them directly with suppliers with just a click of a button. The recommender system is being studied in various ways. Some of the more prominent ones include recommendation based on best-seller and demographics, contents filtering, and collaborative filtering. However, these systems all share two weaknesses : they cannot recommend products to consumers on a personal level, and they cannot recommend products to new consumers with no buying history. To fix these problems, we can use the information which has been collected from the questionnaires about their demographics and preference ratings. But, consumers feel these questionnaires are a burden and are unlikely to provide correct information. This study investigates combining collaborative filtering with the centrality of social network analysis. This centrality measure provides the information to infer the preference of new consumers from the shopping history of existing and previous ones. While the past researches had focused on the existing consumers with similar shopping patterns, this study tried to improve the accuracy of recommendation with all shopping information, which included not only similar shopping patterns but also dissimilar ones. Data used in this study, Movie Lens’ data, was made by Group Lens research Project Team at University of Minnesota to recommend movies with a collaborative filtering technique. This data was built from the questionnaires of 943 respondents which gave the information on the preference ratings on 1,684 movies. Total data of 100,000 was organized by time, with initial data of 50,000 being existing customers and the latter 50,000 being new customers. The proposed recommender system consists of three systems : [+] group recommender system, [-] group recommender system, and integrated recommender system. [+] group recommender system looks at customers with similar buying patterns as ‘neighbors’, whereas [-] group recommender system looks at customers with opposite buying patterns as ‘contraries’. Integrated recommender system uses both of the aforementioned recommender systems to recommend movies that both recommender systems pick. The study of three systems allows us to find the most suitable recommender system that will optimize accuracy and customer satisfaction. Our analysis showed that integrated recommender system is the best solution among the three systems studied, followed by [-] group recommended system and [+] group recommender system. This result conforms to the intuition that the accuracy of recommendation can be improved using all the relevant information. We provided contour maps and graphs to easily compare the accuracy of each recommender system. Although we saw improvement on accuracy with the integrated recommender system, we must remember that this research is based on static data with no live customers. In other words, consumers did not see the movies actually recommended from the system. Also, this recommendation system may not work well with products other than movies. Thu

        • KCI등재

          기업정보 기반 지능형 밸류체인 네트워크 시스템에 관한 연구

          성태응(Tae-Eung Sung),김강회(Kang-Hoe Kim),문영수(Young-Su Moon),이호신(Ho-Shin Lee) 한국지능정보시스템학회 2018 지능정보연구 Vol.24 No.3

          최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어 온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 · 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 ‘밸류체인 네트워크시스템(Value Chain Network System : VCNS)’을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 · 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 · 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.

        • 시맨틱 웹 기반 학술정보서비스에 관한 연구

          이미경(Mikyoung Lee),정한민(Hanmin Jung),류범종(You Beom-Jong) 한국지능정보시스템학회 2009 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2009 No.11

          인터넷 상의 정보가 빠르게 증가함에 따라 연구자들은 정보 검색을 통해 연구, 개발 정보를 검색하는데 많은 시간을 소요하고 있다. Google Scholar나 기존의 학술정보 시스템을 이용하면 하나의 주제에 대해 많은 논문 검색 결과를 제공한다. 이런 검색 결과를 바탕으로 원하는 정보를 찾아내고 그와 관련된 정보를 재 검색하는데 많은 노력이 필요한 실정이다. KISTI에서 연구 중인 시맨틱 웹 기술 기반의 정보서비스 시스템인 OntoFrame은 연구자가 원하는 정보를 사용하기 쉽고 정확한 결과를 제공하는 학술정보 분석-융합 서비스 프레임워크를 목표로 개발되고 있다. 본 시스템은 학술정보 지식을 온톨로지화시켜 시맨틱 웹 기술인 추론을 통해 여러가지 분석 서비스를 제공하여 연구자들이 원하는 정보를 미리 제공해준다. 본 논문에서는 OntoFrame의 학술 정보서비스들에 대해 설명하고자 한다. 우선, 사용자가 입력하는 질의어에 대해 개체기반 자동완성 기능을 제공하여 검색 결과의 신뢰성을 제공하고, URI를 통한 개체 식별 기술로 동명이인을 구분 할 수 기능을 제공한다. URI기반 검색을 통해 개체 중심적 서비스 페이지를 통해 개체에 특화된 서비스를 제공한다. 개체에 특화된 서비스로 주제어가 입력됐을 때는 주제연구 동향, 주요 전문가, 연구기관, 연구자 그룹, 연구자 네트워크 등의 서비스를 제공하고, 연구자가 입력되면 해당 연구자의 주요 연구 분야, 연구 성과물 및 관련 연구자, 유사 연구자 등 다양한 분석 서비스를 제공한다. OntoFrame은 반복적 사용성 평가를 수행하여 사용하기 쉽고 직관적인 서비스를 제공하는 사용자 중심의 학술정보서비스로 진화하고 있다. Although information available on the Web rapidly increases, improvement of search engines does not satisfy the needs of researchers for surveying R&D information. Even Google Scholar usually shows about one million documents for a given research topic. As an information service system based on semantic web technology, OntoFrame takes aim at a framework for providing analysis and fusion services of academic information. A new type of information service is required that can find the information desired by the researcher, and then connect, combine and analyze it to provide as much value to the user as possible. To address this need, we have developed a prototype of a knowledge-driven semantic portal that provides an analysis service on academic research information using OntoFrame. OntoFrame provides, based on semantic web technology, several semantic and analytic services such as year-based topic trends in academic information, related topics, topic-based researchers and institutions, researcher network, statistics and regional distribution of academic information. OntoFrame improved by repeated usability evaluations. This system is evolving toward user-centered Scholar service.

        • 시맨틱 기술을 활용한 개인정보 인식 추천 서비스 시스템

          정재은 한국지능정보시스템학회 2011 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.5

          개인 정보 인식의 변화에 따라서 개인 정보의 효과적인 보호 방법들에 대한 많은 논의가 이루어져 왔다. 특히, 사용자에게 적절한 서비스(또는 정보)를 제공하기 위한 추천 시스템들은 개인 정보의 처리 및 관리를 위한 효과적인 기능을 가지고 있어야 한다. 예를 들어, 건강 상태와 같은 개인 정보(Personal Health Information, PHI)와 같은 경우, 개인화된 특정 서비스를 어떻게 추천할 것인가에 대한 고민뿐만 아니라 노출된 개인 정보를 어떻게 보호할 것인가에 대한 각별한 주의를 기울여야 하기 때문이다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위해서, 본 논문은 1) 서비스 추천을 위해 수집된 데이터가 개인 정보와 유의미한 관계를 판단하기 위한 개인 정보 정책 온톨로지(Privacy Policy Ontology, PPO)의 설계와 2) PPO를 탑재한 데이터 마이닝 모듈을 통한 서비스 추천 시스템을 설계하였다.

        • KCI등재

          웹기반 지능형 기술가치평가 시스템에 관한 연구

          성태응(Tae-Eung Sung),전승표(Seung-Pyo Jun),김상국(Sang-Gook Kim),박현우(Hyun-Woo Park) 한국지능정보시스템학회 2017 지능정보연구 Vol.23 No.1

          2000년대 이전부터 북미・유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산・활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발・운영중인 웹기반 ‘STAR-Value’ 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계・활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행 될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다. Although there have been cases of evaluating the value of specific companies or projects which have centralized on developed countries in North America and Europe from the early 2000s, the system and methodology for estimating the economic value of individual technologies or patents has been activated on and on. Of course, there exist several online systems that qualitatively evaluate the technology’s grade or the patent rating of the technology to be evaluated, as in ‘KTRS’ of the KIBO and ‘SMART 3.1’ of the Korea Invention Promotion Association. However, a web-based technology valuation system, referred to as ‘STAR-Value system’ that calculates the quantitative values of the subject technology for various purposes such as business feasibility analysis, investment attraction, tax/litigation, etc., has been officially opened and recently spreading. In this study, we introduce the type of methodology and evaluation model, reference information supporting these theories, and how database associated are utilized, focusing various modules and frameworks embedded in STAR-Value system. In particular, there are six valuation methods, including the discounted cash flow method (DCF), which is a representative one based on the income approach that anticipates future economic income to be valued at present, and the relief-from-royalty method, which calculates the present value of royalties" where we consider the contribution of the subject technology towards the business value created as the royalty rate. We look at how models and related support information (technology life, corporate (business) financial information, discount rate, industrial technology factors, etc.) can be used and linked in a intelligent manner. Based on the classification of information such as International Patent Classification (IPC) or Korea Standard Industry Classification (KSIC) for technology to be evaluated, the STAR-Value system automatically returns meta data such as technology cycle time (TCT), sales growth rate and profitability data of similar company or industry sector, weighted average cost of capital (WACC), indices of industrial technology factors, etc., and apply adjustment factors to them, so that the result of technology value calculation has high reliability and objectivity. Furthermore, if the information on the potential market size of the target technology and the market share of the commercialization subject refers to data-driven information, or if the estimated value range of similar technologies by industry sector is provided from the evaluation cases which are already completed and accumulated in database, the STAR-Value is anticipated that it will enable to present highly accurate value range in real time by intelligently linking various support modules. Including the explanation of the various valuation models and relevant primary variables as presented in this paper, the STAR-Value system intends to utilize more systematically and in a data-driven way by supporting the optimal model selection guideline module, intelligent technology value range reasoning module, and similar company selection based market share prediction module, etc. In addition, the research on the development and intelligence of the web-based STAR-Value system is significant in that it widely spread the web-based system that can be used in the validation and application to practices of the theoretical feasibility of the technology valuation field, and it is expected that it could be utilized in various fields of technology commercialization.

        • 수요 정보 업데이트를 활용한 지능형 계약 관리 시스템

          김태영 한국지능정보시스템학회 2010 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.11월

          지능형 계약 관리 시스템은 시장 수요의 불확실성을 공급자와 구매자가 효과적으로 나누어 부담하게 하고, 이를 통하여 시스템 전체의 최적화를 이룰 수 있도록 할 수 있는 방식이다. 이를 위하여 수요 정보의 변화를 반영하는 지능형 계약관리 시스템이 구매자와 공급자가 합리적으로 계약할 수 있도록 수요 정보를 업데이트하여 최적 관리 수준을 보장하는 계약 방법을 제안한다. 이러한 지능형 계약관리 시스템의 특징은 구매자가 예상되는 특정 비율보다 적게 구매하는 일이 없도록 하면서 공급자는 특정 비율 이상을 공급할 것을 보장한다는 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 지능형 계약 관리 시스템이 보다 효율적인 방식으로 반도체와 같은 하이테크 제조 산업을 위한 장기적인 계약에 초점을 맞추고 있으며, 구매자와 공급자 간의 관계를 분석하여 수립한 수리 모형을 사용하여 최적 계약 전략을 도출하였다. 그리고 수치예제를 통해 제안된 해법이 빠른 시간 내에 최적해를 찾는 것을 확인할 수 있었다.

        • KCI등재
        • KCI등재

          유비쿼터스 환경에서 복합 상품 구성을 위한 지능형 여행 정보 시스템에 대한 연구 -의미론적 웹 서비스 중심

          이현정,손미애,Lee Hyun-Jung,Sohn Mye-M. 한국지능정보시스템학회 2006 지능정보연구 Vol.12 No.2

          In this research, we are suggesting intelligent information system fur traveling which is focusing on product bundling and integration of information from various resources on ubiquitous computing environment. It is necessary for products structure to easily integrate according to customers' requirements because traveling product is integrated by various traveling resources like airline, hotel reservation, and so on. To guarantee of traveler's mobility in ubiquitous computing environment, we need product bundling and modification process to configure products and semantic web service which supports ontology based traveling information system to support immediate integrating of traveling information from various resources. In this research, we offer a product bundling and integration of information. It is based on the semantic web service, with several components (single products) to reconfigure a bundle of traveling products. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 유동 소비자에 대한 서비스 이용의 유동성을 보장할 수 있는 지능형 여행정보서비스를 제안하고자 한다. 본 시스템은 유비쿼터스 환경에서 여행자가 필요로 하는 다양한 정보 획득을 돕기 위해 단일상품 묶음을 통한 복합상품 구성과 시맨틱 웹 서비스에 기반한 정보의 구조적 표현을 목적으로 설계되었다. 여행정보시스템에 연관된 상품들은 호텔, 항공사. 자동차대여, 여행지 정보, 음식점 및 Business Trip 등으로 여행자의 요구 및 상황의 변화에 맞게 연관상품의 복합상품구성을 위한 지능형 여행 최적 정보시스템의 연구가 요구된다. 이를 위해 털 연구에서는 여행서비스 지원을 위해, 첫째 여행자의 요구에 따른 단일상품의 복합상품화를 위한 방법론(Product bundling and modification)을 제안하였다. 둘째, 복합상품을 구성하기 위해 개별 정보시스템에 이질적인 형태로 저장되어있는 단일상품에 대한 정보를 공유하기 위해 시맨틱 웹 기반 정보의 구조적 표현에 관하여 제안한다. 이에 본 논문에서는 OWL 기반의 온톨로지를 구축하였다. 따라서 온톨로지 기반의 여행정보시스템은 향후 시맨틱 웹서비스 기반의 지능형 여행정보시스템 구축을 위한 초석으로 활용될 것이다.

        • 유전 알고리듬을 적용한 지능형 ATP 시스템 개발

          Tai-Young Kim(김태영) 한국지능정보시스템학회 2010 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.11월

          ERP, SCM 등과 같은 기업용 정보 시스템을 활용함에 있어, 고객의 문의에 따라 제품 판매 가능 유무와 가능일자를 계산하여 통보해 주는 지능형 ATP 시스템은 전산 정보를 활용하여 고객 만족도를 최대화할 수 있는 유용한 기능이라고 할 수 있다. 그렇지만 공급 사슬 환경에서 ATP 시스템을 적용하려고 할 경우, 고객이 문의해 온 Retailer에게 납품 가능한 모든 분배센터(Distribution Center)와 공장(Plant)의 미래 시점의 재고량 변화와 운송 능력 등을 모두 고려하여야 하므로 계산량이 방대한 NP-Complete 문제가 된다. 따라서 시스템 사용자가 빠른 시간 내에 해를 구하여 고객에게 결과를 알려줄 수 있는 ATP 시스템의 개발은 공급 사슬 관리를 효과적으로 활용하기 위하여 반드시 필요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 동적 생산 함수의 개념을 이용하여 비 정수 타임 랙을 고려하여 ATP 시스템을 모델링하고, 해당 수리 모형으로부터 효율적으로 해를 얻기 위하여 유전 알고리듬을 개발하였다. 비정수 타임 랙을 활용한 ATP 시스템은 비 정수 타임랙을 올림이나 내림을 통하여 정수화시킨 후 모형 수립하는 기존의 방법보다 정교하게 현실을 반영할 수 있고, ATP 시스템을 위한 유전 알고리듬의 진화 시스템은 문제크기가 작은 것에서부터 큰 것까지 최적해에 매우 근사한 값을 매우 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 알 수 있었다. Various alternative models for an ATP system with time lags have been developed and evaluated. In most cases, these models have assumed that the time lags are integer multiples of a unit time grid. However, integer time lags are very rare in practices, and therefore models developed using integer time lags only approximate real systems. The differences occurring by this approximation frequently result in significant accuracy degradations. In this paper we consider an ATP system in the supply chain with non-integer time lags. We focus on a capacitated production planning and capacity allocation problem, develop a mixed binary integer linear programming model, and propose an efficient heuristic procedure using an evolutionary system to solve it efficiently. This method makes it possible for the population to reach the optimum easily. Moreover, we designed and utilized a representation scheme that allows the proposed models to represent real variables. The proposed regeneration procedures, which evaluate each infeasible chromosome, makes the solution converge to the optimum quickly.

        맨 위로 스크롤 이동