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Session 4 : 인공지능 기반의 공급사슬 위기 관리 대응, 좌장 : 류승완 교수(중앙대)

지식 그래프 기반 국제체제 변화를 반영한 글로벌 반도체 공급사슬 Map 구축에 관한 연구
A Study on Constructing a Global Semiconductor Supply Chain Map Reflecting Changes in the International System Based on Knowledge Graphs

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  • 발행기관
    한국EA학회 바로가기
  • 간행물
    한국EA학회 학술발표논문집 바로가기
  • 통권
    2024년 한국EA학회 추계 학술대회 (2024.11)바로가기
  • 페이지
    pp.25-26
  • 저자
    이강배, 박성호, 이채원, 함승훈, 한지승
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A458958

원문정보

초록

영어
With the advent of the Fourth Industrial Revolution, advancements in technologies such as AI, cloud computing, and autonomous driving have elevated the semiconductor industry to a key sector, not only in Korea but also globally. The semiconductor industry has a highly complex and extensive supply chain due to global outsourcing and a division of labor system. In addition, geopolitical relations, such as the U.S.-China trade war, significantly impact the semiconductor supply chain. This study aims to construct a supply chain map that reflects changes in the international system in order to build a more flexible supply chain. Since numerous countries participate in the semiconductor supply chain, this study utilizes GDELT(Global Database of Events, Language, and Tone) data to identify political, international relations, and economic events related to the semiconductor industry. Additionally, reliable reports such as Form 10-K, corporate reports, and market research reports are utilized to identify companies involved in the semiconductor industry and their hierarchical relationships. GDELT data is used to understand the international system, while data such as corporate reports are used to analyze the semiconductor supply chain. A knowledge graph is constructed using the above data. The supply chain map based on this methodology allows for proactive identification of potential relationships and risks. To construct a knowledge graph, the dataset must be represented in a triple structure. The generated knowledge graph is used to create scenarios through LLM (Large Language Models) and expert validation, which are then applied to System Dynamics to identify risk factors and measure ripple effects. This study has practical contributions in enhancing the semiconductor industry's rapid crisis response and supply chain flexibility. It also holds academic significance by applying technologies such as knowledge graphs and LLM to the supply chain.
한국어
4차 산업을 맞이하면서 AI, 클라우드 컴퓨팅, 자율주행 기술 등과 같은 기술 의 발전으로 반도체 산업은 우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 핵심 산업으로 부 상하였다. 반도체 산업은 글로벌 아웃소싱과 분업체계로 공급사슬이 매우 복잡하고 광범위하다. 또한 미∙중 패권 분쟁과 같이 국가 간 관계가 반도체 공급사슬에 많 은 영향을 미친다. 본 연구는 유연한 공급사슬을 구축하기 위해 국제체제의 변화를 반영한 공급사슬 Map 구축을 목표로 한다. 다수의 국가가 반도체 공급사슬에 참여 하기에 본 연구에서는 GDELT(Global Database of Events, Language, and Tone) Data를 활용하여 반도체 산업과 관련된 정치, 국제 관계, 경제 사건들을 파악한다. 또한, Form 10-K, 기업보고서, 시장조사보고서와 같이 신뢰성이 높은 보고서를 활 용하여 반도체 산업에 참여하는 기업 및 계층적 관계를 파악한다. GDELT Data는 국제체제를 파악하기 위한 데이터이며 기업보고서와 같은 데이터는 반도체 공급사 슬을 파악하기 위한 데이터이다. 위 데이터를 통해 지식 그래프를 구축한다. 이 방 법론 기반 공급사슬 Map은 잠재적 관계 및 위험을 선제적으로 파악할 수 있다. 지 식 그래프를 구축하기 위해서는 트리플(Triple) 구조로 데이터셋을 표현해야 한다. 본 연구에서는 온톨로지 설계를 통해 데이터에서 도출된 개체, 관계, 속성을 정의하 여 국제체제 및 반도체 산업의 도메인 지식을 체계적으로 표현한다. 생성된 지식 그래프를 활용하여 LLM(Large Language Models) 및 전문가 검증을 통해 시나리 오 생성을 하고, System Dynamics에 적용하여 위험 요인 식별 및 파급효과를 측 정한다. 본 연구는 반도체 산업의 신속한 위기 대응 및 공급사슬의 유연성을 제고 할 수 있다는 점에서 실질적 기여점을 가지며, 지식 그래프와 LLM과 같은 기술을 공급사슬에 적용한다는 점에서 학문적 기여점을 갖는다.

키워드

반도체 국제체제 공급사슬관리 GDELT LLM 지식 그래프 Semiconductors International System Supply Chain Management GDELT LLM Knowledge Graph

저자

  • 이강배 [ Kangbae Lee | 동아대학교 경영정보학과 교수 ]
  • 박성호 [ Sungho Park | 동아대학교 연구교수 ]
  • 이채원 [ Chaewon Lee | 동아대학교 경영정보학과 석사과정 ]
  • 함승훈 [ Seunghun Ham | 동아대학교 경영정보학과 석사과정 ]
  • 한지승 [ Jeeseung Han | 동아대학교 경영정보학과 석사과정 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국EA학회 [한국엔터프라이즈아키텍처학회]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    한국EA학회는 전사적 관점의 아키텍처 개념 및 원칙을 국내 민간기업 및 정부기관에 적용 확산시키고, EA 및 관련 분야의 연구, 전문인력의 양성 및 정책적 건의 등을 통해 기업 및 정부기관의 경쟁력 및 생산성을 향상시키고, 우리나라 지식 기반 산업 등의 고도화를 도모하는 것을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국EA학회 학술발표논문집
  • 간기
    연간
  • 수록기간
    2004~2024
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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