Earticle

한국의 전자정부 서비스의 우수성은 널리 알려져 있으며, 특히 정보화의 범정부적 접근이라는 측면에서 세계 많은 국가의 관심을 받아 왔으며 범정부 아키텍처 (이하 EA)를 기반으로 한 전자정부 구현은 우리나라 정부의 대표적인 성공사례의 하나로 인식되고 있다. 범정부 아키텍처를 기반으로 한 전자정부 구축의 성공사례와 관련 연구가 꾸준히 수행되었지만 데이터를 기반으로 한 실증연구는 미 흡한 현실이며 특히 범정부 측면에서 EA 성공요인에 대한 연구는 거의 전무하였다. 본 연구는 범정 부 관점에서 EA 성과에 영향을 주는 요인에 대한 실증연구를 수행함으로서 학술적 관점에서의 시사 점과 더불어 국내 및 여러나라에서 참고할 수 있는 시사점을 제공하였다. 연구 결과에 의하면 EA 모 델과 EA 관리 시스템이 EA 성과에 직접적인 영향을 주는 것으로 나타났으며 EA 목표, 그리고 EA 법제도 및 규정은 EA 성과에 간접적인 영향을 주는 것으로 제시되었다.

Enterprise architeture (EA) has been considered as one of the most important tools for delivering e-government services effeectively in Korea. Yet few studies has been conducted to see what were the critical factors for successful implementation of EA from an empirical perspective. This study suggested critical factors of EA success from the “governemtn-wide” point of view. The results show that EA model and EA managements systems directly affect EA performance, while EA objective, and EA related law & regulations exert an indirect effect. The findings produced in this study have implications for policy makers, government institutions that plan to implement EA, as well as researchers who are interested in EA research.

본 논문을 통하여 새로운 온톨로지 구축 방법론을 제안한다. 온톨로지 구축 방법론에 관한 선행 연구들에서는 대부분 특정 적용 분야나 온톨로지 구조의 특성에 따라 특정한 방법론이 적용되었으나, 서비스 플랫폼과 같이 다양하고 복잡한 비지니스 프로세스가 혼재하는 경우에는 구현 시 한계가 존재 한다. 본 논문에서 제안하는 방법론은 프로세스의 워크플로를 분석하고 이들의 오케스트레이션 (orchestration)을 통하여 이러한 한계를 완화시킬 수 있는 통합방법론이다. 제안된 방법론의 검증은 개념증명 방법으로 범정부 공공서비스 수출 지원 플랫폼 설계에 적용되어 가능성이 확인되었다. 본 논 문에서 제안된 방법론은 서비스 플랫폼과 같이 다양한 비즈니스 프로세스가 혼재하거나 LOD와 메타 데이터를 기반으로 하는 시스템의 설계 시 활용될 수 있을 것이다.

In this paper, we propose a new ontology development methodology. The previous studies for the methodologies of ontology development are mainly either project domain specific or ontology architecture specific, and those have limitation where the various and complex business processes are mixed such as service platforms. To alleviate such limitations, the proposed methodology integrates both approaches with the concept of process orchestration for which the various work-flows should be analyzed and rearranged. The validity is tested with the case of the design for the public service export platform of Korean e-Government. We expect that the proposed methodology can be used to design the LOD and metadata based applications.

미래 전쟁의 패러다임이 네트워크 중심 작전(NCO)으로 변함에 따라, 군 훈련의 효율성에 대한 네트워크 통신 효과를 분석하는 연구의 중요성이 증대되고 있다. 기존의 훈련 효율성은 네트워크 중 심이 아닌 주로 플랫폼 중심으로 분석되었다. 따라서 네트워크 통신 기반에서의 훈련 효과를 분석하 는 것이 필요하다. 본 논문에서 제안한 모델은 현재 화재진압 훈련체계, 보라매 모델, 공군지휘통제체 계 전장상황도를 네트워킹 하여 기존보다 사실적인 모델로 설계하였고, 미 국방성 네트워크 중심작전 개념 프레임워크(NCO CF) 분석도구를 이용하여 통신 효과를 분석하였다. 비행기지 화재 현장에서는 많은 불확실성이 존재하여 훈련요원은 임무수행 시 많은 준비와 훈련이 필요하다. 본 논문에서 새롭 게 제안한 화재진압 훈련 모델을 사용할 경우, 공유 정보에 의한 상황인식 증가로 기존보다 빠른 결 심이 가능하며, 훈련 효과가 향상될 수 있음을 확인하였다.

As a paradigm of future warfare is changed to the network centric operation (NCO), the importance of the research analyzing the effect of network-communication on the military training effectiveness has been increased. The existing research investigating the training effectiveness was mainly based on the platform centric warfare rather than the network centric warfare. Consequently analysing the training effect based on the network-communication is needed. In this paper, we propose a realistic model networking the present Fire Fighting Training System (FFTS), the Boramae model, and the Air Force Command and Control System Common Operational Picture (AFCCS COP). Furthermore, we analyzed the communication effect by using the Network Centric Operation Conceptual Framework (NCO CF) analysis tool. Under the uncertainty of Air Base battlefield fire due to explosive and volatile matter, fireman who executes duty would be in needs of much training and readiness. It is clear that a new Fire Fighting Training Model capable of the increased situational awareness by sharing information improves not only the training efficiency but also the decision-making tempo.

경계(Edge)에서 작전을 수행하므로 창끝부대(Edge Force)는 민첩성(Agility)이 무엇보다 중요 하다. 작전의 민첩성은 전투에 참여한 부대 간 상황공유 데이터서비스 수준에 달려있다. 따라서 작전 을 위한 상황정보는 구문적(Syntax) 데이터 서비스 이상의 의미적(Semantic) 데이터 서비스를 요구 한다. 그러나 기존 “창끝부대 특성화 모델”들은 시스템 공통 기능을 기반으로 구문적 수준만 평가한다. 본 논문은 첫째, 기존의 상호운용성 수준 모델을 기반으로 “데이터서비스 수준모델”을 제시하고 둘째, 창끝부대의 민첩성을 개발한 “데이터서비스 수준모델”을 적용하여 작전 과업 서비스 대비 시스템 애 플리케이션 서비스를 비교 평가 할 수 있는 “네트워크중심 창끝부대 데이터서비스 평가모델”을 개발 한 후 셋째, 개발한 평가모델을 근접항공지원(CAS) 작전 시나리오를 개발하여 적용하고 기존 모델과 의 특성을 비교하였다.

Agility is the most important ability needed by the Edge Force because they carry out operations at the Edge. Agile operations are dependent on the level of sharing environment data service among participating Edge Forces. Hence, context for operations requires more than Syntax data service. It requires Semantic data service. But, legacy “Edge Force Characterization Models” have their roots in system common functions that are able to evaluate only the level of the Syntax data services. First, this paper sets out a “Data Service Maturity Model” based on Interoperability Model. Secondly, “Data Service Assessment Model for Network-Centric Edge Force” is developed to evaluate the level of data services including Semantic data services between operation task services and possible system application services based on “Data Service Maturity Model”. Finally, the proposed model is implemented based on CAS (Close Air Support) operation scenario and the characteristics of legacy models are compared.

대졸자의 취업난은 심각한 사회문제로 확산되고 있으며, 학생들이 취업에 대한 고민과 스트레스 가 어느 정도인지는 여러 매체 등을 통하여 전해지고 있다. 현재 전문 포털사이트를 비롯한 기업 및 기관들은 다양한 취업정보를 제공하는 웹사이트를 운영하고 있으나, 취업 희망자들의 서비스 욕구를 충족시키기에는 충분하지 못한 실정이며, 오히려 불만족을 유발하는 요소들이 나타나고 있다. 그럼에 도 불구하고 취업정보를 제공하고 있는 전문 웹사이트의 서비스품질을 체계적, 실증적으로 다루고 신 뢰, 고객만족, 충성도 등에 대한 인과적인 연구는 찾아보기가 어렵다. 이에 본 연구는 기존 연구와 실 증적 연구를 통해 취업정보사이트의 웹서비스 품질 요인을 정의하고, 웹서비스 품질, 신뢰성, 만족도, 충성도의 구성개념들을 추출하여 이들 간의 인과관계를 증명함과 더불어 각 경로별 인과관계의 영향 력 차이를 통해 충성도의 중요성을 발견하여 취업정보사이트를 운영하는 기업 및 기관들이 보다 강화 된 취업정보서비스 제공을 위한 유용한 시사점을 제공하고자 한다.

College students looking for work are being spread as a serious social problem. Multiple media cover a lot worries and stress for the employment of students. Including the current professional portal companies and agencies are operating a website that provides a range of professional information. However, customers are not satisfied with information about career services. Rather, it appears that factors that cause dissatisfaction. Nevertheless, dealing with the quality of service of a professional website that provides professional information systematically reliability, customer satisfaction, and causal research associated with customer loyalty is difficult to browse. This study was defined as the existing empirical research Web service quality factors of career information through the site to extract the Web service quality, construct reliability, satisfaction, and loyalty demonstrated a causal relationship between them. And to provide a useful implications for companies and organizations to work more enhanced information services pro-vided through the influence of the difference between cause and effect of each route discovery of the importance of loyalty to operate the Jobs site.

Numerous organizations are turning to big data intelligence, expecting to elicit huge benefits from big data. A large number of them, however, are experiencing failures and struggling, not knowing where to start and where to continue. This study aims to develop a big data capability assessment model to provide these organizations with a practical guide and an evolutionary strategy for big data adoption. Significant big data capability factors were derived based on relevant capability and maturity models as well as interviews with big data experts. We devised a framework for assessing capability level, identifying weak capability types, and suggesting adequate guidelines according to evolutionary stage. Our model has been applied to five organizations in different business sectors for validation and refinement based on feedback.

OSMU(One-Source Multi-Use) 영화는 기존의 소설, 만화, 게임과 같은 문화 콘텐츠를 활용하 여 제작하는 영화를 의미한다. 최근, OSMU 영화가 많이 제작되고 있으며, 흥행에 성공하는 사례 역 시 점차 증가하고 있다. 하지만, 동일한 홍보 전략에도 불구하고 국가에 따라 흥행에 큰 차이를 보이 기도 하는 등 국가의 특성에 따라 관람객의 선호에 차이가 발생하기도 한다. OSMU 영화를 관람하는 관람객 측면에 대한 연구는 상대적으로 부족하며, 특히 OSMU 영화 관람 의도에 대한 국가 간 차이 에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 논문은 관람객들이 OSMU 영화를 관람하기 전에 원작에 대한 사전지식, 원작에 대한 감정과 홉스테드 문화차원 요인이 OSMU 영화에 대한 태도에 미치는 영향 과, OSMU 영화에 대한 태도가 관람의도에 미치는 영향을 분석하여 중국과 한국 관람객의 차이를 비 교하고, 국가 간 문화적 차이에 따른 관람의도의 차이를 분석하고자 한다.

Many OSMU (One Source Multi Use) film contents are produced using contents from many different areas such as novel, comics and others. Since OSMU films are mostly produced in English-speaking countries and distributed to the other countries, preference and reaction of audiences of these countries may differ according to their cultural and societal diversity or characteristics. Therefore, in this study, audiences’ attitude and watch intention to OSMU film are investigated, especially for audiences of Korea and China. To this ends, influence of previous knowledge and emotion on the audience’s attitude to OSMU films are exploited. In addition, influence of societal or cultural characteristics of Korea and China on the audience’s attitude are also investigated. Finally, relation between attitude and watch intention of audiences are examined.

고정형 인터넷 기반의 결제를 넘어서 핀테크의 일종으로 사회적으로 확산되고 있는 ‘모바일 간 편결제’의 적극적 수용에 영향을 미치는 요인들을 탐색적으로 살펴보았다. 이를 위해 확장된 기술수용 모델(TAM2: Techonology Acceptance Model)과 인지된 위험요인을 적용하여, 새로운 기술에 대해 상대적으로 높은 수용도와 활용능력을 가진 20대 303명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결 과, 모바일 효능감과 상대적 이점은 인지된 용이성에 정적인 영향을 주었다. 신뢰도는 부적인 영향을, 보안우려는 인지된 위험성에 정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 인지된 유용성은 상대적 이점과 인 지된 용이성에 의해 정적인 영향을 주었으며, 반면 보안에 대한 우려는 부정적인 영향을 주었다. 모바 일 간편결제 기술의 적극적 이용의도는 인지된 유용성, 인지된 용이성, 주관적 규범에 의해 정적인 영 향을 받으며, 인지된 위험성에 의해 부적인 영향을 받는 것으로 나타났다. 사회적 이미지, 개인적 혁 신성, 기능적 동기는 모바일 간편결제의 이용의도와 관련된 인지된 용이성과 유용성에 영향을 주지 않 은 것으로 파악되었다. 결과적으로, 간편결제 시스템의 이용의도는 주관적 규범과 같은 사회적 영향요 인, 그리고 모바일 간편결제의 기술적 특성과 관련된 인지된 용이성/유용성/위험성에 의해 예측될 수 있는 것으로 파악되었다.

Prior research has focused on the internet-based payment(e-payment) service in examining factors affecting the intention to use a new payment service. This study tried to identify how variables affect the intention to use a mobile easy payment(m-payment) service. Based on a total of 16 hypotheses developed for this study, the intention to use of mobile payment service was predicted from social image and subjective norm as social influence, innovativeness and mobile-effi-cacy as individual factors, functional motive and relative advantage as functional factors and trust and security concern as risk factors. this study employed the extended Technology Acceptance Model and analyzed questions given to people aged from 19 to 29(N=303) using hierarchical regression analyses. According to analysis, while perceived usefulness is positively affected by perceived ease of use and relative advantage, it is negatively affected by security concern. Mobile-efficacy and relative advantage have an positive affect on perceived ease of use. Perceived risk is affected by trust and security concern. However social image, innovativeness and functional motive did not have any influence on perceived ease of use and perceived usefulness. Perceived usefulness, perceived ease of use, perceived risk and subjective norm have an influence on the intention to use. It seems that the respondents valued advantages of mobile easy payment service and subjective norm as social influence. The result of this study is not limited to theoretical implications, but extends to practical implications as well.

본 논문은 액티브 시니어의 감각, 인지, 심리적 특성들이 실버게임콘텐츠에 반영되어야 함을 전 제로, 실버게임콘텐츠를 기호학적으로 분석하는데 목적이 있다. 본 논문은 이론적 차원에서 실버세대 가 노화로 인해 감각적 경험의 축소와 인지력이 감퇴되는 것을 논의하였다. 다음으로 은퇴는 실버세 대에게 사회적 역할을 축소시킴과 동시에 사회로부터 강제적으로 분리되는 것임을 살펴보았다. 아울 러 실버세대와 뉴 실버세대의 접점에 위치한 액티브 시니어와 게임과 헬스케어가 융합된 실버게임콘 텐츠에 대해 논의하였다. 연구 방법론으로 액티브 시니어의 특성이 실버게임콘텐츠에 얼마나 반영되 었는지를 분석하기 위해 그레마스의 의미생성모델과 구조주의 서사학을 활용하였다. 연구결과는 다음 과 같다. 국내의 실버게임콘텐츠는 주로 인지력 향상, 치매예방 등 실버세대의 치유를 목적으로 제작 되고 있었다. 그리고 이러한 실버게임콘텐츠는 실버세대의 둔화된 감각기관의 특성을 반영하고 있었 다. 이를 위해 텍스트의 최소화, 큰 글씨, 안정감과 몰입감을 주는 밝은 계열의 색상, 원형 모양의 도 형, 음성 안내 등 시각· 조형· 음향 기호들을 활용하는 것으로 분석되었다. 그러나 실버게임콘텐츠들 은 게임성에 너무 치중한 나머지 난이도 조절 실패, 스토리의 복잡한 전개 등 액티브 시니어들의 인 지적 특성을 고려하지 못하는 것으로 분석되었다.

The aim of this study is to analyze games for the elderly, on the premise that senses, perception, and psychological traits of 'active senior' should be reflected to them. The aging and decline of sensory experiences and cognition of the elderly is discussed in theoretical basis. And this study turns out that the retirement reduces the social roles of the elderly, and isolates the elderly from the society. Also the active senior between silver generation and new silver generation, and the game contents for silver generation combining games and healthcare, are discussed. To analyze how much attributes of silver generation are reflected in game contents for silver generation, Greimas' Generative Model of Signification and structurist narratology are used as meth-odologies. The result is as following. In Korea, the game contents for silver generation have been made for curing the active senior, like improvement of cognition and prevention of dementia. And these games are reflected the features of weakened sensory organ of the active senior. Thus they minimize text, and utilized visual, formative, and acoustic signs like big text type, bright colors that provide stability and immersion, round figures, and guide voice. However it is analyzed that they focused on game elements too much, so they failed game difficulty, and complexity of stories. Therefore they didn't consider the cognitive character of the Silver generation.

웹과 소셜미디어의 활용이 활발해짐에 따라 온라인에서 생성되는 비정형데이터 역시 기하급 수적으로 증가하고 있으며, 이러한 비정형데이터 중에서도 텍스트 데이터에 대한 분석이 다양한 분 야에서 이루어지고 있다. 본 논문은 학술논문 검색 사이트 디비피아 (‘www.dbpia.co.kr’)에서 텍스 트 마이닝을 주제로 한 학술논문들의 제목과 연도, 학회 등의 정보를 수집하여, 국내 연구현황, 연 구주제, 연구분야, 및 주요분석기법을 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석하였다. 또한 학술논문들 에서 많이 활용된 주요 텍스트 마이닝 기법들의 특징 및 분석방법을 조사하였다. 본 연구는 국내 연구 현황에 대한 객관적인 분석을 통해 텍스트 마이닝 연구의 현주소를 이해하고 향후 발전방향 을 모색함으로써, 텍스트 마이닝 교육 및 연구에 기여하는 참고자료를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.

A large amount of unstructured data are generated online. Text data are analyzed in various fields. In this study we use DBpia (www.dbpia.co.kr) to collect data about academic research papers related to text mining. Based on that data, we then analyze the status of text mining research, using a text mining technique to find the topics, methods, and trends of text mining research. We also investigate the characteristics and method of analysis of the text mining techniques, confirmed by analysis of the data. This study provides reference materials for text mining education. It seeks to understand the current status of text mining research, through objective analysis of domestic research status, then exploring directions for future development.

최근 다양한 분야에서 기계 학습에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 금융 분야에서도 로보어 드바이저(robo-advisor) 등 기계 학습을 현업에 접목시키려는 시도가 많아지고 있다. 특히 이러한 기 계적이고 정량적인 의사결정은 수수료와 같은 비용 절감은 물론 효과적인 의사결정을 가능하게 한다 는 점에서 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 SVM(support vector machines)와 라쏘 회귀분석(lasso regression) 그리고 인공신경망(Artificial Neural Network; ANN) 등의 기계학습 기법들을 이용하 여 KOSPI 지수를 예측하는 모형을 개발하고 제시한 기계학습 기법들의 예측력을 비교, 분석한다. 실 험은 학습 데이터(in sample)와 실험 데이터(out of sample)로 나눠서 진행하였는데, 전자는 2000년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지이며 후자는 2010년 1월 1일부터 2015년 9월 15일까지이다. 실 험을 진행한 결과 학습 데이터에서는 SVM이 ANN에 비해서 더 높은 예측력을 보인 반면에 실험 데 이터에서는 ANN의 예측력이 더 우수했다. 한편 라쏘 회귀분석의 경우에는 학습 데이터와 실험 데이 터 모두에서 예측력이 우수하지 않았다.

Recently, there have been many attempts to employ the machine learning methodologies such as Robo-Advisor in the financial sector with growing interest in machine learning in various sectors. Especially, these mechanical and quantitative decision making have some big advantages not only reduces the costs such as fees but also enable us to make effective decision. In this research, we developed a machine learning model to forecast the KOSPI index and analyze the accuracy of the prediction. We use three machine learning model : SVM(support vector machines), Lasso regression, and ANN(Artificial Neural Network). We divided our data into two parts : 'in sample' data and 'out of sample' data. The 'in sample' data is from January 1st, 2000 to December 31st, 2010. And the 'out of sample' data is from January 1st, 2011 to September 15th, 2015. The result of the experiment, the 'in sample' data, the SVM showed higher accuracy compare to the ANN. On the other hand, in the 'out of sample' data, ANN was superior than SVM. For the Lasso Regression analysis, it showed worst predictive accuracy in both 'in sample' and 'out of sample' data.

소프트웨어산업진흥법에 의해 공공부문 IT서비스 시장에서 대기업 및 상호 출자 제한 기업 집 단 소속의 SI 업체의 참여가 전면 제한되어 있다. 중견ㆍ중소 SI 업체들이 공공부문 IT서비스 시장에 서 중요한 역할을 하고 있으나, 공공부문 IT 아웃소싱의 실패 및 품질 저하 등의 다양한 문제점이 발 생하고 있다. 본 논문에서는 공공기관에 도입된 정보시스템의 효율적 운영을 위해 서비스 중단 측면 에서 가장 큰 비중을 차지하는 하드웨어 유지보수 아웃소싱에 대한 서비스 측정 및 분석 체계, 특히 SLA 평가지표를 제시하였다. 이를 위하여, 공공부문 IT 아웃소싱의 적용사례를 고찰하고, 정보시스템 운영관리지침, ITIL, ISO20000 등의 주요 IT서비스관리지침 및 국제인증 규격에서 주요 서비스 영 역을 도출한 후, 전문가 집단 설문조사 및 포커스그룹 인터뷰 결과를 반영한 SLA 적용 서비스영역을 도출하였다. 서비스영역 도출 후 요인분석 및 신뢰도 분석을 통해 SLA 평가지표를 제시하였다.

By the law on software industry promotion, it has been restricted completely for SI businesses belong to major companies and ones which limit mutual investment to participate in IT service market of public sector. Small/medium-sized SI companies have been encountered various problems such as the failure in IT outsourcing and quality degradation have occurred. In this paper, we proposed a framework for service measurement and analysis to effective operation of IT in public sector, particularly SLA evaluation index for hardware maintenance. For this purpose, we reviewed the application cases of IT outsourcing to public sector, and drew crucial service domains based on IT service management guidelines and International standards like information system operation management guidelines, ITIL, ISO20000 etc. And then, we drew service domains which SLA will be applied to through the survey of the expert group and the interview results of focus group. After that, we suggest the final SLA index by factor analysis and reliability analysis.

최근에 일반적으로 처리가 불가능할 정도로 데이터양이 증가하기 때문에 많은 사람들이 대규모 데이터를 저장 및 분석하기 위한 빅 데이터 기술에 대한 관심을 가지고 있다. 또한 많은 사람들이 빅 데이터 처리를 통해 나온 결과를 시각화 하는 기술에 대해서도 관심을 가지고 있다. 본 논문에서는 물 류 산업의 고객 예측과 운영 효율 그리고 신규 사업 등의 의사 결정을 위해서 빅 데이터 분석을 수행 하였다. 물류와 관련된 뉴스, 보도자료, 소셜 미디어와 블로그 등의 텍스트 데이터를 수집하는 도구를 개발하였다. 또한 R과 Shiny를 사용하여 물류 데이터에 대한 대화형 웹 인터페이스의 시각화 도구를 설계 및 개발하였고, 이를 통해 효과적인 탄력적인 경영과 의사 결정에 도움을 줄 수 있다.

Recently many people have an interest in big data technologies to store and analysis of large-scale data because it increases the amount of data that can not be processed in traditional technology. Also, many people are interested in the techniques of data visualization through the results of big data processing. In this paper, we perform big data analysis in order to make decisions about customer prediction, operational efficiency, and new projects of the logistics industry. We developed a tool to collect text data such as news, press releases, social media and blogs related to logistics. In addition, we have designed and developed a visualization tool for interactive web interface for logistics data using R and Shiny. And it can help in effective management and flexible decision-making.