Earticle

본 연구의 목적은 전자정부 시스템의 성과 차이를 가져오는 정보시스템 속성과 개발· 운영 시에 중점적으로 고려해야 하는 속성을 식별하는 것이다. 범정부 EA포털에 등록된 3년 이상 운영된 시스 템을 대상으로 측정한 정보시스템 운영성과 결과와 범정부 EA속성정보 간의 관계를 분석하였다. 연 구결과 개발언어와 클라우드 이용여부, 유지보수 및 운영방법에 따라, 전자정부 시스템의 성과 차이가 있었다. 범정부 EA정보를 기반으로 행정· 공공기관이 보유한 전자정부 시스템 전체의 성과분석을 시 도한 첫 번째 연구이며, 행정· 공공기관이 개발· 운영 시에 고려할 속성을 직접적으로 제안한다는 데 그 의의가 있다.

The purpose of this study is to identify the attributes of information system that lead to the performance difference of e-government system and the attributes that should be considered in development and operation of e-government system. We analyzed the relationship between the performance of information system that has been operated for more than 3 years in the government EA portals and the government EA attribute information. The results show that there was a difference in the performance of e-government system depending on programming language, availability of cloud computing, maintenance and operation method. This is the first attempt trying to analyze the performance of the entire e-government system owned by administrative and public institutions on the basis of EA information of the government. It is meaningful that administrative and public institutions directly suggest attributes to be considered in development and operation.

정부는 국가정보화사업을 통해 공공서비스의 품질 향상을 넘어서 전자정부로의 전환을 위해 노 력을 경주하고 있다. 더불어 여타 공공사업과 마찬가지로 중복투자의 문제를 해소하기 위해 전사적 아 키텍처를 범정부 차원에서 적극적으로 도입하고 있다. 그럼에도 국가정보화노력이 성과로 이어지기 위 해서는 행정부가 마련한 국가비전과, 이를 구체적으로 구현하기 위한 국정전략과 국정과제들과 조화 를 이루어야 한다. 따라서 국가정보화사업의 효과적인 관리란 국정전략과 국정과제와의 연계 혹은 정 렬을 기초로 이루어져야 하며, 국가정보화기본계획도 이에 맞추어져야 한다. 본 논문은 이를 IT전략 적 정렬이라는 차원에서 재고찰하고자 한다. 이를 위해 전통적인 전략적 정렬모형을 바탕으로 다각화 된 복잡화된 기업조직에 대한 전략적 정렬이론을 검토한다. 이는 단일 비즈니스조직을 기능적, 구조적, 시간적 차원에서 확장하여 전략적 정렬의 관점을 고찰해 본다. 이와 같은 기업조직에 대한 확장을 위 한 논리적 전개를 바탕으로 공공부분의 특성을 고려한 전자정부를 위한 시사점을 도출한다.

The government is making efforts to transition to e-government as well as improvement of public service through National Informatization Programs. In addition, as with other public programs, the enterprise architecture is actively introduced at the government-wide to solve the problem of overlapping public investment. Nevertheless, in order for national informatization efforts to achieve effective performance, it is necessary to harmonize with the national vision, the national strategies and tasks prepared by the government to implement them concretely. Therefore, effective management of the national informatization programs should be based on the linkage or alignment of the national strategy and tasks, and the Basic Plan for National Informatization should be adapted accordingly. This paper intends to reconsider this in terms of IT strategic alignment. To this end, I will expand the strategic alignment theory from the diversified and complex corporate organization to examine the perspective of strategic alignment on the functional, structural, and temporal scales and draw implications for current e-government.

본 논문은 현재 전 지구적으로 심각하게 전개되는 기후변화와 하천의 오염도간의 상관관계 분석 을 통해 환경정책의 우선순위를 제시하였다. 최근 기후변화에 의한 폭우로 심각한 홍수 피해를 입었던 태국의 7개 주요강에 대해 강수량과 BOD, DO, TCB 등 하천 오염도에 대해 시계열 자료를 활용하여 VAR 모형에 기반하여 그랜저 인과분석을 실시하였다. 또한, 비교분석을 위해 동일한 방법으로 우리나 라의 주요 5대강의 강수량과 BOD와 DO에 대해 상관관계 분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 두나라 의 오염지수별로 환경정책의 우선순의를 도출하였다. 본 연구는 개발도상국과 같이 자원이 매우 한정 적인 국가들이 어떤 하천부터 정책의 우선순위를 두어 관리 할지를 결정하는데 있어 유용할 것이다.

This paper presented the priority of environmental policy by analyzing the correlation between the global climate change and its impact on river pollution. The Grandeur causality analysis was carried out based on the VAR model for both rainfall and river pollutants(BOD, DO, TCB) of the seven major rivers in Thailand that recently suffered from serious flood damage due to climate change. In addition, for the comparative analysis, correlation analysis between rainfall and river pollutants(BOD, DO) in the five major rivers of Korea was performed by the same method. Based on this, we derive the priority order of environmental policy by pollution index on two countries. This study will be useful in determining which rivers of country should be managed by prioritized policy in case of developing countries with very limited resources.

소셜 미디어는 온라인에서 정보를 교환하고 상호간 관계를 활성화시킬 수 있으며, 인맥을 관리 하고 유지하기 위한 시간과 비용을 오프라인에서보다 절약할 수 있는 장점이 있다. 본 연구는 사회교 환이론과 자원이론을 활용하여 소셜 미디어에서 구성원 간의 자원교환행위가 호혜성에 어떻게 연관되 는지를 관찰하고자 하였다. 호혜성 개념은 구성원 간 자원교환에 있어서의 보수와 비용(부담)의 차이 에 대한 형평성 여부로 개념화된다. 구체적으로 소셜 미디어에서 보수와 부담이 발생하는 자원 교환 활동의 형태를 파악하였고, 이러한 활동에서 발생하는 보수와 부담의 차이가 지각된 호혜성과 지속 이 용 의도에 미치는 영향을 연구하였다. 연구 결과, 보수와 부담이 발생하는 교환활동으로 교류노력, 지 식공유, 인맥관리, 정보공개의 4가지 종류를 추출하였다. 이중에서 지식공유, 인맥관리, 교류노력의 불 일치가 지각된 호혜성에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 소셜 미디어 지속의도에는 지식공유, 인맥 관리에서의 불일치가 유의미한 영향력을 나타낸 것으로 파악되었다. 본 연구는 인맥 형성을 통해 비 즈니스 활동 기회를 제공하는 소셜네트워크 서비스의 장단점을 분석하고, 새로운 방향을 제시하는 역 할로써 자원공유와 호혜성의 활용을 제시하였다.

The purpose of this study is to examine how the exchange of resources between members in social media is related to reciprocity by using social exchange theory and resource theory. The concept of reciprocity is conceptualized as equity against differences in rewards and costs(burdens) in the exchange of resources between members. Specifically, this study identifies the types of exchange that occur in terms of rewards and costs(burdens) in social media and studies how difference between rewards and burdens in each exchange activity affect perceived reciprocity toward the use of social media and the intention to continuous use social media. The results show that the common forms of behavior in which rewards and burdens occurred, included the following four dimensions: 1) exchange efforts, 2) knowledge sharing, 3) networking management, 4) information disclosure. The results show that the profits (the difference between rewards and costs(burdens)) of “knowledge sharing”, “networking management”, and “exchange efforts” had effects on the perceived reciprocity toward using social media. In addition, only the difference between rewards and costs(burdens) in the action of “knowledge sharing”, “networking management” affected the continuous use of social media significantly.

클라우드컴퓨팅서비스는 4차산업혁명을 대표하는 혁신적인 서비스 중 하나로, 많은 기업이 클 라우드컴퓨팅서비스를 이용하고 있다. 우리나라는 클라우드컴퓨팅서비스를 안전하게 이용할 수 있는 환경을 조성하고 클라우드컴퓨팅 산업 발전을 위하여 2015년 「클라우드컴퓨팅 발전 및 이용자 보호 에 관한 법률」 을 제정하였다. 그러나 정부의 노력에도 불구하고 행정기관과 공공기관은 클라우드컴 퓨팅서비스의 보안에 대한 의문, G-클라우드 이용 정책, 예산 절감에 대한 의문, 구체적인 도입 절차 의 불비로 민간 클라우드 이용은 아직 저조하다. 이 논문에서는 현행 법제하에서 행정·공공기관이 민 간 클라우드컴퓨팅서비스를 이용하기 위한 절차를 제시하고, 그 과정에서 문제점과 개선 방안을 제시 하였다.

Many companies offers and uses cloud computing services. The government of Republic of Korea enacted "The Act on the Development of Cloud Computing and Protection of Users" in 2015 to use a cloud computing by creating an environment for safe use of cloud computing services, to develop of the national economy by promoting a cloud computing industry. In spite of government's efforts, the administrative and public institutions have a difficulty in using cloud computing services due to concern about Information Security, policy which is administrative institutions using a G-Cloud of National Information Resources Service, concern about saving costs, a lack of procedure. We have presented a procedure of administrative and public institutions using a cloud computing services under the current laws and regulations. Also we have presented problems and improvements in this article.

공공빅데이터의 활용에 대한 다양한 사례 등이 존재함에도 불구하고 기업 입지 선정과 관련한 빅데이터 분석 사례 또는 서비스는 없는 것이 현실이다. 이러한 관점에서 본 논문은 선행연구로부터 기업의 입지결정과정에 영향을 미치는 주요 요인 및 우선순위(중요도/만족도 등)를 선정하고, 연관되 어 활용 가능한 공공 데이터를 탐색한 후 분석해 기업들의 입지여건 결정에 필요한 사항을 제시하고, 이를 효과적으로 표출할 수 있는 방안을 제시한. 이를 통해 기업을 설립하거나 이전하려고 하는 국민 들에게 도움을 주는 것과 함께, 산업입지의 관리 및 분양에 직접적 또는 간접적인 연관이 있는 공공 기관들이 보유한 데이터의 활용성을 높여 효율적인 입지전략 수립을 가능하게 하는 빅데이터 분석 표 준 모델을 제시한다.

There have been various prior researches such as questionnaires related to company location determination. However, it is difficult to analyze and present results that can help determine location using actual data. In this paper, I try to analyze the determinants of company location which is revealed in survey research, based on open public data, and suggest cluster index, network index, and overall attractiveness index. I also present a visualization method that can effectively use the analyzed results. In the future, we hope that effective information provision will be expanded not only in the opening of public data.

패널 데이터는 다차원의 변수를 포함하고 있다. 상이한 수준의 변수 분석에 분산분석이나 회귀 분석의 사용에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 다차원 변수를 포함하고 있는 고령화 패널 데이터 를 대상으로 위계적 회귀분석 모형을 사용하여 고령자의 삶의 만족도 영향요인을 분석하였다. 본 연 구에서는 고령자 삶의 만족도 요인으로 건강, 경제력, 그리고 사회관계로 구분하여 위계적 회귀분석을 이용하여 검증하였다. 연구 결과 건강과 관계차원이 유의하였으며 건강차원에서는 우울증, 치매, 그리 고 친목모임에 참여 등의 관계요인이 고령자의 삶의 만족도 영향요인으로 파악되었다.

Data panel includes a multi-dimensional variable. There are limitations to the use of analysis of variance or regression for analyzing different levels of variables. In this study, using hierarchical regression models to target the aging panel data that includes multidimensional variables were analyzed Satisfaction Factors of life of the elderly. The purpose of this study was verified using a hierarchical regression analysis above, separated by a factor of elderly life satisfaction with health, economic, and social relations. As a result, the relationship between health and relationship was significant, and the relationship between depression, dementia, and participation in social gatherings was considered to be factors of life satisfaction.

AMI(Advanced Metering Infrastructure, 지능형 계량 인프라) 구축이 활발하게 진행됨에 따 라서 전기사용량을 시간대별로 취득할 수 있고 우리생활에 밀접한 전기를 얼마나 어떻게 사용하는지 를 분석할 수 있게 됐다. 본 논문에서는 특정지역의 주택용과 일반용 전기의 여름철 한 달간 전기사 용량을 시간대별로 경부하와 최대부하로 구분하여 분석하고, 전기사용 용도에 따라 주택용과 일반용 전기의 일반적인 전기사용 패턴과 다른 이상 지역 분석을 통해 상업지역인지 주거지역인지 국세청자 료를 통해 검증을 수행하였다.

As the establishment of advanced metering infrastructure (AMI) is actively underway, electricity usage can be acquired on a time-to-hour basis and how much electricity is used that is close to our lives. In this paper, we analyzed the pattern of electricity usage by region, analyzed whether the area was a commercial area or a residential area, and performed verification by comparing it with the actual data of the National Tax Service data.

본 연구는 가상화폐 중에서 일별 거래량이 가장 많은 비트코인을 대상으로 총 26개의 기술적 자료를 바탕으로 클러스터링을 진행하였다. 클러스터링의 방법론은 자기조직화지도를 이용하였고, 총 실험 기간은 비트코인 가격이 급등과 급락이 동반했던 690일을 대상으로 하였다. 또한 클러스터링을 위해서 클러스터 개수를 설정해야 하는데 본 연구에서는 선행적 연구에 의거해 총 10개로 정의한다. 그 결과 상승 및 하락 구간에서 특정 패턴들이 형성되는 것을 알 수 있었으며, 각 패턴들을 방사형 차 트로 나타낸 결과 동일한 패턴을 갖고 있는 방상형 차트는 서로 매우 유사한 이미지를 보이고 있음을 확인했다. 더불어 각 그룹의 패턴들이 갖는 의미를 분석하기 위해서 각 패턴이 가상화폐 가격 움직임 에 어떠한 연관이 있는지 분석한 결과, 특정 패턴 이후에 비트코인 가격이 상승 및 하락 모멘텀 그리 고 급등 및 급락하는 모습을 발견할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 방사형 차트와 각 패턴이 갖는 의미는 향후 인공신경망과 같은 기계 학습 기법을 이용하여 정량적인 금융 상품 매매 전략을 취하는 데 참고가 되는 연구라 사료된다.

This study aims to cluster the price patterns of the most daily traded cryptocurrency, the Bitcoin. The clustering is conducted based on 26 technical indicators including from commonly used indicators such as Envelopes and MACD (Moving Average Convergence/Divergence) to those that are closely related to the value of cryptocurrencies such as the Bitcoin mining difficulty, the hash rate and the gold price. The self-organizing map (SOM) algorithm is used as the methodology for clustering and the total study period is 690 days where there are many ups and downs of the Bitcoin prices. A total of 10 clusters are selected for analysis of and it is found that certain patterns are formed in ascending and descending trends of the Bitcoin prices. A radar chart is used to visualize the representative pattern for each cluster, and it is found that the radar charts that exhibit similar patterns are analogous to each other. In addition, the movements of the Bitcoin prices between the patterns are analyzed in order to assess the meaning of the patterns of each cluster. The result reveals that the prices of Bitcoin rise, fall and crash after a specific pattern. The data visualization using radar chart and the analysis of each cluster pattern proposed in this study can be considered as a reference for a quantitative cryptocurrency trading strategy by using machine learning techniques such as artificial neural network.

디지털과 AI 시대를 맞아 플랫폼 비즈니스를 실현한 기업들이 빛나고 있다. 특히 중국 기업들 은 과거 모방 전문가라는 오명애서 벗어나 이와 같은 혁신을 거듭하고 있다. 대표적으로 알리바바와 평안그룹은 종합적인 플랫폼 비즈니스 모델을 위한 효과적인 생태계를 구축하여 금융 대출 분야에서 차별적인 경쟁력을 확보하였다. 두 기업은 플랫폼 중심의 비즈니스 모델을 발전시키기 위해 각기 전 자상거래와 헬스케어라는 개인들의 일상생활과 밀접한 분야의 플랫폼을 금융을 연결하여 성공하고 있 다. 이들 기업은 외부 파트너들이 참여한 이런 플랫폼들 간의 데이터 공유로 구현한 생태계를 통해 플 랫폼 비즈니스 모델을 완성하였다. 즉, 대출 플랫폼 비즈니스 모델의 생태계를 위해서는 대출에 필요 한 정확한 신용평가 데이터의 소스인 개인들의 일상생활과 밀접한 분야의 비즈니스를 직접 혹은 파트 너를 통해 수행하는 것이 핵심적인 역할을 한다.

Companies that have realized platform business in the age of digital and AI are shining. Chinese companies, in particular, are innovating without a ’copy cat’ strategy. Alibaba and Ping An Group, especially, have differentiated competitiveness in financial lending by building an effective ecosystem for a comprehensive platform business model. To develop a platform business model, the two companies have succeeded by linking finance to platforms that are closely related to the daily lives of individuals such as e-commerce and healthcare. These companies have completed the platform business model through an ecosystem of data sharing between these platforms with external partners. Namley, for the ecosystem of the lending platform business model, it is essential to conduct business directly or through a partner that is closely related to the daily lives of individuals, which is the source of accurate credit rating data for loans.