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IT생산성역설을 뛰어넘어 IT자원을 조직의 전략과 정렬하는 것은 정보시스템분야의 매우 오래 된, 핵심적인 도전과제이다. 현재 IT는 기업뿐 아니라 정부조직에서도 필수불가결한 경쟁력의 원천으 로 자리매김하고 있다. 그럼에도 정부조직에 대한 IT부분과의 전략적 정렬연구는 찾아보기 어렵다. 본 논문은 정부의 국정과제와 각 부처의 정책은 범정부IT자원(기반구조와 어플리케이션집합)과 전략적으 로 정렬하기 위한 동태적인 전략적 정렬모형을 제시한다. 동 정렬모형은 정부조직과 전자정부 간의 비 정렬(misalignment)상태의 해소를 위하여 구체적(concrete)이고, 측정가능한 형태의 내부 심층구조를 기초로 한다. 어플리케이션 포트폴리오는 심층구조를 기반으로 정부서비스를 제공하기 위한 전자정부 플랫폼으로서의 IT기반구조와 부처 공용 어플리케이션집합과 개별 부처 어플리케이션집합으로 구성 된다. 이는 정태모형을 기반으로 하여 시간에 따라 변화하는 동태적 모형으로의 확장을 수용하게 된 다. 마지막으로 제시된 어플리케이션 포트폴리오를 기반으로 저자는 동태적인 변화에 따른 비정렬 상 태를 해소하는 최적화방법에 대해서도 가이드라인을 제시하고 있다.

Beyond the IT productivity paradox, aligning IT resources with organizational strategies is a very old, but most important challenge in the field of information system theory. Currently IT itself positions as an irreversible competitiveness not only in companies but also in government. Nevertheless, we have the little literature on IT strategic alignment for the government. National Agendas in the government and ministries' policies strategically align with each other, and they also do with the government-wide IT platform and departmental application portfolio. This alignment model is based on the concrete, measurable internal deep structure to resolve the misalignment between the government organization and the egovernment. The application portfolio consists of the IT infrastructure as an egovernment platform for providing the public services, a shared application set for ministries, and a ministry’s application set. It is essentially static, but has to be extensible, dynamically changing over time. Based on the proposed application portfolio architecture, the author also proposes a solution for the optimization method to solve the unsorted state due to dynamic changes.

대기환경 문제는 국민의 생활에 직접 관련이 있고, 국민들은 미세먼지와 관련하여 많은 우려를 하고 있다. 미세먼지 오염원 중에 가장 큰 비중을 차지하는 것이 자동차 배출가스이기 때문에, 정부에 서는 자동차 배출가스 등급제를 시행하여 대기환경을 개선하고자 노력하고 있다. 하지만, 자동차 정기 검사와 불법 및 부실검사소 단속은 사전예방이 어렵고 검사 및 단속 이후에 조치가 되는 한계점이 있 다. 본 연구에서는 지능정보기술을 활용하여 모든 대상을 검사 및 단속하지 않고도 사전 예측하여 선 제적인 정책수행이 가능한 방안을 제시한다. 또한, 이상징후의 즉각적인 파악을 통해 실시간적인 정책 수행이 가능하다. 딥러닝을 활용하면 분류되지 않은 특성에 대해서도 패턴인식을 통해 유사한 것들을 분류할 수 있게 되어 사전예측이 가능하다. 정책의 수행을 위한 구체적인 데이터 모델 및 알고리즘은 추가적인 연구가 필요하다. 향후 연구를 통해 실제 자동차 검사결과와 부실 및 불법 검사소 정보를 활 용하여 사전예측 모델을 만들어 시험하고 결과를 분석할 계획이다.

The air environment problem is directly related to the lives of the people, and the people are concerned about fine dust. Since automobile emissions account for the largest proportion of particulate matter pollutants, the government is trying to improve the air environment by implementing a rating system for automobile emissions. However, regular vehicle inspections and crackdowns at illegal and insolvent inspection centers are difficult to prevent in advance, and there are limitations in that measures are taken after inspections and crackdowns. This study proposes a plan that enables preemptive policy implementation by using intelligent information technology to predict in advance without inspecting and cracking down on all targets. In addition, real-time policy execution is possible through immediate identification of abnormal symptoms. Using deep learning, it is possible to classify similar things through pattern recognition even for unclassified features, allowing for advance prediction. Detailed data models and algorithms for policy implementation need additional research. Through future research, we plan to test and analyze the results by creating a predictive model using actual vehicle inspection results and information on insolvent and illegal inspection sites.

인터넷 쇼핑몰 사이트의 품질이 소비자들로 하여금 신뢰, 만족, 구매의도 와 긍정적 입소문(구 전, WOM)에 미치는 영향에 대한 개념 모델을 제시하였으며, 한국과 중국 대학생을 대상으로 실증 분 석을 하였다. 한국과 중국 간 인터넷 쇼핑몰 사이트의 품질, 신뢰, 만족, 구매의도와 긍정적 입소문(입 소문(구전))에 미치는 영향을 중점적으로 연구했으며, 본 연구가 시사하는 바는 다음과 같다. 첫째, 인 터넷 쇼핑몰 연구는 주로 단일 주제로 진행되었으나, 본 연구는 사이트 품질 요인(편의성, 디자인 등) 을 정의하고 이에 대한 연구를 진행했다. 둘째, 한중 소지바들의 입장에서 신뢰도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상품구매 사이트의 거래안정성과 상품구매 체험에 대한 만족도이다. 셋째, 한중 소비자 들의 인터넷 사이트 상품 구매 의도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 인터넷 사이트의 편리성이다. 넷 째, 중국과 한국 소비자의 만족과 구매 의도는 모두 입소문(구전)에 긍정적인 영향을 미친다.

A conceptual model was presented for the impact of the quality of Internet shopping mall sites on consumers' trust, satisfaction, willingness to purchase and positive word-ofmouth( WOM), and empirical analysis was conducted on Korean and Chinese university students. We focused on the quality, trust, satisfaction, intention of purchase, and impact on positive wordof- mouth(WOM) of Internet shopping mall sites between Korea and China, and this study suggests that: First, the study of Internet shopping malls was mainly conducted under a single theme, but this study defined site quality factors (convenience, design, etc.) and conducted research on them. Second, from the standpoint of Korean and Chinese sojibas, the factors that have the greatest impact on reliability are the transaction stability of the commodity purchase site and satisfaction with the product purchase experience. Third, the most influential factor in the intention of Korean and Chinese consumers to purchase products from Internet sites is the convenience of Internet sites. Fourth, both the satisfaction of Chinese and Korean consumers and the intention of purchasing both have a positive influence on word of mouth(WOM).

Industry 4.0과 디지털 혁신에 대처하기 위하여 중소제조기업은 빅데이터를 활용해야만 한다. 자금, 기술, 인력 등의 기본적인 인프라가 부족한 중소제조기업이 독자적으로 빅데이터 분석 환경을 구축하고 운영하기가 어렵다. 본 연구의 목적은 중소기업의 빅데이터 활용을 활성화시키기 위하여 공 급자 관점에서 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하는 방안을 고찰하는 것이다. 제조 빅데이터 분석 플랫 폼의 기반구조인 자원, 기술, 인력의 3요소중에서 핵심인 도메인 전문가가 컴퓨터 전문가와 협업하면 서 다양한 분석을 수행할 수 있는 통합된 플랫폼 환경을 제안하였다. 구축된 빅데이터 분석 시스템의 효과성 검증을 위하여 7개 중소기업을 대상으로 서비스를 제공하고 그 유용성을 검증하였다. 데이터 분석가들은 이 빅데이터 플랫폼을 활용하여 통합된 환경에서 편리하게 다양한 분석을 수행하였다. 분 석된 결과는 모니터링을 통해서 실시간으로 추적 및 관리되었다.

To cope with Industry 4.0 and digital innovation, small and medium-sized manufacturers must use big data. It is difficult for small and medium-sized manufacturing companies that lack basic infrastructure such as budget, technology, and manpower to establish and operate their own big data analysis environment. The purpose of this study is to consider how to build a big data analysis platform from a supplier's perspective in order to promote the use of big data by SMEs. We proposed an integrated platform environment, in which domain experts who are the core of the three elements of manufacturing big data analytics platform, such as resources, technology, and human resources, collaborate with computer experts to perform various analysis. In order to verify the effectiveness of the established big data analysis system, we provided services to 7 SMEs and verified its usefulness. Data analysts conveniently performed various analysis in an integrated environment using this big data platform. The analyzed results were traced and managed through real time monitoring.