인공지능 기반 컨택센터 시스템 연구

류기동 서울과학기술대학교 2019 국내박사

4차 산업혁명은 디지털과 물리적, 생물학적 기술 영역의 경계가 사라지고, 기술적으로 융햡되는 것으로 인능지능과 같은 지능정보기술이 이를 이끄는 핵심 동인으로 평가되고 있다. 이로 인해 인공지능, 로봇 등 첨단 기술들을 기존의 산업계에 적용하려는 시도가 늘고 있다. 하지만, 인공지능을 산업계로 들여오기 위해서는 개별 산업의 서비스나 업무별로 발생하는 비효율성 문제의 특징을 파악하고, 전체 시스템의 최적화 관점에서 인공지능의 활용 방안이나 적용 기법을 발굴해야 한다. 하지만 지금까지 컨택센터와 관련된 인공지능의 연구는 컨택센터의 일부 기능들을 인공지능 기술을 통해 구현하는 연구가 대부분이었다. 기존의 연구 내용을 살펴보면 컨택센터가 가지고 있는 기능들의 일부를 보조하기 위한 수단으로 인공지능을 활용하는 방안에 대한 연구가 많았다. 하지만, 컨택센터를 구성하는 전체 계층에 대한 인공지능 기술의 적용에 관한 통합된 관점에서의 연구는 없었다. 이에 본 연구에서는 인공지능을 이용하여 컨택센터의 기능을 강화하고, 컨택센터의 지표를 향상시킬 수 있는 다양한 적용 기술들을 알아보고, 이를 활용하여 인공지능기반의 컨택센터 시스템에 대한 프레임워크의 기반을 개발하였다. 그리고, 고객 관점뿐 아니라 인공지능과 같은 정보시스템의 역량과 비즈니스적인 측면을 고려한 컨택센터의 품질평가 모델을 개발하였다. 먼저 컨택센터의 당면한 문제점들을 해결하기 위해 컨택센터의 핵심 요구사항을 인공지능 기술을 사용해 해결하기 위한 방안을 연구 개발하였다. 첫째, 콜센터 IVR의 초기 메뉴 서비스 추천 시스템을 개발하였다. 콜센터를 포함하는 컨택센터에서 고객이 전화를 하면 가장 먼저 응대하는 시스템이 IVR이다. 금융권의 경우 전체 콜의 90%를 IVR이 처리하고 있어서 IVR의 중요성은 더욱 커져가고 있다. 하지만 IVR의 특성상 서비스 선택에 시간이 많이 걸리고 이용이 불편하다. 이에, IVR의 사용성 및 만족도를 향상하고 IVR의 생산성 향상을 위해, 고객이 IVR에 접속하였을 때, 고객에게 가장 적합한 IVR 서비스를 추천하는 초기 메뉴 추천 시스템을 개발하였다. 추천 알고리즘은 고객 사용 패턴의 유사도를 분석하여 추천하는 방식과 인공신경망을 이용한 추천 기법을 개발하였다. 기존 업계에서 많이 사용되던 빈도 기반의 서비스 추천 기법과 비교하였을 때, 인공신경망 기법을 활용한 경우가 평균 적중률 62.18%로 기존의 빈도 방식에 비해 18% 이상의 적중률 향상을 보여주었다. 둘째, IVR의 추가 메뉴 추천 시스템을 개발하였다. IVR의 특성상 모든 메뉴를 음성 안내를 듣고 선택하기 때문에 서비스 메뉴의 단계가 많고 복잡할 경우 다른 서비스 메뉴로 이동하기 위해서는 상위 메뉴로 가서 안내 멘트를 듣고 번호를 선택하고 다시 하위 메뉴로 이동해야 하기 때문에 사용자들의 사용성 저해가 심하여 이용자들의 불만이 많고 사용시간이 길어져 시스템 자원의 효율성도 떨어지는 문제점이 있다. 이에 고객이 자주 사용하는 메뉴의 패턴을 분석하여, 서비스 메뉴 이용 후에 다른 메뉴로 가는 규칙을 개발하였다. 메뉴 이동의 패턴 규칙은 연관 규칙 분석을 사용하였으나, 빈발도가 떨어지는 메뉴는 연관 규칙 분석에서는 분석이 어렵기 때문에 유사도 분석 기법을 결합하여 추가 메뉴를 추천하였다. 추천 결과는 연관 규칙 분석 기반의 추천에서 58.11%의 적중률을 보였으나, 유사도 분석을 더한 경우 70.14%의 추천 적중률을 보여 TTI(Touch Tone Interface) 방식의 IVR에서 충분히 추천의 효과가 있음을 확인하였다. 셋째, 딥러닝을 포함한 시계열 분석을 통합 인입 콜량 예측 모델을 개발하였다. 컨택센터 산업은 인건비의 비중의 큰 산업이다. 컨택센터의 응대는 실시간으로 이루어지기 때문에 고객의 콜량이나 접촉량에 맞는 적정 상담사를 배치하지 않으면 영업 손실이 발생하거나 운영 비용의 과다 지출이 발생할 수 있다. 그래서 컨택센터 운영자의 중요한 의사결정 작업은 비용을 최소화하면서 고객 응대 비율을 유지할 수 있는 적정 수준의 상담 인력 수준을 결정하는 것이다. 이를 위해서는 정확한 콜량 예측이 선행되어야 하는데, 국내 외에 이에 대한 연구는 많지 않고, 실제 콜센터에서는 담당자의 경험과 직관에 의지한 단순한 계산 방법이 여전히 주로 사용되고 있다. 이에 분해기법(STL), 평활화(TBATS), ARIMA, 회귀분석(ARIAMX), 인공신경망 기반의 TLFN, 딥러닝 기반의 RNN-LSTM기법을 활용하여 콜센터의 실제 데이터를 기반으로 콜량을 예측하는 모델을 만들고 각각 최적화한 후 성능을 비교하였다. 개발된 모델의 예측 결과는 딥러닝 기법인 RNN-LSTM이 MAPE가 3.9%, RMSE가 511.5로 가장 우수한 예측 결과를 도출하였다. 넷째, 시뮬레이션을 통한 옴니채널 컨택센터의 상담사 배치 최적화 방안을 개발하였다. 기존의 콜센터는 전화만 응대하는 단일 채널이었는데, 옴니채널 컨택센터의 경우 기존 전화와 다르게 이메일과 같은 비동기 처리 채널, 채팅과 같은 동시 다수 처리 채널 등이 혼재되어있어 기존의 전화 상담과 같은 상담사 배치 전략을 쓰기 어렵다. 이에 시뮬레이션 기법을 통해 옴니채널 컨택센터의 상담사 배치 방식에 따른 채널별 인입과 대기량을 실제 컨택센터의 인입량과 환경을 기반으로 모델링하고 시뮬레이션을 통해 분석하여 상담사 배치를 위한 최적 방안을 연구하였다. 상담사가 모두 멀티채널을 처리하는 블렌딩 전략을 취했을 경우 채널별로 상담사를 분리 배치를 한 경우의 최적 배치 전략 보다 더 많은 인입량을 처리하면서 대기건수는 5.7%, 대기시간은 4.4% 감소시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 다섯째, 인공지능 기반 콜센터 실시간 상담 도우미 개발에 대한 사례 연구이다. 금융권 콜센터의 경우 800여 개 이상의 서비스 유형을 삼담사가 처리해야 하기 때문에 상담사의 업무 지식이나 경험이 무척 중요하다. 이에 통화 중에 실시간으로 상담사에게 대응 답변을 제공하는 인공지능 기반의 상담 도우미 시스템의 구축에 대해서 N은행의 사례를 기반으로 시스템 아키텍처와 지식구축 방안에 대해 연구하였다. 이를 통해서 실시간으로 고객과 상담사의 통화내용을 텍스트로 바꾸는 STT시스템의 구성 방안과 질의응답 처리를 위한 AI 엔진의 구축 방법을 확인하였다. 또한, 실제 상담사의 평가가 답변 내용이 93.1%의 긍정 반응을 얻으며 실제 업무에 유용함을 증명하였다. 본 연구는 실시간 STT, 질의응답 기술, 자연어처리 기술 등이 모두 결합된 인공지능 기술 기반의 전형적인 콜센터 지원 시스템이라고 할 수 있으며, 실제 금융권에서 구체적인 결과를 보여주는 첫 번째 사례 연구로써 중요한 의미가 있다. 여섯째, 자연어 의도 분석 관점의 기업 챗봇 서비스 품질평가 모델을 연구하였다. 인공지능 기술의 본격적 성장과 함께 고객 응대나 민원 서비스를 인공지능을 통해 수행하는 챗봇 서비스가 민간과 공공기관을 중심으로 확산되고 있다. 하지만 이런 챗봇에 대한 사용자 평가에 대한 연구는 많지 않다. 특히, 챗봇의 핵심은 사람이 표현하는 문장을 잘 이해하는 자연어 의도 분석이 중요한데, 이에 대한 국내 연구는 많지 않다. 이에 본 연구는 자연어 처리의 요소 기술을 선행 연구를 통해서 조사하여 구문 분석, 의미 분석, 유의어, 띄어쓰기, 어순 분석의 5가지 항목을 도출하였고, 이 부분을 평가할 평가 지표를 만들어 실제 은행, 카드사의 서비스 중인 챗봇에 적용하여 평가 모델을 실증하였다. 은행의 경우 9개 업무의 30개 서비스에 대해서 438건의 질의를 하고 결과를 평가하였으며, 카드사의 경우 6가지 업무에 35개의 세부 서비스에 대해 의도를 도출하고 의도별 14개 질의를 변형하여 502건의 질의를 하고 결과를 평가하였다. 본 연구는 챗봇의 자연어 의도 분석 관점의 평가 항목을 학문적으로 도출하고, 이를 최초로 실증하여 챗봇의 문제를 파악하고 서비스를 개선할 수 있는 평가 모델을 만들었다는 것이 중요한 의의를 가진다고 할 것이다. 그리고, 지금까지 연구된 내용과 기존의 선행 연구들을 모두 포함하여 실제 컨택센터 시스템에 적용 가능한 인공지능 기반 컨택센터 시스템 프레임워크의 기반을 개발하였다. 컨택센터는 전화를 응대하기 위한 전화 인프라와 채팅, 이메일 등 텍스트 기반의 상담을 하는 컨택시스템, 그리고 이들을 연동하기 위한 CTI 미들웨어, 셀프서비스를 위한 IVR 등 다양한 시스템들로 구성이 되어 있다. 인공지능을 통해 단순 상담을 일부 대체한다고 하더라고 앞서 연구에서 보았듯이 자연어 인식률이 높지 않은 상황이라 전문적인 상담이나 복잡한 상담은 상담사가 지속적으로 처리를 해야 하기 때문에 기존 컨택센터 인프라와 인공지능 시스템이 앞선 연구들을 지원하면서 유기적으로 운영할 수 있는 시스템 프레임워크가 필요하다. 이에 기존 컨택센터의 시스템 구성과 업무 프로세스를 분석하고 본 연구의 연구 내용과 선행 연구를 조사하여 컨택센터에 적용 가능한 인공지능 기술 요소를 도출하였다. 이를 기반으로 컨택센터에 인공지능을 적용할 경우의 업무 프로세스와 시스템 간의 연동 방안을 설계하고, 전체적인 시스템 프레임워크의 기반을 개발하였다. 마지막으로, AHP와 내용 분석을 이용한 컨택센터의 평가 모델을 연구하였다. 인공지능과 같은 고도화된 정보시스템 기반의 컨택센터의 품질을 평가하기 위한 평가 모델을 제시하여, 컨택센터의 평가 기준을 고객 서비스 관점뿐 아니라 정보시스템 관점에서도 평가할 수 있는 기준이 필요하다. 기존의 컨택센터 평가 관련 연구는 고객 관점의 평가 중심이다. 이에 기존 컨택센터, 콜센터의 평가 모델 연구와 정보시스템, 비즈니스 관련 평가에 대한 선행 연구를 통해 평가 후보 항목을 도출하고, 이를 내용 분석을 통해 정리하여 평가 항목과 계층 구조를 만들고, AHP를 통해 가중치를 계산하여 평가모델을 개발하였다. 그리고 이를 실제 5개의 컨택센터를 대상으로 적용하여 평가 모델을 실증하였다. 이를 통해 컨택센터에 대한 종합적인 관점의 평가 모델을 개발하였고, 기존의 고객 만족도 중심의 평가 결과와 다르다는 것을 확인하여 현업에서 차별화된 사용성을 검증한 것이 연구의 중요한 의의이다. 본 연구를 통해 컨택센터의 문제점과 이를 인공지능으로 해결할 수 있는 부분에 대한 구체적인 기법과 사례를 확인하였다. 그리고 이들을 실제 컨택센터 시스템에 적용하기 위한 프레임워크의 기반을 개발하여 제시하였다. 이를 통해 컨택센터 연구자의 입장에서는 적용 가능한 인공지능 기술에 대한 이해를 할 수 있고, 실제 적용하기 위한 구체적인 방안에 대해서도 프레임워크를 통해 설계할 수 있을 것이다. 그리고 인공지능을 연구하는 연구자 입장에서는 컨택센터라는 산업군의 당면한 문제를 이해하고 더 좋은 인공지능 기술을 가지고 있다면 적용할 수 있는 시작점이 될 것으로 기대한다. 또한, 이런 인공지능 등의 최신 정보기술 시스템을 포함하는 컨택센터의 종합적인 평가 모델을 통해서 보다 기술과 환경의 변화에 맞는 객관적이고 효율적인 컨택센터 평가 지표를 마련한 점이 본 연구의 중요한 의의라고 결론지을 수 있을 것이다. The fourth industrial revolution is the disappearance of boundaries between digital, physical and biological technologies, and technological convergence, which is considered a key driver of intelligence information technology such as an artificial intelligence. As a result, more and more high-tech technologies such as artificial intelligence and robots are being applied to existing industries. However, in order to bring artificial intelligence into the industry, it is necessary to identify the characteristics of inefficiency problems arising from each service or task of the individual industry and to discover ways to utilize or apply artificial intelligence from the perspective of optimization of the entire system. However, most of the research related to the contact center has been done using artificial intelligence to implement some functions of the contact center. There is a lot of research on how to use artificial intelligence as a means to assist some of the functions of contact center. However, there have been no integrated studies on the application of artificial intelligence technology to the entire hierarchy of contact centers. In this study, we investigate various application technologies that can enhance the contact center function by using artificial intelligence and improve the indicator of contact centers, and developed the framework of artificial intelligence based contact center systems. We also developed a model for evaluating the quality of the contact centers, which considers the competence and business aspects of the information system such as artificial intelligence as well as the customer 's viewpoint. To solve the immediate problems of the contact center, we first studied and developed a plan to address the key requirements of the contact center using artificial intelligence technology. First, the initial menu service recommendation system for call center IVR was developed. When a customer calls from a contact center that includes a call center, IVR is the first system to respond. In the case of financial institutions, IVR is handles 90% of the total calls, so the importance of IVR is growing. However, due to the nature of IVR, it takes a long time to select a service and it is inconvenient to use. In order to improve the usability, satisfaction and productivity of IVR, we developed an initial menu recommendation system that recommends the best IVR service to the customer when the customer connects to it. The recommendation algorithm is based on analyzing the similarity of customer usage pattern and recommend a method using artificial neural network. Compared with the frequency-based service recommendation method, which was widely used in the existing industry, the average hit rate using the artificial neural network technique for recommendations is 62.18%, which is higher than the existing frequency-based recommendation by 18%. Second, we developed an IVR supplementary menu recommendation system. Because of the nature of IVR, all menus listen to voice guidance, so if you have many steps in the service menu, you have to go to the top menu to select the number, There is a problem that users are dissatisfied, the use time is prolonged, and the efficiency of system resources is deteriorated. We analyzed the patterns of menu that customers frequently use, and developed rules go to another menu after using the service menu. We used the association rule analysis for the pattern rule of the menu movement, but the additional menu was recommended by combining the similarity analysis technique because it is difficult to analyze the menu which has low frequency in the association rule analysis. The recommendation result showed a hit rate of 58.11% in the recommendation based on the association rule analysis, but a recommendation hit rate of 70.14% when the similarity analysis was added. It is confirmed that the proposed recommendation system has enough recommendation effect in IVR of TTI (Touch Tone Interface) method. Third, we developed a model to forecasting the total incoming call volume by time series analysis including deep learning. The contact center industry is a large industry of labor costs. Because contact center response is done in real-time, if you do not arrange appropriate agent according to the customer's call volume or contact volume, you may incur business loss or overspending of operating cost. Thus, the critical decision-making task of the contact center operator is to determine the appropriate level of consultant workforce to maintain the customer response rate while minimizing costs. In order to do this, accurate call prediction should be preceded. There is not much research on this in Korea. In actual call centers, a simple calculation method based on experience and intuition of the person in charge is still mainly used. A model for predicting the call volume based on actual data of the call center using the decomposition technique (STL), smoothing (TBATS), ARIMA, regression analysis (ARIAMX), artificial neural network based TLFN and deep learning based RNN-LSTM and optimized for each. The forecasted result of the developed model is that the deep learning technique RNN-LSTM has the best forecasting result with MAPE 3.9% and RMSE 511.5. Fourth, a strategy was developed to optimize the staffing of Omni Channel Contact Centers through simulation. While the existing call center was a single channel for answering calls only, it is difficult to use a strategy for setting up an agent such as a traditional phone call because the Omni Channel Contact Center combines multiple channels such as e-mail, asynchronous channels such as chatting, etc. Through simulation techniques, the inflow and the amount of air per channel according to the method of placing consultants at Omni Channel Contact Center were modeled based on actual contact center penetration and environment, and analyzed through simulation to study the optimal method for placing consultants. If all consultants have taken a blending strategy that deals with multi-channel channels, it has been confirmed that they can reduce latency by 5.7% and 4.4% while handling more incoming and outgoing inputs than the optimal deployment strategy when placing agents separately on each channel. Fifth, it is a case study on the development of an artificial intelligence-based call center real-time advisor. As more than 800 service types are handled by agents in the case of call centers in the financial sector, it is very important to have an agent's work knowledge or experience. In response, the Commission studied the system architecture and knowledge-building measures based on N Bank's example on the establishment of an artificial intelligence-based consulting helper system that provides responses to agents in real-time during the call. Through this process, we identified how to construct an STT system that converts the call contents of customers and consultants into text in real-time and how to establish an AI engine for Q&A processing. In addition, the assessment by the actual consultant received a 93.1% positive response and proved useful for the actual work. This study is a typical call center support system based on artificial intelligence technology combined with real-time STT, Q&A technology, and natural language processing technology, and it is important as it is the first case study that shows specific results in the real world of finance. In the case of a call center in the financial sector, more than 800 types of service must be handled by an agent, so the consultant's work knowledge and experience are very important. In response, the Commission studied the system architecture and knowledge-building measures based on N Bank's example on the establishment of an artificial intelligence-based consulting helper system that provides responses to agents in real-time during the call. Through this process, we identified how to construct an STT system that converts the call contents of customers and consultants into text in real time and how to establish an AI engine for Q&A processing. In addition, the assessment by the actual consultant received a 93.1% positive response and proved useful for the actual work. This study is a typical call center support system based on artificial intelligence technology combined with real-time STT, Q&A technology, and natural language processing technology, and it is important as the first case study that shows specific results in the real world of finance. Sixth, we studied the company chat-bot service quality assessment model from a natural language purpose analysis perspective. Along with the full-scale growth of AI technology, chat-bot services that perform customer response and civil service through artificial intelligence are spreading to private and public organizations. However, there is not much research on user evaluations of chat-bots. In particular, the core of chat-bots is the analysis of the intention of natural language, which is well understood by humans, but there are not many domestic studies. In response, this study investigated elemental technologies of natural language processing and derived five elements of parsing, semantic analysis, notes, spacing, and order analysis. The evaluation index was developed to evaluate these parts and applied to chat-bots in service by actual banks and credit card companies to demonstrate the evaluation model. In the case of banks, 438 inquiries and results were evaluated for 30 services of nine tasks. In case of credit card companies, 35 detailed services were derived for 6 tasks, 14 inquiries by intent were modified, and the results were evaluated before 502. In this study, it is important that the evaluation items of chat-bot's analysis of natural language intent are derived academically and, for the first time, it is demonstrated that chat-bot's problems are identified and a model has been developed to improve its service. In addition, we have developed the foundation for an AI-based contact center system framework that can be applied to real-world contact center systems, including both the content studied so far and existing prior studies. The contact center consists of a telephone infrastructure for answering calls, a contact system for text-based counseling such as chatting, e-mail, and a variety of systems such as CTI Middleware to link them, and an IVR for self-service. As we saw in the previous study, professional counseling or complicated counseling needs to be dealt with continuously by agents because the recognition rate of natural language is not high, so the existing contact center infrastructure and artificial intelligence system needs a system framework that can operate organically while supporting advanced research. Thus, the system configuration and task processes of the existing contact center were analyzed, and the research contents and prior research were investigated to derive artificial intelligence technology elements applicable to the contact center. Based on this, we designed work procedures and interworking methods for applying artificial intelligence to the contact center, and developed the basis for the overall system. Finally, the assessment model of the contact center using AHP and content analysis was studied. By presenting an assessment model to assess the quality of advanced information system-based contact centers such as artificial intelligence, the assessment criteria of the contact center needs to be evaluated not only from the customer service perspective but also from the information system perspective. Research on existing contact center assessments is central to assessment from a customer perspective. Therefore, assessment candidate items were derived through prior study of assessment model, information system, and business-related assessment of existing contact center and call center, and assessment items and hierarchy were organized through content analysis, and weights were calculated through AHP to develop assessment models. We applied these to five actual contact centers to demonstrate the assessment model. It is important to research that a comprehensive model of assessment was developed for the contact center, and that the results of assessment focusing on customer satisfaction were different from those of the existing customer service, thus verifying differentiated usability in the field. Through this study, we identified specific techniques and examples of the contact center's problems and areas where they can be solved through artificial intelligence. The framework was developed and presented for applying them to the actual contact center system. This will give the contact center researchers an understanding of the applicable artificial intelligence technologies and allow them to design specific methods for actual application through the framework. And for researchers who study artificial intelligence, it is expected to be a starting point for them to understand the immediate problem of the industry group called the contact center and to apply it if they have better artificial intelligence technology. In addition, it can be concluded that the study was important to have objective and efficient assessment indicators for the center's change in technology and environment through a comprehensive assessment model of the contact center that includes the latest information technology systems such as artificial intelligence.

인포메트릭스 기반 학술 연구 네트워크 분석 : 산업공학 분야를 중심으로

정보권 서울과학기술대학교 2017 국내박사

산업공학은 100여 년 전 프레드릭 테일러의 과학적 관리법을 효시로 경영과학, 생산 관리, 품질 관리 등으로 체계화되었고, 정보시스템 및 경영 공학을 아우르며 빠르게 변화하는 산업 수요에 지속적으로 대응하고 있다. 향후 스마트 사회를 선도하는 핵심 공학 분야로서 산업공학의 위상을 확고히 다지기 위해서는, 학술적 기여도와 실용적 가치가 높은 응용 연구 성과물을 창출하여 산업 및 국가 발전에 기여할 수 있는 장기적이고 지속적인 발전 방향을 정립해야 한다. 이를 위해서는 현재 산업공학 분야 내 다양한 학술 주체들 간의 학술적 연계 구조 및 지식 흐름의 특성을 실증적으로 분석함으로써, 향후 산업공학의 구체적인 발전 방향 수립을 위한 실질적인 시사점을 도출할 필요가 있다. 이에 본 연구는 인포메트릭스 기법들을 바탕으로 산업공학 관련 학술 논문 데이터를 정량적으로 분석하여, 연구 주제, 학술지, 연구기관 등 다양한 수준에서의 산업공학 분야의 학술적 연계 구조 및 지식 흐름을 네트워크 형태로 분석한다. 첫 번째 연구 모듈에서는 국내 산업공학의 연구 주제를 정의한 뒤 학문 분야에 따른 연구 주제 분포를 파악하였다. 이를 기반으로 연구 주제의 점유율, 연도별 변화 추이, 유망/쇠퇴 연구 토픽을 파악하고, 토픽 간 연관 관계를 바탕으로 산업공학 토픽 네트워크를 도출하였다. 우선 본 연구 모듈을 분석하기 위해 대한산업공학회지의 15년간 논문 영문 초록 데이터를 이용하여 LDA 분석을 수행하고 이를 통해 국내 산업공학 연구에 대한 50개 토픽을 도출하고 각각의 토픽을 정의하였다. 그리고 정의된 개별 토픽들을 대한산업공학회의 분류 체계를 활용하여 각각 분류한 뒤 토픽들의 학문 분야별 분포를 파악하였다. 가장 많은 토픽을 포함하는 분야로는 시스템 분석과 생산 및 물류 분야로 전체 토픽의 50% 이상을 차지하고 있으며 이를 통해 시스템 분석 및 최적화 기법 관련 연구가 여전히 산업공학에서 비중이 높고, 전통적인 생산 및 물류 분야도 주류로써 확고한 위치를 차지하고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 반면 산업공학 연구 토픽의 15년간의 점유율을 분석한 결과 상대적으로 신생 분야라 할 수 있는 경영공학과 정보시스템 분야의 토픽들의 점유율이 높게 나타났으며 이들 두 분야는 전체 산업공학 분야에서 차지하는 비중은 아직 높지 않지만 개별 토픽 관점에서는 매우 활발한 연구가 진행되고 있음을 알 수 있었다. 시간에 따른 핵심 연구 주제의 변화 추이를 관찰하기 위해서 분석 대상 기간 15년을 5년 단위의 세 기간으로 구분한 뒤 핵심 주제의 기간별 변화를 관찰한 결과 산업공학 핵심 연구 주제의 변화가 빠르게 진행되고 있다는 것을 파악할 수 있었다. 아울러 50개 산업공학 연구 주제의 15년간 연도별 점유율 변화 추이를 바탕으로 4개(Technology management, Financial engineering, Data Mining-Supervised Learning)의 유망 토픽과 7개(Biomechanics, Scheduling, Machining, Group technology, Queuing management, Service management, Network traffic management)의 쇠퇴 토픽을 각각 도출했다. 마지막으로 국내 산업공학 연구 주제 간 연계 구조를 파악하기 위해 토픽 간 연관 관계를 바탕으로 산업공학 토픽 네트워크를 도출하였으며, 토픽 연관성 측면에서는 최근 산업공학 내에서 새롭게 떠오르고 있는 유망 토픽보다는 전통적인 산업공학의 토픽들이 높은 중심성을 보이고 있었다. 또한 토픽 네트워크에 대한 계층적 군집 분석을 수행한 결과 기존 산업공학의 6대 세부 분야 분류 체계는 여전히 유효하다는 것을 확인할 수 있었다. 두 번째 연구 모듈에서는 산업공학 학술지의 인용 관계를 기반으로 네트워크를 구축하고 중심성 분석을 통해 산업공학의 내부 네트워크에서 영향력이 높은 학술지들을 밝혀냈다. 추가하여 산업공학 학술지와 연관 관계를 가진 타 연관 분야 학술지를 포함하여 산업공학 융합 네트워크를 구축한 뒤 산업공학과 타 학문과의 지식 연계 구조와 지식 흐름을 다각도로 분석하였다. 우선 본 연구 모듈을 분석하기 위해 JCR의 ENGINEERING, INDUSTRIAL 카테고리에서 학술지 간의 연관성 지수를 수집하였으며 최종적으로 26개의 산업공학 학술지 네트워크를 도출하였다. 산업공학 학술지 네트워크는 경영공학, 제조/품질, 인간공학 세 개의 하위 네트워크로 서로 분리되어 나타났으며, 이들 간의 중심성 분석을 통해 지식 공급 역할을 하는 학술지로는 Journal of Manufacturing System(JMS)가 있고, 가장 활발한 지식 분배 역할을 하는 학술지로는 Journal of Quality Technology(JQT), IEEE Transactions on Engineering Management(IEEE), IIE Transactions(IIE)임을 파악하였다. 아울러 산업공학 학술지와 연관 관계를 가진 타 연관 분야 학술지를 포함한 산업공학 융합 네트워크를 구축하고 이들 연관 학술지 그룹을 각각 경영과학, 확률 및 통계, 제조공학, 전산학, 공학설계, 경영학, 인간공학의 7개 분야로 분류하였다. 산업공학 융합 네트워크에서 중심성 분석을 수행한 결과 JMS 학술지의 지식 공급 역할은 변함이 없었으며, 가장 활발한 지식 분배 역할을 하는 학술지로는 기존 IIE 학술지를 제외하고 Computers & Operations Research(COR), Probability in the Engineering and Informational Sciences(PEIS)와 같은 새로운 학술지가 두각을 나타냈다. 그리고 네트워크에 존재하는 학술지 간 링크를 바탕으로 산업공학 학술지에 대한 연관 분야의 기여율을 분석한 결과 경영과학, 경영학, 제조공학이 높으며, 반대로 산업공학의 기여율이 높은 분야로는 제조공학, 확률 및 통계, 경영과학 순서대로 비중이 높게 나타났다. 마지막으로 중개 분석을 통해 연관 분야와의 지식 흐름에서 COR, IIE, PEIS, IEEE, JQT 순서대로 높은 중개 점수를 가지는 것으로 나타났으며 전체적으로 IEEE 학술지와 IIE 학술지의 중개 역할이 두각을 나타냈다. 세 번째 연구 모듈에서는 국내 산업공학 산․학․연 기관 간 공동연구 네트워크를 구축하고 중심성 분석을 통해 핵심 역할을 하는 기관을 파악하였다. 그리고 중개 분석을 통해 각 기관들이 공동연구에서 어떤 역할을 하고 있는지 도출했다. 우선 본 연구 모듈을 분석하기 위해 대한산업공학회지의 5년간 논문 데이터를 이용하였으며 저자들의 소속 기관 정보를 바탕으로 공동연구 네트워크를 구축하였다. 중심성 분석을 통해 산업체에서는 국내의 대표적인 대기업인 삼성전자와 LG전자가 영향력이 있는 것으로 나타났고, 대학교의 경우 고려대학교, 포항공과대학교, 부산대학교가 영향력이 높게 나타났다. 그리고 연구소의 경우 한국전자통신연구원이 공동연구에 활발하게 참여하고 있음을 알 수 있었다. 또한 공동연구 기관별 역할을 파악하기 위해 중개 분석을 수행하였으며 이를 통해 대학교 간의 공동연구는 활발하지만 산업체 간 또는 연구소 간의 공동연구는 많지 않았다. 반면 산업체와 연구소는 공동연구에서 컨설턴트 역할 비중이 상대적으로 높게 나타났다. 본 학위논문은 산업공학 분야의 학술적 연계 구조를 연구 주제, 학술지, 연구 기관 등 다양한 수준의 네트워크 형태로 실증적으로 분석함으로써 향후 산업공학 분야의 발전 방향 정립을 위한 다양한 시사점을 도출하였다. 본 연구 결과는 산업공학 분야의 연구자 및 교육자, 산업공학 학술지 편집자, 연구 지원 기관 및 산업공학 관련 융합 연구 정책 수립자들에게 유용하게 활용될 수 있다. Over the past 100 years, industrial engineering (IE) has been continuously evolving to fulfill rapidly changing needs in industrial practices. In order to firmly establish the status of IE as the core engineering field leading the smart society in the future, it is imperative to establish a long-term and continuous development direction that can contribute to industrial and national development by creating research results with high academic contribution and practical value. The prerequisite for this is to empirically analyze the characteristics of the academic linkage structure and knowledge flow among various types of academic entities in the field of IE, and to draw practical implications for establishing its future direction. Therefore, this dissertation constructs and analyzes the academic research networks of IE at various levels such as subjects, journals, and institutes based on articles published in IE journals using infometrics techniques. The first study aims to identify research topics in IE research and explore their dynamic changes over time. The topic modeling approach, which automatically discovers topics that pervade a large and unstructured collection of documents, is adopted to identify research topics in domestic IE research. 1,242 articles published from 2001 to 2015 in two IE journals issued by the Korean Institute of Industrial Engineers were collected and their English abstracts were analyzed. Applying the Latent Dirichlet Allocation model led us to uncover 50 topics of domestic IE research. The top 10 most popular topics are revealed, and topic trends are explored by examining the dynamic changes over time. The four topics, technology management, financial engineering, data mining (supervised learning), efficiency analysis, are selected as hot topics while several traditional topics related with manufacturing are revealed as cold topics. The second study explores the multidisciplinary nature of IE using journal citation network analysis. Using the relatedness indexes of IE journals obtained from journal citation report (JCR), we firstly construct the IE network only composed of 26 IE journals. The resulting IE network is partitioned into three sub-networks: management engineering, manufacturing/quality, and ergonomics. We then propose the IE convergence network which includes 81 related journals in other disciplines as well as 26 IE journals. Scrutinizing the IE convergence network reveals that IE has a high degree of interactions with seven disciplines: Operations Research & Management Science, Statistics & Probability, Manufacturing Engineering, Computer Science, Engineering Design, Business Management, Human Factors & Ergonomics. We investigate the contributions of the related disciplines to IE as well as contributions of IE to the related disciplines. The role of IE journals in exchanging knowledge with related disciplines is also identified by brokerage analysis. The third study employs co-authorship information contained in the papers published in the two journals of the Korean Institute of Industrial Engineers to derive the collaborative research network at the institutional level. The core institutions in the network are identified by means of the centrality indexes of social network analysis. In addition, the five types of roles of the institutions in industry-university-institute cooperation are examined through brokerage analysis: coordinator, consultant, gatekeeper, representative, and liaisons. This dissertation provides an excellent overview of the state-of-the art of IE research by analyzing its academic linkage structure in various forms of networks such as subjects, journals, and institutes. This research draws various implications for establishing the future direction of industrial engineering, which are expected to be useful for researchers and educators in the field of IE, editors of IE journals, and relevant policy makers.

ERP 시스템 기능 확장성에 관한 구현 사례연구

김성민 서울과학기술대학교 2021 국내박사

1990년대에 시작된 ERP(Enterprise Resource Planning, 이하 ERP)는 기업 전사 프로세스 기반으로 설계되어 표준화된 업무 기준을 엄격하게 제시하는 기업 솔루션으로서 생산, 구매, 물류, 회계 등 기업 전반의 경영활동 프로세스를 통합 연계 관리해주는 전사적 통합시스템이다. ERP는 구현 과정에서 BPR(Business Process Reengineering)을 수행하고 비부가가치 요소를 제거하는 경영혁신기법을 포함하고 있어 변화하려는 기업의 시대적 요구에 적극적으로 부응할 수 있었다. 이로 인하여 ERP는 전 세계적으로 제조업을 포함한 다양한 산업군의 기업들이 사용하고 있으며, 우리나라에서도 대기업을 중심으로 중견기업과 일부 중소기업까지 널리 사용하고 있다. 현재 ERP는 제조 물류 부문과 원가회계 부문의 정보 통합화와 관련 업무에 대한 실시간 전표 발행 등으로 의사결정의 신속성과 정합성을 보장하는 효과가 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 혁신과 개방이라는 가치 아래 지난 30여 년 동안 발전되어온 ERP는 자신 또한 혁신의 대상이 되었으며, 발전된 차세대 ERP를 요구하고 있다. ERP 벤더들은 SCM, CRM, e-Procurement 등 지속적인 확장을 이루어왔으며, 하드웨어 측면에서 기존 처리속도보다 탁월하게 빠른 인 메모리 기반 DB와 클라우드 도입 등을 통하여 근본적인 변화를 시도하고 있다. 2010년대를 클라우드와 모바일, 빅데이터 기반의 Digital Transformation 시대라고 하면 2020년대는 인공지능과 블록체인, 사물인터넷 기반의 Intelligent Technology 시대라고 한다. 이러한 시대적 요구로 현재 ERP 시스템은 다양한 Intelligent Suit 와 Platform을 갖춘 지능적 ERP로의 전환을 꾀하고 있다. 이러한 상황에서 ERP는 머신러닝으로 프로세스를 자동화하거나 예측분석, 챗봇 기반의 디지털 비서와 같은 신기술 접목을 시도하고 있으나, 실질적으로 상업화되거나 실용화된 사례는 미흡하다. 이렇게 발전되고 변화되는 과정에서 ERP는 여러 문제점이 발견되고 있다. 사전에 정형화된 ERP를 구현한 이후에 생산성과 효율이 저하되는 ‘생산성 역설’이 여러 연구에서 자주 인용되기도 하다. 특히 중견기업이나 중소기업이 감당하기에는 다소 무리가 있는 과다한 구축비용과 라이선스 비용은 ERP 보급에 있어서 적지 않은 걸림돌이 되고 있다는 지적도 있다. 또한 높은 비중으로 ERP를 사용하고 있는 제조업의 경우 ERP가 제공해 주는 생산계획 기능에 불만과 문제점을 토로하기도 한다. 즉, ERP 솔루션이 제공하는 생산관리, 생산계획 기능은 생산관리 학문에서 제공하는 다양한 생산계획 기법과 방법을 탑재하고 있으나, 산업별 다양성과 예외성을 현실적으로 대응할 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 산업별로 최적화된 MES가 별도로 개발되어 기존 ERP와 연계되어 사용되고 있다. MES는 ERP 생산계획의 단점을 보완한 대체 시스템이기도 하나, 반도체나 정유·화학 같은 전문적인 공정 지식이 필요한 산업의 경우, ERP보다 규모와 중요도가 더 큰 경우도 있다. 이렇듯 MES는 제조업에서 ERP와 더불어 사용되는 매우 중요한 쌍두마차 시스템이다. 물론 APS(Advanced Planning System)와 같이 ERP 생산계획의 역기능을 보완해 주는 솔루션이 사용되고 있지만, 일부 대기업을 제외하고는 그 사용률이 저조한 실정이다. MES는 생산의 다양한 공정 실적을 하부의 POP나 Sensor 같은 장치를 통하여 실적을 채집하고 그중 공수(Man Hour)나 생산량(Quantity) 같은 생산실적 정보를 ERP로 전송한다. 그리고 품질, 설비, 작업자 등과 같은 생산현장에 존재하는 다양한 정보를 관리하고 있다. 따라서 MES가 가지고 있는 데이터의 질과 양은 방대하여 ERP를 포함한 다른 시스템에 끼치는 영향도 또한 크다고 할 수 있다. 특히 MES는 4차 산업혁명 시대에 빅데이터 분석, 인공지능과 같은 Intelligent Platform을 구현하기 위한 데이터를 제공해 주는 역할을 수행하기 때문에, ERP의 진화와 발전을 효과적으로 지원하는 방향으로 발전하고 있다. 위와 같은 배경에서 본 연구에서는 ERP와 MES를 이미 구현한 각기 다른 산업의 3개 제조사를 대상으로 각각의 문제점을 해결하기 위한 다양한 방안을 제시하였다. 첫 번째 사례의 경우 ERP와 MES를 구현하였으나 제품 제원별 제조원가의 정확도가 낮아서, 제조원가 관련 의사결정에 문제가 발생되었다. 이에 대한 원인을 조사한 결과, MES에서 전송되는 공정 실적의 범위와 ERP에서 정의하고 있는 공정 실적의 범위가 다른 것에 기인한다는 것을 발견하게 되었다. 해결방안으로 TOC(Theory of Constraint :제약이론)를 사용하여 MES와 ERP 간의 정보인터페이스를 동기화하였다. 작업장 관리 범위가 명확하지 않은 MES 실적 포인트를 TOC 이론을 적용하여 단순화하였다. ERP의 작업장 또한 MES의 TOC이론을 반영하여 재정의하였다. 또한 시간 동작 분석(Time and Motion Study)에서 강조하는 표준시간도 사양별 공정특성에 맞게 재정비하였다. 이를 통하여 제조원가 정합성을 향상시켜 합리적인 원가 관리를 할 수 있게 되었으며, 생산기준정보의 정합성을 마련하여 생산해야 할 물량과 생산할 수 있는 물량의 차이를 통제할 수 있는 생산계획 시스템이 가능하다는 것을 확인하였다. 두 번째 사례에서는 ERP와 MES는 구현되어 있으나 생산계획 기법을 ERP 구현 전의 방식으로 적용하여 라인의 상황을 고려한 생산계획이 불가능한 사례를 개선하였다. 해당 제조회사의 경우 공정설비 간 이동 시간이 길고, 수작업 공정이 다수 있다는 특수성이 있으므로 ERP에서 제공하는 생산계획 기능으로 효율적인 계획을 수립하기가 어려웠다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 ERP와 MES에서 제공하는 현장 데이터를 사용하여 생산계획 시뮬레이션을 수행하였다. 연구결과, 생산계획에 대한 공정예측이 가능해졌으며 설비투자에 대한 합리적인 의사결정이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 특히 스마트공장 구현에서 핵심 기능인 Digital Twin 시스템과 CPS(Cyber Physical System)에서도 생산 기준정보가 중요한 인자라는 것을 확인할 수 있었다. 마지막 사례에서는 이미 구현된 ERP와 MES를 토대로 스마트공장으로 진입하는 방안에 대해서 탐색하였다. 연구 결과, 빅데이터를 보유하고 있는 MES를 확장하여 지능형 MES로의 발전을 모색하였으며, 이에 대한 기본 모델링을 실시하였다. 두 가지 대안의 지능형 MES를 제시하였으며, 프로토타이핑 기법을 활용하여 가상의 지능형 MES를 구현하였다. 약 30,000개 이상의 MES 표본 데이터를 기반으로 빅데이터 분석을 통하여 품질 불량에 대한 원인을 예측하였다. 또한, ERP와 MES를 사용하고 있는 중견, 중소기업이 막대한 비용의 투자 없이 현재 시스템의 기능을 근간으로 하여 스마트공장으로 진입할 수 있다는 것을 파악하게 되었다. 위 세 가지 사례연구를 통하여 중견기업이 스마트공장으로 효율적으로 발전하기 위해서는 ERP와 MES가 중요한 요소이며, 이들을 발전시켜서 단계적이고 점진적으로 스마트공장을 구현할 수 있다는 것을 확인하였다. 특히 스마트공장 구현을 위해서는 공정 센서 데이터의 확보와 함께 빅데이터 실적을 활용한 딥러닝 기반의 지능형 MES가 가장 중요한 요소임을 파악하였다.

배전계통 신뢰도 향상을 위한 배전설비 고장유형 예측 및 IT기반의 관리 모델 구축

황우현 서울産業大學校 2009 국내박사

The Construction of Fault Pattern Prediction and IT-Based Management Model in Distribution Facilities to Improve the Distribution System Reliability Submitted by Hwang, Woohyun Supervised by Kim, Ja-Hee Major in Industrial Information System Graduate School of Public Policy and Information Technology Seoul National University of Technology As Korean industrial structure has been developed from heavy industry to information industry, it is getting more important to supply the customers with stable electric power. When electric power was interrupted under the industrial structure which controlled facilities in a sequence control, it caused customers inconvenience in local areas for a period of outage. However, outage is now causing inconvenience in extensive areas under the computer system which controls power facilities. In the event of an unexpected outage, it disrupts the production of semiconductors or petrochemistry and causes many customers in skyscrapers and large shopping centers inconvenience. Moreover, considering interruption in e-mail, shopping and information exchange through the Internet, the demand for improving distribution system reliability should be needed because momentary outage can spread from local areas to all over the world. The purpose of this paper is to offer possible solutions to improve distribution system reliability through the size of distribution automation system installation, pole mounted transformer fault pattern analysis, and the development of construction management system for underground distribution facilities. First, under distribution system using distribution automation system, we worked on how the reliability of distribution system was going to improve. Distribution automation system monitors the condition of distribution system, finds out fault section in unexpected outage, isolates no fault section from outage one, and is used to minimize the fault section. It is possible for the outcome of this research to be utilized when overseas utilities introduce distribution automation system. Second, data mining method analyzes fault cases and the cause of fault so that it can introduce the solutions to predict the faults in distribution system. As thousands of pole mounted transformers have been broken in every year, the supply reliability has been reduced. This research introduces countermeasures by analyzing fault patterns. The outcome analyzed by data mining method shows that the faults of pole mounted transformers occur in 8 years after installation because of deterioration, defects, lightning, flaws. Using these results, it can be concluded that pole mounted transformers that are 8 years and below from the manufacturing date have a relatively high rate of manufacturing defects and faults which created problems in the production process of pole mounted transformers. And it is assumed that a low rate of lightning is due to the elimination of facilities damaged by flaws and manufacturing defects during the 8 years after installation and the stabilization of the remaining facilities. It is presumed that the low rate of deterioration(6%) is due to regular replacement of pole mounted transformers over 13 years. However, the rate of deterioration drastically increased to 89% when it passed 8 years due to degradation of material and insulation oil. Furthermore, it can be concluded that lightning(1.8%) and manufacturing defects(9.3%) were insubstantial as a result of the high quality of products which attains a low rate of the failure even when aged. A warranty was excluded from the analysis due to destruction of documents after the expiration of the warranty period(3 years). By entering similar conditions according to fault patterns based on the outcome of this research, preparation and operation using the fault prediction and restoration model is possible, which is assumed to enhance the reliability by reducing the restoration time. Third, the short movies of construction were linked to 3D image of facilities by 3D geographic information system and maintenance system was constructed. Due to underground burial, underground distribution facilities are hard to check the conditions after construction so this research supplements the points that it takes long to restore facilities when the fault occurs. Also, it provides operators with information on periodical inspection objects right after construction so that they can prevent an omission of maintenance. This system introduces the possible solutions to make the restoration shorter, asking for construction information when faults occur. It would be possible for outage frequency and time to be shortened when fault prediction system is installed. The outcome of this research above can be applied to facility management of power system. By effectively maintaining generation, transmission, substation, distribution and customer facilities using IT, it would contribute to improving power system reliability. 우리나라의 경제 산업구조가 중공업 중심의 사회에서 고도 정보화 사회로 발전해감에 따라 전력의 안정적 공급이 더욱 중요한 현안으로 대두되고 있다. 과거 시퀀스제어 방식으로 설비를 제어하던 산업구조하에서는 정전이 발생할 경우 정전된 시간만큼 국부적인 지역에서 불편을 겪었으나, 대부분의 기간설비가 컴퓨터에 의해 제어되는 최근에는 순간적인 정전만으로도 광범위한 지역에 걸쳐 장애가 발생되고 있다. 돌발적인 정전이 발생할 경우 초정밀 반도체나 석유화학제품 등의 생산차질과 초고층 아파트, 대규모 상가 등에서 생활하는 수많은 사람이 불편을 겪게 된다. 또한 인터넷을 이용한 이메일, 쇼핑, 정보교환 등까지 중단되는 것을 고려하면 일시적인 정전이 지역을 넘어 전 세계로 파급된다고 할 수 있기 때문에 전력공급 신뢰도 향상에 대한 요구는 더욱 높아지고 있는 실정이다. 본 논문의 목적은 배전자동화 도입과 주상변압기의 고장유형 분석, 지중배전설비의 시공관리시스템 구축을 통해 배전계통의 신뢰도를 향상할 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 첫 번째로 배전자동화시스템을 도입하여 배전계통을 운전할 경우에 배전계통의 신뢰도가 어느 정도 향상되는 가에 대해 연구하였다. 배전자동화시스템은 배전계통의 상태를 원격으로 감시하고, 돌발고장 시에는 고장구간을 색출하여 건전구간과 정전구간을 분리하여 고장구간을 축소하는데 활용된다. 인력에 의해 배전계통을 운전하는 경우에 비해 공급신뢰도가 향상되는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 해외 전력회사에서 배전자동화시스템 도입시 활용이 가능할 것으로 전망된다. 두 번째는 배전계통의 주상변압기 고장사례를 데이터마이닝기법으로 분석하여 고장유형을 분석하고 고장을 예측하는 방안을 제시하였다. 주상변압기는 매년 많은 양이 소손됨에 따라 공급신뢰도에 영향을 미치고 있기 때문에 고장유형을 분석하여 대응방안을 제시하였다. 데이터마이닝기법을 이용하여 분석한 결과 주상변압기의 고장은 주로 8년을 기점으로 열화, 불량, 낙뢰, 하자에 의해 고장이 발생한다는 사실이 확인되었다. 이러한 결과를 활용하여 제작 후 8년 이하인 경우에는 제작불량이 68%, 하자가 19%로 나타나 주상변압기 생산과정에서 문제가 있었다고 추정된다. 낙뢰 피해가 적은 것은 설치 후 8년이 경과하는 동안 하자와 제작불량 등 불안정한 설비는 교체되었기 때문으로 판단된다. 열화고장이 6%를 기록한 것은 13년이 경과된 주상변압기를 정기적으로 교체하기 때문으로 보인다. 하지만 설치 후 8년이 초과된 경우에는 열화가 89%로 나타나 자재, 절연유 등의 성능이 나빠졌기 때문에 크게 증가한 것으로 예상된다. 또한 낙뢰가 1.8%, 제작불량이 9.3% 등으로 경미한 것은 제품의 품질이 우수해 장기간이 경과되었음에도 고장률이 낮게 나타난 것으로 판단된다. 하자는 하자기간 3년이 만료되어 분석에서 제외하였다. 이러한 연구결과를 토대로 하여 고장발생 유형별로 유사한 조건을 입력하면 고장 발생을 예측할 수 있다. 또한 고장예측에 따라 복구모델별로 사전준비작업이 가능해져 복구시간 단축으로 공급신뢰도를 향상시킬 수 있다. 세 번째는 3차원 지리정보시스템을 이용하여 시공시 촬영된 동영상을 3차원 이미지설비와 링크시키고 설비관리용 운영시스템을 구축하였다. 지중배전설비는 시공이 완료된 뒤에는 지하에 매설되어 육안으로 상태 확인이 곤란하고 사후 점검이 어려운 점을 보완하고자 하였다. 또한 시공완료 후에는 주기적인 점검대상 정보를 운영자에게 제공하여 유지보수의 누락을 방지하고, 고장 발생시에는 시공당시의 정보를 조회하여 복구시간을 단축할 수 있는 방안을 제시 하였다. 이러한 고장예방관리시스템을 활용할 경우 정전횟수와 시간을 단축이 가능할 것으로 전망된다. 이상과 같은 연구결과는 전력계통의 설비관리에 적용할 수 있으며 발전, 송전, 변전 그리고 배전과 고객의 설비를 IT를 이용하여 용이하게 관리함으로써 전력계통의 공급신뢰도를 향상시키는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

서비스수준협약 기반의 병원정보시스템 성과측정 방법론 : IT 균형성과표 및 논리모형 기반 접근법

정승우 서울과학기술대학교 IT정책전문대학원 2014 국내석사

최근 병원들은 의료환경의 변화에 대처하고 효율적으로 병원을 운영해야 할 필요성이 커지게 되면서 정보시스템에 많은 투자를 하고 있다. 따라서 효율적이고 효과적인 정보시스템 운영을 위해 IT 아웃소싱전략을 추진하고 서비스수준협약(service level agreement: SLA) 체결을 통해 성과를 측정하고 있다. 하지만 대부분의 SLA 성과지표가 IT 인프라 성능평가 위주로 구성되어 있고 산업적 특성을 반영하지 못하고 있어 정보시스템 평가체계를 구축함에 있어서 균형된 관점에서의 성과측정모형이 필요하다. 본 연구에서는 균형성과표(balanced scorecard: BSC)의 네 가지 관점과 논리모형(logic model)의 다섯 요소를 결합하여 매트릭스 프레임워크를 구축하고, 의료업계의 특성이 반영된 성과목표를 수립한 후, 성과목표 달성을 측정할 수 있는 SLA 성과지표를 도출하였다. 또한 AHP 모형구축 및 수행을 통해 BSC의 각 관점과 SLA 지표 간의 가중치를 산정하고 성과측정에 반영함으로써 산업적 특성이 반영된 구체적인 SLA 성과평가방법론을 제시하였다. 본 연구를 통해 대규모 투자가 이루어지고 있는 병원정보시스템의 지속적인 성과 관리 및 모니터링 도구로써 유용하게 활용될 수 있을 뿐만 아니라 날로 악화되는 병원경영환경에 IT 조직이 어떠한 기여와 역할을 해야 하는 지에 대한 목표설정에 도움이 될 수 있겠다. 또한, 병원 정보화 현황과 이슈를 파악하고 향후 변화될 의료 환경과 경영전략에 부합하는 정보시스템 구축 전략 및 운영 계획을 모색할 수 있을 것이다. There have been increasing investments in hospital information system (HIS) to enhance the quality of medical services and operational efficiency of hospitals. Most hospitals have been developing and operating their HISs through outsourcing and managing its performance by service level agreement (SLA). However, existing SLA measures are mostly infrastructure-oriented; they cannot capture neither various perspectives of HIS nor unique characteristics of the medical service industry. This paper develops HIS-specific SLA measures by combining IT BSC and logic model. The analytic hierarchy process (AHP) is adopted to produce the priority weights of the derived SLA measures and aggregate them into total performance scores. The proposed model is expected to be fruitfully utilized as a tool for continuous performance measurement and monitoring of HIS.

중소기업 공공구매 판로지원 종합정보시스템 구축사업의 경제성 분석

정훈 서울과학기술대학교 2015 국내석사

본 연구에서는 공공정보화사업‘중소기업 공공구매 판로지원 종합정보시스템 구축 사업’사례에 대한 경제성 분석을 통해 사업의 타당성을 확인하였다. 공공부문에서 정보화사업을 추진하는 경우 경제적 타당성을 수행하지 않고 모호한 기대효과를 근거로 하여 진행하는 경우가 많다. 예비타당성조사 대상이 아닌 대다수의 중소규모의 정보화사업이 경제적 타당성이 얼마나 있는지 알아보는 것은 사업을 계획하고 진행하는데 있어서 매우 중요한 사안이다. 연구 결과, 사업에 소요되는 비용은 초기 시스템 구축에 4,300백만 원, 그리고 구축한 시스템을 운영하고 유지보수하는데 연간 710백만 원이 소요될 것으로 예상되었다. 사업의 결과로 발생하는 편익은 추정한 결과, 중소기업 사용자 편익이 연간 3,155백만 원, 공공기관 편익이 연간 406백만 원, 운용기관인 A기관의 편익이 연간 383백만 원으로 추정되어 총 편익은 연간 3,944백만 원으로 나타났다. 다수 사용자인 중소기업의 편익은 CVM(가상가치측정법)을 적용하여 추정하였다. 사업의 결과로 기대되는 개선사항에 대해 사용료를 지불하는 상황을 가정하여 제시된 금액에 대하여 지불의사가 있는지 여부를 전화설문을 통해 알아보았다. 설문 결과 중소기업별 평균 지불의사금액이 170,136원인 것으로 나타났다. 이를 전체 중소기업 사용자 수와 응답률을 적용한 결과 연 3,155백만 원으로 추정하였다. 공공기관의 편익은 중소기업제품 구매목표비율제도의 이행률이 증가하여 과태료의 감소가 연 406백만 원으로 추정되었다. 운용기관인 A기관의 편익은 업무처리시간 감소와 종이문서 보관비용 감소가 각각 366백만 원, 17백만 원이 예상되어 합계 연 383백만 원으로 추정되었다. 도출한 비용과 편익을 기반으로 표준지침의 기준인 사회적 할인율 5.5%와 분석기간 10년을 적용하여 경제성을 분석한 결과 BCR(비용편익비율)이 5.21, NPV(순현재가치)는 24,028백만 원으로 분석되어 경제적 타당성이 매우 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 공공부문 정보화사업에 대한 의사결정 시 중요하게 참고할 수 있는 사례가 될 수 있다.

시민단체 정보화 현황 및 발전 방안에 대한 사례연구

곽영숙 서울産業大學校 IT政策專門大學院 2006 국내석사

오늘날의 시민단체들은 정보통신기술 특히 인터넷을 이용한 전자적 시민운동을 시도하고 있으나, 정보공간 활용에 많은 어려움을 겪고 있다. 기존연구를 통해 본 원인으로는 첫째, 정보화 목표를 명시해 체계적으로 추진하고 있진 못하다. 둘째, 정보통신기술 활용이 단편적이며 제한적으로 진행되고 있다. 셋째, 정보화 수준 평가를 통한 피드백을 얻고 있지 못하고 있다. 따라서 본 연구를 통해 NGO의 정보화 수준을 알아보고 적절한 발전방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 시민단체의 정보화 수준을 ① 단체의 일반현황 ② 정보화추진의지 및 전략수립에 관한 조사 ③ 정보화 추진환경 조사 ④ 정보시스템 구축 및 운영 관련 조사 ⑤ 정보화 애로사항 및 발전방향 조사 등 5개의 분야로 나누어 1차 설문조사하고 2차 면담조사와 사례분석을 통하여 보다 구체적으로 살펴보았다. 본 연구의 논의 내용을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 단체들의 정보화 목표는 공통적으로 <회원 및 시민에게 정보제공>과 <단체이미지(투명성)제고>로 나타났다. 단체 유형별로 본 목표에서는 정책지향형 단체는 <회원 및 전문가들과의 의사소통>, 서비스지향형 단체는 <후원자개발 및 서비스 활동에 대한정보전달>로 조사되었다. 단체의 유형에 따라 정보화 목표에 대한 차이는 물론 전략의 특징을 보이고 있다. 둘째, 단체들의 예산과 인력에 대한 확보가 시민단체 정보화의 중요한 요인 및 애로사항으로 조사되었다. 열악한 환경을 극복하고 있는 단체들은 시민단체의 특성상 실무자는 물론 회원참여와 전문자원봉사자참여 등 예산보다는 인력에 무게중심을 두고 전략적으로 추진할 수밖에 없다는 의견이다. 셋째, 정보화에 대한 타 단체와의 연대나 정부지원에 대해서는 긍정적이지만은 않은 조사 결과를 보였다. 연대체인 경우에도 각 지역단체들의 활동내역이 서로 달라 단체의 전반적인 정보화는 각 지역단체의 몫으로 인식하고 있었다. 또한 정부지원에 대해서도 매우 조심스러운 입장을 갖고 있으며 특히 정책지향형 단체일수록 직접적인 <자금지원>, <인력지원> 등을 꺼려하고 <감세혜택 등 세제지원>처럼 간접적인 지원을 선호하고 있었다. 국가나 사회단체 보조금이 지원된다고 해도 대부분 정보화시스템 도입(예를 들면 홈페이지 구축)단계로 일회성에 가까우며, 유지관리 또는 업그레이드 등 단계적 지원이 이루어지지 못하고 있는 실정이라고 조사되었다. 마지막으로 정보사회에서의 시민단체 정보화에 대한 위상은 시대적 흐름으로 인식하여 열악한 현실을 극복하되 정보화로 인한 효율성을 기대하기 보다는 공익적인 일로서 사명감을 갖고 해나가야 할 필요가 있다고 말하고 있다. 그리고 시민단체 정보화를 추진하면서 시간이 걸리더라도 NGO단체마다의 특징과 다양성이 고려되어야 한다고 지적하고 있다. 본 연구에서는 조사결과를 종합하여 NGO정보화 발전방안을 제시하고자 한다. 첫째, 단체를 특성에 맞는 유형으로 구분한다. 둘째 단체의 유형에 맞게 정보화 목표를 마련하고 3단계로 나누어 단계별로 정보화를 추진한다. 1단계 NGO정보화 전략 수립단계로서 단체 정보화 마인드를 확보하고, 단체 정보화에 대한 구체적인 정보화 맵을 공유한다. 2단계 NGO정보화 추진 단계로서 정보화인력확보 및 교육을 실시하고, 정보화 기술을 확보한다. 3단계 정보화 평가단계로서 1단계와 2단계에서 진행한 정보화를 단계별로 평가하고 요구된 문제점을 중심으로 단체 정보화를 조정한다. 이와 같이 단체 정보화의 단계적 추진을 통해 단체 수준에 적합한 정보화를 진행하고 단체 정보화 방향을 유지할 수 있도록 한다. Many NGOs have held grass root campaign on-line by using the Internet. But they are having a hard time with managing their own sites. According to this study, the reason are first, they don't have clear goal for the informatization. Second, they only uses few infomation technologies. Third, they don't get enough feed-back from users. Therefore we're going to use this opportunity to prepare informatization strategy suitable for the NGOs. This study shows the level of the informatization of NGOs through survey, interview and case study on the basis of five categories below. ①the present condition of NGOs ②the willpower for informatization and establishing strategy ③the environment for informatiation ④building information system? and administration ⑤difficulties in informatization and developmental direction This study shows below : First, we listed NGOs into two types policy-oriented and service-oriented. Both want informatization to give information to members or citizens and raise awareness of each body. But each group has some different reasons. Policy-oriented NGOs think the communication with the members and specialists is most important but service-oriented ones think that invite supporters and report on their work is most important. Both groups have different goals and strategies for informatization. Second, budget and human power are the most important part in NGO informatization. But NGOs depend more on the human power then on the money because of their characters. It's better to have task force only for informatization but it's not possible for now. So the workers in charge of the NGO should do some work on the informatization. Also they should try to recruit new volunteers and specialists. For specialist, they may get from outside by cooperating with IT companies. Then they may keep working on their informatization. Third, NGOs don't want to work with other bodies or government jointly. But most NGO think that informatization of themselves is what they should do. They keep working on informatization alone. This means NGOs prefer informatization only suitable for themselves. They only want to join with other groups of government when they need a lot of money for buying supplies for educating human power. Especially policy-oriented NGOs are reluctant to get money or manpower from the government. They wanted to indirect help like tax reduction. Even the NGOs who get help from the government use the money for other part not the informatization. Though they finished their informatization they need to keep putting money on the care. Last, informatization should be done not for the efficiency but it should be done as a mission. The aim of the informatiation is not to work efficiently. It's to show their own characteristics. The gap between local NGOs off-line can also be shown on-line. Therefore it's important to make people access to NGOs on-line easily. We'd like to suggest two ways to do informatization better. First, the informatization should be done in the way suitable for their characteristics. Second, it should be done step by step. First step is to set the strategy for the informatization. Second step is to have manpower and educate them. Third step is to evaluate the informatization and regulate it. The informatization should be done by these step then the proper informatization can be made.

AHP 분석을 이용한 지식관리시스템(KMS)의 활성화에 영향을 미치는 요인에 관한 연구

정진영 서울산업대학교 IT정책전문대학원 2010 국내석사

현재 지식관리시스템은 그 필요성에 비해 제대로 활성화되지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 지식관리시스템의 활성화에 영향을 미치는 요인들을 확인하고 이 요인들 간의 상대적 중요도를 분석해 봄으로써 지식관리시스템의 활성화를 바라는 많은 조직들이 어떠한 요인들에 대해 우선적으로 고려하고 접근해야 하는지 그 방향을 제시 하고자 하였다. 이를 위해 먼저 관련된 선행연구들을 분석하였고, 이를 바탕으로 지식관리시스템의 활성화에 영향을 미치는 요인 17가지를 추출하였다. 추출된 요인들은 AHP 기법을 이용하여 조직 및 전략, 개인 역량, 지식 특성, 시스템 품질 등 4가지의 기준에 맞게 분류하여 계층화하였다. 이후 지식관리시스템에 대한 전문가와 일반 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 회수된 설문지 중 일관성 지수를 0.1 이하로 응답한 설문지만을 채택하였다. 최종 채택된 설문지를 통해 17가지 요인들과 4가지 기준에 대한 우선순위를 분석하였는데 연구 결과에 따르면 상위계층에는 조직 및 전략(0.530), 개인 역량(0.170), 시스템 품질(0.154), 지식 특성(0.147) 순으로 중요도가 높게 분석되었다. 또한 전문가 그룹과 일반 사용자 그룹 간 중요도 평가에 유의한 차이가 나는 요인이 무엇인지 밝혀내기 위해 독립표본 T-검정을 이용하여 차이를 분석하였다. 그 결과 최고경영층의 의지 및 지원, 지식공유 의지, 지식의 전문성, 지식의 활성화정도, 문서화의 용이성 등 다섯 가지 요인에서 유의한 차이가 나는 것으로 밝혀졌다. 각 세부항목별 중요도 결과를 토대로 향후 지식관리시스템 활성화를 위한 방향을 제시하였는데, 이는 향후 지식관리시스템의 활성화를 바라며 해결 방안을 모색하고 있는 조직들에게 기본적인 접근 방향을 제공할 것으로 사료된다. At this present, knowledge management system is not invigorating properly compared with the need. Thus, in this study, it identifies factors to have effect on revitalization of knowledge management system and analyzes the relative importance between these factors and proposes the organizations the directions to help revitalize their knowledge management system. For this purpose, it analyzed the related existing studies and extracted seventeen factors to have effect on revitalization of knowledge management system. These extracted factors were classified and structured hierarchically as four criteria such as organization and strategy, individual competency, characteristic of knowledge, system quality. Then, it carried out a survey of the experts group of knowledge management system and the general users group and only questionnaires whose consistency index is less than 0.1 were sleected as AHP analysis. It analyzed the order of priority of the seventeen factors and the four criteria using those finally selected questionnaires. The result of analysis shows that the order of importance resulted in organization and strategy(0.530), individual competency(0.170), system quality(0.154) and characteristic of knowledge(0.147) in descending order. Also it performed T-test to find out which factors make the significant difference in the evaluation of importance between the exports group and the general users group. The result shows that there are significant differences between two groups in five factors such as the will of and support from the top management, the will to share knowledge, the professionalism of knowledge, the degree of invigoration of knowledge and the easiness of documentation. Based on the result of importance by each item, it proposed the directions for future revitalization of knowledge management system and they will provide the basic guidelines for the organizations try to revitalize the knowledge management system and to seek for the solution.

금융 차세대시스템 구축방식의 비교분석

문희진 서울산업대학교 IT정책전문대학원 2009 국내석사

국내 금융회사들은 급변하는 외부환경 변화에 대응하고 내부 역량 강화를 위해 많은 시간과 비용을 투자해서 차세대시스템으로 대변되는 새로운 IT시스템 구축에 열을 올리고 있다. 차세대시스템을 구축하기 위해서는 해당 기업의 많은 자원을 투입해야 하기 때문에 규모에 따른 구축 방식에 대한 의사결정이 필요하지만 의사결정을 위해 제시된 명확한 기준이 존재하지 않는다. 본 연구에서는 국내 금융회사에서 구축하고 있는 차세대시스템을 정의하고, 프로젝트 수행에 요구되는 소요 시간과 단기간에 발생하는 IT투자비용의 상대적인 정도에 따라 차세대시스템 구축 접근방법을 혁신적(Big Bang)방식과 단계적(Phase)방식으로 구분한다. 본 논문에서는 위의 두 가지 방식에 의한 차세대시스템 구축을 각각의 대안으로 설정하고, 두 가지 대안을 비교하기 위해 금융권 차세대시스템의 가치를 평가하기 위한 항목을 도출한다. 대안 선택을 위한 주 기준은 IT성과평가 요소인 비용, 성과, 위험으로 도출하였고 각 주 기준에 대한 2차 분류와 3차 분류를 통해 세부기준을 도출하였다. 이렇게 도출된 평가 항목을 토대로 차세대시스템 구축을 계획하고 있거나 진행중 또는 이미 구축 완료한 금융회사의 정보기획담당자 및 IT관리자 그리고 IT서비스 전문가를 대상으로 설문조사를 수행하였고 결과분석을 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process:계층분석법) 기법을 활용하였다. 본 연구 결과 설문 응답자의 소속 회사 유형(금융회사와 IT서비스회사)애 따라 평가 항목에 대한 가중치의 차이가 나타났지만 구축 방식의 대안 선택에 있어서는 혁신적 방식보다 단계적 방식에 대한 선호도가 높게 나타나고 있다. This study defines the Next Generation System(NGS) built by domestic financial businesses and classifies their architecture into two typical types according to the duration of the project and the relative cost of IT investment in the short term : the Big Bang approach and the Phase approach. Herein, we study the two approaches as alternatives in developing the Next Generation System, and derive the factors that are to be considered in the evaluation of the two alternatives for financial businesses. The set of standards for the choice between the two models are grouped into categories that constitute performance evaluation for IT - Cost, Performance and Risk. We drill down further into each category to second and third subordinate levels to derive detailed selection criteria. Based on the criteria drawn from the study, we conduct a survey with information system planners, IT managers and specialists at financial companies who are currently planning, developing or have completed a Next Generation System. Survey results are analyzed using the AHP methodology to compare and understand the different approach in the implementation of NGS for financial business. According to the research result, survey respondents showed the different evaluation weight between alternatives by industry (e.g. financial company, IT service company), but the Phase approach showed higher preference than the Big Bang approach in the building method.

화물정보망의 비즈니스 프로세스 분석 및 개선에 관한 연구 : 개방형 화물정보망을 중심으로

설진우 서울과학기술대학교 2023 국내석사

화물정보망은 물류의 화물 운송 프로세스에서 있어서 화주와 차주의 육상 운송에 있어 운송 프로세스의 마지막 단계를 연결해 주는 매개체로서 수행하고 있다. 현재까지 육상 운송에 대한 여러 논문 연구들이 진행되고 있다. 물류학을 비롯하여 사회과학적으로 화물정보망의 비즈니스의 모델에 대한 제시와 발전에 관한 연구가 진행되었으나 실제 운영되는 화물정보망의 비즈니스 프로세스 내의 분석에 관한 실증적 연구가 필요하다. 본 연구에서는 접근의 제약이 없는 개방형 화물정보망의 비즈니스 프로세스에서 있어 모델링, BPA(Business Process Analysis), BPR(Business Process Re-engineering), BPM(Business Process Management), BPI(Business Process Improvement), BPMN(Business Process Model and Notation) 등의 이론적 배경을 설명하고 현재까지 연구된 화물정보망 및 비즈니스 프로세스 선행 연구를 바탕으로 하여 기존 연구와의 차이점에 관하여 기술한다. 분석 단계에서 화물정보망의 비즈니스 프로세스 정의와 ARIS(Architecture of Integrated Information System)의 관점에서 해당 속성 및 개체에 대해 분석한다. 개체의 분석을 S-BPM(Subject-oriented Business Process Management)을 통한 차, 화주 및 화물정보망의 주체적 분석을 수행하였다. DISCO를 활용하여 실제 화물정보망에서 운영되고 있는 데이터 로그에 대한 분석을 확인하였으며 이러한 분석 내용을 토대로 BPMN을 통해 화물정보망의 주요 프로세스에 대해 구현하였다. 화물정보망에 대한 이러한 분석적 내용을 통하여 상담에 관한 부분과 배차 및 운송 단계의 단위 프로세스에서 이를 실제적인 개선을 시행할 수 있는 부분을 제시하였다. 본 연구의 기대효과는 실제 현장에서 운영되고 있는 개방형 화물정보망의 비즈니스에서 모델에 대한 제시를 구체화하여 프로세스의 다양한 분석에 관한 접근 방법과 모델링에 적용하는 방법론 및 분석 프로그램을 종합적으로 활용하였다는 것에 의의가 있다. 해당 분석 결과를 토대로 개선 사항을 파악하고 이를 바탕으로 화물정보망의 비즈니스 프로세스에서 발전된 개선 전략을 수립하는 참조 자료로 활용될 수 있기를 기대한다. The Freight information network is carried out as a medium that connects the final stage of the transportation process in the Freight transport process and land transportation of shippers and borrowers. To date, several research papers on land transportation have been conducted. Research on the presentation and development of the business model of the Freight information network, including logistics, has been conducted socially and scientifically, but empirical research on the analysis within the business process of the Freight information network is needed. This study explains the theoretical background of modeling, BPA(Business Process Analysis), BPR(Business Process Re-engineering), BPM(Business Process Management), BPI(Business Process Improvement), and BPMN(Business Process model Notation) in the business process of an open Freight information network without access restrictions, and describes the differences from existing studies based on previous studies. In the analysis step, the properties and objects are analyzed from the perspective of the business process definition of the Freight information network and ARIS(Architecture of Integrated Information System). Individual analysis was performed on the subject of trucker, shippers, and Freight information networks through S-BPM(Subject-oriented Business Process Management). The analysis of the data log operated in the actual Freight information network was confirmed using DISCO, and based on these analysis, the main process of the Freight information network was implemented through BPMN. Through this analytical content on the Freight information network, the part about counseling and the part that can actually improve it in the unit process of the dispatch and transportation stages were presented. The expected effect of this study is significant in that the presentation of the model in the business of the open Freight information network operated in the field was specified, and the methodology and analysis program applied to modeling were comprehensively used. It is expected that improvements can be identified based on the analysis results and used as reference materials to establish improvement strategies developed in the business process of the Freight information network.