부산의 산동네와 도시재생 사례연구 : 영도구 산동네(뉴타운 지역) 중심으로

박은영 동아대학교 산업정보대학원 2012 국내석사

웹 어플리케이션에 대한 딥러닝 기반의 침입탐지시스템 설계 및 구현

장현철 호서대학교 2019 국내박사

최근 지능정보기술의 발달로 네트워크와 서비스가 서로 융합되어 진화하고 있으며 분산기술을 이용하여 컴퓨터 자원을 효율적으로 공유함에 따라 방대한 데이터의 효과적인 분석이 가능하게 되었다. 이것은 다른 한편으로 공격자에게 수 많은 보안위협의 경로를 제공하고 있는 것이 현실이다. 특히, 각 기관이나 기업에서 운영하고 있는 웹 서비스는 단순한 정보전달이나 홍보 목적외에도 국민이나 고객의 알권리, 마케팅, 개인정보전달 등 그 사용도가 높아지고 있다. 웹 서비스에 대한 사이버 침해공격이 발생하게 되면 기관이나 기업의 이미지 실추는 물론 신뢰도 하락 등 직접적, 간접적으로 매우 심각한 상황으로 전개되는 것이 일반적이다. 글로벌 보안업체나 연구단체에서 최근 발표한 어플리케이션 취약점에 대한 다양한 통계 보고서에서도 주요 웹서비스 취약점별 공격건수가 꾸준히 증가하는 것을 확인할 수 있다. 이러한 다양하고 지능화되는 웹 서비스 공격을 탐지하기 위해서는 보다 효과적인 보안위협 탐지 알고리즘의 개발이 요구된다. 이처럼 다변화하는 공격에 대한 실시간 대응책의 필요성이 제기되면서 보다 지능적인 침입탐지 모델의 설계를 위해 최근에는 일반적인 기계학습 기법을 넘어서 심층신경망 기술을 적용하기 위한 노력들을 확인할 수 있다. 그러나 현재까지 기계학습 또는 심층신경망의 보안위협탐지 모델과 관련된 연구들을 살펴보면 학습을 위한 고품질의 샘플데이터 확보가 어려우며, 데이터의 공격 유형이 TCP/IP 모델의 하위 계층인 네트워크 또는 전송계층에서 발생하는 디도스 공격이나 정보시스템 스캐닝 등 상대적으로 위협예측이 쉬운 특정 공격에 집중되어 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 공격경로로 사용되는 웹 서비스 프로토콜(HTTP)의 복잡한 구문 형태에 CNN과 RNN, 이 둘을 조합한 C-RNN 등의 심층신경망 알고리즘을 적용하여 침입탐지 성능을 평가한 결과 현재 보안시스템에서 탐지하기 어려운 사이버 위협에 우수한 침입탐지 성능을 나타냈다. Recently, with the development of intelligent information technology, networks and services are evolving together and efficient sharing of computer resources using distributed technology enables efficient analysis of vast amounts of data. On the other hand, this provides a path for a number of security threats to attackers. Especially, the web service operated by each organization or corporation is used not only for information transmission and promotion, but also for the right of citizens and customers, marketing, and personal information transmission. If a cyber attack occurs on a Web service, it will generally worsen to a serious situation directly or indirectly, such as a drop in the image of institutions and companies as well as a decrease in reliability. Various statistical reports on vulnerabilities in web applications recently released by global security companies and research organizations show that the number of attacks by major web service vulnerabilities has steadily increased. In order to detect such various and intelligent web service attacks, it is required to develop a more effective security threat detection algorithm. As the necessity of real-time countermeasures against such diversified attacks is raised, efforts to apply the deep-neural network technology beyond the general machine learning technique can be confirmed recently for designing a more intelligent intrusion detection model. However, to date, it is difficult to obtain high-quality sample data for learning by studying the security threat detection model of machine-learning or deep-neural network. It is focused on specific attacks that are relatively easy to predict, such as DDOS attacks or simple system scans. In this paper, we evaluate the intrusion detection performance by applying the deep-neural network algorithm to the cyber threat response limit of the current security system and the intrusion detection model to overcome it in the complex syntax form of the web service protocol(HTTP)

AI 기법을 활용한 자동화 라인의 고장예측 정밀도 향상연구

김용국 호서대학교 기술경영전문대학원 2023 국내박사

산업시스템의 상태를 실시간으로 모니터링하고 고장을 사전에 예지하는 PHM(Prognostics and Health Management) 기법들은 최근 deep learning algorithm에 의해 주도되고 있다. PHM은 얼마나 많은 양질의 dataset의 feature를 수집하고 어떠한 알고리즘을 적용하는 가에 따라 그 성능이 좌우된다. 첫째로 양질의 dataset feature 확보를 위한 연구로서, 본 논문은 제조 현장에서 수집된 센서 데이터의 FFT(Fast Fourier Transform) 변환을 통한 주파수 특성인자를 생성하고, 통계적 특성인자를 추가하여 학습용 dataset을 증강하는 통합적 data 증강 방법론을 제안한다. 이와 더불어 본 논문은 현재의 deep learning model은 대부분 역전파에 의해 학습될 수 있는 parameter가 미분가능한 비선형 모듈들로 구성된 다중 layer를 기반으로만 구축된다는 점에 주목한다. 이에 따라 이 논문에서는 미분 불가능한 모듈을 기반으로도 deep 모델을 구축할 수 있는 가능성을 연구하였다. 이러한 관점에서 deep neural network보다 훨씬 적은 hyper parameter를 사용하며, 모델 복잡성은 data에 따라 자동으로 decision될 수 있는 특성을 가진 random forest를 기반으로 하는 deep forest[1] 알고리즘을 도입하였다. PHM의 결함진단 정확도 향상을 위한 최적의 알고리즘 선정을 위하여 random forest, XGBoost(Extreme Gradient Boosting), deep neural network 등의 알고리즘들을 구름요소 bearing REB(Rolling Element Bearings) 수명예측 data셋 자동생성을 통한 모델 학습에 적용한다. 그리고 deep forest 알고리즘 적용 결과와 비교한다. 본 연구에서는 베어링의 진동주파수를 feature 확장을 통해 8개의 feature를 130개 feature로 확장하여 비교 분석하였다. 그 결과 실험에 사용한 4가지 algorithm 모두에서 확장된 data set의 분석 결과가 정확도 기준 16.6%~17.9% 수준 더 우수한 것으로 분석되었으며, 적은 수의 feature도 조합하여 expansion data set을 구성할 경우 정밀도를 향상할 수 있다는 것을 보여준다. 본 연구는 증강된 학습 data와 deep forest를 통하여 DNN(Deep Neural Network)의 성능을 지속적으로 향상시키고 미분 불가능한 모델을 기반으로 deep learning을 적용할 수 있는 방안을 제시한다. 또한, 역전파를 사용하지 않는 데이터 마이닝 알고리즘을 이용하여 심층신경망 모델을 구성할 수 있는 가능성을 보여준다. 마지막으로 본 연구는 개선된 알고리즘을 사용하여 현장에 적용하기 위한 PHM의 향후 연구방향에 대해서도 논의한다.

인공신경망 알고리즘을 이용한 고속도로 유지관리 서비스 성과모델에 대한 연구

신덕순 호서대학교 기술경영전문대학원 2020 국내박사

국내 고속도로의 역사가 50년을 넘은 시점에서 노후화된 물량에 대한 유지보수 최적화 방안이 국민 경제적 관점에서 매우 중요한 문제가 되었다. 기존의 유지관리 서비스 수준 평가 모델은 가중치 확정 후 발생되는 가중치 배분 방안을 제대로 제공하지 못함에 따라 다양한 문제를 야기했다. 상기 문제의 의거, 본 연구는 유지관리 성과지표 데이터에 존재하는 패턴들을 추출하고 특성들을 분류하여, 유지관리 대상의 세부 분류 및 분류별 가중치 생성과 세부 분류 집단의 종합적인 특징을 설명할 수 있는 패턴인식 모델에 대하여 연구하였다. 이를 위해 기존의 AHP 방법과 더불어 자기조직화지도(SOM)신경망과 학습벡터양자화(LVQ) 인공신경망 알고리즘을 이용하여 분석을 수행하였다. 본 연구는 신경망 알고리즘이 AHP 설문 데이터들의 유사성 패턴인식을 통하여 응답결과를 자동으로 하위그룹핑 하였다. 이에 따라 대기업이나 정부기관 등 복잡한 조직 특성과 평가 지표들을 한꺼번에 고려해야 하는 상황에서 데이터 기반의 객관적인 평가대상 식별 및 평가지표 최적화 방법을 결정하는 합리적인 정책 평가결정에 기여할 수 있다는 점에서 현업의 업무에 도움이 되도록 연구를 수행하였다. 연구 과정에서 학습데이터의 부족, 군집화 특성 미흡 등의 한계가 도출되었는바, 향후 추가적인 연구를 통하여 보완해야 할 부분이다.

심층신경망 정보검색 모델을 이용한 내부자 위협의 이상징후 감지 시스템 설계 및 구현

이재명 호서대학교 기술경영전문대학원 2023 국내박사

국내외 정보보안 제품의 대부분은 해킹 등 외부 위협에 대응하기 위해 설계되었다. 이는 해커, 외부 침입, 위협 등이 우리 사회에 큰 이슈로 등장하여 외부 공격을 막는 개념으로 작용했기 때문이다. 이러한 이유로 인해 조직의 사이버 보안 전략도 외부의 사이버 공격을 방어하는데 중점을 두어 악의적인 내부자 행위를 예측하고 분석하는 활동은 거의 없는 편이었다. 하지만 내부 직원은 대내외적인 요인으로 악의적인 내부자가 될 가능성이 높기 때문에 내부정보 유출의 위험은 항상 존재한다고 볼 수 있다. 현재 사용 중인 보안시스템은 오용 탐지나 비정상 행위를 탐지하는 방식의 분석 기법을 이용한다. 오용 탐지는 기존에 공격 행위가 있는 패턴을 사용하지만 새로운 공격을 탐지하지 못하는 취약점이 있고, 비정상 행위 탐지는 알려지지 않은 공격에는 유용하지만 과거의 경험적 데이터로부터 통계적인 값으로 변환하여 판단하기 때문에 데이터의 양이 적으면 정확하게 탐지할 수 없고 오탐률도 높아진다. 물론 내부에서 발생하는 이상 행위는 보안시스템에서 설정한 규칙에 따라 이벤트로 표현되지만, 각 보안시스템의 단일화된 이벤트 간에 내부 위협이나 보안 위반 등과 같은 이상 행위에 대한 관련성을 비교하지 않아 내부 위협의 탐지 정확도는 낮은 편이다. 그러므로 이러한 행위를 효과적으로 탐지할 수 있는 수단이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 조직의 내부정보 유출 경로로 악용될 수 있는 요인을파악하고, 보안위반 행위에 해당하는 데이터를 수집하여 내부자의 보안 위협에 대한 프로파일링을 통하여 22개의 보안위반 유형을 도출하였다. 여기에서 도출된 보안위반 유형은 내부자 보안 위협의 키워드로 활용하였고 사용자 행위 로그와 보안 위협과의 연관성을 분석하는 학습 데이터로 사용하기도 하였다. 또한, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Trans-formers) 모델을 통하여 양방향으로 문장의 의미를 파악하여 문맥(Context)별로 자연어를 벡터로 변환하고, 단말보안시스템에서 생성되는 보안위반 로그를 문단(Paragraph)화 하였다. 그리고 CEDR(Con-textualized Embeddings for Document Ranking) 모델을 이용하여 키워드와 문단 간의 유사도가 가장 높은 문서별로 순위를 지정하여 보안사고 발생 가능성을 예측하였다. 향후에는 내부 직원의 비정상 행위를 수집 분석하면서 이상징후로 감지할 수 있는 요인을 사전에 판별할 수 있기 때문에 내부자로 인한 보안사고를 미리 예방할 수 있을 것이다. Most of domestic and foreign information security products are designed to respond to external threats such as hacking. This is because hackers, external intrusions, and threats have emerged as big issues in our society and acted as a concept to prevent external attacks. For this reason, the organization's cyber security strategy also focuses on defending against external cyber attacks, and there is little activity to predict and analyze malicious insider behavior. However, since internal employees are highly likely to become malicious insiders due to internal and external factors, the risk of leaking internal information always exists. Currently, the security system in use uses an analysis technique that detects misuse or abnormal behavior. Misuse detection uses existing patterns of attack behavior, but has a vulnerability that cannot detect new attacks, and abnormal behavior detection is useful for unknown attacks, but it is judged by converting them into statistical values from past empirical data, so if the amount of data is small, it cannot be accurately detected and the false detection rate increases. Of course, internal anomalies are represented as events according to the rules set by the security system, but the accuracy of detection of internal threats is low as the relevance of abnormalities such as internal threats or security violations is not compared between the unified events of each security system. Therefore, there is a need for a means to effectively detect such behavior. In this paper, 22 types of security violations were derived through profiling against insider security threats by identifying factors that could be abused as an organization's internal information leakage path and collecting data corresponding to security violations. The type of security violation derived here was used as a keyword for insider security threats, and was also used as learning data to analyze the relationship between user behavior logs and security threats. In addition, the meaning of sentences was grasped in both directions through the Bidirectional Encoder Presentations from Transformers (BERT) model, natural words were converted into vectors for each context, and security violation logs generated by the terminal security system were paragraphed. In addition, the possibility of security incidents was predicted by ranking by documents with the highest similarity between keywords and paragraphs using the CEDR (Contextualized Embedding for Document Ranking) model. In the future, it will be possible to prevent security incidents caused by insiders in advance because factors that can be detected by abnormal symptoms can be determined in advance while collecting and analyzing abnormal behavior of internal employees.

중소기업의 안정적 MES, 공정 전산화 도입에 대한 연구

김진철 호서대학교 2019 국내석사

도시혁명과 더불어 산업혁명을 경험하고 이제는 4차 산업혁명 이라는 새로운 패러다임에 직면하고 있는 오늘 제조현장에서의 MES(주1) 및 공정전산화는 4차 산업혁명의 필수조건이 되었다고 할 수 있다. 과거 제조현장에서의 공정혁신 및 문제 해결은 경험과 지식, 좋은 아이디어를 가진 몇몇의 인재로 가능하였지만, 설비에서 발생되는 모든 문제를 예측하고 해결하기에는 이제는 인간이 가진 그 능력이 한계가 있음을 누구도 부인하기 어려워졌다. 최종 소비자인 end user는 상품의 다양성과 더불어 통계학적으로 산포가 적은 정밀한 제품을 원한다. 따라서 최근 많은 제조기업에서 전산화된 공정관리 시스템을 구축하고 있으며, MES등과 같은 솔루션의 수요는 지속적으로 증가할 것으로 예측된다. The MES and process computerization at the manufacturing site, which has experienced the industrial revolution along with the urban revolution and now faces the new paradigm of the 4th industrial revolution, has become a necessary condition for the 4th industrial revolution. In the past, process innovation and problem solving in the manufacturing field have been possible with some talents with experience, knowledge, and good ideas, but no one can deny that ability of human beings is limited to predicting and solving all the problems that arise in the plant. The end user, the end consumer, wants precise products with a statistically insignificant amount of product diversity.

산학협력 수요조사를 통해 본 스마트팩토리 학과 운영에 관한 연구

이문범 호서대학교 기술경영전문대학원 2018 국내석사

공공기관의 지식관리시스템 품질이 업무성과에 미치는 영향에 관한 연구 : 집단지성과 혁신활동의 상호작용을 중심으로

유달영 호서대학교 기술경영전문대학원 2021 국내박사

Abstract A Study on the Influence of Knowledge Management System Quality on the Work Performance of Public Institutions : Focusing on the Interaction between Collective Intelligence and Innovative Activities Dal-Young Yu Department of Management of Technology, Graduate Schol of Management of Technology Supervised by Profesor Ph.D. Sung-Bum PARK In his book Post-Capitalist Society, Peter F. Drucker emphasized that knowledge is the source of social wealth and argued for the improvement of productivity and innovation through knowledge management. Ever since the Asian financial crisis hit Korea in the late 1990s, the country has adapted to the rapidly changing knowledge-based society amidst the changing business environment and competition, such as deregulation, the accelerated pace of foreign investment, and technological change. To keep abreast of this changing trend, many companies and public organizations have implemented the knowledge management system (KMS) to maximize work performance and are making tireless efforts to improve the organization-wide productivity. However, of the approximately 340 state-run enterprises in Korea, most are oligopolies with little competition, and are under strict public monitoring from the government as well as the public. This makes their business goals more vague and diverse than private-sector enterprises, and renders it difficult to measure their performance and goal attainment. Therefore, it is difficult to strengthen employees’ morale and motivation. Due to the government’s control and burden of risk, there also is a widespread risk-aversion attitude to tread carefully and avoid punishment as much as possible. In addition, it is also hard to improve performance due to the employees’ weak affection toward their workplace. This study empirically examines the correlation between the data, system, service quality, collective intelligence, innovation activity, and work performance of the KMS for employees of state-run enterprises. This study also confirmed that collective intelligence and innovation activity have a mediating effect on the relationship between KMS system quality and work performance. For this study, employees of state-run enterprises completed a 5-point Likert scale survey, and the data obtained were analyzed with descriptive statistics. The reliability and validity of variables were also verified through a measurement model analysis. Structural equation modeling of IBM SPSS 26 and AMOS 26 were used to prove the hypothesis. This study formulates the following hypotheses. First, KMS quality will have a positive effect on collective intelligence. Second, KMS quality will have a positive effect on innovation activity. Third, KMS quality will have a positive effect on work performance. Fourth, collective intelligence will have a positive effect on innovation activity. Fifth, innovation activity will have a positive effect on collective intelligence. Sixth, collective intelligence will have a positive effect on work performance. Seventh, innovation activity will have a positive effect on work performance. Eighth, collective intelligence will have a mediating effect on the relationship between KMS quality and work performance. Ninth, innovation activity will have a mediating effect on the relationship between KMS quality and work performance. The implications of the study according to the empirical analysis are as follows. First, KMS quality will have a positive effect on collective intelligence, meaning that the better the system, information, and service quality of the KMS, the higher the level of employees’ collective intelligence. Second, KMS quality will have a positive effect on innovation activity. That is, the better the system, information, and service quality of the KMS, the higher the level of innovation activity manifested. Third, KMS quality will have a positive effect on work performance. The higher the reliability and convenience of KMS quality, and the better the quality of the information output and the service provided by supporting departments, the higher employees’ work performance. Fourth, collective intelligence will have a positive effect on innovation activity, meaning that the higher the level of employee participation, sharing and openness, and collaboration activity, the more the change and process management is affected. Fifth, innovation activity will have a positive effect on collective intelligence. That is, the better the employees’ process management and change management, the more employees’ participation, sharing and openness, and collaboration activity are manifested. Sixth, collective intelligence will have a positive effect on work performance. The higher the level of employee participation, sharing and openness, and collaboration activity, the higher the organization’s non-financial performance. Seventh, innovation activity will have a positive effect on work performance. This hypothesis has been rejected as it has been shown that there is no correlation between an organization’s change management, process management, and innovation activity and the ease and efficiency as well as cooperation of non-financial work performance. Eighth, collective intelligence will have a mediating effect on the relationship between KMS quality and work performance. That is, the higher the level of employee participation, sharing and openness, and collaboration activity, the more KMS will be utilized, leading to an improvement in non-financial work performance. Ninth, innovation activity will have a mediating effect on the relationship between KMS quality and work performance, meaning that the better the innovation activity such as change management and process management, to more KMS quality will be improved, thus affecting work performance. Through this study, For the improvement of sustainable work performance of state-run enterprises, which is a difficult issue to solve, not only should the quality of the KMS utilized in the enterprises be improved and managed, but also the design for various incentive schemes tailored to the enterprises’ job characteristics, such as rewards, HR bonus, work incentives, job allowance, and encouragement from the head of the enterprise, should be reviewed and continuously developed in reflection of the active collective intelligence of the employees and the effect of innovation activities. Then, the work performance of public institutions will increase. Peter F. Drucker는 지식이 사회적부의 원천이라고 강조하며, 자신의 저서 ‘자본주의 이후의 사회(post- capitalist society)’에서 지식경영을 통한 생산성 향상과 혁신을 주장하였다. 이미 우리나라도 IMF한파 이후 1990년대 후반 경영환경 급변과 시장자율화와 외국기술 및 자본 도입 가속화, 끊임없는 신기술 등장 등 치열한 무한경쟁 속에서 지식기반(konwledge-based) 사회라는 급변하는 환경에 적응해 살아가고 있다. 이러한 변화의 흐름을 반영하여 많은 기업과 공공기관들은 지식경영을 통한 성과 극대화를 위하여 지식관리시스템(Knowledge Management System : KMS)을 도입해 운영하고 있으며 조직의 업무성과를 향상시키기 위해 지속적인 노력을 기울이고 있다. 그러나 우리나라 340여개 공공기관은 대부분 독점적 업무를 수행하여, 시장 경쟁이 없으며 국민과 정부로부터 철저한 공적 감시를 받아 공공기관의 목표는 민간 기업에 비해 모호하고, 다양하며, 업무성과, 목표달성 여부를 측정하기가 어렵다. 따라서 구성원의 직무에 대한 집중력과 동기부여를 높이기 어렵고, 정부의 통제 강화와 위험부담으로 인해 책임과 처벌을 회피하고자 하는 무사안일 형태가 만연되어 있다. 또한 조직에 대한 애착이 약해져 업무성과를 높이기가 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 공공기관 종사자를 대상으로 지식관리시스템(KMS ; Knowledge Management System)의 데이터, 시스템, 서비스품질, 집단지성, 혁신활동 및 업무성과 간의 관련성을 실증적으로 분하였다. 더불어 지식관리시스템 품질과 업무성과 간의 영향 관계에서 집단지성 및 혁신활동의 매개역할을 검증하였다. 본 연구의 자료수집방법은 설문지법에 의한 5점 리커트 척도를 사용하여 공공기관 종사자를 대상으로 기술통계분석을 실시하였다. 또한 측정모델분석을 통해 변수의 신뢰도와 타당도를 검증하였고, 가설검증을 위해 IBM SPSS 26과 AMOS 26 구조방정식모델 분석을 사용하였다. 본 연구의 가설은 다음과 같다. 첫째, KMS품질은 집단지성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.둘째, KMS품질은 혁신활동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.셋째, KMS품질은 업무성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.넷째, 집단지성은 혁신활동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.다섯째, 혁신활동은 집단지성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.여섯째, 집단지성은 업무성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.일곱째, 혁신활동은 업무성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.여덟째, 집단지성은 KMS품질과 업무성과 사이에서 매개 역할을 할 것이다.아홉째, 혁신활동은 KMS품질과 업무성과 사이에서 매개 역할을 할 것이다. 실증분석 결과에 따른 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, KMS품질은 집단지성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 즉 KMS의 시스템, 정보, 서비스 품질이 우수할수록 조직원들의 집단지성 수준이 더 활발해 진다는 것을 알 수 있다. 둘째, KMS품질은 혁신활동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 이는 KMS의 시스템, 정보, 서비스 품질이 좋을수록 조직원들의 혁신활동 발현 수준이 높아지는 것을 알 수 있다. 셋째, KMS품질은 업무성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 이는 KMS의 시스템품질의 신뢰성, 편리성과 정보품질의 정보출력과 지원부서의 서비스품질이 우수할수록 조직원들의 업무성과가 올라간다는 것을 의미한다. 넷째, 집단지성은 혁신활동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 즉 조직원들의 참여, 공유·개방, 협업 활동이 우수할수록 변화관리와 프로세스경영의 혁신활동에 영향을 미치는 것을 의미한다. 다섯째, 혁신활동은 집단지성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 이는 직원들의 프로세스경영과 변화관리가 잘 될수록 조직원들의 참여, 공유·개방, 협업의 집단지성이 더 잘 발현되는 것을 의미한다. 여섯째, 집단지성은 업무성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 즉 직원들 간의 참여, 공유·개방, 협업 활동이 활발할수록 조직의 비재무적 업무성과가 향상된다는 것을 알 수 있다. 일곱째, 혁신활동은 업무성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 이 가설은 기각되었다. 이는 조직의 변화관리와 프로세스경영 혁신활동과 업무 수월·효율성, 협조성의 비재무적 업무성과에 영향관계가 없다는 것을 의미한다. 여덟째, 집단지성은 KMS품질과 업무성과 사이에서 매개 역할을 할 것이다. 즉 직원들 간의 참여, 공유·개방, 협업 활동이 우수할수록 KMS을 더 적극적으로 활용하여 비재무적 업무성과 향상에 도움이 되는 것을 알 수 있다. 아홉째, 혁신활동은 KMS품질과 업무성과 사이에서 매개 역할을 할 것이다. 이는 변화관리와 프로세스경영의 혁신활동이 우수할수록 KMS의 품질 개선을 통하여 업무성과에 영향을 미치는 것을 의미한다. 따라서 본 연구를 통하여 해결하기 어려운 공공기관의 지속가능한 업무성과 제고를 위해서는 기관에서 운영하는 지식관리시스템의 품질 개선과 관리뿐만 아니라 조직원들의 적극적인 집단지성과, 혁신활동의 효과를 반영하고, 기관의 업무 특성에 맞도록 포상, 인사가점, 업무 성과급, 직무수당, 기관장 격려 등의 다양한 인센티브제도를 지속적으로 고도화해 나간다면, 공공기관의 업무성과는 높아질 것이다.

데이터마이닝을 이용한 고객수요예측을 통한 생산계획 안정화에 대한 연구

조성철 호서대학교 기술경영대학원 2019 국내석사

Recently, The fourth industrial revolution has become an issue. As a result, Competition in the automotive industry is intensifying. In the future, if the manufacturing cost is not lowered, it can’t survive. Demand forecasting is a way to lower manufacturing costs. In this study, demand forecasting was conducted using dataming. I use SVM model and deep learning model like RNN, LSTM. Through the data predicted in this study, the production operation of D company was conducted. Although there were differences by item, the total operation time of the facilities increased by an average of 39 hours per month.

프로세스 마이닝 기법을 활용한 반도체 조립라인 패키징 공정의 생산 리드타임 개선 프로젝트 보고서

장종각 호서대학교 기술경영전문대학원 2023 국내석사