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연관규칙 기반 동시출현단어 분석을 활용한 기술경영 연구 주제 네트워크 분석
전익진,이학연,Jeon, Ikjin,Lee, Hakyeon 기술경영경제학회 2016 Journal of Technology Innovation Vol.24 No.4
본 연구는 동시출현단어(co-word) 분석을 이용하여 기술경영 분야의 연구 주제 네트워크를 구축하고, 핵심 연구 주제 및 연구 주제 간 상호연관관계를 도출한다. 동시출현 빈도수의 정규화를 통해 키워드 간 유사성을 도출하여 무방향 네트워크를 분석하는 기존 연구들과는 달리 본 연구는 연관규칙분석(association rule)을 통해 키워드 간 신뢰도(confidence)를 도출하여 유방향 네트워크 분석을 수행한다. 2011~2014년 기술경영 분야 9개 국제 학술지에 게재된 2,456개의 논문의 저자키워드를 대상으로 빈도수 상위 200개 키워드를 추출하고, 주제(THEME), 방법(METHOD), 분야(FIELD)의 세 가지 유형으로 키워드를 분류한다. 각 유형별 일원(one-mode) 네트워크를 구축하여, 함께 많이 연구가 이루어진 키워드들을 찾아내고, 핵심 키워드를 도출한다. 또한 두 가지 유형의 키워드 간의 이원(two-mode) 네트워크를 구축하여, 연구 주제별로 함께 많이 활용된 방법 및 대상 분야를 탐색한다. 본 연구 결과는 최근 성숙기에 접어든 기술경영 분야의 연구 흐름 및 지식 구조를 키워드 수준에서 구체적으로 제시함으로써, 기술경영 분야 연구자들의 연구 주제 탐색 및 연구방향 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. This paper identifies core research topics and their relationships by deriving the research topic networks in the technology management field using co-word analysis. Contrary to the conventional approach in which undirected networks are constructed based on normalized co-occurrence frequency, this study analyzes directed networks of keywords by employing the confidence index of association rule mining for pairs of keywords. Author keywords included in 2,456 articles published in nine international journals of technology management in 2011~2014 are extracted and categorized into three types: THEME, METHOD, and FIELD. One-mode networks for each type of keywords are constructed to identify core research keywords and their interrelationships with each type. We then derive the two-mode networks composed of different two types of keywords, THEME-METHOD and THEME-FIELD, to explore which methods or fields are frequently employed or studied for each theme. The findings of this study are expected to be fruitfully referred for researchers in the field of technology management to grasp research trends and set the future research directions.
고객반응 이력과 상품정보를 반영한 군집화 기반의 상품 추천 모델
전익진,이현승 한국경영과학회 2023 한국경영과학회지 Vol.48 No.3
The proposed model seeks to solve the problem of the existing recommendation algorithms in which products to be recommended are processed within a limited group and products with high performance are repeatedly recommended due to the bias toward products with high user preference. This study utilized K-means, which is the most actively used clustering learning algorithm for recommending products to customers in online shopping malls. After creating two clustering categories and applying collaborative filtering, the customer's response history to the product is calculated according to the weight, and then the final recommended product is randomly selected. Through this model, more diverse products can be recommended to customers. This study is, a wider range of products will be recommended to customers in online shopping malls to broaden the range of product choices for customers and to help companies show an even distribution of product sales. A case study was conducted using the data of ‘A’, an online shopping mall currently in operation. The algorithm of the proposed model describes the process of selecting 10 recommended products when a customer checks the detailed information of a specific product.
전익진(Ikjin Jeon),이학연(Hakyeon Lee) 대한산업공학회 2015 대한산업공학회지 Vol.41 No.5
This study proposes a three-stage model of R&BD performance which captures commercialization outcomes as well as conventional R&D performance. The model is composed of three factors:inputs (R&D budgets and researchers), outputs (patents and papers), and outcomes (technical fees, products sales, and cost savings). Three stages are defined for each transformation process between the three factors:efficiency stage from input to output (stage 1), effectiveness stage from output to outcome (stage 2), and productivity stage from input to outcome (stage 3). The performance of each stage is measured by data envelopment analysis (DEA). DEA is a non-parametric efficiency measurement technique that has widely been used in R&D performance measurement. We measure the performance of 171 projects of 6 public R&BD programs managed by Seoul Business Agency using the proposed three-stage model. In order to provide a balanced and holistic view of R&BD performance, the R&BD performance map is also constructed based on performance of efficiency and productivity stages.
자연어 저장소에 기반을 둔 자연어 질의처리를 위한 데이터베이스 활용 방안에 관한 연구
전익진 ( Danny Jeon ),이병래 ( Byeong Rae Lee ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
최근 웹을 기반으로 한 계속적인 기술 발전에 따라 의사결정에 필요한 데이터의 요구는 점점 다양해지고 있으며 다양한 요구를 효과적으로 대응하기 위해 데이터 추출 방법에 대한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 자연어를 통해 사용자가 쉽게 원하는 자료를 추출 할 수 있는 방법론을 연구 하였다. 자연어 처리 기술에 대한 연구는 여러 방면에서 이루어지고 있는데 그 중에서도 본 논문에서는 기존의 자연어 처리 연구를 바탕으로 크게 3가지 형태로 연구 진행 하였다. 사용자가 입력한 정보를 바탕으로 유추하여 자연어를 처리하거나 이후 진행될 검색을 선 예측 하는 방법과 사용자 별로 검색되는 자연어를 통해 연관 관계를 설정하여 사용자에게 예측검색을 유도하는 방법 그리고 의사 결정을 위해 구축된 데이터베이스 스키마 정보를 이용하여 사용자가 쉽게 질의 문을 생성할 수 있도록 하는 방법론 연구이다. 본 논문을 통해 연구된 내용은 실제 구축하여 진행 하였고, 연구 결과로 생성된 질의 문이 효과적으로 시스템에서 처리 되는 과정에 대한 연구도 함께 진행하고 검증하였다.
플랫폼 비즈니스에서의 승자독식 현상에 영향을 미치는 서비스 특성
전익진(Ikjin Jeon),안재현(JaeHyeon Ahn),김도훈(Dohoon Kim) 한국경영과학회 2016 經營 科學 Vol.33 No.4
The market of platform business is typically served by a few dominant players, presenting “winner-takes-all” phenomenon. This study aims to find service characteristics leading to the phenomenon. Six different servicecharacteristics were considered : Same-side network effect, cross-side network effects, entry barrier, multi-homing cost, switching cost, and heterogeneity of preference. To assess the degree of concentration of market share, HHI (Herfindahl-Hirschman Index) is calculated for top three major players. Based on the HHI value, 10 most eminent platform businesses are classified into three different segments and each segment is characterized with key factors. The results from this study provide some insight into the strategic management of platform business.