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Entrue Journal of Information Technology update

  • : (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소)
  • : 공학분야  >  전자공학
  • : KCI등재
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  • : 연속간행물
  • : 반년간
  • : 1598-6330
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수록정보
수록범위 : 1권1호(2002)~16권2호(2017) |수록논문 수 : 379
Entrue Journal of Information Technology
16권2호(2017년 12월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

1Factors that Facilitate Using Car Sharing Services with Smartphones: The case of DIDI in China

저자 : Fan Lizeng ( 범력증 ) , Ko Ilsang ( 고일상 )

발행기관 : (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 간행물 : Entrue Journal of Information Technology 16권 2호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 7-24 (18 pages)

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This paper proposed a conceptual framework on the determinants of adopting car sharing services based on information pro-cessing and literature on collaborative consumption. Hypotheses focused on how online platforms, offline services and social factors affect individuals' adoption of car sharing services and their intentions to reuse them. Based on responses from 599 Chi-nese DIDI mobile application users, this paper suggests that perceived usefulness, perceived ease of use, familiarity, trustworthi-ness, economic benefit, perceived quality, easy accessibility, utility, sustainability, social support and social connectedness have positive influence on user adoption of car sharing services. The use of car sharing services and satisfaction has significant influence on intention to reuse car sharing services as a mediating variable.


이 연구에서는 공유 경제와 관련된 연구문헌들을 기반으로 카 세어링 서비스를 촉진하는 변수들을 개발하였으며, 이들 변수들이 카 세어링 서비스의 사용, 고객만족, 재이용 의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 구체적으로, 카 세어링 서비스의 온라인 플랫폼 관련 요인으로 지각된 유용성, 지각된 사용편의성, 신뢰성, 친숙성 등을 설정하였으며, 신뢰성, 경제적 혜택, 오프라인 서비스 관련 요인으로 지각된 품질, 경제적 혜택, 유용성, 접근성, 환경친화성 등을, 사회관계망 요인으로 연결성과 동료지원 등을 설정하였다. 이들 요인들이 카 세어링 서비스의 이용, 고객만족 및 재이용 의도에 어떤 영향을 미치는가에 초점을 맞춰 가설들을 설정하였다. 599명의 중국 DIDI 모바일 애플리케이션 사용자들이 응답하였으며, 자료분석결과에 따르면, 지각된 유용성, 지각된 사용편의성, 친숙성, 신뢰성, 경제적 혜택, 지각된 품질, 쉬운 접근성, 유용성, 환경친화성, 사회적 지지 및 사회적 연결성이 고객의 카 세어링 서비스의 이용에 정의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한 카 세어링 서비스의 이용과 고객만족은 매개변수로써 재이용의도에 유의적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이 연구는 공유경제의 중심 패러다임인 세어링 서비스에서 온라인 플랫폼 관련 요인들 중에 친밀감과 신뢰가, 오프라인 서비스 요인들 중에는 접근성과 환경친화성이, 사회관계망 요인에서는 연결성과 동료지원 등이 이용 및 고객만족에 큰 영향을 주고 있음을 확인하였다.

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2통신사 홈 IoT 혁신저항에 영향을 미치는 요인과 결과에 대한 연구 : 데이터에 대한 사용자의 관여도를 중심으로

저자 : 김주현 ( Ju Hyeon Kim ) , 이정훈 ( Jung Hoon Lee ) , 박현재 ( Hyun Jae Park )

발행기관 : (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 간행물 : Entrue Journal of Information Technology 16권 2호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 25-40 (16 pages)

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국내 통신 사업자들은 IoT와 관련된 다양한 서비스를 출시하며, 시장에서 유리한 위치를 선점하기 위해 노력하고 있다. 하지만 홈 IoT 서비스에 대한 소비자의 낮은 비용 지불의사로 프로모션 및 번들링에 의존하고 있다. 홈 IoT와 같은 혁신은 소비자에게 변화를 야기하며, 변화에 대한 소비자의 저항은 정상적인 반응이다. 홈 IoT 서비스의 활성화를 위해서는 소비자의 변화에 대한 저항을 일으키는 원인을 확인하고 개선하는 노력이 필요하다. 본 연구는 통신사 홈 IoT 서비스를 중심으로 소비자의 혁신저항에 미치는 영향을 혁신저항모형과 정교화 가능성 모델 및 관여도에 대한 기존 문헌 연구를 바탕으로 연구모형을 제시하고 실증적으로 분석하였다. 특히 데이터 기반의 연결을 통한 응용서비스인 홈 IoT의 특성을 고려하여, 홈 IoT 기기에서 수집되는 데이터에 대한 사용자의 관여도가 인지된 혁신의 특성과 혁신저항간에 조절 역할을 하는지 살펴보았다.


The domestic telecom operators recently launched various Home IoT services to take leading position in Home IoT market. However, due to lack of customer's willingness to pay for the services, they have difficulty in securing new subscrivers. So, they depend on promotion and bundling to secure subcribers. Generally, Innovation like Home IoT imposes change on the customers, and their resistance to change is a normal response. Therefore, for the vitalization of Home IoT services, it is very necessary for telecom operators to make a continuous effort to find out the reason to cause customer's resistance to change and to improve service quality. In this empirical study, investigation on the causes of innovation resistance to Home IoT was conducted based on innovation resistance model, elaboration like hood mode land the studies on in-volvement. Especially, considering that Home IoT is an application service based on data and connectivity, this study examined wherther user's involvement for the data collected by Home IoT product could have a moderator effect between perceived innovation characteristicsand innovation resistance.

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3온라인 뉴스 및 거시경제 변수를 활용한 주가예측

저자 : 성노윤 ( Seong Nohyoon ) , 남기환 ( Nam Kihwan )

발행기관 : (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 간행물 : Entrue Journal of Information Technology 16권 2호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 41-54 (14 pages)

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시장의 상태는 새로운 정보를 받으면서 변한다. 이는 투자자들의 결정에 영향을 주어 주식시장의 변동을 만들어내며, 주식 시장의 동향을 예측하는 데에 중요한 자료로써 사용된다. 외부의 정보는 크게 두 가지로 생각할 수 있는데, 뉴스의 정보와 거시경제적인 지표이다. 하지만, 기존의 연구들은 뉴스만을 가지고 혹은 거시경제지표만을 가지고 예측을 하였으며, 뉴스의 정보와 거시 경제 지표를 함께 결합하여 외부의 영향을 모두 고려한 연구는 없었다. 본 논문에서는 주식 시장에 영향을 미치는 외부의 정보를 모두 고려하여 서로 다른 특성을 가지는 정보들을 딥러닝 알고리즘을 통해 통합하여 예측하는 방법을 제시한다. 뉴스정보는 뉴욕타임스 2년치 데이터를 Word2Vec 모형을 사용하여 정보 추출을 하였다. 거시 경제 지표는 다우존스 지수에 영향을 줄 수 있는 지표들을 경제학적 이론에 기반을 두어 선정하였다. 이는 금값과 환율시장이다. 뉴스에서 추출한 정보와 거시 경제적인 영향을 함께 통합하는 알고리즘은 시계열 데이터와 문자열 데이터를 다루기에 적절한 LSTM 네트워크를 응용하여 사용한다. 예측기간을 바꾸며 실험을 진행한 결과, 단순 정보만을 가지고 예측한 결과나 거시 경제만을 가지고 예측한 결과보다 본 논문에서 제시한 두 가지를 통합하여 예측하는 것이 월등한 결과를 내었다. 또한, 기존의 연구에서 사용한 방법론과 제시한 딥러닝 알고리즘을 비교한 결과 본 논문에서 제시한 알고리즘이 기존 연구에서 사용한 방법론보다 월등한 결과를 나타냈다.


Market conditions change with new information. This affects investors' decisions and creates stock market volatility. This in-formation is usedas an important resource for forecasting stock market trends. At this time, there are two kinds of external infor-mation: news information and macroeconomic indicators. However, if we look at existing studies, they predicted only with newsor macroeconomic indicators. There was no study that considered all the external influences by combining news information and macroeconomic indicators together. Therefore, in this paper, we propose a method of integrating and forecasting information with different characteristics by considering the external information affecting the stock market through the deep learning algorithm. News information was extracted from the New York Times's 2-year data using the Word2vec model. Macroeconomic indicators are based on economic theories that can influence the Dow Jones Index. This is the gold price and exchange rate market. Algo-rithms that integrate information extracted from news and macroeconomic effects together are applied to LSTM networks suitable for handling time series data and string data. As a result of experimenting with changing the forecasting period, it is better to predict the results with only simple information and the macroeconomic results than with the results from this study. In addition, the algorithm proposed in this paper is superior to the methodology used in previous research.

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43D PI-System의 기술, 사례 그리고 MIS 연구를 위한 제언

저자 : 최무진 ( Choi Moojin ) , 박종필 ( Park Jongpil )

발행기관 : (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 간행물 : Entrue Journal of Information Technology 16권 2호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 55-67 (13 pages)

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최근 스마트팩토리에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 성공적인 스마트팩토리 운영을 위해서는 생산 프로세스의 중요지점마다 성과를 '모니터링(Monitoring)'하는 일이 중요하다. 그럼에도 불구하고 그 동안 MIS 연구자는 모니터링을 단순히 제조·생산의 공장자동화 영역으로 분류함으로써 ICT 융합의 가능성과 경영정보시스템과의 연계성에 대한 연구를 소홀히 해 온 측면이 있다. 이에 따라, 본 연구는 인더스트리 4.0이 궁극적으로 지향하는 스마트팩토리 그리고 스마트팩토리의 핵심 기술중 하나인 '3D Process Innovation (PI) System'과 특히 '설비 모니터링 시스템'에 초점을 두고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 3D PI-System의 특징, 개발·도입현황, 기술적 구성 요소와 수준, 사례분석을 통한 시장성과 사업성, MIS 연구와 교육에 필요한 의미를 문헌과 사례분석을 통해 제안하고자 한다.


Recently much attention in building the smart factory has been dramatically increased. It is critical to monitor perfor-mances of important spots of manufacturing process for the successful smart factory. Despite the growing interest in smart factory, as MIS researchers tend to classify faciltity monitoring into factory automation, they have neglected the possibility of ICT fusions and its connection with MIS. Accordingly, this study focuses on 3D Process Innovation (PI) System (especially facility monitoring systems) which is a crucial part of the smart factory. Specifically we suggested characteristics, art of state, technical components and marketability of 3D Process Innovation (PI) System through literature analyses and case studies. By doing so, we suggested new research and educational agenda in MIS from the insight of authors.

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5적시적인 데이터 서비스 제공을 위한 유전자 알고리즘 기반 ETL 배치작업 스케줄링 최적화 연구

저자 : 최기선 ( Choi Ki-seoun ) , 김우제 ( Kim Woo-je )

발행기관 : (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 간행물 : Entrue Journal of Information Technology 16권 2호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 71-84 (14 pages)

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Social Network 및 IoT(Internet of Things)의 발전에 따라 기존에는 상상하지 못했던 대용량의 데이터가 생성되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 대용량의 데이터로부터 가치를 발견하고 활용하기 위해서는 데이터 분석이 필수적이다. 이를 위해서는 분석 시스템에 대상 데이터를 적재하는 ETL(Extract Transformation Loading) 작업이 선행된다. ETL은 한정된 시스템 자원에서 수백, 수천개의 작업이 선후 관계로 묶여 스케줄링되어 있으며, 비즈니스 변화에 의한 데이터 용량의 증감으로 인해 성능 지연이 발생할 수 있기 때문에 지속적인 성능 관리가 필요하다. 본 연구에서는 ETL의 성능 최적화를 위하여 메타 휴리스틱의 일종으로 인공지능의 한 분야인 유전자 알고리즘을 적용하여 최적화 방안을 도출하였다. 유전자 알고리즘의 적합 도함수로 ETL 배치작업 수행시간 최소화와 서버 CPU 자원의 부하 최소화를 사용하였고 제약조건으로 ETL 배치작업 종료시간, 동시 실행 작업수를 두었다. 연구대상 데이터는 현업에서 수행되고 있는 260개 적재 작업의 3개월 평균 CPU 사용량, 실행시간 정보를 활용하였으며, 최적의 결과를 도출하기 위해 파라미터를 변경하며 실험을 반복 수행하였다. 본 연구는 빅데이터 시스템의 데이터 적재 작업을 최적으로 운영할 수 있는 중요한 기반이 될 것으로 기대한다.


The era of big data has come with the development of the SNS and the IoT. In order to discover and utilize value from large amounts of data, analysis of data is essential. ETL should be performed for data analyzing. The ETL has thousands of jobs under a limited system resource and is complexly bundled and scheduled. Since the increase of data capacity by the change of business may cause the performance delay of the ETL, performance management is required. In this study, we address optimizing ETL by applying Genetic Algorithm which is a type of meta -heuristic. The objective function of the algorithm is to minimize the execution time of the ETL batch and to minimize the load on the server CPU resource. The data for the research is based on the 3 -month average CPU usage and execution time of the 260 ETL jobs being performed in the actual business. The algorithm is repeatedly performed by changing the parameters to obtain optimal results. This study is expected to be an important basis for optimizing the ETL operation of big data system.

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