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본 논문은 서비스 지향 비즈니스 모델링의 한계를 극복하고 BPMN 모델의 모듈성과 재사용성을 향상시키기 위해 XL-BPMN 메타모델과 이를 기반한 비즈니스 모델링 프로세스를 제시한다. MDA와 MVC 패턴을 적용하여 BPMN 모델링 요소를 계층화하고, 온라인 쇼핑몰 시스템에 적용하여 제안하는 기법의 효과를 입증하였다.
Enterprise, business-process, and information systems modeling : 10th international workshop, BPMDS 2009, and 14th international conference, EMMSAD 2009, held at Caise 2009, Amsterdam, The Netherlands, June 8-9, 2009 : proceedings
Enterprise, business-process and information systems modeling : 11th International Workshop, BPMDS 2010, and 15th International Conference, EMMSAD 2010, held at CAiSE 2010, Hammamet, Tunisia, June 7-8, 2010 : proceedings
BPMN 2.0 : 비즈니스 프로세스 모델링 입문
Conceptual modeling : ER 2006 : 25th International Conference on Conceptual Modeling, Tucson, AZ, USA, November 6-9, 2006 : proceedings
BPMN method and style
Advances in Enterprise Engineering III : 5th International Workshop, Ciao! 2009, and 5th International Workshop, Eomas 2009, Held at Caise 2009, Amsterdam, the Netherlands, June 8-9, 2009, Proceedings
Entity-relationship approach-- ER '94 : business modelling and re-engineering : 13th International Conference on the Entity-Relationship Approach, Manchester, United Kingdom, December 13-16, 1994 : proceedings
Object-oriented analysis and design for information systems : modeling with UML, OCL, and IFML
Integrated telecommunications management solutions
Business process management : second international conference, BPM 2004, Potsdam, Germany, June 17-18, 2004 ; proceedings
Conceptual modeling : ER 2007 : 26th International Conference on Conceptual Modeling, Auckland, New Zealand, November 5-9, 2007 : proceedings
Advanced information systems engineering : 11th International Conference, CAiSE '99, Heidelberg, Germany, June 14-18, 1999 : proceedings
Model driven architecture - foundations and applications : third European conference, ECMDA-FA 2007, Haifa, Israel, June 11-15, 2007 : proceedings
Services computing
Advances in enterprise engineering II : first NAF Academy Working Conference on Practice-Driven Research on Enterprise Transformation, PRET 2009, held at CAiSE 2009, Amsterdam, the Netherlands, June 11, 2009 : proceedings
Advanced information systems engineering : 7th International Conference, CAiSE '95, Jyväskylä, Finland, June 12-16, 1995 : proceedings
Business process management workshops : BPM 2009 international workshops, Ulm, Germany, September 7, 2009 revised papers
Business process change : a business process management guide for managers and process professionals
Business process management workshops : BPM 2008 international workshops, Milano, Italy, September 1-4, 2008 : revised papers
Mobile service innovation and business models
International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering
Chee-Yang Song; Eun-Sook ChoProcedia Computer Science
Martins, Paula Ventura; Zacarias, Marielba한국산학기술학회논문지
송치양, 김철진Service Oriented Computing and Applications
Blal, R.; Leshob, A.; Gonzalez-Huerta, J.; Mili, H.; Boubaker, A.정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
송치양, 조은숙Service Oriented Computing and Applications
Grolinger, K.; Capretz, M.A.M.; Cunha, A.; Tazi, S.湘南学院学报 / Journal of Xiangnan University (Medical Sciences)
李发英; 龚德良; 朱海滨; Li Faying; Gong Deliang; Zhu HaibinBUSINESS PROCESS MANAGEMENT JOURNAL
Zarour, Karim; Benmerzoug, Djamel; Guermouche, Nawal; Drira, KhalilJournal of King Saud University - Computer and Information Sciences
Boumahdi F.,Oqaibi H.,Chalal R.,Hentabli H.,Madani A.Procedia Manufacturing
Rolón, Elvira; Chavira, Gabriel; Orozco, Jorge; Soto, Juan PabloBUSINESS PROCESS MANAGEMENT JOURNAL
Avila, Diego Toralles; dos Santos, Rubens Ideron; Mendling, Jan; Thom, Lucineia HeloisaJournal of Software Engineering and Applications
Rieko Yamamoto; Kouji Yamamoto; Junji Inomata; Kyoko Ohashi; Mikio AoyamaSoftware and Systems Modeling
Brdjanin D.,Banjac G.,Banjac D.,Maric S.Software and Systems Modeling
Delgado A.,Calegari D.,García F.,Weber B.Business & Information Systems Engineering: The International Journal of WIRTSCHAFTSINFORMATIK
Compagnucci, Ivan; Corradini, Flavio; Fornari, Fabrizio; Re, BarbaraBusiness Process Management Journal
Kim D.K.,Chung Y.K.Procedia Computer Science
Silega, Nemury; Noguera, ManuelSoftware and Systems Modeling
Ivanchikj A.,Serbout S.,Pautasso C.Procedia Computer Science
Martinho, Ricardo; Domingos, Dulce; Varajão, JoãoJournal of Modelling in Management
Yustianto, P.; Doss, R.; Suhardi, R.전선 / 학사
통계학, 인공지능, 컴퓨터공학의 도구를 총체적으로 사용하는 데이터마이닝은 기존의 과학 및 공학 분야 뿐 아니라 생산, 마케팅, 금융 등과 같은 비즈니스 분야에도 활발히 사용되고 있다. 본 강좌에서는 데이터마이닝의 기본적인 문제인 클러스터링, 분류, 연관분석 등과 해당 기법들을 소개한다. 또한, 실제 비즈니스에서 데이터마이닝이 사용되는 배경 및 사례를 공부한다. 생산, 마케팅, 금융 분야의 실제 데이터를 사용하여 마이닝을 수행하는 프로젝트를 함으로써 이들 분야에 있어서의 데이터마이닝의 특성을 이해하고 문제해결능력을 제고하고자 한다.전선 / 대학원
경영 시스템을 운영하기 위한 전략 계획 및 통제에 대한 기법들을 바탕으로, 기업 모형을 기반으로 한 보다 상위의 의사 결정을 지원하는 전략적 운영 기법들과 적용사례들을 다루고 있다.전선 / 대학원
본 과목에서는 서비스 경영이라는 관점에서 서비스와 경제, 서비스의 개념과 경쟁전략, 서비스 기업의 구조, 서비스 운영관리, 계량 모형의 응용, 세계 수준의 서비스 확장 등을 포함한 서비스 경영 전반에 걸친 문제를 제기하고 그 해결책을 논의해 본다. 또한 개방 시스템적 관점에서의 서비스 운영, 기업내외의 다양한 기능 영역들과의 유기적 관계형성, 서비스 생산성과 품질 향상을 위한 기술 개발의 세 가지 전략 포인트의 강조를 통해 기업의 환경적 요구에 부응하는 새로운 관점에서의 서비스 경영을 소개한다. 이를 위해 서비스 운영관리의 다양한 이론을 사례와 함께 공부하여 실무적 관점에서 서비스 경영을 재조명하는데 초점을 맞춘다.전선 / 대학원
본 과목은 사업아이디어를 가치 창출이 가능한 조직 또는 기업으로 변환시키고자 하는 경영자들이 직면하는 문제들을 구체적으로 토론하고, 기업가가 되고자 하는 학생들이 필요한 자신만의 접근방법이나 가이드라인 그리고 기술 등을 개발할 수 있도록 하는데 그 목적을 두고 있다. 본 과목에서는 구체적으로 학생들이 잠재적으로 가치 있는 사업기회를 어떻게 포착하고, 이를 실행시키기 위해 필요한 자원을 어떻게 획득하여 창업에 나설 것인가를 다룬다. 또한 기업을 창업한 이후, 이를 어떤 식으로 운영하여 안정적인 기업으로 유지,성장시키고, 나아가 주주에게 가치를 제공할 것인가를 다룬다.전선 / 대학원
데이터와 컴퓨팅 역량의 폭발적인 증가로 인해, 비즈니스 의사결정에서 데이터 분석과 정량적 모델링의 활용은 필수적인 요소가 되었다. 이 과목은 데이터 과학과 고급 경영과학을 결합하여, 다양한 비즈니스 환경에서 데이터의 활용을 통한 효율적 의사결정 시스템을 구축하기 위한 기술과 도구들을 다룬다. 전통적인 데이터 처리 및 분석을 넘어, 데이터를 스마트하고 해석 가능하며 실행 가능한 비즈니스 의사결정으로 변환하는 '처방적 분석' 방법론에 중점을 둔다. 구체적으로는 머신러닝 알고리즘, 고급 의사결정 모델링, 최적화와 같은 기술을 결합하여 자원 배분, 공급망 관리, 불확실성 대응, 경제성 분석 등 다양한 문제들을 데이터와 정량적 근거에 기반하여 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 고급 엑셀 기능과 기본적이고 쉽게 이용 가능한 파이썬 모델링 기법 등 실무적인 도구들을 익히며, 코딩 기술이 요구되지 않는 상황에서도 이 도구들의 메커니즘을 이해하고 활용할 수 있는 매니저로서의 역량을 기르게 될 것이다. 이 과목은 처방적 분석 방법론의 실무적 유용성에 초점을 맞추어, 다양한 분야에서 해석 가능하고 실행 가능한 의사결정 시스템을 구축하려는 경영 매니저들에게 유용할 것이다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
오늘날 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 인공지능/머신러닝(AI/ML) 기술은 고객 및 시장 분석부터 전략적 의사결정에 이르기 까지 기업 경영 전반에 수많은 혁신을 일으키고 있다. 본 과정은 MBA 학생들에게 비즈니스 애플리케이션에 특화된 핵심 AI/ML 알고리즘들을 실습 중심으로 학습할 수 있는 기회를 제공한다. 고객 이탈 예측, 금융 사기 탐지, 고객 세분화, 수요 예측, 맞춤형 추천 시스템과 같은 실전 사례들을 통해 머신러닝의 실용적인 적용 방법을 익히게 되며, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 별도의 프로그래밍 경험 없이도 데이터 처리 및 AI/ML 알고리즘 적용을 위한 기초적인 코드 구현 기술을 습득하게 된다. 본 과정을 수료한 학생들은 머신러닝을 활용한 데이터 기반 의사결정을 효과적으로 수행할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 학사
본 과목은 빅데이터를 활용하는 ML/AI/인지과학의 서비스를 개발할 때, 특히 많이 접하면서 까다로운 시계열 데이터 처리와, 파이썬 등으로 서비스를 개발을 효과적으로 할 수 있는 MLOps/DevOps 실전 가이드를 다루고자 한다. 연구 성과를 검증/공유하기 위해 패키지로 deploy하기 위한 도커/쿠버네티스 기술과 마이크로서비스 구축에 필요한 방법을 학습한다.전선 / 학사
탁월한 사용자 경험을 만들기 위한 서비스 디자인의 기본 원칙과 방법론을 다룬다. 사용자 조사 및 인사이트 도출, 서비스 블루프린팅, 멀티채널 경험 디자인, 프로토타이핑 및 테스트, 협업 디자인, 이해관계자 관리, 측정 및 평가의 과정이 실제 사례 연구 및 프로젝트 수업을 통해 이루어진다. 이 수업은 사용자 중심의 서비스를 기획하고 사용자 여정을 최적화할 수 있는 디자인을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 수업은 경영대학 생산·서비스 운영 전공 대학원생 (MS/PhD 과정)을 대상으로 하는 이론수업으로, 생산서비스운영(Operations Management)의 기초 개념과 이를 수리적으로 모델링하는 방법론을 다룬다. 프로세스 관리, 생산시스템, 서비스 운영, 물류 및 공급망 관리 등의 다양한 응용분야에서 최적의 의사결정을 도출하기 위해 경제학 모형(Economic modeling), 대기행렬 이론(Queuing Theory), 시뮬레이션, 최적화 기법(Optimization Models) 등을 활용한 이론을 응용해 본다. 또한, 다양한 모형과 분석을 바탕으로 경영학적 시사점을 도출하고, 경영자들의 실제 운영문제를 해결하는 데 있어 수리적 접근이 어떻게 활용될 수 있는지 탐구한다.전선 / 학사
마케팅 분야에서는 마케팅 의사결정문제에 대한 최적 해법의 판별을 위해서 매우 다양한 수학, 통계학적 모형이 개발되어 왔다. 본 과목은 마케팅 의사결정을 지원할 목적으로 개발된 여러 계량적 마케팅 모형을 검토하고, 이를 이용한 최적 마케팅의사결정을 위한 접근방법에 대하여 심층 학습을 하는 데 그 목적이 있다. 구체적으로 4P(상품, 가격, 커뮤니케이션, 유통)를 중심으로 전체시장, 세분시장 및 고객개인 수준의 다양한 마케팅 의사결정 문제를 검토한다.전선 / 대학원
이 과정은 프로젝트 중심 수업으로 학생들은 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터 사이언스 어플리케이션 개발 수명 주기, 어플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있다. 이 수업에서는 소프트웨어 개발의 기초와 소프트웨어 2.0의 개념을 다루며, 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행할 예정이다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 어플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 어플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전선 / 대학원
기술의 혁신, 진화, 융합의 결과로 전 산업에 걸친 구조적 변화가 가시화되고 있다. 이러한 구조적 변화를 선도하고 새로운 가치창조를 하기 위해서는 다양한 기술에 대한 이해를 바탕으로 한 신규 비즈니스 모델에 대한 통찰력이 필수이다. 이를 위해 본 과목에서는 미래 비즈니스 모델에 대한 통찰력을 학습하고 대표적인 미래기술 분야들에 적용하여 선도적인 가치창출에 필요한 소양 구축을 목표로 한다. 미래기술 분야들의 경우 실제 창업 아이템들을 선정하여 비즈니스 모델의 검증 및 개선을 실습한다. 초기창업, 벤처투자, 액셀러레이션 등 연관된 이슈들도 함께 다루도록 하며 유관단체 전문가 초빙 강의를 포함한다.전선 / 대학원
마케팅 활동의 효과를 높이는 방향의 하나로서 데이터에 기반한 과학적인 마케팅 실행에 대한 필요성이 지속적으로 높아지고 있는데, 데이터 사이언스 및 인공 지능 분야의 핵심 요소 중의 하나인 머신 러닝 기법들이 이러한 과학적이며 효과적인 마케팅 프로그램을 실행하는데 있어 매우 유용한 도구로서 활용될 수 있을 것이다. 본 과목에서는 마케팅 의사 결정의 품질을 높이기 위해 머신러닝의 다양한 분석 기법을 효과적으로 활용하는 방법에 대해 학습하는데, 마케팅 의사 결정의 종류가 다양하고 또한 이들 종류별로 필요한 데이터와 적절한 분석 기법이 상이하므로 마케팅 의사 결정 종류별로 어떠한 데이터를 어떠한 기법을 통하여 분석할 것인지에 대한 체계를 중심으로 학습한다.전선 / 대학원
본 교과목은 프로젝트 중심 수업으로서 학생들이 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터사이언스 애플리케이션 개발 수명 주기, 애플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 한다. 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성 요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행한다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 애플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 애플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전선 / 대학원
마케팅 관련 의사결정을 돕기 위해 여러 다양한 형태의 통계학적 모형이 개발되어 왔다. 이때 마케팅 의사결정문제는 제품, 가격, 촉진, 유통, 경쟁전략을 포함한다. 본 과목에서는 여러 마케팅 계량모형들을 세미나의 형태로 살펴봄으로써, 마케팅 모형에 대한 이해를 통해 연구주제를 발굴하게 하는 데 그 목적이 있다.전선 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.전선 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.전선 / 학사
본 강의에서는 다양한 산업에서 발생하는 텍스트 데이터에 대한 이해와 함께, 이에 대한 분석 기법들을 학습하는 것을 목적으로 한다. 크게 텍스트 데이터의 이해, 텍스트 데이터의 전처리 및 표상화, 언어 모델의 구조 이해, 그리고 텍스트 데이터의 응용 과업 등의 네 가지 파트로 구성하여 강의를 진행한다. 텍스트 데이터의 이해 파트에서는 제조업, 마케팅, 금융 등의 비즈니스에서 발생하는 텍스트 데이터의 특징과 이에 대한 활용 사례를 주로 다룬다. 텍스트 데이터의 전처리 및 표상화 파트에서는 전통적인 bag-of-words 방식을 포함하여, word2vec, GloVe, Fasttext와 같은 신경망 기반의 텍스트 표상화 방법을 강의한다. 언어모델의 구조 이해 파트에서는 Seqence-to-sequence Learning과 Transformer 구조에 대한 이해를 바탕으로 BERT 및 GPT 등의 대표적인 언어모델 구조를 강의한다. 마지막으로 텍스트 데이터의 응용 과업 파트에서는 감성 분석, 문서 요약, 질의 응답 등의 실제 비즈니스에서 자주 사용되는 텍스트 데이터 분석 과업을 소개하고 이를 해결하기 위한 적절한 방법론을 강의한다.