학습목표

경영정보처리론 안연식

제6장 기업 경영과 의사결정지원시스템

전사적 의사결정지원시스템의 특성을 이해할 수 있다

임원정보시스템의 개념을 이해할 수 있다

지능정보시스템의 개념을 이해할 수 있다

공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템을 이해할 수 있다

기업 경영에 있어 소셜네트워크서비스의 중요성을 이해할 수 있다

목 차 _ 제 6장

6-1 의사결정지원시스템

6-2 임원정보시스템

6-3 지능정보시스템

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

경영정보처리론 안연식

A transaction processing system (TPS) is an information system used to support and record transactions such as paying for products or paying an employee

6-1 의사결정지원시스템

의사결정 이전에 TPS(Transaction Processing System)

경영정보처리론 안연식

MIS의 발달과정 및 유형

1960 1970 1980 1990 2000

최고경영층

중간경영층

하위경영층

거래처리시스템(TPS)

중역정보시스템(EIS)

의사결정지원시스템

(DSS)

경영정보시스템(MIS)

연도

전사적 자원관리(ERP)전자상거래(E-Commerce) 이-비즈니스(E-Business)

경영계층

그룹의사결정지원시스템(GDSS)인터넷인트라넷(InternetIntranet)

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정 문제는 의사결정 주체에 따라 구조적 반구조적 비구조적 문제로 분류

ndash 구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 존재하며 문제에 대한 해답이 존재한다는 것을 의미함

ndash 비구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 존재하지 않는 경우임

ndash 반구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 일부분 존재하는문제라고 할 수 있음

비구조적이거나 반구조적인 의사결정문제의 해결을 위해서는 의사결정자의 판단이 필요하게 됨

기업 경영과 의사결정문제

lt그림 6-1gt 계층적 조직 구조와 의사결정 문제의 유형

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bull 의사결정을 위한 질문과 답변 (복잡한 의사결정 프로세스)

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의사결정 모델

문제의 인식(Intelligence)

대안의 개발(Design)

선택(Choice)

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의사결정 모델 각 단계에서 IT의 활용

의사결정단계 Intelligence Design Choice

인터넷

의사결정지원시스템

데이터웨어하우징

데이터마이닝

중역정보시스템

전문가시스템

거래처리시스템(TPS)

EDICALSEC

협의의MIS

데이터베이스

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Simon의 의사결정 유형

- Herbert A Simon은 의사결정을 유형을 정형적 의사결정과비정형적 의사결정으로 구분

전략계획

경영통제

운영통제

비정형적의사결정

정형적의사결정

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2 의사결정의유형

1) 전략계획 전략적의사결정

bull 기업내부문제보다외부문제와관련된의사결정

bull 참여할사업결정 제품믹스결정 시장선정결정및제자원배분에

관한의사결정

bull 최고경영층담당

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2) 경영통제 관리적의사결정

bull 기업의목표와전략을실행하기위한구체적의사결정

bull 기업내부의조직제자원활용의극대화에관한의사결정

bull 인력및원재료를획득 인적자원개발및훈련 자본 및설비조달

bull 중간경영층담당

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3) 운영통제 업무적의사결정

bull 일상적으로행해지는업무에관한의사결정

bull 자원변환과정의효율성을극대화하기위한의사결정

bull 재고수준의결정 가격결정 연구개발및월간생산계획등

bull 하위경영층담당

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정형적 의사결정과 비정형적 의사결정

의사결정 유형의사결정의 기술

전통적 현대적

bull정형적 의사결정

일상적 반복적 결정

bull습관

bull업무절차 표준업무절차

bull조직구조

공통의 기대 하부목표의 체계 명확히 정해진 정보의 경로

bull수학적 분석

bullComputer에 의한 data처리

bull비정형적 의사결정

1회한∙신규 정책결정

bull판단 직관력 창조력

bull경험율

bull간부요원의 선발과 훈련

bull탐색적 문제해결 기술의 적용

bull의사결정자의 훈련

bullComputer의 heuristic Programming 의 작성

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기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

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경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

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하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

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6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

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의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

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6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

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6-1 의사결정지원시스템

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

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6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

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예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

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삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

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상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

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비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

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EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

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6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

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6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

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bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

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bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

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추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

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전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

목 차 _ 제 6장

6-1 의사결정지원시스템

6-2 임원정보시스템

6-3 지능정보시스템

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

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A transaction processing system (TPS) is an information system used to support and record transactions such as paying for products or paying an employee

6-1 의사결정지원시스템

의사결정 이전에 TPS(Transaction Processing System)

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MIS의 발달과정 및 유형

1960 1970 1980 1990 2000

최고경영층

중간경영층

하위경영층

거래처리시스템(TPS)

중역정보시스템(EIS)

의사결정지원시스템

(DSS)

경영정보시스템(MIS)

연도

전사적 자원관리(ERP)전자상거래(E-Commerce) 이-비즈니스(E-Business)

경영계층

그룹의사결정지원시스템(GDSS)인터넷인트라넷(InternetIntranet)

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정 문제는 의사결정 주체에 따라 구조적 반구조적 비구조적 문제로 분류

ndash 구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 존재하며 문제에 대한 해답이 존재한다는 것을 의미함

ndash 비구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 존재하지 않는 경우임

ndash 반구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 일부분 존재하는문제라고 할 수 있음

비구조적이거나 반구조적인 의사결정문제의 해결을 위해서는 의사결정자의 판단이 필요하게 됨

기업 경영과 의사결정문제

lt그림 6-1gt 계층적 조직 구조와 의사결정 문제의 유형

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bull 의사결정을 위한 질문과 답변 (복잡한 의사결정 프로세스)

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의사결정 모델

문제의 인식(Intelligence)

대안의 개발(Design)

선택(Choice)

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의사결정 모델 각 단계에서 IT의 활용

의사결정단계 Intelligence Design Choice

인터넷

의사결정지원시스템

데이터웨어하우징

데이터마이닝

중역정보시스템

전문가시스템

거래처리시스템(TPS)

EDICALSEC

협의의MIS

데이터베이스

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Simon의 의사결정 유형

- Herbert A Simon은 의사결정을 유형을 정형적 의사결정과비정형적 의사결정으로 구분

전략계획

경영통제

운영통제

비정형적의사결정

정형적의사결정

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2 의사결정의유형

1) 전략계획 전략적의사결정

bull 기업내부문제보다외부문제와관련된의사결정

bull 참여할사업결정 제품믹스결정 시장선정결정및제자원배분에

관한의사결정

bull 최고경영층담당

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2) 경영통제 관리적의사결정

bull 기업의목표와전략을실행하기위한구체적의사결정

bull 기업내부의조직제자원활용의극대화에관한의사결정

bull 인력및원재료를획득 인적자원개발및훈련 자본 및설비조달

bull 중간경영층담당

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3) 운영통제 업무적의사결정

bull 일상적으로행해지는업무에관한의사결정

bull 자원변환과정의효율성을극대화하기위한의사결정

bull 재고수준의결정 가격결정 연구개발및월간생산계획등

bull 하위경영층담당

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정형적 의사결정과 비정형적 의사결정

의사결정 유형의사결정의 기술

전통적 현대적

bull정형적 의사결정

일상적 반복적 결정

bull습관

bull업무절차 표준업무절차

bull조직구조

공통의 기대 하부목표의 체계 명확히 정해진 정보의 경로

bull수학적 분석

bullComputer에 의한 data처리

bull비정형적 의사결정

1회한∙신규 정책결정

bull판단 직관력 창조력

bull경험율

bull간부요원의 선발과 훈련

bull탐색적 문제해결 기술의 적용

bull의사결정자의 훈련

bullComputer의 heuristic Programming 의 작성

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기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

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경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

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하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

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6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

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6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

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6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

A transaction processing system (TPS) is an information system used to support and record transactions such as paying for products or paying an employee

6-1 의사결정지원시스템

의사결정 이전에 TPS(Transaction Processing System)

경영정보처리론 안연식

MIS의 발달과정 및 유형

1960 1970 1980 1990 2000

최고경영층

중간경영층

하위경영층

거래처리시스템(TPS)

중역정보시스템(EIS)

의사결정지원시스템

(DSS)

경영정보시스템(MIS)

연도

전사적 자원관리(ERP)전자상거래(E-Commerce) 이-비즈니스(E-Business)

경영계층

그룹의사결정지원시스템(GDSS)인터넷인트라넷(InternetIntranet)

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정 문제는 의사결정 주체에 따라 구조적 반구조적 비구조적 문제로 분류

ndash 구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 존재하며 문제에 대한 해답이 존재한다는 것을 의미함

ndash 비구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 존재하지 않는 경우임

ndash 반구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 일부분 존재하는문제라고 할 수 있음

비구조적이거나 반구조적인 의사결정문제의 해결을 위해서는 의사결정자의 판단이 필요하게 됨

기업 경영과 의사결정문제

lt그림 6-1gt 계층적 조직 구조와 의사결정 문제의 유형

경영정보처리론 안연식

bull 의사결정을 위한 질문과 답변 (복잡한 의사결정 프로세스)

경영정보처리론 안연식

의사결정 모델

문제의 인식(Intelligence)

대안의 개발(Design)

선택(Choice)

경영정보처리론 안연식

의사결정 모델 각 단계에서 IT의 활용

의사결정단계 Intelligence Design Choice

인터넷

의사결정지원시스템

데이터웨어하우징

데이터마이닝

중역정보시스템

전문가시스템

거래처리시스템(TPS)

EDICALSEC

협의의MIS

데이터베이스

경영정보처리론 안연식

Simon의 의사결정 유형

- Herbert A Simon은 의사결정을 유형을 정형적 의사결정과비정형적 의사결정으로 구분

전략계획

경영통제

운영통제

비정형적의사결정

정형적의사결정

경영정보처리론 안연식

2 의사결정의유형

1) 전략계획 전략적의사결정

bull 기업내부문제보다외부문제와관련된의사결정

bull 참여할사업결정 제품믹스결정 시장선정결정및제자원배분에

관한의사결정

bull 최고경영층담당

경영정보처리론 안연식

2) 경영통제 관리적의사결정

bull 기업의목표와전략을실행하기위한구체적의사결정

bull 기업내부의조직제자원활용의극대화에관한의사결정

bull 인력및원재료를획득 인적자원개발및훈련 자본 및설비조달

bull 중간경영층담당

경영정보처리론 안연식

3) 운영통제 업무적의사결정

bull 일상적으로행해지는업무에관한의사결정

bull 자원변환과정의효율성을극대화하기위한의사결정

bull 재고수준의결정 가격결정 연구개발및월간생산계획등

bull 하위경영층담당

경영정보처리론 안연식

정형적 의사결정과 비정형적 의사결정

의사결정 유형의사결정의 기술

전통적 현대적

bull정형적 의사결정

일상적 반복적 결정

bull습관

bull업무절차 표준업무절차

bull조직구조

공통의 기대 하부목표의 체계 명확히 정해진 정보의 경로

bull수학적 분석

bullComputer에 의한 data처리

bull비정형적 의사결정

1회한∙신규 정책결정

bull판단 직관력 창조력

bull경험율

bull간부요원의 선발과 훈련

bull탐색적 문제해결 기술의 적용

bull의사결정자의 훈련

bullComputer의 heuristic Programming 의 작성

경영정보처리론 안연식

기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

경영정보처리론 안연식

경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

경영정보처리론 안연식

하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

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6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

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6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

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6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

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bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

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삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

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상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

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6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

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6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

MIS의 발달과정 및 유형

1960 1970 1980 1990 2000

최고경영층

중간경영층

하위경영층

거래처리시스템(TPS)

중역정보시스템(EIS)

의사결정지원시스템

(DSS)

경영정보시스템(MIS)

연도

전사적 자원관리(ERP)전자상거래(E-Commerce) 이-비즈니스(E-Business)

경영계층

그룹의사결정지원시스템(GDSS)인터넷인트라넷(InternetIntranet)

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정 문제는 의사결정 주체에 따라 구조적 반구조적 비구조적 문제로 분류

ndash 구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 존재하며 문제에 대한 해답이 존재한다는 것을 의미함

ndash 비구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 존재하지 않는 경우임

ndash 반구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 일부분 존재하는문제라고 할 수 있음

비구조적이거나 반구조적인 의사결정문제의 해결을 위해서는 의사결정자의 판단이 필요하게 됨

기업 경영과 의사결정문제

lt그림 6-1gt 계층적 조직 구조와 의사결정 문제의 유형

경영정보처리론 안연식

bull 의사결정을 위한 질문과 답변 (복잡한 의사결정 프로세스)

경영정보처리론 안연식

의사결정 모델

문제의 인식(Intelligence)

대안의 개발(Design)

선택(Choice)

경영정보처리론 안연식

의사결정 모델 각 단계에서 IT의 활용

의사결정단계 Intelligence Design Choice

인터넷

의사결정지원시스템

데이터웨어하우징

데이터마이닝

중역정보시스템

전문가시스템

거래처리시스템(TPS)

EDICALSEC

협의의MIS

데이터베이스

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Simon의 의사결정 유형

- Herbert A Simon은 의사결정을 유형을 정형적 의사결정과비정형적 의사결정으로 구분

전략계획

경영통제

운영통제

비정형적의사결정

정형적의사결정

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2 의사결정의유형

1) 전략계획 전략적의사결정

bull 기업내부문제보다외부문제와관련된의사결정

bull 참여할사업결정 제품믹스결정 시장선정결정및제자원배분에

관한의사결정

bull 최고경영층담당

경영정보처리론 안연식

2) 경영통제 관리적의사결정

bull 기업의목표와전략을실행하기위한구체적의사결정

bull 기업내부의조직제자원활용의극대화에관한의사결정

bull 인력및원재료를획득 인적자원개발및훈련 자본 및설비조달

bull 중간경영층담당

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3) 운영통제 업무적의사결정

bull 일상적으로행해지는업무에관한의사결정

bull 자원변환과정의효율성을극대화하기위한의사결정

bull 재고수준의결정 가격결정 연구개발및월간생산계획등

bull 하위경영층담당

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정형적 의사결정과 비정형적 의사결정

의사결정 유형의사결정의 기술

전통적 현대적

bull정형적 의사결정

일상적 반복적 결정

bull습관

bull업무절차 표준업무절차

bull조직구조

공통의 기대 하부목표의 체계 명확히 정해진 정보의 경로

bull수학적 분석

bullComputer에 의한 data처리

bull비정형적 의사결정

1회한∙신규 정책결정

bull판단 직관력 창조력

bull경험율

bull간부요원의 선발과 훈련

bull탐색적 문제해결 기술의 적용

bull의사결정자의 훈련

bullComputer의 heuristic Programming 의 작성

경영정보처리론 안연식

기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

경영정보처리론 안연식

경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

경영정보처리론 안연식

하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

경영정보처리론 안연식

애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

경영정보처리론 안연식

대형 GDSS

경영정보처리론 안연식

스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

경영정보처리론 안연식

전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

경영정보처리론 안연식

bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

경영정보처리론 안연식

현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

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bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정 문제는 의사결정 주체에 따라 구조적 반구조적 비구조적 문제로 분류

ndash 구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 존재하며 문제에 대한 해답이 존재한다는 것을 의미함

ndash 비구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 존재하지 않는 경우임

ndash 반구조적 의사결정문제 의사결정에 필요한 일정한 규칙과 절차가 일부분 존재하는문제라고 할 수 있음

비구조적이거나 반구조적인 의사결정문제의 해결을 위해서는 의사결정자의 판단이 필요하게 됨

기업 경영과 의사결정문제

lt그림 6-1gt 계층적 조직 구조와 의사결정 문제의 유형

경영정보처리론 안연식

bull 의사결정을 위한 질문과 답변 (복잡한 의사결정 프로세스)

경영정보처리론 안연식

의사결정 모델

문제의 인식(Intelligence)

대안의 개발(Design)

선택(Choice)

경영정보처리론 안연식

의사결정 모델 각 단계에서 IT의 활용

의사결정단계 Intelligence Design Choice

인터넷

의사결정지원시스템

데이터웨어하우징

데이터마이닝

중역정보시스템

전문가시스템

거래처리시스템(TPS)

EDICALSEC

협의의MIS

데이터베이스

경영정보처리론 안연식

Simon의 의사결정 유형

- Herbert A Simon은 의사결정을 유형을 정형적 의사결정과비정형적 의사결정으로 구분

전략계획

경영통제

운영통제

비정형적의사결정

정형적의사결정

경영정보처리론 안연식

2 의사결정의유형

1) 전략계획 전략적의사결정

bull 기업내부문제보다외부문제와관련된의사결정

bull 참여할사업결정 제품믹스결정 시장선정결정및제자원배분에

관한의사결정

bull 최고경영층담당

경영정보처리론 안연식

2) 경영통제 관리적의사결정

bull 기업의목표와전략을실행하기위한구체적의사결정

bull 기업내부의조직제자원활용의극대화에관한의사결정

bull 인력및원재료를획득 인적자원개발및훈련 자본 및설비조달

bull 중간경영층담당

경영정보처리론 안연식

3) 운영통제 업무적의사결정

bull 일상적으로행해지는업무에관한의사결정

bull 자원변환과정의효율성을극대화하기위한의사결정

bull 재고수준의결정 가격결정 연구개발및월간생산계획등

bull 하위경영층담당

경영정보처리론 안연식

정형적 의사결정과 비정형적 의사결정

의사결정 유형의사결정의 기술

전통적 현대적

bull정형적 의사결정

일상적 반복적 결정

bull습관

bull업무절차 표준업무절차

bull조직구조

공통의 기대 하부목표의 체계 명확히 정해진 정보의 경로

bull수학적 분석

bullComputer에 의한 data처리

bull비정형적 의사결정

1회한∙신규 정책결정

bull판단 직관력 창조력

bull경험율

bull간부요원의 선발과 훈련

bull탐색적 문제해결 기술의 적용

bull의사결정자의 훈련

bullComputer의 heuristic Programming 의 작성

경영정보처리론 안연식

기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

경영정보처리론 안연식

경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

경영정보처리론 안연식

하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

경영정보처리론 안연식

애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

경영정보처리론 안연식

스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

경영정보처리론 안연식

bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

경영정보처리론 안연식

현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

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상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

bull 의사결정을 위한 질문과 답변 (복잡한 의사결정 프로세스)

경영정보처리론 안연식

의사결정 모델

문제의 인식(Intelligence)

대안의 개발(Design)

선택(Choice)

경영정보처리론 안연식

의사결정 모델 각 단계에서 IT의 활용

의사결정단계 Intelligence Design Choice

인터넷

의사결정지원시스템

데이터웨어하우징

데이터마이닝

중역정보시스템

전문가시스템

거래처리시스템(TPS)

EDICALSEC

협의의MIS

데이터베이스

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Simon의 의사결정 유형

- Herbert A Simon은 의사결정을 유형을 정형적 의사결정과비정형적 의사결정으로 구분

전략계획

경영통제

운영통제

비정형적의사결정

정형적의사결정

경영정보처리론 안연식

2 의사결정의유형

1) 전략계획 전략적의사결정

bull 기업내부문제보다외부문제와관련된의사결정

bull 참여할사업결정 제품믹스결정 시장선정결정및제자원배분에

관한의사결정

bull 최고경영층담당

경영정보처리론 안연식

2) 경영통제 관리적의사결정

bull 기업의목표와전략을실행하기위한구체적의사결정

bull 기업내부의조직제자원활용의극대화에관한의사결정

bull 인력및원재료를획득 인적자원개발및훈련 자본 및설비조달

bull 중간경영층담당

경영정보처리론 안연식

3) 운영통제 업무적의사결정

bull 일상적으로행해지는업무에관한의사결정

bull 자원변환과정의효율성을극대화하기위한의사결정

bull 재고수준의결정 가격결정 연구개발및월간생산계획등

bull 하위경영층담당

경영정보처리론 안연식

정형적 의사결정과 비정형적 의사결정

의사결정 유형의사결정의 기술

전통적 현대적

bull정형적 의사결정

일상적 반복적 결정

bull습관

bull업무절차 표준업무절차

bull조직구조

공통의 기대 하부목표의 체계 명확히 정해진 정보의 경로

bull수학적 분석

bullComputer에 의한 data처리

bull비정형적 의사결정

1회한∙신규 정책결정

bull판단 직관력 창조력

bull경험율

bull간부요원의 선발과 훈련

bull탐색적 문제해결 기술의 적용

bull의사결정자의 훈련

bullComputer의 heuristic Programming 의 작성

경영정보처리론 안연식

기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

경영정보처리론 안연식

경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

경영정보처리론 안연식

하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

경영정보처리론 안연식

집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

경영정보처리론 안연식

애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

경영정보처리론 안연식

대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

경영정보처리론 안연식

전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

경영정보처리론 안연식

bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

경영정보처리론 안연식

현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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의사결정 모델

문제의 인식(Intelligence)

대안의 개발(Design)

선택(Choice)

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의사결정 모델 각 단계에서 IT의 활용

의사결정단계 Intelligence Design Choice

인터넷

의사결정지원시스템

데이터웨어하우징

데이터마이닝

중역정보시스템

전문가시스템

거래처리시스템(TPS)

EDICALSEC

협의의MIS

데이터베이스

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Simon의 의사결정 유형

- Herbert A Simon은 의사결정을 유형을 정형적 의사결정과비정형적 의사결정으로 구분

전략계획

경영통제

운영통제

비정형적의사결정

정형적의사결정

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2 의사결정의유형

1) 전략계획 전략적의사결정

bull 기업내부문제보다외부문제와관련된의사결정

bull 참여할사업결정 제품믹스결정 시장선정결정및제자원배분에

관한의사결정

bull 최고경영층담당

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2) 경영통제 관리적의사결정

bull 기업의목표와전략을실행하기위한구체적의사결정

bull 기업내부의조직제자원활용의극대화에관한의사결정

bull 인력및원재료를획득 인적자원개발및훈련 자본 및설비조달

bull 중간경영층담당

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3) 운영통제 업무적의사결정

bull 일상적으로행해지는업무에관한의사결정

bull 자원변환과정의효율성을극대화하기위한의사결정

bull 재고수준의결정 가격결정 연구개발및월간생산계획등

bull 하위경영층담당

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정형적 의사결정과 비정형적 의사결정

의사결정 유형의사결정의 기술

전통적 현대적

bull정형적 의사결정

일상적 반복적 결정

bull습관

bull업무절차 표준업무절차

bull조직구조

공통의 기대 하부목표의 체계 명확히 정해진 정보의 경로

bull수학적 분석

bullComputer에 의한 data처리

bull비정형적 의사결정

1회한∙신규 정책결정

bull판단 직관력 창조력

bull경험율

bull간부요원의 선발과 훈련

bull탐색적 문제해결 기술의 적용

bull의사결정자의 훈련

bullComputer의 heuristic Programming 의 작성

경영정보처리론 안연식

기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

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경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

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하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

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6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

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6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

경영정보처리론 안연식

전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

경영정보처리론 안연식

bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

경영정보처리론 안연식

현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

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bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

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bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

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추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

의사결정 모델 각 단계에서 IT의 활용

의사결정단계 Intelligence Design Choice

인터넷

의사결정지원시스템

데이터웨어하우징

데이터마이닝

중역정보시스템

전문가시스템

거래처리시스템(TPS)

EDICALSEC

협의의MIS

데이터베이스

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Simon의 의사결정 유형

- Herbert A Simon은 의사결정을 유형을 정형적 의사결정과비정형적 의사결정으로 구분

전략계획

경영통제

운영통제

비정형적의사결정

정형적의사결정

경영정보처리론 안연식

2 의사결정의유형

1) 전략계획 전략적의사결정

bull 기업내부문제보다외부문제와관련된의사결정

bull 참여할사업결정 제품믹스결정 시장선정결정및제자원배분에

관한의사결정

bull 최고경영층담당

경영정보처리론 안연식

2) 경영통제 관리적의사결정

bull 기업의목표와전략을실행하기위한구체적의사결정

bull 기업내부의조직제자원활용의극대화에관한의사결정

bull 인력및원재료를획득 인적자원개발및훈련 자본 및설비조달

bull 중간경영층담당

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3) 운영통제 업무적의사결정

bull 일상적으로행해지는업무에관한의사결정

bull 자원변환과정의효율성을극대화하기위한의사결정

bull 재고수준의결정 가격결정 연구개발및월간생산계획등

bull 하위경영층담당

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정형적 의사결정과 비정형적 의사결정

의사결정 유형의사결정의 기술

전통적 현대적

bull정형적 의사결정

일상적 반복적 결정

bull습관

bull업무절차 표준업무절차

bull조직구조

공통의 기대 하부목표의 체계 명확히 정해진 정보의 경로

bull수학적 분석

bullComputer에 의한 data처리

bull비정형적 의사결정

1회한∙신규 정책결정

bull판단 직관력 창조력

bull경험율

bull간부요원의 선발과 훈련

bull탐색적 문제해결 기술의 적용

bull의사결정자의 훈련

bullComputer의 heuristic Programming 의 작성

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기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

경영정보처리론 안연식

경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

경영정보처리론 안연식

하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

경영정보처리론 안연식

집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

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bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

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예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

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삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

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상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

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비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

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EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

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6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

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6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

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bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

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전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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Simon의 의사결정 유형

- Herbert A Simon은 의사결정을 유형을 정형적 의사결정과비정형적 의사결정으로 구분

전략계획

경영통제

운영통제

비정형적의사결정

정형적의사결정

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2 의사결정의유형

1) 전략계획 전략적의사결정

bull 기업내부문제보다외부문제와관련된의사결정

bull 참여할사업결정 제품믹스결정 시장선정결정및제자원배분에

관한의사결정

bull 최고경영층담당

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2) 경영통제 관리적의사결정

bull 기업의목표와전략을실행하기위한구체적의사결정

bull 기업내부의조직제자원활용의극대화에관한의사결정

bull 인력및원재료를획득 인적자원개발및훈련 자본 및설비조달

bull 중간경영층담당

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3) 운영통제 업무적의사결정

bull 일상적으로행해지는업무에관한의사결정

bull 자원변환과정의효율성을극대화하기위한의사결정

bull 재고수준의결정 가격결정 연구개발및월간생산계획등

bull 하위경영층담당

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정형적 의사결정과 비정형적 의사결정

의사결정 유형의사결정의 기술

전통적 현대적

bull정형적 의사결정

일상적 반복적 결정

bull습관

bull업무절차 표준업무절차

bull조직구조

공통의 기대 하부목표의 체계 명확히 정해진 정보의 경로

bull수학적 분석

bullComputer에 의한 data처리

bull비정형적 의사결정

1회한∙신규 정책결정

bull판단 직관력 창조력

bull경험율

bull간부요원의 선발과 훈련

bull탐색적 문제해결 기술의 적용

bull의사결정자의 훈련

bullComputer의 heuristic Programming 의 작성

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기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

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경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

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하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

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6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

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삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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2 의사결정의유형

1) 전략계획 전략적의사결정

bull 기업내부문제보다외부문제와관련된의사결정

bull 참여할사업결정 제품믹스결정 시장선정결정및제자원배분에

관한의사결정

bull 최고경영층담당

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2) 경영통제 관리적의사결정

bull 기업의목표와전략을실행하기위한구체적의사결정

bull 기업내부의조직제자원활용의극대화에관한의사결정

bull 인력및원재료를획득 인적자원개발및훈련 자본 및설비조달

bull 중간경영층담당

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3) 운영통제 업무적의사결정

bull 일상적으로행해지는업무에관한의사결정

bull 자원변환과정의효율성을극대화하기위한의사결정

bull 재고수준의결정 가격결정 연구개발및월간생산계획등

bull 하위경영층담당

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정형적 의사결정과 비정형적 의사결정

의사결정 유형의사결정의 기술

전통적 현대적

bull정형적 의사결정

일상적 반복적 결정

bull습관

bull업무절차 표준업무절차

bull조직구조

공통의 기대 하부목표의 체계 명확히 정해진 정보의 경로

bull수학적 분석

bullComputer에 의한 data처리

bull비정형적 의사결정

1회한∙신규 정책결정

bull판단 직관력 창조력

bull경험율

bull간부요원의 선발과 훈련

bull탐색적 문제해결 기술의 적용

bull의사결정자의 훈련

bullComputer의 heuristic Programming 의 작성

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기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

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경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

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하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

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6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

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의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

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6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

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6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

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6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

경영정보처리론 안연식

전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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2) 경영통제 관리적의사결정

bull 기업의목표와전략을실행하기위한구체적의사결정

bull 기업내부의조직제자원활용의극대화에관한의사결정

bull 인력및원재료를획득 인적자원개발및훈련 자본 및설비조달

bull 중간경영층담당

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3) 운영통제 업무적의사결정

bull 일상적으로행해지는업무에관한의사결정

bull 자원변환과정의효율성을극대화하기위한의사결정

bull 재고수준의결정 가격결정 연구개발및월간생산계획등

bull 하위경영층담당

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정형적 의사결정과 비정형적 의사결정

의사결정 유형의사결정의 기술

전통적 현대적

bull정형적 의사결정

일상적 반복적 결정

bull습관

bull업무절차 표준업무절차

bull조직구조

공통의 기대 하부목표의 체계 명확히 정해진 정보의 경로

bull수학적 분석

bullComputer에 의한 data처리

bull비정형적 의사결정

1회한∙신규 정책결정

bull판단 직관력 창조력

bull경험율

bull간부요원의 선발과 훈련

bull탐색적 문제해결 기술의 적용

bull의사결정자의 훈련

bullComputer의 heuristic Programming 의 작성

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기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

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경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

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하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

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6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

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의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

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6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

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6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

경영정보처리론 안연식

집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

경영정보처리론 안연식

전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

경영정보처리론 안연식

bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

경영정보처리론 안연식

현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

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상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

3) 운영통제 업무적의사결정

bull 일상적으로행해지는업무에관한의사결정

bull 자원변환과정의효율성을극대화하기위한의사결정

bull 재고수준의결정 가격결정 연구개발및월간생산계획등

bull 하위경영층담당

경영정보처리론 안연식

정형적 의사결정과 비정형적 의사결정

의사결정 유형의사결정의 기술

전통적 현대적

bull정형적 의사결정

일상적 반복적 결정

bull습관

bull업무절차 표준업무절차

bull조직구조

공통의 기대 하부목표의 체계 명확히 정해진 정보의 경로

bull수학적 분석

bullComputer에 의한 data처리

bull비정형적 의사결정

1회한∙신규 정책결정

bull판단 직관력 창조력

bull경험율

bull간부요원의 선발과 훈련

bull탐색적 문제해결 기술의 적용

bull의사결정자의 훈련

bullComputer의 heuristic Programming 의 작성

경영정보처리론 안연식

기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

경영정보처리론 안연식

경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

경영정보처리론 안연식

하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

경영정보처리론 안연식

집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

경영정보처리론 안연식

애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

경영정보처리론 안연식

대형 GDSS

경영정보처리론 안연식

스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

경영정보처리론 안연식

전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

경영정보처리론 안연식

bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

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bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

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bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

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예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

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삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

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상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

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비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

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EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

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6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

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6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

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bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

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Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

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bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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정형적 의사결정과 비정형적 의사결정

의사결정 유형의사결정의 기술

전통적 현대적

bull정형적 의사결정

일상적 반복적 결정

bull습관

bull업무절차 표준업무절차

bull조직구조

공통의 기대 하부목표의 체계 명확히 정해진 정보의 경로

bull수학적 분석

bullComputer에 의한 data처리

bull비정형적 의사결정

1회한∙신규 정책결정

bull판단 직관력 창조력

bull경험율

bull간부요원의 선발과 훈련

bull탐색적 문제해결 기술의 적용

bull의사결정자의 훈련

bullComputer의 heuristic Programming 의 작성

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기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

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경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

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하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

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6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

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의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

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6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

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6-1 의사결정지원시스템

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

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6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

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bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

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bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

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예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

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삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

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상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

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EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

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6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

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6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

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bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

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6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

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bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

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전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

기업의 각 경영층별 요구되는 정보의 특성

정보의 특성 거 래 처 리 운 영 통 제 경 영 통 제 전 략 계 획

출 처 조직 내무 lt--------------------------------gt 조직 외부

범 위 매우 좁음 lt--------------------------------gt 매우 넓음

종합정도 매우 상세 lt--------------------------------gt 종 합 적

지향시점 과 거 lt--------------------------------gt 미 래

즉 시 성 매우 높음 lt--------------------------------gt 매우 낮음

정 확 성 높 음 lt--------------------------------gt 낮 음

이용빈도 자 주 lt--------------------------------gt 가 끔

경영정보처리론 안연식

경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

경영정보처리론 안연식

하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

경영정보처리론 안연식

집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

경영정보처리론 안연식

애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

경영정보처리론 안연식

대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

경영정보처리론 안연식

전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

경영정보처리론 안연식

bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

경영정보처리론 안연식

현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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경영관리 활동을 위한 정보지원

외부정보의중요성

보다요약된정보

장기적 덜구조적문제해결

전략기획계층

관리계층

운영계층 기업기능

EIS

DSS

IRS

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하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

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6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

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6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

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6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

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6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

경영정보처리론 안연식

전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

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삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

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상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

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비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

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EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

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6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

하위경영층

(운영통제)

중간경영층

(관리통제)

최고경영층

(전략기획)

경영자

회장 사장 부사장 이사 등

관리자

부장 차장 과장 등

감독자

직장 계장 반장 등

비정형적 전략적 업무

정형적 일상적 업무

기획기획 기획

조직화조직화

조직화

충원 충원

충원지휘 지휘

지휘

통제 통제통제

최 고 경 영 층 중 간 경 영 층 하 위 경 영 층

경영계층

관리과정과 경영계층

경영계층별 경영활동

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6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

경영정보처리론 안연식

집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

경영정보처리론 안연식

전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

경영정보처리론 안연식

bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

경영정보처리론 안연식

현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

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비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

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bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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6-1 의사결정지원시스템

기업 경영과 의사결정문제

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

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6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

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bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

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bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

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예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

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삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

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상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

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비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

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EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

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6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

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6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

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bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

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④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

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Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

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6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

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bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

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bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

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추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

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전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

의사결정의기본 과정

bull 사이먼의 의사결정단계

피드백

예아니오

문제의 탐색

대안 설계

선택

실행

만족 끝

불충분한 자료

불만족스러운 해

비효과적인 문제해결

제한된 합리성 (Bounded Rationality)을 갖는 의사결정자가 보다합리적으로 의사결정을 할 수가 있음

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6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

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6-1 의사결정지원시스템

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

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6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

경영정보처리론 안연식

대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

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bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

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bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

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예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

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삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

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상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

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기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

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비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

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EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

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6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

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6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

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bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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6-1 의사결정지원시스템

경영 활동에 있어 의사결정자들이 당면하는 비구조적 반구조적 문제를 해결하기 위해 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 분석모형과 데이터를 지원하는 컴퓨터 기반의 시스템

의사결정지원시스템의 구성요소

ndash 데이터관리 하위시스템

bull 기업 내부의 데이터 일반적으로 DB로부터 의사결정에 필요한 데이터나 정보를 추출하기 위해서는 DB를 관리해 주는 데이터베이스관리시스템이 필요

ndash 모형관리 하위시스템

bull 정보지식으로의 변환을 위하여 여러 가지 의사결정모형을 이용할 수 있음 이러한의사결정모형과 데이터를 결합하여 의사결정에 유용한 정보지식을 만드는 역할

bull ldquoWhat-if분석(lsquo조건-결과rsquo 분석이라고 하며 조건이 변화할 때에 결과가 어떻게 달라지는지를 검증하는 시뮬레이션 방법)과 rdquoGoal-seeking분석(목표탐색rsquo 분석이라고도 하며 원하는 목표를 달성하기 위하여 어떠한 조건이 성취되어야 하는지를 검사하는 방법)

ndash 지식베이스 하위시스템

bull 모형관리하위시스템에서 산출되는 지식을 저장하고 이를 다른 의사결정문제에 이용할 수 있도록 지원해 주는 기능을 함

ndash 사용자 인터페이스

bull 의사결정시스템과 사용자가 직접 대면하는 접점

의사결정지원시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

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6-1 의사결정지원시스템

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

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6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

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bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

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bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

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삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

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상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 정의

lt그림 6-2gt 의사결정지원시스템의 구성요소

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6-1 의사결정지원시스템

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

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6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

경영정보처리론 안연식

전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

경영정보처리론 안연식

bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

경영정보처리론 안연식

현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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6-1 의사결정지원시스템

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

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6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

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bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

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예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

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삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

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상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

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비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

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EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

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6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

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6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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6-1 의사결정지원시스템

반구조적및 비구조적인 문제의 상황에서 의사결정을 지원

모든 경영 계층의 의사결정을 지원

의사결정 유형을 지원하기 위해 모형베이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞는

모델을 제공하며 사용자 인터페이스를 통해 의사결정자의 유형에 맞게 의사결

정 프로세스가 진행되도록 지원

대화식 정보처리와 그래픽 디스플레이를 지원하는 사용자 인터페이스를 통해

시스템의 효과를 크게 높여줌

의사결정지원시스템의 특징

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

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전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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6-1 의사결정지원시스템

의사결정지원시스템의 역할

bull 경영과학에서 다루는 민감도분석의 일종으로 하나 또는 여러 개의 변수 값을 변화시

켰을 때 결과값 또는 다른 변수값에 미치는 영향을 분석하는 방법What-if 분석

bull What-if분석의 특수한 하나의 경우라고 할 수 있음

bull 일반적으로 하나의 변수값이 지속적으로 변화할 때 다른 변수값에 미치는 영향을 보

는 것 예) 연이율 변동에 따른 대출 월이자의 변동 폭 분석

민감도분석

bull 결과값 또는 목표변수값을 먼저 정해 두고 정해진 값이 얻어 질 때까지 다른 변수값

들을 지속적으로 변화시켜 주는 분석방법

bull 의사결정지원시스템에서 가장 많이 사용되는 분석방법 예) 영업이익 1억을 만들기

위해 책정해야 하는 가격 결정

Goal-seeking

분석

bull Goal-seeking분석개념을 이용하는 것보다 복합적인 문제를 해결하기 위한 분석방법

bull Goal-seeking분석은 결과값을 미리 정하는 반면 최적화분석에서는 결과값을 정해

두지 않고 여러 가지 제약조건을 만족하는 범위 내에서 최적의 값을 찾을 때까지 분석

을 계속하는 것임 예) 원자재 값이 증가 혹은 감소할 경우의 시장점유율 증감 분석

최적화분석

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

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6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

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bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

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bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

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추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

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전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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6-1 의사결정지원시스템

집단구성원들 간 의사소통 시 야기되는 문제점을 해결하며 의사결정에 유용한 기법들을

제공하고 의사소통의 형태 시기 내용을 체계적으로 유도함으로써 집단의 의사결정 과

정을 효율적으로 지원함을 목적으로 하는 시스템

정보의 전달 협업 조정 및 지식 공유를 업무 목표로 함

그룹의사결정지원시스템의 정의 및 유형

lt그림 6-3gt 그룹 의사결정 지원시스템의 유형

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

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bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

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bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

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추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

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전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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집단의사결정지원시스템

bull 집단의사결정지원시스템 Group Decision Support Systems (GDSS)ndash 다수 의사결정을 지원하는 의사결정지원시스템ndash 회의에 참여한 의사결정집단을 지원하기 위한 일련의 하드웨어 소프

트웨어 프로시저(Procedure)로 결합된 의사결정지원시스템

bull 오늘날 기업들에게 필요한 의사결정지원시스템ndash 첫째 지역적인 한계를 쉽게 극복할 수가 있어야 한다

bull 현대 기업은 더 이상 어느 특정지역에만 머물면서 경영을 하기가어려움

bull 인건비가 저렴하고 원자재 수급이 원활한 지역으로 공장을 진출시키고 상대적으로 잠재고객을 직접 접할 수 있는 대도시 지역으로 판매부서를 이전하는 추세에 있기 때문이다

ndash 둘째 부서간 갈등을 쉽게 해결할 수 있는 시스템이어야 한다 bull 지리적으로 분산된 부서는 현실적으로 의견조정을 할 수 있는 기회가 별로 없기 때문에 여러 가지 갈등상황이 발생

bull 이러한 상황 속에서 공동의사결정을 내리려면 갈등해결 기능이수반된 의사결정지원시스템이 필요하다

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

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6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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애리조나대학의 GDSS

소형 GDSS

경영정보처리론 안연식

대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

경영정보처리론 안연식

전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

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bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

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추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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대형 GDSS

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스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

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미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

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bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

스크린

의사결정실

원격회의

근거리 의사결정망

원거리 의사결정망

그룹 의사결정지원시스템

lt그룹의사결정지원시스템의 4가지 유형gt

근거리

원거리

집합적 분산적

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

경영정보처리론 안연식

전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

경영정보처리론 안연식

bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

경영정보처리론 안연식

현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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그룹 의사결정지원시스템

bull 의사결정실 (Decision Room)

ndash 의사결정실은 가장 보편적이며 전통적인 그룹의사결정지원시스템의

유형 (같은 건물 안에서 많이 사용)

ndash 의사결정자들은 원탁으로 둘러싸인 회의실에 앉아서 얼굴을 맞대고 말

을 사용하거나 각자의 앞에 놓여 있는 컴퓨터 시스템을 사용하여 회의

bull 근거리의사결정망(Local Decision Making)

ndash 의사결정실 유형이 갖고 있는 시간적 공간적인 제약을 약간 극복 (의사

결정자가 동일 지역 내에 분산되어 있을 때)

ndash 각 의사결정자들은 데이터베이스와 다양한 모델 및 프로시저를 저장하

고 있는 중앙서버(Central Server)와 연결된 전자메세지 등을 이용하여

의사결정

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그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

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bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

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현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템

bull 전자(원격)회의(Teleconferencing)

ndash 전자(원격)회의 유형은 여러 명의 의사결정자가 두 개 혹은 세 개 이상

의 의사결정실을 연결하여 의사결정

ndash 다수의 의사결정자가 한 장소에 일부러 모여서 의사결정을 하는 것보다

비용과 시간을 절약

bull 원거리 의사결정망(Remote Decision Making)

ndash 의사결정자들이 동일 지역이 아닌 공간적으로 널리 분산되어 있는 경우

에 사용

ndash 인터넷과 같은 원거리 통신망을 이용하여 정보를 분석하거나 공유

경영정보처리론 안연식

전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

경영정보처리론 안연식

bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

경영정보처리론 안연식

현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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전자회의

Messenger E-미팅

(전자회의 + 메신져)

회의결과에대한 저장및 자동 회의록작성보관을통한생생한회의정보지식관리

경영정보처리론 안연식

bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

경영정보처리론 안연식

현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

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상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

bull 화상회의 멀리 떨어진 상대와 화상 장비를 이용해 회의를

진행 하는 시스템 하드웨어방식

웹방식 가격저렴

경영정보처리론 안연식

현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

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4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

현대 기아 자동차에 대한 소개

설립일자 1967년 12월 29일주요사업 승용차 상용차 및 동부품 제조판매종업원 수 5만 1천여명자본금 1조 4807억원총자산 25조 695억원

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

미국 유럽 인도 중국등 세계각지현지법인

본사의 규모임직원5000여명직원 5만여명

중국인도미국터키

총 4곳의 해외공장

조직내부의communication 문제

본사 공장 현지법인간communication 문제

의사결정의 지연

출장 비용 문제

화상회의

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

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활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

4-8 일상화된 화상회의 시스템

일 평균 200~300건

연구소간 communication 확대

정비교육시스템

정례미팅 및 협업의 활성화

모바일기기를 통한 유비쿼터스환경 구축

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그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

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개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

그룹 의사결정지원시스템 개발사례

ltAndromeda 2001를 이용한 브레인스토밍 자료 화면gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

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6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

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에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

개발사례 ndash 코고스사의 Andromeda 2001

bull 그룹의사결정지원시스템이 필요한 경우

ndash 원거리에 있는 인적자원을 활용해야 하는 경우

ndash 팀원 중 일부를 원거리에 파견하는 경우

ndash 지리적으로 분산된 팀원 부서의 프로젝트 진행 시

bull 문화적 지리적 차이를 극복하고 브레인 스토밍을 실행해야 함

bull 프로젝트의 시작에서 끝까지 공동작업으로 이끌어 나가야 함

bull 코고스사의 Andromeda 2001

ndash 웹 상에서 프로젝트와 관련된 이슈 이벤트 토론 브레인스토

밍 등 공동작업에 필요한 모든 과정을 지원

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bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

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웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

bull 기존의 의사결정지원시스템들과 웹 의사결정지원시스템

개인의사결정지원시스템

그룹 의사결정지원시스템 웹 의사결정지원시스템

자료베이스 자료베이스 (분산형) 자료베이스

모형베이스 모형베이스 (분산형) 모형베이스

사용자 인터페이스 사용자 인터페이스인터넷 지원 사용자

인터페이스

개인의사결정자 복수의사결정자 개인 혹은 복수의사결정자

그룹 응용 소프트웨어 지능형에이전트 인터넷

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

웹 의사결정지원시스템 이용사례

bull 인터넷 기반의 제품 공동설계

ndash 엔지니어링 분야 단순한 생산계획 제품정보만의 공지

ndash CADCAM설계도면과 같은 정보를 주고 받으면서 공동작업 진행

ndash STEP ( Standard for the Exchange of Product data )

bull 웹 상에서의 공동제품설계와 제조작업을 가능하게 하는 기술

bull AP203 (STEP) 이용하여 주고받은 설계 정보도면의 예

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원이 그들의 위치와 역할에 맞는 경영기능을수행하고 목적을 달성하기 위해필요한 주요 정보(여러 부서의 정보를 종합화 개별 부서단위 정보)를 신속하

게 얻을 수 있도록 지원하는 시스템

임원이 받게 되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있어야 하며 임원의 위치와 역할

에 따라 적합한 정보를 신속하고 지속적으로 제공해야 함

제공되는 데이터를 설명할 수 있는 정보 즉 아이디어나 의견 평가 및 설명 등

의 자료를 전달할 수 있어야 하기 위해서 통신기능이 포함되어 있음

기업 내부에서 진행되고 있는 프로젝트 정보 전체 산업계 및 시장 등 광범

위한 외부 환경에 대해 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 수단을 제공함

임원정보시스템의 정의 및 목표

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

bull 기업의 주요 계량척도 및 성과지표의 현황을 한눈에 보여주는 데이터 시각화 툴

bull 경영관리자가 운영환경 변화에 신속한 대응을 하는데 긴요하게 활용될 수 있음

bull BI 대시보드가 어느 한 시점에서의 운영상태를 나타내는 반면 성과표(scorecard)는특정 비즈니스 목표의 달성 정도를 보여준다 (가령 목표 대비 실적 비율)

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

예제 해수면 수온의 시각화

다음은 1982년 7월의 해수면 수온을 표현한 것이다

수만 개의 데이터 값(수온)이 하나의 그림에 요약되어 표현된다

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

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전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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시각화 기술 히스토그램

히스토그램

bull 통상 단일 변수의 데이터 분포를 보여주기 위해 사용한다

bull 데이터 값을 여러 개의 통(bin)으로 나눈 후 각 통에 몇 개의 데이터가 포함되

어 있는지를 막대그래프로 표현한다

bull 막대그래프의 높이가 해당 데이터가 얼마나 빈번한지를 나타낸다

예제 아이리스의 꽃잎 폭 (통 개수를 10개 20개로 한 예제)

데이터 탐색(Data Exploration)

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이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

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삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

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시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

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산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

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비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

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임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

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지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

이차원 히스토그램

두 속성의 연관 분포( joint distribution)를 2차원 막대 그래프로 표현함

(삼차원 히스토그램은 세 속성의 연관 분포를 나타냄)

예제 꽃잎의 폭과 길이

bull 아래 히스토그램이 말하고자 하는 바는

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

삼차원 히스토그램 예제데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

시각화 기술 상자 도표(Box Plots)

단일 속성 값의 분포를 상자(box)의 크기로 표현함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

상자 도표 예제

여러 속성을 비교할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

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6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

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규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

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FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

산포도 (Scatter Plots)

두 속성 값의 쌍들을 2차원(혹은 3차원) 도표에 점으로 나타냄

두 속성 값들의 분포와 상관관계를 한 눈에 파악하기 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

산포도 행렬

속성들의 여러 쌍들에 대한 상관관계를 요약하여 보이기에 용이함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

등고 도표 (Contour Plots)

공간 좌표에 연속적 속성을 표현할 때 유용함

bull 공간을 유사 값을 갖는 영역으로 파티션하고 유사 영역의 경계선을 등고선으

로 나타냄

bull 주로 기온 강수량 기압 등을 지리적으로 표현할 때 유용함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

등고 도표 예제 1998년 해수면 온도데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

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6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

표면 도표 (surface plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

벡터장 도표 (vector field plots)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

기타 시각화 기술들

연관 행렬(correlation matrix)

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

비행기 조종석 현황판

경영현황 일반- 일일 생산 및 판매 진행현황- 당월 매출 및 예상손익 현황- 당월 생산 및 판매 진행현황- 주간 생산 및 판매 PSI 현황- 일일 제품 및 자재 재고현황

임원용 경영현황판- Daily Weekly Monthly 각 주기별중점 관리 항목에 대한 확인 및 점검

bull 국판QR 개발과제현황 SCM 지표 등

프로세스별 핵심지표- 프로세스별 핵심지표에 대해 최근주기로목표대비 달성율을 제품법인별로 미세관리하여 부진항목에 대한 원인분석 및개선활동으로 활용

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

임원정보시스템의 구성도

6-2 임원정보시스템

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

EIS

기업정보의

가공및제공소프트웨어라이브러리

전자우편함

기업 DB

외부데이터와정보

최근뉴스

뉴스해설등

EIS전용 DB

정보조회

정보제공

다른워크스테이션들

다른워크스테이션들

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 기본모형

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

bull 회계 및 마케팅 등의 경영정보시스템과 같은 여타의 정보시스템들은 기업 차원에서 하나의 지원시스템으로 결합되어 있지만 임원의 요구에 알맞은 형식으로 정보를 저장하고 보안을 유지하기 위해 임원 차원의 데이터베이스가 별도로 설치되어 있음

별도의

데이터

베이스

bull 임원이 관심을 가지고 있는 현안에 대해 검토해야 할 데이터의 수준을 미리 정하는 것이 어려울 때를 대비해서 임원정보시스템은 여러 수준의 데이터를 요약하여 정보로 종합하여 제공함

bull 데이터 및 정보의 검색이 편리하도록 일반적인 정보에서 구체적인 정보에 이르기까지일관된 접근방법을 제공함

데이터

종합 및

검색의

편리성

bull 임원이 다른 사람들에게 정보를 전송할 수 있는 기능을 가지고 있으며 정보의 일관성을 유지할 수 있으며 새로운 데이터가 발견되었을 때 기업전반으로의 배분이 가능함

bull 다양한 데이터베이스와 파일로부터 내 외부 자료를 이동하는 기능을 가지고 있어서외부의 데이터베이스에 접속하여 정보를 검색 가능

bull 데이터를 그래픽화 할 수 있는 기능을 가지고 있으며 what-if 모형을 통한 계획수립및 예측도 가능

통신과

연결

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

6-2 임원정보시스템

최고경영자들이 경영 목적과 기업의 성과를 실시간으로 비교 확인할 수 있기때문에 기업을 효과적인 통제할 수 있음

경영자들이 원하는 정보를 신속하게 제공하므로 정보 검색 시간을 절약할 수있고 기업 내 외부와의 의사소통을 원활히 할 수 있음

임원정보시스템에 저장된 데이터를 바탕으로 임원들은 사업의 우선순위를 명확히 할 수 있으며 기업의 조직원들과 데이터를 공유함으로써 업무에 대한 집중도를 높일 수 있음

기업의 경영자가 필요한 정보를 잘 알지 못할 때에도 임원정보시스템을 이용하여 보다 정확한 정보를 이용한 의사결정을 할 수 있도록 도와줌

임원정보시스템의 효과

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

bull 중역정보시스템의 특징

① 전략적인 문제해결을 위한 정보제공

- 최고경영층의 전략적 의사결정과 관련된 문제를 해결

하는 데 필요한 정보 제공

② 이해하기 쉬운 형태의 정보제공

- 보다 쉽게 이해할 수 있는 그래프와 같은 형태로 제공

③ 사용하기 쉬운 인터페이스

- 최고경영층은 컴퓨터 활용능력이 떨어지므로 사용자의

편리성을 높이는 것이 무엇보다도 중요

- 예 키보드보다는 마우스 터치스크린이 사용하기 용이

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

④ 드릴다운기법

- 드릴다운기법이란 처음에는 종합적이고 요약된 정보를

제공하고 사용자의 요구에 따라서 점점 세부적인 정보

를 제공하는 기법

- 중역정보시스템은 정보를 제공하는데 드릴다운 기법이

반드시 필요

bull 예 아시아 지역을 클릭하면 아시아 지역의 전체 매출액에 관한 정보를 얻을 수 있고 지역별로 세분화된 정보가 필요한 경우 한국 일본 중국 등에 관한 정보를 얻을 수 있음 이를 더욱 세분화하면 한국내에서도 서울 수도권 기타 지역의 정보를 얻을 수 있음

6-2 임원정보시스템

임원정보시스템의 특징

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

Data Information Decision Aids Knowledge

Statistical

Analysis

Math

Analysis

Reasoning

6-3 지능정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문지식이 없는 사용자가 전문가의 지식을 이용할 수 있도록 전문가의 지식과 경험을컴퓨터에 기억시켜 문제를 해결할 수 있도록 돕는 시스템

ndash 세무자문 전문가시스템 컴퓨터에 세법 시행령 규정 사례 판례 등을 등록하여질의 응답

전문가의 지식을 컴퓨터에 저장 처리할 수 있는 형태로 표현하고 이를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 추론하여 진단 결론 제안을 제공

전문가 시스템 (ES Expert System)구성요소는 아래와 같음

전문가 시스템

지식베이스 전문가시스템의 두뇌에 해당하는 부분 전문지식을 데이터 베이스의 형태로 저장해 두는 곳

추론엔진 지식 베이스에 저장된 지식을 새로운 문제해결에 이용하는 기능을 담당하는 부분

블랙보드 현재의 문제를 설명하기 위해 따로 분리된 작업메모리 장소

인터페이스 시스템과 사용자가 의사소통을 하게 해 주는 부분

설명모듈 전문가시스템이 추론을 하여 제시한 결과에 대해서 사용자가 근거를 요구할 때 이를 설명하기 위한 부분

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

bull A management information system (MIS) is an information system that generates accurate timely and organized information so that managers and other users can make decisions solve problems supervise activities and track progress

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

bull A decision support system (DSS) helps users analyze information and make decisions

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

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지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

추론엔진사실과 규칙을 사용하여 새로운 사실과 결론을 추론

지식베이스- 규칙 전문가로부터 획득된 If-then 규칙들- 사실 전문가 사용자로부터 획득되거나 규칙으로부터 추론된 사실들

사용자 인터페이스사용자로부터의 새로운 사실획득 결론 제시 설명 등 사용자와의 상호대화 창구

설명모듈추론엔진이 어떻게 결론에 도달하였는지 설명

지식획득 모듈- 전문가로부터 지식 획득- 도출된 결론으로부터의피드백에 의한 지식 조정

전문가(지식공학자)

사용자

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의 구성

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

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ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

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ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템 동작원리

ndash 전문가시스템이 동작하기 위해서는 우선 인간지식이 컴퓨터에서처리될 수 있는 형태로 표현되어야 함

ndash 전문가시스템에 저장되어 있는 인간지식을 지식기반(knowledgebase)라고 하며 지식기반에 저장하는 인간지식의 표현방법으로는규칙 지식프레임(knowledge frame) 등이 있음

ndash 가장 일반적으로 사용되는 지식 표현방법은 규칙을 이용하는 방법임

ndash 규칙이란 ldquoif~ then~형태의 일반적인 규칙을 이용하여 인간지식을 표현한 것임

규칙은 if 이하의 조건부가 만족되면 rdquothen 이하의 결론부가 실행되는 방식으로 실행됨

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

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지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

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임우나 역할 예시

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경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

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대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

전문가 시스템의 동작 원리

ndash 규칙형태로 표현된 지식들이 축적되면 lsquo지식베이스(knowledge base)rsquo을이루게 됨

ndash 전통적인 데이터베이스 방식에서도 이러한 형태의 규칙을 이용하는 경우가 많으나 전문가시스템에서의 규칙은 보다 복잡하고 다양한 차원을 가질수 있다는 점과 전통적인 데이터베이스 방식에서의 규칙이 데이터베이스내의 자료 중에서 사용자가 필요한 자료를 추출하기 위한 도구임에 반해지식기반 내의 ldquo규칙rdquo의 내장이 핵심부분을 차지한다는 차이점이 있음

전문가 시스템 응용분야

ndash 초기에 이학 공학 의학 분야에서 주로 응용되었던 전문가시스템은 이후에 경영학 분야에 응용되기 시작하여 투자 의사결정지원 주식가격 예측신용카드 부정사용적발 세액계산지원 생산일정계획 등에 이용되고 있음

전문가 시스템

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

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- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

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bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

규칙 (Rules Production Rules)

bull Newell과 Simon에 의해 개발되었고 규모가 큰 전문가시스템에 많이 이용bull IF hellip THEN hellip 형태bull 의미적 차이점

ndash IF 상황 THEN 행동ndash IF 전제 THEN 결론ndash IF 증거 THEN 가설ndash IF 원인 THEN 결과

bull 조건문의 패턴매칭ndash 단순 문자열 비교

bull [규칙의 예]ldquo육식동물은 포유류로서 고기를 주식으로 한다 그리고 호랑이는 육식동물로서 갈색바탕에 검은 줄무늬를 가지고 있다rdquo라는 지식을 표현

IF 동물이 포유류이다

AND 동물이 고기를 먹고 산다

THEN rarr 동물은 육식동물이다

IF 동물이 육식동물이다

AND 짙은 갈색이다

AND 검은 줄무늬가 있다

THEN rarr 동물은 호랑이다

경영정보처리론 안연식

활용하기쉬운분야 활용적절한분야 활용이어려운분야

bull봉급관리bull재고관리bull데이타베이스bull회귀분석bull그외전문지식이싼

분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

신용카드 거래 인가 (The

Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

Express)의 신용카드 거래에 대한인가(認可)업무에 적용

- -고객이 물품의 구매에 대한대금을 지불하기 위해 점포에서기 다 리 는 동 안 어 메 리 컨익스프레스 카드에 청구된거래대금의 인가 여부를 결정

- -시스템의 도입으로 시스템이자동으로 인가업무를 대부분처리하고 나머지 5의 인가업무만 인가 전문가들이 담당

인가 전문가의 생산성이 20

향상됨

경영정보처리론 안연식

FDS 사례 신용카드사 승인업무 방식 변화 지식 창출 사례 (규칙 형태)

[이상한노인]

IF 국내 60세 이상 2200~900 일반주점단란주점유흥주점안마시술소유흥기타 업종 30만원 이상 사용

THEN 승인불가

[테러조직1]

IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

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bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

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경영정보처리론 안연식

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분야

bull진단bull스케줄링bull데이타분석bull기업여신분석bull그외전문지식이비싸지만구입가능한분야

bull주식예측bull언어해석bull상식을요구하는문제bull전문지식을구하기힘든분야

전문가시스템응용분야

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Authorizerrsquos Assistant)- -어메리컨 익스프레스(American

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인가 전문가의 생산성이 20

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THEN 승인불가

[테러조직1]

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Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

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- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

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전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

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bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

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경영정보처리론 안연식

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경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

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K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

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경영정보처리론 안연식

전문가시스템의기업적용예

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THEN 승인불가

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경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

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경영정보처리론 안연식

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전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

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경영정보처리론 안연식

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경영정보처리론 안연식

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IF 해외 1만원 이하 신용판매 승인 후 1시간 이내 10만원 이상 사용

THEN 승인불가

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Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

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경영정보처리론 안연식

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bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

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데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

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K-평균군집화

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경영정보처리론 안연식

항공요금감사- 노 스 웨 스 트 항 공 (Northwest

Airlines)의 항공요금 감사업무

- 매 항 공 표 에 나 타 나 있 는항공요금 정보를 점검하는 업무는매우 시간소모적

- 1990년 항공표 감사를 위한전문가시스템 개발

- 시스템을 통해 항공표 100에대해 감사가 이루어지고 있고

여행사측의 오산도 10에서 2

수준으로 낮아짐으로 인해

노스웨스트 항공사에 매년1천만불의 비용을 절감시켜 주고있다

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

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- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트 기술

bull에이전트 어떤 집단에 도움이 되는 특정한 일을 대신해 주는사람이나 객체

bull 인터넷과 WWW의 등장으로 지능형 에이전트의 필요성이 증대

bull 상태를 파악하기 위해 자료를 모으는 일 일상적이고 반복적인 업무나 전문분야의 정보를 처리하는 일 지식을 추출하는 일 의사결정을 지원하는 일 결정한 것을 수행하는 일등을 담당하는 기능

bull 대표적인 것으로 Bargain Finder나 UNIK-AGENT등

지능형에이전트기술

경영정보처리론 안연식

경영정보처리론 안연식

지능형 에이전트

정의 인터넷 환경에서 지능적으로 활동하는 소프트웨어들

ndash 전자상거래 환경에서의 에이전트 전자상거래에서 사용자(고객 판매자 중개인 등)를 대신하여 업무를 수행

ndash 소프트웨어 에이전트 전산화된 환경에서 사용자를 위해 과업을 대신 수행하는 소프트웨어

지능형 에이전트 사용자의 선호를 고려하여 의사결정하도록 구성

ndash 스팸메일자동 삭제 고객과의일정관리 네트워크상에서 사용자가원하는 가장 저렴한 상품 찾아주기 비행기 티켓예약 정보 알려주기 등

ndash 사용자의 행동양식을 관찰 학습 사용자가 해야 할 일을 대행

임우나 역할 예시

ndash 정보검색 수집 DB검색 새로운 웹페이지 검색 수집

ndash 사용자 인터페이스 지원 이메일 필터링 등

ndash 의사결정 지원 시간이 많이 걸리는 의사결정 지원

ndash 반복적 직무활동 자동화

ndash 모바일 에이전트 사용자가 다른 일 하는 동안 인터넷사이트를 이동하면서 사용자가 필요한 데이터를 수신 또는 송신

경영정보처리론 안연식

에이전트 활용예

bull Hertz 렌트사ndash 150개국 5천여 도시에서 45만대의 차로 연간 2500만회의

대여 서비스

ndash 차종별 대리점 별 시장 수요에 따른 일별가격정책

ndash 매일 갱신되는 자사와 경쟁사의 가격 정보를 유지

ndash 경쟁사의 렌트비보다 10이상 높으면 즉시 통지

bull 단순히 정보를 분석 조회하는 수동적 시스템에서 능동적인 시스템으로 변모 필요ndash Data Analysis Filtering을 에이전트에 위임

bull 에이전트는 전자상거래 대행 에이전트 등 비즈니스자동화의 주요 역할 전망

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

대량의 데이터로부터 새롭고 의미 있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업

데이터베이스 조회도구인 일반 질의나 OLAP((Online Analytical Processing) 등은 미리가설을 세우고 데이터를 통해 그 가설을 확인하는 과정을 취하지만 데이터마이닝의 경우는 데이터에 숨겨진 정보를 찾아내는 데 사용

데이터마이닝의 정의

데이터마이닝

장바구니분석

의사결정나무

K-평균군집화

인공

신경망

사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

경영정보처리론 안연식

고액대출분석- 3천만불이 넘는 대출을 전문으로

하는 금융기관 ( 대형 건설프로젝트용 대출)

- 대출 승인에 이르기 전까지6개월에 걸쳐 25만불의 비용이드는 조사를 수행해야 하는데 이조사과정을 대행할 수 있는전문가시스템을 개발하기로 결정

- 개발된 전문가시스템은 여신을승인 가능 기각 가능 그리고불투명의 세가지 유형으로 분류

- 불투명하다고 결정된 여신만여 신 담 당 전 문 가 들 이분석함으로써 여신 심사 비용크게 절감

전문가시스템의기업적용예 -계속

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경영정보처리론 안연식

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신경망

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웹마이닝

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사례기반추론

웹마이닝

lt데이터마이닝 분석 방법론gt

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자연어 요구 SQL전환데이터베이스관리시스템

전송

최종사용자에게 전송

요구에대한 적절한

값 탐색

목적데이터간의 관계를 분석하고 패턴 경향 및 예외적인 상태를 찾는 것

OLAP (온라인 분석 프로세스)

OLAP프로세스

경영정보처리론 안연식

OLAP Server

경영정보처리론 안연식

OLAP(Online Analytical Processing)

제

품

번

호

Pi

P3

P1

P2

1 2 3 j

판매지역

1분기

2분기

3분기

4분기판매

기간

25

130

49

40

100

25

26

18

30

40

65

78

86

68

48

135 157

95 59

94 59 86 84

48

72

63

63

51

51

67

81

59

bull 다차원의 데이터 모델을 근간으로 즉흥적이고 복잡한 데이터 분석을 위한 시스템

bull 여러 질의 연산자가 통합된 형태로 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 관계형 데이터베이스시스템 테이블과 같은 2차원의 데이터 모델을 대상OLAP 3차원 이상의 다차원 데이터를 대상

경영정보처리론 안연식

bull OLAP과 데이터마이닝

OLAP 데이터 마이닝

요약 트랜드 예측 숨겨진 패턴 통찰에서 지식 발견

분석 예측과 통찰

뮤추얼 펀드 구매 고객의 수입분포는

어떠한가

다음 6개월 동안 누가 왜 뮤추얼 펀드를 구

매할 것인가

경영정보처리론 안연식

OLAP (Online Analytical Processing)

OLAP(온라인 분석 처리)

관계형 데이터베이스를 제안한 E F Codd에 의해 제안됨

bull 관계형 데이터베이스 데이터를 테이블 형태로 나타냄

bull OLAP 데이터를 다차원 배열로 나타냄

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

다차원 배열 구성

다차원 배열의 값으로 사용될 타겟 속성을 선정함

다차원 배열의 축(인덱스) 값으로 사용될 속성들을 선정함

속성의 수가 다차원 배열의 차원 결정함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

예제 아이리스 데이터 집합데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

OLAP 연산

데이터 큐브(data cube) 적절한 부분집합에 대한 집계(합계 평균 등)

슬라이싱(slicing) 하나 이상의 축을 중심으로 셀들을 선택

다이싱(dicing) 셀들의 (사각) 집합을 선택

롤-업(roll-up)드릴-다운(drill-down)

bull 일반적으로 속성은 계층적 구조(hierarchical structure)를 가짐

bull 롤-업 작은 단위(예 day)에서 큰 단위(예 month year)로 집계 수행

bull 드릴-다운 큰 단위에서 작은 단위로 집계 수행

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

Slicing vs Dicing데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

Roll-Up vs Drill-Down데이터 탐색(Data Exploration)

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6-3 지능정보시스템

장바구니 분석

ndash 시장에서 상품을 사 가지고 가는 주부의 장바구니에 들어 있는 상품들 간의 구매연관관계를 파악하고자 하는 방법임

즉 여러 사람의 장바구니에 A라는 상품과 B라는 상품이 들어 있었다면 A와 B 두 상품은 함께 구매되는 경우가 많은 것이라고 판단하는 것임

ndash 장바구니분석에서는 상품들 간의 연관관계를 찾게 되므로 흔히 의사결정규칙의형태로 결과를 얻게 됨

ndash 장바구니분석 분석에서 규칙을 추출하기 위해 사용되는 지표 지지율(support) 전체 거래 중에서 상품 A와 상품 B를 포함하는 거래량이 어느 정도

인가를 파악하기 위한 지표

정확도(confidence) 상품 A를 구매한 거래 중에서 상품 B가 포함된 거래의 정도를측정하는 지표

리프트(lift) 임의로 상품 B를 구매하는 경우에 비해 상품 A와의 관계를 고려하여 구매되는 경우의 비율을 측정하는 지표

데이터마이닝

경영정보처리론 안연식

데이터 마이닝(Data Mining)

bull 대규모 데이터베이스로부터 의사결정에 필요한 정보의 추세나 패턴을 찾아내는 것과 같은 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 데이터의 분석 측면 통계학의 탐색적 데이터분석(exploratory data analysis) 분야로서 추세나 패턴의 추출 측면 인공지능의 지식추출(knowledge discovery) 혹은 기계학습(machine learning) 분야

bull SQL 혹은 OLAP 보다 훨씬 복잡하고 요약된 분석처리 기능을 제공

bull 데이터 마이닝의 과정- 의사결정 유형에 따라 어떠한 마이닝 알고리듬을 사용할 것인지를 선택- 데이터 표본(데이터 레코드 혹은 터플)과 의사결정에 필요한 변수(데이터 항목 혹은 속성)를 선정

- 알고리듬을 적용하여 데이터를 분석- 의사결정지원시스템이나 마이닝 도구를 이용하여 분석결과를 검토

경영정보처리론 안연식

구분 통계학 데이타 마이닝

대상 데이터 observational amp experimental data observational

데이터 양 small datasets large datasets

추론probabilistic inference based on

population modelsInference based on various models

Data Mining과 통계의 비교

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6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

경영정보처리론 안연식

How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

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6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

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6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

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6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

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OLAP Server

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OLAP(Online Analytical Processing)

제

품

번

호

Pi

P3

P1

P2

1 2 3 j

판매지역

1분기

2분기

3분기

4분기판매

기간

25

130

49

40

100

25

26

18

30

40

65

78

86

68

48

135 157

95 59

94 59 86 84

48

72

63

63

51

51

67

81

59

bull 다차원의 데이터 모델을 근간으로 즉흥적이고 복잡한 데이터 분석을 위한 시스템

bull 여러 질의 연산자가 통합된 형태로 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 관계형 데이터베이스시스템 테이블과 같은 2차원의 데이터 모델을 대상OLAP 3차원 이상의 다차원 데이터를 대상

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bull OLAP과 데이터마이닝

OLAP 데이터 마이닝

요약 트랜드 예측 숨겨진 패턴 통찰에서 지식 발견

분석 예측과 통찰

뮤추얼 펀드 구매 고객의 수입분포는

어떠한가

다음 6개월 동안 누가 왜 뮤추얼 펀드를 구

매할 것인가

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OLAP (Online Analytical Processing)

OLAP(온라인 분석 처리)

관계형 데이터베이스를 제안한 E F Codd에 의해 제안됨

bull 관계형 데이터베이스 데이터를 테이블 형태로 나타냄

bull OLAP 데이터를 다차원 배열로 나타냄

데이터 탐색(Data Exploration)

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다차원 배열 구성

다차원 배열의 값으로 사용될 타겟 속성을 선정함

다차원 배열의 축(인덱스) 값으로 사용될 속성들을 선정함

속성의 수가 다차원 배열의 차원 결정함

데이터 탐색(Data Exploration)

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예제 아이리스 데이터 집합데이터 탐색(Data Exploration)

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OLAP 연산

데이터 큐브(data cube) 적절한 부분집합에 대한 집계(합계 평균 등)

슬라이싱(slicing) 하나 이상의 축을 중심으로 셀들을 선택

다이싱(dicing) 셀들의 (사각) 집합을 선택

롤-업(roll-up)드릴-다운(drill-down)

bull 일반적으로 속성은 계층적 구조(hierarchical structure)를 가짐

bull 롤-업 작은 단위(예 day)에서 큰 단위(예 month year)로 집계 수행

bull 드릴-다운 큰 단위에서 작은 단위로 집계 수행

데이터 탐색(Data Exploration)

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Slicing vs Dicing데이터 탐색(Data Exploration)

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Roll-Up vs Drill-Down데이터 탐색(Data Exploration)

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6-3 지능정보시스템

장바구니 분석

ndash 시장에서 상품을 사 가지고 가는 주부의 장바구니에 들어 있는 상품들 간의 구매연관관계를 파악하고자 하는 방법임

즉 여러 사람의 장바구니에 A라는 상품과 B라는 상품이 들어 있었다면 A와 B 두 상품은 함께 구매되는 경우가 많은 것이라고 판단하는 것임

ndash 장바구니분석에서는 상품들 간의 연관관계를 찾게 되므로 흔히 의사결정규칙의형태로 결과를 얻게 됨

ndash 장바구니분석 분석에서 규칙을 추출하기 위해 사용되는 지표 지지율(support) 전체 거래 중에서 상품 A와 상품 B를 포함하는 거래량이 어느 정도

인가를 파악하기 위한 지표

정확도(confidence) 상품 A를 구매한 거래 중에서 상품 B가 포함된 거래의 정도를측정하는 지표

리프트(lift) 임의로 상품 B를 구매하는 경우에 비해 상품 A와의 관계를 고려하여 구매되는 경우의 비율을 측정하는 지표

데이터마이닝

경영정보처리론 안연식

데이터 마이닝(Data Mining)

bull 대규모 데이터베이스로부터 의사결정에 필요한 정보의 추세나 패턴을 찾아내는 것과 같은 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 데이터의 분석 측면 통계학의 탐색적 데이터분석(exploratory data analysis) 분야로서 추세나 패턴의 추출 측면 인공지능의 지식추출(knowledge discovery) 혹은 기계학습(machine learning) 분야

bull SQL 혹은 OLAP 보다 훨씬 복잡하고 요약된 분석처리 기능을 제공

bull 데이터 마이닝의 과정- 의사결정 유형에 따라 어떠한 마이닝 알고리듬을 사용할 것인지를 선택- 데이터 표본(데이터 레코드 혹은 터플)과 의사결정에 필요한 변수(데이터 항목 혹은 속성)를 선정

- 알고리듬을 적용하여 데이터를 분석- 의사결정지원시스템이나 마이닝 도구를 이용하여 분석결과를 검토

경영정보처리론 안연식

구분 통계학 데이타 마이닝

대상 데이터 observational amp experimental data observational

데이터 양 small datasets large datasets

추론probabilistic inference based on

population modelsInference based on various models

Data Mining과 통계의 비교

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6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

경영정보처리론 안연식

How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

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6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

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6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

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6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

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6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

OLAP(Online Analytical Processing)

제

품

번

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1 2 3 j

판매지역

1분기

2분기

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4분기판매

기간

25

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48

135 157

95 59

94 59 86 84

48

72

63

63

51

51

67

81

59

bull 다차원의 데이터 모델을 근간으로 즉흥적이고 복잡한 데이터 분석을 위한 시스템

bull 여러 질의 연산자가 통합된 형태로 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 관계형 데이터베이스시스템 테이블과 같은 2차원의 데이터 모델을 대상OLAP 3차원 이상의 다차원 데이터를 대상

경영정보처리론 안연식

bull OLAP과 데이터마이닝

OLAP 데이터 마이닝

요약 트랜드 예측 숨겨진 패턴 통찰에서 지식 발견

분석 예측과 통찰

뮤추얼 펀드 구매 고객의 수입분포는

어떠한가

다음 6개월 동안 누가 왜 뮤추얼 펀드를 구

매할 것인가

경영정보처리론 안연식

OLAP (Online Analytical Processing)

OLAP(온라인 분석 처리)

관계형 데이터베이스를 제안한 E F Codd에 의해 제안됨

bull 관계형 데이터베이스 데이터를 테이블 형태로 나타냄

bull OLAP 데이터를 다차원 배열로 나타냄

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

다차원 배열 구성

다차원 배열의 값으로 사용될 타겟 속성을 선정함

다차원 배열의 축(인덱스) 값으로 사용될 속성들을 선정함

속성의 수가 다차원 배열의 차원 결정함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

예제 아이리스 데이터 집합데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

OLAP 연산

데이터 큐브(data cube) 적절한 부분집합에 대한 집계(합계 평균 등)

슬라이싱(slicing) 하나 이상의 축을 중심으로 셀들을 선택

다이싱(dicing) 셀들의 (사각) 집합을 선택

롤-업(roll-up)드릴-다운(drill-down)

bull 일반적으로 속성은 계층적 구조(hierarchical structure)를 가짐

bull 롤-업 작은 단위(예 day)에서 큰 단위(예 month year)로 집계 수행

bull 드릴-다운 큰 단위에서 작은 단위로 집계 수행

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

Slicing vs Dicing데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

Roll-Up vs Drill-Down데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

장바구니 분석

ndash 시장에서 상품을 사 가지고 가는 주부의 장바구니에 들어 있는 상품들 간의 구매연관관계를 파악하고자 하는 방법임

즉 여러 사람의 장바구니에 A라는 상품과 B라는 상품이 들어 있었다면 A와 B 두 상품은 함께 구매되는 경우가 많은 것이라고 판단하는 것임

ndash 장바구니분석에서는 상품들 간의 연관관계를 찾게 되므로 흔히 의사결정규칙의형태로 결과를 얻게 됨

ndash 장바구니분석 분석에서 규칙을 추출하기 위해 사용되는 지표 지지율(support) 전체 거래 중에서 상품 A와 상품 B를 포함하는 거래량이 어느 정도

인가를 파악하기 위한 지표

정확도(confidence) 상품 A를 구매한 거래 중에서 상품 B가 포함된 거래의 정도를측정하는 지표

리프트(lift) 임의로 상품 B를 구매하는 경우에 비해 상품 A와의 관계를 고려하여 구매되는 경우의 비율을 측정하는 지표

데이터마이닝

경영정보처리론 안연식

데이터 마이닝(Data Mining)

bull 대규모 데이터베이스로부터 의사결정에 필요한 정보의 추세나 패턴을 찾아내는 것과 같은 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 데이터의 분석 측면 통계학의 탐색적 데이터분석(exploratory data analysis) 분야로서 추세나 패턴의 추출 측면 인공지능의 지식추출(knowledge discovery) 혹은 기계학습(machine learning) 분야

bull SQL 혹은 OLAP 보다 훨씬 복잡하고 요약된 분석처리 기능을 제공

bull 데이터 마이닝의 과정- 의사결정 유형에 따라 어떠한 마이닝 알고리듬을 사용할 것인지를 선택- 데이터 표본(데이터 레코드 혹은 터플)과 의사결정에 필요한 변수(데이터 항목 혹은 속성)를 선정

- 알고리듬을 적용하여 데이터를 분석- 의사결정지원시스템이나 마이닝 도구를 이용하여 분석결과를 검토

경영정보처리론 안연식

구분 통계학 데이타 마이닝

대상 데이터 observational amp experimental data observational

데이터 양 small datasets large datasets

추론probabilistic inference based on

population modelsInference based on various models

Data Mining과 통계의 비교

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

경영정보처리론 안연식

How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

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6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

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6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

bull OLAP과 데이터마이닝

OLAP 데이터 마이닝

요약 트랜드 예측 숨겨진 패턴 통찰에서 지식 발견

분석 예측과 통찰

뮤추얼 펀드 구매 고객의 수입분포는

어떠한가

다음 6개월 동안 누가 왜 뮤추얼 펀드를 구

매할 것인가

경영정보처리론 안연식

OLAP (Online Analytical Processing)

OLAP(온라인 분석 처리)

관계형 데이터베이스를 제안한 E F Codd에 의해 제안됨

bull 관계형 데이터베이스 데이터를 테이블 형태로 나타냄

bull OLAP 데이터를 다차원 배열로 나타냄

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

다차원 배열 구성

다차원 배열의 값으로 사용될 타겟 속성을 선정함

다차원 배열의 축(인덱스) 값으로 사용될 속성들을 선정함

속성의 수가 다차원 배열의 차원 결정함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

예제 아이리스 데이터 집합데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

OLAP 연산

데이터 큐브(data cube) 적절한 부분집합에 대한 집계(합계 평균 등)

슬라이싱(slicing) 하나 이상의 축을 중심으로 셀들을 선택

다이싱(dicing) 셀들의 (사각) 집합을 선택

롤-업(roll-up)드릴-다운(drill-down)

bull 일반적으로 속성은 계층적 구조(hierarchical structure)를 가짐

bull 롤-업 작은 단위(예 day)에서 큰 단위(예 month year)로 집계 수행

bull 드릴-다운 큰 단위에서 작은 단위로 집계 수행

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

Slicing vs Dicing데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

Roll-Up vs Drill-Down데이터 탐색(Data Exploration)

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6-3 지능정보시스템

장바구니 분석

ndash 시장에서 상품을 사 가지고 가는 주부의 장바구니에 들어 있는 상품들 간의 구매연관관계를 파악하고자 하는 방법임

즉 여러 사람의 장바구니에 A라는 상품과 B라는 상품이 들어 있었다면 A와 B 두 상품은 함께 구매되는 경우가 많은 것이라고 판단하는 것임

ndash 장바구니분석에서는 상품들 간의 연관관계를 찾게 되므로 흔히 의사결정규칙의형태로 결과를 얻게 됨

ndash 장바구니분석 분석에서 규칙을 추출하기 위해 사용되는 지표 지지율(support) 전체 거래 중에서 상품 A와 상품 B를 포함하는 거래량이 어느 정도

인가를 파악하기 위한 지표

정확도(confidence) 상품 A를 구매한 거래 중에서 상품 B가 포함된 거래의 정도를측정하는 지표

리프트(lift) 임의로 상품 B를 구매하는 경우에 비해 상품 A와의 관계를 고려하여 구매되는 경우의 비율을 측정하는 지표

데이터마이닝

경영정보처리론 안연식

데이터 마이닝(Data Mining)

bull 대규모 데이터베이스로부터 의사결정에 필요한 정보의 추세나 패턴을 찾아내는 것과 같은 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 데이터의 분석 측면 통계학의 탐색적 데이터분석(exploratory data analysis) 분야로서 추세나 패턴의 추출 측면 인공지능의 지식추출(knowledge discovery) 혹은 기계학습(machine learning) 분야

bull SQL 혹은 OLAP 보다 훨씬 복잡하고 요약된 분석처리 기능을 제공

bull 데이터 마이닝의 과정- 의사결정 유형에 따라 어떠한 마이닝 알고리듬을 사용할 것인지를 선택- 데이터 표본(데이터 레코드 혹은 터플)과 의사결정에 필요한 변수(데이터 항목 혹은 속성)를 선정

- 알고리듬을 적용하여 데이터를 분석- 의사결정지원시스템이나 마이닝 도구를 이용하여 분석결과를 검토

경영정보처리론 안연식

구분 통계학 데이타 마이닝

대상 데이터 observational amp experimental data observational

데이터 양 small datasets large datasets

추론probabilistic inference based on

population modelsInference based on various models

Data Mining과 통계의 비교

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6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

경영정보처리론 안연식

How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

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6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

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1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

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GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

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6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

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미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

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6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

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6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

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OLAP (Online Analytical Processing)

OLAP(온라인 분석 처리)

관계형 데이터베이스를 제안한 E F Codd에 의해 제안됨

bull 관계형 데이터베이스 데이터를 테이블 형태로 나타냄

bull OLAP 데이터를 다차원 배열로 나타냄

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

다차원 배열 구성

다차원 배열의 값으로 사용될 타겟 속성을 선정함

다차원 배열의 축(인덱스) 값으로 사용될 속성들을 선정함

속성의 수가 다차원 배열의 차원 결정함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

예제 아이리스 데이터 집합데이터 탐색(Data Exploration)

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OLAP 연산

데이터 큐브(data cube) 적절한 부분집합에 대한 집계(합계 평균 등)

슬라이싱(slicing) 하나 이상의 축을 중심으로 셀들을 선택

다이싱(dicing) 셀들의 (사각) 집합을 선택

롤-업(roll-up)드릴-다운(drill-down)

bull 일반적으로 속성은 계층적 구조(hierarchical structure)를 가짐

bull 롤-업 작은 단위(예 day)에서 큰 단위(예 month year)로 집계 수행

bull 드릴-다운 큰 단위에서 작은 단위로 집계 수행

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

Slicing vs Dicing데이터 탐색(Data Exploration)

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Roll-Up vs Drill-Down데이터 탐색(Data Exploration)

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6-3 지능정보시스템

장바구니 분석

ndash 시장에서 상품을 사 가지고 가는 주부의 장바구니에 들어 있는 상품들 간의 구매연관관계를 파악하고자 하는 방법임

즉 여러 사람의 장바구니에 A라는 상품과 B라는 상품이 들어 있었다면 A와 B 두 상품은 함께 구매되는 경우가 많은 것이라고 판단하는 것임

ndash 장바구니분석에서는 상품들 간의 연관관계를 찾게 되므로 흔히 의사결정규칙의형태로 결과를 얻게 됨

ndash 장바구니분석 분석에서 규칙을 추출하기 위해 사용되는 지표 지지율(support) 전체 거래 중에서 상품 A와 상품 B를 포함하는 거래량이 어느 정도

인가를 파악하기 위한 지표

정확도(confidence) 상품 A를 구매한 거래 중에서 상품 B가 포함된 거래의 정도를측정하는 지표

리프트(lift) 임의로 상품 B를 구매하는 경우에 비해 상품 A와의 관계를 고려하여 구매되는 경우의 비율을 측정하는 지표

데이터마이닝

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데이터 마이닝(Data Mining)

bull 대규모 데이터베이스로부터 의사결정에 필요한 정보의 추세나 패턴을 찾아내는 것과 같은 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 데이터의 분석 측면 통계학의 탐색적 데이터분석(exploratory data analysis) 분야로서 추세나 패턴의 추출 측면 인공지능의 지식추출(knowledge discovery) 혹은 기계학습(machine learning) 분야

bull SQL 혹은 OLAP 보다 훨씬 복잡하고 요약된 분석처리 기능을 제공

bull 데이터 마이닝의 과정- 의사결정 유형에 따라 어떠한 마이닝 알고리듬을 사용할 것인지를 선택- 데이터 표본(데이터 레코드 혹은 터플)과 의사결정에 필요한 변수(데이터 항목 혹은 속성)를 선정

- 알고리듬을 적용하여 데이터를 분석- 의사결정지원시스템이나 마이닝 도구를 이용하여 분석결과를 검토

경영정보처리론 안연식

구분 통계학 데이타 마이닝

대상 데이터 observational amp experimental data observational

데이터 양 small datasets large datasets

추론probabilistic inference based on

population modelsInference based on various models

Data Mining과 통계의 비교

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6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

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How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

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역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

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역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

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일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

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6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

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6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

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6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

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6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

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GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

다차원 배열 구성

다차원 배열의 값으로 사용될 타겟 속성을 선정함

다차원 배열의 축(인덱스) 값으로 사용될 속성들을 선정함

속성의 수가 다차원 배열의 차원 결정함

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

예제 아이리스 데이터 집합데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

OLAP 연산

데이터 큐브(data cube) 적절한 부분집합에 대한 집계(합계 평균 등)

슬라이싱(slicing) 하나 이상의 축을 중심으로 셀들을 선택

다이싱(dicing) 셀들의 (사각) 집합을 선택

롤-업(roll-up)드릴-다운(drill-down)

bull 일반적으로 속성은 계층적 구조(hierarchical structure)를 가짐

bull 롤-업 작은 단위(예 day)에서 큰 단위(예 month year)로 집계 수행

bull 드릴-다운 큰 단위에서 작은 단위로 집계 수행

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

Slicing vs Dicing데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

Roll-Up vs Drill-Down데이터 탐색(Data Exploration)

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6-3 지능정보시스템

장바구니 분석

ndash 시장에서 상품을 사 가지고 가는 주부의 장바구니에 들어 있는 상품들 간의 구매연관관계를 파악하고자 하는 방법임

즉 여러 사람의 장바구니에 A라는 상품과 B라는 상품이 들어 있었다면 A와 B 두 상품은 함께 구매되는 경우가 많은 것이라고 판단하는 것임

ndash 장바구니분석에서는 상품들 간의 연관관계를 찾게 되므로 흔히 의사결정규칙의형태로 결과를 얻게 됨

ndash 장바구니분석 분석에서 규칙을 추출하기 위해 사용되는 지표 지지율(support) 전체 거래 중에서 상품 A와 상품 B를 포함하는 거래량이 어느 정도

인가를 파악하기 위한 지표

정확도(confidence) 상품 A를 구매한 거래 중에서 상품 B가 포함된 거래의 정도를측정하는 지표

리프트(lift) 임의로 상품 B를 구매하는 경우에 비해 상품 A와의 관계를 고려하여 구매되는 경우의 비율을 측정하는 지표

데이터마이닝

경영정보처리론 안연식

데이터 마이닝(Data Mining)

bull 대규모 데이터베이스로부터 의사결정에 필요한 정보의 추세나 패턴을 찾아내는 것과 같은 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 데이터의 분석 측면 통계학의 탐색적 데이터분석(exploratory data analysis) 분야로서 추세나 패턴의 추출 측면 인공지능의 지식추출(knowledge discovery) 혹은 기계학습(machine learning) 분야

bull SQL 혹은 OLAP 보다 훨씬 복잡하고 요약된 분석처리 기능을 제공

bull 데이터 마이닝의 과정- 의사결정 유형에 따라 어떠한 마이닝 알고리듬을 사용할 것인지를 선택- 데이터 표본(데이터 레코드 혹은 터플)과 의사결정에 필요한 변수(데이터 항목 혹은 속성)를 선정

- 알고리듬을 적용하여 데이터를 분석- 의사결정지원시스템이나 마이닝 도구를 이용하여 분석결과를 검토

경영정보처리론 안연식

구분 통계학 데이타 마이닝

대상 데이터 observational amp experimental data observational

데이터 양 small datasets large datasets

추론probabilistic inference based on

population modelsInference based on various models

Data Mining과 통계의 비교

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

경영정보처리론 안연식

How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

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6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

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예제 아이리스 데이터 집합데이터 탐색(Data Exploration)

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OLAP 연산

데이터 큐브(data cube) 적절한 부분집합에 대한 집계(합계 평균 등)

슬라이싱(slicing) 하나 이상의 축을 중심으로 셀들을 선택

다이싱(dicing) 셀들의 (사각) 집합을 선택

롤-업(roll-up)드릴-다운(drill-down)

bull 일반적으로 속성은 계층적 구조(hierarchical structure)를 가짐

bull 롤-업 작은 단위(예 day)에서 큰 단위(예 month year)로 집계 수행

bull 드릴-다운 큰 단위에서 작은 단위로 집계 수행

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

Slicing vs Dicing데이터 탐색(Data Exploration)

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Roll-Up vs Drill-Down데이터 탐색(Data Exploration)

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6-3 지능정보시스템

장바구니 분석

ndash 시장에서 상품을 사 가지고 가는 주부의 장바구니에 들어 있는 상품들 간의 구매연관관계를 파악하고자 하는 방법임

즉 여러 사람의 장바구니에 A라는 상품과 B라는 상품이 들어 있었다면 A와 B 두 상품은 함께 구매되는 경우가 많은 것이라고 판단하는 것임

ndash 장바구니분석에서는 상품들 간의 연관관계를 찾게 되므로 흔히 의사결정규칙의형태로 결과를 얻게 됨

ndash 장바구니분석 분석에서 규칙을 추출하기 위해 사용되는 지표 지지율(support) 전체 거래 중에서 상품 A와 상품 B를 포함하는 거래량이 어느 정도

인가를 파악하기 위한 지표

정확도(confidence) 상품 A를 구매한 거래 중에서 상품 B가 포함된 거래의 정도를측정하는 지표

리프트(lift) 임의로 상품 B를 구매하는 경우에 비해 상품 A와의 관계를 고려하여 구매되는 경우의 비율을 측정하는 지표

데이터마이닝

경영정보처리론 안연식

데이터 마이닝(Data Mining)

bull 대규모 데이터베이스로부터 의사결정에 필요한 정보의 추세나 패턴을 찾아내는 것과 같은 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 데이터의 분석 측면 통계학의 탐색적 데이터분석(exploratory data analysis) 분야로서 추세나 패턴의 추출 측면 인공지능의 지식추출(knowledge discovery) 혹은 기계학습(machine learning) 분야

bull SQL 혹은 OLAP 보다 훨씬 복잡하고 요약된 분석처리 기능을 제공

bull 데이터 마이닝의 과정- 의사결정 유형에 따라 어떠한 마이닝 알고리듬을 사용할 것인지를 선택- 데이터 표본(데이터 레코드 혹은 터플)과 의사결정에 필요한 변수(데이터 항목 혹은 속성)를 선정

- 알고리듬을 적용하여 데이터를 분석- 의사결정지원시스템이나 마이닝 도구를 이용하여 분석결과를 검토

경영정보처리론 안연식

구분 통계학 데이타 마이닝

대상 데이터 observational amp experimental data observational

데이터 양 small datasets large datasets

추론probabilistic inference based on

population modelsInference based on various models

Data Mining과 통계의 비교

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

경영정보처리론 안연식

How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

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6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

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6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

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위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

OLAP 연산

데이터 큐브(data cube) 적절한 부분집합에 대한 집계(합계 평균 등)

슬라이싱(slicing) 하나 이상의 축을 중심으로 셀들을 선택

다이싱(dicing) 셀들의 (사각) 집합을 선택

롤-업(roll-up)드릴-다운(drill-down)

bull 일반적으로 속성은 계층적 구조(hierarchical structure)를 가짐

bull 롤-업 작은 단위(예 day)에서 큰 단위(예 month year)로 집계 수행

bull 드릴-다운 큰 단위에서 작은 단위로 집계 수행

데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

Slicing vs Dicing데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

Roll-Up vs Drill-Down데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

장바구니 분석

ndash 시장에서 상품을 사 가지고 가는 주부의 장바구니에 들어 있는 상품들 간의 구매연관관계를 파악하고자 하는 방법임

즉 여러 사람의 장바구니에 A라는 상품과 B라는 상품이 들어 있었다면 A와 B 두 상품은 함께 구매되는 경우가 많은 것이라고 판단하는 것임

ndash 장바구니분석에서는 상품들 간의 연관관계를 찾게 되므로 흔히 의사결정규칙의형태로 결과를 얻게 됨

ndash 장바구니분석 분석에서 규칙을 추출하기 위해 사용되는 지표 지지율(support) 전체 거래 중에서 상품 A와 상품 B를 포함하는 거래량이 어느 정도

인가를 파악하기 위한 지표

정확도(confidence) 상품 A를 구매한 거래 중에서 상품 B가 포함된 거래의 정도를측정하는 지표

리프트(lift) 임의로 상품 B를 구매하는 경우에 비해 상품 A와의 관계를 고려하여 구매되는 경우의 비율을 측정하는 지표

데이터마이닝

경영정보처리론 안연식

데이터 마이닝(Data Mining)

bull 대규모 데이터베이스로부터 의사결정에 필요한 정보의 추세나 패턴을 찾아내는 것과 같은 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 데이터의 분석 측면 통계학의 탐색적 데이터분석(exploratory data analysis) 분야로서 추세나 패턴의 추출 측면 인공지능의 지식추출(knowledge discovery) 혹은 기계학습(machine learning) 분야

bull SQL 혹은 OLAP 보다 훨씬 복잡하고 요약된 분석처리 기능을 제공

bull 데이터 마이닝의 과정- 의사결정 유형에 따라 어떠한 마이닝 알고리듬을 사용할 것인지를 선택- 데이터 표본(데이터 레코드 혹은 터플)과 의사결정에 필요한 변수(데이터 항목 혹은 속성)를 선정

- 알고리듬을 적용하여 데이터를 분석- 의사결정지원시스템이나 마이닝 도구를 이용하여 분석결과를 검토

경영정보처리론 안연식

구분 통계학 데이타 마이닝

대상 데이터 observational amp experimental data observational

데이터 양 small datasets large datasets

추론probabilistic inference based on

population modelsInference based on various models

Data Mining과 통계의 비교

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

경영정보처리론 안연식

How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

Slicing vs Dicing데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

Roll-Up vs Drill-Down데이터 탐색(Data Exploration)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

장바구니 분석

ndash 시장에서 상품을 사 가지고 가는 주부의 장바구니에 들어 있는 상품들 간의 구매연관관계를 파악하고자 하는 방법임

즉 여러 사람의 장바구니에 A라는 상품과 B라는 상품이 들어 있었다면 A와 B 두 상품은 함께 구매되는 경우가 많은 것이라고 판단하는 것임

ndash 장바구니분석에서는 상품들 간의 연관관계를 찾게 되므로 흔히 의사결정규칙의형태로 결과를 얻게 됨

ndash 장바구니분석 분석에서 규칙을 추출하기 위해 사용되는 지표 지지율(support) 전체 거래 중에서 상품 A와 상품 B를 포함하는 거래량이 어느 정도

인가를 파악하기 위한 지표

정확도(confidence) 상품 A를 구매한 거래 중에서 상품 B가 포함된 거래의 정도를측정하는 지표

리프트(lift) 임의로 상품 B를 구매하는 경우에 비해 상품 A와의 관계를 고려하여 구매되는 경우의 비율을 측정하는 지표

데이터마이닝

경영정보처리론 안연식

데이터 마이닝(Data Mining)

bull 대규모 데이터베이스로부터 의사결정에 필요한 정보의 추세나 패턴을 찾아내는 것과 같은 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 데이터의 분석 측면 통계학의 탐색적 데이터분석(exploratory data analysis) 분야로서 추세나 패턴의 추출 측면 인공지능의 지식추출(knowledge discovery) 혹은 기계학습(machine learning) 분야

bull SQL 혹은 OLAP 보다 훨씬 복잡하고 요약된 분석처리 기능을 제공

bull 데이터 마이닝의 과정- 의사결정 유형에 따라 어떠한 마이닝 알고리듬을 사용할 것인지를 선택- 데이터 표본(데이터 레코드 혹은 터플)과 의사결정에 필요한 변수(데이터 항목 혹은 속성)를 선정

- 알고리듬을 적용하여 데이터를 분석- 의사결정지원시스템이나 마이닝 도구를 이용하여 분석결과를 검토

경영정보처리론 안연식

구분 통계학 데이타 마이닝

대상 데이터 observational amp experimental data observational

데이터 양 small datasets large datasets

추론probabilistic inference based on

population modelsInference based on various models

Data Mining과 통계의 비교

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

경영정보처리론 안연식

How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

Roll-Up vs Drill-Down데이터 탐색(Data Exploration)

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6-3 지능정보시스템

장바구니 분석

ndash 시장에서 상품을 사 가지고 가는 주부의 장바구니에 들어 있는 상품들 간의 구매연관관계를 파악하고자 하는 방법임

즉 여러 사람의 장바구니에 A라는 상품과 B라는 상품이 들어 있었다면 A와 B 두 상품은 함께 구매되는 경우가 많은 것이라고 판단하는 것임

ndash 장바구니분석에서는 상품들 간의 연관관계를 찾게 되므로 흔히 의사결정규칙의형태로 결과를 얻게 됨

ndash 장바구니분석 분석에서 규칙을 추출하기 위해 사용되는 지표 지지율(support) 전체 거래 중에서 상품 A와 상품 B를 포함하는 거래량이 어느 정도

인가를 파악하기 위한 지표

정확도(confidence) 상품 A를 구매한 거래 중에서 상품 B가 포함된 거래의 정도를측정하는 지표

리프트(lift) 임의로 상품 B를 구매하는 경우에 비해 상품 A와의 관계를 고려하여 구매되는 경우의 비율을 측정하는 지표

데이터마이닝

경영정보처리론 안연식

데이터 마이닝(Data Mining)

bull 대규모 데이터베이스로부터 의사결정에 필요한 정보의 추세나 패턴을 찾아내는 것과 같은 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 데이터의 분석 측면 통계학의 탐색적 데이터분석(exploratory data analysis) 분야로서 추세나 패턴의 추출 측면 인공지능의 지식추출(knowledge discovery) 혹은 기계학습(machine learning) 분야

bull SQL 혹은 OLAP 보다 훨씬 복잡하고 요약된 분석처리 기능을 제공

bull 데이터 마이닝의 과정- 의사결정 유형에 따라 어떠한 마이닝 알고리듬을 사용할 것인지를 선택- 데이터 표본(데이터 레코드 혹은 터플)과 의사결정에 필요한 변수(데이터 항목 혹은 속성)를 선정

- 알고리듬을 적용하여 데이터를 분석- 의사결정지원시스템이나 마이닝 도구를 이용하여 분석결과를 검토

경영정보처리론 안연식

구분 통계학 데이타 마이닝

대상 데이터 observational amp experimental data observational

데이터 양 small datasets large datasets

추론probabilistic inference based on

population modelsInference based on various models

Data Mining과 통계의 비교

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

경영정보처리론 안연식

How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

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6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

장바구니 분석

ndash 시장에서 상품을 사 가지고 가는 주부의 장바구니에 들어 있는 상품들 간의 구매연관관계를 파악하고자 하는 방법임

즉 여러 사람의 장바구니에 A라는 상품과 B라는 상품이 들어 있었다면 A와 B 두 상품은 함께 구매되는 경우가 많은 것이라고 판단하는 것임

ndash 장바구니분석에서는 상품들 간의 연관관계를 찾게 되므로 흔히 의사결정규칙의형태로 결과를 얻게 됨

ndash 장바구니분석 분석에서 규칙을 추출하기 위해 사용되는 지표 지지율(support) 전체 거래 중에서 상품 A와 상품 B를 포함하는 거래량이 어느 정도

인가를 파악하기 위한 지표

정확도(confidence) 상품 A를 구매한 거래 중에서 상품 B가 포함된 거래의 정도를측정하는 지표

리프트(lift) 임의로 상품 B를 구매하는 경우에 비해 상품 A와의 관계를 고려하여 구매되는 경우의 비율을 측정하는 지표

데이터마이닝

경영정보처리론 안연식

데이터 마이닝(Data Mining)

bull 대규모 데이터베이스로부터 의사결정에 필요한 정보의 추세나 패턴을 찾아내는 것과 같은 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 데이터의 분석 측면 통계학의 탐색적 데이터분석(exploratory data analysis) 분야로서 추세나 패턴의 추출 측면 인공지능의 지식추출(knowledge discovery) 혹은 기계학습(machine learning) 분야

bull SQL 혹은 OLAP 보다 훨씬 복잡하고 요약된 분석처리 기능을 제공

bull 데이터 마이닝의 과정- 의사결정 유형에 따라 어떠한 마이닝 알고리듬을 사용할 것인지를 선택- 데이터 표본(데이터 레코드 혹은 터플)과 의사결정에 필요한 변수(데이터 항목 혹은 속성)를 선정

- 알고리듬을 적용하여 데이터를 분석- 의사결정지원시스템이나 마이닝 도구를 이용하여 분석결과를 검토

경영정보처리론 안연식

구분 통계학 데이타 마이닝

대상 데이터 observational amp experimental data observational

데이터 양 small datasets large datasets

추론probabilistic inference based on

population modelsInference based on various models

Data Mining과 통계의 비교

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

경영정보처리론 안연식

How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

데이터 마이닝(Data Mining)

bull 대규모 데이터베이스로부터 의사결정에 필요한 정보의 추세나 패턴을 찾아내는 것과 같은 데이터 분석을 지원하는 시스템

bull 데이터의 분석 측면 통계학의 탐색적 데이터분석(exploratory data analysis) 분야로서 추세나 패턴의 추출 측면 인공지능의 지식추출(knowledge discovery) 혹은 기계학습(machine learning) 분야

bull SQL 혹은 OLAP 보다 훨씬 복잡하고 요약된 분석처리 기능을 제공

bull 데이터 마이닝의 과정- 의사결정 유형에 따라 어떠한 마이닝 알고리듬을 사용할 것인지를 선택- 데이터 표본(데이터 레코드 혹은 터플)과 의사결정에 필요한 변수(데이터 항목 혹은 속성)를 선정

- 알고리듬을 적용하여 데이터를 분석- 의사결정지원시스템이나 마이닝 도구를 이용하여 분석결과를 검토

경영정보처리론 안연식

구분 통계학 데이타 마이닝

대상 데이터 observational amp experimental data observational

데이터 양 small datasets large datasets

추론probabilistic inference based on

population modelsInference based on various models

Data Mining과 통계의 비교

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

경영정보처리론 안연식

How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

구분 통계학 데이타 마이닝

대상 데이터 observational amp experimental data observational

데이터 양 small datasets large datasets

추론probabilistic inference based on

population modelsInference based on various models

Data Mining과 통계의 비교

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

경영정보처리론 안연식

How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무 회계 마케팅 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔음(특히 재무분야 주가지수예측 기업신용평가 환율예측 등의 연구)

비알고리즘적이고 아날로그 방식이며 다수의 처리장치를 이용한 동시 작업을 특징으로하는 정보처리 시스템(Caudill amp Butler)

단일 방향성을 갖는 신호채널로써 상호 연결된 처리 단위들로 구성되어 있는 병렬 분산정보 처리 구조(Hecht-Nielsen)

데이터마이닝 인공신경망

lt그림 6-8gt 기업신용평가를 위한 인공신경망 모형의 예

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How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

How a Neural Network Works

A neural network uses rules it ldquolearnsrdquo from patterns in data to construct a hidden layer of logic The hidden

layer then processes inputs classifying them based on the experience of the model In this example the

neural network has been trained to distinguish between valid and fraudulent credit card purchases

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 구조

I1 ImI2 I3

O1 OnO2

x1 x2 x3 xmx1

xm+1 xm+2 xm+3 xm+h

xm+h+1 xm+h+2 xm+h+n

입력층

은닉층

출력층

인공지능의 활용이 주로 인간의 지식표현과 처리에 중점을 두었지만 경험에 의해 스스로 배우는 인간의학습능력에는 한계가 있었다 신경망 인간의 학습 능력을 컴퓨터에 의해 구현신경망에서는 처음부터 규칙을 포함한 프로그램이 정해져 있는 것이 아니라 데이터를 처리하는 과정에서스스로 규칙을 파악하고 터득하게 되는 것이다 신경망이 각광을 받고 있는 이유는 학습능력이 있기 때문

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

역전파 인공신경망의 활용 예

bull 기업도산 예측 문제

ndash 9가지 기업 정보이용

ndash 학습자료 198개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 검증자료 284개 기업의 도산 여부자료(5050)

ndash 9041의 정확성

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

일련번호 입력변수 명

1 OITA (Ordinary Income to Total Asset)

2 OETA (Owners Equity to Total Asset)

3 QACL(Quick Asset to Current Liability)

4 TBBPTA(Total Borrowings and Bonds Payable to Total Asset)

5 CFTL(Cash Flow to Total Liability)

6 CFTA(Cash Flow to Total Asset)

7 FAT(Fixed Asset Turnover)

8 GVATA(Gross Value Added to Total Asset)

9 SALES

변수명 OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FAT GVATA SALES Bankruptcy

예제

기업자료44 225 282 441 89 69 43 228 2227370 No

기업도산예측을 위한 변수들

예제 기업 자료

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

x16

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

x10 x11 x12 x13 x14 x15

OITA OETA QACL TBBPTA CFTL CFTA FTA GVATA Sales

Bankruptcy(Yes No)

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

사례기반추론(case-based reasoning)은 과거에 발생한 유사사례를 이용하여 새로운 문

제를 해결하고자 하는 방법임

사례기반추론을 이용하기 위해서는 일반적으로 과거의 사례와 사례들 사이의 유사 정도

를 측정하기 위한 유사도 척도가 준비되어야 함

과거 사례는 현재 사용자가 해결하고자 하는 문제와 관련 있는 과거에 발생한 사례들로

구성됨

사례기반추론은 과거의 사례를 기반으로 추론을 하므로 현재 해결하고자 하는 문제와

얼마나 유사한 사례를 확보하느냐가 중요한 점임

또한 과거 사례들을 모두 이용하여 추론하는 것이 아니라 과거 사례들 중에서 현재 해결

하고자 하는 문제와 유사한 몇 개의 사례를 선택하여 이들을 이용하여 추론을 하게 되므

로 해결하고자 하는 문제와 과거 사례들 사이의 유사도를 측정하는 척도가 필요함

데이터마이닝 사례기반추론(case-based reasoning)

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

추론(inference)이란 인간이 가지고 있는 지식과 사고력에 의해 이미 알고 있는 명제로부터 새로운 명제를 도출하는 과정

연역적 추론 귀납적 추론 유괴적 추론

bull 연역적 추론 전체와의 논리적 관계만으로 필연적 결론이 도출되는추론

긍정식

From 모든 포유동물은 심장을 가지고 있다 A rarr B

모든 말은 포유동물이다 A

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 Infer B

부정식

From 인간이라면 인신매매에 분개한다 C rarr D

철수는 인신매매에 분개하지 않는다 not D

Infer 철수는 인간이 아니다 not C

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

bull 귀납적 추론 여러 관찰 결과로부터 일반적 결론을 도출해 내는 방법으로 인간의 지식 획득 방법과 유사

983258 From 첫 번째 관찰한 말은 심장이 있다 rarrPa

두 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPb

세 번째 관찰한 말도 심장이 있다 rarrPc

Infer 모든 말은 심장을 가지고 있다 there4 from all x (Px)

bull 유괴적 추론 연역적 추론과 달리 부당한 추론 형태이지만 매우 유용함

983258의사는 위암 환자의 여러 증상으로 봐서 위암 환자로 진단한다

From 위암 환자는 소화가 잘 안 된다 A rarr P

위암 환자는 체중이 감소한다 A rarr Q

철수는 소화가 잘 안 된다 P

철수는 체중이 감소되고 있다 Q

Infer 철수는 위암 환자라고 진단한다 A

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

6-3 지능정보시스템

데이터마이닝

lt그림 6-9gt 사례기반추론의 일반적인 과정

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템(GIS geographic information system)은 공간상 위치를 점유하는 지리자료와 이에 관련된 속성자료를 통합하여 처리하는 정보시스템으로서데이터를 분석하고 표현하기 위해 데이터 시각화 기술을 사용하는 의사결정지원시스템의 한 종류임

지리정보시스템은 사람이나 자원의 지리적 분배에 관한 지식을 필요로 하는의사결정을 지원함 즉 지리정보시스템은 단순히 지도를 그리거나 만들어내는 기술을 의미하는 것은 아니라 특정의 질문에 대한 해답을 지도 즉 그래픽 요소와 함께 보여주는 시스템임

지리정보시스템의 정의

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

bull 지리정보 시스템 (Geographical information systems GIS)ndash 인구통계 추적 급파 탐색 등을 위해 사용되는 디지털 지리추적기술로서

데이터베이스의 검색을 통해 인구 조밀도수입 대출 범죄 배달경로 등의주제와 관련한 정보를 추출한 다음 이 정보를 디지털 지도상에 표시

ndash 예 도미노 피자의 점포위치를 결정 (주택조밀도 인구성장률 및 지역별 평균수입을 지도상에 표시 분석)

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템은 인구통계적 데이터와 접목된 지리정보를 인공위성 기술을통해 추적함으로써 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 해 주는 기술이다

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

지리정보시스템의 구성요소

lt그림 6-12gt 지리정보시스템 데이터 구성

경영정보처리론 안연식

6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

경영정보처리론 안연식

1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

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6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

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소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

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6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

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6-4 공간적 의사결정지원을 위한 지리정보시스템

단순한 시설물의 관리는 물론 국토 및 환경관리에서부터 토지 국방 자원 도시계획에 이르기까지 공공분야에서 광범위하게 활용되고 있음

민간에서는 지리정보시스템의 개념이 위치기반서비스(Location-BasedService LBS)의 개념(네비게이션 등 이동 단말기를 통해 움직이는 사람의 위

치를 파악하고 각종 부가 서비스를 제공하는 것)으로 변화 및 확장되고 있음

지리정보시스템의 활용

lt표 6-5gt 지리정보시스템 활용 분야

경영정보처리론 안연식

지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

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위치기반지리정보시스템

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1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

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GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

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4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

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6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

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소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

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미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

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소셜 네트워크 서비스의 유형

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중요한 역할을 수행

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소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

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6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

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지리정보시스템과 GPS연동

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를판매하는 곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이울리면서 스타벅스에서 10 할인 가격으로 서비스한다는메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에광고가 나타나는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고내용이 바뀔 수 있다 해운대를 지날 갈 때에는일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈 때에는유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

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위치기반지리정보시스템

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1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

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GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

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4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

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소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

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bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

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bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

위치기반지리정보시스템

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1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

경영정보처리론 안연식

4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

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소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

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미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

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소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

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6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

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1 기본적인위치기반상거래의영역

위치

(Location)사람이나 자동차와 보트와 같은 사물의 위치를 결정한다

항해

(Navigation)하나의 장소에서 다른 장소로의 길을 제시한다

추적

(Tracking)사람이나 사물의 이동을 추적한다

지도 작성(Mapping)

특정 지리적 위치의 지도를 만든다

시간 결정(Timing)

특정 장소의 정확한 시간을 결정한다

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GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

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스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

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소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

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소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

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소셜 네트워크 서비스의 정의

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미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

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소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

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중요한 역할을 수행

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bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

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ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

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6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

GPS는 지구상에 어디에 있든지 사용자가 위치를 알 수 있도록 하기위해 위성을 이용하는 무선 시스템이다

3 GPS와 GIS

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4 위치기반광고

스타벅스 근처를 걷고 있을 때 그곳이 샌드위치와 커피를 판매하는

곳인지도 모르고 있다고 하자 갑자기 핸드폰이 울리면서 스타벅스

에서 10 할인 가격으로 서비스한다는 메시지가 도착한다

택시를 타고 반 시간 정도 달린다고 하자 택시 위에 광고가 나타나

는데 어디를 지나가느냐에 따라서 광고 내용이 바뀔 수 있다 해운

대를 지날 갈 때에는 일류한식집의 광고가 나타나고 민락동 지나갈

때에는 유명한 횟집 광고가 나타나는 식이다

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 미디어

사람들이 모여서 구성된 커뮤니티에서 사용자들이 개인의 생각과 경험 정

보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

도구

대표적인 소셜 미디어 블로그 소셜네트워크 콘텐츠 커뮤니티 팟캐스트

위키

소셜 네트워크 서비스(SNS Social Network Service)

사용자 간의 정보 공유와 의사소통 등을 통해 사회적 관계를 생성 강화시

켜주는 온라인 플랫폼으로 사회적 관계 형성 및 강화를 핵심으로 함

대표적인 소셜 네트워크 트위터 페이스북 유튜브

소셜 네트워크에 의해 기업의 평판이 달라짐

소셜 네트워크 서비스의 정의

경영정보처리론 안연식

미디어 소셜미디어

사람들이 생각 의견 경험 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼

전통 미디어 인터넷 미디어 소셜 미디어

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜네트워크서비스

소셜 네트워크 서비스의 유형

bull 사용자들의 정보를 중심으로 네트워크가 구성

bull 페이스북 마이스페이스

프로필 기반SNS

bull 사용자의 정보보다 게시된 콘텐츠가 네트워크 연결망을 만드는데

중요한 역할을 수행

bull 플리커 유튜브

콘텐츠 기반SNS

bull 소커뮤니티 형태의 기능을 사용할 수 있는 그룹생성기능을 제공

bull 피플어그리게이터닝 미니-마이스페이스

화이트 라벨SNS

bull 모바일을 통해 소통할 수 있는 소셜네트워크서비스모바일SNS

경영정보처리론 안연식

소셜 미디어 사례 페이스북 (Facebook)

bull 2004년 하버드 재학생 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)가 학내 콘텐츠 공유 사이트로 시작

bull 2010년 말 가입자 수 5억 명 자산가치 500억 달러

bull 페이스북 성공 요인ndash 소비자의 요구사항에 대한 변화

bull 사용자간 의사소통이 대화중심으로 쉽고 일상적으로 사용할 수 있는서비스를 제공

bull 모바일 의사소통에 적합한 가벼운 플랫폼

ndash 개방전략bull 페이스북 사이트의 플랫폼화로 다양한 애플리케이션 제공

경영정보처리론 안연식

6-5 기업경영과 소셜 네트워크 서비스

고객과의 관계 형성

사용자의 선호 수집 및 분석

집단지성의 고도화 및 체계화를 통한 효율적인 의사결정 지원

지식공유

프로젝트 관리 및 문서 공유를 통한 업무간 협업

생산에서 유통까지의 전 과정에서 기업 의사결정의 효율성 향상

소셜 펀딩(또는 클라우드 펀딩)에 활용 가능

소셜 네트워크 서비스의 활용

경영정보처리론 안연식

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소셜 미디어

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보 글 사진 동영상 및 오디오의 형태로 서로의 정보를 공유하는 개방된

온라인 플랫폼

소셜 미디어는 개방 참여 공유의 가치를 지니고 있는 웹 20 시대의 핵심

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소셜 네트워크 서비스의 정의

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미디어 소셜미디어

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소셜 네트워크 서비스의 활용