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저자정보
이태형 (연세대학교) 고종명 (연세대학교) 홍성록 (연세대학교) 김창욱 (연세대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2009년 추계학술대회 논문집
발행연도
2009.10
수록면
233 - 237 (5page)

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최근 기업들 간의 경쟁의 심화로 기업의 성과 측정을 위한 BSC(Balanced Score Card)와 같은 성과지표들이 활발하게 사용되고 있다. 그리고 센서 인식 기술의 발달로 이와 같은 다양한 성과지표들이 시계열 데이터로 수집되는 것이 가능해지면서 성과지표 데이터에 대한 예측 및 분석의 중요성이 증가하고 있다. 기존의 성과관리는 핵심성과평가지표(Key Performance Index)에 대한 모니터링에 그치고 있으며, 보다 고차원의 분석은 아직 미비하다. 본 논문은 시계열화 된 성과지표 데이터를 분석하여 변화 추세를 예측하고 패턴인식을 통해 의사결정을 지원하는 방법을 연구하는데, 성과지표 데이터의 추세를 정확하게 예측하기 위해 여러 가지 예측 방법을 동시에 활용하는 강화학습(Reinforcement Learning)을 통해 예측 정확도를 높이는 방법을 제안하며 다수의 성과지표를 대상으로 패턴인식을 위해 다속성 DTW(Dynamic Time Warping) 기법을 활용한 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안하는 알고리즘의 평가를 위해 평가 시나리오를 만들고 실험을 통해 알고리즘들의 실용성을 평가한다.

목차

Abstract
1. Introduction
2. 성과지표 예측(KPI Forecasting)
3. 성과지표 패턴인식(KPI Pattern Recognition)
4. Experiments
5. Conclusion
6. References

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