Transcript - 빅 데이터 및 비즈니스 애널리틱스 연구실

빅 데이터 전략 연구실 소개
May 10, 2013
허순영 교수
KAIST 정보미디어 경영대학원
(서울시 동대문구 홍릉 소재)
남기환 (연구실 박사과정)
[email protected]
02-958-3650 (010-4598-4599)
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Contents
1. 연구실 소개
2. 연구 동향
3. 연구실 연락처
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Strategic Data Applications and Business Intelligence Lab.
Prof. Soon-Young Huh
연구실 소개
최근 2년간의 연구 방향
1.
S그룹 Big Data 총괄 프로젝트 대표 자문 교수
•
•
차세대 그룹 정보계 Smart-Z 프로젝트 총괄 자문
금융 (카드) 및 제조 (모직) 분야 대표 2개사의 핵심 과제 수행
–
2012년 하반기 과제 수행후 전사 확산
2.
Business Intelligence and Data Mining 분야
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•
•
연구기반: 계량 마케팅 + Data Mining 이론
2008 한국데이타마이닝학회 최우수 논문 (최적화이론을 이용한 고객 군집화 기법)
모바일 데이터서비스 사례  slide #8 참고
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지능형 모바일 CRM 시스템 제안, 사용자 허위 Profile 식별 기법
2012, IT분야 세계최고 학회지 MISQ 논문 게재
2009, IEEE Int’l Conf. on Data Engineering, 논문 게재
3.
e-Business 전략 및 Virtual Community (Social Network) 분야
•
•
연구기반: 전략경영 + Social Network 이론
가상 커뮤니티 사례  slide #9 참고
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Social Network과 Wiki Management 통합 방법론
2009, IEEE, World Research Institute Conference, 논문 발표
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Big Data Analytics and Strategy Lab.
Prof. Soon-Young Huh
연구실 소개
최근 2년간의 연구 방향
4.
 MIS 분야에서 최신 연구를 수행할 수 있는 기반을 이
미 마련하고, 연구기회를 제공함!
 높은 경쟁률을 뚫고, 향후 3년간 지식경제부 연구 예
산 확보 (2억 5천 만원)
상황인지 기반 App. 추천 시스템
App. Store
소비자
다채널 App.
제공 엔진
App. 추천 러닝
n Screen
App. 추천 정보
App. 추천 피드백
1차
App. BI 정보
App. Store 환경
분석 엔진
Mobile App.
사용이력
*시작 년도:
시장 동향 정보
App. Store BI
제공 엔진
상황인지 미들웨어
고객 경험정보 수집기
추론 엔진
평가 룰
통합
데이터베이스
상황정보
SNS 블로그
App. 추천 엔진
App. 개발
추천 엔진
App. 수요예측
엔진
App. 리소스
2차
3차
개발자 정보
4
App. 개발자
Big Data Analytics and Strategy Lab.
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연구실 소개
검증된 연구 역량
ITRC e-Business 연구 (7년)
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연구기반 – eCRM 전략, 고객 캠페인 모델, 고객 관리 시스템
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지능형 마케팅, 고객관계관리(CRM) 시스템, 의사결정 시스템(DSS) 중점 연구 실적
고객 데이터 베이스 기반 지능형 질의 응답 시스템(2005~2007)
eCRM을 구현하는 계량 모형 관리 시스템(2004~2006)
국제 저널(SCIE급) 22편 이상, 국내 저널 21편 이상, 국내외 학술대회 34편 이상의 연구 노하우 축적
Social Network 기반 Business Intelligence 구현(2008~2011)
지식 기반 데이터 질의 응답 시스템 (1995~2007)
객체 지향 금융 투자관리 시스템 (1997~2002)
계량 모형 관리 시스템 (1994~2006)
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Big Data Analytics and Strategy Lab.
Prof. Soon-Young Huh
연구실 소개
기업 데이터 전략 연구실에서는 다양한 연구 지원 혜택을 제공합니다.

허순영 교수님께서 많은 연구 주제를 가지고 논문지도를 해주시며,
가급적 빨리 졸업을 할 수 있도록 도와주십니다. 특히 박사과정을
희망하는 학생일 경우에는 박사 후 연수 과정을 미국에서 할 수
있도록 적극 지원해주실 계획입니다.

연구 프로젝트 수행을 통하여,
최신의 연구 트렌드에 발맞추어
자신의 연구 성과를 만들어가고,
생활비 지원과 국제협력 지원과 같은
차별화된 혜택을 제공합니다.
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연구 동향
최근 연구 실적 1

MIS 분야 Top Journal, “MIS Quarterly” 2012, 12 게재

Sung Hyuk Park, Soon Young Huh , Wonseok Oh, Sang Pil Han, “A Social Network-BasedInference Model for Validating
Customer Profile Data,” MIS Quarterly, Vol. 36, No. 4, 2012. 1217~1237


통신 이력 데이터에서 관찰되는 동질성 효과를 기반으로 고객의 실제 프로파일(나이, 성별)을 추정하는 방법론

아버지 명의 핸드폰으로 성인물을 즐기는 아들에게 사용 이력을 기반으로 추천한다면?

허위 사용자 식별 및 실 사용자를 대상으로 한 지능형 고객 캠페인 활동 가능

Social Science 이론을 배경으로, social network 데이터를 활용하여 self-reported data 문제를 해결하는 독창적인 연구
"Preprocessing Uncertain User Profile Data: Inferring User's Actual Age from Ages of the User's Neighbors.",
Proceedings on 25th ICDE(International Conference on Data Engineering) 2009, IEEE

고객 프로파일 신뢰성 평가 시스템 개발 & SNS에서 사용자 컨텐츠 생성 영향 요인 분석
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연구 동향
최근 연구 실적 2

“The Concept and Framework of All Network Service", CSIE 2009, IEEE

“An Empirical Analysis of Relationship Between UGC Generation and Geographic Information, proceeding on ICIS
2010

Cyworld co-founder 가 대표자로써 새롭게 서비스하는 웹 사이트(Runpipe.com)를 대상으로 함께 진행된 연구

Influence 로 표현될 수 있는 사용자의 follower 정보 수혜자 가 영향을 미치고 UGC 작성할 때 Intrinsic Motive 로 또한, 이러한 사용
자들이 store 근방에 거주한다는 것이 잠재적으로 영향 분석

사용자 UGC Performance 를 증가하기 위하여 UI를 어떻게 설계해야 하는지, 어떠한 SNS 정보를 보여주고 참여를 유도하는 것이 효
과적인지에 대한 답을 제시하는 중요한 연구
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연구 동향
최근 연구 실적 3

Opinion Mining and Sentiment Analysis to capture and predict the customer purchase decision process

App Store에서 사용자 후기 및 App. 소개글(textual information)을 수집한 다음, 오피니언 마이닝 기법을 사용하여 추천 정보를 추출

상품 분류를 통해 상품별 상품평간 연관 관계 및 상품 구매 이력간의 연관 관계 파악을 통한 Marketing Strategy 제시

상품 구매 이력에 도움이 되는 상품평 작성 유도 및 고객 유입 전략 제시

고객의 의견에 대한 직접적인 Marketing 전략 수립 가능

MIS 분야에서 모두 커버하기 어려운 언어 처리 기술, 마케팅 전략 수립, 추천 시스템에 대한 기반 기술을 이미 보유함
Big Data Analytics and Strategy Lab.
Prof. Soon-Young Huh
연구실 사람들
허순영 교수님은 우리나라 IT 및 미디어 분야의 최고 경영자과정인 ATM 과정 책임교수를 역임하고 있으
며, 국내 500여 IT분야 대표 및 임원들과 IT산업 발전을 위하여, 교육 및 자문 등, 다양한 활동을 하
고 계십니다.

허순영 KAIST 테크노경영대학원 교수님 세계 3대 인명사전 중 하나인
Marquis Who`s Who in Science and Engineering 2006-2007년 판에 등재.
“KAIST는 허 교수가 경영대학 교수임에도 비전문가도 데이터베이스를 쉽게 사용할 수
있게 한 개념적 모델링 체계, 인터넷 기반의 의사결정 시스템 체계 연구에서부터 최근
우리나라에서 부상하고 있는 유비퀴터스 도시 개발 방법론 분야 연구에도 선구적 역할을
했을 뿐만 아니라 정보기술을 금융 분야에 적용하는 등 정보기술과 경영이론을 접목한
연구를 수행해 온 점을 인정받은 것 같다고 전했다.” (디지털 타임즈 기사)
허순영 교수님 Teaching Courses
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Data Mining for Smart Marketing

Management Information Systems (MIS)

IT Modeling

e-Business Strategy
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연구실 연락처
빅 데이터 전략 연구실의 연락은 남기환 박사과정 연구원을 통하기 바랍니다.
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남기환 (박사과정 1년차)

KAIST 경영대학원 박사과정 재학

Mobile harbor Project (KAIST 산업공학)

최적재고 관리시스템, 입출고 관리 시스템, 공정자동화 Project (Korea Univ. 산업공학)

E-mail : [email protected]

관심 연구분야: Statistical Analysis, Data Mining, Social Network Data Analysis,
Business Intelligence, Contextual Recommender Systems
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Big Data Analytics and Strategy Lab.
Prof. Soon-Young Huh
열정으로 미래를 준비하는
당신을 기다립니다!
감사합니다
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