빅 데이터 전략 연구실 소개 허순영 교수 KAIST 경영대학 KAIST 정보미디어 경영대학원 (서울시 동대문구 홍릉 소재) July 10, 2012 허순영 교수 KAIST 경영대학 KAIST 정보미디어 경영대학원 (서울시 동대문구 홍릉 소재) 남기환 (연구실 박사과정) namkh@kaist.ac.kr 010-4598-4599 1 1

Contents 1. 연구실 소개 2. 연구 동향 3. 연구실 연락처 2 2 Strategic Data Applications and Business Intelligence Lab. Prof. Soon-Young Huh 2

연구실 소개 최근 2년간의 연구 방향 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 Business Intelligence and Data Mining 분야 연구기반: 계량 마케팅 + Data Mining 이론 2008 한국데이타마이닝학회 최우수 논문 (최적화이론을 이용한 고객 군집화 기법) 모바일 데이터서비스 사례  slide #8 참고 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 e-Business 전략 및 Virtual Community (Social Network) 분야 연구기반: 전략경영 + Social Network 이론 가상 커뮤니티 사례  slide #9 참고 Social Network과 Wiki Management 통합 방법론 2009, IEEE, World Research Institute Conference, 논문 발표 최근에는 급변하는 e-Biz. 환경에서의 비즈니스 모델 수립, 지능형 Web 서비스 기획, 네트워크 데이터 마이닝과 같은 연구 분야에 대해서 주목할만한 연구 성과를 내고 있습니다. 3

연구실 소개 최근 2년간의 연구 방향 상황인지 기반 App. 추천 시스템 App. Store 소비자 App. 개발자 MIS 분야에서 최신 연구를 수행할 수 있는 기반을 이미 마련하고, 연구기회를 제공함! 높은 경쟁률을 뚫고, 향후 3년간 지식경제부 연구 예산 확보 (2억 5천 만원) 추론 엔진 App. 추천 엔진 App. 추천 러닝 다채널 App. 제공 엔진 상황인지 미들웨어 고객 경험정보 수집기 App. 개발 추천 엔진 App. 수요예측 엔진 App. Store BI 통합 데이터베이스 소비자 App. Store App. 개발자 상황정보 SNS 블로그 개발자 정보 App. 추천 정보 시장 동향 정보 App. 리소스 App. 추천 피드백 App. BI 정보 n Screen 평가 룰 App. Store 환경 분석 엔진 1차 2차 3차 *시작 년도: Mobile App. 사용이력 4

연구실 소개 검증된 연구 역량 ITRC e-Business 연구 (7년) 연구기반 – eCRM 전략, 고객 캠페인 모델, 고객 관리 시스템 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) 5

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. 6

연구 동향 최근 연구 실적 1 MIS 분야 Top Journal 인 “MIS Quarterly” 2012, 12 게재예정 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  DBMS 분야 Top 3 학회 고객 프로파일 신뢰성 평가 시스템 개발 & SNS에서 사용자 컨텐츠 생성 영향 요인 분석 7

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 사용자들이 store 근방에 거주한다는 것이 잠재적으로 영향 분석 사용자 UGC Performance 를 증가하기 위하여 UI를 어떻게 설계해야 하는지, 어떠한 SNS 정보를 보여주고 참여를 유도하는 것이 효과적인지에 대한 답을 제시하는 중요한 연구 8

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

연구실 사람들 허순영 교수님은 최근 세계 인명 사전에도 등재되셨으며, 다양한 활동을 하고 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 Data Mining for Smart Marketing Management Information Systems (MIS) IT Modeling e-Business Strategy 10

연구실 연락처 빅 데이터 전략 연구실의 연락은 남기환 박사과정 연구원을 통하기 바랍니다. 남기환 (박사과정 1년차) 11 KAIST 경영대학원 박사과정 재학 Mobile harbor Project (KAIST 산업공학) 최적재고 관리시스템, 입출고 관리 시스템, 공정자동화 Project (Korea Univ. 산업공학) E-mail : namkh@kaist.ac.kr 관심 연구분야: Statistical Analysis, Data Mining, Social Network Data Analysis, Business Intelligence, Contextual Recommender Systems 11

열정으로 미래를 준비하는 당신을 기다립니다! 감사합니다 12