온톨로지를 이용한 의미론적 회계 · 재무 지식체계 = 비용 수익 온톨로지를 중심으로

국문 초록 (Abstract)

기업은 경영활동을 성공적으로 수행하기 위해 정기적 혹은 부정기적으로 기업이 보유하고 있는 관련 데이터를 추출, 가공하여 관리계통에 따라 보고를 하게 된다. 이는 경영자의 원활한 의사결정을 위한 모든 판단의 기초 자료가 되기에 신속하고 정확할수록 좋다. 실무에서 이런 보고는 기업 내의 지원부서가 1년, 6개월, 혹은 분기 등 특정 시점마다 실시하는 정기보고와 의사결정자의 요청에 의한 비정기적 근무명령으로 수행하게 되는데, 이 과정에 몇가지 문제점이 있다. 정기보고의 경우 시의성이 떨어질 수 있고 비정기적 근무명령에 의한 보고의 경우 의사결정자의 요구 조건과 동떨어진 정보로 인하여 원하는 정보 추출을 위한 추가적인 근무부담을 준다. 이런 문제를 일으키는 근본적인 원인은 의사결정을 위해 적시에 필요한 데이터를 정확하고 유연하게 추출해낼 수 있는 지식체계 구조의 부재로 볼 수 있다.
이에 본 논문은 시멘틱웹(Semantic Web)에서 사용하는 온톨로지(Ontology)를 이용하여 경영 의사결정을 위한 정보관리를 보다 직관적이고 유연하게 할 수 있는 지식체계 구축을 제안한다. 특히 여러 많은 기업 경영 정보 중 회계 · 재무에 관련하여 수익 · 비용의 데이터에 집중하여 논의를 진행한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Activities in a company consist of sequences of decision makings. A decision making highly requires accurate data and structured knowledge about the company to make the decision more reliable and to lead to a business success. Among various data sources, data about accounting or finance is one the most important data when it comes to a decision making. There are several crucial questions in data management in a company to support a business decision making successfully such as “is it possible to extract the right data in proper time” and “does that extracted data actually contain the information a decision maker needs to know?”. Considering the fact, from these questions, that data management in a company is not for easiness of database administrators but for providing user friendly access to the actual data users, current style of data management has much to reconsider. Because data in need is not directly related to the knowledge structure of a decision maker, it requires much workload in processing and extracting relevant data, which disrupts timely decision makings and incurs heavy opportunity cost. An answer to resolve such a problem is to construct a data management system that uses actual knowledge structure as its data structure to store and manage the data. This paper hereby proposes a data structure directly backed by a knowledge system with the use of ontology in the semantic web, explaining a typical “revenue-cost” data retrieving as an example.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• I. 서론
• II. 관련연구
• III. 수익 · 비용 온톨로지 구축
• IV. 온톨로지를 이용한 추론(Inference)
• V. 통계분석 및 평가
• VI. 결론
• 참고문헌

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