The task for chromosome analysis and diagnosis by experienced cytogenetists are being concerned as repetitive, time consuming job and expensive. FOr that reason, chromosome analysis system based on knowledge base for CAI had been established to be able to analyze chromosomes and obtain necessary advises from the knowledge base instead of human experts. That s to say, knowledge base by IF THEN production rule was implemented to a knowledge domain with normal and abnormal chromosomes, and then the inference results by knowledge base could enter the inference data into the database. Experimental data were composed of normal chromosome of 2,736 patients'cases and abnormal chromosomes of 259 patients'cases that have been obtained from GTG-banding metaphase peripheral blood and amniotic fluid samples. The complete system provides variously morphological information by analysis of normal or abnormal chromosomes and it also has the advantage of being able to consult with user on chromosome analysis and diagnosis.

지식, 정보사회에로의 급속한 변화에 따라 지식경영은 국방분야에서도 군사력의 향상과 경제적 군 운용을 위한 중요한 경영패러다임이 되었다. 군에서 지식경영을 도입하기 위해서는 학계에서 연구되어온 지식경영의 제반개념을 바탕으로 군 현실과 특성에 부합하는 지식경영의 프레임웍과 모델이 필요하다. 본 논문에서는 지식프로세스, 영향요소 및 기반요소로 구성되고 조직 문화와 정보기술이 중시된 국방지식경영 프레임웍을 제시한다. 또한 국방지식경영 추진을 위하여 준비단계, 도입단계, 확산단계 및 성숙단계로 구성된 지식경영 추진모델을 제안한다.

최근 대부분의 회사들은 업무를 수행하는데 필요한 지식과 노하우를 공유하고 재사용하기 위하여 지적 자산 관리의 중요성을 인식하고 있다. 특히 고도로 지식 집약적인 업종이라 할 수 있는 IT컨설팅 회사에서는 지적 자산의 관리가 다른 어떤 회사에서보다 큰 중요성을 가지게 된다. 컨설팅 회사에 있어서 검증이 완료된 지적 자산의 공유 및 지능적이면서도 신속한 검색은 컨설팅 서비스의 품질과 고객 만족에 직결되는 중요한 요소이다. 따라서 대부분의 컨설팅 회사들은 자사의 지식 자산을 관리하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문의 목적은 IT 컨설팅 회사예서 관리되는 다양한 형태의 지적 자산들을 중앙 관리하여 설친 고객 사이트에 흩어져 프로젝트를 수행하는 컨설턴트들이 공유할 수 있도록 함으로써 컨설팅 서비스의 생산성과 품질들 높이고자 하는데 있다 이를 위하여 건설팅 회사에서 관리되는 모든 지적 자산의 재고를 조사하여 모델링하고 이를 쉽게 저장하고 검색할 수 있는 시스템 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처를 NT 기반에서 Index server를 이용하여 시스템으로 구현하였다 (KMSCR: A Knowledge Management System for managing Consulting Resources). KMSCR에서는 컨설턴트가 찾고자 하는 검색어를 입력하면 다양한 포맷의 (.doc, .ppt, xls, .rtf, .txt, .html 등과 같은) 결과물을 관련성이 높은 순서대로 출력해 줌으로써 컨설팅 리소스를 효과적으로 재사용할 수 있도록 도와 준다. 또한 검색 시에는 미리 등록된 키워드 뿐 아니라 본문 내의 텍스트 검색까지 가능하게 함으로써 컨설팅 리소스에 대한 보다 효과적이고 효율적인 검색을 가능하게 한다.간을 성능 평가 인자로 하여 수행하였다. 논문에서 제한된 방법을 적용한 개선된 RICH-DP을 모의 실험을 통하여 분석한 결과 기존의 제한된 RICH-DP는 실시간 서비스에 대한 처리율이 낮아지며 서비스 시간이 보장되지 못했다. 따라서 실시간 서비스에 대한 새로운 제안된 기법을 제안하고 성능 평가한 결과 기존의 RICH-DP보다 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.(actual world)에서 가상 관성 세계(possible inertia would)로 변화시켜서, 완수동사의 종결점(ending point)을 현실세계에서 가상의 미래 세계로 움직이는 역할을 한다. 결과적으로, IMP는 완수동사의 닫힌 완료 관점을 현실세계에서는 열린 미완료 관점으로 변환시키되, 가상 관성 세계에서는 그대로 닫힌 관점으로 유지 시키는 효과를 가진다. 한국어와 영어의 관점 변환 구문의 차이는 각 언어의 지속부사구의 어휘 목록의 전제(presupposition)의 차이로 설명된다. 본 논문은 영어의 지속부사구는 논항의 하위간격This paper will describe the application based on this approach developed by the authors in the FLEX EXPRIT IV n$^{\circ}$EP29158 in the Work-package "Knowledge Extraction & Data mining"where the information captured from digital newspapers is extracted and reused in tourist information context.terpolation performance of CNN was relatively

Recently, as most companies recognize the importance of the customer relationship management, they strongly believe that they must know who their customers are. The job of a customer is very important information for us to understand the customer. However, since most customers are reluctant to reveal themselves, they do not let us know their jobs, and even provide false information about their jobs. The target domain of our research is mobile telecommunication. In this research, we developed a system that identifies the customer's job by utilizing the Call Detailed Record. From the Call Detailed Record, we extracted such variables as 'Average Monthly Payment'and 'Age of the Customer'and so forth. Moreover, we generated many summary variables and derived variables such as 'Number of Calls during Work Hours in Weekday', and 'Ratio of Calls from other Mobile Telephone'. Using artificial neural networks, we developed a two-step Job Identification System. In the first step, it identifies the four job classes then in the second step, it subdivides these four job classes into seven jobs. The accuracy of identifying the seven jobs was 69.1%.

Understanding and adapting to changes of customer behavior is an important aspect for a company to survive in continuously changing environment. The aim of this paper is to develop a methodology which detects changes of customer behavior automatically from customer profiles and sales data at different time snapshots. For this purpose, we first define three types of changes as emerging pattern, unexpected change and the added / perished rule. Then we develop similarity and difference measures for rule matching to detect all types of change. Finally, the degree of change is evaluated to detect significantly changed rules. Our proposed methodology can evaluate degree of changes as well as detect all kinds of change automatically from different time snapshot data. A case study for evaluation and practical business implications for this methodology are also provided.

IMF이후로 우리나라의 은행들은 현재 큰 구조조정을 맞이하고 있으며 이 속에서 살아남기 위하여 기존의 고객의 유형을 분석하고 이를 마케팅 전략에 활용하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 기존의 만은 연구들이 은행 고객들의 유형을 설문지 분석방법에 의존하여 몇 개의 군집으로 분류하고 이들의 집단 및 특성을 연구하였다 하지만 설문데이터의 경우 고객들의 실제적인 행동이 반영되지 못하는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 C은행의 실제 고객 자료를 통하여 다양한 데이터마이닝 기법을 적용하여 고객을 세분화한 다음 고객이 가계성예금을 해지하고 다른 은행으로 이탈하는 집단의 특성을 분류하고 규칙을 도출하였다. 또한 이들을 관리하는 전략을 제시하였다.

대규모 전자 카탈로그 시스템은 통한 데이터베이스 기술의 대표적인 응용분야로서 최근 전자상거래 분야의 발달로 그 수요가 증대되고 있고 있다. 본 연구에서는 수 천개 이상의 공급자와 수요자를 고려한 대규모 전자 카탈로그 시스템용 통합 데이터베이스의 구조와 관리 기법들에 대해 기술한다. 통합 데이터베이스의 구축은 스키마 통합과 데이터 통합의 두 단계로 구성된다. 스키마 통합은 지역 스키마를 주어진 전역 스키마로 변환하며, 개별 지역 데이터베이스의 스키마와 표현 능력이 다른 것을 고려했다. 데이터 통합의 경우에는 실체 뷰 기법을 사용하며, 각 데이터의 식별자 처리와 함께, 지역 데이터베이스에서 갱신된 부분만을 가져오는 기법을 구현한다.

frauds detection is a difficult problem, requiring huge computer resources and complicated search activities. researchers have struggled with the problem. Even though a flew research approaches have claimed that their solution is much bettor than others, research community has not found 'the best solution'well fitting every fraud. Because of the evolving nature of the frauds, a Revel and self-adapting method should be devised. In this research a new approach is suggested to solving frauds in insurance claims and credit card transaction. Based on evolutionary computing approach, the method is itself self-adjusting and evolving enough to generate a new set of decision-making rules. We believe that this new approach will provide a promising alternative to conventional ones, in terms of computation performance and classification accuracy.

본 논문해서는 m-커머스의 대표적인 성공 사례로 꼽히고 있는 NTT DoCOMo의 i-mode 서비스에 초점을 맞추어 성공요인과 그러한 성공을 이끌어 내는데 결정적인 역할을 담당한 웹 페이지 기술언어에 대해 살펴보았다. 분석 결과에 근거하면, i-mode 서비스의 대대적인 성공은 끊임없이 Positive Feedback의 계기를 만들어 냄으로써 가능하게 되었는데, 그것은 다름 아닌 C-HTML이라는 웹페이지 기술언어의 채용이 많은 역할을 하고 있다.

외부침입탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 컴퓨터의 외부 침입을 자동으로 탐지하는 시스템이다. IDS의 주요목표는 외부사용자들이나 내부 사용자들에서 권한이 없는 사용자, 컴퓨터 오용(misuse) 혹은 잘못된 사용(abuse)을 탐지하는 것이다. 파이어 월(Firewall)이나 암호화와 같은 침입 방지 시스템에 관한 연구와 병행하여 최근 IDS에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 침입탐지와 바이러스 탐지에 대한 새로운 접근 방법으로서 면역학적 방법이 동원되고 있다. 이 연구에서는 인간의 인체면역 시스템으로부터 얻어진 몇 가지 주요한 Feature들을 외부침입 탐지에 적용하여 기존의 침입탐지 방법에서 오는 한계점을 극복하여 경고 오류(alarm error rate)를 줄이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 외부침입을 탐지하고 시스템을 치유하는 인간의 인체 면역에 대해 기초적인 연구를 진행하였으며 이러한 인체면역 기저들을 네트워크 환경에서 어떻게 실제적으로 적용할 것인 지를 연구하였으며 실제 네트워크 데이터를 적용하여 본 연구에서 제안한 모델에 대한 성능을 테스트하였다.

본 연구에서는 GARCH 모델과 이동평균법을 이용한 국내 외환 시장에 있어서의 변동성 척도가 비교 분석되었다. 즉 두가지 알고리듬을 통하여 정보의 내용과 외환시장 변동성의 변통성 예측력을 비교하였다. 그 결과 GARCH 모형에 의할 변동성 추정치는 예측력에 있어서는 이동평균 추정치 보다 낮은 수준이지만 정보내용의 측면에서 성과가 더 좋은 것으로 나타났다. 그리고 GARCH모형에 의한 추정치는 이동평균 추정치 보다 편의성(Bias)이 낮은 것으로 나타났다. 또한 변동성의 가치에 대해서 논의하고, 이러한 변통성 추정치를 통해서 실제 환율변동을 헷지하기 위한 옵션매매에 어떻게 적용할 수 있는지를 언급하였다.

물류 정보를 표현하는데 있어서 종래의 1 차원 바코드의 데이터 키가 가지는 기능만으로는 해결될 수 없는 상황이 발생함에 따라, 1980 년대 중반에 이르러 많은 데이터를 독립적으로 표현할 수 있는 2 차원 바코드가 등장하게 되어 그 사용이 점점 확산되어가고 있다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되고 있는 PDF417 바코드 심볼로지가 어떻게 구성되는지 알아본다. 또한, 최대 1700 개의 데이터를 저장할 수 있는 이 심볼로지로 인코딩된 정보의 코드워드로부터 원래의 데이터를 디코딩하는 방법에 대하며 알아본다. 데이터를 효율적으로 인코딩하기 위해 정보가 숫자인지, ASCII 코드인지, 혹은 바이트 정보인지에 따라 다른 인코딩 방식을 사용하게 되는데, 그에 따른 디코딩 알고리즘을 제안한다.

종래에 사용되어 왔던 1 차원 바코드가 정보를 포함하고 있는 데이터베이스에 접근하는 데이터 키 역할을 주로 해온 것에 비해, 2 차원 바코드는 다량의 데이터를 포함할 수 있고 고밀도의 데이터 표현이 가능하여, 호스트 컴퓨터의 데이터 베이스에 온라인 연결할 필요 없이 확인하고자 하는 사람이나 대상물에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되는 2 차원 바코드 체계인 PDF417 을 중심으로, 디지털 카메라를 통하며 입력한 영상을 이진화하여 시작 심볼 또는 정지 심볼을 검색함으로써 2 차원 바코드 영역을 추출한 다음, 추출된 영역으로부터 바코드의 행과 열의 수, 오류수정 정도 등의 헤더정보를 검출하고 이를 바탕으로 코드정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다.

2차원 바코드는 2차원인 점자식 코드로서 낮은 공간점유, 높은 정보, 다양한 정보처리 기능이 가능한 차세대 라벨링 기법이다. 즉, 2차원(2D) 심볼로지는 양축(X 방향, Y 방향)으로 데이터를 배열시켜 평면화 시킨것으로서 기존의 일차원(1D) 바코드 심볼로지가 가지는 문제점인 데이터 표현의 제한성, 즉 선적용 패키지와 같은 로트 번호, 구매 주문 번호, 수취자, 수랑 기타 정보 등의 다양한 내용을 바코드로 표현하여 대상물에 부착하거나 동반시킴으로써 1750년대 중반에 등장하게 되었고, 현재 많은 부분에서 사용하고 있다. 본 논문에서는 현재 많이 쓰이는 2 차원 바코드 중 하나인 Data Matrix 의 구성과 디코딩 알고리즘을 제안한다. Data Matrix는 데이터를 효율적으로 나타내기 위하며 각 정보의 교환에 따라 다른 인코딩 방식을 사용하고 있다. 디코딩 알고리즘은 그에 따라서 구현되었다.

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.

도심지에서 자주 발생되는 교통체증의 문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 교통 상황을 신속하고 정확하게 진단하며, 이를 바탕으로 최대한의 효율을 얻을 수 있도록 교통 신호체계를 수립하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 '병렬기반 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템'을 활용하여 교통상황을 정확하게 모델링한 결과정보를 추출하고, 이를 바탕으로 교통상황을 종합적으로 진단할 수 있는 '교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템'을 제시한다. 교통상황에 대한 시뮬레이션 결과정보를 쉽게 분석할 수 있는 교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템을 개발하기 위하여, 교통상황의 해석에 필요한 제반 문제와 원인들의 인과관계를 파악하여 규칙화하고, 이를 바탕으로 규칙 기반추론 기법을 적용할 수 있도록 전문가시스템을 도입하였다. 또한 효율적인 진단을 위하여 시뮬레이션 결과정보로부터 구한 정량적인 각종 평가 지표를 정성적인 측면에서 재평가하여 사유할 수 있도록 fuzzy 기술을 도입하였다. 아울러 교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템의 결과는 최적의 신호체계를 수립하는데 활용될 수 있도록 하였다. 서울광역시 과천 주변의 8 개 교차로를 포함하는 교통망에 대한 교통정보를 바탕으로 실험해 봄으로써 사용자가 복잡한 교통망에 대해 보다 효과적으로 교통흐름을 분석하여 정체원인을 실시간으로 판단할 수 있는 가능성을 보여준다.

An ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System) has been widely used for maintaining the truth of information by detecting and solving contradictions in nile-based systems. But the ATMS can not correctly maintain the truth of the information in case that the generated information is satisfied within a time interval or includes data about temporal relations of events in time varying situations, because it has no mechanism manipulating temporal data. In this paper, The extended ATMS method is proposed, which can maintain the truth of the information in the inference system using information changing over time or temporal relations of events. In order to maintain contexts generated by relations of events, the label representation method is modified, the disjunction, conjunction simplification method in the label-propagation procedure and nogood handling method of the conventional ATMS are modified, too.

된 연구에서 대상으로 하고 있는 LG 정유 광양항 제품부두는 7 선석(Berth)에 재화중량(DWT) 300톤에서 48000 톤의 선박까지 다양한 선박이 이용하고 있으며, 해상의 기상상태에 따른 선박 입출향 통제 지침 설정이 어렵고, 현재 사용하고 있는 지침의 근거가 명확하지 않아 현재의 부두 운영이 비효율적이거나 안전성이 결여되어 있다고 할 수 있다. 따라서 이를 개선하기 위한 합리적인 부두운영 제한조건 개발이 절실히 요구되었다. 본 논문에서는 대상 부두의 특성, 대상 선박의 특성, 하중상태, 선박 운항자의 특성 등을 고려하여 해상/기상 상황(바람, 조류 및 파랑)에 따른 부두 입출항 가능 여부를 정량적으로 판단하고, 안전성 향상 방안을 제시할 수 있는 의사결정 시스템을 개발하고 5번, 7번 선석을 대상으로 이를 검증하였다. 여기서는 입출항 여부를 정량적으로 판단하여 결과를 제시하기 위해서 유전적 프로그래밍(Genetic Programming)을 이용한 기계학습 방법을 이용하였으며, GP의 방대한 계산량을 줄이기 위한 가중 선형 연상 기억(Weighted Linear Associative Memory: WLAM) 방법의 도입 및 전역 최적점을 쉽게 찾기 위한 Group of Additive Genetic Programming Trees(GAGPT)를 도입함으로써 학습 성능을 개선하였다.

특정 영역에 대해 사용자에게 관련 정보를 제공해 주는 서비스를 하는 정보 에이전트를 개발 중이다. 정보 에이전트는 사용자 질의 처리를 달은 Agent Manager와 지식베이스를 관리하는 KB Manager, 그리고 Web으로부터 해당 영역의 관련 문서를 끌어오는 Web Manager로 구성되어 있다. Web Manager는 방문할 URL을 수집하고, 이들 문서에 대한 관련 평가와 Indexing을 수행한다. Web Manager는 검색 엔진을 이용하거나, 방문한 문서의 link를 이용하여 URL을 수집하는데 이러한 URL수집기법은 많은 관련 문서를 놓치는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해서 해당 영역과 관련된 Site들을 대상으로 Link를 이용해 문서들을 모아와, 문서들을 TAG들의 패턴으로 얻어낸 문서 형식을 이용해 Clustering하며 관련 문서들의 Group을 찾아내는 적극적 문서 수집 기법을 제안한다. 실험 결과, Link와 Clustering을 이용할 경우 기존보다 효과적으로 관련 문서를 많이 수집할 수 있음을 알 수 있다.

This paper presents a simultaneous optimization approach of case-based reasoning (CBR) using a genetic algorithm(GA) for the prediction of stock price index. Prior research suggested many hybrid models of CBR and the GA for selecting a relevant feature subset or optimizing feature weights. Most studies, however, used the GA for improving only a part of architectural factors for the CBR system. However, the performance of CBR may be enhanced when these factors are simultaneously considered. In this study, the GA simultaneously optimizes multiple factors of the CBR system. Experimental results show that a GA approach to simultaneous optimization of CBR outperforms other conventional approaches for the prediction of stock price index.

자료융합 (Data fusion)은 두 개 이상의 표본집단으로부터의 서로 다른 설문지 조사 자료를 혼합하여 하나의 통합되어진 자료를 만들어 내는 과정이다. 본 연구에서는 고객관계관리를 위해서 효율적으로 고객정보를 수집하고 관리할 수 있는 하나의 방법론으로서 자료융합 (Data Fusion) 방법을 제시하고, 그 방법의 유용성을 평가하고자 한다. 좀 더 구체적으로 말하면, 상관계수를 이용하여 기증자를 찾는 자료융합 방법과 Correspondence Analysis를 이용하여 기증자를 찾는 자료융합 방법의 정확도를 비교하는데 그 주요 목적을 두고 있다.

최근 데이터 마이닝 기법이 주목받고 있는 이유 중의 가장 큰 이유는 자사가 보유하고 있는 고객의 특성을 파악함으로써 기존의 고객을 효과적으로 유지·관리할 수 있도록 지원하기 때문이다. 특히 고객 보유율 5% 신장이 수익률 120% 증대를 가져오는 것으로 보고되고 있는 신용카드 업계에서는 신규고객을 확보하는 것 만큼 기존 고객을 유지·관리하는 것이 중요하다. 특히, 신용카드를 발급 받고 거의 사용하지 않은 고객이나 쉽게 이탈하는 고객을 판별하는 것은 신용카드사의 입장에서는 비용절감 차원에서 매우 중요하다. 그러나 아직까지 어떠한 속성을 보유하고 있는 고객이 쉽게 이탈하는지를 판별할 수 있는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 인구에서는 데이터마이닝 기법 중 널리 알려진 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, C5.0 방법을 이용하여 신용카드 시장에서의 고객현황에 대하여 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모 신용카드사의 최근 4년간 (97넌 3월 이후) 가입고객 및 이탈고객을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 분석결과 신용카드 시장에서 카드를 지속적으로 보유하고 있는 고객과 이탈하는 고객을 구분하는 속성이 존재함을 발견하였고, 이를 바탕으로 신용카드사가 수립해야 할 마케팅 전략을 제시하였다.

A workflow model is useful fur business process analysis and has often been implemented for office automation through information technology. Accordingly, the results of workflow modeling need to be systematically managed as information assets. In order to manage the modeling process effectively, it is necessary to enhance the efficiency of their reuse. Therefore, this paper creates a Document-barred Workflow Modeling Support System (DWMSS) using a case-based reasoning (CBR) approach. It proposes a system architecture, and the corresponding modeling process is developed. Furthermore, a repository, which consists of a case base and vocabulary base, is built. A carte study is illustrated to demonstrate the usefulness of th is system.

본 논문에서는 우리나라 항만물류산업에서의 정보흐름을 일련의 Supply Chain으로 정의하고, 화주, 선사, 운송사 등과 같은 수출입관련업체가 수출입 EDI문서를 해당기관의 시스템으로 신고하는 과정에서 발생할 수 있는 문제점들을 살펴보고 이를 극복할 수 있는 방안을 제시하였다. 항만물류관련 업체들은 수출입절차에 따라 각 기관의 EDI시스템을 이용하여 입출항 및 통관수속업무를 처리하고 있다. 하지만 항만물류관련 기판의 정보시스템은 각각 독자적으로 운영되어, 이를 이용하는 사용자들은 동일한 데이터를 이중으로 처리해야하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고 다양한 항만물류관련 기관의 정보시스템을 통합·관리하기 위한 통합데이터베이스의 구축방안과, 업무주체간 정보의 공유 및 교환을 위한 IDC(Internet Data Center)의 역할을 제시하였다.

미래의 시스템은 보다 동적이고 복잡한 환경에서 작동될 것으로 예측된다. 이러한 환경에서는 학습, 적응, 진화, 퍼지, 추론, 계획, 보안, 자기 조직화, 감성 등 소위 지능적 능력들이 필수적으로 요청된다. 본 논문에서는 생명체 패러다임 SAL(System As a Life)을 제안한다. SAL은 생명체 고유의 창발적 속성에 기반을 둔 시스템 설계 방법론으로 객체 패러다임을 확장한 구조를 갖는다. SAL 기반으로 시스템을 설계할 경우 상기의 지능적 능력들이 자연스럽게 구현될 수 있다.

정보시스템 구축에 있어서 적절한 시스템 분석 및 설계를 위한 모델링 기법을 활용하는 것이 중요 과제이며, 이러한 시스템 모델링 분야에서 객체지향 기법을 적용하는 것이 업계의 표준으로 인식되어 가고 있다. 통합 모델링 언어로 불리는 UML은 시스템 개발 과정에 참여하는 모든 이들이 각자의 시각에서 이해할 수 있도록 각 분야의 설계도를 그릴 수 있는 표준을 제공하고, 그래픽 요소를 조합해서 다이어그램으로 나타낼 수 있는 장점이 있으며, 객체지향 시스템 개발그룹에서 표준으로 인정받고 있는 모델링 언어이다. IDEF3는 비즈니스 프로세서를 분석하고자 시도된 최초의 방법이고, 업무를 체계적으로 분석할 수 있으며, 쓰여지는 기호의 간편함과 명료함 때문에 쉽게 표현할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 신발을 수출하고 있는 중소기업의 반 정형화(semi-structured)된 수출/무역관리 업무 프로세서에 대하여, UML과 IDEF를 이용하여 분석하고, 이에 따른 시스템 개발 방안을 제시하고자 한다.

소프트웨어의 신뢰도모델을 적용하는 중요한 일 중의 하나는 소프트웨어 발행시각을 결정하는 일이다. 이 문제에 대해서 여러 연구자들이 그동안 많은 연구논문을 발표하였다. 본 논문에서는 최적발행시각을 결정하는 문제를 심도있게 다루고자 하였다. 특정한 발행시각을 결정하는데 있어서 신뢰도 요건 및 비용 모델 모두를 고려하여 고찰한다. 신뢰도 목표로서 허용치 이내의 고장강도를 사용해야 하며, 최적 발행방책은 순차적인 접근법에 근거하여 검토

본 연구에서는 기업의 경영이념이나 특성 등을 시각적 이미지로 표현하는 CI(Corporate Identity) 심벌마크의 설계 및 평가를 위해 Hybrid 감성공학기법을 적용하였다. 먼저, CI 심벌마크에 내재된 기업의 시각적 이미지를 분석하기 위하여 SD평가를 실시하였으며 CI 심벌마크의 디자인 요소와 기업이미지와의 상관관계를 분석하기 위하여 정통적인 감성공학적 접근방식에 해당하는 순향성 감성공학기법을 적용하였다. 최종적으로는 CI 심벌마크의 디자인 요소로부터 기업이미지에 대한 고객의 감성을 자동으로 평가할 수 있는 시스템을 개발하기 위하여 역향성 감성공학기법을 적용하였다. 구축된 시스템은 CI 심벌마크의 설계를 지원함으로써 설계에 소요되는 시간과 비용을 효과적으로 줄일 수 있는 유용한 도구로 장차 이용되리라 기대된다.