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컨테이너 터미널의 수출 장치장은 수출될 컨테이너들이 지속적으로 반입되어 해당 선박에 선적되기까지 일시적으로 보관되는 장소이다. 장치장의 공간 활용도를 높이면서 선적 시 작업의 능률을 극대화하기 위해서는 여러 가지 제약조건과 장치 규칙에 따라 컨테이너들의 장치 위치를 결정해야 할 뿐 아니라, 소정의 기간을 대상으로 그 동안 반입 예정인 전 컨테이너들에 대한 적절한 공간할당 계획을 미리 수립해 두어야 한다. 본 논문에서는 수출 장치장 계획 문제를 제약조건만족 문제로 보고 이를 효과적으로 해결하기 위한 탐색 기법을 제시하고 있다 대규모의 탐색공간으로부터 효율적으로 해를 찾기 위해 dependency-directed backtracking 기법을 적용하였고, 탐색 중에 제약조건을 만족하는 해를 찾기 어렵다고 판단될 경우에는 일부 제약조건을 완화하여 해를 재 탐색하는 제약조건 완화 기법을 적용하였다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 데이터를 이용한 실험 결과 만족할 만한 수준의 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다

해상운송에서 규모의 경제 이익을 달성하기 위해 선박의 크기가 대형화되고, 항만이 중심항만과 주변항만으로 양분화 되어감에 따라 컨테이너 터미널의 효율적 운영을 통한 경쟁력 확보가 중요시되고 있다. 컨테이너의 효율적인 적하는 선박의 효율과 양적하에 직접 관여하는 터미널 중심 장비인 켄트리 크레인의 효율을 극대화하도록 계획되어야 한다. 적하 문제는 선박의 크기와 각 터미널에서의 적하량에 종속되는 NP-hard 문제이다 본 연구에서는 컨테이너 적하 문제를 크게 두 개의 단계로 나누어 적하 계획을 수행한다. 무한한 경우의 수를 두 단계로 나눈 계획 시스템에 의해 크기를 줄인다. 첫 번째 단계는 컨테이너를 선박의 각 해치별로 배치하는 단계이고, 두 번째 단계는 각 해치별로 배정된 컨테이너를 특정 슬롯에 배치하는 것이다. 이렇게 분해된 문제의 각 단계에서 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 사용하여 최적의 적하계획을 세운다. 그리고 정기 컨테이너선의 운항모형을 수립하고, 각 항구에서의 양·적하를 수행하여 구축된 시스템의 적합성을 시뮬레이션하여 평가한다

O-R 매핑툴을 이용하면 업체별로 상이하며 가변적인 요소를 포함하는 전자 상거래 시스템을 효과적으로 구현할 수 있다. 본 논문에서는 전자상거래 시스템을 위한 범용적 O-R Mapping Tool인 Object $Organizer{\;}^{TM}$를 소개하고, 이를 설계하고 구현하기 위해 이용된 접근법에 대해 설명한다. 기존의 0-R 매핑툴에 대한 분석을 통해 사용 편의성과 수행 성능을 개선할 수 있도록 설계하였으며 전자 상거래 시스템의 구현 방법에서 일반화될 수 있는 부분을 추출하기 위하여 개발 프로세스와 구현 방식을 분석하였다. 또한 전자 상거래 시스템의 요구 사항을 충분히 반영할 수 있는 애플리케이션도메인을 선정하여 현업의 구체적인 요구 사항을 효과적으로 처리 가능하도록 설계하였다. 본 논문은 전자 상거래 시스템에 범용적으로 사용될 수 있는 O-R 매핑툴의 구현 방향을 제시했으며 Object $Organizer{\;}^{TM}$를 통해 이를 구현하였다. O-R 매핑툴의 범용성을 확보하기 위해 기존의 제품을 분석하고 전자상거래 시스템의 구현 방법을 분석하고 일반화하였으며 실제 전자 상거래 애플리케이션을 구현해 봄으로써 Object $Organizer{\;}^{TM}$의 개발 효율성을 평가하였다.

오늘날 정보기술의 발달로 인해 기업들은 가상공간에 시장을 형성하여 전자적으로 거래를 하고 있다. 한편 거래에서 가장 중요한 과정은 협상이라고 할 수 있다. 따라서 현재의 거래환경과 새로운 거래환경을 지원하기 위한 전자상거래시스템에서의 협상기능은 매우 중요한 부분으로 생각된다. 이에 본 논문에서는 중소제조업을 대상으로 구매자와 판매자간의 협상과정을 지원하기 위한 에이전트의 구축방안을 판매자 측면에서 제시하고자 한다. 제조업체의 생산능력 한계로 인해 접수된 주문의 납기일을 준수할 수 없을 경우 제조업체는 구매자에게 납기일을 연장해 줄 것을 요청하게 되며 구매자는 가격을 낮추어 줄 것을 요구하게 된다. 납기일 정보를 얻기 위해 본 논문의 협상 에이전트는 일정계획 에이전트와 협력하고 있으며 협상 대상자가 다수일 경우에도 다자간 협상을 수행할 수 있도록 하였다.

인터넷쇼핑몰 서버에의 고객의 상품에 대한 접근을 추적하여 고객의 성향을 추출하기 위한 웹마이닝에서는 웹서버가 생성하는 로그에서 필요한 정보를 수집하였다. 그러나 웹서버가 생성하는 로그는 단순 페이지 액세스의 정보만을 포함하고 있어, 현재 데이터베이스와 연동되어 동작하는 CGI 및 서버스크립트(JSP, ASP, PHP)등을 이용한 시스템에서는 CGI나 스크립트 파일명만 로그로 기록되고 분석시 가장 중요한 상품코드 및 상품 카테고리는 포함되지 않는다. 제안한 모델에서는 기존 쇼핑몰 시스템과의 연동 및 성능을 고려하여 웹서버에 분석전용 가상로그를 기존의 로그파일에 발생시키는 방법을 제안하였다. 이 방법으로 기존 사이트에 복잡한 코드를 추가할 필요 없이 간단한 로그발생코드 한 줄을 추가함으로써 해결할 수 있었다. 또한 유효 로그 필터링 및 클리닝에 걸리는 시간은 일반로그 분석대비 30%정도 향상되었으며 일반 로그에서는 불가능한 고객이 접근한 상품정보코드 및 카테고리코드 등의 정보를 쉽게 추출할 수 있었다.

컴퓨터를 통해 편리한 생활을 추구해온 인간들은 전자상거래 분야에서도 이러한 욕구를 충족시키기 위해 자동협상이라는 기능을 요구하게 되었다. 지능형 에이전트를 이용한 자동협상은 인간의 거래협상 업무의 부담을 많은 부분을 덜어주고 있어 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 활성화되고 있다 소비자간 전자상거래에서는 다수의 자동협상 에이전트 연구들이 경매시장에서의 자동협상에 초점을 맞추고 있는데 반해, 가격 이외의 여러 거래속성을 갖는 상품에 대한 제안기반 협상시장에서의 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 최근에 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 소비자간 전자상거래에서 거래속성의 변화에 따라 개인의 효용가치의 차이를 이용한 다속성 상품의 제안기반 협상시장이 가져야할 특성에 대해 연구하고, 이를 기반으로 자동 거래협상을 수행에 필요한 거래속성 변화에 따른 소비자 개인의 선호체계를 표현하기 위한 방법을 개발하였다. 그리고 이러한 자동 거래협상을 공정하게 수행하기 위해 협상시장이 가져야할 특징과 프로토콜을 제안하고 시장운영 에이전트 시스템의 구조를 설계하였다. 마지막으로 이러한 분산형 시장구조를 갖는 제안기반의 협상시장에 참여하는 사용자 에이전트 시스템이 최적의 거래상대와 최적의 거래안을 찾기 위한 탐색방법을 구체적으로 개발하였다. 본 연구의 결과를 통하여 소비자간 전자상거래에서 구매자 뿐만 아니라 판매자도 협상결과에 따른 거래로 얻어지는 자신의 효용을 극대화할 수 있는 공정한 협상시장을 운영할 수 있을 뿐만 아니라 사용자들도 손쉽게 자신의 협상 선호체계를 쉽게 표현하고, 표현된 선호체계를 반영한 자동 거래협상을 수행할 수 있을 것 이다. 기존의 UN/EDIFACT표준을 사용하고 있는 EDI환경과 기존 VAN 방식의 EDI 중계 시스템과 연동되며, 향후 관세청의 XML/EDI 표준 시행을 미리 대비하는 선도연구로서 자리매김이 된다. 본 연구에서는 개발된 XML/EDI 통관시스템은 향후, 서비스의 최대 걸림돌이 되어왔던 값비싼 EDI 사용료의 부담에서 벗어날 수 있게 할 것이며, 저렴한 EDI구축/운영 비용으로 전자문서교환의 활성화와 XML이 인터넷 기반의 문서유통 표준으로 자리매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without

국내·외 사회 전 분야의 급속한 전자상거래 발전에 따라 해운·항만 분야에도 인터넷 사업의 진출기회가 확대되고 전략적 활동이 증가하고 있다. 그 중에서도 인터넷을 기반으로 세계가 하나의 시장으로 통합되는 경향을 보이고 있어 기업의 활동 범위가 광역화되고 있으며, 시간과 장소의 통합이 기업간 거래에서 중요시 되고 있다. 지금 세계 각 국은 해상연계 물류, 무역 등 물품의 중개 관련 사이트 및 선박 운송에 따른 각종 해운관련 서비스를 가상 공간에서 제공하는 사이버 해운 시장의 선점 및 구축에 모든 힘을 쏟고 있다. 해상 운송에 따른 각종 수송서비스를 생산, 공급하는 경제활동을 해운 활동이라 한다. 해운 시장의 불확실성, 다변성, 국제성, 개방성을 특성으로 하는 해운 거래는 전자상거래를 통해 효율적으로 처리될 수 있다. 즉, 해운 거래의 비용 감소와 양질의 서비스로 선주, 화주 등 거래 당사자들의 만족도를 높일 수가 있다. 이에 따라 국내에서도 오프라인상의 해운 거래소가 사이버 해운거래소로 옮겨질 예정이다. 가상 공간을 통한 해운 거래의 구체적인 장점은 다음과 같다. 구매업체는 기존 공급업체에 대한 접근 및 새로운 공급업체의 확보가 용이하며, 경쟁 입찰 등을 통해 저렴한 비용으로 물품을 구입할 수 있다. 판매 업체의 경우 채널 확장이 가능하며 판매비를 절감할 수 있다. 또한 e-Marketplace의 입장에서 보면 해운 산업 전체를 위한 새로운 시장을 형성할 수 있으며, 이를 통해 지속적인 수익 창출도 가능하다. 이러한 해운 거래의 B2B e-Marketplace의 출현은 향후 해운 거래의 새로운 패러다임으로 자리 잡을 것이다. 사이버 해운 거래소는 선박 매매와 용선, 화물 거래를 위한 선·화주의 연결, 표준화된 카탈로그 구축, 각종 전자문서 생성, 전자 결제, 온라인 보험 가입, 해운 선용품 판매 및 관련 정보 제공 등 해운 거래를 위한 종합적인 서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해, 본문에서는 e-Marketplace의 효율적인 연계 방안에 대해 해운 관련 업종별로 제시하고 있다. 리스트 제공형, 중개형, 협력형, 보완형, 정보 연계형 등이 있는데, 이는 해운 분야에서 사이버 해운 거래가 가지는 문제점들을 보완하고 업종간 협업체제를 이루어 원활한 거래를 유도할 것이다. 그리하여 우리나라가 동북아 지역뿐만 아니라 세계적인 해운 국가 및 물류 ·정보 중심지로 성장할 수 있는 여건을 구축하는데 기여할 것이다.

·HTML 기반 추론, ·WeBIS를 이용한 추론 사이트의 생성 및 관리, ·WeBIS for TEST를 이 용한 온라인 시험 사이트의 생성 및 관리

전자 카탈로그 상에서의 상품 검색은 카탈로그에 명시되어 있는 상품을 찾는 표준상품검색과 소비자가 원하는 상품을 맞춤 하는 맞춤상품검색으로 분류할 수 있다. 현재의 대부분의 상품 검색은 표준상품검색에 의존하고 있다. 특히 기업간 구성요소기반(Component-based) 상품의 경우 표준상품검색만으로는 구매자의 다양한 요구에 응하기가 어렵다. 따라서 웹 상의 전자 카탈로그에서의 동적인 맞춤검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구성기반 상품에 대해서 표준상품검색만으로는 구매자가 원하는 상품의 검색가능성(Feasibility)과 검색된 대안들이 조정(Adjust) 프로세스 과정을 거쳐 최적해 도달 가능성(Admissibility)이 보장되지 않음을 보이고, 이에 대한 효과적인 방법론으로 검색가능성과 최적해 도달 가능성을 지원하는Template-based Reasoning 방법론을 제안 한다. Template-based Reasoning은 구매자의 요구사항에 따른 대안탐색 부분과 선택된 대안에 대한 조정과정의 두 단계로 이루어진다. 구매자의 주요 선호도(MUST Preference)에 근거하여 대안들을 탐색하고, 탐색 된 대안들 간의 우선순위를 결정한다. 조정 단계에서는 옵션(Options)의 확장을 통해 구매자의 맞춤사양에 따른 상품을 제안하고, 제약 및 규칙기반 추론(Constraint and Rule Satisfaction Approach)을 이용하여 옵션(Options)들 간의 제약조건에 따른 호환성(Compatibility)을 조사하고, 적정가격의 상품을 제안한다. 본 방법론은 Template을 사용하여 기본적으로 구매자가 원하는 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.

오늘날 발전을 거듭하고 있는 첨단 정보기술을 이용한 지능형 시뮬레이션/시뮬레이터의 표준으로 확고히 자리를 잡고 있는 HLA(High Level Architecture)는 시뮬레이션 소프트웨어의 재사용성과 상호운용성을 촉진시키기 위하여 미 국방성에 의해 개발되어 이제는 분산 시뮬레이션의 표준이라 할 수 있다. 이 논문에서는 지능정보 기술이 시뮬레이션/시뮬레이터 기술과 어떻게 연관되어 있으며, 어떻게 사용될 것인가에 대한 개념 연구와, 시뮬레이션/시뮬레이터모델 내에서 첨단 정보기술들이 무슨 역할을 하는지에 대한 방향을 도출하였다. 또한, HLA와 HLA의 가장 중요한 구성 요소중 하나인 RTI(Run Time Infrastructure)의 최신 버전과 RTI가 지원하는 서비스에 대해 고찰하였다. HLA 페더레이션 개발자들이 HLA 페더레이션 개발시 지침이 되는 여섯 단계의 페더레이션 개발 절차인 FEDEP(Federation Development and Execution Process) 모델을 따랐으며, RTI의 최신 버전(RTI-NG 1.3v4)을 사용하여 HLA를 따르는 지능정보형 시뮬레이션 프로그램의 프로토타입을 개발하였다.

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본 논문에서는 영상 처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하여 학생증 영상을 인식하고 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에 대해서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영 역을 추출한다. 추출된 학번 영 역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출하고 정규화 한다. 개별 학번 인식은 인공 신경망의 자율학습 방법인 ARTI 알고리즘을 적용하여 학번 문자를 인식한다. 실험 결과에서는 제안된 학생증 인식 방법이 학번 영역 추출과 개별 문자 인식에 효율적인 것을 보이고 인식된 개련 문자들을 데이터 베이스에 저장하여 웹환경에서 학생정보를 관리한다

e-비지니스환경에서의 SCM의 성공적인 추진을 위해서는 우선 e-business 전략과 Supply Chain 관리 전략의 상하 연계, 조직측면에 있어서의 경영자의 변화에 대한 혁신 능력과 리더쉽, 조직 구성원들과의 비전 공유, 저보기술(IT)을 활용한 보다 차별화된 서비스가 제공되어야 한다. 본 연구는 C기업의 사례로 통해, 기존의 SCM 기법에서 정보기술(IT)의 급속한 발달과 인터넷의 급속한 보급, 그리고 e-비지니스의 등장으로 인하여 경영환경의 변화라는 새로운 패러다임 하에서 다수의 경쟁기업, 정보 네트워크시스템 기반에서 보다 효과적으로 기업과 고객에게 대응하기 위한 기업의 구체적이고 실무적인 전략 측면에서 다루어 보았다는 데 그 의의가 있다. 소비재, 생활용품에 있어서 보다 빠른 납기, 보다 전문적이고 다양화되고 있는 고객의 욕구를 충족시키기 위해 제조기업 측면에서 어떻게 기존의 조직구조 및 업무 프로세스를 혁신 할 것인가를 실제 사례를 통하여 연구함으로써 동종 산업체나 또는 기업의 실무자들에게 있어 큰 도움이 될 것이다.

기존의 공급망이 디지털화되고 고객과 공급자간의 파트너쉽과 정보흐름에 있어서 고성능의 네트웍을 형성하는 새로운 개념의 네트 퀀을 가치넷 (value net)으로 정의한다. 이러한 가치넷은 고객이 그 중심에 위치하며 연관되는 제조 사이트와 공급자에 이르는 정보의 배분을 원활하게 해 준다. 본 연구의 목적은 복잡한 공급사슬의 흐름과정에서 발생하는 의사결정과정을 자동화하고 효율화하기 위해서 멀티에이전트를 이용한 프레임 을 설계하고 구매업무와 관련된 영역에 대하여 본 시스템을 구현해 보고자 하는 것이다. 에이전트의 지능적 판단을 위해서는 BDI (Belief, Desire, Intension) 모델을 이용하였다. 본 연구의 결과는 B2B 및 e-Business에서 에이전트를 이용한 조달 및 획득과 관련된 업무에 적용이 될 수 있다.무에 적용이 될 수 있다.

기업간 전자거래의 급속한 발전은 선진 각국뿐만 아니라 국내에서도 국가적인 차원에서 전자거래 활성화 방안을 수립하여 진행하고 있다. 그러나, 기업-소비자간 거래(B2C)와는 다르게 기업간 전자거래(B2B)의 활성화를 위해서는 기업의 생산 능력 및 가격, 신뢰성에 근거한 고도의 구조화된 정보를 효율적으로 검색할 수 있는 방법이 요구된다. 이러한 고도의 구조화 된 정보에 기반 한 전자거래를 위해서 정부에서도 지난 2001년 8월 XML기반의 전자 거래를 위한 데이터 교환 모델인 ebXML을 권고안으로 선정한 바가 있다. XML을 활용하여 데이터의 구조에 의미를 부여하는 것은 기업에 달려 있지만, 결과적으로 구축한 데이터를 어떻게 효율적으로 검색하여, 자기 기업에 맞는 최적의 전자 거래 파트너를 찾을 것인가라는 문제는 기업간 전자거래(B2B)의 고도화, 활성화를 위한 필수적인 과제이다. 본 논문의 목표는 ebXML 프레임웍에서 효율적인 거래파트너 검색을 위한 XML 기반의 검색시스템을 개발하는 것이며, 이는 중소기업의 정보화 및 경쟁력 강화에 큰 역할을 할 수 있을 것이라 판단된다.

기업간 거래에서 다수의 공급자-수요자간 거래대상자의 선택을 인터넷(Internet)상의 e-Marketplace 시스템을 통해 효율화할 수 있을 것이다. 구매기업 중심의 공급자 선택이나 구매/조달에는 e-Procurement 시스템이 적절할 수 있다. 또한, 거래대상자의 선택이나 계약과정 이후, 다수의 공급자-수요자간 여러 협력관계 속에서 거래 물량의 효율적인 공급과 운송을 위한 시스템 기능 역시 필요한 것이다. 지능형 에이전트를 비롯한 지능형 시스템은 인터넷 거래상에서 공급자-수요자간 경쟁이나 선택 또는 거래절차의 처리에 대해 활용방안이 제안되고 범위를 넓혀 가고 있다. 이러한 맥락에서 본고에서는, 공급자-수요자간 경쟁이나 선택과정의 다음 단계에 필요한, 다수의 공급자-수요자간 실제 거래 물량의 공급을 위한 최적 공급망운영(supply chain operation) 시스템을 지능형 에이젼트 체계를 활용하여 구성하였다.

기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다 협력적 여과 기술은 비슷한 선호도를 가지는 사용자들과의 상관관계를 기반으로 취향에 맞는 아이템을 예측하여 특정 사용자에게 추천하여준다. 그러나 협력적 필터링은 추천을 받기 위해서 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가를 요구하며, 또한 전체 사용자에 대해 단지 비슷한 선호도를 가지는 일부 사용자 정보에 의지하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 그러나 나머지 사용자 정보에도 추천을 위한 유용한 정보가 숨겨져 있다. 우리는 이러한 숨겨진 유용한 추천 정보를 발견하기 위하여 본 논문에서는 협력적 여과 방식과 함께 데이터 마이닝(Data Mining)에서 사용되는 연관 규칙(Association Rule)을 추천에 사용한다. 연관 규칙은 한 항목 그룹과 다른 항목 그룹 사이에 존재하는 연관성을 규칙(Rule)의 형태로 표현한 것이다. 이와 같이 생성된 연관 규칙은 개인 구매도 분석, 상품의 교차 매매(Cross-Marketing), 카탈로그 디자인, 염가 매출품(Loss Leader)분석, 상품 진열, 구매 성향에 따른 고객 분류 다양하게 사용되고 있다. 그러나 이런 연관 규칙은 추천 시스템에서 잘 응용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 우리는 연관 규칙을 추천 시스템에 적용해, 항목 그룹 사이에 연관성을 유도함으로써 추천에 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다. 즉 전체 사용자의 히스토리(History) 정보를 기반으로 아이템 사이의 연관 규칙을 유도하고 협력적 여과 방식과 함께 보조적으로 연관 규칙을 추천을 위해 사용함으로써 추천 시스템에 효율성을 높였다. 구축, 각종 전자문서 생성, 전자 결제, 온라인 보험 가입, 해운 선용품 판매 및 관련 정보 제공 등 해운 거래를 위한 종합적인 서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해, 본문에서는 e-Marketplace의 효율적인 연계 방안에 대해 해운 관련 업종별로 제시하고 있다. 리스트 제공형, 중개형, 협력형, 보완형, 정보 연계형 등이 있는데, 이는 해운 분야에서 사이버 해운 거래가 가지는 문제점들을 보완하고 업종간 협업체제를 이루어 원활한 거래를 유도할 것이다. 그리하여 우리나라가 동북아 지역뿐만 아니라 세계적인 해운 국가 및 물류 ·정보 중심지로 성장할 수 있는 여건을 구축하는데 기여할 것이다. 나타내었다.약 1주일간의 포르말린 고정이 끝난 소장 및 대장을 부위별, 별 종양개수 및 분포를 자동영상분석기(Kontron Co. Ltd., Germany)로 분석하였다. 체의 변화, 장기무게, 사료소비량 및 마리당 종양의 개수에 대한 통계학적 유의성 검증을 위하여 Duncan's t-test로 통계처리 하였고, 종양 발생빈도에 대하여는 Likelihood ration Chi-square test로 유의성을 검증하였다. C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료만을 투여한 대조군의 대장선종의 발생률은 84%(Group 3; 21/25례)로써 I3C 100ppm 및 300ppm을 투여한 경우에 있어서는 각군 모두 60%(Group 1; 12/20 례, Group 2; 15/25 례)로 감소하는 경향을 나타내었다. 대장선종의 마리당 발생개수에 있어서는 C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료

2000년 7월 인간게놈프로젝트 (Human Genome Project)가 완성되면서 Biotechnology(BT)산업에 대하여 많은 관심이 집중되고 있다. BT산업은 기술집약적·지식집약적인 산업 특성을 가지고 있고 R&D 활동의 중요성이 두드러진다. 이에 따라 방대한 데이터와 지식에 대한 효율적인 관리 등 R&D 전 과정에 걸쳐 생성되는 지식들에 대한 체계적인 관리가 요구된다 본 연구에서는 BT산업의 기초 조직인 BT연구실의 효과적이며 효율적인 업무 수행을 지원하기 위하여 기존의 지식경영시스템(Knowledge Management System, KMS)에 실험실정보관리시스템(Laboratory Information Management System, LIMS)이 통합된 BT실험실의 지식경영시스템 모델을 제시하였다. 이를 위해 BT연구실에서 생성되는 지식들의 체계를 분류하고 지식경영시스템 구축에 있어서의 핵심성공요인을 분석하였으며, 분석 결과를 바탕으로 모델을 개발하여 대학교 유전자 연구실에 실제 적용하였다.

XML(eXtensible Markup Language, XML)은 인터넷에서의 자료 교환을 위해 고안된 언어이다. 본 논문에서는 XML의 개념을 발전시킨 확장형 규칙 표식 언어(extensible Rule Markup Language, XRML)를 제안하고 있다. XRML은 웹 페이지에 내재된 암묵적 규칙의 식별, 구조적인 규칙으로의 변환, 사람과 소프트웨어 에이전트간의 지식 공유를 가능하게 하며, 이를 통해 지식기반시스템(Knowledge Based System)과 지식관리시스템(Knowledge Management System)의 통합을 실현할 수 있는 새로운 언어가 될 것이다. 본 고에서는 XRML이 이상과 같은 능력을 갖기 위해 반드시 갖춰야 할 6가지 설계 기준과, 이들 기준을 반영한 XRML 구성 요소로서 RIML(Rule Identification Markup Language), RSML(Rule Structure Markup Language)과 RTML(Rule Triggering Markup Language)을 설계하였으며, 개별 요소들의 기능 및 특성과 함께 태그와 DTD(Document Type Definition)도 식별하였다. 나아가 전술한 구조를 기반으로 하여 XRML을 워크플로우 시스템상의 폼처리에 적용한 Form/XRML이라는 프로토타입 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 프로토타입의 개발을 통해, 지식기반시스템의 지식을 활용하는 RTML이 폼을 비롯한 다양한 응용시스템에 내재될 수 있으며, 웹 페이지의 암묵적 규칙과 지식기반시스템의 규칙이 일관성 있게 유지될 수 있음을 보여 주었다. 요컨대 본 연구는 XRML이 지능형 웹으로 발전하기 위한 새로운 도구이며, KBS와 US의 통합을 위한 중요한 도구임을 입증하였다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 하겠다.

우리 나라 중소기업의 지식영영 수준을 비교 평가하기 위하여 150개 업체를 대상으로 설문 조사 하였다. 연구 모형은 1) 지식경영과 기업전략 2) 지식경영 문화와 체계 3) 지식경영을 위한 학습 과정과 공유 4) 지식경영을 위한 정보기술 5) 지식경영 성과측정과 보상에 대하여 평가하였다. 연구 결과로는 기업의 특성에 따라 지식경영 수준 차이가 있다는 것이다. 특히, 우리 나라 기업에서 지식경영을 위한 기업 문화 형성이 미흡하며, 지식경영을 위한 학습과정과 성과과정 및 보상이 다른 영역에 비해 상대적으로 낮게 나타났다. 우리 나라 기업의 특성을 맞는 지식경영의 평가 개발이 요구된다.

In order to adapt to today's rapidly changing environment and gain a competitive advantage, many companies are interested in CRM(Customer Relationship Management). Especially, the product recommendation system that can be implemented by personalizing the marketing strategy becomes the focus of CRM. In this research, we employed CBR(Case-Based Reasoning) technique that can overcome the limitation of CF(Collaborative Filtering) technique. Our system recommends the books that the customer is very likely to buy next time considering the factors such as 'Personal Features of Customer,' Similarity between Book Categories' and 'Sequence of Book Purchases'. Accuracy of predicting a book-not a particular book, but in the middle level of classification that contains about 190 categories-was about 57%.

최근에 경험적 지식을 체계화하는 방법으로 사례기반추론(CBR: Case Based Reasoning) 및 규칙기반추론(RBR: Rule Based Reasoning)이 여러 분야에서 이용되고 있다. CBR과 RBR이 각각 활용되기도 하지만 문제 해결의 정확성을 높이기 위해 복합된 형태로 사용되기도 하고, 흑은 효과적으로 문제를 해결하기 위해 문제 해결 단계별로 각각 사용되기도 한다 또한 데이터에서 지식을 추출하기 위한 세부 알고리즘으로는 인공지능과 통계적 분석기법 등이 활발하게 연구 및 적용되고 있다. 본 연구는 모니터의 핵심 부품인 섀도우마스크(Shadow Mask)를 개발하는데 있어 도면 협의부터 설계가지의 과정에 CBR과 RBR을 활용하고 발생되는 데이터를 이용하여 진화(Evolution)하는 지식기반시스템(Knowledge Based System)으로 구축하는 것을 목적으로 하고 있다. 특히 도면 협의시 인터넷상에 웹서버 시스템을 통하여 규격 (User Spec.)을 생성하고 이를 이용하여 자동으로 도면이 설계되도록 하고 저장된 사례들을 공유할 수 있도록 하여 도면 검토 시간이 단축되고 검토의 정확성을 기할 수 있어 실패비용을 감소시켰다. 그리고 실제 설계시 CBR과 RBR을 활용하여 자동설계를 할 수 있게 하였고 현장에서 발생되는 데이터를 지식화하여 유사사례 설계가 가능하도록 하였다. 지식기반시스템은 신속한 도면 검토가 가능하므로 인원 활용이 극대화되고, 섀도우 마스크 설계자와 마스터 패턴 설계자 사이의 원활한 의사소통을 통해 고객과의 신뢰성 확보와 신인도 향상을 기대할 수 있는 효과가 있다. 그리고 고급설계자에게만 의지되어온 것을 어느 정도 해결할 수 있고, 신입설계자에게는 훌륭한 교육시스템이 될 수 있다.한 도구임을 입증하였다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 하겠다.운 선용품 판매 및 관련 정보 제공 등 해운 거래를 위한 종합적인 서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해, 본문에서는 e-Marketplace의 효율적인 연계 방안에 대해 해운 관련 업종별로 제시하고 있다. 리스트 제공형, 중개형, 협력형, 보완형, 정보 연계형 등이 있는데, 이는 해운 분야에서 사이버 해운 거래가 가지는 문제점들을 보완하고 업종간 협업체제를 이루어 원활한 거래를 유도할 것이다. 그리하여 우리나라가 동북아 지역뿐만 아니라 세계적인 해운 국가 및 물류 ·정보 중심지로 성장할 수 있는 여건을 구축하는데 기여할 것이다. 나타내었다.약 1주일간의 포르말린 고정이 끝난 소장 및 대장을 부위별, 별 종양개수 및 분포를 자동영상분석기(Kontron Co. Ltd., Germany)로 분석하였다. 체의 변화, 장기무게, 사료소비량 및 마리당 종양의 개수에 대한 통계학적 유의성 검증을 위하여 Duncan's t-test로 통계처리 하였고, 종양 발생빈도에 대하여는 Likelihood ration Chi-square test로 유의성을 검증하였다. C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료만을 투여한 대조군의 대장선종의 발생률은 84%(Group 3; 21/25례)로써 I3C 100ppm 및 300ppm을 투여한 경우에 있어서는 각군 모두 60%(Group 1; 12/20 례, Group 2; 15/25 례)로 감소하는 경향을 나타내었다. 대장선종의 마리당 발생개수에 있어서는 C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료만을 투여한

전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.

사례기반추론기법을 통한 유사상품의 탐색과 사용자 요구에 적합한 상품추천을 위해서는 다양한 요구에 부응할 수 있는 사례베이스의 구축이 우선되어야 한다 이에 본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰의 상품추천시스템에서 번들상품구성문제를 표현하는데 적합한 사례표현기법을 개발하며, 유1.1사례를 추출하기 위한 유사도 척도의 개발에 연구의 첫 번째 주안점을 둔다. 본 논문에서는 번들상품추천을 위한 사례표현기법으로 속성-값(feature-value) 방식인 프레임(frame) 형식을 사용하고 있다 또한 유사도 측정을 위하여 각 속성(행사, 예산, 참여자 수, 고객 거주지 등)에 대하여 유사도 테이블을 작성하고, 이들 속성들의 가중합계방법을 이용하고 있다.

A personalized product recommendation is an enabling mechanism to overcome information overload occurred when shopping in an Internet marketplace. Collaborative filtering has been known to be one of the most successful recommendation methods, but its application to e-commerce has exposed well-known limitations such as sparsity and scalability, which would lead to poor recommendations. This paper suggests a personalized recommendation methodology by which we are able to get further effectiveness and quality of recommendations when applied to an Internet shopping mall. The suggested methodology is based on a variety of data mining techniques such as web usage mining, decision tree induction, association rule mining and the product taxonomy. For the evaluation of the methodology, we implement a recommender system using intelligent agent and data warehousing technologies.

본 논문에서는 Peer-to-Peer 환경에서의 협동적 필터링의 필요성에 대해 논의하고, 이를 위한 P2P 컴퓨팅의 구조 설계, Peer Clustering기법, Peer간 메시지의 종류, 그리고 이를 구현한 시스템에 대하여 설명한다.

본 연구는 3차원 컴퓨터 그래픽 데이터의 디지털 저작권 보호를 위하여 3차원 데이터에 저작권을 주장하는 워터마크를 삽입하고 원본 없이도 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 벡터의 개념을 사용하는 3차원 모델 가운데서도 많이 사용되고 있는 Spline방식으로 모델링 된 그래픽 데이터에 정보를 삽입, 추출하는 기술로서 추출 시에는 원본을 필요로 하지 않는다는 것이 특징이다. 좌표자체를 변경하지 않기 때문에 정보를 삽입한 후 3차원 데이터의 양에 작은 변화가 있지만 시각적으로 구분이 안될 정도로 3차원 모델의 형태를 완벽히 유지한다. 또한 삽입된 정보가 쉽게 노출되지 않으며 많은 양의 데이터를 삽입할 수 있다.

인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서는 지금까지 고가의 중대형 컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나, 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 상에서의 병렬정보검색시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 사용자가 입력한 질의를 처리하는데 요구되는 개별 PC의 디스크 I/O 및 검색관련 연산을 모든 PC에 가능한 균등하게 분배할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 질의에 동시에 등장할 가능성이 높은 색인어들끼리 군집 화하고 생성된 군집을 활용하여 색인어들을 각 PC에 분산저장함으로써 보다 높은 수준의 병렬화를 달성할 수 있는 방안을 제시한다. 대용량 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 분산저장기법이 충분한 효율성을 가지고 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 영문 명함 영상에서 개별 문자 추출 방법을 제안한다. 30개의 원본 명함 영상을 대상으로 스미어링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 영문 명함의 개별 문자들 추출하였다. 본 논문에서는 3$\times$3 마스크를 이용하여 가장 작은 값으로 3 배 축소하는 방법을 적용하여 스미어링하는 시간을 단축시키고 문자들간의 간격을 제거하여 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 문자열 후보 영역을 추출하였다 그리고 추출된 후보 영역의 가로 및 세로의 비율과 면적을 이용하여 문자열과 비 문자열로 분리하고, 문자열 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별문자를 추출하였다. 30개의 명함 영상을 실험한 결과, 309개의 문자열 중에서 280개가 추출되었고 개별 문자는 4504개중에서 4110개가 추출되었다

인공면역시스템을 이용한 침입탐지시스템 개발을 위해 적용한 동적 클론 선택(Dynamic Clonal Selection) 알고리즘과 그의 문제점을 소개하고 보다 개선된 동적 클론 선택 알고리즘을 제안한다. 이전 연구에서 침입탐지시스템이 흔히 접하게 되는 상황, 즉 과거 안정적으로 관찰되었던 정상행위가 합법적인 요인들로 인하여 갑작스러운 변화를 보일 경우 과거 생성되었던 기억탐지자가 정상행위를 비정상행위로 오류 판단하는 것을 막기 위하여 인간면역시스템의 체세포 돌연변이 (somatic hypermutation)를 이용하여 유전자 라이브러리를 진화시키는 방법을 첨가한 동적 클론 선택 알고리즘을 소개한다.

소프트웨어를 개발 및 발행함에 있어서 테스트와 디버깅 작업을 얼마나 오랫동안 수행하여 발행하느냐에 따라 운영중에 발생되는 결함 및 수정비용이 달라지므로 이 시기를 결정하는 것이 매우 중요하다. 테스트노력이 균일할 수도 비균일할 수도 있으나, 일반적으로 테스트노력은 일정한 것으로 가정하므로 본 논문에서도 일정테스트인 경우에 대해서 고찰한다

For companies assembling end products from sub assemblies or components, MRP (Material Requirement Planning) logic is frequently used to synchronize and pace the production activities for the required parts. However, in MRP, the planning of operational-level activities is left to short term scheduling. So, we need a good scheduling algorithm to generate feasible schedules taking into account shop floor characteristics and multi-level job structures used in MRP. In this paper, we present a GA (Genetic Algorithm) solution for this complex scheduling problem based on a new gene to reflect the machine assignment, operation sequences and the levels of the operations relative to final operation. The relative operation level is the control parameter that paces the completion timing of the components belonging to the same branch in the multi-level job hierarchy. In order to revise the fixed relative level which solutions are confined to, we apply large step transition in the first step and GA in the second step. We compare the genetic algorithm and 2-phase optimization with several dispatching rules in terms of tardiness for about forty modified standard job-shop problem instances.

전력시스템 등, 산업 전반의 많은 분야에 최적화 문제가 산재해 있다. 또한 이러한 최적화 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 있었다. 특정 응용에 국한되지 않고 모든 응용에 적용 가능한 메타휴리스틱 알고리즘은 그 중 많은 비중을 차지하고 있으며, 가장 대표적인 방법은 유전알고리즘과 타부 탐색이다. 그러나 최적화 문제에 속하는 많은 문제들이 탐색공간이 방대하고 많은 제약이 존재하는 대규모 최적화 문제로서 기존의 메타휴리스틱 기법들을 그대로 이용해서는 빠른 시간 내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다 본 논문에서는 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 해결하기 위하여 유전알고리즘과 타부탐색을 적용하고 그 성능을 분석한다. 그리고 각 방법을 병렬화하여 수행함으로써 병렬화를 통하여 시간상의 이득과 함께 부가 효과로서 집중화와 다각화의 효과를 얻을 수 있음을 보여준다.