건설산업은 생산성, 인력, 산업재해 측면에서 어려운 과제에 직면해 있다. 4차 산업혁명과 함께 다양한 첨단기술이 대두되면서, 건설분야에서는 이런 문제들을 첨단기술을 활용해 해결하려 노력하고 있다. 그 일환으로 다수 및 다종의 건설장비가 투입되는 토공현장에서 생산성과 안전성을 높이기 위한 건설장비 관제시스템을 개발하고 있는 중이다. 건설장비 관제시스템은 건설장비의 이동경로를 최적화해 생산성을 높이는 기능이 필수이다. 트럭의 현장 내 이동경로를 최적화하려면, 가설도로 위치를 최적화해야만 한다. 하지만 현재 가설도로의 품질에 관한 사항만 규정되어 있을 뿐, 효율적인 방식으로 가설도로의 위치를 결정하는 정형화된 프로세스는 없는 상황이다. 이에 본 논문에서는 현장조사와 면담/설문조사를 통해 가설도로의 위치결정과 관련된 요소 및 그 중요도를 파악한 뒤 이를 기반으로 가설도로의 위치 결정을 위한 방법론을 제시하였다. 이후 사례연구를 통해 해당 방법론이 토공작업의 생산성 향상에 도움이 됨을 확인하였다.
새로운 시스템의 수용은 대부분의 경우 유용성이나 사용용이성과 같은 이성적인 평가와 함께 기존 시스템 사용에 대한 무의식적인 습관에 따라 결정된다. 흥미롭게도 기존 시스템에 대한 습관의 효과는 상이한 방향을 가질 수 있다. 어떤 경우에는 전환비용 때문에 부정적이 될 수도 있지만 어떤 경우에는 현 시스템에 대한 풍부한 경험 때문에 긍정적인 효과를 보일 수도 있다. 본 연구에서는 기존 시스템에 대한 습관과 새로운 시스템에 대한 판단 간의 관계가 새로운 시스템에 대한 직접 경험에 따라 달라질 수 있음을 가설로 제시하였다. 즉, 새로운 시스템에 대한 경험이 없으면 부정적인 관계가 되겠지만 경험이 있는 경우에는 긍정적인 관계가 될 수도 있다. 이 가설들에 대한 타당성을 보여 주기 위해 168명의 우리나라 대학생들을 대상으로 실증적 검증을 하였다. 수용 대상은 구글 닥스(Google Docs) 이었고 조사에 참여한 학생들은 이전에 구글 닥스에 대한 경험을 가지고 있지 않았다. 조사 참여자 전부에게 구글 닥스에 대한 특성을 설명한 뒤 임의로 두 그룹으로 나눈 다음 한 그룹은 구글 닥스를 실제 사용할 기회를 주었고 다른 그룹에게는 주지 않았다. 결과적으로 경험을 한 그룹은 기존 시스템에 대한 습관과 새로운 시스템에 대한 주관적 판단 간에 부정적인 관계를 보인 반면 경험이 없는 그룹은 긍정적인 관계를 보였다.
본 연구에서는 증권사 정보시스템의 아웃소싱 성과에 영향을 미치는 기업특성적 변인에 대해 파악하고자, 아웃소싱 수혜기업인 증권사의 조직 및 부문적 특성이 아웃소싱 정도의 매개효과를 통해 아웃소싱 성과(업무효용성, 업무능률성, 업무생산성, 예산감소율)에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 검증하였다. 증권사의 조직적 특성(경쟁전략, 재무능력)이 아웃소싱 정도를 매개로 성과에 미치는 영향을 검증한 가설 1과 증권사의 부문적 특성(업무특수성, IT 자원, IT 역량)이 아웃소싱 정도를 매개로 성과에 미치는 영향을 검증한 가설 2를 실증분석한 결과, 경쟁전략, 재무능력, 업무특수성, IT 자원, IT 역량의 요인들이 아웃소싱 정도를 통해 업무효용성과 예산감소율에 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 특히 재무능력, IT 역량 등이 업무효용성, 예산감소율과 같은 정보시스템 아웃소싱의 성과에 상대적으로 많은 영향력을 미치는 것으로 나타났으며, 정보시스템 아웃소싱 정도의 매개효과를 확인할 수 있었다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 지식표현 방법으로 Relational Predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
비전 기반의 차량 검출 기술은 자동 주행 보조 시스템에 있어서 가장 중요한 기술 중의 하나이다. 하지만 자동차 외형의 다양성 및 주변 환경의 변화로 인하여 정확하고 신뢰성 있는 차량 검출 시스템의 개발은 여전히 해결해야 될 문제로 남아 있다. 일반적으로 차량 검출 시스템은 두 단계로 구분할 수 있다. 차량 후보 영역을 검출하는 가설 생성(Hypothesis Generation(HG)) 단계와 가설 생성 단계에서 검출된 영역을 검증하는 가설 검증(Hypothesis Verification(HV)) 단계이다. 차량 검출은 HV 단계에서 최종적으로 검증 및 결정되기 때문에, HV 단계의 성능에 의하여 차량 검출의 성능이 결정되게 된다. 따라서, 본 논문에서는 축소 다변수 다항식 분류기(reduced multivariate polynomial pattern classifier(RM))를 HV 단계에 이용하여 고속 차량 검출 시스템을 구성하였다. 실험 결과 RM 분류기가 SVM 분류기 기반의 차량 검출 시스템보다 처리 속도 측면에서 월등한 성능을 보여 실시간 처리 기반의 차량 검출 시스템에 적합하다.
컴퓨터의 눈이라고 불리우는 감지 장치를 통하여 얻어진 항공 사진에 관한 영상을 분할하고, 이런 초기자료를 바탕으로 영상을 해석하여 건물 및 도로에 관한 정보를 추출하는 흑판 시스템을 소개한다. 흑판 시스템의 구성요소인 흑판, 지식원, 제어 모듈의 기능및 역할이 지식 표현과 제어 전략 측면에서 설명된다. 프레임 형태를 취하는 흑판위의 가설들의 계층적 구조와 가설 생성및 검증을 담당하는 지식원의 구조에 대하여 소개하고, 이들 지식원을 운영하여 원하는 해를 구해가는 제어 전략에 대하여 상세히 소개한다. 특히, 영상자료의 탐색 영역을 제한하기 위한 매핑 영상의 활용 방법에 대하여 소개한다.
문서 여과 문제 (text filtering)는 어떤 문서가 특정한 주제에 속하는지의 여부를 판별하는 문제이다. 인터넷과 웹이 널리 퍼지고 이메일로 전송되는 문서의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 문서 여과의 중요성도 따라서 증가하고 있는 추세이다. 이 논문에서는 새로운 학습 방법인 에이다부스트 학습 방법을 문서 여과 문제에 적용하여 기존의 방법들보다 우수한 분류 결과를 나타내는 문서 여과 시스템을 생성하고자 한다. 에이다 부스트는 간단한 가설의 집합을 생성하고 묶는 기법인데, 이 때 각각의 가설들은 문서가 특정 단어를 포함하고 있는지 검사하여 이에 따라 문서의 적합성을 판별한다. 먼저 최종 여과 시스템을 구성하는 각 가설의 출력이 1 또는 -1이 되는 이진 가설을 사용하는 기존의 에이다부스트 알고리즘에서 출발하여 좀 더 최근에 제안된 확신 정도 (실수값)를 출력하는 가설을 이용하는 에이다부스트 알고리즘을 적용함으로써 오류 감소 속도와 최종 오류율을 개선하고자 하였다. 또 각 데이타에 대한 초기 가중치를 연속 포아송 분포에 따라 임의로 부여하여 여러 번의 부스팅을 수행한 후 그 결과를 결합하는 방법을 사용함으로써 적은 학습 데이타로 인해 발생하는 과도학습의 문제를 완화하고자 하였다. 실험 데이터로는 TREC-8 필터링 트랙 데이타셋을 사용하였다. 이 데이타셋은 1992년도부터 1994년도 사이의 파이낸셜 타임스 기사로 이루어져 있다. 실험 결과, 실수값을 출력하는 가설을 사용했을 때 이진값을 갖는 가설을 사용했을 때 보다 좋은 결과를 보였고 임의 가중치를 사용하여 여러번 부스팅을 하는 방법이 더욱 향상된 성능을 나타내었다. 다른 TREC 참가자들과의 비교결과도 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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