• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.23 no.2
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• pp.85-94
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• 2022

Construction industry is facing difficult challenges in terms of productivity, manpower, and industrial accidents. Currently, along with the 4th Industrial Revolution, various high-tech technologies are emerging, and efforts are being made to solve the problem by applying the technologies related to the 4th Industrial Revolution to the construction industry. As part of these efforts, research is being conducted to develop a construction equipment control system to increase productivity and safety at earthworks sites where many and various types of construction equipment are involved, and the system needs a function to increase productivity by optimizing the moving path of construction equipment. In the case of trucks, the location of the temporary road must be optimized in order to optimize the path of movement in the construction site. However, only matters related to the quality standard of temporary roads have been suggested so far, and there is no standardized process for efficiently determining the location of temporary roads. In this paper, the factors and its importance related to the location of the temporary road were identified through field surveys and interviews with experts, and a method for determining the location of the temporary road was presented. It was confirmed that the suggested method through a case study could improve the productivity of earthwork.

• The Journal of Information Systems
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• v.22 no.1
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• pp.145-163
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• 2013

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1433-1436
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• 2011

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.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.115-123
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• 1999

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.

• ICROS
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• v.14 no.3
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• pp.64-69
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• 2008

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.8A
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• pp.639-647
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• 2012

Vision-based on-road vehicle detection is one of the key techniques in automotive driver assistance systems. However, due to the huge within-class variability in vehicle appearance and environmental changes, it remains a challenging task to develop an accurate and reliable detection system. In general, a vehicle detection system consists of two steps. The candidate locations of vehicles are found in the Hypothesis Generation (HG) step, and the detected locations in the HG step are verified in the Hypothesis Verification (HV) step. Since the final decision is made in the HV step, the HV step is crucial for accurate detection. In this paper, we propose using a reduced multivariate polynomial pattern classifier (RM) for the HV step. Our experimental results show that the RM classifier outperforms the well-known Support Vector Machine (SVM) classifier, particularly in terms of the fast decision speed, which is suitable for real-time implementation.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.2 no.2
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• pp.359-403
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• 1990

This paper introduces a blackboard system which extracts imbedded road and building structures irom aerial photograph images. The role of three major component(blackboard, knowledge source, and control module)in blackboard system will be illustrated in terms of knowledge representation and control strategies. The hypothesis on a blackboard will be organized in a hierarchical form, the knowledge sources which generate hypothesis and verify them will be shown in detail, and the control module will describe how the knowledge sources can dervie solutions. Especially this paper shows that searching image strutures can be greatly simplified by the use of a mapping image.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.4
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• pp.270-277
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• 2002

Text filtering is a task of deciding whether a document has relevance to a specified topic. As Internet and Web becomes wide-spread and the number of documents delivered by e-mail explosively grows the importance of text filtering increases as well. The aim of this paper is to improve the accuracy of text filtering systems by using machine learning techniques. We apply AdaBoost algorithms to the filtering task. An AdaBoost algorithm generates and combines a series of simple hypotheses. Each of the hypotheses decides the relevance of a document to a topic on the basis of whether or not the document includes a certain word. We begin with an existing AdaBoost algorithm which uses weak hypotheses with their output of 1 or -1. Then we extend the algorithm to use weak hypotheses with real-valued outputs which was proposed recently to improve error reduction rates and final filtering performance. Next, we attempt to achieve further improvement in the AdaBoost's performance by first setting weights randomly according to the continuous Poisson distribution, executing AdaBoost, repeating these steps several times, and then combining all the hypotheses learned. This has the effect of mitigating the ovefitting problem which may occur when learning from a small number of data. Experiments have been performed on the real document collections used in TREC-8, a well-established text retrieval contest. This dataset includes Financial Times articles from 1992 to 1994. The experimental results show that AdaBoost with real-valued hypotheses outperforms AdaBoost with binary-valued hypotheses, and that AdaBoost iterated with random weights further improves filtering accuracy. Comparison results of all the participants of the TREC-8 filtering task are also provided.

• Journal of the Korea Construction Safety Engineering Association
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• s.45
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• pp.80-88
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• 2008

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.6 no.1
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• pp.52-61
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• 1994