규제의 적용이나 조세의 부과와 같은 강제성을 수반하는 행위가 아닌 국가와의 대등한 관계에서 이루어지는 계약에서 왜 이런 특별한 규칙이 필요한 것일까? 규칙은 사인 간의 계약을 다루는 규칙에 비해 어떤 차이가 있으며 그 차이는 무엇 때문에 발생하는 것일까? 국가와의 계약은 사인 간의 계약과는 달리 대등한 당사자 사이의 효력을 갖는 것이라 하더라도, 계약당사자와 계약의 효력부담자가 다른 구조적 성격으로 인해 민간경제 주체끼리의 계약과는 다른 다양한 특이성이 존재한다. 즉 국가와의 계약에서는 대리인인 정부의 기회주의적 행위를 통제하기 위한 규칙들이 매우 구체적으로 사전적으로 존재하고 있는 것이다. 이를 통해, 국가와의 관계는 그것이 설령 강행성의 영역이 아닌 사적계약의 영역이라 하더라도 차이가 날 수밖에 없다는 사실을 확인 할 수 있다. 대리인 정부는 위임자인 국가의 이해와 다른 판단과 결정을 내리는 기회주의적 행위를 보일 가능성이 늘 존재하기에 이에 대한 사전통제 장치가 필요하기 때문이다.
Order Review/Release(ORR) 시스템은 생산계획 시스템과 작업현장간의 연결고리로서, 작업현장으로의 작업투입을 조절하여 작업현장에서의 체류시간과 공정중재고, 리드타임의 변동을 줄여주는 역할을 한다. 그러나, 지금까지의 ORR에 관한 연구들은 ORR의 유효성에 관하여 명확한 결론을 내지 못하고 있다. 일부는 ORR이 작업의 전체 리드타임을 증가시키는 악영향이 있음을 주장하고, 일부는 ORR을 도입함으로써 작업현장에서의 리드타임과 공정중재고가 줄어들고, 안정화될 수 있다고 주장한다. 본 연구는 어떠한 환경에서 Order Release 정책을 도입하는 것이 시스템의 성능향상에 기여할 수 있는 지 확인하는 것을 목적으로 하고, 가상의 Job Shop을 대상으로 시뮬레이션을 수행하였다. 작업장가동률 수준과 생산계획 단계에서의 계획오더 이송간격을 환경분수로 설정하고, 작업현장의 부하를 고려하여 작업투입을 통제하는 다섯 가지 Order Release 정책과 세 가지 우선순위 규칙을 적용하여 실험하였으며, 리드타임, 납기, 공정중재고 등과 관련된 8가지 척도에 대해 각 정책을 평가하였다. 그리고, 계획시스템의 부하평준화 기능이 존재할 때, Order Release 정책의 도입으로 인한 효과가 더 크다는 기존의 연구결과를 검증하기 위해, 부하평준화를 적용하였을 때 Order Release를 통제하지 않는 정책과 통제하는 정책간의 성능향상 차이가 있는지를 확인하는 실험을 수행하였다. 실험결과, ORR 보다는 우선순위규칙이 시스템의 성능을 결정하는 주요 통제정책으로 밝혀졌다. 그러나, 생산계획시스템에서 1주 간격으로 계획오더를 이송할 때는 Order Release 방법을 적용하여 작업현장에서의 평균 리드타임과 리드타임의 변동, 공정중재고가 줄어드는 결과를 보였고, 가동률 수준이 높을수록 ORR 방법간의 차이가 크게 나타났다. 그리고 부하평준화 기능은 Order Release 정책의 유효성에 별 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로, Order Release 방법은 우선순위규칙간의 성능차이를 줄이거나, 대체할 수 통제 기법이라기보다는 우선순위규칙을 보완하여 공정중재고와 작업현장에서의 리드타임, 리드타임의 편차를 줄여주는 역할을 한다고 볼 수 있다. 그리고, 계획시스템이 존재하여 계획오더가 일정기간간격으로 이송되는 환경에서 특히 유용하다는 결론을 얻었다.
연관분석에 의한 연관규칙은 상품 간 연관성을 나타내고 있으며, 교차판매와 상품진열 등의 마케팅 전략에 활용되고 있다. 그러나, 교차판매 효과를 반영하는 더 실질적인 상품가치를 평가한다면, 상품구색과 이윤극대화 등의 기업 의사결정에 더 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 연구는 단일상품 간의 연관망과 상품군 간의 연관망 기반에서 상품의 순수가치, 이득가치, 손실가치로 구성되는 유효가치를 바탕으로 상품의 가치를 평가하는 수학적 모형을 제시하고, 두 모형에 대해 각각 예시를 통한 평가과정을 기술하였다. 이 경우, 상품군은 단일상품을 포함하기 때문에 상품군 간 연관망 기반에서의 상품가치 평가모형은 단일상품 기반의 평가모형을 포함하고 있다. 모형의 실질적인 유용성을 보이기 위하여, 국내 한 온라인 쇼핑몰의 과거 1년 간 의류 관련 거래데이터 표본을 이용하여 상품분류군 간의 연관규칙을 발견하고 상품분류별 유효가치를 평가하는 실험을 하였다. 표본은 총 106개 상품분류와 48,044건의 거래 데이터로 이루어져 있다. 먼저, SPSS Clementine 12.0을 이용하여 상품분류군 간 18개의 연관규칙을 발견하였다. 한편, 순수가치와 연관규칙을 바탕으로 이득가치, 손실가치를 계산하고 유효가치를 평가하는 JAVA 어플리케이션을 구현하였다. 유효가치 평가의 실험결과, 순수가치보다 큰 유효가치를 갖는 상품분류가 있는 반면, 순수가치 보다 작은 유효가치를 갖는 상품분류를 확인하였다. 본 연구는 상품 연관망에서 일차적인 관계만을 고려한 유효가치를 평가하였다. 향후, 다단계 연관성의 교차판매 효과를 반영하는 고차적인 평가모형 연구는 보다 효과적인 유효가치 평가를 가능케할 것이다.
본 논문은 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입을 이용하는 분류 학습을 제안한다. 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 초월구로 분할하는데 최근접 이웃규칙을 적용시키며, 초월구는 동일 클래스 데이터들만 포함시킨다. 초월구의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용한다. 제안하는 선택 방법은 클래스 별 프로토타입을 선택하는 그리디 알고리즘으로 설계되며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리가 가능하다. 분류 예측은 최근접 이웃 규칙을 이용하며, 새로운 훈련 데이터는 프로토타입 집합이다. 실험에서 제안하는 방법은 기 연구된 학습 방법에 비해 일반화 성능이 우수하다.
본 논문은 제어 시스템에서 규칙기반과 데이터 마이닝에서의 분류규칙의 명료함에 대해 다룬다. 대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 얻어내는 데이터 마이닝은 중요한 이슈가 되고 있다. 인공지능에 기반을 둔 데이터 마이닝 분류기법에는 신경망, 의사결정나무 등 여러가지가 있지만 그 결과는 명확하고 이해하기 쉽고 분류규칙이 간단명료해야 한다. 러프집합이론은 불충분하고 비일관적인 데이터로부터 의미있는 지식을 추출하는데 효과적인 기법이고, 다양한 속성들을 효과적으로 사용함으로써 분류와 근사화에 대한 좋은 해법을 제시한다. 본 논문에서는 러프집합이론의 근사화를 이용하여 알갱이 속에 숨겨져 있는 지식들을 찾아내는데 있어 효과적인 접근을 하였으며, 최상위 레벨에 코어를 적용하여 계층적 분류를 함으로써 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 제안된 분류방법은 정보시스템의 해석을 용이하게 하고 최소의 분류규칙을 만든다.
본 논문에서 일본어 키워드 추출을 목적으로 요약문서 중에 떨어진 문자열을 합성하고, 그 문장에 나타난 규칙을 가지고 단어 정보(표기, 품사)와 구문 정보를 이용하여 복합명사고로 된 키워드 추출 방법을 제안한다. 저자 자신이 부여한 학술 논문의 키워드 중에서 문서 중에 그대로 존재하지 않는 키워드의 특징을 분석한 결과로 의존 관계에 의한 복합명사 생성 규칙을 구축한다. 또 문장의 내용과 다른 키워드의 추출을 억제하기 위해 생성규칙에 대한 제약과 중복 단어를 고려한 중요도 결정법을 제안한다. 자연ㆍ 음성언어처리에 관한 일본어 논문 65파일의 타이틀과 초록부분을 이용하여 추출된 키워드의 타당성에 대한 실험을 한 결과 추출 정밀도는 중요도의 상위 1개를 출력한 경우 63%가 되어 추출 방법의 유효성을 확인 할 수가 있었다.
최근 인공지능 기술이 발달하면서 챗봇이 글로벌 IT기업들에게 새로운 IoT플랫폼으로 주목받고 있다. 챗봇이란 대화형 인터페이스 상에서 규칙 또는 인공지능(AI)을 이용해 사용자와 상호작용(interaction)을 하는 서비스를 지칭한다. 챗봇은 현재 간단한 정보검색 및 가상비서 서비스를 제공하는 수준이지만, 향후 IoT와 O2O 영역의 핵심적인 인공지능 플랫폼으로 부상할 전망이다. 챗봇은 스마트폰 디바이스와 어플리케이션을 기반으로 빠르게 확산되어 핵심 플랫폼의 지위를 차지할 것으로 예상된다. 그러나 챗봇 사용자의 수용행태에 관한 학술적 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 기존의 기술수용이론(TAM)보다 수용의도에 대한 설명력이 높다고 검증된 통합기술수용이론(UTAUT)을 적용하여 챗봇의 사용자 수용행동에 관한 모델을 구축하였다. 구체적으로, 수용의도의 결정요인인 성과기대, 예상노력, 사회적영향, 촉진조건이 수용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 이 과정에서 수용의도 결정요인과 수용의도 간의 관계를 성별, 연령, 개인혁신성이 조절할 것으로 보았다. 본 연구는 챗봇의 수용에 영향을 미치는 결정요인과 조절변인의 효과를 검증하여 실무적 시사점을 제공하고자 한다.
본 논문은 소셜 미디어 기반 의사결정 지원 시스템인 '소셜위즈덤'에 포함된 이벤트 템플릿 추출에 대해서 소개한다. 의사결정 지원 시스템은 경제적, 사회적 중요사항을 결정할 수 있도록 관련 정보와 인사이트(Insight)를 제공하는 정보시스템을 이른다. 기존 시스템은 단지 특정 키워드 빈도나 공기하는 키워드들의 관계만을 제공하였다. 그러나, 소셜위즈덤은 이벤트로 정의되는 주체(Subject), 이벤트 속성(Event-Property), 객체(Object)의 트리플(Triple) 집합인 템플릿을 추출하여 이를 기반으로 이벤트 정보를 함께 제공한다. 템플릿 추출은 고정밀 언어분석의 관계추출 기술과 온톨로지에 기반한 템플릿 제약 및 필터링 규칙을 이용하였다. 수작업으로 구축한 평가데이터로 평가한 결과, 템플릿 추출 성능(F-Score)은 뉴스 0.544, 블로그 0.3386, 트위터 0.3251이고 전체 통합 성능은 0.4648이었다. 필터링 성능(Accuracy)은 뉴스 0.7257, 블로그 0.6122, 트위터 0.6207이고 전체 통합 성능은 0.722이었다.
새로운 압전체인 $Ca_{3}NbGa_{3}Si_{2}O_{14}$(CNGS) 단결정은 Czochralski 법을 사용하여 결정성장을 이루었다. CNGS의 결정 구조는 $A_{3}BC_{3}D_{2}O_{14}$와 동방구조를 이루고 있음이 조사되어졌고, 단위 셀의 격자상수는 각각 a = 8.0873과 c = 4.979이었으며, 공간군은 P321이었다. 각각의 양이온의 분포는 각 자리에 규칙배멸을 이루고 있음을 보였다. CNGS 결정은 Langasite 보다 높은 품질계수, 전기기계결합계수, 압전성수를 나타내었으며, 이는 Langasite와 비교하여 낮은 탄성손실과 우수한 압전특성을 가짐을 보여주고 있다.
2몰% 에틸가지를 포함하는 에틸 가지화 폴리에틸렌[PE(2)]과 에틸렌-프로필렌 몰비가 50:50 으로 같지만 입체규칙성이 다른 랜덤-에틸렌-프로필렌 고무(r-EPR), 교호-에틸렌-프로필렌고무(alt-EPR) 및 이소탁틱-교호-에틸렌-프로필렌 고무(iso-alt-EPR)를 에틸렌-프로필렌 고무의 입체규칙성의 차이에 대한 혼화성과 물성의 차이를 조사하기 위하여 혼합하였다. 혼합된 블렌드의 결정화도는 고무상 EPR 성분의 증가에 따라 감소되었으며, EPR의 입체규칙성이 작을수록, 혼합조성의 증가할수록 감소하였다. 열역학적 interaction parameter(x) 값은 3가지 블렌드 모두 거의 영에 가까운 값을 나타내어 본 블렌드계는 PE(2)의 녹는점 가까이 또는 그 이상에서 상호간 섞일 것으로 판단되었다. 녹는점($T_m$)과 결정화온도($T_c$)의 측정에서부터 세가지 블렌드는 혼합조성과 입체규칙성에 관계없이 직선관계를 보여주어 이 블렌드계의 PE(2)의 용융거동은 주로 희석효과(diluent effect)에 기인함을 알 수 있었다. Small angle light scattering(SALS) 방법에 의한 PE(2)의 spherulite의 크기는 세가지 블렌드계가 EPR의 혼합비 증가에 따라 증가하였으며, 같은 혼합비에서는 r-EPR>alt-EPR>iso-alt-EPR> 순서로 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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