• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.4
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• pp.440-447
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• 2011

Selecting a suitable place is to determine the attributive conditions and qualified areas for the aim as factors and is to be fulfilled systematically for selecting the area which satisfies all these. This research tries to achieve a rational suitability analysis of residential development using the GIS modeling method and the hierarchical analysis process. A spatial and attributive analysis has been systematized for selecting a suitable place for the study and GIS analysis model has been used for the effective conclusion drawing for different levels. As a next step, a quantitative and qualitative evaluation index was created through complex consideration of the criteria and decision factors of the location selection, and weights were added depending on the relative importance of these factors. In particular, 3D terrain model simulation method has been used in order to reflect the aesthetic factors of the scenery which is an element of the subjective evaluation factors and considered qualitative and subjective evaluation factors which were not considered for the existing AHP technique. After the research, a location that satisfies complex requirements was found rapidly and accurately through the GIS model and hierarchical analysis.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.409-414
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• 2000

최근 수산물 유통 및 물류구조 합리화 방안의 일환으로 수산물 산지종합처리장 설립이 적극 추진되고 있으나 부지 선정을 위한 합리적 의사결정 모형이 마련되지 않고 있다. 이에 본 연구는 수산물 처리의 특성을 반영할 수 있는 평가 모형을 개발ㆍ제시한다. 모형 설계에는 평가 기준의 체계를 수립하고 적절한 평가 기법을 선택하는 과정이 포함된다. 평가 기준의 확립을 위하여 시설 입지와 관련된 문헌을 고찰하고 다차원적 접근법에 의한 계층적 체계화를 시도하였다. 체계화된 평가 기준에 따른 의사결정 대안의 평가 기법으로 주관적 판단의 계량화에 적절하다고 판단되는 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process : AHP) 기법을 선택하여 평가 모형을 완성하였다. 모형 적용의 일부분인 기준 간 중요도 평가를 위한 실사를 수행하고, AHP에서 제공하는 계층 일관성 기준에 따라 신뢰성 있다고 판단되는 자료만을 분석에 사용하여 결과를 제시하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.4
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• pp.355-359
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• 2014

In this paper, we proposed the new fuzzy pattern classifier which combines several fuzzy models with simple consequent parts hierarchically. The basic component of the proposed fuzzy pattern classifier with hierarchical structure is a fuzzy model with simple consequent part so that the complexity of the proposed fuzzy pattern classifier is not high. In order to analyze and divide the input space, we use Fuzzy C-Means clustering algorithm. In addition, we exploit Conditional Fuzzy C-Means clustering algorithm to analyze the sub space which is divided by Fuzzy C-Means clustering algorithm. At each clustered region, we apply a fuzzy model with simple consequent part and build the fuzzy pattern classifier with hierarchical structure. Because of the hierarchical structure of the proposed pattern classifier, the data distribution of the input space can be analyzed in the macroscopic point of view and the microscopic point of view. Finally, in order to evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, the machine learning data sets are used.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.537-547
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• 2017

현재 우리나라의 GDP 대비 R&D 투자 규모는 세계최고의 수준에 이르렀다. 이러한 연구개발 예산의 양적인 확대 및 성장과 함께 상대적으로 연구개발 예산의 효율적 활용이 중요한 과학기술정책 이슈로 부각되고 있다. 본 연구는 정부 R&D사업 유사영역의 효율성 제고를 위한 정책, 전략의 수립 및 실행의 의사결정을 돕는 데이터 기반의 객관적인 지표들을 제시하였다. 그 후 본 연구에서 제시한 효율성 지표들을 NTIS에서 추출한 2015년 정부출연연구기관 R&D 사업 데이터와 연계하여 실질적으로 측정과 사용이 가능한 정량적 지표들만을 따로 선별하였다. 또한 정부 R&D사업 효율성 지표들의 가중치를 측정하기 위하여 계층분석기법(analytic hierarchy process)을 수행하였으며 계층분석기법의 결과로 나온 가중치를 효율성 지표들에 적용하여 과제 우선순위를 도출하였다. 이를 통해 정책의 수립, 실행 및 조정 시 고려해야 할 지표의 우선순위를 설정하여 유사연구영역 관련 정부 R&D 정책수립에서 실행까지의 연계를 강화시키고 국가적으로 한정된 자원의 효율적 사용을 위한 방안을 제시하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.6
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• pp.436-441
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• 2015

There are many types of clustering algorithms such as centroid, hierarchical, or density-based methods. Each algorithm has unique data grouping principles, which creates different varieties of clusters. Ordering Points To Identify the Clustering Structure (OPTICS) is a well-known density-based algorithm to analyze arbitrary shaped and varying density clusters, but the obtained clusters only correlate loosely. Hierarchical agglomerative clustering (HAC) reveals a hierarchical structure of clusters, but is unable to clearly find non-convex shaped clusters. In this paper, we provide a novel hierarchy generation framework and application which can aid users by combining the advantages of the two clustering methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.709-711
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• 1998

범 구조적 병렬 컴퓨팅 모델인 린다 모델의 비결합성, 확장성, 부하균등, 동기화 문제 해결과 같은 많은 특성을 가지고 있는 반면, 튜플 스페이스로의 메시지 집중 현상으로 전체 시스템의 성능을 저하시키는 결정적인 문제를 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 계층적 튜플 스페이스를 제공함으로써 기존 린다 모델의 장점을 모두 수용함과 동시에 메시지 집중 현상을 줄일 수 잇는 계층적 튜플 스페이스 린다 몰델을 제안한다. 또한 RP층적 튜플 스페이스를 구성하기 위한 병렬 코드 생성 방법을 모색하고, 그 과정에서 분석결과 및 프로그램성능 분석을 통해 실제 시스템에 균등하게 사상함으로써 전체적인 프로세서의 효율적인 수행을 가능하게 하는 사상 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.466-466
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• 2015

지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.568-570
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• 2002

최근에 IETF Mobile IP WG과 SeaMoby WG에서 2계층 트리거를 이용한 빠른 핸드오프 기법을 공통적으로 논의하고 있으나, 아직 이들 WG에서는 제출된 기고서에 대한 표준을 정의하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 2계층 트리거를 이용한 빠른 핸드오프를 기존의 Mobile IP와 지역적 등록 기법에 적용하여 성능을 검증한다. 이를 위하여 OPNET을 이용한 시뮬레이션을 통해 핸드오프 등록 지연 및 수율의 성능을 평가한다. 그 결과에서 빠른 핸드오프를 적용할 경우 두 기법 모두 에이전트 메시지의 방송 주기에 무관하게 성능을 향상됨을 확인할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.252-257
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• 2006

기본적으로 모든 소비자들은 조금씩 다르며, 제품은 그 차이를 극대화 시킴으로써 다양한 소비를 촉진하게 된다. 이와 같은 시장 세분화와 포지셔닝 전략은 디자인 경영에 있어 매우 중요한 전략적 단계라 할 수 있으며, 기업의 소비자 분석의 목적이기도 하다. 다차원 척도법은 군집 분석에서와 마찬가지로 자료에 내재된 구조를 찾아내어 자료를 함축적으로 표현하고자 하는 자료축약형 다변량 분석 기법이다. 패턴 분류의 수량화를 이용하는 POSA(Partial Order Scalogram Analysis)는 MSA(Multidimensional Scalogram Analysis)의 구조화된 방법으로 디자인 전략을 수립하는 단계에서 소비자의 성향을 보다 세분화할 수 있다. 본 논문에서는 디자인 리서치 단계에 POSA 방법론을 적용하였을 때 소비자 유형 분류가 가능하다고 보고, 창의적 디자인 컨셉의 도출에 어느 정도 역할을 하는지 알아보고자 함을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 부분적 계층 분석법인 POSA 분석방법을 통하여 사용자의 계층을 세분화하는 방법을 고안하고, 이를 분석함으로써 소비자의 유형을 분류하여 디자인 포지셔닝과 방향을 제시하는 방법론을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 설문조사를 통하여 POSA 기법을 이용한 소비자 유형 분류 방법이 고안되었고, 이를 기반으로 모바일 기기를 위한 프로젝트에 실제 디자인 사례로 적용되었으며, 이러한 소비자 유형 분석을 통하여 타겟 유저의 시나리오 작성 단계에서 창의적 발상을 지원한다는 점을 발견할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.976-980
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• 2007

본 논문에서는 비점원오염 관리를 위한 지역선정을 위하여 계층분석적 의사결정기법에 의한 접근 방법을 제시하였다. 주어진 유역 내에서의 비점원오염의 중요기여 인자간의 관계를 반영한 것이 본 연구의 특징이다. 주요인자로는 경사도, 유달거리, 유효강우비, 불투수면적비, 토양유실량이다. 각 인자의 가중치는 계층분석적 의사결정기법(AHP)으로 구하였으며 각 인자의 가중값과 속성 값의 단순 부가가중 합으로 표현되는 비점원오염 영향지수를 정의하였다. 높은 영향지수를 가지는 지역을 비점원오염 관리지역으로 제안하였으며, 시험유역으로 발안HP#6유역을 선정하여 적용해보았다. 관리지역 결과를 비교하기 위하여 AGNPS 모의를 통한 비점원오염 부하량간의 분석을 시도하였다. 비교 및 분석을 위해 Moran's I를 이용하였으며, T-N은 $0.38{\sim}0.45$, T-P는 $0.15{\sim}0.22$의 범위를 보였다. 이는 두 접근 방법이 상이함에도 공간적으로 유사한 경향을 보인다는 것을 말한다. 본 연구에서 제시하는 방법은 비점원오염 관리지역 선정에 있어서 적용가능 함을 의미한다.