최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 실제 응용분야에선 수집된 데이터는 시간이 지날수록 데이터의 양이 늘어나게 되고, 중복되는 속성과 잡음을 갖게 되어 마이닝 기법을 이용하는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 어느 속성이 중요한지 알 수 없어 중요한 속성이 중요하지 않은 속성에 의해 왜곡되거나 제대로 분석되지 않을 수 있다. 본 연구는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 GHSOM을 이용한 계층적 신경망 군집화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비리 군집의 개수를 정해줄 필요가 없고, 다양한 레벨의 군집들을 얻을 수 있는 계층적 군집화를 이루어낸다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경망 GHSOM의 구조와 특성에 대해 간략히 살펴보고 시스템 처리과정에 대해 설명한다.
웹상의 문서는 데이터 중심의 표준 언어인 XML 문서로 표현된다. XML 데이터를 범용적이고 우수한 성능의 관계형 데이터베이스와 연동하여 이용하기 위해서는 두 구조 사이의 맵핑 과정이 필요하다. 계층적 구조의 XML 문서와 데이터베이스의 평면적인 구조의 차이를 고려한 구조 맵핑을 위해서 검색 시스템에 적합한 가상분할 방식으로 엘리먼트를 분석하여 관계 스키마를 정의한 후 XML 문서를 저장한다. 이를 위해 스키마는 DTD 에 독립적인 형태로 변환하고, 엘리먼트의 추가와 삭제, 검색의 효율성을 위해 노드간의 위치 정보와 함께 독립적인 ID를 부여하여 구조적 검색을 수행할 수 있게 하였다.
스마트 TV는 일반 TV와 달리 방송시청이라는 목적 외에 다양한 기능을 가지고 있기 때문에 구매자들은 제품 선정시 복잡한 의사결정 문제에 직면하게 된다. 제조사별로 다양한 모델이 출시되고 있기 때문에 이들 제품들 간 비교 평가를 요구하고 있다. 본 연구는 소비자들이 스마트 TV를 구입할 때 고려되어야 하는 선정기준을 도출하고, 계층적 분석과정(AHP)을 사용한 일련의 의사결정 방법을 제안한다. 이용자테스트 방법을 제안하며 Expert Choice를 사용하여 구현 예를 보인다.
국가하천의 주변지역을 체계적이고 계획적으로 조성 이용하여 난개발을 방지하고 지속가능한 발전을 도모하며, 그에 따른 이익을 하천의 정비 및 관리 등에 활용함으로써 공공복리의 증진에 기여함을 목적으로 하는 친수구역활용에 관한 특별법이 곧 시행될 예정이다. 친수는 단순히 하천 보전과 상대되는 수변이용의 측면이 아니라 하천의 경관, 생태계, 물 등 전체적인 하천공간에서 이루어지는 인간의 활동과 심리적 만족감으로 해석할 수 있다. 이러한 친수활동 유형을 정립하기 위하여 전문가 및 실무자들의 도움으로 설문지를 작성하고, 조사하였다. 또한 평가 항목간의 중요도를 합리적으로 부여하고자 전문가 집단 활용을 통한 다기준의사결정 기법 중 계층분석과정 AHP(Analytic Hierarchy Process)와 이의 일반적인 형태인 ANP(Analytic Network Process) 기법을 이용하여 비교 분석하여 보았다. AHP는 의사결정의 목표 또는 평가기준이 다수이며 복합적인 경우, 다수의 속성들을 계층적으로 분류하여 각 속성의 중요도를 파악함으로써 최적 대안을 선정하는 기법으로 다수의 목표, 다수의 평가기준, 다수의 의사결정주체가 포함되어 있는 의사결정 문제를 계층화하여 해결한다. 그러나 의사결정 문제는 대부분 요소들 간의 수평적 상호작용과 수직종속성이 존재하기 때문에 단순히 계층적 구조만으로는 설명할 수 없는 경우가 있다. ANP는 AHP 분석을 확장한 개념으로 평가 요소가 계층구조를 가지고 있으면서 각 평가 요소간 네트워크 구조를 가지는 경우에 해당한다. 즉, 시스템 분석, 통합 및 조정을 위한 방법으로 요소들 간의 비선형 관계를 모델화하는 복잡한 의사결정에 적용이 가능하다. ANP는 AHP의 기본 공리인 독립성이 유지되지 않을 때도 적용할 수 있는 의사결정 방법이기 때문이다. AHP와 ANP 분석을 위해 평가기준은 하천특성, 생태환경특성, 인문환경특성, 경관, 유지관리 등으로 분류하였으며, 세부평가항목은 하천의 물리 생태학적 특성, 개발여건과 관련된 특성, 경관의 이용가치, 유지관리 용이성 등 20여 개로 나누었다. AHP와 ANP를 이용하여 친수공간 이용지수 가중치를 산정한 결과, 두 기법은 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 ANP를 이용하여 가중치를 결정하는 방법은 최종 결정의 공정성이나 신뢰성을 확보하는데 기여를 하는 것으로 나타났다.
지리정보체계(GIS)의 자료처리 설계는 분석절차와 더불어 효율적인 방법이 요구되는 과정이다. 본 연구는 3계층 기반의 객체지향기법을 적용한 도형 사용자 접속 환경의 원도우용 체계로서 조건에 따른 도로의 노선선정을 제시할 수 있도록 사용과 유지관리를 손쉽게 하였다. 자료계층은 지오미디어와 응용계층과의 상호 자료 교환, 추출 및 보존을 위한 클래스를 담당하였다. 응용계층에는 시ㆍ종점간의 노선선정에 필요한 제반조건을 고려하여 노선선정 알고리즘을 적용하였으며, 자료 운용, 도로조건, 영향권, 클로소이드 및 계층분석과정 등을 모듈식으로 추가하여 새로운 조건별에 따라 비교노선을 선정할 수 있도록 하였다. 사용자 계층에는 응용계층에 취득된 자료들을 표현할 수 있도록 하였다. 따라서 3계층 기반구조를 이용하여 GIS의 자료 처리의 설계구현에 그 효율성을 제시할 수 있었다.
인공생명은 생물 세계의 특성 일부를 가상 세계의 인공지능적인 객체에 적용하기 위한 시도로 생명이 가진 설러 행동적인 특성을 구현한, 인공적으로 만들어진 시스템을 연구하는 학문이다 이와 같이 인공생명물 통해 인간의 욕구를 게임에 적용하고 표현하기 위한 시도 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간의 욕구 및 욕구에 대한 표현은 매우 다양하고 복잡하여 어느 특정한 방법으로 모델링하기란 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 인간의 본성, 분석적 사고, 측정 등에 대한 기본적인 관찰을 통해서 문제를 정량적으로 해결하기 위한 유용한 모델인 AHP룰 이용하여 인간의 욕구를 모델링한다. 그리고 모델링된 인간의 욕구를 성과 민감도 분석과정을 통하여 분석하고 실제 게임에 적용가능한지 알아본다.
본 연구에서는 소프트웨어 교육의 효과성을 증진하기 위하여 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형을 분석하고 각 유형에 따른 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 소프트웨어 교육을 위한 교육적 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학교에서 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 중학생 429명을 대상으로 설문을 실시하고, 자기주도학습 유형을 분석하기 위해 잠재계층 분석을 실시하였다. 그 결과, 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형은 '최고수준 자기주도학습형(계층 1)', '자기 학습스타일 인식형(계층 2)', '자기 학습스타일 선호형(계층 3)', 그리고 '자기주도학습 부재형(계층 4)'으로 나타났다. 또한 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형에 따른 소프트웨어 학업성취도 수준은 '최고수준 자기주도학습형(계층 1)'이 가장 높고, '자기 학습스타일 선호형(계층 3)' 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제시하였다.
본 연구에서는 고교학점제를 포함하여 학교 공간에 관한 많은 선행연구를 검토하여 고교학점제 교육환경 구성 시 가장 적합한 요소를 도출한 후 중요도 분석을 제시하고자 한다. 이에 분석요인으로 도출된 중요도 분석을 통하여 각 단위학교의 고교학점제 교육환경 조성에 기초적인 자료로 제공하고 고교학점제에 따른 교육환경의 공간적 중요도를 통한 교육정책적 방향 선정시 신축학교와 기존 학교의 차별화된 접근 방향에 도움이 되고자 한다. 연구의 방법으로서 관련 전문가를 통한 계층화 의사결정방법을 통하여 교육환경의 중요도 분석을 시행하였다. 분석결과 교육환경 구축을 위해 전략적 중요도를 중심으로 선택적이고 집중적으로 교육환경의 기능을 수행하고 그 활성화를 극대화하는 교육과정과 교육환경의 상호관계 등에 대한 분석적 고찰이 필요한 것으로 나타났다.
최근 스마트폰이 널리 보급됨에 따라 이용자의 다양한 정보들이 스마트폰에 저장되고 있다. 그 중 위치정보는 특정 시간의 이용자의 위치나 이용자의 관심지역, 경로 등을 나타낼 수 있으므로 범죄수사 시 유용한 자료로 활용될 수 있다. 그러나 위치 정보에 대한 기존의 포렌식 연구는 단순히 사용흔적이나 위치정보에 대해 확인하는데 그치고 있다. 따라서 본 논문은 안드로이드 스마트폰에 저장되는 위치정보를 로그, 이미지, 각종 애플리케이션 등 다각적으로 접근하여 분석하고, 계층적 군집화를 이용한 통합적인 위치정보 분석모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델은 위치정보 분석의 효율성을 높이고 사건에 대한 정보를 제공함으로써 범죄수사과정에 도움이 될 것으로 기대된다.
전통적인 공급체인에서 많은 기업이 운영하고 있는 통제 방법 중 공급자가 다수 하류계층의 주문에 대해서 개별적인 처리방식으로 주문을 파악하고 공급하는 방식을 가지고 있다. 또한, 그 분배과정에 있어서는 하류계층 각각의 주문량을 근거로 공급하고 그에 대한 재고 관리도 하류계층의 주문에 따른 할당량에 따라 관리가 이루어지는 경우가 있다. 하지만 이러한 재고 관리 시스템은 전체 시스템의 관점에서 불필요한 재고 낭비를 가져오며 통합 주문/재고 관리를 통해 이 단점을 극복할 수 있다. 또한, 여러 하류계층의 수요로 인해 발생하는 재고 수준의 차이는 전체적인 공급체인의 입장에서 주문의 불균형을 유발하고 결과적으로 재고 관리의 비효율성을 가져올 수 있다. 이러한 경우에는 각 하류계층간의 재고의 재분배를 통해 주문량과 재고 보유수준의 불균형을 해소하고 전체 공급체인에서의 재고 관리 효율성을 취할 수 있다. 이 논문에서는 공급체인에서 이러한 두 가지 논점에 대한 문제점과 그 해결방안의 효율성을 System Dynamics를 이용한 시뮬레이션 결과를 통해 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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