• 제목/요약/키워드: 대안집합

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퍼지집합이론과 사례기반추론을 활용한 채권등급예측모형의 구축 (A Hybrid Approach Using Case-Based Reasoning and Fuzzy Logic for Corporate Bond Rating)

  • 김현정;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제10권2호
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    • pp.91-109
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    • 2004
  • 최근 채권의 상환 및 이자의 확실성 정도를 측정하고 연관된 상대적인 위험의 정도를 나타내는 채권등급 평가의 중요성이 대두되고 있다. 초기의 대다수 선행 연구들에서는 기업의 채권 등급예측을 위하여 통계적 기법이 많이 사용되었으나, 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 사례기반 추론 등 인공지능 기법들이 통계모형의 대안으로 제시되어지고 있다. 사례기반 추론에서는 과거의 사례들이 지식으로 표현되고 해결 방법으로 사용된다. 유용한 사례기반 시스템을 구축하기 위해서 시스템의 지식베이스를 구축할 사례들을 인간의 정보처리 과정과 유사한 방법으로 표현하는 것이 중요하다. 본 논문은 실제 세계의 애매모호한 사례들을 다루는데 적절한 퍼지집합개념을 사례기반 추론과 결합하는 통합 방법론을 제시하고자 한다. 퍼지집합이론은 인간이 의사결정시 사용하는 유사한 자연스러운 언어를 수학적으로 변환할 수 있게 해주는 인공지능 기법이다.

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대역폭 제한 그래프신호를 위한 저 복잡도 샘플링 집합 선택 알고리즘 (Low-complexity Sampling Set Selection for Bandlimited Graph Signals)

  • 김윤학
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권12호
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    • pp.1682-1687
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    • 2020
  • 대역폭 제한 그래프신호의 신호복원을 위해서 최대의 정보를 제공하기 위한 그래프 상의 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 저 복잡도 선택알고리즘을 구현하기 위해 직접적인 비용함수인 신호 복원오차를 최소화 하는 대신, 신호 복원오차의 최대값을 최소화하는 방법에 대해 집중한다, 이를 위해, 추가적인 복잡도 개선을 위해 유용한 근사화공식을 적용하여 성능손실을 최소화하면서 복잡도를 개선한 저 복잡도 탐욕알고리즘을 제안한다. 다양한 그래프신호에 대한 폭넓은 실험을 통해, 기존 저 복잡도 방식과 신호복원성능 및 복잡도를 평가 비교하여 기존방식대비 신호복원 및 복잡도면에서 모두 성능 개선이 있음을 보였으며, 이는 실시간 응용분야에서 실용적인 해결방식으로써 경쟁력 있는 대안을 제시한다.

모바일 환경에서의 개인정보 위협 분석 연구

  • 박현아;최재탁;임종인;이동훈
    • 정보보호학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.56-73
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    • 2007
  • 2002년 11월 대한민국 전자정부의 공식출범을 비롯하여 최근 IT 839전략 등에 힘입어 차세대 IT 분야의 급속한 발전은 바야흐로 유비쿼터스 컴퓨팅 시대로의 진입을 가속화 하고 있다. 최근에는 이것을 뒷받침 하는 기술 분야의 하나인 BcN(Broadband Convergence Network) 역시 그 연구에 박차를 가하고 있으며, 이것의 단말기 역할을 하는 이동성 있는 모바일 폰 기술 역시 급속도로 발전하고 있다. 하지만, 이런 기술 발전과는 달리 그 이면에는 개인정보보호의 침해라는 문제가 있다. 기술의 발전에 비례해서 개인정보 침해 역시 고도화, 전문화되어 급속도로 증가하고 있는 것이다. 본 고에서는 개인정보의 개념부터 먼저 살펴본 후, 모바일 폰의 표준화 현황 및 기반 기술과 응용 서비스 기술을 분석하여 문제점을 도출하고 그 대응 방안을 모색한다. 현재 서비스들이 하나의 소형화된 기기로 집적화되어 가고 있는 추세에서 휴대형 정보기기에서의 개인정보보호를 위한 대안이 절대 한 가지 메카니즘 만으로는 부족하며, 종합적인 보안 기술의 집합체를 이루어야 한다는 사실을 알 수 있게 된다.

XML 표준문서 전자서명 시스템 설계 (Design of digital signature system XML/EDI Document)

  • 윤순영;이수헌;최성
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2001년도 춘계학술대회 발표논문집
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    • pp.334-337
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    • 2001
  • 현재 웹에서는 공개키 암호 알고리즘을 이용한 일반적인 전자서명을 사용하고 있으나 웹에서 표준화가 되어 가고 있는 XML을 이용한 전자서명 기법이 W3C에서 제안되어 표준화가 진행되고 있다. 이는 SGML의 부분집합으로서 문서의 내용에 관련된 태그를 사용자가 직접 정의할 수 있다. 이런 확장성이 뛰어난 XML을 이용하여 기업 간에 사용되는 EDI 문서를 표현함으로써 업무처리시간 및 비용을 절감하고, 품질을 향상시키기 위한 대안으로 많은 기업들이 EDI 시스템을 사용하여 인터넷으로 인해 세계 어느 곳에서나 필요한 정보를 볼 수 있게 되었다. 이러한 시스템들은 네트워크를 통해 정보가 전달되므로 보안에 아주 예민하다. XML 표준전자문서의 인중이나 신뢰성이 보장되지 않는다면, 전송중 문서의 조작, 도청 및 오용 등과 같은 위험 때문에 그 사용이 제한된다. 본 논문에서는 그러한 위협을 방지하고 XML 표준전자문서의 신뢰성 있는 전송을 보장차기 위하여 전자 문서 교환에 있어서 중요하다고 할 수 있는 XML 전자서명 시스템에 대하여 연구하였다.

원격탐사 영상의 분류정확도 향상을 위한 인공지능형 시스템의 적용 (An Application of Artificial Intelligence System for Accuracy Improvement in Classification of Remotely Sensed Images)

  • 양인태;한성만;박재국
    • 한국측량학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.21-31
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    • 2002
  • 이 연구는 원격탐사 영상의 분류정확도를 향상시키기 위한 방법으로써 신경망 이론과 퍼지집합이론을 각각 적용하였다. 원격탐사 영상은 토지피복도, 식생도, 지질도 등 주제도를 만드는데 많이 이용되고 있다. 원격탐사 영상의 감독분류에 대한 정확도는 트레이닝 지역의 선정, 분류항목의 할당 문제로 인해 많은 차이를 보인다. 일반적인 영상 분류법은 영상 내의 모든 영상소가 균질하다고 가정한다. 그러나, 이러한 가정은 영상내의 수많은 혼합 영상소를 분류해내는 데에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 극복하기 위해 퍼지 집합이론을 적용하였으며, 퍼지 집합이론의 멤버쉽을 이용하였다. 퍼지 집합이론은 하나의 영상소를 멤버쉽의 정도에 따라 여러 가지 항목으로 분류할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 퍼지분류법과 통계학적인 분류법은 화소값의 분포가 비정규적일 때 좋지 않은 분류 결과를 나타내며 처리 시간이 늦고 많은 컴퓨팅 비용이 드는 단점이 있다. 그 대안적인 방법으로서 신경망분류법을 들 수 있는데, 신경망 분류법은 비모수적 분류법으로서 일반적인 분류기법보다 좀 더 좋은 결과를 나타내고 있고, 한번 트레이닝 되면 빠르게 데이터를 분류할 수 있다.

수정형 덩굴망 최단경로 탐색 알고리즘을 이용한 다경로 생성 알고리즘의 개발 (Generating Multiple Paths by Using Multi-label Vine-building Shortest Path Algorithm)

  • 김익기
    • 대한교통학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.121-130
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    • 2004
  • 통행자들에게 과거, 실시간 혹은 예측 노선 정보 제공을 위한 정보 생성과 교통정보에 의한 교통영향 분석이 가능한 시뮬레이션 프로그램 개발에 관한 연구가 ITS 분야의 활발한 연구와 함께 과거 10여년에 걸쳐 진행되어 왔다. 또한 링크기반(link-based)이 아닌 경로기반(Path-based)인 동적 확률적 노선배정 기법이 ITS 정책의 교통체계 상의 영향을 분석하는데 적합성이 높고, 또한 현실적 현상에 대한 설명력이 높다고 고려되어 이 분야에 대한 연구가 역시 활발해지고 있다. 이와 같은 현실적 노선정보의 생성, 교통체계분석을 위한 시뮬레이션 프로그램 개발 및 확률적 노선배정 기법 개발을 위한 핵심적 알고리즘 중의 하나가 합리적인 다경로 탐색 알고리즘인 것이다. 다경로 탐색 알고리즘에 대한 필요성과 요구가 커짐에 따라 현재까지 K-shortest path 알고리즘에 관하여 여러 학자들이 연구하여 왔다. 기존 연구 대부분의 알고리즘이 링크 제거 방법, 링크 저항가중 방법 및 시뮬레이션 방법에 의한 것이거나, 노선선택의 기준을 다양하게 변화시키는 방법 등을 적용하여 다경로를 탐색하는 방법을 제안하였다. 하지만 아직도 이 중에 어떠한 방법도 학자들 간에 공론화되어, 실무적으로 보편화되어 적용하는 방법은 없다고 고려된다. 본 연구에서는 기존의 K-shortest 탐색 알고리즘보다는 좀 더 행태적 접근방법을 접목시키는 다른 접근방법을 제안하였다. 즉 링크를 제거하는 등과 같이 교통 네트워크를 변경하지 않으며, 링크의 속성을 임의적으로 변경하지도 않으면서, 노선 선택의 동일한 기준을 일관되게 적용하면서도 다경로를 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 핵심은 각 노드에 도달하는 각 방향별 경로에 대해 "이성적 한계범위(rational upper boundary)"라는 통행자들의 행태적 개념을 도입하여, 합리적인 대안 경로의 집합을 선정하는 방법인 것이다. 기존에 개발된 수정형 덩굴망 최단경로 탐색 알고리즘을 기반으로 한 다경로 생성 알고리즘을 제안하였다. 또한 본 논문에서는 다경로 생성 알고리즘의 개념의 이해를 돕기 위해 단순 네트워크를 예제로 합리적 대안경로 집합을 역추적 생성하는 과정을 단계별로 추가 설명하였다.

신용조회업무 정보시스템의 재난복구 우선순위결정: 퍼지 TOPSIS 접근방법 (Disaster Recovery Priority Decision for Credit Bureau Business Information System: Fuzzy-TOPSIS Approach)

  • 양동구;김기윤
    • 경영과정보연구
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    • 제35권3호
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    • pp.173-193
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    • 2016
  • 본 논문의 목적은 신용조회업무 정보시스템에 대한 재난복구 우선순위결정문제를 해결하기 위해서, TOPSIS 방법을 퍼지 환경에 적용시키는 것이다. 본 논문에서 각 정보시스템에 대한 평가와 평가기준에 대한 가중치는 사다리꼴 퍼지 수로 표현되는 언어적 용어로 기술된다. 여기서 두 사다리꼴 퍼지 수들 간의 거리는 vertex 방법으로 측정한다. 그리고 TOPSIS 개념에 따라서, 근접계수를 구해서 모든 정보시스템들의 우선순위를 결정한다. 이와 같은 퍼지집합과 TOPSIS의 통합방법은 다른 다기준 의사결정방법들과 비교해서 여러 장점들이 있는데, 예로써, 의사결정을 민첩하게 할 수 있도록 적은 퍼지 자료로도 파라메타 계산이 가능하고, 또한 동시에 평가 할 수 있는 대안의 수에 제약을 받지 않고, 그리고 새로운 대안이 평가과정에서 추가되어도 순위변경문제가 발생되지 않는다는 점이다. 본 논문은 9개의 평가기준과 6명의 평가자들이 평가하는 9개의 신용조회업무 정보시스템들이 포함된 실제사례에 적용했고, 그리고 업무연속성계획(BCP) 수립위한 체계적인 재난복구체계를 실무자들에게 제공하고 있다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 퍼지 TOPSIS 방법의 적용절차는 신용조회업무 정보시스템에 대한 재난복구 우선순위결정문제를 해결하는 의사결정도구로 매우 적절한 것이다.

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전기 기관차 중수선 시설의 설계 변수 최적화 (Optimization for the Design Parameters of Electric Locomotive Overhaul Maintenance Facility)

  • 엄인섭;천현재;이홍철
    • 한국철도학회논문집
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    • 제13권2호
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    • pp.222-228
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    • 2010
  • 전기 기관차 중수선 시설과 같이 복잡한 시스템의 설계 변수와 중요 변수 최적화는 수리적인 형태로 분석하는 것이 매우 어려운 작업이 된다. 본 논문에서는 메타 모델의 개념을 시뮬레이션 근사 모델에 적용하여 설계 변수와 중요 변수의 최적화를 수행하였다. 시뮬레이션 설계를 위하여 Critical Path 분석과 민감도 분석 수행하여 설계 변수와 실험 횟수를 줄이기 위하여 노력을 하였다. 시뮬레이션 분석은 다 목적 비선형 계획법을 구성한 후 파레토 최적해 집합을 산출하여 설계자에게 다중 대안의 해 집합을 제시하여 실제 시스템의 적용에 대한 유동성을 제공하려고 노력하였다. 본 논문에서 제시 된 기법은 열차 중수선 시설의 설계 및 분석에 있어서 시뮬레이션과 메타 모델을 이용한 하나의 방법으로 이용이 가능 할 것이다.

설계 변수 선택을 위한 시뮬레이션 기반 최적화 (A Simulation-based Optimization Approach for the Selection of Design Factors)

  • 엄인섭;천현재;이홍철
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.45-54
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    • 2007
  • 최근 시뮬레이션 최적화를 통한 입 출력 변수의 분석에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 연구에서 메타모델을 활용한 기법이 많이 제시 되고 있는데, 대부분은 중요(종속) 변수를 목적함수로, 설계(독립) 변수를 제약 조건으로 다목적 최적 함수를 구성하여 실험을 진행하고 최적해를 찾는다. 본 논문에서는 직접적인 설계 변수의 선택을 하기 위하여 설계 변수를 벡터의 형태로 전환하여 목적함수로 구성하고, 설계 변수의 정의역과 회귀 메타모델을 이용하여 제약조건을 구성하여 다목적 최적 함수를 구성하여 파레토 최적해 집합을 산출 하는 방법을 제시 하였다. 이와 같은 분석을 사용하여 최적해의 개념이 아닌 최적해 집합을 제시함으로서 설계자가 자신의 시스템에 가장 적당한 설계 변수의 선택이 가능해 지며, 메타모델의 에러 변수($\epsilon$)를 줄이기 위한 대안의 선택도 가능 할 것이다. 이와 같은 분석 기법은 관련 분야뿐 아니라 일반적인 시스템 설계 변수의 적용에도 충분히 이용이 가능 할 것이다.

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블렌디드 학습이 고등학교 전산교육의 학업성취도에 미치는 효과 (The Effect of Blended Learning on Learning Achievement of Computer Education in High School)

  • 서인순;서정만;김성완
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.115-122
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    • 2007
  • 이 연구는 전자교육(e-Learning)과 집합교육의 장단점을 상호보완하는 교육형태인 블렌디드 학습(blended learning)이 고등학교 전자계산의 학습성취에 미치는 효과성을 검증하는데 목적이 있다. 이 목적을 달성하고자, 블렌디드 학습모형을 도출하고 이를 토대로 온라인 학습환경을 구축한 후, 경기도내 C고등학생 136명을 대상으로 실험집단(68명)과 비교집단(68명)을 구성했다. 두 집단의 사전검사 분석결과, 유의수준 5%에서 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 나타나 두 집단은 동질집단임을 확인하였다. 또한 두 집단을 대상으로 블렌디드 학습(실험집단)과 전통식 면대면 교실학습(비교집단)을 실시한 결과, 두 집단 학업성취도의 평균값 사이에 유의수준 1%에서 통계적으로 유의미한 차이를 나타내었다. 즉, 블렌디드 학습에서의 학업성취도가 전통적인 면대면 집합학습보다 더 높은 것으로 나타났다(t=-3.16. p=.0019). 이러한 결과는 블렌디드 학습이 전자계산 학습의 효과성에 긍정적인 결과를 가져다 줄 가능성을 보여 준 것으로, 블렌디드 학습이 기존 전자교육의 단점을 보완해 주는 대안적인 교수 학습방법으로 사용될 수 있음을 시사해 준다.

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