• 한국통신학회논문지
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• 제38C권4호
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• pp.344-350
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• 2013

초기 디자인 단계에서 효율적인 디자인 의사결정을 위해서는 지오메트리에 대한 고려가 필수적이다. 하지만 중요한 의사결정은 지오메트리에 대한 효율적 분석이 가능한 BIM모델 보다는 여전히 대화나 물리적 모델, 제스처를 통해 이루어진다. 본 논문은 실시간 BIM분석을 위한 BIM 모델과 물리적 모델의 연동을 제안한다. 두 모델이 실시간으로 연결되는 시스템 프레임워크를 통해 건축가는 디자인 초기 단계에서 부터 BIM 모델을 효율적으로 활용할 수 있다. 이 프레임워크는 건축가들이 설계 초기 단계에서부터 마지막 단계까지 컴퓨터의 기술을 활용한 동적인 의사결정을 가능하게 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.64-67
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• 2002

인터넷 기반의 전자상거래에 참여하는 판매자와 구매자는 가격, 마진 등 다양한 거래조건들을 가지고 협상 (negotiation)을 진행하는 경우가 많다. 그러나, 기존연구에서는 대부분 가격과 거래량과 같은 두 개 미만의 정량적 (quantitative)인 거래조건을 중심으로 협상을 진행하는 방안을 중점적으로 다루었다. 그 결과, 단순한 실험적 문제에 대해서만 협상지원이 가능했고, 실세계의 전자상거래 협상과정에서 발생할 수 있는 다중 협상 요인들간의 동적인 변화를 고려하지 못했다는 지적을 피하기 어렵다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여 전자상거래 판매자와 구매자가 웹 상에서 다차원적인 거래조건을 가지고 실시간으로 시뮬레이션을 하면서 보다 동적으로 협상을 수행할 수 있도록 퍼지 멤버심 함수와 AHP 추론기법을 이용한 전자상거래 협상지원 (Fuzzy AHP Negotiation support. FAHP-NEGO) 메커니즘을 제안하고자 한다. 실험결과, 협상에 필요한 정량적인 값과 판매자와 구매자의 주관적인 의사결정 행동양식이 반영된 보다 동적인 협상을 진행할 수 있었다. 따라서, 본 연구결과는 향후, 전자상거래 협상에 있어서 보다 현실적인 협상을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.145-154
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• 2004

본 논문에서는 실시간으로 화물차량의 위치와 상태정보가 의사결정자에게 전달되며 핸드폰 등을 이용하여 의사결정자와 운전자의 쌍방향 의사소통이 가능한 시스템 하에서 동적으로 들어오는, 즉 미리 알 수 없는 운송의뢰에 대하여 즉각적으로 최적의 차량운행 계획을 수립하고 이를 새로운 정보에 따라 지속적으로 개선할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이러한 동적 시스템 하에서 운송의뢰의 성격은 TL(truckload)로 한정하였으며 각 화물은 출발지, 도착지 그리고 배송에 대한 시간제약이 주어진다. 의사결정자는 이러한 화물에 대한 정보를 미리 알지 못하며 인터넷이나 전화 등의 매체를 이용하여 운송의뢰가 들어오는 즉시 운송가능여부를 응답하고 주어진 운송의뢰를 최적의 차량에 배당하며 각 차량에 대한 최적의 운송계획을 수립한다. 이러한 차량의 운송계획은 새로운 정보나 상황에 따라 변화할 수 있다. 이러한 동적 문제에 대하여 본 논문에서는 휴리스틱적 방법론과 최적화 기법의 장점을 취합한 2단계 하이브리드 알고리즘을 제시하고 대규모의 차량군을 다룰 수 있는 기법을 개발하였다. 또한 제안된 다양한 알고리즘에 대하여 시뮬레이션을 통한 실험결과를 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.276-278
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• 2006

인간의 감성은 의사결정과 의사소통에 있어서 중요한 역할을 한다. 감성의 생성과 표현은 성격에 의해 영향을 받는다. 이와 같은 감성과 성격을 반영한 로봇은 보다 자연스러운 표현과 효율적인 의사소통을 할 수 있다. 본 논문은 상태방정식과 출력 방정식으로 구성된 성격을 고려한 감성 시스템을 제안한다. 상태방정식은 외부자극으로부터 감정을 생성하고, 출력방정식은 성격과 환경을 반영하여 감정의 표현 강도를 결정한다. 감성시스템에서 성격은 입력된 자극을 통한 성격 5요인이론에 언급된 5요인의 값을 변화시킴으로써 학습된다. 또한 고전적 학습방법으로 자극을 학습하여 감정의 형성에 영향을 주는 자극의 수를 증가시킨다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.3-8
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• 2002

기존의 건설지원시스템은 주로 문자정보를 대상으로 구축되어 지형이나 공간정보와 같은 실세계에 대한 정보를 제공하는데 취약점이 있으나, GIS(Geographic Information System)는 이러한 문제에 대해 공간정보의 제공뿐만 아니라 설계지원시스템과 연계하여 효율적이고 체계적인 정보의 분석 및 지원 기능을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이에 더하여 다양한 네트워크의 구축 및 이를 통한 정보서비스의 발전은 GIS의 제공방식과 내용을 변모시키고 있으며 네트워크 상에서 즉각적으로 사용자에게 다양하고 동적인 GIS 솔루션을 제공할 수 있는 Web GIS의 활용이 확산되고 있다. 본 연구에서는 건설진행상황을 즉각적으로 확인하고 실시간으로 업무보고 및 업무지시를 수행함으로써 원격공정관리를 가능하게 하고, 나아가 단지 문서적인 업무보고에만 의존하여 보고자의 의도에 따라 수동적으로 의사결정을 내리던 관행에서 벗어나 Web GIS에 기반한 건설공사 정보관리시스템을 개발함으로써 건설공사 현황을 직관적으로 판단하고 의사결정을 내릴 수 있는 시스템을 구축하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.20-30
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• 2005

혐기성 균의 동정과정은 업무영역 전체에 복잡성이 존재하며, 전문가의 비정형적인 경험적 지식을 주로 이용한다. 따라서 이와 같은 불완전한 지식체계를 시스템 내부에 표현하고 또한 사용자의 입장에서 진화하는 지식의 추가가 가능하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 실질적으로 임상에서 이용이 가능하도록 혐기성 균을 모델로 임상의사결정지원시스템을 개발하여 원인 균 동정과정 시 동정경로 설정 및 해답의 도출에 조언이 가능하도록 하였다. 앞으로 혐기성 균뿐만 아니라 실제 진단검사의학과에서 분리빈도가 높은 호기성균을 포함하는 전체 세균을 대상으로 하는 확대된 영역의 임상의사결정지원시스템이 개발되면 전문가의 견해에서 정적, 동적, 지식을 제공해 줄 수 있는 기반이 되고, 이를 위해 본 연구가 기반으로 활용될 수 있을 것이다.

• 산업융합연구
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• 제20권8호
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• pp.77-84
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• 2022

본 연구는 기계 학습 기반의 자동 분류 기법을 적용함으로써 유망 기술의 선정 과정에 활용할 수 있는 의사결정 지원 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구 수행을 위해 전체 시스템의 아키텍처를 구축하고 세부 연구 단계를 진행하였다. 우선, 유망 기술 후보 아이템을 선정하고 빅데이터 시스템을 활용하여 추세 데이터를 자동 생성하였다. 기술 발전의 개념 모델과 패턴 분류 체계를 정의한 후 자동 분류 실험을 통해 효율적인 기계 학습 방안을 제시하였다. 마지막으로 시스템의 분석 결과를 해석하고 활용 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 동적 시간 와핑(DTW) 기법과 k-최근접 이웃(kNN) 분류 모델을 결합한 DTW-kNN 기반의 분류 실험에서 최대 87.7%의 식별 성능을 보여주었으며, 특히 추세의 변동이 심한 'eventual' 정의 구간에서는 유클리디언 거리(ED) 알고리즘 대비 39.4% 포인트의 최대 성능 차이를 보여주어 제안 모델의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 시스템이 제시하는 분석 결과를 통해, 대량의 추세 데이터를 입력받아 유형별로 자동 분류하고 필터링하는 과정에 본 의사결정 지원 시스템을 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국게임학회지
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• 제6권1호
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• pp.61-63
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• 2009

가상환경에서 다양한 객체 요소들이 휴먼 캐릭터와 서로 상호작용을 한다. 이것은 휴먼 모션 애니메이션에 영향을 준다. 기본모션데이터는 동적, 고정된 객체의 접촉 상태, 지면과의 관계에 따라 영향을 받는다. 모션이 적절히 수정되지 않으면 불규칙, 비합리적인 표현이 생성될수 있다. 본 논문은 모션 데이터 커브를 추적하고 적절히 장애물 객체의 속성을 포함하는 관절데이터를 추적한다. 상호작용의 결과에 적절히 응답하여 데이터를 수정한다. 본 논문은 애니메이션 시나리오상에서 상호작용하는 객체를 위한 동적 제어 메커니즘을 설계하는 기법을 제시한다. 특정한 규칙을 이용하여 의사 결정할 수 있는 지능형 에이젼트에 기반한 구조로 에이젼트 시스템을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제14권1호
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• pp.47-66
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• 2008

본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 요구사항 변화에 따른 동적 다중 에이전트들의 의사결정 지원을 위한 유비쿼터스 의사결정지원시스템 포털(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)을 제안한다. u-DSS 포털은 의사 결정과정에서 발생할 수 있는 데이터의 의미적 충돌 해결을 위한 지능형 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM), 데이터 충돌 해결을 위한 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)과 지식정제모듈(Knowledge Refinery Module, KRM)들을 포함한다. 즉 제안된 모듈들은 다중에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결을 지원한다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지의 통합을 위해, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. KRM은 문제 해결과정에서 생성된 가상의 온톨로지 뷰를 재사용할 수 있도록 정제하는 역할을 수행한다. 따라서 본 연구에서 제안된 알고리즘은 고객의 요구사항을 최우선으로 하는 유풀필먼트(u-Fulfillment) 시스템에 적용되었으며 그 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1365-1375
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• 2016

일상생활 환경 속에서 자율적으로 동작하는 서비스 로봇에게 가장 필수적인 능력 중 하나가 동적으로 변화하는 주변 환경에 대한 올바른 상황 인식과 이해 능력이다. 다양한 센서 데이터 스트림들로 부터 신속히 의사 결정에 필요한 고수준의 상황 지식을 생성해내기 위해서는, 멀티 모달 센서 데이터의 융합, 불확실성 처리, 기호 지식의 실체화, 시간 의존성과 가변성 처리, 실시간성을 만족할 수 있는 시-공간 추론 등 많은 문제들이 해결되어야 한다. 이와 같은 문제들을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇을 위한 효과적인 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 방법을 제시한다. 본 논문에서는 상황 지식 관리와 추론의 효율성을 극대화하기 위해, 저수준의 상황 지식은 센서 및 인식 데이터가 입력될 때마다 실시간적으로 생성되지만, 반면에 고수준의 상황 지식은 의사 결정 모듈에서 요구가 있을 때만 후향 시-공간 추론을 통해 유도되도록 알고리즘을 설계하였다. Kinect 시각 센서 기반의 Turtlebot를 이용한 실험을 통해, 제안한 방법에 기초한 동적 상황 관리 및 추론 시스템의 높은 효율성을 확인할 수 있었다.