동적 공급사슬망은 복잡하고 다양한 이해관계를 가진 기업들로 구성되어 있다. 다수의 구매자로부터 주문 의뢰가 동시다발적으로 발생하므로 하위 구성원들은 경쟁적 관계에 놓이게 된다. 그러므로 최적의 공급사슬구성을 위해서는 수평적 경쟁 관계를 고려하여 구성주체들간의 협력관계를 통해 이를 해결하여야 한다. 지금까지의 스케줄링 문제에서는 상위의 구성원이 하위 구성원들을 일방적으로 선택하는 의사결정이 이루어졌으나 본 문제에서는 구성원간의 협력관계에서 에이전트를 통한 다자간 협상을 통해 공급사슬 전체의 최적화를 구성하는 방법론을 제시한다. 본 협상방법론은 단일기계에서 상이한 납기일, 조기생산(earliness), 지연생산(tardiness)을 동시에 고려하였으며 전체 공급사슬의 평균절대편차(Mean Absolute Deviation)의 최소화를 목적으로 하고 있다. 본 협상방법론의 효과성을 증명하기 위해 분지한계법(Branch & Bound)과 비교하고, 알고리즘 구현을 통해 구매자 협상방법론의 최적화 여부를 실험을 통해 증명하였다.
Malicious(악의적인) + Code 즉, 악의적인코드를 포함한 소프트웨어라는 의미로 줄여 Malware(Malicious + Software) 라고 불리는 악성코드는 최근 네트워크와 컴퓨터의 급속한 발전에 따라 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이다. 폭발적인 증가율 추세를 보이고 있는 악성코드의 위협을 대비하기 위해 악성코드에 대한 분석이 필요한데 그 분석의 종류로는 초기분석, 동적 분석, 정적분석으로 나누고 장, 단점을 정리하였다. 또한 악성코드 대량화에 따른 효율적인 분석과 빠른 의사결정을 위한 악성코드 유사도에 대한 연구를 소개하고 API Call Sequence와 분류된 API를 이용한 악성행위 유사도 판별법을 제시하고 실험하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 급속한 의사결정이 가장 중요한 헬스 케어 환경에서 새로운 패러다임이다. 동적인 환경에서 이질적인 장치로부터 얻어지는 정보는 고수준의 복합성을 지니며 융합(fusion)의 필요성을 강조하게 된다. 컨텍스트 기반 유비쿼터스 환경에 대한 이해는 존재하는 프라이버시 관련성을 약화시킨다. 본 본문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 프라이버시가 향상된 컨텍스트 기반 정보 융합을 위한 시스템과 프레임워크 구조를 표현한다. 제안하는 설계에서 프라이버시란 복합적인 데이터 엔터티로 캡슐화되는 매개변수의 집합으로서 정의된다. 본 논문에서는 응급의료서비스에서 기대되는 의료 서비스를 지원해 주는 데이터 융합 설계를 고안해 내는 것을 목표로 하는 동시에 프라이버시 위험을 감소시키고자 한다.
본 연구에서는 낙동강수계 일별 운영 계획 수립을 위한 저수지군 최적 연계운영 모형(CoMOM, Coordinated Multiple Reservoir Operating Model)을 개발하였다. 이를 위하여 동적 네트워크 흐름 모형을 기반으로 한 다중목적 혼합 정수 목표계획 모형 (MOMIGP, Multiple Objective Mixed Integer Goal-Programming)을 수립하였다. 이 모형은 월말 목표 수위 및 운영 제약 등을 목표 계획법으로 구성하였으며, 일별 운영의 특성을 고려하여 하도추적의 효과를 반영하였고, 선형화된 발전함수를 이용하여 발전량을 최대화 하도록 한 후 정확한 발전량을 사후에 산정하였다. 이와 같이 수립된 수학 모형을 GUI를 비롯한 프로그램(CoMOM)으로 개발하여 사용자가 편리하게 수행 할 수 있도록 하였다. 이 프로그램은 의사결정자의 운영 목표와 의도를 효과적으로 반영할 수 있도록 대화형 목표 계획법을 구현하였으며, 상충되는 여러 목적에 대하여 가능한 파래토(Pareto) 최적해를 제시하고 의사결정자가 가장 선호하는 해를 선택하도록 대화형 다중목적 계획법 CBITP(Convex hull of individual maxima Based Interactive Tchebycheff Procedure)를 활용하여 구현하였다. 한편 객체지항적 프로그램 기법을 활용하여 수계 내의 노드(저수지, 수요지, 발전소 등)를 추가 하거나 삭제 할 수 있도록 하여, 다른 수계로의 확장이 용이하도록 개발하였다.
태양광 발전 시스템의 고장검출은 고장으로 인해 발생되는 기술적 및 경제적 손실을 최대한 줄이기 위한 첨단 기술로 각광을 받고 있다. 본 논문은 푸리에 신경회로망과 확률론적 의사결정법을 이용한 태양광 발전 시스템의 새로운 고장진단 알고리즘을 제안한다. 우선 태양광 시스템의 동적 모델링을 위하여 최급강하 기반 최적화 기법을 통해 신경회로망 모델을 구성하며 GLRT 알고리즘을 이용하여 태양광 시스템의 확률론적 고장검출 기법을 제안한다. 제안한 고장검출 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 태양광 고장검출 테스트베드를 제작하여 실시간 실험을 실시하였으며 이 때 태양광으로부터의 신호는 직류 전력선 통신을 이용하였다.
본 논문에서는 다양한 연구 활동을 유도하기 위해 구축된 지능형 학회 관리 시스템의 설계 및 구현 사례를 다루었다. 본 시스템은 회원 정보와 학회활동 기록 등의 데이터를 기반으로 데이터마이닝을 수행하여 데이터마이닝 과정에서 나타난 여러 유용한 학회활동 규칙들을 생성함으로서 회원들과 효과적으로 상호작용 할 수 있도록 했다. 데이터마이닝은 여러 기법들 중 의사결정나무알고리즘(Decision Tree Algorithm)을 사용했다. 분석된 정보를 이용해 사용자 위주의 운영정책과 동적 인터페이스를 제공하기 위한 웹사이트 개인화 계획을 제시한다.
현재 능동적인 조명제어와 관리기술이 연구되어 상용화되고 있다. 아파트 단지 등 복합 지능공간에서 유비쿼터스 서비스 기술을 응용하여 다중 지능 공간을 관리하는 시스템을 구축하여 활용하면, 에너지 사용 관련 의사결정을 지원 하고, 에너지의 효율을 높이며 생활의 안락함을 최적의 상태로 유지할 수 있을 것이다. 이를 위해서 지그비 메쉬망을 통해 수집된 전력 데이터를 가공하고, 상황에 적합한 서비스를 검색하기 위한 기능을 제공하는 분산형 자율 제어 미들웨어 및 에너지 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 지능 공간에서 유비쿼터스 서비스 제공을 위한 홈 서버 등의 플랫폼에 기반한 소프트웨어로 탑재되어 양방향 통신이 가능하고 다양한 무선 센서노드와 제어 네트워크, 에너지 디스플레이 디바이스 등을 활용하여 에너지 사용 관련 의사결정을 지원하는 분산형 자율제어 미들웨어 및 실시간 스마트 에너지 정보시스템(DDLEMS)을 설계 한다.
기존의 건설지원시스템은 주로 문자정보를 대상으로 구축되어 지형이나 공간정보와 같은 실 세계에 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 대하여 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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.27-36
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2014
많은 응용분야에서 통계분석을 이용하여 의사결정을 뒷받침하는 정보를 얻는다. 그러나 PC용 통계분석 프로그램은 경제적인 부담과 시간 및 위치의 제한을 받는다. 이를 최소화하기 위하여 인터넷을 이용하여 서버 PC의 통계분석 프로그램을 사용하거나, 웹브라우저를 이용하여 통계분석 프로그램을 사용할 수 있는 웹기반 시스템이 개발되어 왔다. 그러나 기존 웹기반 시스템의 연구는 특정 통계분석 프로그램을 사용하여야 하거나 서버에 저장된 자료에 대해서만 이루어 졌다. 자료가 수정되거나 새로 생성되면 서버관리자가 다시 자료를 탑재하여야만 통계분석이 가능하였다. 이를 개선하기 위하여 웹에서 사용되어 지는 HTML, java, JSP 등의 언어를 사용하여 동적 (動的) 자료에 대해서도 통계분석이 가능한 웹기반 시스템을 개발하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.255-267
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2011
국내 정치적 사회적 경제적 요인 및 국제 정치 상황, 해외 경제 동향 등의 요인들을 비롯한 IMF이후의 금융시장 개방에 따른 외국투자자본의 유출입으로 인하여 한국 금융시장의 불확실성은 더욱 증가되었다. 특히 투자자들은 의사결정에 더 많은 혼돈을 겪게 되었고 투자 시 도움을 줄 수 있는 보다 유용한 도구들을 필요로 하게 되었다. 본 연구는 시스템 트레이딩을 이용하여 선물시장에서 거래 할 때 최적의 매매 타이밍을 알아보고 이에 적합한 전략을 알아보는 것이 목적이다. 패턴인식 알고리즘인 동적 시간 와핑 (DTW; Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용하여 빈도별 (10분, 30분, 60분, 일 별) 유사 패턴을 찾아내고 최적의 매매 타이밍을 분석한다. 이를 위해 주식시장의 대표적인 패턴들을 알아보고, 유사한 패턴을 보이는 기간을 DTW를 이용하여 빈도별로 분석한다. 유사한 패턴들의 검증을 위해 기술적 지표들의 개별 전략을 적용한 거래 시뮬레이션을 실시한다. 시뮬레이션 결과 대부분 30분 데이터에 적용된 전략들이 높은 수익률을 가져왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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