• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2012년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.413-414
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• 2012

본 논문에서는 C-rate, 온도, SOC (State-of-Charge, 잔존용량)를 고려하여 NiMH 배터리를 모델링하였고, 시뮬레이션 결과를 배터리 실험 결과와 비교하였다. 제안한 배터리 모델은 1차 테브난 등가회로를 기반으로 구성하였으며 Matlab/Simulink 환경에서 구현하였다. 모델을 구현하기 위한 실험으로는 정전류, 펄스전류 실험을 하여 가변온도와 다양한 C-rate에서 변하는 파라미터를 도출하였고, 도출한 파라미터는 룩업 테이블을 이용하여 배터리 모델에 적용하였다. 제안된 배터리 모델을 짧은 시간동안 불규칙하게 변하는 전류 패턴에 대한 시뮬레이션과 실험 파형을 통하여 배터리 모델의 성능을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.539-541
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• 2019

오프라인 소비자의 의사결정은 크게 라이프스타일, 동기, 개성, 학습 등 개인적인 영향요인과 문화, 기후, 가족 등 기타 상황적 요인을 포함하는 환경적 영향요인에 의해 결정된다. 이러한 요인들을 입력 값으로 하는 다양한 딥러닝 모델을 이용한 소비예측 연구들이 진행되고 있다. 딥러닝을 이용한 예측모델을 사용하기 위해서는 먼저 요인들이 의사를 결정하는데 있어 얼마나 상관관계가 있는지 파악하는 작업이 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 다양한 상관관계 분석모델을 이용해 소비 의사결정 요소 중 기후, 문화와 같은 상황적 요인과 소비와의 상관관계를 도출하고, 기후, 문화를 대변하는 미세먼지 데이터와, SNS 버즈량 데이터와 소비데이터를 학습하는 소비예측 LSTM모델을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.245-247
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• 2021

최근 코로나 19로 인하여 온라인 강의가 증가하고 있으며 이를 활용한 학습 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 학습 분석 중 학습 결과에 영향을 미칠 수 있는 학습 활동 데이터를 수집하여 학습 결과를 예측하는 모델을 설계하고자 한다. 예측 모델은 기계학습을 이용하며 이전 학기의 학습 결과 데이터를 학습시켜 학습 결과에 영향을 미치는 학습 활동 데이터를 도출한다. 도출된 데이터를 이용하여 차후 학습자의 학습 결과를 예측한다. 학습 결과를 예측하기 위한 모델로 딥러닝의 DNN을 활용한다. 향후 연구로는 예측한 결과를 바탕으로 학습자의 학습 동기 부여와 학습 지도 방향을 정하는 것이다.

• 서비스연구
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• 제10권3호
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• pp.119-138
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• 2020

과거의 제조업 중심 산업경제시대와는 다르게 서비스경제시대는 무형재화중심, 지식보편화, 욕구확장 등의 특징을 가지며 경제의 근간이 되는 많은 것들이 변화하고 있다. 과거에는 환경이 변화하는 속도가 빠르지 않았기 때문에 변화된 환경을 분석한 후 기업에 필요한 인재상을 도출하더라도 오랜 기간 조직에 바람직한 인재상을 유지할 수 있었지만 최근에는 환경 변화 속도가 빨라 선제적으로 인재상을 구축하여 적용하지 않으면 효과적인 경영을 하기 어려운 상황이 되었다. 따라서 본 논문에서는 데이터 분석에 의한 기술적(Descriptive) 방식의 인재상 모델 연구가 아닌 바람직한 인재상 모델 도출을 위한 규범적(Normative) 연구를 수행하였다. 현 시대의 특성과 인류사회의 본질을 분석하여 인재상 모델 구축에 반영하였다. 우주의 공통원리, 동양의 대표사상, 서양의 대표사상을 반영하여 인재상의 기본 모델을 구축하였다. 현대 서비스경제시대에 맞는 인재상을 도출하기 위해 현대 경제사회와 현대정신을 분석하여 반영하였다. 도출된 모델은 조직의 두 대립자인 경영자와 직원이 치열한 상호작용을 하며 변증법적으로 균형을 이루어가는 모델이다. 즉 현대 조직에서의 바람직한 인재는 경영자의 역할을 함께 수행해야 하며, 현대 조직의 경영자상과 인재상은 동전의 앞뒷면처럼 서로 연결되어 있는 구조라고 할 수 있다. 인재상의 철학을 인간관, 역사관, 사회관, 경제관, 경영관 등 5개 차원으로 제시하였으며, 인재상 모델은 주인성, 이성성, 지혜, 고객지향성, 혁신성, 유연성, 자율성, 협업성 등 8개 요소로 도출하였다. 또한 본 연구에서는 일반적인 인재상 모델이 기업의 근무형태에 따라 달라질 수 있음을 제시하였으며, 향후 각 기업에 인재상을 반영하기 위한 구체적이고 실증적인 후속 연구들이 필요하다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권2호
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• pp.209-216
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• 2023

본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 피나무림의 임지생산력지수와 수확예측모델을 도출하기 위하여 수행되었다. 피나무의 임지생산력을 알 수 있는 지위지수는 Schumacher 모델로서 파라미터를 도출하였으며, 이 결과로서 지위지수분류곡선도를 작성하였다. 국내 피나무림 지위지수 분포는 8~16 범위에 있는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로하여 흉고직경과 수고를 추정하는 생장모델은 Chapman-Richards 모델과 Weibull 모델을 이용하여 각각 도출하였다. 추정 모델의 적합도는 각각 0.32, 0.11로 나타나 일반적으로 볼 때 낮은 값이었으나, 추정식의 잔차가 "0"을 중심으로 고르게 분포하여 식을 적용하는데는 문제가 없을 것으로 판단되었다. 피나무림의 임분축적 변화에는 흉고단면적과 지위지수가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 두 가지 인자를 적용시켜 피나무림의 수확모델을 도출하였으며, 모델에 대한 설명력은 약 94%로 높게 나타났다. 그리고 이들 수확모델의 잔차에 대한 정규성 및 자기상관 등에 대해서도 검증한 결과 문제가 없는 것으로 나타났다. 최종적으로 피나무림의 생장모델과 수확모델을 이용하여 임시로 활용할 수 있는 임분수확표를 제작하였으며, 이 자료에 의하면 피나무림이 70년생이 될 때, ha당 축적은 약 208 m³ 이 될 것으로 예측되었다. 본 연구의 결과가 밀원자원 및 목재로서 활용가치가 높은 피나무림에 대한 경영의사결정에 도움이 되기를 기대한다.

• 벤처창업연구
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• 제3권2호
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• pp.1-29
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• 2008

본 연구의 목적은 새로운 창업교육프로그램의 모델을 도출하여 창업대학원의 사례에 적용시켜 개선방안을 도출하는데 있다. 먼저 국내학자들이 창업교육에 대한 선행연구를 검토하고 이를 바탕으로 국외학자들의 창업교육에 대한 관점을 이론적 배경으로 하였으며, 미국의 창업교육대학원과 일본의 창업교육대학원의 교육프로그램을 분석하여 새로운 창업교육프로그램의 모델을 도출하였다. 창업교육프로그램의 모델은 창업교육의 이론적 범위, 교육체계 및 실천적 모델을 도출하였으며, 이를 창업대학원의 사례에 적용하여 개선방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 교육기관의 교육목적 및 교육대상에 따라 세부교과목은 변경될 수 있으나, 일반적으로 창업교육프로그램을 개발하는 과정에 대한 지침을 제공해 줄 수 있으며, 특정 목적에 합당하게 체계화된 교육의 교과과정을 개발하는데 적용시킬 수 있는 통찰력을 제공해 줄 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.589-597
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• 2003

본 논문은 디지털 TV방송 서비스를 중심으로 디지털 TV 방송 서비스 수익모텔을 도출하고 이를 T-commerce의 주요 어플리케이션과 매핑시켜 수익주체별 어플리케이션 통합전략 수립을 위한 기본 틀을 제시한다. 본 논문은 이를 통해 수익모델과 T-commerce의 통합적 모델을 도출함으로써 사업자별, T-commerce 어플리케이션별 수익모델 전개방향을 제시하며 각 사업별 제공사례를 통합모델의 틀 안에서 살펴본다. 주요 결과를 보면 방송사업자는 프로그램과 관련된 양방향 광고나 시청자와의 적극적인 참여를 활용한 수익창출에 보다 역점을 기울이는 전략이 필요하며 또 한편으로는 컨텐츠 사업자와 미들웨어 사업자와의 전략적 제휴를 통해 플랫폼 사업자로서의 강점을 최대한 활용하여야 할 것이다. 컨텐츠 제공자는 수수료 수익모델 중심에서 탈피하여 적극적인 서비스 제공 수익모델 개발에도 주안점을 두어야 할 것이며 미들웨어 사업자는 시스템 사용료나 컨설팅 둥의 수익모델보다는 양방향 서비스 제공을 겨냥한 새로운 서비스 개발에 역점을 두어야 할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.181-183
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• 2012

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험(Simulation) 모형의 기반이 된다. 본 연구에서는 이러한 의미 기반 지식모델을 통합에 있어 텍스트 마이닝을 통해 도출된 토픽(Topic) 모델 간 통합 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 통합된 의미 기반 지식모델은 토픽 간의 구조적 규칙과 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 등 관계적 의미분석이 가능하며 대규모 비정형 문서의 의미 분석과 활용에 실질적인 기반 연구가 될 수 있다.

• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.23-32
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• 2004

본 연구는 사용자의 시지각 프로세스에 대한 분석을 통해 시선추적 과정을 이해하고, 인간의 정보처리 모델을 기반으로 휴리스틱 가이드라인을 도출하여, 실무에서 적용할 수 있는 인터페이스 디자인의 일반적인 원리를 발견하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 인간의 시각 특성을 이용한 시선추적 시스템을 실험에 적용하여, 상향처리와 하향처리의 시지각 프로세스를 파악하고 인간의 정보처리 모델을 근거로 디자인을 위한 적용점을 분석하였다. 사례 연구로 인터랙티브 미디어를 실험하여 시선의 동선 및 고정점을 통해 사용자의 관심을 확인하고, 사용자의 인지과정을 이해하기 위한 단서를 효과적으로 얻을 수 있었다 그리고, 인간 행위의 각 단계와 정보처리 모델을 기반으로 다섯 가지의 휴리스틱 가이드라인을 도출하였으며, 이를 통하여 디자인 실무에서 직접 적용할 수 있는 인터페이스 디자인의 일반적인 원칙을 발견할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.23-26
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• 2023

본 논문에서는 서술형 수학 문제 풀이 모델의 숫자 대소관계 파악을 위한 명시적 자질추출방식 Explicit Feature Extraction(EFE) Reasoner 모델을 제안한다. 서술형 수학 문제는 자연현상이나 일상에서 벌어지는 사건을 수학적으로 기술한 문제이다. 서술형 수학 문제 풀이를 위해서는 인공지능 모델이 문장에 함축된 논리를 파악하여 수식 또는 답을 도출해야 한다. 때문에 서술형 수학 문제 데이터셋은 인공지능 모델의 언어 이해 및 추론 능력을 평가하는 지표로 활용되고 있다. 기존 연구에서는 문제를 이해할 때 숫자의 대소관계를 파악하지 않고 문제에 등장하는 변수의 논리적인 관계만을 사용하여 수식을 도출한다는 한계점이 존재했다. 본 논문에서는 자연어 이해계열 모델 중 SVAMP 데이터셋에서 가장 높은 성능을 내고 있는 Deductive-Reasoner 모델에 숫자의 대소관계를 파악할 수 있는 방법론인 EFE 를 적용했을 때 RoBERTa-base 에서 1.1%, RoBERTa-large 에서 2.8%의 성능 향상을 얻었다. 이 결과를 통해 자연어 이해 모델이 숫자의 대소관계를 이해하는 것이 정답률 향상에 기여할 수 있음을 확인한다.