본 논문은 사회적 협동조합과 소셜 프랜차이즈에 대한 정의, 특성, 성공요인 등을 선행연구를 통해 분석하고, 각 모델별 현직자 인터뷰를 통해 모델의 차이를 규명하여, 현재 국내에서의 소셜 프랜차이즈가 활성화 되지 못하고 있는 현상을 분석해보고자 한다. 이를 통해 현 상황에 대한 진단 뿐 아니라 소셜 프랜차이즈의 본질적 목표인 사회적 영향력 확대를 위해서 갖추어야 할 제반사항에 대해 고찰해 보고 나아가 사회적 협동조합과 함께 소셜 프랜차이즈 모델의 성장에 유의미한 제언을 하고자 본 연구를 진행하고자 한다. 연구의 독창성과 연구적 가치를 위해 소셜 프랜차이즈 및 사회적 협동조합 관련자 들에 대해 심층 인터뷰를 진행하고자 하며, 각 사업 모델별 목표, 조직구성, 운영방식, 사업확장 방식 등을 확인하여 두 모델간의 공통점과 차이점을 분석하고 이를 통해 소셜 프랜차이즈의 목표에 대한 정립과 국내 소셜 프랜차이즈의 활성화를 위한 이론적, 실무적 인사이트를 제공하고자 한다.
Rotation period is one of the most important derived management goals in steering the production in even aged stands. This paper describes specially the determination of the optimal rotation period using the normal forest model, which is usually derived from optimization studies. In order to draw more near the real forest situation the target forest model was introduced. The target forest model by including production risks is more realistic in forest production than the normal forest model. The optimal rotation period was determined using the target forest model. And the optimal rotation period derived with the normal forest model and the target forest model were compared each other. These model calculations were carried out with data, which was investigated in korean pine stands in experiment forest of College of Forestry in Kangweon National University.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.327-328
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2019
본 논문에서는 레일리 페이딩 채널 모델하에서 평균데이터 전송률을 최대화 할 수 있는 목표 데이터 전송률을 분석하였다. 같은 무선채널환경에서 목표 데이터 전송률이 높아질수록 오류 없이 전송될 확률은 낮아진다. 반면, 목표 데이터 전송률이 낮아지면 오류 없이 전송될 확률은 높아지지만, 한번에 보내는 데이터 양이 작아지게 된다. 따라서, 주어진 무선 채널 환경을 최대로 활용하기 위해서는 오류 전송 확률과 목표 데이터 전송률을 고려하여 최대 평균 데이터 전송률을 얻기 위한 조건에 대한 분석이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 평균 데이터 전송률을 정의하고, 이를 최대화하기 위한 목표 데이터 전송률을 분석하였다. 분석 결과는 몬테카를로 모의 시뮬레이션을 통하여 정확성을 증명하였다.
많은 소비자 행동은 목표 지향적 행동으로 볼 수 있다. 이처럼 목표가 소비행동에서 차지하는 비중이 높다보니 최근 들어 목표자체에 대한 연구와, 목표의 추구와 성취에 있어 태도의 역할에 대한 연구에 상당한 관심이 집중되고 있다. 그런데 지금까지의 태도연구는 주로 이성적인 행동에 그 초점이 맞추어져 왔으며 그 대표적 모델은 Fishbein과 Ajzen의 이성적 행동이론이다. 이성적 행동이론이 소비행동을 설명하는데 많은 기여를 했으나 목표지향적 행동을 설명하는데는 어느 정도 한계가 있다고 지적된다. 이 논문에서는 이성적 행동과 목표지향적 행동과의 차이점들을 살펴보고 목표지향적 행동을 설명하는 새로운 연구모형으로서 시도이론을 소개하였다. 또한 시도이론에 대한 실증 분석의 결과들을 제시하고 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.151-153
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2001
Q-Learning과 같은 기본적인 강화 학습 알고리즘은 문제의 사이즈가 커짐에 따라 성능이 크게 떨어지게 된다. 그 이유들로는 목표와의 거리가 멀어지게 되어 학습이 어려워지는 문제와 비 지향적 탐색을 사용함으로써 효율적인 탐색이 어려운 문제를 들 수 있다. 이들을 해결하기 위해 목표와의 거리를 줄일 수 있는 계층적 강화 학습 모델과 여러 가지 지향적 탐색 모델이 있어 왔다. 본 논문에서는 이들을 결합하여 계층적 강화 학습 모델에 지향적 탐색을 가능하게 하는 탐색 보너스를 도입한 강화 학습 모델을 제시한다.
Collective Adaptive System is an adaptive multi-agent system which accomplishes its goal by collaborating various agents. Because the collective property of the Collective Adaptive System is accomplished by the goal of the system being based on collaboration, testing the goal accomplishment and their interactions among heterogeneous agents is important. This paper presents a feasibility study of applying a model-based testing approach using task-based test model to a Collective Adaptive System. This paper describes additional information to be applied for Collective Adaptive System for future studies. To analyze our approach, we applied the proposed approach to a smart home system as a case study; our results indicated that we can systematically derive test cases to check whether the Collective Adaptive System successfully achieved its goals by modifying and extending the existing task model.
Self-adaptive systems (SASs) can change their goals and behaviors to achieve its ultimate goal in a dynamic execution environment. Existing approaches have designed, at the design time, utility functions to evaluate and predict the goal satisfaction, and set policies that are crucial to achieve each goal. The systems can be adapted to various runtime environments by utilizing the pre-defined utility functions and policies. These approaches, however, may or may not guarantee the proper adaptability, because system designers cannot assume and predict all system environment perfectly at the design time. To cope with this problem, this paper proposes a new method of dynamic decision making, which takes the following steps: firstly we design a Dynamic Decision Network (DDN) with environmental data and goal model that reflect system contexts; secondly, the goal satisfaction is evaluated and predicted with the designed DDN and real-time environmental information. We furthermore propose a dynamic reflection method that changes the model by using newly generated data in real-time. The proposed method was actually applied to ROBOCODE, and verified its effectiveness by comparing to conventional static decision making.
현대사회에서 정보기술의 급격한 발전은 사회전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있으며, 이러한 변화 속에서 국민에게 보다 편리하고 효율적인 행정서비스를 제공하려는 정부의 노력도 끊임없이 진행되고 있다. 전자정부 11대 중점과제의 하나인 "4대 사회보험 정보연계시스템 구축" 사업은 2002년부터 운영 중에 있으나, 정보연계사업 고유의 성과를 평가하는 체계가 마련되어 있지 못한 실정이다. 평가체제의 미비는 사업목표의 객관적인 달성정도를 파악할 수 없을뿐 아니라 향후 달성목표치 설정을 위한 기준선정이 불가능하며, 나아가 대국민 서비스의 질적 향상을 극대화 하는데 필요한 객관적인 자료의 부재로 이어진다. 본 연구는 4대 사회보험 정보연계시스템이 구축목표에 부합되게 운영되고 있는지를 평가하는 지표가 필요하며, 그 필요성에 따라 IT조직 및 기술에 관한 성과평가기법인 IT-BSC 성과평가모델을 활용하여 4대 사회보험 정보연계시스템의 특성에 최적화된 성과평가모델을 제안하고자 한다. 제안된 성과평가모델는 4대 사회보험 정보연계시스템의 성과평가지표로 활용됨으로써 향후 운영방향설정 및 목표달성도 측정의 주요한 정보로 활용될 것이다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.113-116
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2006
본 본문은 Arnold 방정식, Chua's 방정식과 같은 여러 종류의 카오스 회로를 이동 로봇에 내장하여 카오스 이동 로봇을 구성하고 이 카오스 이동 로봇이 어느 임의 평면을 카오스 궤적을 가지고 탐색하다가 목표물을 만나면 목표물을 집중 탐색하는 방법을 제시하고 그 결과를 검증 하였다. 목표물 탐색을 위해서 BVP 모델을 이용하여 목표물로 가정하여 카오스 제적을 가지고 집중적으로 탐색하도록 하는 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였으며 이에 대한 타당성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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