직렬-병렬 시스템의 중복설계 문제는 비용, 무게등을 고려한 다양한 제약 조건하에서 시스템의 신뢰도를 최대화하기 위해 하부시스템의 중복설계의 최적 개수를 결정해주는 것이다. 일반적으로 이 문제는 다루기 힘든 NP-hard 문제로 분류된다. 특히 Coit과 Smith가 제시한 문제에 대해 유전자 해법 등의 다양한 발견적 해법(Heuristic methods)들이 개발되었으나 이 문제에 대한 전역 최적해(Globally optimal solution)는 아직 알려져 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존의 해법들이 다루었던 이 문제에 대한 전역 최적해를 구하여 그 성능을 비교하고자 한다.
도계장에서는 항상 비품이 발생한다. 골절, 피부병변, 착색이상 등 여러 가지 상태의 계육이 비품으로 분류되어 큰피해를 입고 있다. 가까운 예로 미국의 경우 이에 대한 피해액이 연간 5천만 달러로 추산되고 있다. 국내에서는 이러한 문제 때문에 육계 담당 부서에서는 항상 비품에 대해서 스트레스를 받고 있다. 하지만 이러한 문제들이 정말 스트레스가 되는 원인은 사육 중에 발견되기보다는 도계 후에 발견되며, 이에 따라상품가치가 현저히 감소하고 추가적인 작업이 요구되기 때문일 것이다. 대부분의 회사들이 이 문제를 접하게 되면, 주로 곰팡이 독소 흡착제를 사용하는 것이 유일한 대책인 것으로 생각한다. 이런 경우엔 약품에 대한 효과는 잘 모르겠지만, 필자의 느낌으로는 일정한 시간이 흘러 자연스럽게(?) 해결되는 과정을 걷는 듯 하며, 관련 부서에서는 이 약제의 효과에 대해 판단하기보다는 일단 직면한 문제가 해결되었
다고 결과론적으로 만족하는 듯 하다. 필자는 이 지면을 통해 그 동안의 관점과는 다른 측면에서 이런 문제의 원인과 그 대책에 대해 간략히 논하고자한다. 도계장에서는 항상 여러 가지 비품들이 발생한다. 이 모든 것들을 논하기에는 너무 범위가 넓기 때문에 여기서는 독자들의 이해를 위해 비품들 중에서 등 부위의 상처와 복부의 상처(배꼽 닭)에 대해 국한하도록 하겠다. 아마도 이 부분외의 다른 비품들은 대부분 그 원인을 쉽게 추정할 수 있기 때문이다. 먼저, 독자들에게 질문하고 싶은 것이 있다. 이러한 비품들의 직접적인 원인은 무엇인가? 앞서 얘기한 것과 같이 각 회사들의 대책으로 이용되는 곰팡이 독소 흡착제를 보면, 곰팡이 독소가 가장 직접적인 원인으로 생각할 수도 있다. 하지만 결론적으로 직접적인 원인은 외상이다. 즉, 외부의 물리적인 작용에 의한 상처인 것이다. 이런 측면에서 볼 때 가장 직접적인 원인은 외상이며, 이 외에 깃털발육 이상(혹은 저하), 바닥상태 불량 등과 같은 사양관리 이상과 면역 억제성 질환 및 지혈능력의 저하 등이 직접적인 원인으로 인한 문제들을 더욱 악화시키는 간접적인 원인으로 작용한다.
오늘날 정보시스템 실패의 많은 원인이 기술적인 문제만을 중시하고 정보시스템과 관련된 조직, 또는 관리적인 요소들을 소홀히 하기 때문이라는 지적이 있다. 여러 MIS 학자들은 정보시스템 개발 시 이러한 기술적인 관점에로의 편중의 원인을 시스템 개발자들이 가진 편협된 준거체계(Frame of reference)에서 찾고 있다. 그러나 이러한 주장들은 아직까지 단순히 이론적인 단계에 그치고 있는데, 본 연구는 이러한 주장에 대한 실증적 근거를 제시하고자 한다. 그 방안으로 본 연구는 시스템 분석가의 준거체계와 시스템 개발 시 분석가가 발견하는 개발시의 문제의 유형간의 관계를 제시하고 있다. 본 연구의 결과 사회-기술적(Socio-technical)이거나 사회적인(Socio) 준거체계를 가진 분석가들이 기술적인(Technical) 준거체계를 가진 분석가들보다 더 조직적인 문제를 많이 발견하고 중시함이 나타났다. 그리고 통계적으로 유의하지는 않았지만, 사회-기술적인 시스템 분석가들이 사회적이거나 기술적인 준거체계를 가진 분석가들 보다 기술과 조직적인 문제 모두에 균형있는 관점을 유지하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 본 연구의 연구결과는 학문적이며 실무적인 시사점을 제시하고 있다. 우선 학문적 시사점을 살펴보면, 시스템 개발 현장에서 조직과 관리적인 관점의 문제가 소홀히 다루어지는 원인을 알아 볼수 있는 이론적 배경을 제공하고 있다는 것이다. 그리고 실무적 시사점은 보다 균형 있는 시각을 가진 시스템 분석가를 만들기 위하여 학교 프로그램에서 어떤 교과과정을 만들어야 하며, 또 기업의 정보시스템 관리자들이 평소에 어떤 문제들을 보다 많이 강조하고 상기시켜야 할 필요가 있는지를 알려 준다는 것이다.
지구 물리학이나 의공학 분야등에서 이용되왔던 전기비저항 탐사법은 관심 영역에 전류 입력을 가한 후, 그에 대한 전압 응답을 측정하여 관심 영역 내의 전기비저항 분포를 규명하는 방법으로서 역해석 문제의 범주에 포함된다. 따라서 일반적인 역해석 문제가 지니고 있는 해의 존재성, 유일성, 그리고 측정 데이터에 대한 해의 연속적 의존성이라는 기본적 문제들을 가지게된다. 이러한 역해석 문제의 해결에는 정확한 정해석 풀이법과 효율적인 역해석 방법이 요구되어진다. 본 논문에서는 정해석 방법으로 유한요소법을, 역해석 방법으로는 전체 최적점을 발견할 가능성이 높은 유전 알고리즘을 최적화 방법으로 사용하였다. 기존의 역해석 문제의 해결책으로 제시되어왔던 기울기 방법에 기반한 결정론적 최적화 알고리즘들이 지니고 있는 국소해로의 수렴, 즉 단순한 전기비저항 분포의 불연속성 확인이라는 한정된 정보의 획득을 넘어서 실제 전기비저항 분포와 가장 가까운 분포는 전체 최적점 근처에서 발견될 수 있음을 보이고자 한다. 이러한 전기비저항 분포의 역해석적인 규명을 간단한 2차원 수치해석문제를 풀어보므로서 확인해본다.
수학 문제 만들기를 통한 학생들의 사고와 태도를 알아보는 방법으로 본 연구에서는 5학년 학생들을 대상으로 하여 '생활 소재를 활용한 수학 문제 만들기'에 대해 연구를 하였다. 이를 위해 3가지의 생활 소재의 그림을 선정하여 문제 만들기 단계에 따라 문제 만들기를 실시하여 적용하였다. 생활 소재를 활용한 문제 만들기 활동을 통해 학생들의 수학적 사고와 수학적 태도가 어떻게 변하는지 알아보기 위해서 대구광역시 달서구에 위치한 N초등학교 5 학년 1개 학급을 연구반으로 선정하였다. 질적 사례 연구를 실시하였으며, 결과보다는 과정에 초점을 두었으며, 교사의 관찰, 피드백, 질문, 학생의 문제 만들기 결과물을 분석하여 학생들의 수학적 사고와 수학적 태도의 변화를 살펴보았다. 생활 소재를 활용한 문제 만들기 과정을 통해 학생들이 수학에 흥미를 가지고, 생활 속의 수학을 발견하고 능동적으로 해결할 수 있는 수학적 경험이 이루어졌다는 것을 알 수 있다. 연구의 결과 문제 만들기 활동에 처음 접한 학생들은 각자의 경험과 학습 수준에 따라 문제 만들기 능력이 차이가 있었으며, 문제 만들기를 어려워하였다. 아이들은 새로운 문제 상황을 찾아내어 문제를 만들고, 문제에 사용하는 수학 용어와 단위, 숫자의 사용이 점차 실제적이고 적절하게 되었다. 만든 문제의 수도 처음 보다 더 많이 만들어 내었고, 조건을 자세히 제시하거나 더 어렵게 만들기 위해서 노력하는 모습이 발견되었다.
실세계에서 발생하는 많은 문제들은 주어진 제약조건들을 만족하는 범위내에서 해를 찾는 제약만족문제(CSP)의 개념으로 설명될 수 있으며, 이러한 문제들의 해결을 위해 인공지능 및 OR 분야에서 활발한 연구가 계속 되어왔다. 본 연구는 대표적 논리언어인 prolog에서 유한이산 도메인 및 수치 제약조건의 해결을 위한 제약해결기에 대한 연구이다. 본 연구에서 구현된 제약해결기에서는 포워드체킹(FC)을 사용하여 조합적 문제를 효과적인 도메인 여과를 통해 탐색공간 및 탐색시간을 축소시키며, 또한 최적화 문제의 해결에 있어서도 그 문제에 주어진 목적함수와 FC의 장점을 조화 시킴으로써 최적해를 더욱 효과적으로 발견한다.
본 논문은 조립과 분리시스템이 혼합된 Fork-and-Join 시스템에서의 일정계획문제를 고려하고 있다. 최초 단계에서는 구성품단위로 분리가 발생하고 두 번째 단계에서는 부품생산단계에서 각 부품 또는 구성품이 서로 다른 설비와 경로를 통해 독립적으로 생산된 후 최종 조립단계로 이동하게 되고, 그곳에서 조립공정을 통해 제품으로 완성된다. 본 논문에서는 이러한 Fork-and-Join 시스템에서 최종완료시간(makespan)을 최소화 할 수 있는 발견적 해법을 제안하고 이 해법의 최악오차한계(worst-case error bound)가 2라는 것을 증명한다. 또한, 제안된 문제의 효과적인 3가지 하한값(lower bound)을 제시하고 다양한 수치실험을 통해 제안된 발견적 해법의 결과와 하한값과의 비교를 통해 제안된 해법이 성능이 우수함을 증명한다.
최근 인가되지 않은 컴퓨터에 대한 접근이 사회적으로 커다란 문제로 대두되고 있으며, 점차 파괴적인 상황으로까지 악화되어 가고 있다. 따라서 이러한 침입 행위에 대해 침입자들을 추적하여 경고를 줄 수 있는 보다 능동적인 대응이 필요하게 되었다. 이 문제에 대한 많은 해결책이 제시 되었으나 완벽한 대안이 되지는 못하고 있는 실정이며, 오히려 대부분의 경우 숙련된 시스템 관리자의 경험에 의존하는 경향이다. 따라서 침입의 경우에 대비해 어떠한 새로운 상황이 발생하더라도 시스템을 유지할 수 있도록 시스템 관리자들을 훈련시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 시스템 관리자들을 훈련하기 위하여 시뮬레이션 기반의 공격자 추적 시스템을 제안한다. 본 시스템은 가상의 지역 네트워크 환경에서 시스템의 간섭 없이 약속된 시나리오에 의한 공격 경로를 분석하고 다양한 형태의 공격 형태를 연습하고 배우는 기능을 제공한다. 이 시스템은 두 가지 주요 문제에 대해 학생들을 훈련시킨다. 첫째, 공격 형태를 발견하는 것이며, 둘째, 다양한 로그 데이터를 분석하여 공격이 이루어진 흔적을 발견해 내는 것이다. 시스템의 테스트 영역은 LINUX 기반의 환경으로 그 범위는 다양한 형태들의 로그 데이터들을 종합하여 분석하는 것으로 제한 한다.
본 연구에서는 생산능력의 제한이 있는 다계층(multi-echelon) 공급사슬에서의 효과적인 분배계획수립을 목적으로 한다. 수요 정보는 계획 기간(planning horizon) 동안 확정적인 형태로 주어지고 이러한 상황 하에서 전체 공급사슬에서 발생하는 재고유지 비용(holding cost)과 재고이월 비용(backorder cost)의 합을 최소화하는 분배 문제의 해법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 총비용을 최소화하는 각 노드별 분배량을 결정하기 위해서 look-ahead 기법을 사용한다. Look-ahead 기법을 통해 분배 계획 수립 시 해당 기간의 수요 정보뿐만 아니라 미래 수요를 함께 반영함으로써 생산능력 제한에 효과적으로 대처할 수 있도록 하였다. Look-ahead 기법을 적용하기 위해 본 문제를 단일 기계 일정계획(single machine scheduling) 문제로 전환하고 이에 대한 효율적인 발견적 기법을 제시한다. 또한 제안된 발견적 기법의 성능을 평가하기 위해 다양한 실험 조건하에서 제안된 알고리듬과 기존의 미래 수요를 고려하지 않는 계층 재고 정책(echelon stock policy)의 결과를 비교하여 본 연구의 우수성을 입증하였다.
챗 GPT 는 음성 혹은 문자로 사람과 대화할 수 있는 컴퓨터 프로그램인 챗봇(ChatBot) 중 하나이다. 최근 챗 GPT 의 사용자가 급격히 증가하면서 다양한 문제점과 한계가 발견되고 있다. 본 논문에서는 챗 GPT 를 활용 시 발생하는 문제와 한계에 대하여 살펴본다. 챗 GPT 의 문제점에는 챗 GPT 로 악성코드를 작성하는 사이버 범죄, 개인정보 침해 문제, 챗 GPT 로 과제 작성, 타인에게 챗 GPT 와 대화한 내용이 보이는 보안의 취약점이 발견되는 등이 있다. 챗 GPT 의 한계로는 실시간 학습 불가, 아는 것과 모르는 것의 구분 불가, 저작권 침해와 편향성과 같은 것이 있다. 본 논문이 챗 GPT 의 해결 가능한 문제를 신속하게 해결하고 남아있는 한계에 대한 잠재적인 해결책을 파악하는 데 도움이 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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