• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.1
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• pp.59-77
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• 1998

정보의 중요성과 함께 컴퓨터를 중심으로 급속하게 발전한 정보기술은 정보를 가공하고 의사결정에 도움을 주며 전략적 차원에서 우위를 가지게 하는 역할을 하였고 조직의 구조를 근본적으로 개편하였다. 이로 인해 새로운 개념인 '가상기업'을 창출하였다. 본 논문은 정보화 사회에 기업의 경쟁력을 극대화할 것으로 예상되는 가상기업의 모델을 제시하고 실제적인 가상기업 구축방법을 제시하는 목적이 있다. 먼저 아직 초기 단계의 개념인 가상기업의 개념 정립을 위해 인터넷 자료와 문헌 연구를 통하여 가상기업에 대한 모델을 제시하였고 모델에서는 기존 연구들을 종합하여 가상기업의 정의를 내리고 정의를 중심으로 특징과 단점을 제시하였다. 다음으로 퍼지이론을 응용하여 가상기업의 구축방법을 제시하였다. 구축방법으로는 퍼지이론이 크게 세 부분에 적용이 된다. 첫째로 퍼지이론이 사용되는 부분은 현재의 업무를 분석하여 기존의 업무와 유사성을 찾는 작업이다. 분석된 업무를 통해 제시된 기준을 이용하여 기존의 업무와 유사한 성격을 가진 기존 업무를 찾고 이 업무를 효과적으로 수행 한 팀들을 찾는 작업이 이루어진다. 둘째로 각 팀의 능력을 상대적으로 평가하는 방법에 퍼지 Rank Ordering 방법을 사용한다. 여러 팀이 기존의 업무를 수행한 결과 나타날 때 각 팀의 이번 업무에서 요구하는 기준에 상대적으로 만족하는 정도를 파악한다. 마지막으로 퍼지 종합적 평가 방법을 이용하여 가상조직의 업무에 적절한 팀을 찾아내는 작업을 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.14 no.3
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• pp.109-131
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• 2008

Ubiquitous Smart Space(USS) like u-City has been expected to create a high added value. However, developing USS has a high risk because it should use future technologies and development methodologies that have been never tried in the past. Hence, it has to be considered thoroughly in the very first stage of development. Moreover, USS usually uses several ubiquitous computing technologies combinationally because of the nature of USS. Despite of this, existing technology selection methodologies or technology evaluation methodologies only focus on a single technology. This leads us to develop a methodology of optimal technology combination for developing a specific USS. The purpose of this paper is to propose the methodology and to apply it to develop a real USS. We use portfolio theory and constraint satisfaction problem to determine an optimal technology combination. We also apply our methodology to the national ubiquitous computing project which carries out at present to validate it.

• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.137
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• pp.17-17
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• 1993

대개의 회사업무는 기획으로 시작해서 기획으로 끝나는 경우가 대부분이다. 서점 실용서코너에는 지능개발도서와는 다른 차원에서 정보의 아이디어화를 돕는 책들이 선을 보이고 있다. 기획력 배양의 실제적인 훈련을 비롯해서 정보채집과정 등을 재미있게 소개하고 있는 이들 도서는 독자들에게 대중의 욕구 변화에 따른 발상의 전환을 요구하고 있다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.5
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• pp.601-605
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• 2010

In this paper, we propose a GBL(Game Based Learning) content of intelligent tutoring capability. The objective of our GBL content is to learn the Karnaugh Map which is generally used to simplify boolean functions. Our GBL content well-motivates learners with interesting game-based scenarios and also, through an intelligent tutoring module, gives learners adaptive feedbacks such as hints and explanations while maintaining learners' contextual immersion. Additionally, we identified significant improvement in terms of learning effectiveness by analyzing the test results of two (experimental and controlled) student groups learning the Karnaugh Map.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.16-18
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• 2003

웹서비스는 개방성.호환성.재활용성.유연성등 이기종 시스템간의 호환성이 뛰어나 분산연동을 위한 차세대 대안책으로 급부상하고 있다. 또한, XML을 기반으로하여 개발언어나 플랫폼에 종속되지 않고 다수의 개발업체가 참여하여 핵심 표준(SOAP, WSDL, UDDI)이 폭넓게 수용되고 채택돼 동적인 연동을 통한 분산 서비스를 지원한다. 그러나, 실제적으로는 요청체계에서 서비스 서버의 고정화로 인해 동적인 연동이 제한을 받는다는 것은 주지의 사실이다. 본고에서는 고정된 지원서버의 서비스제공이 불가한 경우에서도 유사도 개념을 도입한 UDDI의 유사 시스템을 제공할 수 있는 지능형 동적바인딩을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.761-764
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• 2020

본 논문에서는 라이프로그 데이터를 기반으로 한 행동인식 결과로부터 일상생활의 활동유형을 분석하는 기술에 대해 제안한다. 실제 일상생활 중에 수집한 가속도 센서 데이터만을 이용하여 분석한 행동인식 결과를 정적-동적 행동으로 분류된 특징 벡터로 나타내었고, 이를 클러스터링하여 6개의 대표 활동유형으로 분류하였다. 50명의 사용자 데이터를 분석하여 정적-동적 활동의 비율에 따른 활동유형을 분류함으로써 실제 라이프로그 데이터로부터 일상생활 활동유형을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.220-224
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• 2000

데이터 마이닝란 대량의 실제 데이터에서 묵시적이고 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 작업이다. 본 논문에서 서로 관계가 정의되지 않은 데이터베이스의 각 테이블간에서 필요한 정보를 추출 또는 가공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 마이닝 기법인 연관 규칙은 어떤 사건이 일어나면 다른 사건이 일어나는 관련성을 의미하는 것이고, 제시된 규칙 기반의 데이터 마이닝 기법은 연관 규칙의 한 분야로서 데이터를 규칙 맞게 분류하는 기법이다. 이런 마이닝 기법을 구현하기 위해 인공지능 분야의 규칙 기반의 전문가 시스템을 사용하였고, 실 시스템인 GDS(Grating automatic Drawing System)에 적용하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.7
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• pp.291-301
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• 2014

This study is a descriptive research of investigating the correlation between new nurses' nursing performance, emotional intelligence, self-resiliency and core self-evaluation. The subjects were 114 new nurses working for less than 12 months at two different hospitals with over 800 beds located in Gyeonggi-do. Between July and November, this study collected the data measured by using a structured questionnaire survey for nursing performance, emotional intelligence, self-resiliency and core self-evaluation. As a result, it was found that there was a difference in the degree of nursing performance according to new nurses' education level, job satisfaction, and working position task satisfaction, and that the higher the emotional intelligence, self-resiliency and core self-evaluation were, the better the nursing performance was. As for emotional intelligence, education level, core self-evaluation and job satisfaction, it was found that they were variables to well predict the degree of nursing performance, and explained 33% of variance in nursing performance. Accordingly, it is necessary to provide actual field-adaptive training education including emotional intelligence and core self-evaluation other than nursing performance from new nurses' orientation in consideration of education degree and job satisfaction.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.3
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• pp.111-116
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• 1995

본 논문의 목적은 Cao의 퍼지 추론에 기초한 퍼지 시스템이 Universal Approximator임을 증명함으로써 Cao의 퍼지 시스템을 비선형 모델링 문제에 적용하기 위한 이론적 토대를 제공하는 것이다. 즉 우리는 Cao의 퍼지 논리 시스템을 특별한 형태로 수식화하고 수식화된 Cao의 퍼지는 논리 시스템이 임의의 비선형 함수를 충분히 정확하게 근사할 수 있다는 것을 보인다. 이와 같이 증명된 이론은 Cao의 퍼지 시스템이 실제의 공학적 문제에 어떻게 성공적으로 적용되었는지를 설명할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.391-394
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• 2002

진화 연산(Genetic Algorithm)은 최적화 분야에서 사용되는 강력하면서도 일반적인 방법이다. 이러한 진화 연산의 일반성은 진화 연산에서 사용되는 기본 연산자들이 문제에 대한 정보를 필요로 하지 않는 것에 기인하고 있기에, 실제 구현시에는 여러 파라미터들을 문제에 맞게 정해 줌으로써 성능 향상을 죄할 수 있다. 이러한 파라미터의 조절은 보통 시행착오를 거쳐 행해지나, 실행시에 동적으로 파라미터를 학습하는 적응적 진화 연산도 연구되어 왔다. 본 논문에서는 진화 연산에서의 파라미터 학습 과정을 강화 학습 과정으로 공식화하고 강화 학습을 사용한 적응적 진화 연산 구현을 제안한다.