• 한국조경학회지
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• 제24권1호
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• pp.79-96
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• 1996

본 연구의 목적은 공간의사결정보조체계를 도시 시설중의 하나인 공원배분계획에 이용하여 현재 이용되고 있는 공원 배분 계획의 결점을 보완하는데 있다. 두 가지 요소 즉 이용자 행태 및 효율성과 형평성을 고려한 정책이 공원 배분계획에 주요한 역할을 하는데 본 연구에서는 효율성과 형평성을 중심으로 공원배분계획을 살펴 보고자 한다. 이를 위해서 지리정보체계를 이용한 공간의사결정보조체계가 이용되었는데, 이는 많은 양의 데이터나 계산을 물론 가중치, 계획 기준 등 변수를 변화시켜 봄으로서 여러 가지 대안을 쉽게 평가할 수 있어 공원배분계획에 도움을 주기 때문이다. 도시 공원을 위한 GIS 응용 공간의사결정보조체계의 유용성은 원형 연구를 통해 살펴 보았다. 원형은 여러 가지 유형중 도시 근린공원을 이용하여 도시 지역을 모사한 것이다. 원형연구에서 UPLDSS의 모델들이 다단계 및 다목적 계획을 잘 수행할 수 있음을 보여주었다. 즉, UPLDSS는 계획가가 계획 목적에 따라 여러 가지 다른 시나리오를 만들어 그에 따른 대안을 구축하고 평가하는데 도움을 줄 수 있다. 이것을 특히 계획가가 여러 가지 대안 중 어느 대안이 우수한지 쉽게 평가하기 어려울 때 계획가의 의사결정에 도움을 준다. 그리고 본 연구는 다른 위계의 공원 계획에도 이용될 수 있음은물론 다른 도시 시설물의 배치에도 이용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.682-687
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• 2005

본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 5가지 특징을 추출한 다음 약품에 대한 생물의 행동 패턴 반응에 대하여 의사결정나무를 적용하여 패턴의 인식 및 분류를 하였다. 생물의 행동패턴을 대변하는 물리적인 특징인, 속도, 방향전환 각도, 이동거리에 대하여 각각 중간이상속도비율 FFT(Fast Fourier Transform), 2차원 정사영 면적, 프렉탈 차원, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 5가지의 특징변수들을 사용하여 의사결정나무 모델을 구성한 다음 생물의 약품 첨가에 대한 반응을 분석하였다 또한 결과에서는 기존의 생물의 행동패턴 구분에 쓰였던 전형적인 기법(conventional methods) 보다 본 연구에서 적용한 의사결정나무가 생물의 행동패턴이 가지는 물리적 요소에 대한 독해력을 가짐을 보임으로써 특정 환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.12-19
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• 2016

최근 생산성 향상의 필요성과 함께 시장 환경 변화에 따른 극오지 및 격오지 공사 수행의 필요성으로 인하여 플랜트 프로젝트에서의 모듈러 공법 적용이 확대 추세에 있다. 그러나 모듈러에 대한 실질적인 이해부족과 관련 시스템의 부재로 실제 프로젝트의 모듈러 공법 적용은 어려운 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 사업 초기단계에 프로젝트의 시공 방식(Stick-Built, Modular) 결정을 지원할 수 있는 의사결정 모델을 제시하고자 하였다. 이를 위해 모듈러 적용의 이점과 장벽에 대한 분석을 실시하였고, 프로젝트 및 모듈러 공법의 특성과 사업초기단계 가용데이터를 고려하여 총 6개의 모듈러 공법 의사결정인자를 이용하는 의사결정 지원 모델을 개발하였다. 본 연구에서 제시하고 있는 의사결정 모델은 사업 초기 단계에서 가지고 모듈러 적용 가능성을 1차적으로 평가하였다는 점에서 기획 단계에서 플랜트 프로젝트의 모듈러 공법 적용을 고려하는 하나의 도구로써 활용이 가능할 것이라판 단된다.

• 한국조경학회:학술대회논문집
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• 한국조경학회 2006년도 추계 학술논문발표회 논문집
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• pp.38-40
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• 2006

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권6호
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• pp.677-682
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• 2014

본 연구에서는 데이터 마이닝의 방법인 의사결정나무와 인공신경망을 이용하여 리튬 이차전지의 전류밀도 특성에 대해 핵심 설계 인자를 도출하고 비교하였다. 먼저 의사결정나무-인공신경망 모델을 이용한 설계방법으로, 비선형성을 나타내는 초기 극판 설계인자들 중에 의사결정나무 모델을 통해 주요 설계 인자를 도출한 다음 인공신경망을 이용하여 설계인자들 간의 중요도와 전류밀도와의 가중치 분석을 수행하였다. 두 번째 방법은 인공신경망 모델만을 이용한 방법으로, 초기 설계인자들을 별도의 주요 인자 도출 과정 없이 모두 인공신경망을 구축하는데 사용하여 전류밀도와의 연관성 및 가중치를 분석하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제18권6호
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• pp.98-108
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• 2017

최근 모듈러 공법을 활용한 중 고층 건축 기술이 개발되면서 현장 시공 오차 관리의 중요성이 부각되었다. 모듈러 공법은 공장 생산 특성 때문에 현장에서 시공 오차를 조정하는 것이 매우 제한적이다. 따라서 시공 오차를 사전에 예방하기 위해서는 모듈러 공법 특성을 반영한 관리 방안이 필요하며 각 단계별 공사 참여자의 의사 결정이 중요하다. 이에 본 연구에서는 모듈러 공사 시공 오차 요인을 분석하고, 시공 프로세스 기반의 시공 오차 관리 방안 의사 결정 지원 모델을 제안하였다. 본 연구의 결과물은 모듈러 공사 참여자가 시공 오차 관리 방안을 도출하는데 가이드라인 역할을 할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.55-62
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• 2011

최근 건설 시공 업무가 다양화되고 현장이 대형화됨에 따라 현재 건설현장의 시스템으로는 모든 상황을 실시간으로 관리하고 모니터링 하는데는 한계가 있어 이에 대한 체계적인 계측관리 방안이 요구되어 지고 있다. 이에 본 연구에서는 USN 기술 중 건설현장에 적용할 때 가장 중요한 USN기술 중 하나인 네트워크 기술을 선정하였다. 도출한 요소들을 바탕으로 각 요소들의 쌍대비교를 통해 각 기준에 따른 요소들의 중요도를 산정하였다. 산정한 중요도를 종합하여 각 기준 및 상황을 고려하여 의사결정 지원모델 매트릭스를 작성을 통해 건설현장 토공사 계측 시 고려사항에 따른 중요도를 정량적으로 평가하여 의사결정을 지원할수 있는 모델을 제시하였다. 본 연구의 결과는 건설현장 토공사 계측관리를 위해 USN기술 적용 시 상황에 맞는 기술을 선택 할 수 있는 판단의 기준 및 척도로 활용이 가능하며, USN기술 도입을 통해 현장의 지능화 및 관리 효율 극대화를 가져올 것으로 기대한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.228-234
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• 2023

고품질 소프트웨어의 요구 증가로 국제표준, 산업 기능안전(IEC 61508), 자동차(ISO 26262), 무기체계 내장형 소프트웨어 지침 등 품질 인증 요구가 많다. 스타트 업, 벤처, 중소 업체들은 비용 및 인력 측면에서 체계적인 품질 획득이 어려움이 있다. 그들 업체에게 자동 테스트 케이스 생성은 비용, 시간, 인력 문제에도 소프트웨어 품질을 향상할 수 있는 해법으로 제시 될 수 있다. 이를 위해, 시스템 및 소프트웨어 설계 검증이 가능한 "의사 결정표" 기반 테스트 케이스 자동화를 제안한다. 이는 OMG의 표준 기법인 메타모델과 모델 변환 기법을 사용해 각각 의사 결정표(Model)와 테스트 케이스(Text)의 메타모델 설계 및 모델변환을 정의한다. 즉 의사 결정표 입력으로 테스트 케이스 발생 자동화이다. 이를 통해 MC/DC 커버리지등도 쉽게 적용 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.845-848
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• 2021

최근 화석연료의 급격한 사용에 따른 자원고갈이나 환경오염과 같은 문제들이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 높아지고 있다. 태양광 에너지는 다른 에너지원에 비해 고갈의 우려가 없고, 부지 선정의 제약이 크지 않아 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효과적으로 사용하기 위해서는 태양광 발전량에 대한 정확한 예측 모델이 필요하다. 이를 위한 다양한 딥러닝 기반의 예측 모델들이 제안되었지만, 이러한 모델들은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 들여다보기가 어렵다. 의사결정에 대한 설명이 없다면 예측 모델의 결과를 완전히 신뢰하고 사용하는 데 제약이 따른다. 이런 문제를 위해서 최근 주목을 받는 설명 가능한 인공지능 기술을 사용한다면, 예측 모델의 결과 도출에 대한 해석을 제공할 수 있어 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 모델의 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 Long Short-Term Memory(LSTM)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHapley Additive exPlanation(SHAP)을 통하여 설명하는 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.801-811
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• 2016

자가적응형 시스템은 다양한 환경에서 시스템의 목표를 달성할 수 있도록 스스로 행동이나 세부 목표 등을 바꿀 수 있는 능력이 요구된다. 기존의 관련 연구들은 목표의 만족도를 평가하고 예측하기 위한 유틸리티 함수 및 각 목표를 만족시키기 위한 정책들을 설계 시에 결정하여 런타임의 다양한 상황에 적응한다. 그러나 설계 시점에서 시스템이 배치될 환경에 대해 완벽히 예측할 수 없기 때문에 적절한 적응성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 상기의 문제에 대응하기 위해 시스템 상황 정보를 나타내는 환경정보와 목표모델을 동적 결정 네트워크로 설계하고, 이에 실시간 환경정보를 반영하여 목표의 만족도를 평가하고 예측한다. 또한 실시간 정보를 통한 설계된 모델의 갱신 기법과, 해당 기법에 기반하여 동적 환경에 적절히 대응 가능한 자가적응형 시스템을 위한 동적 의사결정 기술을 제시한다. 제안 방법론의 검증을 위해 로보코드에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.