• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.87-98
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• 2019

모순에 대한 일반적인 생각은 모순을 해결 가능성이 전혀 없는 공집합이나 논리적으로 틀린 것이다. 두 가지 대안 중에서 어느 쪽도 바람직하지 못한 결과를 초래하는 딜레마는 그 안에 숨어 있는 모순을 해결해야 하므로 해결이 어렵다. 하지만 이런 특성으로 인해 역설적으로 모순 해결은 혁신적이고 창의적인 문제 해결로 간주 되어왔다. 문제의 해법을 모순 해결의 관점에서 분석하는 트리즈(TRIZ)는 그동안 컴퓨터보다는 인간의 관점에서 문제 해결 방법으로 사용되었다. 트리즈처럼 모순 해결 중심으로 문제를 분석하는 나비 모형은 문제 해결의 자동화 관점에서 기호 논리학을 이용하여 모순 문제의 유형을 분석하였다. 모순문제유형별 구체적 해결전략을 적용하기 위해 본 연구에서는 의사결정트리 기반의 나비 알고리즘을 설계하였다. 본 연구는 파이선 tkInter를 바탕으로 주어진 모순 문제의 구체적 해결전략을 찾아 사용자들에게 제시하는 시각화 도구를 개발하였다. 개발한 도구를 검증하기 위하여 중학교 3학년 학생들이 나비 알고리즘을 학습한 후, 나무지지대의 모순 문제를 분석하도록 하였다. 학생들이 새로운 해결책을 찾아 발명대회에 참가하여 대상을 받았다. 본 연구에서 개발한 의사결정트리 기반 나비 알고리즘은 문제 해결 초기에 문제의 해결공간을 체계적으로 줄여주어 시행착오 없이 모순 문제를 해결하는데 도움을 줄 수 있다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1995년도 추계학술대회논문집
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• pp.37-37
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• 1995

CNS의 인간공학적 실험 평가 항목중 중요 요소의 하나인 운전원의 인지적 작업부하(정보입력, 의사결정, 및 정서적 부하)를 평가하기 위해 인지적부하를 부과할 수 있는 사건 시나리오 구성방법, 피실험자에 대한 훈련 방법, 실험과 디브리핑을 통한 운전원 행위 및 사건 경위 기록 체계를 개발하였다. 운전원 행위자료 데이타베이스에는 특정 요소행위 시점, 관측행위 분류, 사용된 표시장치, 의사결정내용, 사용된 조종장치, 조종행위분류, 운전원간 의사소통 내용, 정서상태, 표시장치 및 조종장치의 사용편의성 여부 및 불편이유, 주요사건 발생시점에 관한 정보가 기록되었다. 운전중 CNS 운전원에 제시되는 자극의 변화에 수반되는 운전원의 생리적 변화를 측정하여 이로부터 운전원이 받는 정신부하를 측정하는 체계를 개발하였다. 이를 위해 ECG, EEG, 호흡패턴,피부온도, 수평EOG, 수직EOG, 심박률, 및 호흡률의 생리변수에 대한 측정이 이루 어졌으며 각각의 신호를 초당 100개씩 샘플링하여 A/D 변환하고 정신부하 추정 알고리즘을 거쳐 정신부하 여부를 판정하는 점수를 구하였다. 다차원의 정신부하 판정 점수는 OR gate에 의해 통합되어 정신부하 발생시점과 함께 정신부하데이터베이스에 기록되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3304-3310
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• 2010

연구는 가격 및 수요 불확실성하의 강건한 (robust) 생산 및 수송 전략을 수립함으로써 수요 및 가격 불확실성이 존재하는 TFT-LCD 제조업 공급사슬망의 의사결정 문제를 해결하고자 한다. 품질로 구분되는 제품들의 생산, 재고 및 물류에 관한 의사결정을 조정하기 위해, 본 연구에서는 생산용량 제약, 해상/항공 수송 리드타임 및 용량 제약 등의 현실적인 제약조건들을 반영하는 확정적 모델을 정의하고, 시나리오 모델을 이용하여 수요 및 가격 불확실성을 함께 반영하는 확률적 혼합정수선형계획법모형들을 개발한다. 또한 개발된 확률적 모형들의 robust 솔루션을 도출하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 그리고 이들 모형들로부터 산출된 솔루션의 성능을 실험을 통하여 다양한 시나리오 하에서 평가하도록 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.25-32
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• 2013

국제적 경쟁이 치열해지고 급속한 기술발전이 진행되고 있는 기업환경에서 좋은 정보시스템 인력을 선발하고 평가할 수 있는 방법은 매우 중요한 이슈이다. 그럼에도 불구하고 정보시스템 인력이 보유해야 할 지식과 스킬에 대해서는 많은 연구가 진행되었지만 이들 인력을 선발하고 평가하는 방법에 대해서는 그렇지 못한 것이 사실이다. 인력 선발은 정성적인 측정치와 정략적인 측정치 모두를 포함하는 다기준 의사결정 문제인데 본 연구에서는 정보시스템 인력의 스킬, 능력, 지식에 기초하여 이들의 선발과 평가 과정에서 이들을 분류할 수 있는 모형을 제시하였다. 본 모형은 신경망 알고리즘 모형에서 도출한 것으로서 Jaccard 선택함수 기반의 퍼지 ART 알고리즘을 적용하였다. 실제 인사자료를 활용하여 제안된 모형의 사용 용이성과 효과성을 검정해 본 결과 본 접근방법이 필드에서 충분히 활용될 수 있는 것으로 판단되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.370-381
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• 2012

다기준 의사결정 연구는 평가기준이 상이한 다수의 선호도로부터 최선의 대안을 찾는 방법으로 실시간 재난 탐지, 센서를 이용한 서식 모니터링 등의 응용환경에서 활용되어 왔다. 최근 유효시간 데이터 스트림 응용환경에서 각 객체들이 개개의 유효시간을 가지므로, 기존의 슬라이딩 윈도우보다 다기준 의사결정 방법, 즉 스카이라인 질의 수행에 더 많은 연산이 필요한다. 본 연구에서는 유효시간 데이터 스트림에서 스카이라인 질의를 수행하는 TI-Sky 알고리즘을 제시한다. 실시간 환경에서 새로운 객체가 생성되고 소멸되기까지 유효한 객체들을 관리하고 스카이라인 질의를 수행하기 위해 파티션단위의 시간 지배관계를 제시한다. 객체의 생성과 유효시간, 지배관계에 따라 시간지배관계를 갱신하며 다양한 방법으로 사멸객체를 제거하여 수행성능을 향상 시켰다. 실험을 통해 TI-Sky가 다양한 데이터 상에서 기존 연구보다 뛰어난 성능으로 스카이라인 질의를 수행하는 것을 증명하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.47-56
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• 2023

메자닌 상품은 채권과 주식의 성격을 모두 가진 금융 투자 상품인데 주로 등급이 낮은 회사가 유동성을 확보하기 위해 금융시장에서 발행한다. 따라서 메자닌 상품에 투자하는 사채권자들은 해당 회사가 발행하는 메자닌 상품에 투자하면 주식으로 전환하는 여부와 함께 주식으로 전환하고자 하는 시점에 대해서 의사결정을 해야 한다. 예컨대 메자닌 상품의 투자자와 발행회사는 투자자의 전환권 행사 여부와 시점에 대한 의사결정 문제가 가장 중요한데 이를 위한 투자 판단 지표가 매우 부족하므로 직관적이거나 정성적인 판단에 의존할 수밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 주요 업종별 주식 전환 행사가 완료된 총 2,000개의 학습 데이터와 200개의 예측 실험 데이터로 구분하고 인공신경망 모델을 통해서 메자닌 행사 알고리즘을 설계하고 성능을 분석한다. 본 주제는 금융 분야에서 관심이 높은 메자닌 상품 행사의 난제를 인공신경망 기술을 적용하여 과학적으로 해결하는 방법론을 제안했다는 점에서 그 의의를 갖는다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제5권3호
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• pp.205-212
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• 2004

본 논문에서는 다양한 연구 활동을 유도하기 위해 구축된 지능형 학회 관리 시스템의 설계 및 구현 사례를 다루었다. 본 시스템은 회원 정보와 학회활동 기록 등의 데이터를 기반으로 데이터마이닝을 수행하여 데이터마이닝 과정에서 나타난 여러 유용한 학회활동 규칙들을 생성함으로서 회원들과 효과적으로 상호작용 할 수 있도록 했다. 데이터마이닝은 여러 기법들 중 의사결정나무알고리즘(Decision Tree Algorithm)을 사용했다. 분석된 정보를 이용해 사용자 위주의 운영정책과 동적 인터페이스를 제공하기 위한 웹사이트 개인화 계획을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.143-146
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• 2018

서명기반 악성코드 탐지는 악성 파일의 고유 해싱 값을 사용하거나 패턴화된 공격 규칙을 이용하므로, 변형된 악성코드 탐지에 취약한 단점이 있다. 기계 학습을 적용한 악성코드 탐지는 이러한 취약점을 극복할 수 있는 방안으로 인식되고 있다. 본 논문은 정적 분석으로 n-gram과 API 특징점을 추출해 특징 벡터로 구성하여 XGBoost, k-최근접 이웃 알고리즘, 지지 벡터 기기, 신경망 알고리즘, 심층 학습 알고리즘의 일반화 성능을 비교한다. 실험 결과로 XGBoost가 일반화 성능이 99%로 가장 우수했으며 k-최근접 이웃 알고리즘이 학습 시간이 가장 적게 소요됐다. 일반화 성능과 시간 복잡도 측면에서 XGBoost가 비교 대상 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.69-76
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• 2011

온라인 중개 서비스 시스템에서 원하는 고객을 상호 매칭시키는 기능은 핵심 역할 중의 하나이다. 매칭은 정보검색과 같이 한쪽의 의사만으로 결정되는 단방향과, 양쪽 사용자의 의사를 모두 고려하는 양방향 방식이 있다. 기존의 양방향 방식은 사용자가 상대에 대한 관심을 직접 입력하여야 하므로 입력의 번거로움 뿐만 아니라 상대가 나에 대해 관심을 입력하지 않은 경우는 서비스 활용이 어렵다는 문제점이 있었다. 따라서 본 연구는 퍼지 알고리즘을 이용하여 시스템이 상대의 흥미를 자동으로 계산하도록 하여 양방향 방식을 자동화 하고자한다. 개발된 퍼지 알고리즘의 구인/구직 정보매칭 결과가 모두 95%이상의 취업알선가능률을 보였다. 또한 실 서비스에 구축하여 도입효과를 분석한 결과 취업활동 동기 부여에 통계적으로 유의미한 긍정적인 효과가 나타났다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.321-328
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• 2007

데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.