• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.360-361
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• 2017

본 논문에서는 웹 또는 앱을 통해 제공되는 무한한 정보 중에서 사용자들에게 필요한 건강 관련 정보를 맞춤형으로 제공하기 위해서 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 추천 알고리즘을 설계한다. 그리하여 집단 지성 알고리즘과 의사 결정 나무를 활용하여 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 추천 서비스를 이용하는 사용자들의 자가건강진단 정보를 활용하여 웹상의 URL 정보를 토대로 맞춤형 정보를 분석, 추천하는 알고리즘의 유용성을 제시한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권10호
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• pp.865-870
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• 2005

선박 침수 사고의 경우, 선박의 운용 책임자가 취할 수 있는 대응방안이 한정되어 있어 정확한고 신속한 의사결정을 위해서는 기존의 안전관련 시스템을 활용한 효율적인 의사결정 지원 시스템이 필요하다. 수밀 및 준수밀 문, 격벽 밸브, 배수 펌프 등과 같이 침수 사고 시작동하는 대부분의 시스템들은 침수가 선박 전체로 전파되는 것을 막도록 충분한 구획분할 정도를 확보하는데 목적이 있다. 침수 시나리오가 파국적이지 않다고 가정하더라도 발라스트 탱크의 사용은 침수 전파 방지와 선박 안정성을 향상하기 위한 매우 효과적인 방안이 될 수 있다. 본 논문에서는 침수 손상 시 최적의 대응방안을 위해 채워져야 하는 발라스트 탱크들을 선정하고, 각 발라스트 탱크의 수위를 결정하는 최적화 알고리즘을 기술한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.75-80
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• 2005

선박 침수 사고의 경우, 선박의 운용 책임자가 취할 수 있는 대응방안이 한정되어 있어 정확한고 신속한 의사결정을 위해서는 기존의 안전관련 시스템을 활용한 효율적인 의사결정 지원 시스템이 필요하다. 수밀 및 준수밀 문, 격벽 밸브, 배수 펌프 둥과 같이 침수 사고 시 작동하는 대부분의 시스템들은 침수가 선박 전체로 전파되는 것을 막도록 충분한 구획분할 정도를 확보하는데 목적이 있다. 침수 시나리오가 파국적이지 않다고 가정하더라도 발라스트 탱크의 사용은 침수 전파 방지와 선박 안정성을 향상하기 위한 매우 효과적인 방안이 될 수 있다. 본 논문에서는 침수 손상 시 최적의 대응방안을 위해 채워져야 하는 발라스트 탱크들을 선정하고, 각 발라스트 탱크의 수위를 결정하는 최적화 알고리즘을 기술한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.167-176
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• 2005

교육현장에서 발생하는 여러 가지 의사결정 사항들을 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요한 이슈로 부각되고 있다. 예를 들어, 교육인적자원부 입장에서 전국 초등학교를 대상으로 교육정보화 분야에 투자를 기획할 때 정확하고 효율적인 의사결정 과정은 국가적 차원에서 매우 중요한 사항인 것이다. 현재 이상과 같은 일련의 과정을 시행하기 위하여 현장의 설문조사나 관련 전문가를 활용한 기획이 이루어지고 있는 실정이 다. 그러나, 정보 기술분야의 급격한 발전으로, 의학이나 경영분야 등에서는 다양한 의사결정지원 도구 활용을 통한 최상의 의사 결정 방법을 찾고 있다. 이 같은 이유로 본 논문에서는 신경망의 ADALINE 알고리즘을 활용하여 교육분야에서 적용 가능한 의사결정 시스템 모델을 설계하였으며 또한 시뮬레이션을 통하여 구현 모델의 검증을 수행하였다. 개발된 교육용 의사결정 시스템으로 교육현장에서 발생하는 다양한 의사결정 사항들을 효과적으로 처리할 수 있을 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1611-1622
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• 2015

안드로이드 시스템은 권한 기반의 접근제어 기능을 제공하고, 사용자로 하여금 앱 설치시 앱이 가진 권한을 통해 설치여부를 판단하도록 요구하고 있지만, 대부분의 사용자는 이것을 무시하거나 모르고 지나치는 경향이 있다. 따라서 사용자가 이와 같은 중요한 단계에 주어진 역할을 직관적으로 수행할 수 있도록 하기 위한 개선된 방법이 필요하다. 본 논문에서는 퍼미션 기반 접근제어 시스템을 위해 사용자의 의사결정을 즉각 지원할 수 있는 새로운 기법을 기계학습에 기반하여 연구하고 제안한다. 구체적으로 K-최근접 이웃 알고리즘을 목적에 맞게 수정하여 악성앱 가능성 판단에 대한 연구를 진행하였으며, 특성으로 안드로이드의 권한 152개를 사용했다. 실험 결과 약 93.5%의 정확도를 보였으며 유사한 알고리즘, 혹은 특성으로 권한만을 사용한 기존의 연구결과에 비해 우수한 분류 결과를 보였다. 이는 K-최근접 이웃 알고리즘의 범주 선택시 가중합을 반영했기 때문이다. 본 연구결과는 사용자가 권한을 검토하고 설치할 때 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.9-15
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• 2016

플라즈마 식각 공정에서 식각 종료점 검출은 중요한 요소이다. Optical Emission Spectroscopy (OES) 는 플라즈마 반응을 분석하는데 사용한다. 그리고 Plasma Impedance Monitoring (PIM) 은 플라즈마 공정 중에 RF power에 의한 voltage, current, power, impedance를 분석하는데 사용한다. 본 논문에서는 새로 제안하는 의사결정 알고리즘을 이용하여 single layer 산화막 플라즈마 식각에서 식각 종료점 검출의 성능을 향상시키는 것을 제안한다. 식각 종료점 검출의 정확도를 높이기 위해 OES 데이터와 PIM 데이터들을 의사결정 알고리즘에 모두 적용하여 사용한다. 제안된 방법은 SiOx 플라즈마 식각에서 식각 종료점을 정확하게 검출한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권6호
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• pp.780-790
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• 1999

데이터 웨어하우스는 의사결정을 위하여 여러 소스로부터 데이터를 계속 축적하는 저장고로 볼 수 있다. 따라서, 데이터웨어하우스와 지역소스사이의 일관성 유지문제는 데이터 웨어하우스 환경에서 가장 중요한 문제중의 하나로 인식되어 오고 있다. 본 논문에서는 실체 뷰를 기반으로 하는 데이터 웨어하우스 시스템에서 통신지연을 고려한 일관성 유지 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구와 달리 제안한 알고리즘은 다중 갱신을 허용하면서도 완전 일관성을 수준을 보장한다.

• 기술경영경제학회:학술대회논문집
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• 기술경영경제학회 2004년도 25회 하계학술발표회 논문집
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• pp.237-248
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• 2004

투자성과평가에서 주요 이슈 중 하나는 최적의 투자규모, 즉 자원할당을 결정하는 것이다 기존연구에서는 서열모델, 평점모델, 경제성 모델, 포트폴리오 모델, 위험 분석 및 의사결정모델, 조직 의사결정모델 등 많은 모델들이 연구자들에 의해 제안되어 왔다. 시스템에서 성과측정은 시스템 설계와의 일치가 요구되므로, 자원할당도 시스템 설계와 연계되어 결정되어야 한다 그러나 자원할당방법에 대한 기존 연구는 대부분 자원할당모델의 개발에 중점을 두고 있으며, 모델 개발시에 시스템 설계에 대해 고려하고 있는 문헌은 거의 없다. 본 논문은 투자목표를 최대로 하기 위한 최적 자원할당방법에서 시스템 설계를 고려하기 위하여 시스템 설계분해개념에 기초한 자원할당방법의 절차와 유전자 알고리즘을 이용한 자원할당방법을 제안한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.199-212
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• 2005

노후관망의 최적개량 계획수립 시에는 수리학적 타당성을 포함한 다양한 인자들이 복합적으로 고려되어야 하며 모형에 고려할 인자들이 증가할수록 보다 효율적인 최적화 기법의 적용이 필요할 것이다. 그러나, 국내에서는 유전자알고리즘과 같은 보다 효과적인 알고리즘을 이용한 노후관 개량을 위한 의사결정시스템에 대한 연구가 미비한 실정이다. 본 연구의 목적은 최근 국내에서 제안된 ReHS라는 최적화기법을 이용해 기존의 모형에서 고려하지 않은 다양한 인자들을 고려한 상수관망 최적개량 의사결정 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 고려하는 조건에 따라 다른 목적함수를 갖는 5개의 모형을 개발하여 가상관망에 적용하였으며, 기존에 개발된 모형들보다 타당한 결과를 나타내었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권1호
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• pp.107-117
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• 2014

본 연구에서는 투자자 거래 정보를 활용한 포트폴리오 투자전략을 제안했다. 포트폴리오를 구성하는 과정에서 군집분석을 활용하여 기대수익이 높은 종목을 선정하고, 유전자 알고리즘으로 포트폴리오를 최적화하여 투자성과를 높이고자 했다. 2007년 4월부터 2013년 6월까지의 국내 주식시장을 대상으로 한 실증분석을 통하여, 본 연구에서 제안한 포트폴리오 투자전략의 유용성과 우수성을 확인 했다. 본 연구의 결과는 특정 투자 주체의 매매행태를 분석하여 투자 의사결정에 이용할 수 있으며, 이를 통하여 높은 투자성과를 얻을 수 있음을 보여준다. 또한 인공지능 기법이 투자 의사결정에 유용하게 사용될 수 있음을 시사한다.