• 제목/요약/키워드: 의사결정 알고리즘

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기계적 학습의 알고리즘을 이용하여 아파트 공사에서 반복 공정의 효과 비교에 관한 연구 (Identifying the Effects of Repeated Tasks in an Apartment Construction Project Using Machine Learning Algorithm)

  • 김현주
    • 한국BIM학회 논문집
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    • 제6권4호
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    • pp.35-41
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    • 2016
  • Learning effect is an observation that the more times a task is performed, the less time is required to produce the same amount of outcomes. The construction industry heavily relies on repeated tasks where the learning effect is an important measure to be used. However, most construction durations are calculated and applied in real projects without considering the learning effects in each of the repeated activities. This paper applied the learning effect to the repeated activities in a small sized apartment construction project. The result showed that there was about 10 percent of difference in duration (one approach of the total duration with learning effects in 41 days while the other without learning effect in 36.5 days). To make the comparison between the two approaches, a large number of BIM based computer simulations were generated and useful patterns were recognized using machine learning algorithm named Decision Tree (See5). Machine learning is a data-driven approach for pattern recognition based on observational evidence.

Hub and Spoke 항공노선상에 항공기 할당문제에 관한 연구

  • 김종호;윤문길
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 한국경영과학회 1993년도 추계학술대회발표논문집; 서강대학교, 서울; 25 Sep. 1993
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    • pp.43-43
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    • 1993
  • 항공기 일정계획문제는 항공기, 승무원, 항공기 정비, 공항사용 등의 현재흐름을 시간과 공간의 개념을 도입한 Network상에 표현하여 분석하는 문제로서 여러가지 의사결정이 복합적으로 관련되어 있는 문제이다. 기존 연구에서는 운영상에 발생하는 많은 제약조건을 주어진 가정으로 처리하여 비교적 단순한 수리모형으로 최적해를 구하고자 했으므로 실제 적용에 한계를 가지고 있다. 또한, 최적해법으로 사용했던 최대흐름 알고리즘(Maximum Flow Algorithm)이나 단계적 접근법(Sequential Approach)으로는 변수의 수가 증가함에 따른 해법의 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 1978년 미국의 항공규제완화 조치 후 많이 사용되고 있는 Hub and Spoke 노선상에서 항공기를 할당하는 문제로서, 보다 현실적인 제약요인을 포함하는 수리모형을 수립하고, Lagrangean Relaxation 기법을 사용하여 해를 구하고자 하였다.

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범주형 시퀀스 데이터의 K-Nearest Neighbor알고리즘 (A K-Nearest Neighbor Algorithm for Categorical Sequence Data)

  • 오승준
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.215-221
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    • 2005
  • 최근에는 단백질 시퀀스, 소매점 거래 데이터, 웹 로그 등과 같은 상업적이거나 과학적인 데이터의 폭발적인 증가를 볼 수 있다. 이런 데이터들은 순서적인 면을 가지고 있는 시퀀스 데이터들이다. 본 논문에서는 이런 시퀀스 데이터들을 분류하는 문제를 다룬다. 분류 기법 으로는 의사결정 나무나 베이지안 분류기, K-NN방법 등 석러 종류가 있는데, 본 연구에서는 또-U방법을 이용하여 시퀀스들을 분류한다. 또한, 시퀀스들간의 유사도를 구하기 위한 새로운 계산 방법과 효율적인 계산 방법도 제안한다.

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비디오자료 구조화에 의한 동영상정보시스템 구축 (Construction of Video Information System by Video Structuring)

  • 구흥대;손덕재;유환희
    • 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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    • 한국지형공간정보학회 2004년도 추계학술발표대회 논문집
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    • pp.67-72
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    • 2004
  • 21세기 지식정보화 사회를 당면하면서 정치, 경제, 문화 등의 환경이 다양한 형태로 급속히 변하고 있다. 다양한 형태의 정보를 적절한 기술을 이용하여 보다 효율적으로 수집하고 이를 신속하고 정확하게 분석하여 합리적인 의사결정을 하여야 하는데 사회변화의 속도가 급변함에 따라 당면한 문제들의 해결과 미래의 정보 수요에 부응하기 위한 핵심 기술로서 GIS는 정보화시대에서 무엇보다 정보시스템의 구축을 위한 계획 수립이 절실하게 되었다. 이러한 지리정보시스템에 동영상데이터의 연계기능을 더하여 영상을 기반으로 직접 사용자와 상호작용을 하며 데이터를 분석, 관리, 출력하는 동영상지리정보시스템(Video Geographic Information System: Video GIS)이 GIS 분야에 있어 새로운 연구 분야로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 사회변화의 속도가 급변하는 도시기반시설물들을 효율적으로 개발, 관리하고 비행선촬영시스템을 통하여 취득된 동영상 자료를 객체추적 알고리즘에 의해 데이터의 양을 줄였다. 수치지도와 동영상데이터의 공간정보를 연계시켜 도시지역에 존재하는 각종 시설물을 관리할 수 있는 동영상 정보시스템을 Prototype으로 구축하여 그 가능성을 제시하였다.

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WSN 환경에서의 데이터 마이닝 기법 연구 (A Study on Data Mining Techniques in WSN Environment)

  • 김동현;김민우;이병준;김경태;윤희용
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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    • pp.37-38
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    • 2018
  • 최근 인터넷 기술의 발달로 다수의 센서 노드로 구성된 Wireless Sensor Network (WSN) 환경이 증가하고 있으며, 이에 따라 무선으로 연결된 수많은 노드에 의해 생성되는 데이터의 양이 방대해지고 있지만, 데이터의 특성 및 패턴이 불규칙하여 기존 정적 분류 기법으로는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 WSN 환경에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 기계학습을 이용한 데이터 마이닝(Data mining) 기법에 대해 서술한다. 데이터 마이닝이란 데이터의 패턴 및 데이터 간의 관계를 이용하여 의사결정에 필요한 정보를 추출하는 것으로 다양한 기계 학습 알고리즘이 존재한다.

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의사 쌍대 그래프 모델을 이용한 동적 태스크 할당 방법 (Dynamic Task Assignment Using A Quasi-Dual Graph Model)

  • 김덕수;박용진
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.62-68
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    • 1983
  • 본 논문에서는, 처리 능력이 다른 두 개의 프로세서에 태스크를 최적으로 할당하기 위해, 동적인 재배치를 고려할 수 있는 의사 쌍대 그래프 모델을 제안한다. 전체 처리 비용을 최소화하기 위하여 태스크를 구성하고 있는 모델들을 두 프로세서에 최적 할당하는데, 이 그래프강에 복잡도가 0(n2)인 최단 경로 결정 알고리즘을 적용하여 해결할 수 있음을 보였다.

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맵리듀스 환경에서 데이터 필터링을 이용한 효율적인 스카이라인 계산 (An Efficient Skyline Computation using Data Filtering in a MapReduce Environment)

  • 김지현;김명
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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    • pp.582-584
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    • 2016
  • 데이터의 다차원 특성을 고려한 스카이라인 계산은 의사결정 시스템이나 추천 시스템 등에 활용도가 높은 질의 처리이다. 최근 들어 빅데이터의 분석에도 스카이라인 질의가 유용하게 사용됨에 따라, 맵리듀스 환경에서 스카이라인 질의를 효율적으로 계산하는 데에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 데이터 필터링을 적용하여 기존의 기법들과는 달리 하나의 잡(job)으로 스카이라인을 신속하게 계산하는 알고리즘을 소개한다. 제안하는 기법은 기존의 기법들에 비해 효율적이다.

컨테이너터미널 계획을 위한 시뮬레이션 통합관리시스템의 설계

  • 배종욱;양창호;김영훈;김갑환;윤원영
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집
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    • pp.49-53
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    • 2001
  • 지금까지 컨테이너터미널을 계획하면서 시뮬레이션을 이용하여 소요자원의 규모나 생산성 등을 분석하려는 연구는 많이 진행되어왔다. 그렇지만 컨테이너터미널의 구성 요소에 대한 전제 조건이 부족한 경우에 도입 가능한 다양한 컨테이너 취급 시스템과 그에 관련된 배치안 및 운영 알고리즘의 조합으로 구성되는 모든 대안들을 시뮬레이션하여 비교 평가하기 위해서는 많은 비용과 시간이 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 상세 분석이 필요한 대상을 선정하기 위해 개발 조건을 고려한 컨테이너터미널의 적정 처리능력, 대안별 시설 규모 및 위치 그리고 하역 장비의 종류 및 운영대수 등을 대략적으로 계획하고 시뮬레이션 분석과 운영정보가 이에 체계적으로 연결되어 효율적인 의사결정을 할 수 있게 정보와 흐름을 통합 관리하는 시스템을 설계하는 것이다. 통합관리시스템은 수행 역할에 따라 프로젝트 관리, 운영정보 관리, 능력계획, 배치계획 그리고 시뮬레이션의 모듈들로 구성된다. 본 논문에서는 각 구성모듈의 기능과 모듈간의 입출력 정보를 정의하였고 시뮬레이션에서 필요한 주요 객체 및 제어 흐름을 설계하기 위해 개체지향방법론의 표준인 UML을 이용하였다.

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MOBA 게임의 불량 플레이어 판단을 위한 위한 PageRank 알고리즘 기반의 의사결정 시스템 설계 (Design of Decision Support System for Propensity of User in MOBA using Modified PageRank Algorithm)

  • 심재연;김성환
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1026-1029
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    • 2014
  • MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) 기반의 게임 서비스는 현재 가장 관심을 받고 있는 게임 장르의 한 종류이다. MOBA 장르와 같은 게임들은 플레이어의 실력도 중요하지만 같은 팀원간의 협력과 전략이 중요한 요소 중에 하나이다. 이러한 상황에서 악의적의 의도로 자신의 비정상적인 플레이를 한다거나 욕설 등의 팀의 사기를 저하시키는 플레이어들이 문제가 되고 있다. 이러한 플레이어들의 제재를 위해 몇 가지 시스템들이 제안 되고 있지만 그들에 대한 판단은 쉽지 않다. 그래서 본 논문에서는 PageRank 를 기반으로 하는 불량 플레이어의 판단에 대한 보조 시스템을 제안 한다. 이 시스템의 MOBA 게임 플레이어의 플레이 횟수, 신고 횟수, 신고 받은 횟수 등의 자료들을 이용하여 플레이어의 Judgment Points 와 Bad Player 지수를 파악하며 이를 기반으로 생성된 Bad Player 랭킹을 통하여 불량 플레이어 검색에 도움을 줄 것으로 예상된다.

데이터 웨어하우스 뷰(View) 유지관리를 위한 시스템 설계 (A System Design for Data Warehouse View Maintenance)

  • 유경재;한영태;민덕기
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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    • pp.254-259
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    • 2000
  • 데이터 웨어하우스는 다양하고 서로 다른 저장소로부터 데이터를 수집하고 통합하는 역할을 담당한다. 그리고 의사결정 지원이나 OLAP 질의에 대한 효과적인 구현을 목적으로 하나 또는 그 이상의 저장소의 데이터에 대한 구체화된 뷰들을 저장 관리한다. 데이터 웨어하우스를 둘러싸고 있는 화제로는 구조, 알고리즘, 그리고 다양한 데이터베이스들 또는 다른 정보 저장소들로부터 데이터를 추출하여 가져와 하나의 저장소(Data Warehouse)에 저장하는 툴들이 있다. 최근 몇 년간 데이터 웨어하우스는 데이터베이스 업계에서 두드러진 분야로 성장하였다. 그러나 데이터베이스 연구 공동체는 제한되어 왔다. 본 논문에서는 일반적인 데이터 웨어하우스 구조의 윤곽을 잡고 데이터 웨어하우스를 위해 데이터를 수집하고 변형하고 통합하는 시스템 설계를 목적으로 한다.

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