본 연구는 불확실한 경영환경하에서 전략목표에 영향을 미치는 환경요인을 확인하고, 이를 다시 전략계획 시뮬레이션 모형에 체계적으로 반영하기 위한 새로운 전략계획 시뮬레이션 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 전략계획 시뮬레이션 모형은 (1) 환경요인 분석을 위하여 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map)를 적용하고, (2) 경쟁관계를 체계적으로 반영하기 위하여 미분게임(Differential Game) 모형을 이용한다. 퍼지인식도는 특정 의사결정 문제에 있어서 관련된 여러 개념간의 인과관계를 해석하고 그를 통하여 해당 문제전체에 관한 효과적인 의사결정을 지원하는 소위 구조적 모형화(Structural Modeling)도구의 한 방법이다. 한편, 본 연구에서는 미분게임을 이용하여, 퍼지인식도에 의하여 확인된 환경요인을 변수로 감안하고, 아울러 경쟁관계를 수식화 하므로써 보다 체계적인 시뮬레이션이 가능하다. 제안된 전략계획 수립 시뮬레이션 모형을 동태적 광고모형(dynamic advertising model)에 적용하므로써 보다 효과적인 경영전략계획 수립이 가능함을 보였다.
교육과정이란 학교에서 이루어지는 정규 수업을 통한 교육 뿐만이 아니라 학교 생활 전체를 논하기도 한다. 교육과정은 간단없이 개정되어야 한다. 가령 의학교육에서 생각할 때 국민 의료에 가장 적합한 의사를 양성하기 위해서 혁신적인 교육을 아무리 잘 한다 해도 적합한 교육을 받은 의학생이 의사, 더욱이나 인턴과 레지덴트를 거친 후 국민 의료에 호응코자 할 떄는 벌써 국민 의료의 요구실정은 변화되어 충족을 시키기 힘들다는 것이다. 즉, 요구도는 앞질러 가고 충족도는 뒤늦게 따라 갈 수밖에 없다는 것이다. 따라서 우리 나라에서는 국민학교에서 최근 교육과정을 개정한 바 있고, 중,고등학교에서도 가까운 장래에 개정을 단행하기 위해서 작업을 서두르고 있다. 대학에 있어서는 다른 분야도 그렇겠지만 의학교육에서는 최근 교육과정을 시대적인 요청에 따라서 개정한 바 있다. 여기서는 건강교육을 중심으로 한 교육과정에 반영되어야 할 새로운 분야를 국민학교와 중고등학교 교육의 테두리 안에서 다음과 같이 생각해 보기로 한다.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2007.04a
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pp.61-71
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2007
최적의 효율적이고 경쟁력 있는 물류시설을 조성하기 위해 수요업체(화주)를 대상으로 입지, 임대면적, 임대조건, 임대가격, 건물의 배치, 건물의 구조, 교통처리계획, 부대시설 등에 관한 다양한 의견을 사전에 수렴, 물류시설 건립에 반영할 필요성이 대두되고 있다. 조사를 위한 시간과 비용이 과대하게 발생하는데 이러한 비효율적인 조사를 보다 효율적으로 정리하고 더 나아가 투자자의 신속하고 정확한 의사결정을 지원하기 위해서 간단하게 몇 가지의 요소만으로 사전에 진단하고 정확한 의사결정을 할 수 있는 도구의 필요성이 대두된다. 즉, 기존에는 상기에서 언급한 '수요자 접근법'을 이용하여 진행하여 왔는데, 거점적인 측면과 시설적인 측면의 요소를 반영한 새로운 "요인비교법"을 도출하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.544-546
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2018
하나의 애플리케이션은 기업의 업무를 분석하여 어떻게 만들지 설계를 하고, 설계를 바탕으로 설계의 내용을 그대로 개발로 구현하게 된다. 설계의 내용을 그대로 개발로 반영하기 위해 소스코드에 대한 설계도 이루어져야 한다. 다양한 방법에 대해 연구되어 왔지만, 경험기반의 설계가 반영되어 설계자 및 개발자 간에 의사소통의 오류가 발생하고, 미경험자가 설계절차를 수행하기에는 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 분석된 업무를 바탕으로 정의된 화면설계를 바탕으로 클래스로 변환되는 절차를 제안하여 초심자가 효율적으로 설계절차를 수행할 수 있을것이며, 개발자 간에 원활한 의사소통이 이루어질 것이라 기대한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.367-369
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2004
기존의 연구비 관리업무는 예산계획, 예산편성 및 예산정산 부분으로 관리됨으로써 연구비의 안정적인 확보와 효율적인 운영 및 투명한 집행을 위하여 통합관리가 절실하게 요구되고 있는 실정이다. 에러한 추세를 반영하고자 기존의 연구비 관리 프로그램을 재사용하기 위해 모바일 협업 비즈니스 모듈을 개발하여 모바일 기기의 특성에 적용할 수 있도록 특화된 협업 프로세스를 지원하는 새로운 형태의 모바일 협업 컴포넌트를 개발하였다. 이러한 결과 사용자의 요구사항을 최대한 반영하여 연구비 관리정책의 수립에 필요한 다양한 형태의 의사결정 지원정보를 제공할 수 있도록 하였다. 또한, 서로 다른 목적으로 운영되던 시스템을 통합하여 시스템의 총 운영비용을 줄이고 실시간으로 의사결정에 참여할 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.217-225
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1999
협상은 상거래에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 현재의 웹 기반 전자상거래 시스템은 이러한 중요한 협상 구조를 상거래에 잘 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점중 기업과 소비자간의 미비한 협상 구조를 보안하기 위해 실세계 상거래에서 존재하는 점원을 전자상거래상의 가상점원으로 모델링하여 회사의 정책과 구매자의 특성을 반영하여 구매자와 전략적으로 자동 협상을 수행할 수 있는 에이전트의 구조를 설계하고 구현하였다. 협상은 매우 복잡한 구조를 가지고 있다. 이러한 협상 구조를 지원하기 위해서는 상호간의 제안을 표현하고, 그 제안에 대한 평가 내용과 결정사항을 전달할 수 있는 언어적인 조가 필요하며, 협상의 대상이 되는 사안들의 특성을 반영할 수 있는 표현 구조도 요구된다. 또한 이러한 협상에서 전략을 세우고 알맞은 제안을 제시하며 상대의 제안에 대하여 전략적으로 반응할 수 있는 의사결정 모델이 요구된다. 본 논문에서는 회사의 정책 모델과 구매자의 모델을 정의하고 이를 이용한 협상 모델을 설계 구현하였다. 협상 구조의 모델링을 위해 KQML(Knowledge Query Manipulation Language)을 기반으로 전자상거래 프로토콜로 설계하고, 논쟁 기반 협상 모델을 기초로 협상언어를 설계하였다. 또한 협상에서의 전략적인 의사결정을 위해 게임이론을 이용하고, 규칙 기반 시스템으로 이를 보충하였다. 마지막으로 가상점원 모델을 바탕으로 조립 컴퓨터 판매를 위한 가상점원을 구현하였고, 이에 대한 실험을 통하여 가상점원의 유용성을 보였다.
협상은 상거래에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 현재의 웹 기반 전자상거래 시스템은 이러한 중요한 협상 구조를 상거래에 잘 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점중 기업과 소비자간의 미비한 협상 구조를 보안하기 위해 실세계 상거래에서 존재하는 점원을 전자상거래상의 가상점원으로 모델링하여 회사의 정책과 구매자의 특성을 반영하여 구매자와 전략적으로 자동 협상을 수행할 수 있는 에이전트의 구조를 설계하고 구현하였다. 협상은 매우 복잡한 구조를 가지고 있다. 이러한 협상 구조를 지원하기 위해서는 상호간의 제안을 표현하고, 그 제안에 대한 평가 내용과 결정사항을 전달할 수 있는 언어적인 구조가 필요하며, 협상의 대상이 되는 사안들의 특성을 반영할 수 있는 표현 구조도 요구된다. 또한 이러한 협상에서 전략을 세우고 알맞은 제안을 제시하며 상대의 제안에 대하여 전략적으로 반응할 수 있는 의사결정 모델이 요구된다. 본 논문에서는 회사의 정책 모델과 구매자의 모델을 정의하고 이를 이용한 협상 모델을 설계 구현하였다. 협상 구조의 모델링을 위해 KQML(Knowledge Query Manipulation Language)을 기반으로 전자상거래 프로토콜로 설계하고, 논쟁 기반 협상 모델을 기초로 협상언로를 설계하였다. 또한 협상에서의 전략적인 의사결정을 위해 게임이론을 이용하고, 규칙 기반 시스템으로 이를 보충하였다. 마지막으로 가상점원 모델을 바탕으로 조립 컴퓨터 판매를 위한 가상점원을 구현하였고, 이에 대한 실험을 통하여 가상점원의 유용성을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.281-284
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2018
인터넷을 통해 정보를 쉽게 공유하게 되면서 소비자는 제품이나 서비스를 이용하기 전 효율적인 의사 결정을 위해 먼저 작성된 다른 사람의 의견을 참고한다. 또한 기업은 이러한 소비자의 의견을 수집하여 제품의 피드백이나 마케팅 등 비즈니스적인 측면으로 활용한다. 수많은 상품평과 후기에서 특정 제품 또는 서비스에 대한 감성을 식별할 수 있다는 점에서, 감성분석은 소비자와 기업 모두에게 주목받고 있는 기술이다. 합리적인 결정을 위해, 소비자는 해당 웹사이트에서 제공하는 데이터를 참고하며, 이 데이터는 웹사이트마다의 기준에 따라 필터링된다. 하지만 제품/서비스에 따라 개인이 중시하는 부분이 다르기 때문에, 실질적으로는 다른 사용자의 의견을 참고하여 합리적인 결정을 내린다. 본 논문은 호텔의 리뷰를 여덟 가지 특성으로 구분하고, 각 특성별로 극성을 분석한다. 또한 사용자가 선호하는 특성에 가중치를 부여하여 순위를 나타내는 시스템을 제안한다. 극성분석 단계에서는 주어진 리뷰를 여덟 가지 특성으로 분류하고, 긍정/부정의 극성으로 분류하는 기계학습 알고리즘을 사용한다. 각각의 특성에 대해 가중치를 적용하여 얻을 수 있는 순서는 기존에 제공되는 순서보다 사용자의 선호도를 정확히 반영한다, 또한 본 논문의 제안을 호텔뿐만 아니라 다양한 제품/서비스에 적용하여 선호도를 반영한 순위 정보를 제공한다면 소비자의 합리적인 의사 결정에 도움을 줄 것이다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.7
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pp.127-132
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2021
This paper applies a machine learning model to forecasting freight rates in dry bulk and tanker markets with wavelet decomposition and empirical mode decomposition because they can refect both information scattered in the time and frequency domain. The decomposition with wavelet is outperformed for the dry bulk market, and EMD is the more proper model in the tanker market. This result provides market players with a practical short-term forecasting method. This study contributes to expanding a variety of predictive methodologies for one of the highly volatile markets. Furthermore, the proposed model is expected to improve the quality of decision-making in spot freight trading, which is the most frequent transaction in the shipping industry.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.239-242
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2007
최근 데이터의 양이 많아지고 다양해짐에 따라서 데이터를 활용하기 위한 데이터 마이닝에 관한 관심이 중대되고 있다. 데이터 분석을 위한 수집 데이터에는 수집 과정에서 분석가가 원치 않은 데이터 잡음이 발생하는 경우가 있고 그 데이터가 다른 데이터들과 같은 가중치로 데이터 마이닝에 반영되는 경우 예상과 다른 결과를 얻을 수 있다. 따라서 데이터 분석 시 데이터와 전문가 의견이 고려된 데이터 엔트로피(Entropy)를 사용하여 잡음 데이터를 다를 필요가 있다. 본 논문에서는 전문가의견을 이용한 전문가 의견 목록을 만들고 이를 데이터와 비교하여 유사한 정도에 따라 각 데이터에 가중치를 부여한다. 그리고 이 데이터를 활용한 의사결정나무(Decision Tree)를 사용하여 기존 데이터를 이용한 의사결정나무 보다 데이터 잡음의 영향을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 학습자의 학습 활동에서 수집된 학습 행위 데이터를 사용하여 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.