• 제목/요약/키워드: 의사 결정 모델

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고압나트륨등 보광 온실의 열적 거동 및 엽온 분석 (Thermal Behavior and Leaf Temperature in a High Pressure Sodium Lamp Supplemented Greenhouse)

  • 윤승리;김진현;신민주;김동필;방지웅;정호정;안태인
    • 생물환경조절학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.48-56
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    • 2023
  • 고압나트륨등(high-pressure sodium, HPS 램프)은 작물 생육 발달에 필요한 충분한 양의 광합성유효방사를 제공하는 동시에 복사열을 통해 온실 난방 부하를 절감할 수 있어 겨울철 시설원예 보광 조명으로 널리 이용되고 있다. 그러나 겨울철에 생육 중기를 맞이하는 시설 과채류의 경우, 작물의 정단부가 복사열에 영향을 많이 받고, 캐노피 위치에 따라 엽온 차이가 증가될 수 있다. 또한 온실 기온 역시 보광등에서 발생한 열이 상부로 상승 및 정체되면서 불필요한 에너지 낭비 및 온도 불균일성 역시 심화될 수 있다. 따라서 본 연구의 목표는 CFD 열전달 해석을 통해 HPS 램프에 의한 열적 특성 및 생육 단계별 수평적 엽온 변화를 분석하고, 온실 내 수직적 기온 및 작물의 캐노피별 엽온을 측정하여, 온실 내 환경 균일성 제고 및 효과적 에너지 활용 방안을 모색하는 것이었다. 생육 초기, 중기, 및 후기를 대변하는 초장(1.0, 1.6, 2.2m)에서의 정단부 수평적 엽온을 CFD 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 또한 HPS 램프 작동 이후 수직적 기온과 캐노피 높이별 엽온을 측정하였다. 실험 결과, 보광 시 엽온과 기온 간의 차이가 커지고, 수직적 기온 역시 불균일해짐을 알 수 있었다. 생육 단계가 진전될수록, 고온의 복사열이 중심부에 집중되며, 상단부 수평적 엽온 편차가 커지고, 균일성 역시 떨어지는 것을 알 수 있었다. 열획득 모델을 통한 수치해석 결과, 보광등이 2022년12월 기간 난방부하에 약 50.1% 기여하는 것을 알 수 있었다. 평균절대오차 및 평균제곱근 오차는 생육 초기 및 생육 중기 모두0.5 이하로, 실측값과 예측값에 높은 일치도를 보였다. 수직적 기온 및 엽온 분포와 생육 단계별 수평적 엽온 분포에 관한 본 연구의 결과는 효율적 에너지 관리 및 작물 생육 발달에 관한 의사결정에 도움이 될 수 있을 것으로 생각된다.

한국에서 자궁경부알 방사선치료의 Patterns of Care Study 진행을 위한 문헌 비교 연구 (Literature Analysis of Radiotherapy in Uterine Cervix Cancer for the Processing of the Patterns of Care Study in Korea)

  • 최두호;김은석;김용호;김진희;양대식;강승희;우홍균;김일한
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제23권2호
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    • pp.61-70
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    • 2005
  • 목적: 한국인의 여성암 중에서 호발하는 암 중의 하나인 자궁경부암의 검사 및 치료 형태와 치료 결과가 발표된 연구 논문을 통해 분석하고 미국과 일본 자궁경부암의 Patterns of Care Study (PCS)와 비교하여 한국 실정에 맞는 PCS 문항 개발의 진행을 위한 기본 자료를 제시하기 위해 문헌 비교 연구를 시행하였다. 대상 및 방법: 외국의 PCS 관련 자료는 PCS 홈페이지에 소개된 212편의 논문 및 초록 중에서 자궁경부암 및 PCS 구조부분의 논문(42편)과 최근에 발표된 논문을 대상으로 하였으며 한국에서 연구된 것은 Korean Pub Med에서 자궁경부암과 방사선치료에 관한 자료를 구하고(99편) 외국 잡지에 발표된 것을 포함하여 PCS의 비교 대상을 선정하여 PCS의 구조(Structure), 진행(Process), 결과(Outcome) 의 순서에 따라 비교 분석하였으며 시대에 따른 PCS의 패턴을 분석하기 위해 1980년대 이전과 1990년대 이후의 연구 결과로 나누어서 분석 하였다. 결과: 미국과 일본에서 자궁경부암의 PCS에 관한 논문이 각각 28편과 10편이 분석 가능하였고 한국은 73편이 PCS에서 다루는 항목을 포함하여 분석 가능하였다. 미국과 일본의 PCS는 공통적으로 치료기관의 규모, 의사 및 환자 수, 그리고 치료기관의 성격에 따라 계층화된 3~4개의 구조로 나누고 연구 대상 환자를 엄격하게 제한하였다. 그리고 연구의 진행을 위해 치료 전 병기 결정과정의 요소들을 나누고 시대에 따른 병기결정의 요소들을 분석하였으며 치료와 관련된 여러 가지 인자들을 다루고 FIGO 병기 이외의 예후인자들도 자세히 분석하며 기계에 대한 비교분석이 잘 되어 있다. 그러나 미국과 일본의 PCS도 그 나라의 특성상 미국은 인종간의 특성, 사회경제적 계층에 대한 분류를 시도하고 있으며, FIGO 병기에서 다루지 않은 종양의 크기(6편), 자궁방 또는 골반벽 침범이 한쪽 또는 양쪽으로 진행된 것에 따른 치료 결과의 분석이 활발하였고(5편), 일본은 종양표지자에 대한 연구가 포함되어 있다. 그리고 병기 결정 과정에서 공통적인 시대적 변화는 초창기의 림프과조영술, 바륨 관장술이 점차 사라지고 나중에 CT, MRI의 비중이 높아졌다. 한국 자료는 주로 단일 기관에서 한 연구로 구조(Structure)에 대한 언급이 없으며 기계적 특성에 따른 차이도 거의 분석하지 않았다. 그러나 최근의 연구 주제는 미국, 일본의 PCS에서 잘 다루지 않던 항암제의 병용 요법(9편), 치료기간(4편) 종양표지자(8편), 비전형적 분획 등을 다루고 있다. 결론: 여러 나라의 문헌을 비교 분석하여 한국에서 필요한 자궁경부암의 PCS를 이용한 문항개발이 이루어졌다. 그리고 후속적인 연구로 진행될 근접치료기 사용 및 치료의 결과, 부작용 등의 비교 분석을 포함하여 한국형 자궁경부암 PCS에서 필요한 항목을 합의 도출하여 완성하였으며 이 내용을 토대로 향후 표준화된 치료 모델 개발을 위한 PCS가 진행될 수 있으며 환자의 치료에 있어서 부족했던 분야에 대해 교정할 수 있는 교육적인 목적도 제시할 수 있을 것이다.

Node2vec 그래프 임베딩과 Light GBM 링크 예측을 활용한 식음료 산업의 수출 후보국가 탐색 연구 (A Study on Searching for Export Candidate Countries of the Korean Food and Beverage Industry Using Node2vec Graph Embedding and Light GBM Link Prediction)

  • 이재성;전승표;서진이
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.73-95
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    • 2021
  • 본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

계좌 이용 과정과 결과의 투명성이 온라인 뱅킹 이용자의 보안 인식에 미치는 영향 (The Role of Control Transparency and Outcome Feedback on Security Protection in Online Banking)

  • 이은곤;최지은;이호근
    • 경영정보학연구
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    • 제14권3호
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    • pp.75-97
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    • 2012
  • 온라인 뱅킹 서비스의 성공을 위해서는 이용 고객의 신뢰를 제고하는 것이 필수적이다. 현재까지 인터넷 뱅킹 이용자들의 신뢰를 제고하는 보안 메커니즘으로 공인인증 서비스가 가장 유력한 대안으로 사용되어 왔다. 그러나 최근 공인인증서를 통한 보안 메커니즘은 해커 등 악의적인 사용자의 침입에 취약할 수 있다는 주장이 제기되고 있다. 본 연구에서는 온라인 뱅킹 보안 메커니즘의 견고성을 높이기 위한 추가적인 대안으로 공인인증서 사용과 관련된 과정의 투명성과 결과 피드백의 투명성이라는 두 가지 요소를 제안하였다. 과정의 투명성은 거래과정에 대한 정보를 이용자에게 제공함으로써 거래 과정을 통제할 수 있도록 하는 것이다. 결과 피드백은 거래결과를 이용자에게 알려줌으로써 이용자가 거래가 의도한 대로 완료되었음을 확인할 수 있도록 하는 것이다. 정보의 투명성에 관한 선행 연구에 따르면, 거래과정과 결과에 대한 정보를 제공하여 투명성을 제고하면 정보시스템 이용자의 의사결정 품질이 제고된다. 거래과정에 대한 정보의 투명성이 확보되면, 정보시스템 이용자들은 거래가 원활하게 수행되고 있는지를 확인할 수 있게 되고, 거래 과정과 결과를 자신이 의도한 대로 통제할 수 있게 되기 때문에, 이용자들의 거래 위험을 감소시킬 수 있다. "구조기반 신뢰" 에 대한 연구에 따르면, 정보시스템 이용자들은 자신들이 성공적으로 거래를 할 수 있도록 구조적인 요소를 제공하는 서비스 제공자들을 보다 신뢰하는 속성이 있다. 거래과정과 거래결과를 확인할 수 있는 정보의 투명성은 정보시스템 이용자가 거래를 원활하게 추진할 수 있는 구조적 기반을 제공하므로 서비스 제공자에 대한 신뢰는 증가하게 된다. 거래 위험이 감소하고 신뢰가 증가되면, 이용자들은 제공되는 서비스에 대해 보다 만족하게 되고, 따라서 서비스 제공자에 대해 충성도가 제고되거나 서비스에 대해 지불 의사를 가지게 될 것이다. 본 연구에서는 실험실 실험을 통해 연구 가설 및 연구 모델을 실증적으로 검증하고자 하였다. 실험설계는 과정의 투명성과 결과의 투명성이라는 두 가지 요인에 따라 $2{\times}2$ 집단으로 구성하여 진행하였다. 공인인증서 사용과 관련된 과정의 투명성과 결과 피드백 요소가 현재 온라인 뱅킹 사이트에서 제공되고 있지 않기 때문에 가상의 온라인 뱅킹 사이트를 구축하여 실험을 진행하였다. 총 138개의 유효한 자료를 실험을 통해 수집하였으며 PLS 알고리즘을 활용하여 분석을 진행하였다. 분석 결과, 과정의 투명성은 온라인 뱅킹 거래의 위험을 줄이고 온라인 뱅킹 사이트에 대한 신뢰를 증가시키는 것으로 나타났다. 결과 피드백은 온라인 뱅킹 사이트에 대한 신뢰를 증가시키는 것으로 나타났다. 이렇게 증가된 신뢰와 감소된 거래위험은 서비스 만족도를 증가시킴으로써 온라인 뱅킹 서비스 이용 고객의 서비스에 대한 지불의도와 온라인 뱅킹 사이트에 대한 충성도를 증가시키는 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 온라인 뱅킹 서비스의 보안이라는 주제에 대해 정보의 투명성이 보안에 미치는 영향을 실증자료를 통해 분석함으로써 온라인 보안 메커니즘 연구의 범위를 확대하였을 뿐만 아니라 실제 구현이 가능한 보안 메커니즘에 대한 효과를 검증함으로써 실무적 측면에서의 동헌도가 있다고 판단된다.

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HBR-Tree를 이용한 실시간 모바일 GIS의 개발 (Development of a Real-Time Mobile GIS using the HBR-Tree)

  • 이기영;윤재관;한기준
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.73-85
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    • 2004
  • 최근 들어 무선 인터넷이 발전하고, PDA, HPC의 보급이 늘어남에 따라 GIS(Geographic Information System)와 관련된 연구 및 개발이 점차적으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)를 제공하기 위한 실시간 모바일 GIS로 변화해 가고 있다. LBS를 효과적으로 제공하기 위해서는 이동 객체의 동적인 상황을 효과적으로 처리할 수 있는 실시간 GIS 플랫폼과 위치 데이타의 특성을 반영한 위치 인덱스가 필요하다. 위치 데이타는 이전의 GIS에서 사용되는 것과 동일한 데이타 타입(예, 점)이 사용되지만 위치 데이타의 관리는 이전 GIS와는 다른 처리 방식을 사용해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 대용량의 위치 데이타를 효율적으로 처리할 수 있는 HBR-tree를 이용한 실시간 모바일 GIS의 개발에 대하여 연구하였다. 본 연구에서 개발된 실시간 모바일 GIS는 HBR-tree와 실시간 GIS 플랫폼으로 구성되어 있다. HBR-tree는 R-tree와 공간 해쉬가 결합된 위치 인덱스이다. 그러므로, 위치 데이타가 빈번하게 변경되더라도 갱신 연산은 HBR-tree의 동일한 해쉬 테이블에서 일어나기 때문에 다른 트리 기반 인덱스에 비하여 갱신 연산이 적으며, 검색 연산은 R-tree의 검색 메커니즘을 이용하기 때문에 공간 데이타를 신속하게 검색할 수 있다. 본 논문에서 실시간 GIS 플랫폼은 주기억장치 데이타베이스 시스템의 기능이 확장된 실시간 GIS 엔진, 공간 및 비공간 데이타를 서버와 클라이언트로 전송하기 위한 미들웨어, 그리고 모바일 장치에서 동작하는 모바일 클라이언트로 구성되어 있다. 특히, 본 논문에서는 실험적 방법을 사용하여 HBR-tree와 실시간 GIS 엔진의 성능 평가 결과에 대해서도 기술하였다. 확보하며 이루어져야 가능하다. 여러 지자체를 중심으로 수행된 지자체 GIS 감리와 컨설팅의 경험을 통해 도출된 문제점들을 일반화시켜 정리하였으며, 이를 통해 지자체 GIS사업의 추진 및 운영모델을 제시하였다. 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수

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경영자의 부가 기업의 반인수조치 선택에 미치는 영향 (The Influence of Manager's Wealth on Adopting Anitakeover Measures)

  • 주현태
    • 재무관리연구
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    • 제12권1호
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    • pp.167-186
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    • 1995
  • 기업인수합병(M&A) 시장의 활성화에 따라 적대적 공개매수를 방어하기 위한 반인수조치(Antitakeover Techniques)들에 관한 관심도 고조되고 있다. 지금까지 널리 알려져 있는 대표적인 반인수 조치들은 Fair Price Amendment(FPA), Classified Board Amendment(CBA)와 Poison Pills(PP) 등이다. 이들 대표적 세 반인수조치들 중에서 FPA와 CBA 채택의 경우는 주주들의 사전 승인이 요구되는데 반하여 PP는 주주들의 사전 승인없이 채택이 가능한 반인수조치이다. 이처럼 상이한 반인수조치들의 채택은 채택기업의 가치에 상이한 부의 효과를 미치는데, 이 분야의 많은 실증적연구 결과들이 보고되고 있다. 본 연구에서는 표본기업으로 현재까지 상호개별적으로 연구되어 왔던 두가지 반인수조치(FTA, CBA)에 PP와 비채택기업도 포함시키고 있다. 지금까지의 반인수조치 채택에 따른 기업가치에 미치는 부의 효과에 관한 연구결과를 확인해보고, 반인수조치 채택에 관한 경영자의 의사결정과 경영자의 부 사이에 체계적인 관계가 존재하는지를 실증분석하고자 한다. 여기서 경영자의 부는 기업내부자 지분율과 기업내 경영자를 위한 Golden Parachute의 존재 유무로 측정한다. 본 연구에서는 3개의 가설을 설정하였다. 가설1: 만일 경영자가 주주의 이익을 희생하면서 자신의 이익을 위한 반인수조치를 채택한다면, 반인수조치 채택의 공표는 평균적으로 기업가치에 부(-)의 효과를 보일 것이다. 가설2: 경영자의 내부지분율이 낮을때 경영자들은 주주에게 가장 해로운 반인수조치를 선택할 것이다. 가설3: Golden Parachute가 존재하지 않을때 경영자들은 주주에게 가장 해로운 반인수조치를 채택할 것이다. 본 연구의 대상기업들중에서 반인수조치 채택 기업들은 IRRC 1990년도판에서 수집되었고, 대칭표본 기업으로 반인수조치를 채택하지 않은 기업들은 CRSP 파일에서 기업규모, SIC 코드를 대응시켜 선정하였다. 임원, 관계이사들과 친인척을 포함하는 내부자의 지분과 Golden Parachute 존재 여부는 이 연구의 표본기업들의 Proxy Statement에서 수집하였다. 최종 표본기업은 FPA 채택기업, CBA 채택기업, PP채택기업, 그리고 비채택기업으로 4개의 상호 배타적인 기업 그룹으로 구성되었다. 본 연구는 Event Study와 Multinomial Logistic Regession의 두가지 실증분석 방법을 사용하였다. Event Study방법론은 반인수조치 채택 공표시 초과수익률을 조사하기 위해 사용하였다. Multinomial Logistic Regession은 선택된 반인수조치 종류와 설명 변수들(내부자 지분율, Golden Parachute)간에 체계적인 관계가 존재하는지를 검증하기 위해 사용되었다. 반인수조치들을 채택하는 기업들은 반인수조치를 채택하고 있지 않은 기업들에 비해 내부자 지분율이 낮게 나타났으며, 반인수조치 중 PP를 채택한 기업에서 가장 낮은 내부지분율을 보이고 있다. GP 채택을 보면 PP를 선택한 기업의 50%가 GP를 채택하였다. 본 연구에서 반인수조치 채택 발표일 하루 전후의 초과수익률을 조사한 결과는 반인수조치 미채택기업, CBA, FPA 채택기업들의 초과수익률은 통계적으로 의미가 없었으나, PP채택에 따른 초과수익률은 의미 있는 부(-)의 값을 나타냈다. 이와같이 CBA와 FPA채택기업들은 주주의 부를 감소시키지 않았으나 PP채택기업들은 주주의 부를 감소시켰다. 따라서 경영자는 주주의 이익을 희생시키면서 자신의 이익을 위해 PP를 선택하고 있음을 보여 주고 있다. 연구결과는 내부자 지분율의 크기가 경영자와 주주간의 이해를 효과적으로 일치시키고 있음을 제시하고 있다. 즉, 내부자 지분율이 큰 기업일수록 반인수조치를 채택하지 않거나 반인수조치 채택시에 주주의 이익에 반하지 않은 반인수조치를 선택하는 경향이 높다. Golden Parachute이 존재하는 기업은 FPA를 채택하거나 반인수조치를 채택하지 않는 것보다 PP나 CBA를 채택하는 경향이 더 높다. 한편 기업에서의 GP의 존재가 경영자의 가장 해로운 반인수조치 선택을 억제하지 못함을 보여주고 있는데, 이는 GP가 비효과적인 계약메카니즘임을 제기한다. GP가 경영자와 주주간의 이해를 일치시키도록하는 계약이라기 보다는 차라리 기업방어전략이 비효과적일때 경영자 자신의 안전판으로 제공되고 있음을 보여준다. 이 논문의 주요공헌은 기업내부자 지분율의 크기와 GP의 존재가 반인수조치 선택에 체계적인 영향을 미치고 있음을 보여준 것이다. 여기서 사용된 Multinomial Logistic모델은 내부지분을 크기와 GP의 존재가 PP또는 CBA가 채택될 것인지를 예측할 수 있게 한다.

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글로벌 공급사슬에서 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼 구축 (Development of Agent-based Platform for Coordinated Scheduling in Global Supply Chain)

  • 이정승;최성우
    • 지능정보연구
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    • 제17권4호
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    • pp.213-226
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    • 2011
  • 글로벌 공급사슬 환경에서 글로벌하게 분산 조달, 생산, 유통하게 됨에 따라 전체 공급사슬의 스케줄을 최적화하기 위해서 공급사슬상의 개별 기업 혹은 공장의 스케줄링 최적화뿐만 아니라 각 개별 기업 혹은 공장의 스케줄을 긴밀하게 연계하는 것이 필요하게 되었다. 이는 경쟁과 협력을 동시에 하는 개별 기업 혹은 공장을 개별 에이전트로 보고 각 에이전트간 커뮤니케이션을 통해 개별 에이전트가 관할하는 스케줄러의 스케줄을 조정함으로써 가능해진다. 하지만 전통적인 스케줄링 연구는 개별 스케줄러의 최적화에 집중되어 있고, 에이전트 연구는 스케줄링 도메인에 적용한 예가 제한적이며 이 예도 개별 스케줄러 내의 최적화에 적용하거나 실제 현장 문제가 아닌 실험실 문제 수준에 그치고 있다. 따라서 본 연구에서는 전체 글로벌 공급사슬 스케줄의 최적화를 위해 개별 기업 혹은 공장 스케줄러의 스케줄링을 연계하는 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하였다. 글로벌 공급사슬에서 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하기 위해 첫째, 경쟁협력 스케줄링 분류 체계를 확립하고, 둘째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트를 설계하고, 셋째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 지식기반 의사결정 모델을 개발한 후, 넷째 조선산업에 적용 가능한 프로토타입 시스템을 개발했다. 이를 통해 글로벌 공급사슬상의 전체 스케줄의 품질과 에이전트간 커뮤니케이션의 노력에 대한 균형점을 찾을 수 있다. 이를 통해 공급사슬내 개별 기업 혹은 공장의 부분 최적화를 극복할 수 있는 대안을 제시할 것으로 기대한다.

이질성 학습을 통한 문서 분류의 정확성 향상 기법 (Improving the Accuracy of Document Classification by Learning Heterogeneity)

  • 윌리엄;현윤진;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.21-44
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    • 2018
  • 최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

국내 조류인플루엔자 발생 지역의 모델 패턴을 활용한 고병원성조류인플루엔자(HPAI)의 감염가능 지역 분석 (Analysis of Potential Infection Site by Highly Pathogenic Avian Influenza Using Model Patterns of Avian Influenza Outbreak Area in Republic of Korea)

  • 엄치호;박선일;배선학
    • 한국지리정보학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.60-74
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    • 2017
  • 지리정보시스템(Geographic Information System: 이하 GIS)은 고병원성조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza: 이하 HPAI)의 예찰, 역학조사, 감염농장 관리, 예방적 살처분 실시, 청정화 진행 등 질병관리를 위한 전 과정에서 공간 위치정보의 관리와 표현 그리고 의사결정을 위한 도구로 활용될 수 있다. 우리나라에서도 2010-2011년 구제역 발생으로 큰 피해를 본 이후, GIS와 연계된 국가동물방역통합시스템(Korea Animal Health Integrated System: 이하 KAHIS)를 구축하여 가축전염병 관리를 시행하고 있다. 그러나 농장 및 축산관련 시설과 차량에 대한 관리 및 모니터링 수준의 KAHIS 방역통합시스템은 HPAI 예찰 및 방역에 역부족이다. 따라서 KAHIS시스템과 더불어 효율적 가축질병(HPAI) 관리를 위하여 본 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 2014년 기준 HPAI 감염농장의 특성을 바탕으로 차후 HPAI 감염 가능 농장을 예측하였다. HPAI 감염농장 특징 분석을 위하여 권역별 HPAI-양성농장의 개수와 밀도 및 가금사육 두수를 조사하였다. 조사결과 HPAI-양성농장의 82.4%가 전라지역과 충청지역에 분포하고 있었다. 위 두 지역에 위치한 HPAI-양성농장(충청지역: $4.2{\pm}5.6$, 전라지역: $2.2{\pm}1.1$)은 HPAI-음성농장(충청지역: $1.8{\pm}1.5$, 전라지역: $1.7{\pm}0.7$)에 비하여 통계적으로 높은 밀도값을 보여주었다. 또한 HPAI-양성농장의 92.4%에서 가금두수 최소 6,537에서 최대 24,250를 사육하고 있었다. 위의 HPAI 감염농장 특징은 GIS Multiple Ring Butter(MRB) 기능을 이용하여 차후 HPAI 감염 가능 농장을 예측하는데 사용되었다. 분석결과 철새도래지 반경 30km(386개)와 35km(407개) 내 위치한 HPAI-양성농장의 수는 HPAI 확산 후 전국 감염농장(429개)과 유사한 값을 보여주었다. 또한 철새도래지 반경 30km 내 위치한 일반가금농장 중 하천 반경 1-1.5km와 지방도로 반경 1km에 중첩되는 지역에 위치한 일반가금농장의 개수(324-409개) 및 지리적 위치는 2014년 HPAI-양성농장의 개수(386개)와 90.0% 그리고 지리적 위치와 54.8%의 유사성을 보였다. 본 연구는 철새도래지의 위치정보와 가금농장의 위치 및 사육가금두수의 정보를 토대로 GIS분석을 통하여 앞으로 발생할 HPAI 발생농장에 대한 추이를 판단할 수 있을 것으로 기대된다.

데이터 마이닝의 범죄수사 적용 가능성 (Usefulness of Data Mining in Criminal Investigation)

  • 김준우;손중권;이상한
    • 대한수사과학회지
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    • 제1권2호
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    • pp.5-19
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    • 2006
  • 데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.

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