• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.381-383
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• 2012

협업필터링은 지금까지 많은 추천시스템 연구에서 비교대상이 되거나 더 좋은 추천시스템 방법론을 개발하기 위해서 응용되고 있다. 일반적으로 협업필터링 기법은 명시적으로 관찰된 사용자들의 행동을 기반하는 방법이다. 본 연구에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)을 이용해 사용자와 추천 대상이 되는 아이템의 숨겨진 특성을 추출하고, 이를 협업필터링기법에 응용했다. 영화 추천시스템 구축을 위한 실험에서, 사용자의 선호도는 다양한 영화 장르를 선호하는 비율로 나타난다는 가정(사용자기반)과 영화 또한 장르의 비율로 표현이 된다는 가정(아이템기반)을 했다. 이러한 가정을 토대로 사용자 사이와 영화 사이 간의 유사도를 정의하고, 협업필터링에 적용했을 때, 전통적인 협업필터링 기법보다 뛰어난 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.53-74
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• 2012

본 연구에서는 비즈니스 프로세스 관리(Business Process Management, BPM) 환경에서 자원의 성능에 영향을 미치게 되는 여러 요소를 고려하여 인적자원을 선택하는 방법론을 개발한다. 스케줄링에 있어서 자원의 선택 문제는 작업 수행도에 직접적인 영향을 미치기 때문에 중요한 문제로 인식되어져 왔다. 비록 많은 문제에 있어서 전통적인 자원선택 방법론이 의미를 가져왔으나, 인적자원을 다루는데 있어서는 가장 좋은 방법론이라고 볼 수 없다. 인적자원은 작업부하, 작업소요시간, 작업간 시간 등의 다양한 요소에 의해서 영향을 받는 특이한 요소이며 본 연구는 이러한 다양한 요소를 고려하여 작업자를 선택하는 방법론을 제시한다. 이를 위해서 베이지안 네트워크를 사용하며, 앞서 기술한 여러 요소들을 한꺼번에 고려하기 위한 베이지안 선택규칙(Bayesian Selection Rule, BSR)을 도입하였다. 또한, 시뮬레이션을 통해서 본 연구에서 개발된 방법론이 대기시간, 작업수행시간과 사이클 타임을 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.1-12
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• 2016

항공기 엔진부품을 생산하는 제조산업은 전통적인 주문형 제조방식을 따르며, 다품종 소량생산시스템이다. 또한 생산공장의 배치는 유사한 기능을 가지는 병렬 기계들이 공정별 배치 형태로 구성되어 있고 조립공정이 포함되는 Hybrid Job Shop이다. 더 나아가 다양한 대체장비를 가지고 있으며, 공정 경로도 다양하고, 조립공정도 포함되어 있다. 이와 같은 복잡한 시스템의 생산능력을 검증하기 위해서는 시뮬레이션이 가장 우수한 방법이며, 정확한 모델의 개발을 위해 고도의 시뮬레이션 모델링기술이 필요하다. 이 논문에서는 위에서 언급한 복잡한 특성을 가진 생산시스템을 효과적으로 모델링하기 위한 방법론을 소개하고, 실제 항공기부품 생산업체를 대상으로 시뮬레이션 연구를 수행한 사례에 대해 소개한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권3호
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• pp.375-386
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• 2008

최근 정보시스템 개발 패러다임이 객체지향 및 컴포넌트 기반으로 변해가고 있으며 이러한 방법론이 소프트웨어 산업계를 주도하고 있다. 소프트웨어 비용측정 분야도 이러한 변화에 적응하기 위해서 OO 환경에 적합한 비용 측정 모델로의 전환이 요구되고 있으며 실제 UCP 기법 등 객체지향 개념의 기능점수 연구가 진행되고 있다. 특히 객체지향 기능점수 측정 기법은 사용사례 중심으로 개발 프로젝트 초기에 적용 가능하고, 개발 진행 단계별 소프트웨어 산출물에 따라 생명주기 전체에 걸쳐서 적용 가능하고, UML 표기법에 의한 사용자와 의사소통으로 이해가 항상 가능하기 때문에 LOC 및 기존 기능점수 측정 기법의 한계를 극복하는 장점이 있다. 따라서 본 논문은 최근 객체지향 정보시스템 개발 환경에서 널리 사용되고 있는 UML 표기법 및 국방 CBD 방법론 절차에 의한 정보시스템 개발 프로젝트 진행에 따라 초기단계 시점(ROFP)과 분석단계 시점(AOFP)에서 기능점수를 측정하며, 전통적인 FPA 모델과 객체지향 FPA 모델을 통해 UML 모델링과 산출물을 기반으로 한 유스케이스와 클래스의 상관도 분석에서 서비스 기능과 객체/클래스 기능을 식별하고 기능점수를 구하는 측정기법을 제안한다. 무엇보다 전통적인 기능점수 측정 기법인 IFPUG-CPM 및 소프트웨어 대가기준의 기능점수 측정기법을 개선하여 객체지향 정보시스템 개발에 적합한 기능점수 측정 프로세스를 제시하고 사례연구를 통한 적합성 평가 결과를 제시한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1036-1041
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• 2006

본 연구에서는 허브와 스포크의 입지선정과 차량 경로가 통합된 hub-and-spoke 네트워크 설계문제를 다룬다. Hub-and-spoke 네트워크는 대량화와 공동화를 통해 물류효율화를 실현하기 위한 대표적인 구조로 물류시스템에서 흔히 사용되고 있다. 이러한 물류시스템에서 물류비용의 절감과 고객서비스 향상을 위한 효율적인 수송네트워크 설계는 매우 중요하다. 전통적인 hub-and-spoke 네트워크 설계문제에서 각 스포크의 위치와 화물량이 미리 주어진 상황에서 허브의 입지를 결정하였다. 하지만 스포크 역시 스포크가 담당하는 고객들의 위치와 담당 영역에 따라 그 위치와 수, 그리고 화물량이 변할 수 있다. 또한 정확한 비용산출을 위해서는 스포크에서 고객으로의 수집과 배달을 위한 차량경로가 함께 고려되어야 한다. 다루는 수송망 설계문제는 상호 관련성 있는 여러 부분문제가 결합된 통합문제로써 이를 해결하는 방법으로 기존의 발견적 방법에 의한 순차적 기법은 한계가 있다. 본 연구에서는 공생 진화알고리듬 기반의 방법론을 채용하여 다루는 수송망 설계문제를 동시에 통합적으로 해결할 수 있는 알고리듬을 개발한다. 실험을 통해 개발한 알고리듬의 우수성과 그 적용성을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권7호
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• pp.500-504
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• 2009

전통적인 소프트웨어 공학 관점에서 소프트웨어의 비 기능적 요구사항 중 하나인 신뢰성은, 소프트웨어 개발 프로세스에서 마지막 단계인 통합 테스트 이후에 검증이 가능하다. 그러나 이것은 소프트웨어 개발에 있어서 많은 위험성과 개발 비용을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어 개발 초기 단계에서 수학적인 분석 모델을 통해 신뢰성을 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 소프트웨어의 신뢰성분석을 위하여 본 논문에서는 다음 두 가지를 제안한다. 첫째로, 계층형 큐잉 패트리넷을 이용하여 신뢰성 분석을 위한 소프트웨어 모델링 방법론을 제안한다. 둘째로, 완성된 계층형 큐잉 패트리넷 모델로부터 신뢰성 분석을 위한 마코프 리워드 모델(Markov Reward Model)을 유도해내는 방법에 관하여 제안한다. 본 논문의 유효성을 검증하기 위하여, 화상회의 시스템 개발사례에 적용하였다. 본 연구 결과를 통해 소프트웨어 신뢰성의 정량적인 분석이 가능하다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.15-28
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• 2015

최근 개인 단말기의 보급과 객체간의 네트워크 연결이 확산됨에 따라 방대한 양의 상황 정보들이 수집되고 있지만 역설적으로 사용자들과 서비스 제공자들은 정보의 홍수 속에서 종종 잘못된 의사결정을 내리고 있다. 이러한 정보 과부하 문제를 해결하기 위해 추천 시스템은 좋은 대안이 될 수 있지만 전통적인 추천 시스템은 다양한 형태의 상황 정보 사용에 한계를 보이고 있다. 또한 획득 가능한 상황 정보가 다양해지고 방대해짐에 따라 이를 활용한 추천 시스템은 복잡성의 문제를 해결해야 하며 지속적으로 변화되는 사용자 선호 및 상황에 부합할 수 있도록 실시간 서비스가 가능하도록 설계되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 상황 영역의 개념을 기반으로 한 상황 인식 추천 서비스 방법론을 제안하여 추천 시스템에서 상황정보를 활용하는 한편 복잡성 및 실시간 서비스 제공의 문제를 해결하려 한다. 먼저 적절한 해석과 구조로 상황 데이터를 사용자 프로필에 반영할 수 있도록 상황 영역 개념에 기반한 프로파일링을 제안함에 따라 기존의 상황 인식 추천 시스템이 가지고 있던 복잡성의 한계를 해결하고자 한다. 다음으로 목표 사용자의 상황 영역에 기반한 이웃 집단 탐색으로 추천 시스템의 희박성과 신규 사용자 문제를 해결하는 한편 현재의 상황 정보에 대한 해석으로 도출되는 상황 지지 점수를 기반으로 한 추천 목록을 생성하여 실시간 서비스가 가능한 방법론을 제안한다. 결론적으로 본 연구에서 제안하는 방법론은 추천 시스템의 적용 영역을 확장하는 연구가 될 것으로 기대되며 새로운 기술 출현을 고려한 유연한 모델을 제안함에 따라 마케팅 담당자나 서비스 제공자들이 쉽게 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용할 수 있으리라 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.52-55
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• 2002

객체 지향 설계 방법론은 현재 소프트웨어 개발에 널리 사용되고 있지만 내장형 실시간 시스템에는 적합한 스케줄링 기법이 존재하지 않기 때문에 제한적으로만 적용되어 왔다. 선점 임계 스케줄링(preeption threshold scheduling: PTS)은 비선점성을 최대한 이용하여 다중 태스킹의 부하를 줄이기 위한 제안되었다. PTS는 전통적인 스케줄링 기법을 대신하여 실시간 객체지향 설계에 사용되기에 적합하나. 이를 위해서는 실시간 동기화의 문제가 해결되어야 한다. 본 논문에서는 PTS를 위한 실시간 동기화의 필수적인 기반을 제시한다. 구체적으로 PTS를 위한 기본 우선순위 계승 프로토콜과 우선순위 실링(ceiling) 프로토콜을 제시한다. 제시된 동기화 기법은 유효 우선순위의 개념을 사용하여 우선순위를 계승하도록 하며, 선점 임계 실링 대신 우선순위 실링을 사용한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권3호
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• pp.163-181
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• 2010

최근 온난화 현상에 따른 범세계적 위기가 초래됨에 따라 선진국을 중심으로 교토의정서가 체결되었으며, 이를 계기로 온실가스 규제가 본격화되기 시작하였다. 또한 교토의정서의 교토유연성체계라는 시장메커니즘이 도입되어 온실가스 배출에 대한 소유권이 설정되고, 수급에 따라 배출권 가격이 형성되는 등 새로운 무형의 자원을 거래하는 탄소시장이 등장하게 되었다. 학계에서는 탄소배출효과를 측정하는 방법론과 이를 탄소배출권의 경제적 비용으로 전환하고자 하는 연구들이 태동하기 시작하였다. 본 연구에서는 전자정부 정보화사업 중 하나인 G2B 시스템을 통해 전통적인 조달업무 프로세스가 온라인화 됨에 따라 저감되는 탄소 배출저감효과 즉, e-transformation화에 따른 탄소저감효과를 측정하는 ECRE(Evaluation of $CO_2$ Reduction in E-transformation)모델과 절차를 제시하고자 한다. ECRE 모델은 세계 기후협의체(IPCC)의 방법론을 근간으로 하여 크게 '이동 수단에 따른 탄소저감효과', '종이 문서 절감에 따른 탄소저감효과' 2가지의 탄소배출량을 측정하고 이를 탄소배출권의 경제적 비용으로 환산한다. 또한 본 연구에서는 탄소저감효과를 효과적으로 측정하기 위하여 5단계와 10개의 세부절차로 구성된 절차를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 ECRE 모델과 절차를 이용하여 정부기관은 물론 온실가스 규제를 받게 되는 에너지 환경기업 등에서 정보화사업을 통한 탄소감축 실적의 추정 및 추가적인 정보화사업 추진으로 기대되는 탄소저감효과를 사전에 시뮬레이션해 볼 수 있는 도구로서 활용이 기대된다.

• 유변학
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• 제10권2호
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• pp.74-81
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• 1998

사출성형품의 설계는 그 내부의 기계적 물성 변화보다는 전통적으로 용도에 부합하 는 형상을 위주로 하여 이루어져 왔기 때문에 설계조건의 개선을 통하여 성능이 우수한 제 품을 얻기까지 많은 시행착오가 요구되고 있다. 그런데 사출성형 실험이나 물성평가 시험을 하기 전에 성형품의 부위별 기계적 물성을 알수있다면 제품의 설계나 금형 설계에 많은 도 움이 될 수 있으므로 최근에 물성 예측을 위한 방법론들의 개발이 다양하게 시도되고 있다. 따라서 본 연구에서는 학습시스템, 사출성형 수치모사와 기계적 물성과의 상관관계를 밝히 는 방법을 만들어 사출물이 제작되기 전에 그들의 기계적 물성을 사출성형 수치모사에서 얻 어진 열적·기계적 이력으로부터 예측하고자 하였다. 이때 성형품의 기계적 물성과 열적· 기계적 이력 사이에는 매우 복잡하고 비선형적인 상관관계를 보이기 때문에 이들 사이를 비 매개변수적으로 연관짓기 위하여 역전파 인공신경망 알고리듬을 사용하였으며 열적·기계적 이력은 사출성형용 수치모사 소프트웨어를 이용하여 구하였다. 학습과정에서 전역최소값에 도달하지 못하는 인공신경망의 문제점을 해결하기 위하여 모멘텀변수와 잡음지수를 포함하 는 일련의 항을 첨가하여 연결가중치를 보정하였다. 그 결과 어떤 초기값에 의하여 학습이 되더라도 전역최소값에 도달하는 것을 확인하였으며 이를 이용하여 다른 사출조건에서 사출 물의 기계적 물성을 잘 예측할수 있었다.