그래프 데이터가 대용량화됨에 따라 데이터를 저장 및 유지하기 위한 비용이 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 대용량 그래프에서 최단경로를 탐색하는 것은 빈번한 디스크 I/O와 그래프의 높은 복잡도로 인해 매우 오랜 수행시간을 요구한다. 최근 그래프의 밀집도가 높은 부분그래프를 하나의 슈퍼노드로 표현하여 그래프 크기와 디스크 I/O를 줄이는 그래프 요약 연구가 수행되고 있다. 이와 같은 요약된 그래프에서 효율적으로 최단경로를 탐색하기 위해서는 요약그래프의 복원을 최소화해야 한다. 본 논문에서는 요약그래프의 복원 성능을 분석하고, 이를 이용하여 오차를 최소화하며 빠르게 최단경로를 탐색하는 근사 기법을 제안한다. 또한 최단경로 탐색과정 중 복원이 요구되는 슈퍼노드가 포함된 경로를 사전에 색인으로 구축하여 정확한 최단경로를 효율적으로 탐색하는 기법을 제안한다. 실세계 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안하는 요약그래프에서의 최단거리 탐색기법이 원본 그래프를 고려한 기법들보다 최대 70%로 수행시간이 향상되었음을 보인다.
최근 성공적인 문법 오류 교정 연구들에는 복잡한 인공신경망 모델이 사용되고 있다. 그러나 이러한 모델을 훈련할 수 있는 공개 데이터는 필요에 비해 부족하여 과적합 문제를 일으킨다. 이 논문에서는 적대적 훈련 방법을 적용해 문법 오류 교정 분야의 과적합 문제를 해결하는 방법을 탐색한다. 모델의 비용을 증가시키는 경사를 이용한 fast gradient sign method(FGSM)와, 인공신경망을 이용해 모델의 비용을 증가시키기 위한 변동을 학습하는 learned perturbation method(LPM)가 실험되었다. 실험 결과, LPM은 모델 훈련에 효과가 없었으나, FGSM은 적대적 훈련을 사용하지 않은 모델보다 높은 F0.5 성능을 보이는 것이 확인되었다.
광선-다각형 교차 계산은 광선 추적법 계산의 상당 부분을 차지하는 중요한 구성요소로서, 보편적으로 정적인 장면에 대해서는 kd-트리와 같은 공간 자료구조를 사용하여 교차 계산을 가속하여왔다. 최근 CPU에 비해 상대적으로 제한된 계산구조를 가지는 GPU에 적합하도록 변형된 kd-트리 탐색 기법이 몇 가지 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 방법을 보완할 수 있는 두 가지 구현 기법을 제안한다. 첫째, 트리 탐색을 위한 스택을 전역 메모리에 할당할 경우 전역 메모리 접근으로 인한 비용을 줄이고자 하는 캐쉬 적용 스택 방법과 둘째, 기존의 로프 방법의 문제점인 상당한 메모리 요구량을 줄이고자 하는 적은 깊이의 스택(short stack)을 사용한 로프 방법을 제시한다. 제안된 방법의 효용성을 보이기 위하여 기존의 GPU용 탐색 방법과의 성능 비교 분석을 수행한다. 이러한 실험 결과는 향후 GPU용 광선추적법 소프트웨어 개발자들이 상황에 맞는 적절한 kd-트리 탐색 방법을 선택할 수 있도록 해주는 중요한 정보를 제공하게 될 것이다.
영화 관객들은 영화를 선택하기 위해 정보를 수집하는 등의 과정에서 추가적인 비용을 지불할 수 있다. 본 논문은 이러한 비용을 거래비용의 관점에서 접근하여 영화 소비행위를 분석하였다. 분석을 위해 '2015 영화소비자조사'를 사용하여 영화 정보와 개인의 인구사회학적 특성을 독립변수로, 관람편수와 관람빈도를 종속변수로 삼아 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀 분석을 실시하였다. 분석 결과, '감독', '온라인 평가' 등의 요소를 고려하는 소비자일수록 영화 소비가 활발한 것으로 나타났고, 관람 빈도별 분석에서는 저 고 관람자별로 영화를 선택할 때 고려하는 유의미한 정보가 다르게 나타났다. 이를 통해 개인이 보유한 문화자본과 취향 그리고 영화 정보를 인식하는 정도에 따라 영화 소비가 달라질 수도 있음을 알 수 있었다. 기존 연구들이 주로 영화의 흥행 결정 요인을 분석했다면 본 연구는 소비자의 입장에서 개별 영화 정보를 이용하는 것을 거래비용 관점에서 개인의 취향의 유무, 형성의 정도에 따라 차이가 있다는 것을 실증적으로 분석했다는데 의의가 있다. 상기의 결과를 바탕으로 거래비용이 영화소비에 영향을 미치고 일정 정도의 소비를 통해 취향이 형성되면 거래비용이 낮아져 소비가 늘어나는 순환적 구조라는 것을 추정할 수 있었다. 따라서 제작사는 소비자가 영화 관람에 필요한 거래비용을 낮출 수 있도록 영화 정보를 적절하게 활용하는 마케팅 전략을 수립하고 집행할 필요가 있다.
본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.
Stepwise 환승계수(이하 STC)는 환승회수 증가에 따라 환승비용을 실제보다 많게 인식하도록 한다. 통행시간과 최소환승회수 정보를 제공하는 것은 이러한 경향을 감안하는 취지이다. STC가 포함된 경로탐색문제는 비가산성비용을 포함하며 최적조건의 비성립으로 경로열거가 요구된다. 따라서 대중교통망에서 STC를 고려하는 경로탐색에 대한 이론적 검토를 통해서 경로탐색의 실패를 우회하는 방안이 요구된다. 본 연구는 STC가 포함되는 대중교통망에서 확률적 통행배정모형에 대하여 검토한다. 비가산성 경로문제를 완화하는 방안으로 유입링크기반 전체경로삭제기법을 활용하는 방안을 제안한다. 전체경로삭제기법은 출발지에서 도착지까지 서로 상이한 경로의 구성된 가능경로집합을 구축하기 용이하다. STC를 반영한 경로기반 Logit 모형을 대중교통통행배정기법으로 구축한다.
클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 많은 관심에도 불구하고 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 기존 연구는 한계점이 있다. 선행연구들은 이 서비스가 제공하는 많은 혜택에 대한 연구와 이 서비스를 선택할 경우 발생할 수 있는 문제점에 대해 독립적으로 연구하고 있다. 하지만 실제 생활에서 소비자는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 선택할 경우 혜택과 비용에 대해 동시에 고려한다. 따라서 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스 선택 시 혜택과 비용에 대한 상호작용 효과를 탐색적으로 분석하였다. 분석 결과 독립변수로써 유용성, 사회적영향, 그리고 혁신성은 인지된 가치에 모두 정(+)의 유의한 영향을 주었다. 하지만 혜택과 비용과의 상호작용 효과 분석 결과 유용성과 혁신성만이 비용과의 인지된 가치에 대해 통계학적으로 유의한 것으로 나타났다. 유용성은 비용과의 인지된 가치에 대해 상호작용 효과에 대해 음(-)의 결과가 나타났으며, 혁신성은 비용과의 인지된 가치에 대해 상호작용 효과 검정 결과 정(+)의 상호작용 효과가 있는 것으로 나타났다. 결국 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 선택할 경우 소비자가 느끼는 혜택의 경우 비용을 고려할 때 인지된 가치에 서로 다른 영향을 줄 수 있음을 실증했다는 점에서 의의가 있다고 하겠다.
문제의 제약조건을 명확히 표현하고 휴리스틱 탐색에 의하여 스케쥴링을 형성하는 제약조건 중심의 스케쥴링 기법은 실세계의 스케쥴링 문제에 성공적으로 적용되어 왔다. 하지만, 기존의 제약조건 중심의 스케쥴링 연구에서 스케쥴링의 목적을 표현하고 최적화하는데 관련된 연구는 부족한 상황이다. 특히 비용 목적함수는 다양한 비즈니스 계획의 효과를 분석하는 기업의사결정에서 매우 중요 하다고 평가된다. 이 연구의 목적은 자원 용량이나 일시적인 제약조건을 만족하면서 지연비용 및 재고비용을 포함한 스케쥴링의 전체 비용을 명확하게 표현하고 최적화하는 것이다. 비용기반 스케쥴링 프레임워크에서, 동일한 작업 내에 일시적인 제약조건을 만들어 가면서 비용함수를 개선해 나가는 비용 전파 알고리즘을 제시하였다.
본 연구는 조직 구성원들의 정보보안 중요성 인식에 영향을 미치는 요인을 탐색하고자 한다. 이를 위해 예방 동기 이론을 근간으로 인지된 처벌 확신성, 인지된 대응 비용, 묵인이 인지된 정보보안 중요성 인식에 미치는 영향을 살펴보았다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 인지된 처벌 확신성은 정보보안 중요성 인식에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 인지된 처벌 확신성은 묵인에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 대응 비용은 정보보안 중요성 인식에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 대응 비용은 묵인에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 묵인은 정보보안 인식 중요성에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서, 구성원들의 정보보안 중요성 인식을 위해서 보안 위반 행위에 확실한 처벌이 뒤따를 수 있다는 것을 인식시킬 필요가 있다. 동시에, 조직은 구성원들이 보안 행동을 수행하는 데 있어서 장해가 되는 요소들을 제거하는 시도도 해야 한다. 마지막으로, 조직의 보안에 관한 열린 소통이 가능하도록 해야 한다.
성공적인 소프트웨어 개발을 위해서는 프로젝트 계획 수립단계에서 정확한 예측 모델을 연구하는 것이 중요하다. 소프트웨어 개발의 중요성이 대두됨에 따라 현재에는 많은 기존의 프로젝트 데이터를 보관하게 되었다. 기존의 예측모델에서는 개발환경에 따라 서로 다른 형태의 모델을 만들어 개발비용을 예측하였다. 모델의 형태에 따른 신뢰도 또한 주요 이슈로 작용하였다. 이 논문에서는 이러한 많은 프로젝트 데이터와 현재 개발하고자 하는 프로젝트에 대하여 과거의 데이터 중 가장 유사한 최적의 프로젝트를 찾아내기 위해 FP(Function Point)를 이용하는 많은 프로젝트 데이터에 유전자 알고리즘을 적용하여 최적의 유사 모델을 찾아내는 방법에 대하여 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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