• 디자인학연구
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• 제14권2호
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• pp.57-66
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• 2001

본 연구는 여러 학문의 지식체계가 통합되어진 조명이라는 특성을, 교육적 관점에서 기술적 내용에 중점을 두고 그 활용방법을 생각해 보았다. 먼저 시지각의 프로세스로 시작하여 빛과 사람의 생리학적, 물리학적 상관성을 살펴보았다. 다음으로 조명 기구라는 개념을 분석, 이해하기 위하여 조명기구의 성분적 속성을 기술하여 그 정체성의 범주를 규정하였으며 이를 통해 디자인 과정 중에 고려해야 할 제반 요소들을 검토 할 수 있는 토대를 마련하였다. 마지막으로 위에서 열거한 내용을 디자인 수업이라는 교육적 형식 속에 프로그램화 시켜봄으로써 본 연구의 목적인 조명기구디자인의 교육체계를 구체적으로 검증해 보았다. 이러한 일련의 과정을 통해 얻게된 결론은 첫째, 조형 일변도의 실기교육 과정을 뛰어 넘어 조명 이론과 실기가 조화를 이룬, 즉 조명에 대해 전체적으로 균형 있는 수업이 진행되었으면 한다. 둘째, 조명에 대한 인식의 확장으로 인공 환경물과의 관계 및 과학적인 데이터에 의한 빛의 구체적인 검증을 도모하는 대상간의 인터페이스를 고려한 실험적인 교육이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.881-886
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• 2007

퍼지 추론은 애매한 지식을 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 그러나 퍼지규칙의 연관속성은 규칙을 과다하게 생성하기 때문에 유용하고 중요한 규칙을 결정하는데 여러 가지 문제점이 있다. 본 논문에서는 러프집합을 적용하여 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거하고, 퍼지 상대농도를 이용하여 추론결과의 정확성을 유지하면서 규칙의 수를 최소화 하는 방법을 제안한다. 실험결과 규칙의 개수는 감소되었으며 추론 결과가 감축하기 이전과 일치하고 규칙간의 중복성이 제거되는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2365-2372
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• 1999

재사용도 측정 모델은 다음 조건을 만족해야 한다. 1) 측정 속성(척도)들과 컴포넌트들을 쉽게 삽입 삭제할 수 있어야 한다. 2) 타당성에 근거하여 컴포넌트들을 정량적으로 평가할 수 있어야 한다. 3) 가정된 지식을 요구하지 않아야 한다. 4) 각 측정 속성들의 중요도를 객관적으로 산출할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 위의 조건들을 만족시킬 수 있는 재사용 컴포넌트들의 재사용도 측정 모델을 제안한다. 제안된 모델은 적합한 측정 인자들을 선택하고, 러프집합을 이용하여 그들의 중요도를 산출한다. 다음으로 컴포넌트의 재사용도를 측정하기 위해서, 퍼지 적분을 이용하여 측정 인자들의 중요도와 측정값을 종합한다. 마지막으로 기능 중심 컴포넌트들에 제안된 모델을 적용하고, 통계적 방법으로 모델의 타당성을 보인다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권4호
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• pp.157-169
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• 2019

본 연구의 목적은 간호사 태움에 대한 개념분석을 통해 그 개념을 명확히 하고, 유사개념인 직장 내 괴롭힘(workplace bullying)과의 차이를 규명하여 간호이론과 지식개발을 위한 기초자료를 마련하고자 함이다. 본 연구는 Rodgers의 진화론적 방법에 따라 태움에 대한 개념분석을 실시하였으며, 검색된 총 125편의 논문 중 본 연구에 필요한 15의 논문을 정독한 후 분석하였다. 연구결과로 나타난 태움의 속성은 통과의례, 고통스러운 인간관계, 언어적 공격, 업무관계였다. 본 연구결과 태움과 집단 내 괴롭힘은 다른 개념으로 추후 간호연구와 실무에서 구분되어 사용되어야 하며, 태움의 속성이 시대와 사회 환경에 따라 점차 더 확대되고, 부정적으로 변화하고 있는 것으로 확인되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.63-63
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• 2019

최근 기후변화로 인한 도시지역 침수 피해를 저감하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며 침수해석을 위한 기초자료로써 GIS 기반 하수관망 자료 활용의 중요성이 증대되고 있다. 그러나 이러한 하수관망 자료의 대부분은 지자체 수준의 행정단위에 의해 작성/관리 되고 있으며 하수관 망의 유지보수에 중점을 두어 제작되었기 때문에 침수해석을 위한 속성자료가 누락되어 있는 경우가 상당수 존재한다. 따라서 고유의 제작 목적과 침수해석이라는 활용 목적이 일치 하지 않아 속성 데이터 값이 존재하지 않거나 침수 모델링에 필요한 필수 정보가 누락되어 개별 연구자들이 별도의 보완작업을 수행한 후 침수해석에 활용하고 있는 실정이다. 이러한 개인연구자들의 주관적 판단에 의한 하수관망의 단순화 또는 보완작업은 상황에 따라 자료의 불확실성을 증대시키며 연구자의 숙련도와 배경지식에 따라 침수 해석 결과에 많은 영향을 미치고 있다. 따라서 GIS기반 하수관망 자료를 침수 모의에 활용 가능한 입력 자료로 변환 하는 경우 개별 연구자들의 주관적 개입이 최대한 배제된 형태의 자료를 만들기 위한 기본 알고리즘 개발이 시급한 상태이다. 본 연구에서는 서울시 사당역 인근 유역과 부산시 온천천 유역의 GIS 기반 하수관망 자료의 형식에 대해서 알아보고 누락 자료를 보완하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 활용하여 누락자료가 보완된 하수관망 자료는 향후 개별 연구자들의 주관적 판단을 배제하여 도시침수 해석 시 하수관망 자료의 불확실성을 최소화 하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.1-29
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• 2019

기업의 지식 자원은 조직의 지속 가능한 성장을 촉진하는 역할을 한다. 이에 기업은 조직의 구성원들이 새로운 지식 자원을 원활하게 탐색하고 개발할 수 있도록 지원해 주어야 한다. 기업은 보유하고 있는 지식 자산을 통해 기존의 지식을 개선하거나 새롭게 생성할 수 있어야 하며, 이를 위해 기업은 지속적으로 구성원들에게 정보와 인프라를 제공해야 한다. 이러한 정보와 인프라를 외부로부터 수혜 받는다면 해당 서비스를 지식서비스라 할 수 있다. 기업이 보유하고 있는 지식서비스의 다양성 수준은 매우 높다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 지식서비스 유형을 분류할 수 있는 지식서비스 유형 매트릭스를 제시하였으며, 지식서비스 이용자들의 개선된 성과를 역량모델을 기반으로 기초역량(개인역량, 학술역량)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량)으로 정의하여 측정지표를 제시하였다. 본 연구는 세 가지 지식서비스 유형(정보제공형, 정보분석형, 인프라형)에 대한 지식서비스 품질(정보품질, 시스템품질)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량) 간의 관계에 있어 기초역량(개인역량, 학술역량)의 매개효과를 분석할 수 있는 연구모형을 제시하였으며, 이용자 집단(대학, 민간기업체, 정부기관)에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량 차원의 차이를 분석하였다. 분석결과 지식서비스 유형에 따른 기초역량의 매개효과(완전매개, 부분매개)가 명확하게 차이를 보였으며, 소속집단에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량의 차이도 제시하였다. 본 연구는 지식서비스의 유형 분류, 지식서비스 유형에 따른 속성 및 지식서비스 역량 지표를 고민하는 연구자들에게 학술적, 실무적 시사점을 제시하는 연구이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권2호
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• pp.427-445
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• 2010

지식기반사회에서 기업의 성장 동력은 물질적 경쟁우위 보다는 기업 내부, 즉 각 기업이 보유하고 있는 독특한 핵심역량에있다. 이는 창의적 조직 문화와 학습역량, 브랜드, 독창적인 마케팅 역량, 기술 등과 같은 무형의 요소를 말하는데, 따라서 지속적인 성장을 위해서는 이 요소들이 활성화되는 환경과 필요 요소를 우선적으로 파악하는 것이 중요하다. 이 연구는문헌연구를 통하여 조직 문화(organizational culture)와 조직 문화 변화(organizational cultural change)를 개념적으로 정의하고, 조직 문화 변화에 대한 조직원들의 태도와 저항 요인을 고찰하며, 조직 문화 변화 요소를 도출하였다. 도출된 성공 요소는 한국자산관리공사를 대상으로 실증적으로 적용하여 설명력을 높였다. 정보학의 관점에서 볼 때 이 연구는 다음 두 가지 시사점을 갖는다. 첫째, 지식의 대상이 암묵지인 인적 자산으로 확대되어 가고 있으며, 인적 자산은 매우 동태적인 속성을 갖고 있으면서, 조직 문화와 밀접한 관련성을 갖고 있다는 사실을 인식하는 것이다. 둘째, '도서관' 혹은 '지식정보센터' 는 자체의 조직 문화뿐만 아니라 그가 속한 모 기관의 조직 문화와 유리될 수 없다고 볼 때, 향후 조직 문화에 대한 관심과 연구가 매우 시급하다고 볼 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.138-144
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• 2019

현대 사회에서 사람들은 시간적인 여유, 경제적인 문제 등에 따라 여행지에 대해 심각한 고민을 한다. 따라서 본 논문에서는 상황 지식을 이용한 비계층적 군집 기반 하이브리드 추천을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 위치, 장소, 날씨 등의 상황에 따라 선호하는 여행지에 대한 지식을 추천받을 수 있는 개인화된 방법이다. 설문조사를 통해 수집된 데이터로부터 14개의 속성을 기반으로 유사한 특성을 가진 사용자들을 비계층적 군집 기반 하이브리드 추천을 이용하여 군집한다. 이는 암묵적 데이터와 명시적 데이터에 가중치를 부여하여 보다 정확한 추천을 한다. 이를 통해 사용자는 불필요한 시간을 소모하지 않고 선호하는 여행지를 추천받을 수 있다. 성능평가는 정확도, 재현율, F-measure를 이용한다. 평가 결과 정확도는 0.636, 재현율은 0.723, F-measure는 0.676으로 평가되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1314-1323
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• 1999

컴퓨터의 사용이 일반화됨에 따라 데이타를 생성하고 수집하는 것이 용이해졌다. 이에 따라 데이타로부터 자동적으로 유용한 지식을 얻는 기술이 필요하게 되었다. 데이타 마이닝에서 얻어진 지식은 정확성과 이해성을 충족해야 한다. 본 논문에서는 데이타 마이닝을 위하여 퍼지 결정트리에 기반한 효율적인 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 결정트리는 ID3와 C4.5의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법이다. 특히, 퍼지 규칙은 속성 축에 평행하게 판단 경계선을 결정하는 방법으로는 어려운 속성 축에 평행하지 않는 경계선을 갖는 패턴을 효율적으로 분류한다. 제안된 알고리즘은 첫째, 각 속성 데이타의 히스토그램 분석을 통해 적절한 소속함수를 생성한다. 둘째, 주어진 소속함수를 바탕으로 ID3와 C4.5와 유사한 방법으로 퍼지 결정트리를 생성한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 소속함수를 조율한다. IRIS 데이타, Wisconsin breast cancer 데이타, credit screening 데이타 등 벤치마크 데이타들에 대한 실험 결과 제안된 방법이 C4.5 방법을 포함한 다른 방법보다 성능과 규칙의 이해성에서 보다 효율적임을 보인다.Abstract With an extended use of computers, we can easily generate and collect data. There is a need to acquire useful knowledge from data automatically. In data mining the acquired knowledge needs to be both accurate and comprehensible. In this paper, we propose an efficient fuzzy rule generation algorithm based on fuzzy decision tree for data mining. We combine the comprehensibility of rules generated based on decision tree such as ID3 and C4.5 and the expressive power of fuzzy sets. Particularly, fuzzy rules allow us to effectively classify patterns of non-axis-parallel decision boundaries, which are difficult to do using attribute-based classification methods.In our algorithm we first determine an appropriate set of membership functions for each attribute of data using histogram analysis. Given a set of membership functions then we construct a fuzzy decision tree in a similar way to that of ID3 and C4.5. We also apply genetic algorithm to tune the initial set of membership functions. We have experimented our algorithm with several benchmark data sets including the IRIS data, the Wisconsin breast cancer data, and the credit screening data. The experiment results show that our method is more efficient in performance and comprehensibility of rules compared with other methods including C4.5.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권5호
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• pp.363-369
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• 2010

데모-기반 학습은 사용자가 직접 작업을 시연함으로써 로봇에게 쉽게 새로운 작업지식을 가르칠 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존의 많은 데모-기반 학습법들은 상태공간과 정책들을 표현하기 위해 속성-값 벡터 모델을 이용하였다. 속성-값 벡터 모델의 제한성으로 인해, 이들은 학습과정의 효율성도 낮고 학습된 정책의 재사용성도 낮았다. 본 논문에서는 기존의 속성-값 모델 대신 관계적 모델을 이용하는 새로운 데모-기반 작업 학습법을 제안한다. 이 방법에서는 사용자 데모 기록에서 추출한 훈련 예들에 관계적 개체-기반 학습법을 적용함으로써, 동일 작업영역내의 다른 유사한 작업들에도 활용하기 용이한 관계적 개체-기반 정책을 유도한다. 이 관계적 정책은 (상태, 목표) 쌍으로 표현되는 임의의 한 상황에 대해 이것에 대응하는 하나의 실행동작을 결정해주는 역할을 한다. 본 논문에서는 데모-기반 관계적 정책 학습법에 대해 자세히 소개한 후, 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 이 학습법의 효과를 분석해본다.