• 제목/요약/키워드: 집합론

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초기사건의 위험달성가치 중요도 척도 계산 방법에 대한 연구

  • 김길유;정우식;강대일;양준언
    • 한국산업안전학회:학술대회논문집
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    • 한국안전학회 2003년도 춘계 학술논문발표회 논문집
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    • pp.114-119
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    • 2003
  • 원자력발전소를 비롯한 위험 시설물의 확률론적 안전성 평가(Probabilistic Safety Assessment: PSA)는 고장수목(Fault Tree) 및 사건수목(Event Tree) 분석으로 이루어지며, 분석 결과로 그 시설물의 위험도(Risk)는 최소단절집합(Minimal Cutsets)들의 합으로 구성 된다.(중략)

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조직운영 관점을 고려한 DEA 기반의 벤치마킹 대상 및 목표 설정 방법론 : global efficiency와 local efficiency의 통합적 고려 (A DEA-based methodology for benchmarking and target setting in terms of organizational operation: global efficiency vs. local efficiency)

  • 설현주;김승겸;박용태
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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    • pp.1845-1850
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    • 2006
  • 적절한 벤치마킹 대상의 선정은 조직 계획 및 통제에 있어 중요한 요소로 인식되고 있으며, 이에 대한 많은 연구가 이루어져 왔다. 특히, 조직의 상대적 성과 평가와 이를 바탕으로 벤치마킹 대상을 결정하는 DEA(data envelopment analysis)의 출현은 벤치마킹에 대한 연구를 증대시켜왔다. 하지만, 벤치마킹 대상 선정은 기술적 생산 가능성 측면 외에도 조직의 정책적 고려, 관리적 우위 그리고 외부 제약 등을 고려해야 한다. 따라서 수리적 결과에 바탕을 둔 기술적 생산 가능성만을 가지고 벤치마킹 대상을 제공하는 현재의 DEA 접근 방법에는 한계가 있다. 즉, 고려하는 모든 대상을 기반으로 한 global efficiency 관점에서 제공하는 해가 비 효율적 조직 입장에서는 바람직하지 않을 수도 있다. 이에 따라 본 연구에서는 local efficiency 개념을 도입하여, 다양한 관점에서 벤치마킹 대안들을 살펴 볼 수 있는 방법을 제공하고자 한다. 이는 다음과 같은 과정에 의해 수행된다. 먼저, DEA를 이용하여 비교하고자 하는 모든 DMU(decision making unit)의 투입/산출물을 바탕으로 각 DMU의 효율성 값과 비효율적 DMU의 참조집합 (reference set)을 도출한다. 다음으로, 도출된 참조집합이 조직 운영 관점에서 적절한 벤치마킹 대상이며, 이러한 목표를 달성할 수 있는가를 평가한다. 이때 도출된 벤치마킹 대상이 적절하다면 분석과정을 종료하고, 적절하지 않을 경우 다음과 같은 추가적인 분석을 수행한다. 우선, 각 참조 집합을 중심으로 DMU를 그룹핑하고, 각 그룹별로 효율성 값 및 참조집합을 도출한다. 이때 도출된 효율성 값이 local efficiency 값에 해당된다. 다음으로, 참조 집합 그룹을 중심으로 도출된 비효율적 DMU의 참조집합이 적절한 벤치마킹 대상인가를 판단한다. 적절한 벤치마킹 대상을 도출하였으면 분석을 종료하고, 그렇지 않을 경우 적절한 벤치마킹 대상을 도출할 때까지 추가적인 분석과정을 반복한다. 제안한 방법을 통하여 조직은 기술적 생산 가능성 외에도 다양한 조직 운영 관점에서 적절한 벤치마킹 대상을 선정할 수 있으며, 이에 따른 목표를 수립할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 더 나아가 global efficiency 관점에서 효율적 조직이 되기 위하여 단계적인 벤치마킹 대상 선정과 이에 따른 목표를 수립하는데도 유용하리라 판단된다.

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집합기반설계와 유전자알고리즘을 이용한 초기단계 함정설계 최적화 (Optimization of Early-phase Ship Design using Set-Based Design and Genetic Algorithm)

  • 박진원
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권10호
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    • pp.486-492
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    • 2019
  • 함정설계 시에는 초기 운용요구 능력의 불확실성을 고려하여 무수히 많은 대안 중에서 최적의 무장시스템과 플랫폼의 제원을 선정하기 위해서는 시스템적인 접근 방법이 필수적이다. 미 해군은 초기단계 설계 시 최적 설계조합을 시행착오 없이 효율적으로 선정하기 위하여 집합기반 설계를 차기 공기부양정 초기단계 설계에 성공적으로 적용한 바 있다. 집합기반 설계를 적용하기 위해서는 설계조합에 필수적인 모델인 함정통합모델이 필수적이나 아쉽게 현재 실질적인 함정통합모델을 보유하고 있는 국가는 미국, 영국 정도의 극히 일부 국가이며 관련된 기술의 타국으로의 이전도 전혀 허용하지 않고 있다. 본 연구에서는 기존 함정설계 데이터의 벤치마킹을 통해서도 미국을 중심으로 선진화된 최신 설계기법인 집합기반설계가 가능할 수 있도록 유전자알고리즘과 의사결정 방법론인 TOPSIS를 통합한 우리나라의 여건과 역량을 고려한 한국형 집합기반 설계 프로세스를 구축하였으며 현재 연구 및 교육 목적으로 일반에 공개된 DDG-51급 통합함정모델을 이용하여 함정의 무장시스템 초기단계 설계 최적화에 적용하여 제안된 한국형 집합기반설계의 적용 가능성을 검증하였다.

모바일 사용자의 성별 예측을 위한 식별 및 인기 단어 집합 기반 2단계 기기 내 분석 (A Two-Phase On-Device Analysis for Gender Prediction of Mobile Users Using Discriminative and Popular Wordsets)

  • 최예림;박규연;김소이;박종헌
    • 한국전자거래학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.65-77
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    • 2016
  • 모바일 기기 데이터를 활용한 분석에서 사용자의 프라이버시를 보호하는 것이 주요한 이슈로 대두됨에 따라 데이터를 외부로 전송하지 않고 모바일 기기 안에서 분석을 수행하는 기기내 분석이 주목 받고 있다. 기기 내 분석을 활용하면 문자 메시지, 검색 단어, 북마크, 연락처등 매우 개인적이지만 성별 구분에 효과적이라고 알려진 모바일 텍스트를 이용한 성별 예측이 가능하며, 사전에 선정된 단어들의 집합을 모바일 기기로 전송하여 이 단어들과 모바일 텍스트를 비교를 통해 성별을 예측하는 단어 비교 방식을 이용하면 모바일 기기의 제한된 자원 문제를 극복할 수 있다. 특히, 확실한 근거를 이용하여 필터링 한 후 예측을 수행하면 정확도를 극대화하고 복잡도를 낮출 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단어의 식별력과 인기도를 순차적으로 고려하는 2단계의 기기 내 성별 예측 방법을 제안한다. 구체적으로, 제안하는 방법론은 소수의 높은 식별력을 가지는 단어를 이용하여 전체 사용자의 성별을 예측하고 이어서 인기도가 높은 단어를 활용하여 앞서 예측이 되지 않은 사용자의 성별을 예측한다. 실제 데이터를 이용한 실험에서 제안하는 방법론은 비교 방법론보다 우수한 성능을 나타내었다.

건설 프로젝트의 코스트 리스크 분석방법론에 관한 연구 (A Study on the Cost Risk Analysis Method for Construction Projects)

  • 이동운;김영수
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제4권4호
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    • pp.201-211
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    • 2003
  • 불확정 요소가 많은 건설 프로젝트에서 코스트 리스크의 분석은 관련 전문가의 통찰력이나 주관적 판단에 의존하는 경우가 많다. 하지만 국내 건설산업의 경우 코스트 리스크 분석시 객관적인 산출근거에 의한 확률만을 고려 할 뿐 계량적 측정이 어려운 주관적 요소를 합리 적으로 반영하기 위한 방법이나 절차를 갖고 있지 못하다. 이와 같은 관점에서 본 연구는 보다 신뢰성이 우수한 비용견적을 위해서 전문가의 주관적인 요소까지 종합적으로 평가하고, 리스크로 인한 비용의 변동을 정량적으로 분석할 수 있는 새로운 로스트 리스크 분석모델을 제시하였다 아울러 실무에서도 간단한 절차에 따라 모델을 체계적으로 수행할 수 있도록 편리한 사용자 인터페이스를 제공해 주는 프로토타입을 구현하였다.

내장된 자체 테스트에서 경로 지연 고장 테스트를 위한 새로운 가중치 계산 알고리듬 (New Weight Generation Algorithm for Path Delay Fault Test Using BIST)

  • 허윤;강성호
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제37권6호
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    • pp.72-84
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    • 2000
  • 경로 지연 고장의 테스트 패턴은 두 개의 패턴을 가진 쌍패턴으로 이루어져 있다. 따라서 가중 무작위 패턴 생성 방법을 이용하여 지연 고장 테스트를 하기 위해서는 기존의 고착 고장을 위한 방법과는 다른 새로운 가중치 생성 방법이 적용되어야 한다. 결정론적 테스트 패턴을 이용하여 가중치를 계산할 때는 테스트 패턴의 집합을 패턴간의 해밍 거리가 너무 크지 않도록 분할하여 주는 것이 일반적이나 지연 고장 테스트에 있어서는 이 분할 방법이 너무 만은 가중치 집합을 생성하게 될 수도 있을 뿐만 아니라 부정확한 가중치를 계산하게 될 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 결정론적 테스트 패턴의 분할 없이 가중치를 계산하여 고장 시뮬레이션을 생성하는 실험을 해 보았다. ISCAS 89 벤치마크 회로에 대한 실험 결과는 본 논문에서 제시한 경로 지연 고장을 위한 가중치 생성 방법의 효율성을 보여준다.

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최적화에 기반을 둔 LAD의 패턴 생성 기법 (Optimization-Based Pattern Generation for LAD)

  • 장인용;류홍서
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.11-18
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    • 2006
  • LAD(Logical Analysis of Data)는 Boolean-logic에 기반을 둔 데이터 마이닝 방법론이다. LAD에 의한 데이터 분석 시 중요한 과정은 데이터 집합에 숨겨진 구조적 정보를 패턴의 형식으로 발견해내는 패턴 생성 단계이다. 기존의 패턴 생성 방법은 열거법에 기반을 두고 있어 높은 차수의 패턴을 생성하는 것은 실질적으로 불가능하였다. 본 논문에서는 최적화에 기반을 둔 패턴 생성 방법론을 제안하고 혼합 정수 선형 모형과 SCP(Set Covering Problem)의 두 가지 모형을 제안한다. 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 데이터 집합에 대해 제안된 패턴 생성 방법을 이용한 분석 실험을 통하여 기존의 패턴 생성 방법으로는 생성될 수 없는 패턴을 쉽게 생성하는 효율성을 입증하였다.

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쓰레기 소각장 입지선정에 있어서 퍼지집합과 AHP 이론의 활용 (The Site Selection of Waste Incinerator Using Fuzzy Sets and AHP Theory)

  • 이희연;임은선
    • Spatial Information Research
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    • 제7권2호
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    • pp.223-236
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    • 1999
  • 본 연구는 최근 시설의 확충이 절실히 요구됨에서 불구하고 사회적 기피시설로 인식되어 그 입지를 둘러싸고 많은 사회적 문제를 일으키고 있는 쓰레기 소각장의 후보입지를 선정하는데 있어서 보다 유연성있고 객관적인 방법론을 도입하여 의사결정을 위한 지원시스템으로의 GIS 기능을 높이려는데 목적을 두었다. 본 연구에서는 종전의 입지분석시에 주로 많이 활동된 부울 논리에 의한 단순 도면중첩기능의 문제점을 제시하고 쓰레기 소각장의 입지를 선정하는데 있어서 퍼지집합(Fuzzy Set) 과 계층분석과정(AHP : Anlaystic Hierarchy Process) 이론을 활용하여 후보 입지들에 대한 적합도 수준을 평가하는데 보다 유연성을 l할수 있는 방법론을 모색하였다. 특히 본 연구는 쓰레기 소각장의 후보입지들을 선정하는데 있어서 어떠한 요인을 기회요인으로 하였는가, 또한 각 요인들에 대한 상대적 중요성, 즉 가중치를 어떻게 설정하였는가에 따라서 다양한 결과들이 추출될 수 있음을 제시하려는데 초점을 두었다.

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영상 클레스별 중요 특징 가중에 의한 영상 검색 방법 (Image Retrieval by Important Feature Weighting for Each Class)

  • 유동근;박채훈;최유경;권인소
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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    • pp.382-385
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    • 2012
  • 이 논문에서는 영상 검색(image retrieval) 및 영상 부류(image categorization)을 위하여 영상을 기술할 때 영상의 클레스(class)별로 서로 다른 주요 특징량(feature)에 가중치 를 주는 방법론을 제안한다. 기존에 연구되어온 영상의 특징량 벡터에 가중치를 주는 방식은 모든 영상 클레스에 대하여 동일하게 가중치를 적용하기 때문에 영상이 클레스별로 서로 다른 특징량이 중요하다는 성질을 이용할 수 없다. 영상이 클레 별로 서로 다른 특징량이 중요하다는 성질을 이용하기 위하여 영상의 클레스별로 특징량 벡터에 서로 다른 가중치 벡터(weight vector)를 학습하였다. 그 후 질의 영상(query image)이 입력되면, 기존의 영상 검색 프레임워크(framework)를 통해 데이터베이 스(database)로 부터 미리 정의된 서브 클레스(sub-class)의 수에 해당하는 영상부 집합(subset)을 만들었다. 그리고 영상부 집합의 특징량 벡터들에 클레스별로 각각 학습된 가중치 벡터를 적용하여 특징량 벡터들 간의 거리를 다시 계산하여 리랭킹(re-ranking)하였다. 이 방법론을 UKBench Dataset에 적용하여 실험을 해보았으며 가중치를 주기 전과 비교 하였을 때 더 높은 정확도를 보였다.

제한된 프로그램 소스 집합에서 표절 탐색을 위한 적응적 알고리즘 (An Adaptive Algorithm for Plagiarism Detection in a Controlled Program Source Set)

  • 지정훈;우균;조환규
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권12호
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    • pp.1090-1102
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    • 2006
  • 본 논문에서는 대학생들의 프로그래밍 과제물이나 프로그래밍 경진대회에 제출된 프로그램과 같이 동일한 기능을 요구받는 프로그램 소스 집합들에서 표절행위가 있었는지를 탐색하는 새로운 알고리즘을 제시하고 있다. 지금까지 보편적으로 사용되어 온 대표적인 알고리즘은 부분 스트링간의 완전 일치를 통한 Greedy-String-Tiling이나 두 스트링간의 지역정렬(local alignment)을 이용한 유사도 분석이 주된 방법론이었다. 본 논문에서는 해당 프로그램 소스의 집합에서 추출된 키워드들의 빈도수에 기반한 로그 확률값을 가중치로 하는 적응적(adaptive) 유사도 행렬을 만들어 이를 기반으로 주어진 프로그램의 유사구간을 탐색하는 새로운 방법을 소개한다. 우리는 10여개 이상의 프로그래밍 대회에서 제출된 실제 프로그램으로 본 방법론을 실험해 보았다. 실험결과 이 방법은 이전의 고정적 유사도 행렬(match이면 +1, mismatch이면 -1, gap이면 -2)에 의한 유사구간 탐색에 비하여 여러 장점이 있음을 알 수 있었으며, 제시한 적응적 유사도 행렬을 보다 다양한 표절탐색 목적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.