본 연구에서는 할부금융시장에서의 고객신용예측을 위한 모형으로 여러 가지 인공신경망(Neural Network) 모형들을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 통합한 신용예측모형을 제안한다. 10개의 학습된 인공신경망 모형들을 유전자알고리즘을 이용하여 종류별로 통합하여 MLP(Multi-Layered Perceptrons), Linear, RBF(Radial Basis Function) 세 가지의 대표모델을 얻고 이를 다시 하나의 인공신경망 모델로 통합하였다. 이를 통합되기 이전의 각각의 인공신경망 모형들과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 통합모형의 유효성과 통합방법의 타당성을 제시하였다.
본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.
통행분포(trip distribution)는 4단계 통행수요추정의 첫 단계인 통행발생(trip generation)에서 구해진 통행생성(trip production)과 통행 유인(trip attraction)을 연결시키는 작업이다. 즉 하나의 존에서 생성 또는 유인되는 통행량을 다른 존에 분포시키는 과정이다. 이에 반해, 통행수단선택(transport mode choice)은 통행자들이 어떤 교통수단을 선택할 것인지를 결정하는 단계이다. 그러나, 이들 통행분포단계와 통행수단선택단계는 서로 밀접한 관계가 있음에도 불구하고, 서로 독립적으로 수행되어온 경향이 있었다. 본 연구에서는 통행분포단계와 통행수단선택단계를 통합한 모형을 제시하고 이를 풀기 위한 알고리듬도 제시한다. 통합모형의 통행분포모형으로는 중력모형(gravity model)을 적용되며, 수단선택모형으로는 로짓모형(logit model)을 이용한다. 본 연구의 통합모형은 각 단계별로 개별적으로 진행되는 추정단계가 하나의 모형 틀 안에서 통합적으로 이루어져 좀 더 현실적이며, 통행비용의 불일치 문제가 해소될 수 있다. 또한, 통합모형에서도 균형조건(equilibrium condition)이 존재함을 증명하며, 통합모형의 민감도 분석을 통하여 기존 모형과의 차이점을 설명한다.
본 논문은 선행연구인 정회성${\cdot}$전대욱 (2005)의 모형을 중심으로 선행연구에서 미처 다루지 못한 체계 변화 및 모형 확장 등에 대해 다루고 있다. 선행연구에서는 우리나라의 참게 복원사업에 대한 개체수 동태모형(population dynamics)과 자원 경제학적 이론모형을 근거로 생태${\cdot}$경제 통합시스템에 대한 동태모형을 도출하고 이를 통해 실증분석을 수행하였는데, 본 논문에서는 이 통합 모형에 있어서 밀도 제약(density restriction)과 공식 행위(cannibalistic behavior), 주민참여에 의한 환경개선 등 일련의 가정들에 대한 확장을 통해 보다 일반화된 통합체계 및 시스템 다이내믹스 분석을 제시한다. 이와 같은 모형 확장 및 파라메터의 내생화 등은 관련 피드백 루프들의 변형과 추가 등을 의미하며, 이와 같은 변화를 포함한 확장 모델을 제시하고 분석함으로써 참게 복원사업에 대한 보다 폭넓은 논의를 제시하고자 한다.
도시간선도로의 신호시간요소를 계획하는 방법은 크게 3가지로 나뉜다. 이들은 통 과폭 최대화모형, 지체도 최소화 모형 그리고 이들 두 가지 모형의 통합모형으로 구분된다. 기존의 통합모형은 지체를 줄이기 위하여 최대 통과폭 모형인 PASSER-II로 최적화된 좌회 전현시순서를 TRANSYT-7F에 사용하는 방법이다. 그러나 통과폭 최대모형과 기존의 통합 모형은 지체를 최소화해주지 못하고, 반면에 지체도 최소화모형인 TRANSYT-7F는 좌회전 현시순서를 최적화 시켜주지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 기존 모 형들의 갖고 있는 단점을 극복하기 위하여 좌회전현시를 최적화하면서 지체를 최소화해줄 수 있는 새로운 모형(KS_SIGNAL)을 개발하는데 있다. 개발된 모형은 MAXBAND 등과 같은 최대통과폭모형을 발전시킨 혼합정수계획법 형태를 갖는다. 평가결과에 의하면 개발된 모형 으로 최적화된 좌회전현시순서를 TRANSYT-7F에 사용할 경우 TRANSYT-7F나 PASSER-II 와 TRANSYT-7F를 통합한 기존 모형들보다 지체를 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 다기관 통합전산센터의 다양한 운영모형 분석을 통한 효과적인 운영 대안을 수립하고, 최적 운영대안의 상시운영체계(BCP) 구성방향을 제시한다. 또한 현행 다기관 통합전산센터의 리스크 분석과 리스크 관리 특성을 모형화하여 다기관 통합전산센터의 상시운영계획 이행 절차의 자동화 시스템 구축 방안을 제시한다. 이를 위해 본 연구는 4가지 사항을 중점적으로 다루었다. 첫째, 통합전산센터와 관련한 다양한 용어에 대해 정리를 하고, 통합전산센터의 국내외 사례를 살펴봄으로써 통합전산센터의 중요요소를 도출하였다. 둘째, 다기관 통합전산센터의 논리적 운영모형을 분류하여 각 모형에 따른 장${\cdot}$단점과 실현가능성을 진단하고, 대표적인 모형에 대한 가상환경을 구성하여 운영비용 측면에서 비교하였다. 또한 AHP기법을 이용하여 관련 전문가 인터뷰를 통한 정성적인 측면에서의 비교도 실시하였다. 셋째, 운영모형분석을 통하여 도출된 최적대안에 대한 다기관 통합전산센터의 상시운영체계의 수립 방향에 대하여 기존의 정보시스템을 위한 방법론과의 비교를 통하여 설명하였다. 넷째, 다기관 통합전산센터의 상시운영체계의 구성방향을 반영한 자동화시스템의 기본적인 구축방안에 대하여 간략하게 정리하고 그 기대효과를 제시하였다.
본 연구에서는 캐피탈시장에서의 고객신용예측을 위한 모형으로 여러 가지 인공신경망(Neural Network) 모형들을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 통합한 신용예측모형을 제안하였다. 10개의 학습된 인공신경망 모형들을 유전자알고리즘을 이용하여 종류별로 통합하여 MLP (Multi-Layered Perceptron), Linear, RBF(Radial Basis Function) 세 가지의 대표모델을 얻고 이를 다시 하나의 인공신경망 모델로 통합하였다. 이를 통합되기 이전의 각각의 인공신경망 모형들과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 통합모형의 유효성과 통합방법의 타당성을 제시하였다.
본 연구는 금융기관에서의 고객신용평가를 위한 최적의 데이터마이닝 모형을 제안한다. 이를 위해 할부금융시장에서의 고객정보 및 할부진행 과정에 대한 세부 내역을 바탕으로 다계층 퍼셉트론(Multi-Layered Perceptrons:MLP)과 다변량 판별분석(Multivariate Discrimination Analysis : MDA), 그리고 의사결정나무(Decision Tree)를 적용하여 각각의 개별모형을 도출하고 이론 유전자 알고리즘을 이용하여 통합한 최종 모형을 구해 그 결과론 각 단일모형과 비교${\cdot}$분석하였다. 그 견과 유전자 알고리즘을 통해 결합한 통합모형의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 기존에 진행되었던 개변모형에 대한 검증은 물론, 단순히 여러 개의 모형을 비교${\cdot}$분석하여 우월한 모형을 평가하는 기존 방법론 상의 한계를 극복하기 위해 각각의 개별모형을 유전자 알고리즘을 통해 통합모형으로 구축하는 하나의 방법론을 제시하였다는데 그 의의가 있다.
이 연구는 STEM 통합 접근의 사전 공학 교육 프로그램 모형을 개발하기 위해 수행되었다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 관련 문헌 고찰과 전문가를 대상으로 한 타당도 조사를 실시하였다. 이 연구에서는 STEM 통합 접근의 교육 프로그램 모형 개발과 관련하여 다음과 같은 세 가지 결과를 산출하였다. 첫째, 과학, 기술학, 공학, 수학 각각에 대한 개념, 고유의 탐구 방법과 지식 구조 및 영역을 확인하고, 이에 대한 타당도 조사를 통해 STEM 통합 접근의 개념 모형을 구성하였다. 둘째, STEM 통합 접근의 통합 핵심 요소, 활동유형, 교육 프로그램 수행 학습 인원, 교육 프로그램 수준을 탐색하고 이를 바탕으로 하여 STEM 통합 접근의 교육 프로그램 개념 모형을 구안하였다. 셋째, 주제 중심 통합 접근에 따른 탐구 프로젝트 활동, 문제 중심 통합 접근에 따른 문제 해결 활동, 설계 중심 통합 접근에 따른 창의 공학 설계 활동 각각의 교육 프로그램 구성 단계를 제시하여 STEM 통합 접근의 교육 프로그램 구조화를 꾀하였다.
범정부통합전산환경 구축사업은 정부의 주요 전산장비와 담당인력을 물리적으로 집중 관리함으로써 전산환경의 수준을 제고하고 유지운영 비용을 줄이려는 사업으로써 2006년 대전에 제1센터를 구축하여 운영중에 있으며, 광주 제2센터로의 이관을 본격 추진 중에 있다. 본 연구에서는 범정부 통합전산환경 구축에 대한 성과측정의 사전연구로써 조직간 시스템 통합이론을 검토하여 범정부 통합전산환경에 적합한 성과측정모형을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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