• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권11호
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• pp.822-832
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• 2001

주어진 사례의 집합으로부터 그 사례들을 분류할 수 있는 프러스펙터 규칙 유형의 분류 규칙들을 습득하는 학습 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 학습 시스템의 구현에서 개체 집단은 규칙 집합으로 구성되고 규칙 집합은 교배, 돌연 변이, 역치 연산자 등의 유전 연산자를 이용하여 규칙 집합내의 규칙을 교환함으로써 새로운 자식을 생성한다. 본 논문에서는 구현된 학습 환경을 분류 규칙의 구문 형태와 의미, 개체 집단의 구조 및 유전 연산자의 구현 등을 중심으로 설명한다. 효율적인 돌연변이 연산자의 구현을 위해 개발된 규칙 성능 평가 기법과 규칙생성 기법을 소개하고 분류 성능을 향상시키기 위한 기법으로 다수의 규칙 집합을 이용하여 분류 시스템을 구축하기 위한 기법을 소개한다. 본 연구를 통해 구현된 학습 시스템의 성능을 다양한 사례 집합을 이용하여 평가하고 이를 신경망, 결정 트리 등과 비교하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.191-196
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• 2009

본 논문에서는 BPSO(Binary Particle Swarm Optimization)방법과 상호정보량을 이용한 속성선택기법을 제안한다. 제안된 방법은 상호정보량을 이용한 후보속성부분집합을 선택하는 단계와 BPSO를 이용한 최적의 속성부분집합을 선택하는 단계로 구성되어 있다. 후보속성부분집합 선택 단계에서는 독립적으로 속성들의 상호정보량을 평가하여 순위별로 설정된 수 만큼 후보속성들을 선택한다. 최적속성부분집합 선택 단계에서는 BPSO를 이용하여 후보속성부분집합에서 최적의 속성부분집합을 탐색한다. BPSO의 목적함수는 분류기의 정확도와 선택된 속성 수를 포함하는 다중목적함수(Multi-Object Function)을 이용하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 유전자 데이터를 사용하였으며, 실험결과 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.27-43
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• 2003

본 논문은 자데교수에 의해 소개된 퍼지집합을 정의하면서 시작된 퍼지이론과 도이거넌과 팔마건에 의해 발전된 지식공간의 수학교육의 교수학습에 효과적으로 적용될 수 있는 모색하고자 하는 의도로 새로운 이론을 소개한다. 특히, 위 두 이론은 평가부분에서 현재의 평가방법이 해결할 수 없는 부분을 접근하여 수학 학습 평가의 새로운 장을 열 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권4호
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• pp.321-330
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• 2003

본 연구에서는 학습자들의 학습 과정을 모니터링하여 분석된 학습 특성에 따라 다르게 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 에이젼트 기반의 적응적 교수 시스템을 구현하고 있다. 또한 학습자들의 능력을 평가하고 각 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하고 있다. 이를 위해, 코스웨어 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련도에 따라 퍼지 수준 집합을 구성하고 이를 기반으로 학습자의 수준에 맞는 내용을 제공한다. 본 논문에서는 에이젼트를 이용하여 학습자들의 학습 상태를 지속적으로 모니터링하고, 평가 단계에서 학습자가 오답을 냈을 경우 적절한 힌트를 추론하여 제공하며, 분석된 학습 특성과 평가 결과에 따라 학습 내용을 동적으로 구성하여 줌으로서 적응적 교수 시스템을 효과적으로 구현하고 있다. 또한 퍼지 집합에 의한 수준별 학습 내용의 제공과 평가 결과는 학습과정에 나타나는 여러 가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있는 교수 학습 방법을 제공할 수 있도록 한다.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.185-195
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• 2014

순위기반 컨조인트분석은 마케팅조사를 비롯한 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 이 분석기법은 다른 기법들에 비하여 몇 가지 장점을 가지고 있는 반면에, 응답자들이 다수의 제품프로파일들에 대한 선호도 순위를 정확하게 평가하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 응답효율성을 향상시키기 위하여 순위집합 개념을 도입한 새로운 선호도 측정방법을 제안한다. 응답자에게 순위집합들에 포함된 소수의 프로파일들에 대한 선호도를 순위로 평가하게 한 후 평가결과를 종합하여 프로파일 전체에 대한 순위를 얻는 방법이다. 이 방법에 의하면 응답자가 프로파일들에 대한 선호도 순위를 매기는 작업을 용이하게 할 수 있고 선호도 순위를 효율적으로 평가할 수 있다. 한편, 다수의 프로파일을 수용할 수 있는 순위집합을 체계적으로 구성하기 위하여 균형불완비블록설계를 확장하여 쌍체설계로 전환시키는 방법을 개발하였다. 제안된 측정방법을 채택한 순위기반 컨조인트분석을 여성용 향수제품에 대한 소비자 선호도분석에 실제로 적용하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.1323-1334
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• 2011

민감한 정보 숨기기 알고리즘은 민감한 정보를 보호하기 위하여 트랜잭션 데이터베이스를 삭제한다. 데이터 변경은 삭제 접근 방법들 중 하나이다. 민감한 정보를 숨기는 이전 연구들은 결과 데이터베이스의 품질을 유지하기 위해 서로 다른 휴리스틱 알고리즘을 적용했다. 그러나 민감한 정보를 숨기는 과정에서 변경되는 항목집합에 대한 영향을 평가하거나 숨겨지는 항목을 감소시키는 연구들은 미흡하였다. 본 논문에서는 민감한 빈발 항목집합을 숨기기 위하여 경계기반의 HSFI(Hiding Sensitive Frequent Itemsets) 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서 FP-Tree의 노드 정보는 기존과는 다르게 빈발 항목집합 생성단계에서 트랜잭션 정보와 민감 정보, 경계 정보를 모두 구성하며, 숨기는 과정에서 비민감한 빈발 항목집합의 영향을 줄이기 위하여 경계를 사용하였다. 본 논문의 예시 트랜잭션 데이터베이스에 HSFI를 적용한 결과, 손실 항목을 크게 감소시킴으로써 기존 방법들에 비해 효과적임을 증명하였고, 보다 개선된 데이터베이스의 품질을 유지할 수가 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.141-148
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• 2020

용어추출은 도메인 텍스트 모음으로부터 도메인 용어 목록을 인식하는 작업이다. 용어추출의 기존 효과적인 방법들은 비교사 방식으로 동작하며, 후보 용어 집합을 추출하는 작업과 후보 용어에 용어중요도를 할당하는 작업을 주요 단계로 포함한다. 후보 용어의 용어중요도 계산과 관련하여 본 논문에서는 후보 용어의 내부 및 외부용어집합을 활용한다. 내부용어집합은 후보 용어에 포함된 다른 짧은 용어들의 집합이며, 외부용어집합은 후보 용어가 포함된 다른 긴 용어들의 집합이다. 본 논문에서는 후보 용어의 내부 혹은 외부용어집합으로부터 후보 용어의 용어 강도를 계산하는 다양한 강도 함수들을 제시하고, 이들 용어 강도 값들과 C-value 점수를 결합하는 용어중요도 계산 방법을 소개한다. 생물학 및 전산언어학 분야 영어 데이터셋을 사용한 성능 평가에서는 제안된 방법의 용어추출 성능을 비교하고 분석한다. 제안된 방법은 생물학 및 전산언어학 분야 데이터셋에 대해 각각 최대 1%와 3% 차이의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제41권4호
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• pp.226-241
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• 2014

LOD(Linked Open Data)는 온톨로지에 기반하여 구조화되고 링크드 데이터 원칙에 의거하여 식별, 연결, 접근되는 RDF 트리플들로 구성된다. 이러한 LOD 데이터집합의 공개는 LOD 클라우드의 확장으로 이어지며 궁극적으로는 데이터 중심적인 웹으로 진화한다. 그러나, 존재적으로 동일한 개체들이 여러 LOD 데이터집합들에 걸쳐 서로 다르게 식별되는 경우 이들간의 동일성을 파악하여 신뢰적인 연결을 제공하는 것은 어려운 작업이다. 이를 위하여 본 논문은 신뢰향상적 연결성 평가(Trustworthiness Improving Link Evaluation: TILE) 기법을 제시한다. 보다 신뢰적인 연결성 평가 결과를 도출하기 위하여 TILE은 4단계로 진행한다. 우선, TILE은 LOD 데이터집합의 문법요소들이 가지는 추론적 특징을 고찰하여 잠재적으로만 존재하고 있던 사실들을 RDF 트리플들로 실체화하여 이를 데이터집합에 보강한다. 두 번째 단계에서 지정한 술어의 목적어 값을 비교하여 평가를 수행하며 세 번째 단계에서 RDF 트리플의 술어부가 지니고 있는 문법적 특성을 주어서술적/어휘정의적 관점에서 평가한 후 이를 두 번째 단계의 결과에 추가 반영한다. 이 과정에서 TILE이 고찰하는 문법적 요소들은 LOD 클라우드를 구축하기 위하여 W3C가 제시한 언어인 RDFS, OWL, OWL2 모두를 망라한다. 마지막으로, LOD 데이터집합 공개자로 하여금 연결성 평가결과를 검토하여 재평가 실시 혹은 연결확정을 결정하도록 함으로써 공개하는 데이터의 연결성이 가져야 하는 신뢰성에 공개주체의 책임이 반영되도록 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.125-134
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• 1991

연성포장(延性鋪裝)의 포괄적인 검사는 매우 복잡하므로 그것의 상태평가는 피상적 판정에 근거하여 이루어지고 있다. 특히 포장의 질적(質的) 측정은 오해의 소지가 많은 구어적(口語的) 표현으로 이루어 져 왔다. 그리고 포장의 현 상태를 적절히 사정(査定)할 수 있는 기준도 마련되어 있지 못하다. 따라서 본 연구는 모호집합(模糊集合)의 개념을 이용하여 포장표층의 현재상태와 기대되는 상태를 평가하는 기법을 개발하기 위하여 착안, 수행 되었다. 그리고 이의 유용성을 입증하기 위하여 한 예제를 시범적으로 수행 하였다. 구어적(口語的)인 모호한 표현들을 모호집합의 수리적 계산을 통하여 양적(量的)으로 다루어서 구체적인 도해적(圖解的) 모델로 전환할 수 있으므로 예제를 통하여 보여주듯이 누구나 이해가 쉬운 결과를 얻을 수 있었다.