지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 시각화 분석 방법을 이용하여 비정상 데이터를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 비정상 데이터를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 비정상 데이터 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.
미래의 스마트 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 시스템은 사용자들과 상호작용을 통해 적절한 서비스를 제공할 것 이다. 사용자 요구(Needs)에 맞는 서비스를 제공하기 위해서는 기존의 개발자 중심의 개발보다 사용자의 요구를 반영하는 사용자 중심의 시스템 개발이 필요하다. 이를 위해 이전 논문에서는 사용자 행위 분석 기반 요구 추출방법(User Behavior Analysis Based Needs Extraction Method)을 제안하였다[1]. 본 논문에서는 추출된 사용자의 요구사항을 Fillmore의 Case Grammar을 이용하여 객체 추출 및 모델링 방법을 제안한다.
시뮬레이션(simulation)은 실 시스템(real system)의 효과적이고 효율적인 운영을 도모하기 위하여 실 시스템의 동작을 이해하고 분석, 예측, 평가하는 과학적인 문제해결 접근방법이다. 시뮬레이션 수행단계는 실 시스템의 행위를 정확히 반영하도록 타당한 모델을 구축하는 모델링 단계와 모델에 의도하는 명령어들을 컴퓨터 프로그램으로 작성하는 구현단계로 나누어진다. 시뮬레이션 모델은 시간, 상태, 확률변수, 상호규칙 등의 여러 관점에 따라 다양하게 존재하는데, DEVS(Descrete EVent system Specification) 모델은 연속적인 시간상에서 이산적으로 발생하는 사건에 따라 시스템의 상태를 분석할 수 있고 모델링 및 시뮬레이션 방법론의 형식화를 위한 견고한 이론적 기반을 제공하고 있다. 또한, DEVS 모델은 모듈적, 계층적 특성을 제공하고 집합론에 근거한 수학적 형식구조를 제공하여 실 시스템에 대한 체계적인 분석과정을 수행하게 되어 보다 현실적인 모델링을 가능하게 한다. 그러나 타당하지 못한 DEVS 모델이 구축되면 시뮬레이션을 통한 분석결과의 신뢰성이 떨어져 아무런 효과가 없고 경제적인 손실만이 따른다. DEVS 모델에 대한 기존의 타당성 검사가 많은 시간과 노력이 요구되고, 반복적인 DEVS 모델링 과정으로 인한 전문적이고 경험적인 지식을 요구한다. 또한, 모델설계자에 의해 설정된 실험 프레임하에서 DEVS 모델의 구성요소에 속하는 상태전이함수, 시간진행함수 및 출력함수에 대하여 commutative 성질의 보전성 검사가 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, DEVS 모델에 대한 타당성 검사를 SPN(Stochastic Petri Net) 모델로 변환하여 SPN 모델을 이용하는 간단하고 효과적인 타당성 검사 방법을 제안한다. 먼저, DEVs 모델에 대한 개념과 기존의 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 고찰하고 그 문제점에 대하여 자세히 설명한다. DEVS 모델의 타당성 검사에 이용하는 SPN 모델에 대한 개념과 DEVS 모델과 행위적으로 동등한 SNP 모델로 변환을 위한 관점을 제조명하다. 동일한 관점에서 두 모델의 상태표현이 같도록 DEVS 모델이 SPN 모델로 표현됨을 보이는 변환이론을 제시하고 변환이론을 바탕으로 모델 변환과정을 제시한다. 모델 변환이론과 변환고정을 기본으로 타당성 검사를 위한 새로운 동질함수(homogeneous function)를 정의하고 이와 함께 SPN 모델의 특성을 이용하여 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 새롭게 제안한다.
미래의 스마트 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 시스템은 사용자들과 상호작용을 통해 적절한 서비스를 제공이 가능 할 것이다. 사용자 요구(Needs)에 맞는 서비스를 제공하려면 기존의 개발자 중심의 개발보다 사용자의 요구를 반영하는 사용자 중심의 시스템 개발이 필요할 것이다. 이를 위해 이전 논문[1]에서는 사용자 행위 분석 기반 요구 추출방법(User Behavior Analysis Based Needs Extraction Method)을 제안하였다. 본 논문에서는 추출된 사용자의 요구사항을 Fillmore의 Case Grammar을 이용하여 객체 추출 및 모델링 방법을 제안한다.
본 논문은 행위 온톨로지(Behavior Ontology)의 개념을 기반으로 한 보안-중심 시스템 안의 공격 패턴을 감지하기 위한 방법을 제안한다. 일반적으로 보안-중심 시스템들은 매우 규모가 크고 복잡하며, 가능한 모든 방법으로 공격자에 의해 공격된다. 그러므로, 공격 감지를 위한 몇 가지의 구조적 방법을 통해 다양한 공격들을 감지하는 것은 매우 복잡하다. 본 논문은 행위 온톨로지를 통하여 이러한 문제를 극복한다. 시스템 안의 공격의 패턴들은 시스템의 클래스 온톨로지에서 정의된 행동(Action)들을 순서에 따라 나열함으로써 정의된다. 공격 패턴이 행동들의 순서로 정의됨으로써 격자와 같이 포함관계를 기반으로 한 계층적인 순서로 추상화될 수 있다. 공격 패턴을 위한 행위 온톨로지가 정의되면, 대상 시스템 안의 공격들은 온톨로지의 구조 안에서 의미적이고 계층적으로 감지될 수 있다. 다른 공격 분석 모델들과 비교해보면, 본 논문에서의 행위 온톨로지를 통한 분석은 시간과 공간적으로 매우 효율적이고 효과적인 방법이다.
공항의 안정적인 운영을 위하여 승객의 단기예측은 매우 중요하다. 본 논문에서는 인천공항의 출입국자 예측을 위하여 출입국자의 대부분을 차지하는 한국인과 중국인의 출국자의 예측 모델링을 수행하였다. 예측 모델링 정확도 향상을 위해 네이버와 바이두 검색 트렌드 데이터를 활용하였다. 출국자 수들과 관련 검색 트렌드 데이터 간 Granger Causality 테스트를 수행하여 상관관계가 있음을 확인하였다. "출국자 수" 단독으로 예측하는 것보다 "출국자 수"와 "검색어 트렌드" 자료를 합하여 예측하는 것이 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 이는 검색이 어떤 일을 수행하기 전에 하는 행위이기 때문이고, 검색 트렌드 데이터 내에 태생적으로 예측 기재가 존재함을 본 연구를 통하여 확인할 수 있었다.
제품 개발 환경을 자세히 들여다보면, 고객의 요구 또는 창조된 새로운 제품의 컨셉(Spec)을 사람(개발자)이 도구(설계경험, CAD)를 이용해서 업무수행절차(업무처리규정, 부서별 역할)에 따라 제품을 정의(모양, 크기, 구조)하는 것을 설계행위로 볼 수 있고, 이러한 활동의 결과로써 도면 Mock-up, 각종 Document가 만들어지고 이러한 매체가 부서간, 업무공정간 의사소통의 수단으로 이용되고 있다. 여기서 CAD를 없애서는 안될 개발의 도구로 인식하고 이용하는데, 일반적으로 경쟁력있는 제품을 개발하기 위한 노력의 일환으로 3차원 CAD시스템을 도입하여 적용해 오고 있다. 현재의 3차원 CAD시스템들은 공통적으로 솔리드(Solid) 근간에, FEATURE 개념을 수용하면서 PARAMETRIC 또는 VARIATIONAL 모델링 기법을 채택하여 설계자들에게 다양한 기능을 제공하고 있다. 그러나 3차원 CAD 시스템을 적용하여 만족할 만한 결과를 얻어내기란 간단한 문제가 아니다. 본 고에서는 당 사업장에서 개발한 무선전화기 및 FAX에 3차원 설계를 적용한 사례를 중심으로, 3차원 설계에 대한 허와 실을 살펴보고 3차원 설계가 나아가야 할 방향에 대해 생각해 보고자 한다. 참고로 당 사업장은 디자인, 기구설계, 금형설계까지는 I-DEAS, CAM 작업은 CATIA를 이용하고 있다.
본 연구는 벤처산업 생태계의 환경변화와 이에 따른 기업의 최적전략을 복잡계 관점에서 고찰해보고, 기업 및 업종 간 상호의존도가 심화됨에 따라 험난해지는 적합도지형의 국소최적점을 탈출하기 위해서는 탐험과 활용전략을 균형 있게 사용하는 양손잡이 전략이 필요하다는 가설을 설정하였다. 가설을 검증하기 위해서 신기술, 기업가, 소비자로 이루어진 행위자기반모형을 설계하여 슘페터 마크1/마크2와 같은 가상의 산업 환경에서 시뮬레이션 실험을 수행한 결과, 탐험과 활용을 균형 있게 사용하는 양손잡이 전략이 4개 환경 중 3개 환경에서 가장 높은 점수를 획득하며, 가장 우월한 전략임을 확인하였다. 행위자 기반 모델링 결과의 실증검증을 위하여 617개사의 벤처천억기업의 통계자료에서 활용과 탐험성향을 측정할 수 있는 지표를 선정해서 이를 기반으로 기업전략성향을 분석한 결과, 82%에 해당하는 기업들이 활용전략으로 분류되었으며, 양손잡이와 탐험전략으로 분류된 기업은 각각 9% 수준을 보였다. 가장 높은 성과를 보이는 전략은 양손잡이 전략이었으며 활용전략이 가장 낮은 성과를 보이는 것으로 나타났다.
온라인 C2C 중고거래에 대한 수요가 증가하고 있으나 물품을 보내지 않거나 명시한 것과 다른 물건을 보내는 방식으로 부당한 금전적 이득을 챙기려는 사기 행위자들의 수도 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 사기를 미연에 방지하기 위한 머신 러닝 방법을 이용한 사기 탐지 모델을 구축하였다. 이를 위해 대표적 C2C 중고거래 플랫폼인 중고나라에서 145,536건의 거래 게시글을 수집하였다. 이후 이들 게시글에서 토픽 모델링 기법을 이용하여 상품 설명 내용의 주제를 추출하였으며, 상품 설명의 언어적 특성, 준언어적 특성, 상품의 특성, 게시글의 포스팅 특성, 구매자 특성, 거래 특성들을 추출하였다. 이를 XGBoost 방법에 기반한 머신 러닝 모델을 구축하여 사기 게시글을 탐지하였다. 분석 결과, 사기 게시글은 글 자체의 길이가 대체로 짧고, 제공하는 정보가 적고 상대적으로 구체적이지 않은 것으로 나타났으며 명사를 상대적으로 적게 쓰고 이미지도 사용하지 않거나 적게 사용하는 글이 대부분인 것으로 나타났다. 또한 상대적으로 숫자와 공백의 비율이 높게 나타났으며 정상 게시글의 경우 명사의 경우 상품의 정보, 동사의 경우 전달, 형용사의 경우는 행위와 관련된 단어들이 사용되었으나 사기 게시글은 뚜렷한 주제를 가지지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 전화번호나 계좌번호를 사용한 기존의 방법과 달리 다양한 게시글의 특성으로 사기 여부를 탐지하는 모델을 구축했다는 점에서 학술적, 실무적 시사점을 가지고 있다.
이 논문은 불완전 경쟁시장의 형태를 가지고 있는 전력시장과 탄소배출권시장에서 수익 극대화를 추구하는 발전회사의 전략적 입찰행위를 분석하는데 사용할 수 있는 쿠르노(Cournot) 기반의 전력시장 모델링 기법을 제안한다. 제안된 전력시장의 모델은 크게 두 부분으로 구성되어있다. 첫 번째 모델은 쿠르노 모델을 이용한 발전회사의 전략적 행위에 대한 모델이며, 두 번째 모델은 환경적 후생을 고려하여 전체 사회적 후생을 극대화하기 위한 시장운영자에 대한 모델이다. 두 모델의 결합을 통하여 배출권 거래를 고려한 전력시장의 모델이 구성되었으며, 이에 대한 내쉬균형점(Nash Equilibrium)을 계산하기 위하여 2단계 최적화 기법(Two-level optimization)을 사용하였다. 제안된 모델을 3개의 발전회사가 존재하는 샘플 전력시장에 적용하여 그 효용성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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