• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.235-237
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• 2000

본 논문에서는 환경의 변화에 민감한 시계열 데이터인 주가의 변동과정을 보다 효과적으로 설명하기 위한 방안의 하나로 강화 학습 모형의 도입을 제안하며, 특정 시점의 주가 추세를 평가하는 기준으로 가치도 함수를 채택한다. 가치도 함수의 계산에는 강화 학습 알고리즘의 일종인 Monte Carlo 알고리즘을 적용하고, 신경망 구현에 의해 구한 근사 가치도의 적절성을 평가하였다. 실험 결과로 볼 때, 여타 강화 학습 알고리즘을 추가적으로 적용할 경우, 주가 변동의 시계열적 특성을 더욱 잘 반영할 수 있을 것으로 판단된다.

• Bulletin of Korea Environmental Preservation Association
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• v.26 no.5_6
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• pp.14-18
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• 2004

최근 수년동안 국내 전자업체들은 EU의 강화된 유해물질 규제에 대응하기 위해 고심해 왔다. 이러한 이유는 EU의 유해물질 규제가 기업 내부의 환경성 개선은 물론 강력한 친환경적 공급사슬관리를 요구하는 등 기업내외부의 환경성 개선이 동시에 필요하기 때문이다.<중략>

• Review of KIISC
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• v.13 no.6
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• pp.67-78
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• 2003

최근 컴퓨터 및 정보통신기술 등의 급속한 발전과 국가 정책에 따른 세계 최고수준의 If 인프라 구축에 따라 인터넷 이용률 및 인터넷에 의한 범죄 등이 급증하고 있다. 특히, 가장 많은 인터넷 사용 연령층이 초등학교 고학년에서 대학생들로 그들의 인터넷 이용률은 90％이상을 차지하고 있으며 사이버 범죄의 절반정도가 이들에 의하여 이루어지고 있다. 그러나 이들 학생을 위한 정보보호관련 교육내용과 교육환경의 열악함은 학생들이 죄의식 없이 범죄를 저지르거나 그들 자신들이 피해자가 되는 사회로 방치되고 있다. 본 연구에서는 제8회 정보보호심포지움에서 발표하였던 '초중고 정보보호교육 강화'의 내용을 보완하여 대학교를 포함한 정규학교에서의 정보보호교육내용을 분석하고 정보보호교육환경의 현황을 파악하였다. 또한, 이에 관한 결론으로 정보보호교육 강화 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.23-24
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• 2018

스마트 팩토리의 핵심 요소 중 하나인 AGV를 운용하기 위해서 스케줄링은 간과할 수 없는 문제이다. 기존의 정적인 휴리스틱 방식은 실시간으로 운용되는 스마트 팩토리에 다소 부적합한 면이 있다. 본 논문에서는 이러한 스케줄링에 관한 문제를 해결하고자 SLAM 기반의 자율주행 AGV를 운용 할 수 있는 3D 가상 환경을 설계하고 해당 환경에서 강화학습을 기반으로 한 스케줄링을 구현해 실시간으로 변화하는 공장에 적합한 동적인 스케줄링을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.331-332
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• 2021

1990년 중반 이후 외국계 기업과 국내 대기업의 적극적인 유통산업진출은 중소 소매업을 어렵게 하고 있다. 또한 대기업 편의점의 급속한 확장 역시 골목상권 환경을 열악하게 하여, 중소 소매업 점포수의 폐점을 가속화하고 있다. 2003년 중소 소매업의 경쟁력 강화 및 자생력을 확보하고자 정부는 중소유통공동도매물류센터(이하, 중소유통물류센터)를 건립하였다. 하지만 급변하는 유통환경과 온라인 쇼핑의 급속한 발전 속에서 중소유통물류센터는 갈수록 점점 어려워지는 현상에서 중소유통물류센터의 역량강화를 위한 현상분석 및 문제점 도출을 통하여 경쟁력 강화 및 효율적 운영방안을 위한 전략을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.375-377
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• 2024

본 논문에서는 OpenAI Gym 환경에서 프로그램으로 간단한 제어가 가능한 Mountain-Car-v0 게임에 대해 DQN(Deep Q-Networks) 강화학습을 진행하였다. 본 논문에서 적용한 DQN 네트워크는 입력층 1개, 은닉층 3개, 출력층 1개로 구성하였고, 입력층과 은닉층에서의 활성화함수는 ReLU를, 출력층에서는 Linear함수를 활성화함수로 적용하였다. 실험은 Mountain-Car-v0에 대해 DQN 강화학습을 진행했을 때 각 에피소드별로 획득한 보상 결과를 살펴보고, 보상구간에 포함된 횟수를 분석하였다. 실험결과 전체 100회의 에피소드 중 보상을 50 이상 획득한 에피소드가 85개로 나타났다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.662-665
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• 2024

IT 기술이 발전하며 실시간 전력 수요량 및 가격 등을 파악할 수 있는 스마트 그리드가 주목을 받고 있다. 스마트 그리드 환경에서는 에너지 저장 장치를 이용하여 소비자의 경제적 부담을 덜어낼 뿐만 아니라 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 목표를 위해 과거 2시간 동안의 부하량 및 가격을 바탕으로 에너지 저장 장치의 충전 및 방전량을 결정하는 강화학습 알고리즘을 제안한다. 또한, 여러 강화학습 기법의 성능을 비교 분석한다.

• 정보화사회
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• s.93
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• pp.22-27
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• 1995

"통신사업 경쟁력 강화를 위한 기본정책 방향"에 관한 공청회가 통신개발연구원 주최로 지난 7월 26일 여의도 중소기업회관에서 열렸다. 이날 주제발표로 나선 통신개발연구원 최선규 연구위원의 기본정책방향 발표내용과 이어서 진행된 토론회요지를 소개한다.

• Korea Petroleum Association Journal
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• no.8 s.150
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• pp.36-42
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• 1993

• Korea Petroleum Association Journal
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• no.8 s.150
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• pp.27-30
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• 1993