• 지식경영연구
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• 제10권2호
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• pp.35-48
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• 2009

The paper proposes a quantitative causal ordering map (QCOM) to combine qualitative and quantitative methods in a framework. The procedures for developing QCOM consist of three phases. The first phase is to collect partially known causal dependencies from experts and to convert them into relations and causal nodes of a model graph. The second phase is to find the global causal structure by tracing causality among relation and causal nodes and to represent it in causal ordering graph with signed coefficient. Causal ordering graph is converted into QCOM by assigning regression coefficient estimated from path analysis in the third phase. Experiments with the prediction model of Korea stock price show results as following; First, the QCOM can support the design of qualitative and quantitative model by finding the global causal structure from partially known causal dependencies. Second, the QCOM can be used as an integration tool of qualitative and quantitative model to offerhigher explanatory capability and quantitative measurability. The QCOM with static and dynamic analysis is applied to investigate the changes in factors involved in the model at present as well discrete times in the future.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1127-1136
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• 1997

A vector timestamp is used to satisfy message ordering in a group communications. In this paper, we propose a new vector timestamp compression method which is applicable to a single process group environment where one process belongs to only one precess group. An existing compression method compares the fields of the previously sent vector timestamp with thouse of the currently updated vector timestamp, then sends only the modified fields of the vector timestamp. Unlike the previous one, a proposed compression method performs individual compression for each process using the locally maintained vector timestamp information on other processes. Also, we logicallyproved the causal ordering algorithm using the new compression method and compared the performance of the proposed method with one of the previous compression method by computer simulation. Using the proposed compression method, the message overhead required for causal ordering can be reduced.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.926-938
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• 1996

In this paper, we proposed a new multicast algorithm which is efficiently applicable to overlapped process group environments where one process may be involved in several process groups. Unlike the esisting algorithms, the proposed one provides an efficient group communication mechanism by generating the processgroup information in two-level tree. Using this algorithm, we improved the shortcoming of the existing algorithms by reducing the overhead in passing through unnecessary processes for message ordering. We have provided the causal ordering method as well as the total ordering method in group communication environments. As a result, we allow one process to deliver message to other processes with a short delay time, and reduced the overhead required for the message ordering. Also, we logically proved the proposed causal ordering method, and compared the performance of the proposed algorithm with ones of other existing algorithms by computer simulation.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권7A호
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• pp.1036-1045
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• 1999

본 논문에서는 임의의 프로세스가 여러 그룹에 속하는 중첩된 프로세스 그룹 환경에 효율적으로 적용할 수 있는 인과관계 순서화 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 네트워크 구성 형태에 따라 선택할 수 있도록 제안하였다. 즉, 브로드캐스트 네트워크에서는 수신자 선택 알고리즘을 제안하였으며, 점대점 네트워크에서는 송신자 선택 알고리즘을 제안하였다. 각 알고리즘은 순서화에 요구되는 메시지 오버해드를 줄이기 위해 그룹별로 불필요한 벡터 타임스탬프를 제거하였으며, 메시지 오버해드를 최소화하기 위해 국부적으로 유지하고 있는 다른 프로세스와 다른 그룹의 정보를 이용하여 압축하도록 하였다. 각각의 새로운 인과관계 순서화 알고리즘을 논리적으로 증명하였고, 시뮬레이션을 통해 기존의 인과관계 순서화 알고리즘과의 성능을 비교하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권2호
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• pp.137-144
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• 2005

소 중규모 분산 시스템에서 기결정된 메시지 순서화 속성들을 만족시키기 위한 많은 신뢰성 있는 그룹통신 알고리즘들이 제안되었다. 그러나, 엄격한 신뢰성을 보장해야 하는 기존 알고리즘들은 대규모 시스템에 적합하지 않을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 기존 알고리즘에 비해 합리적으로 보다 약한 신뢰성을 보장하는 동시에 확장성을 매우 향상시키기 위한 전염형 그룹통신 알고리즘들이 제안되었다. 이러한 알고리즘들은 모두 원자적 메시지 순서 전달 속성을 보장하도록 설계되었다. 그러나, 멀티미디어 시스템 및 협력 작업과 같은 분산 애플리케이션들이 보다 약한 메시지 순서 전달 속성인 인과적 순서 전달만을 요구한 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 전염형 기법의 고유한 확장성을 유지하면서, 인과적 순서 전달을 보장하는 효율적인 전염형 그룹 통신 알고리즘을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.215-221
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• 2011

무선 센서네트워크의 통신 하부구조는 응용 요구사항에 매우 종속적인 경향이 있다. 가쉽 통신은 P/S(공급자 대 소비자) 패러다임에 기반 한 정보 전달 기능을 제공함에 있어서 하부구조가 가질 수 있는 확장성 문제를 해결하기 위한 전도유망한 방법 중 하나로 대두되고 있다. 특히, 센서네트워크에서 요구하는 메시지 전달 순서 보장 및 중복 그룹 지원이 중요함에도 불구하고 이러한 요구사항을 만족하기 위한 가쉽형 전달 프로토콜에 대한 연구가 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 중복 그룹을 위한 공급자와 소비자 간의 최신 인과관계 정보 전송 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜에서는 공급자인 센서 리더들이 인과관계 정보를 융합하여 그들 간의 인과적 메시지 전달 순서를 일관성 있게 보장한다. 반면에 최신 인과 관계 정보만이 공급자로부터 소비자로 각 멀티캐스트 메시지에 피기백 되어 가쉽형 전달을 통해 전송된다. 이러한 확장적 특성은 최소한의 의미 있는 정보만을 요구하는 응용분야에 매우 적합할 수 있다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.267-272
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• 2007

건설산업에서 정부는 발주자이며 최대의 수요자이다. 따라서 정부는 건설산업의 보호와 육성을 담당하는 가장 중요한 Sector임이 분명하다. 그 중에서도 발주제도는 발주자가 최종낙찰자를 선별하는 기준이 될 뿐만 아니라, 건설산업과 발주기관에 막대한 영향력을 미치게 된다. 따라서 본 연구를 통해 최근 제시된 최저가 낙찰제도의 확대시행이 건설산업과 공공부문에 미치는 영향을 Causal Loop Diagram을 활용하여 인과적으로 분석함으로써 제도가 가진 장점과 단점을 동시에 파악해 보고 현재 제도가 변화해 가는 형태를 살펴보고자 하였다. 이러한 분석을 토대로 기존의 대립을 거듭하던 연구에 중립의 입장을 지키며 제도를 분석하는 방식에 대한 새로운 입장을 제시하고자 하였다. 궁극적으로 최저가 낙찰제도의 확대에 대해 찬/반의 대립을 펼치고 있는 정부와 민간의 의식개선 측면에서 둘의 관계를 보다 유기적으로 개선하고, 제도의 비효율적 요소들에 대해 지속적인 관심을 이끌고 단점을 개선해 보다 제도를 발전적인 유도하는 것이 본 연구의 최종 목표로 설정하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제13권4호
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• pp.117-140
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• 1991

본고(本稿)는 둘 혹은 여러 변수(變數)가 서로 비선형적(非線型的) 인과관계(因果關係)의 특정한 구조를 가질 때 주어진 관측치(觀測値)로부터 인과관계(因果關係)에 관한 올바른 추론(推論)을 유도하기 위한 새로운 이론인 Baek-Brock의 방법(方法)을 소개하고 이것을 통화(通貨), 생산(生産) 및 물가(物價)의 세 변수(變數)에 적용하여 기존의 인과성(因果性) 검정(檢定)과 어떻게 다른 결과를 얻는지 살펴본다. Baek-Brock의 방법(方法)은 일반적으로 두 변수(變數) 사이의 인과관계(因果關係)를 검정(檢定)하는 데 사용될 수 있으나 변수간(變數間)에 내재하는 실제 인과관계(因果關係)가 선형(線型)인 경우 Granger 검정법(檢定法) 등 기존의 방법(方法)이 높은 검정력(檢定力)을 보이므로 여기서는 주로 비선형인과성(非線型因果性) 검정(檢定)에 초점을 맞춘다. 본(本) 검정법(檢定法)은 인과성(因果性) 여부를 조건부확률에 기초하여 정의한 후 개별확률을 상관적분(相關積分) (correlation integral)을 사용하여 추정(推定)토록 하였다. 이 방법(方法)은 변수간(變數間)의 인과관계(因果關係)가 비선형적(非線型的)일 때 유효하다는 장점을 지니나 인과성(因果性)이 없다는 귀무가설하(歸無假說下)에서 표본수에 따른 검정통계량(檢定統計量)의 점근분포(漸近分布), 그릇된 귀무가설(歸無假說)에 대한 최대의 기각력(棄却力)을 창출하는 척도모수(尺度母數)(scale parameter) 등에 관한 이론적 배경이 미흡하다는 단점이 있다. 본고(本稿)에서는 이를 Monte Carlo 시뮬레이션을 실시하여 보완하였다. 통화(通貨), 생산(生産) 및 물가간(物價間)에는 Granger 검정법(檢定法)을 실시했을 경우 통화(通貨)와 생산(生産)만이 서로 인과성(因果性)이 있을 뿐 물가(物價)와 다른 변수간(變數間)의 인과성(因果性) 증거는 희박하였다. 한편 Baek-Brock의 검정법(檢定法)은 이미 벡터자기회귀모형(自己回歸模型)(VAR)을 통해 밝혀진 선형관계(線型關係) 외에 물가(物價)가 생산(生産) 및 통화(通貨)에 미치는 비선형인과성(非線型因果性)에 관한 추가적 정보를 제공해 주고 있으며 구체적으로 그러한 인과관계(因果關係)가 몇 기(期) 후부터 나타나는지 밝혀 준다. 그러나 이를 이용한 구체적인 모형화(模型化)는 추후의 논문을 통해 밝히기로 한다.

• 지능정보연구
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• 제6권2호
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• pp.29-40
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• 2000

Process planning (selection and ordering of processes) and material selection for product manufacturing are two key things determined before taking full-scale manufacturing. Knowledge on product design. material characteristics, processes, time and cost all-together are mutually related and should be considered concurrently. Due to the complexity of problem, human experts have got only one of the feasilbe solutions with their field knowledge and experiences. We propose a hierarchical expert system framework of knowledge representation and reasoning in order to overcome the complexity. Manufacturing processes have inherently hierarchical relationships, from top level processes to bottom level operation processes. Process plan of one level is posted in process blackboard and used for lower level process planning. Process information on blackboard is also used to adjust the process plan in order to resolve the dead-end or inconsistency situation during reasoning. Decision variables for process, material, tool, time and cost are represented as object frames, and their relationships are represented as constraints and rules. Constraints are for relationship among variables such as compatibility, numerical inequality etc. Rules are for causal relationships among variables to reflect human expert\`s knowledge such as process precedence. CRSP(Constraint and Rule Satisfaction Problem) approach is adopted in order to obtain solution to satisfy both constraints and rules. The trade-off procedure gives user chances to see the impact of change of important variables such as material, cost, time and helps to determine the preferred solution. We developed the prototype system using visual C++ MFC, UNIK, and UNlK-CRSP on PC.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.137-146
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• 2008

결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.