Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.15
no.4
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pp.628-641
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2012
This research investigates a dynamic mechanism underlying the co-evolution between network and space by applying hype-curve model, typical phenomenon which shows how new technologies and ideas initially adapted in the society. This study analysis the knowledge intensive industry of digital contents using social network analysis (SNA) in terms of structural, spatial, and temporal aspects, year of 2000, 2005, and 2010 focused on Seoul area. First of all, network and space establish 'inter-feedback' as a result of evolution and differentiation process. Second, it happen temporal 'delay' through the learning process stage of 'peak of inflated expectation' and 'trough of disillusionment.' As a result, Seoul develops with the technology commercialized-orient strategy affect government policy. This trend changes to technology-oriented development in Seoul area in the late of 2000 established 'self-organization' with geographical proximity organizations through learning process.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.2
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pp.131-137
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2006
In swarm robot systems, each robot must behaves by itself according to the its states and environments, and if necessary, must cooperates with other robots in order to carry out a given task. Therefore it is essential that each robot has both learning and evolution ability to adapt the dynamic environments. In this paper, the new learning and evolution method based on reinforcement learning having delayed reward ability and distributed genetic algorithms is proposed for behavior learning and evolution of collective autonomous mobile robots. Reinforcement learning having delayed reward is still useful even though when there is no immediate reward. And by distributed genetic algorithm exchanging the chromosome acquired under different environments by communication each robot can improve its behavior ability. Specially, in order to improve the performance of evolution, selective crossover using the characteristic of reinforcement learning is adopted in this paper. we verify the effectiveness of the proposed method by applying it to cooperative search problem.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.5
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pp.593-597
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2004
This paper presents the new design method of fuzzy control system for nonlinear system. Many conventional design methods for fuzzy controller find the control gain for stabilizing fuzzy controller with some mathematical approaches. However, there exist some controllers which are hard to design with mathematical approach. In order to solve these problems, we propose the intelligent design method for fuzzy controller by using genetic algorithm with evolution strategy. The genetic algorithm with evolution strategy finds the control gain by changing the evolution region of chromosome. Finally, an application example of stabilizing a cart-pole typed inverted pendulum system will be given to show the stabilizability of the fuzzy controller.
Genetic Algorithms are optimization algorithm that mimics biological evolution to solve optimization problems. Genetic algorithms provide an alternative to traditional optimization techniques by using directed random searches to locate optimal solutions in complex fitness landscapes. Hybrid genetic algorithm that is combined with local search called learning can sustain the balance between exploration and exploitation. The genetic traits that each individual in the population learns through evolution are transferred back to the next generation, and when this learning is combined with genetic algorithm we can expect the improvement of the search speed. This paper proposes a genetic algorithm based Cellular Learning with accelerated learning capability for function optimization. Proposed Cellular Learning strategy is based on periodic and convergent behaviors in cellular automata, and on the theory of transmitting to offspring the knowledge and experience that organisms acquire in their lifetime. We compared the search efficiency of Cellular Learning strategy with those of Lamarckian and Baldwin Effect in hybrid genetic algorithm. We showed that the local improvement by cellular learning could enhance the global performance higher by evaluating their performance through the experiment of various test bed functions and also showed that proposed learning strategy could find out the better global optima than conventional method.
The present study is aimed at developing the optimal instruments for dispelling the uncertainty factors during the formulation of strategies for corporate development. The objective is the creation of a complete model of strategic analysis, which encompasses both the environment (internal and external) and the management rational component. This model -built on the analysis of three corporate cases - is concretized by a simulation for testing the strategy by the means of software which enables the users to cope with a dynamic and complex corporate environment. The research questions regard the development of a complete strategic analysis, which covers the entire decision-making process; the concrete assessment of the business strategy on the basis of quantitative data: the identification and enhancement of the critical variables of business administration, in such a complex and dynamic reality as the corporate environment.
The evolution of EDI has opened the flexible and efficient way for business to conduct a greater portion of the routine buyer-seller business activities online. This study focuses on the role of factors that change the innovation characteristics for implementation success of EDI. Three factors promotional efforts, proactive implementation strategy, and provision of technical expertise are proposed to affect EDI implementation success, as these factors directly influence three general and most important attributes of innovation relative advantage, compatibility, and complexity respectively. Hypotheses indicate that promotional efforts, proactive implementation strategy, and provision of technical expertise directly affect EDI implementation success that is represented by three variables volume, depth, and diversity. A structural equation modeling approach(LISREL) is used to analyze data from EDI adopters. The results show that proactive implementation strategy and provision of technical expertise positively affect implementation success of EDI. Given the significant impact of the wide spread use of the EDI system, this study offers quite useful insights on the factors facilitating innovation characteristics under which EDI can be successfully diffused in organizations.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.29
no.3
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pp.33-42
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2006
From middle of 90's, SCM had emphasized the importance of connection of all companies which participate to a market, and outsourcing has emphasizes the slim structure of companies for pursing cost reduction and service improvement. But outsourcing as '2-1=1' and integration as '1+1=2' not adapt to the advanced market but return to the former state. Besides, it is impossible of subcontractors and logistics companies to execute these strategies which are win-win strategy and outsourcing. So many logistics companies have sharp competition in price recently. Therefore logistics companies have increased the need for a profitable business model and strategy. This paper researches the limitations of logistics market and redefines the role of logistics through the evolution of logistics. Also this paper proposes new role(Logister) and structure(Velcro structure) for not maker-oriented logistics but market-oriented logistics. The introductory case study will help to understand 2 terms(logister and velcro structure).
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.13
no.4
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pp.155-165
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2006
Along with the evolution of wireless internet environment, information services in mobile internet are being explosively increased. However, due to the high expense for the use of those services, it is not easy to collect the devoted customers. In order to overcome the adverse conditions, the service should be supported by a strategic application system which facilitates easier and fast service for customer's information needs than that of traditional on-line internet. In this paper, we investigate the strategy how to provide the information service under the customer satisfaction, and also consider some ways of personalization of information service and information provision in real-time. As a result of the works, we develop a system, MoSA-CRM(Mobile Service Application based on CRM) to support customer-oriented information service. We believe that the MoSA-CRM system can provide some benefits for information providers in mobile e-commerce market such as flexibility in business strategy, systematic customer relationship management, and growth in financial ability.
International Journal of Aerospace System Engineering
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v.5
no.2
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pp.1-7
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2018
This study examines the history of Korean aviation industry and presents the investment strategy based on the evidence and the 4th industrial revolution. Looking at the evolution of the Korean aviation industry and its technological development will be a great help to support industrial and technological innovation in the future. The modern aviation industry is divided into stages of development, focusing on maintenance of equipment introduced in advanced countries, localization through license assembly, production of products based on technology, and international joint development. The development of aeronautics technology has been progressing towards a general improvement of economic efficiency, aircraft safety efficiency through environmental-friendliness, unmanned operation, and downsizing. The Korea Aerospace Research Institute has secured key technologies through development of several aircrafts such as Experimental Aircraft Kachi, EXPO Unmanned Airship, Twin-engine Composite Aircraft, Canard Aircraft, Multi-Purpose Stratosphere unmanned-airship, Medium Aerostats, Smart UAV, Surion, EAV-2H, KC-100, and OPV. The development strategy is discussed at the level of the evidence-based investment strategy that is currently being discussed, and so the investment priorities in aircraft is high. Current drone usage and development direction are not only producing parts using 3D printer, but also autonomous flight, communication (IoT, 5G), information processing (big data, machine learning). Therefore, the aviation industry is expected to lead the fourth industrial revolution.
Analysis of bargaining games utilizing evolutionary computation in recent years has dealt with important issues in the field of game theory. In this paper, we investigated interaction and coevolution process among heterogeneous artificial agents using evolutionary computation in the bargaining game. We present three kinds of evolving-strategic agents participating in the bargaining games; genetic algorithms (GA), particle swarm optimization (PSO) and differential evolution (DE). The co-evolutionary processes among three kinds of artificial agents which are GA-agent, PSO-agent, and DE-agent are tested to observe which EC-agent shows the best performance in the bargaining game. The simulation results show that a PSO-agent is better than a GA-agent and a DE-agent, and that a GA-agent is better than a DE-agent with respect to co-evolution in bargaining game. In order to understand why a PSO-agent is the best among three kinds of artificial agents in the bargaining game, we observed the strategies of artificial agents after completion of game. The results indicated that the PSO-agent evolves in direction of the strategy to gain as much as possible at the risk of gaining no property upon failure of the transaction, while the GA-agent and the DE-agent evolve in direction of the strategy to accomplish the transaction regardless of the quantity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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