• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.112-119
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• 2017

Selecting suppliers in the global supply chain is the very difficult and complicated decision making problem particularly due to the various types of supply risk in addition to the uncertain performance of the potential suppliers. This paper proposes a multi-phase decision making model for supplier selection under supply risks in global supply chains. In the first phase, the model suggests supplier selection solutions suitable to a given condition of decision making using a rule-based expert system. The expert system consists of a knowledge base of supplier selection solutions and an "if-then" rule-based inference engine. The knowledge base contains information about options and their consistency for seven characteristics of 20 supplier selection solutions chosen from articles published in SCIE journals since 2010. In the second phase, the model computes the potential suppliers' general performance indices using a technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) based on their scores obtained by applying the suggested solutions. In the third phase, the model computes their risk indices using a TOPSIS based on their historical and predicted scores obtained by applying a risk evaluation algorithm. The evaluation algorithm deals with seven types of supply risk that significantly affect supplier's performance and eventually influence buyer's production plan. In the fourth phase, the model selects Pareto optimal suppliers based on their general performance and risk indices. An example demonstrates the implementation of the proposed model. The proposed model provides supply chain managers with a practical tool to effectively select best suppliers while considering supply risks as well as the general performance.

• 지식경영연구
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• 제6권2호
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• pp.67-90
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• 2005

Attention has been focused recently on the concept of shared cognition which encompasses the notion that effective team members hold knowledge that is overlapping and complementary with teammates. This shared cognition is expected to improve team effectiveness. In contrast to the continued efforts in developing theoretical approach of shared cognition, empirical studies are meager. Thus, we conducted an empirical study to investigate the role of shared cognition on team effectiveness. This study classifies shared cognition into two types, team mental model and transactive memory system, by shared meaning. A total of 121 new product development teams in the IT industry were surveyed for the data collection. The results of analysis can be summarized as follows: first, team mental model has a positive influence on team performance, team innovative behavior and team learning effect. And the relation with team mental model and team performance is moderated by the similarity of knowledge structure among the expert. Second, transactive memory system has a positive influence on team performance, team innovative behavior and team learning effect.

• 대한한의학원전학회지
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• 제36권2호
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• pp.23-34
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• 2023

Objectives : We propose a method to disassemble Traditional East Asian Medicine herbal formulas using machine learning. Methods : After creating a model using Byte Pair Encoding(BPE) and G-Score, the model was trained with training data. Afterwards, the learned model was applied to the test data, of which the results were compared with expert opinion. Results : The results acquired through the model were not significantly different from those of modern expert opinions. However, there were cases where the meaning was partially unclear, while there were cases where new knowledge could be obtained through the disassembling process. Conclusions : It is expected that disassembling herbal formulas through the proposed method in this study will help save resources required to understand complex ones.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제37권1호
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• pp.87-97
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• 2011

본 논문에서는 앞으로 개발되어 전력화 예정인 제병협동통합연동체계에서 모델간 연동으로 인해서 발생가능한 문제점 중의 하나인 전투 피해평가 차이를 극복할 수 있는 근접전투 피해평가 전문가시스템을 제안하였다. 제병협동통합연동체계에서 서로 다른 모델에 속한 부대간 교전이 발생할 때에 피해평가 결과가 많은 차이를 보이고 있었는데, 이러한 피해평가의 차이는 제병협동통합연동체계의 신뢰성 문제와 직관되는 중요한 부분으로 반드시 해결되어야 할 부분이다. 이러한 문제점을 해결하고 신뢰할 만한 근접전투 피해평가를 위해 전문가시스템을 의사결정나무를 이용해서 제안하였다. 제안하는 전문가시스템은 실험 결과를 통해서 신뢰할 만한 결과를 보였고, 별도의 시스템으로 운용하지 않고 기존 모델에 모듈형식으로 탑재되기 때문에 시스템 측면에서 제병협동통합연동체계를 보다 단순화 시킬 수 있고 예산 절감의 효과를 기대할 수 있다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제16권1호
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• pp.129-140
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• 2017

This research was conducted in order to solve the problem of selecting an operational strategy for projects in project-based organizations by designing a fuzzy expert system. In the current research, we first determined the contributing parameters in operational strategy of project-based organizations based on existing research literature and experts' opinion. Next, we divided them into two groups of model inputs and outputs and the rules governing them were determined by referring to research literature and educational instances. In order to integrate rules, the revised Ternary Grid (revised TG) and expert opinions were applied according to a hybrid algorithm. The Ultimate rules were provided in Fuzzy Inference System format (FIS). In this FIS, proper manufacturing decisions are recommended to the user based on selected competitive priority and also project properties. This paper is the first study in which rules and relations governing the parameters contributing operational strategy in project-based organizations are acquired in a guided integrated process and in the shape of an expert system. Using the decision support system presented in this research, managers of project-based organizations can easily become informed of proper manufacturing decisions in proportion with selected competitive priority and project properties; and also be ensured that theoretical background and past experiences are considered.

• Computers and Concrete
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• 제21권1호
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• pp.21-30
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• 2018

In this study, we analyze the behavior of concrete which contains zeolite and diatomite. In order to achieve the goal, we utilize expert system methods. The utilized methods are artificial neural network and adaptive network-based fuzzy inference systems. In this respect, we exploit seven different mixes of concrete. The concrete mixes contain zeolite, diatomite, mixture of zeolite and diatomite. All seven concrete mixes are exposed to 28, 56 and 90 days' compressive strength experiments with 63 specimens. The results of the compressive strength experiments are used as input data during the training and testing of expert system methods. In terms of artificial neural network and adaptive network-based fuzzy models, data format comprises seven input parameters, which are; the age of samples (days), amount of Portland cement, zeolite, diatomite, aggregate, water and hyper plasticizer. On the other hand, the output parameter is defined as the compressive strength of concrete. In the models, training and testing results have concluded that both expert system model yield thrilling medium to predict the compressive strength of concrete containing zeolite and diatomite.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.149-157
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• 2014

당뇨병은 급성합병증을 예방하고 장기간의 합병증의 위험도를 감소하기 위하여 지속적인 치료와 환자 자가 관리 교육이 필요한 만성질환이다. 또한 전 세계적으로 당뇨병에 대한 유병률과 사망률이 대부분의 인구집단에서 역학적 비율에 도달하였다. 많은 연구에서 당뇨병에 대한 조기진단은 적절한 치료와 생활습관을 지키는 관리를 통하여 발병을 예방하는데 도움을 줄 수 있으며, 이를 통하여 당뇨병의 합병증을 감소시키고 생존률을 향상시킬 수 있다고 보고하고 있다. 본 연구는 PIMA Indians 당뇨 데이터에 대하여 mixture of expert 모형을 적용하여 당뇨유병환자의 여부를 분류하고, 이를 로지스틱 회귀분석, 신경망분석의 성능과 비교함으로서 그 유용성을 주장하고자 하였다. 연구결과 정확도 및 ROC 곡선, c-통계량에서 ME 모형이 다른 분류도구들에 비해서 높게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.161-171
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• 2002

일반적으로 2차원 수질모형들은 배경이론이 복잡하고 그에 따라 입력자료나 매개변수가 복잡해지며 매개변수들간의 상호영향을 인식하는 것이 매우 어렵게 되어 초보자의 경우 적절한 매개변수론 선택하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 2차원 수질모형내의 여러 매개변수들간의 관련성을 평가하는 민감도 분석을 기반으로한 추론기관개발과 ArcView/Avenue를 활용하여 전문가 시스템을 구축함으로써 모형의 수질매개변수를 추정하고 모의를 실시하여 정확한 해석결과를 얻을 수 있는 기법을 제시하였다. 모형의 적용 대상지역은 팔당댐 직 하류부터 한강 인도교지점에 이르는 한강구간(35.3km)을 선택하였으며, 모형수행을 위한 기본자료는 주요지류의 유입량과 오염자료를 이용하여 시스템의 적용성을 검토하였다. 그 결과 추정된 주요 매개변수는 횡확산계수 0.367, 0.074, 0.162 등으로 추정되었으며, 추정된 매개변수에 의해 계산된 수질변수는 관측치와 잘 일치하는 것으로 나타났다. 이와 같은 GIS에 근거한 매개변수 추정을 위한 전문가 시스템은 과학적인 수질관리에 많은 도움이 되는 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권6호
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• pp.823-832
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• 2006

소프트웨어(SW) 복제도 감정의 목적은 두 프로그램 사이의 동일 또는 유사성 정도를 판단하는 것으로, 컴퓨터프로그림 저작권 관련 분쟁해결의 주요한 기술적 판단근거를 제시하는 제도라 할 수 있다. SW감정을 진행함에 있어서 중요한 점은 감정인의 주관적 판단에 편중되지 않도록 하고, 신속 객관적인 감정의 수행으로 정확한 감정결과를 도출해내는 것이다. 그러나 현재까지 체계적인 감정기법의 표준화 연구 및 개발은 미비한 상태이며, SW감정 분야별(유형별) 감정기법 조차 전문 감정인들에 따라 그 접근방법이 천차만별이어서 뚜렷한 표준안이 제시되지 못하고 있다. 또한, 기 수행되었던 감정사례에 대한 실증적 분석 결과, 기존 감정 절차 및 기법의 오류 또는 감정인의 전문지식 결여 등의 문제가 잠재하여 일부 감정결과에 대한 객관성 및 정확성에 손상이 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 감정인에 따라 동일한 평가 항목에 대하여 서로 다른 결과가 도출될 수 있는 오차의 허용치를 감소시키기 위한 객관적인 평가 방법과 정형화된 SW복제도 감정기법의 표준화 모델을 제시한다. 특히, 기존 감정기법의 문제점 해결 및 보완 연구를 기반으로 감정범위의 설정, 감정기준 및 방법, 단위작업 프로세스 기준의 감정영역 및 감정항목 설정, 가중치 부여, 논리적 복제도와 물리적 복제도 산출 등에 초점을 맞추어 감정기법을 분석 평가한다. 따라서 SW복제도 감정 기법의 표준화 모델은 감정인의 주관적 판단에 의한 오류의 가능성을 최소화하고, 감정결과의 객관성 및 신뢰성을 한층 제고하기 위한 도구를 제공할 것이다.

• 경영과학
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• 제29권1호
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• pp.57-71
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• 2012

In this paper, we deal with a sector investment strategy by implementing the black-litterman model that incorporates expert evaluation and sector rotation momentum. Expert evaluation analyzes the relative performance of the industry sector compared with the market, while sector rotation momentum reflects the price impact of significant sector anomaly. In addition, we consider the portfolio impact of sector cardinality and weight constraints within the context of mean-variance portfolio optimization. Finally, we demonstrate the empirical viability of the proposed sector investment strategy with KOSPI 200 data.