Assessment of information credibility is a ubiquitous human activity given that people constantly make decisions and selections based on the value of information in a variety of information seeking and use contexts. Today, people are increasingly engaging in diverse online activities beyond searching for and reading information, including activities such as creating, tagging and rating content, shopping, and listening to and watching multimedia content. The Web 2.0 environment presents new challenges for people because the burden of information evaluation is shifted from professional gatekeepers to individual information consumers. At the same time, however, it also provides unprecedented opportunities for people to use tools and features that help them to make informed credibility judgments by relying on other people's ratings and recommendations. This paper introduces fundamental notions and dimensions of credibility, and contends that credibility assessment can be best understood with respect to human information behavior because it encompasses both the level of effort people exert as well as the heuristics they employ to evaluate information. The paper reports on a survey study investigating people's credibility judgments with respect to online information, focusing on the constructs, heuristics, and interactions involved in people's credibility assessment processes within the context of their everyday life information activities. Using an online activity diary method, empirical data about people's online activities and their associated credibility assessments were collected at multiple points throughout the day for three days. The results indicate that distinct credibility assessment heuristics are emerging as people engage in diverse online activities involving more user-generated and multimedia content. A heuristic approach suggests that people apply mental shortcuts or rules of thumb in order to minimize the amount of cognitive effort and time required to make credibility judgments. The paper discusses why a heuristic approach is key to reaching a more comprehensive understanding of people's credibility assessments within the information-abundant online environment.
기 구축되어있는 베이지안 네트워크에서 다이나믹한 환경 변화가 발생 할 때, 관련된 베이지안 네트워크의 파라미터는 새롭게 형성된 데이터의 패턴에 적응하여 새로운 파라미터로 변경되어야 한다. 이때, 새로운 파라미터는 베이지안 네트워크의 인과관계를 고려하여 변경되어야 한다. 본 논문에서는 Expectation Maximization(EM)알고리즘과 Meta-Heuristics 기법 중 하나인 Harmony Search(HS)알고리즘을 이용한 다이나믹한 파라미터 업데이트 프레임웍을 제안한다. 일반적으로, EM 알고리즘은 숨겨진 파라미터를 추정하는데 유효한 알고리즘이지만 지역 최적값에 수렴한다는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 Maximum Likelihood Estimator(MLE)의 파라미터가 글로벌 최적값을 지향하도록 하기위하여 메타휴리스틱 방법론의 하나인 HS를 적용한다. 제안된 방법은 EM 알고리즘의 단점을 보완하고 글로벌 최적값에 수렴하는 MLE의 파라미터를 추정하여 다이나믹하게 변화하는 환경에서도 사용 가능한 베이지안 네트워크의 학습 및 전파프레임웍을 제시한다.
조합 경매에서는 구매자들이 원하는 상품들을 조합해서 입찰할 수 있다. 그러나 판매자의 이익을 최대로 하는 구매자들, 즉 조합 경매의 승자를 결정하는 문제는 NP-complete이다. 적절한 시간 내에 승자를 찾기 위해서 분기 한정법(branch-and-bound)을 사용할 때, 구매자들의 비드(bid)들 중에서 어떤 비드를 선택해서 분기할 것인가를 결정해야 한다. 이 때, 비드를 선택하는 휴리스틱이 분기 한정법의 성능을 결정하는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 조합경매의 승자를 결정하기 위해서 분기 한정법과 Linear Programming(LP)를 사용하는 알고리즘을 설계하고, 분기할 비드를 선택하기 위하여 분기할 비드와 충돌하는 비드들을 동시에 고려하는 비드 선택 휴리스틱을 제안한다. 그리고 최대 한계치를 재 사용하는 경우를 찾아내서 알고리즘의 수행시간을 줄였다. 알고리즘의 수행 성능을 평가하기 위해서 다섯 가지의 데이타 분포에 대한 실험 결과를 이전 논문들과 비교했다. 제시한 휴리스틱을 사용한 알고리즘은 두 가지 데이타 분포에서는 더 빠른 성능을 보였고 나머지 세 분포에서는 비슷한 성능을 보였다.
케이블 TV망은 분배센터에서 가입자에게 방송 신호를 내려보내는데, 하이브리드 파이버 동축케이블(HFC)이 사용된 뒤로는 상향채널을 인터넷 같은 광대역 서비스로 확장해 활용하고 있다. 그런데 이 상향채널은 잡음에 취약한데 한 노드의 증폭기에 누적된 자식노드로부터의 잡음이 어떤 수준을 넘게 되면, 잡음이 더 이상 전파되는 것을 막기 위해 해당되는 노드를 분리하는 것이 필요하게 된다. 각 노드에 이익이 주어질 때 노드 선택 문제(NSP)는 각 노드에 누적된 잡음이 주어진 임계값을 넘지 않으면서 선택된 노드의 이익의 합이 최대가 되게 노드들을 선택하는 문제인데 NP-hard임이 증명되어 있다. 본 논문에서는 NSP의 근사해를 구하는 휴리스틱들을 제안하고 비교 분석하였는데, 구간 분할 휴리스틱이 greedy 휴리스틱보다 더 우수한 결과를 보였다. 이 휴리스틱들은 HFC 운영 시스템에 구현되어, 사용료를 더 많이 지불하는 우수 고객들에 해당하는 노드를 케이블 TV망에서 가능한 분리하지 않음으로써 더 좋은 질의 서비스를 제공하는 데 사용할 수 있다.
We consider the capacitated lot-sizing and scheduling problem for a paper remanufacturing system that produces several types of corrugated cardboards. The problem is to determine the lot sizes as well as the sequence of lots for the objective of minimizing the sum of setup and inventory holding costs while satisfying the demand and the machine capacity over a given planning horizon. In particular, the paper remanufacturing system has sequence-dependent setup costs that depend on the type of product just completed and on the product to be processed. Also, the setup state at one period can be carried over to the next period. An integer programming model is presented to describe the problem. Due to the complexity of the problem, we modify the existing two-stage heuristics in which an initial solution is obtained and then it is improved using a multi-pass interchange method. To show the performances of the heuristics, computational experiments were done using the real data, and a significant amount of improvement is reported.
본 논문은 컨테이너 운송을 위한 AGV(Automated Guided Vehicle) 배차 전략을 대상으로 한다. AGV 배차 문제는 안벽 크레인의 대기 시간과 AGV의 주행 거리를 최소화하도록 AGV에 작업을 할당하는 것이 목표이다. 터미널 환경의 동적인 특성으로 인해 계획 결과의 정확한 예측이 어렵고 수정이 빈번하기 때문에 실무에서는 의사결정 시간이 짧은 단순 규칙 기반 배차가 많이 쓰인다. 그러나 단순 규칙 기반 배차는 근시안적 특성으로 인해 배차의 다양한 성능 지표를 만족시키지 못하는 한계가 있으며 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 복수 규칙 기반의 배차 전략을 제안한다. 복수 휴리스틱 기반 배차 전략은 여러 규칙의 가중합으로 구성되며 규칙 사이의 가중치를 최적화하기 위해 다목적 진화 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 기존 단일 규칙 기반 배차에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 컨테이너 운송을 위한 AGV(Automated Guided Vehicle) 배차 전략을 대상으로 한다. AGV 배차 문제는 안벽 크레인의 대기 시간과 AGV의 주행 거리를 최소화하도록 AGV에 작업을 할당하는 것이 목표이다. 터미널 환경의 동적인 특성으로 인해 계획 결과의 정확한 예측이 어렵고 수정이 빈번하기 때문에 실무에서는 의사결정 시간이 짧은 단순 규칙 기반 배차가 많이 쓰인다. 그러나 단순 규칙 기반 배차는 근시안적 특성으로 인해 배차의 다양한 성능 지표를 만족시키지 못하는 한계가 있으며 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 복수 규칙 기반의 배차 전략을 제안한다. 복수 휴리스틱 기반 배차 전략은 여러 규칙의 가중합으로 구성되며 규칙 사이의 가중치를 최적화하기 위해 다목적 진화 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 기존 단일 규칙 기반 배차에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
컴퓨터 게임 배경이 정교하게 표현되면서 그리드 기반으로 표현된 게임 맵에서 $A^*$ 알고리즘을 이용한 경로 찾기는 전체 게임 성능을 저해하는 요인이 되고 있다. 셀 단위의 세밀한 표현으로 상태 공간이 커져 탐색 시간이 증가하기 때문이다. 본 논문에서는 정규 그리드로 표현된 컴퓨터 게임 배경을 꼭지점 리스트로 된 다각형 기반 맵으로 변환하고 다각형의 꼭지점에 대한 가시성 정보를 이용하여 효율적인 경로 찾기가 가능하게 하는 방법을 제안한다. 다각형 기반 맵으로의 변환은 오프라인으로 전처리하여 실시간 쿼리에는 영향을 미치지 않도록 하며 꼭지점의 가시성 정보를 이용하는 휴리스틱을 설계함으로서 추정의 정확도를 높여 경로 탐색 시에 방문하는 노드수를 획기적으로 감소시키도록 한다. 시뮬레이션에서는 제안한 방법들이 그리드 기반 방식의 장점을 유지하면서 탐색 공간과 탐색 시간을 효율적으로 감소시킴을 확인한다.
토공작업은 건설공사에 기본이 되는 공종으로 건설장비에 의한 작업이 주를 이루고 있다. 최적 토량배분 및 장비운용은 건설공사 생산성에 많은 영향을 미치는 요소이다. 토공작업은 다수의 건설장비들의 협업에 의하여 진행되어지는 기계화 작업이며 건설장비로 인하여 많은 연료가 소비되는 작업이다. 현장에서 실질적으로 이루어지는 토공작업은 건설장비 운전자의 경험과 직관에만 의존하여 작업이 수행되고 있어서 비효율적인 측면이 있으며, 토공 작업 시에 많은 연료사용으로 인한 탄소배출은 환경적인 문제점을 발생시키고 있다. 근래에는 토공작업의 효율성을 향상시키기 위한 건설사업의 자동화 및 정보화 기술을 적용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 토공작업을 위한 휴리스틱스(Heuristics)는 시간이나 정보가 불충분하여 합리적인 판단을 할 수 없는 상황에서 신속하게 사용하는 전문가의 노하우이다. 이를 의사결정 요소로 고려하여 토량배분 계획에 적용하였으며, 토량배분 계획에 의하여 형성된 작업패키지를 형성하고 해당 작업을 위하여 건설장비의 효율적인 작업경로를 생성하도록 하였다. 시뮬레이션을 수행을 통하여 제시된 방법론이 건설장비의 공간간섭 및 전체 이동거리 측면에서의 효율을 검증하였다. 본 연구의 시스템을 적용하여 검증한 결과 건설장비의 공간 간섭률이 최소화되고 이동거리가 단축되어 생산성이 좋아지는 효율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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