This study suggests the dynamic value chain model, that will be able to not only show changing processes to organization's significant capital by integrating an individual, implicit, and explicit knowledge which affect organizational decision making, but also distinguish the key driver for raising organizational competitive power because it makes possible to analyze sensitivity of performance along with decision making alternatives and policy changes from dynamic view by connecting knowledge management capability, knowledge management activity, and relations with organizational performance with specific strategic map. Recently, a lot of organizations show interest in measuring and evaluating their performance synthetically. In organizations taking knowledge management, they introduce effective value chain model like a dynamic balanced scorecard (DBSC), and therefore they can reflect their knowledge management condition as well as show their changes by checking performance of established vision and strategy periodically. Furthermore, they can ask for their inner members' understanding and participation by communicating with and inspiring their members with awareness that members are one of their group, present a base of benchmarking, and offer significant information for later decision making. The BSC has been a successful framework for measuring an organization's performance in various perspectives through translating an organization's vision and strategy into an interrelated set of key performance indicators and specific actions. The BSC, while having significant strengths over traditional performance measurement methods, however, has its own limitations, due to its static nature, such as overlooking two-way causation between performance indicators and neglecting the impact of delayed feedback flowing from the adoption of new strategies or policy changes. To overcome these limitations, this study employs SD, a methodology for understanding complex systems where dynamic feedback among the interrelated system components significantly impact on the system outcomes. The SD simulation model in the form of DBSC would serve as a useful strategic teaming tool for facilitating an organization's communication process through various scenario analyses as well as predicting the dynamic behavior pattern of their key performance measures over a future time frame. For the demonstration purpose, this study applied the DBSC model to Prototype of Korea manufacturing and service firm.
데이터 희소성은 추천 시스템의 주요 과제 중 하나이다. 추천 시스템에서는, 일부분만 관찰된 데이터이고 다른 부분은 데이터가 누락된 대용량 데이터를 포함하고 있다. 대부분의 연구에서는, 데이터 세트에서 무작위로 데이터가 누락되었다고 가정하고, 관찰된 데이터만을 사용하여 추천 모델을 학습함으로써 사용자에게 항목을 추천하고 있다. 그러나, 실제로는 누락된 데이터는 무작위로 손실되었다고 볼 수 없다. 본 연구에서는, 누락 된 데이터를 사용자적 관심의 부정적인 예라고 간주하였다. 또한, 3가지 샘플 접근 방식을 SVD++ 알고리즘과 결합하여 SVD++_W, SVD++_R 그리고 SVD++_KNN 알고리즘을 제안하였다. 실험결과를 통하여, 제안한 3가지 샘플 접근 방식이 기존의 기본적인 알고리즘 보다 Top-N 추천에서 정확성과 회수율을 효과적으로 향상시킬 수 있다는 것을 보였다. 특히, SVD++_KNN 가 가장 우수한 성능을 보였는데, 이는 KNN 샘플 접근 방식이 사용자적 관심의 부정적인 예를 추출하는데 가장 효율적인 방법이라는 것을 보여주었다.
주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.
이 연구는 예비교사들을 대상으로 1) 실생활 문장제의 해결 과정에서 현실맥락을 예민하게 고려하는지, 2) 교사 입장에서 문제의 현실맥락을 예민하게 고려한/고려하지 않은 학생 응답을 어떻게 평가하는지를 조사하였다. 예비교사들 역시 학생들과 마찬가지로 일부 실생활 문장제에 대하여 현실맥락을 예민하게 고려하지 않았으며, 현실맥락을 예민하게 생각하지 않은 채 전형적인 풀이를 적용한 학생 응답을 현실맥락에 예민하게 반응한 답보다 높이 평가하였다. 예비교사 자신이 문제 해결 과정에서 현실맥락을 예민하게 고려했던 경우와 아니었던 경우 모두 학생의 현실맥락 고려를 문제 의도에 부합하지 않는다는 점에서 혹은 문제 오류의 증거로 긍정적으로 수용하지 않았다. 예비교사들의 학생 응답에 대한 평가의견에 내포된 전제로부터 예비교사들이 수용했으며 실생활 문장제의 교수 학습 상황과 학생들에게 기대한 암묵적인 교수학적 계약을 구체적으로 관찰할 수 있었다. 실생활 문장제에 대한 예비교사들의 인식을 탐색한 본 연구의 결과는 예비교사들이 실생활 문장제에 대해 가지고 있는 통상 교수학에 도전하고 수정할 수 있는 교사 교육 프로그램의 개발에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 텍스트네트워트분석을 통해 스토킹에 대한 정치성향의 언론기사 내에 핵심 단어를 탐색하고 내재된 의도를 살펴보는 것이다. 2018년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 보도된 보수언론기사(조선일보, 중앙일보) 824건, 진보언론기사(한겨레신문, 경향신문) 783건으로 총 1,607건을 선정하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링 기법으로 도출된 주제범주의 양상을 탐색하였다. 연구결과는 보수언론과 진보언론의 공통된 토픽은 젠더폭력의 인식개선, 신변보호 및 처벌강도, 스토커 신상공개 도출되었고 두 언론의 상이한 토픽은 보수언론에서는 스토커의 가해행위, '신당역 살인사건'의 개요와 진보언론은 '신당역 살인사건'의 가중처벌요구, (사이버공간의) 성착취 범죄 근절로 구성되었다. 본 연구는 스토킹에 대한 언론기사 간의 이념적 의견에 따라 보도형태에 변화가 있음을 시사한다.
본 논문에서는 저가형 하천측량시스템 개발을 위해 다중의 단일주파수 GPS 수신기를 사용하여 측량선의 정밀 위치와 자세각을 동시에 결정할 수 있는 관측데이터 모델링 기법을 연구하여 기준국 2대와 이동국 3대에서 취득한 GPS 관측데이터와 이동국 기선장을 구속하는 동적네트워크 관측데이터 모델을 도출하였다. 이 모델을 기반으로 정수제약 최소제곱법에 의한 정밀 3차원 위치추정 및 자세각 결정알고리즘을 구현하고 측량구역 2km 내외에 대한 수치실험을 통해 그 정확도를 분석하였다. 동적모드에 대하여 OTF 연속미지정수결정 알고리즘을 적용한 결과 99.0% 경우에서 2초 이내에 미지정수 결정이 가능하였으며, 이때 추정위치의 평균제곱근 오차는 수평과 수직방향에 대해 각각 ±1cm와 ±2cm정도였다. 또한 측량선의 기하구조에 대한 GPS 추정 자세각 정확도는 요각, 피치각, 롤각 순서를 보였으며, 정량적으로 이동국 기선장이 3∼6m인 하천측량선을 고려 할 때 요각 ±1′ 내외, 피치 및 롤각 각각 10′과 ±20′ 이상, 이에 반해 기선장 6∼15m 정도인 수로조사선의 경우 요, 피치, 롤각에 대해 각각 ±1′, ±5′ 그리고 ±10′ 이상 확보가 가능 할 것으로 분석되었다.
최근 들어 공간 데이타베이스 시스템에 저장되어 있는 공간 데이타로부터 새로운 지식을 자동으로 추출해야 할 필요성이 증가함에 따라 공간 데이타베이스 시스템에 명시적으로 저장되어 있지 않은 암시적인 지식이나 공간 데이타간의 연관 관계, 그리고 다른 새로운 지식을 추출해 내는 학문인 공간 데이타 마이닝에 대한 연구가 증가하고 있다. 이러한 유용한 지식을 공간 데이타로부터 추출하기 위해서는 공간 데이타를 효율적으로 저장하고, 빠른 인덱스와 검색 기능을 제공하고, 또한 분산환경을 지원할 수 있는 객체 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이타 마이닝 시스템에서 사용되는 공간, 비공간, 지식 데이타를 효율적으로 관리할 수 있는 개방형 객체 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 개방형 객체 관리 시스템을 개발하기 위하여 본 논문에서는 현재 많은 분야에서 사용되고 있는 Open OODB에 공간 데이타 타입의 지원, 동적인 클래스의 생성 객체-지향 개념의 상속성 지원, 공간 인덱스의 지윈, 공간 연산 함수 제공 등의 기능을 추가하여 확장하였다. 또한, 본 논문에서는 다른 공간 데이타베이스 시스템이나 공간 데이타 마이닝 시스템과의 상호운영성을 증가시키기 위하여 데이타 모델링을 위해 ODMG 2.0, 데이타 모델링과 공간 데이타의 교환을 위해 SDTS(Spatial Data Transfer Standard), 그리고 클라이언트와 서버간의 효율적 연동을 위해 OpenGIS Simple Features Specification for CORBA를 수용하였다.
OWL 온톨로지는 실세계의 도메인 지식을 모델링 하는데 적합하다. 또한 명백하게 정의된 지식으로부터 암시적인 새로운 지식을 추론할 수 있다. 하지만 이 모델링된 지식은 완전할 수 없다. 사람이 가지고 있는 모든 상식을 모델링 할 수 없기 때문이다. 온톨로지는 완전한 지식표현을 위한 무결성 제약조건과 예외 처리와 같은 비단조 추론을 지원할 방법이 없다. 디폴트 규칙은 온톨로지 안의 특정 클래스에 대한 예외를 처리할 수 있다. 또한 무결성 제약은 온톨로지에 정의된 클래스의 제한조건(restriction)에 인스턴스가 일관되게 할 수 있다. 본 논문에서는 Open World Assumption(OWA) 기반의 온톨로지와 Closed World Assumption(CWA) 기반의 비단조 추론을 지원하는 규칙의 지식베이스를 통합하여 Open World 와 Closed World 추론을 모두 지원하는 실질적인 추론 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온톨로지에 정의된 불완전한 개념을 다룰 때 OWA기반이라서 발생하는 문제점을 ASP(Answer Set Programming)를 사용하여 해결방안을 제안한다. ASP는 논리 프로그래밍 언어로써 비단조 추론을 허용하며, 서술 논리 지식베이스에 CWA 기반의 질의를 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 Protege에서 제공하는 Pizza 온톨로지를 예로써 비단조 추론이 필요한 경우를 보이고, 잘 알려진 온톨로지들로 성능 평가하여 본 시스템의 정당(sound)하고 완전(complete)함을 증명한다.
작물이 자라는 토양에서 점적 관개에 의해 일어나는 토양 수분의 분포와 이동을 3차원 직교 좌표계로 예측할 수 있는 수학적 모델을 개발하였다. 모델은 지면 증발과 증산을 고려하였으며, 이들의 계절적 현화와 하루 중의 시간변화 뿐 아니라 작물 뿌리의 성장 및 뿌리의 토양 중 분포형태도 고려하였다. 모델의 해는 block centered grid system등을 적용하여 Crank-Nicolson법과 Gauss-Seidel 반복법을 사용하여 구하였다. 모델은 실험을 통해 검증하였으며, 점적 관개의 특성을 알기 위하여 모델을 이용한 컴퓨터 모사를 실시하였고, 본 연구의 조건으로부터 다음의 결과를 얻었다. (1) 관수된 물은 점적기에서 멀어짐에 따라 그 유속이 크게 감소하였고, 관수 시간이 증가함에 따라 습윤구역의 크기가 증가하는 속도도 급격히 감소하였다. (2) 1점 관수의 경우 습윤구역은 수평 방향보다는 수직 방향으로 더 깊이까지 도달하였다. (3) 본 연구조건에서 물이용 효율은 지하 25cm지점의 4점 관수가 가장 좋았으며, 지표면 1점 관수보다 증산량은 10% 증가, 지면 증발량은 20% 감소하였다. (4) disk tension infiltrometer에 의한 토양의 수분보유도 함수는 토양수분 압출에 의한 젖음 곡선과는 상당한 차이를 나타내는 것도 알 수 있었다.
일차원 2층 성충류에 대한 음해 유한차분법을 이용한 수치실험 연구를 실시하였다 수치방법에 대한 기본 테스트와 함께 수질실험 자료가 있는 교환류에 대한 모델결과의 검증을 실시하였다. 다양한 충간 및 해저마찰계수와 수치계산의 시간 가중인자, smoothing 인자에 대한 모델 반응 결과를 제시한다. 아울러 2층 모델을, 성충이 되어 있고 해저면 기울기가 급격한 조건에서 내부파의 발생과 전파 특성에 대한 연구에 응용하였다. 하류부 경계의 1개 층 혹은 2개 층을 방사조건으로 처리했을 때, 하류부를 통해 내부파가 잘 전파되어, 방사파 조건의 성충류 모델링에의 적용성을 확인하였다. 또한 하류부의 저층두께가 두꺼울수록 내부파가 하류부 경계를 통해 활발히 전파해 가는 것으로 나타났다. 이는 충간의 내부파 위치에너지는 상충의 두께가 일정한 경우, 하층의 두께에 좌우될 것임을 암시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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