• 디자인융복합연구
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• 제16권5호
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• pp.125-140
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• 2017

본 연구는 머신러닝의 기법이 도시 형태를 분석 및 추론하는 복잡한 과정에 적용 되었을 때, 도시 공간의 변화를 감지하고 분석하며 예측 할 수 있는 가능성을 사례 연구의 근거를 통해 제시하고자 한다. 사례 연구는 미국 보스톤의 메인 스트리트를 대상으로 도시 형태를 분석하는 과정에 머신러닝의 기법을 적용 실험하여 그 효용성을 예증했던 2006년의 선행 연구의 결과를 2016년 도시 형태와 현상을 비교 재해석하여, 10년간의 변화를 도시적 관점, 정보 환경의 관점, 기술적 관점에서 분석하고 이에 유효한 도시 모니터링의 시사점을 도출했다. 먼저, 다중 참여형 정보 수집의 플랫폼이 열리면서 대용량 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 기술적으로 가능해 졌다. 로봇이나 드론 등 인공지능이 탑재된 기계들을 사용하여 도시 정보를 취득하고 개입할 수 있는 가능성과 신산업의 요구에 맞추어 도시 정보 체계를 바꿀 수 있는 가능성이 열려있다. 결론적으로, 현 도시의 당면 문제에 집중하고 각 지역의 특성에 맞는 모니터링 전략을 세우는 것이 중요하며, 국내에서는 최근 도시 재생의 관점이 강조되고 있으므로 그 실천적인 연구가 필요하다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.25-41
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• 2018

예측 분석을 전사 프로세스에 적용하는 것은 운영비용을 절감하고 생산성을 증대시킬 수 있는 효과적 방법이다. 이에 따라 비즈니스 프로세스의 행동과 성과지표를 예측하는 능력이 기업의 핵심역량으로 간주되고 있다. 최근에 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용한 프로세스 예측 연구가 큰 관심을 받고 있다. 특히, 순환신경망을 이용하여 다음 단계의 액티비티를 예측하는 접근법이 우수한 결과를 내고 있다. 그러나 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 프로세스 성과지표의 예측에 적용한 연구는 부재한 상황이다. 이러한 지식의 공백을 메우기 위해 본 연구는 프로세스 마이닝과 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용하는 접근법을 개발했다. 국내 대기업의 실제 데이터를 활용하여 구매 프로세스의 중요한 성과지표인 적기 입고 예측에 개발된 접근법을 적용했다. 본 연구의 실험 방법과 결과, 연구의 시사점과 한계점이 제시되었다.

• 통상정보연구
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• 제13권2호
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• pp.121-148
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• 2011

우리 중소기업의 사업규모는 지난 20년간 질적인 면과 양적인 변의 동반성장을 거듭하여 왔다. 최근에는 우리나라 전체 사업체수의 99.9%를 넘어서고 있으며 산업 부가가치총액 측면에서도 50% 수준에 이를 정도로 비약적으로 신장되었다. 중소기업이 국가경제에서 차지하는 비중이 높아짐에 비례하여 해외투자 규모도 역시 동반 성장하고 있다. 특히 세계경제가 개방화되고 블록경제가 심화되는 추세와 더불어 임금상승, 통상마찰 증대 등 대내외 환경변화 속도도 가속화되고 있어 이제 중소기업의 해외 진출은 생존 번영을 위한 핵심적 전략으로까지 부각되고 있다. 본 연구에서는 중소기업의 성공적인 해외진출을 위한 전략적 도구의 하나인 지식이전에 대하여 고찰하였다. 특히 해외 현지기업으로의 성공적인 지식이전에 영향을 미치는 요인을 파악함으로써 우리 중소기업 해외진출에 도움을 줄 수 있는 시사점을 도출하였다. 해외 진출 경험이 있는 표본 중소기업에 대한 실증분석 결과 국내기업과 해외 현지기업간의 커뮤니케이션 요인이 성공적인 지식이전에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 결론적으로 해외 진출을 계획하거나 추진 중인 중소기업은 성공적인 해외투자를 위해 경제적 수익성 모델 검토와 커뮤니케이션 모델 검토를 병행할 필요가 있다. 구체적으로는 본사의 조직 문화와 관련 업무 프로세스를 명문화하는 제도적 장치를 보완하고, 협력업체와의 원활한 커뮤니케이션 채널 구축이 필요하다.

• 한국과학교육학회지
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• 제22권3호
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• pp.571-585
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• 2002

형식적인 사고를 가능하게 하는 논리적 사고력의 형성 가능성에 대한 기초적인 연구 활동의 하나로, '생각하는 과학' 프로그램에 있는 변인통제 활동의 학습효과를 조사하였다. 초등학교 5학년 306명의 학생들이 연구에 참가하였으며, 같은 분량의 사간에 실험반에서는 교육과정에 따른 과학 교과 수업과 변인통제 활동을 병행하였고, 통제반에서는 과학교과 수업만을 수행하였다. 연구 초기에 논리적 사고력 검사와 변인통제 검사를 이용하여 사전 상태를 비교하고, 한 학기 동안 변인통제 활동 6개를 12차시에 걸쳐 진행하면서, 처치별, 성별, 인지수준별 학습효과를 알아보았다. 처치활동은 초등학교 5학년 학생들의 변인통제능력 신장에 매우 효과적인 것으로 나타났다. 변인통제능력의 하위요소별로 분석한 결과, 특별히 실험조건 통제, 변인측정과 결과변인 학습에 매우 효과적인 것으로 나타났고, 원인변인 학습효과도 다소 있는 것으로 나타났다. 남 여학생들의 사전 변인통제능력을 비교한 결과 여학생들이 월등히 높은 점수를 보였다. 변인통제 학습 후 남 여학생들 모두에게 거의 같은 정도로 우수한 학습효과가 나타났으며, 통제반에서 차이가 더 벌어진 반면, 실험반에서는 그 격차가 좁혀졌다. 학생들의 인지수준에 따란 변인통제 학습효과를 분석한 결과, 모든 인지수준에서 실험반 학생들의 변인 통제능력이 상당히 향상되었다. 특히 전기 구체적 조작기, 중기 구체적 조작기와 후기 구체적 조작기에 있는 학생들의 변인통제능력은 크게 향상되었다. 변인판별 능력은 전기 구체적 조작기, 중기 구체적 조작기와 후기 구체적 조작기에 있는 학생들이 거의 같은 정도의 우수한 발전을 보여주었으며, 실험설계 능력은 모든 수준에서 상당히 향상되었다. '생각하는 과학'의 변인통제 활동과 같은 형태의 학습내용을 현행 학교 과학교육에 적극적으로 도입해볼 필요가 있다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제29권1호
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• pp.111-124
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• 2017

본 연구는 자유학기제가 전면 시행된 시점에 중학교 가정과 교사들의 자유학기제에 대한 인식과 이해 정도를 알아봄으로써 향후 자유학기제가 학교교육과정에서 효율적으로 운영될 수 있는 방안 및 가정과 교육이 나아가야할 방향을 탐색해보고자 실시하였다. 본 조사대상 중학교 가정과교사들은 자유학기제가 운영되는 목적으로 학생의 진로탐색 및 1차적 진로 의사결정이라고 인식하고 있었으며, 학생 참여 중심 수업방법을 핵심과제로 하여 꿈과 끼를 탐색하는 교육 방향으로 운영되어야 한다고 생각하고 있었다. 자유학기제의 도입취지나 목적에 대한 이해도도 높은 편이었다. 그러나 자유학기제를 운영하기 위한 자료나 정보를 취득하는 데 있어 어려움을 느끼는 것으로 조사되었으며 지역사회 기관과의 연계활동도 충분하지 못한 것으로 나타났다. 연구학교 교사들은 자유학기제 운영에 대한 준비가 필요하다는 것을 인식하고 있었으나, 일반학교 교사들의 경우 자유학기제 관련 교사연수의 경험이 부족한 것으로 조사되었다. 연수 경험이 없는 연구학교와 일반학교 교사 모두 자유학기제 관련 내용의 연수의 필요성을 느끼고 있었다. 자유학기제에 대한 가정과교사의 역할로는 생애설계적 관점에서 진로교육을 지도하고 학생들이 자신의 생애를 자기 주도적으로 이끌어 나갈 수 있는 역량을 길러주어야 하는 것으로 인식하고 있었다. 중학교 시기는 자아, 소질, 기회 등을 탐색하며 여러 가지 실질적인 경험을 통해 자신의 적성이 무엇인지 탐색해볼 수 있는 매우 중요한 시기이다. 따라서 자유학기를 통해 학생들이 자신의 꿈과 끼를 찾을 수 있고, 여러 가지 다양한 길에 대하여 생각해 볼 수 있도록, 앞으로 가정 교과를 통해 생애설계적인 진로계획을 수립하여 자기 주도적으로 인생을 이끌어 나갈 수 있는 역량을 길러주어야 할 것이다. 또한, 교사들은 자유학기가 한 학기의 이벤트성 운영으로 끝나지 않기 위해서 일반학기에도 교과를 통한 진로교육 수업으로 연계성을 이어나갈 수 있도록 하는 노력이 필요하다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제11권2호
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• pp.134-147
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• 2009

Tracking and exploiting instantaneous spectrum opportunities are fundamental challenges in opportunistic spectrum access (OSA) in presence of the bursty traffic of primary users and the limited spectrum sensing capability of secondary users. In order to take advantage of the history of spectrum sensing and access decisions, a sequential decision framework is widely used to design optimal policies. However, many existing schemes, based on a partially observed Markov decision process (POMDP) framework, reveal that optimal policies are non-stationary in nature which renders them difficult to calculate and implement. Therefore, this work pursues stationary OSA policies, which are thereby efficient yet low-complexity, while still incorporating many practical factors, such as spectrum sensing errors and a priori unknown statistical spectrum knowledge. First, with an approximation on channel evolution, OSA is formulated in a multi-armed bandit (MAB) framework. As a result, the optimal policy is specified by the wellknown Gittins index rule, where the channel with the largest Gittins index is always selected. Then, closed-form formulas are derived for the Gittins indices with tunable approximation, and the design of a reinforcement learning algorithm is presented for calculating the Gittins indices, depending on whether the Markovian channel parameters are available a priori or not. Finally, the superiority of the scheme is presented via extensive experiments compared to other existing schemes in terms of the quality of policies and optimality.

• 대한안전경영과학회지
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• 제15권4호
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• pp.383-392
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• 2013

In order to promote social responsibility, a company reads to engage in various activities to increase their competitiveness to ensure stable and continuous development. One of the activities is to input human/material resources in order to draw and develop the core abilities of member for the productivity improvement of the company. This study is concerned with capability improvement of members in relation to core company performance, the focus of the study is to identify how education training in a company may contribute to team performance by leaning transfer through empirical study. As a result of this study, it was found that the personality of members, as well as the training programs, within the company can be a significant factor for improving productivity and performance of the company. In addition, team members noted that learning transfer take place when effectively lead through the leadership of a boss and identified that this leadership ultimately has a significant effect on team performance.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.147-152
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• 2016

데이터에 내포되어 있는 주요 정보나 지식을 추출해 내는 기계학습 방법에서 주요 이슈의 하나는 지식 표현 방식이다. 여러 가지 구조로 표현될 수 있는 지식을 모델이라고 부른다. 모델에는 그 내부 구조에 따라 트리구조, 네트워크 구조, 리스트 구조, 규칙 등 다양한 구조로 나눈다. 구조의 차이는 단지 표현의 차이뿐만 아니라 그것이 갖는 문제해결 능력에도 차이가 있다. 본 논문에서는 모델을 간략화 시켜 오버피팅 문제를 해결하고 분류 능력을 향상시키는 방법을 제안한다. 모델을 단순화 시키는데 사용되는 파티션 유틸리티 기준함수 제시하고 휴리스틱을 이용하여 균형 잡힌 계층 구조를 생성하는 방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5097-5106
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• 2010

보증 시스템의 '학습'모듈과 '우선순위' 등을 포함된 두 가지 기능을 이용하여 의사결정시스템을 개발을 할 수 있다. 본 논문은 품질보증 시스템과 신경망 학습기능을 이용한 위험분석 방법을 보여준다. 분석 방법은 신경 네트워크뿐만 아니라, 계층 분석방법을 사용하여 경고 기준에 우선순위를 할당을 위해 적용되었다. 따라서 보증 시스템, AHP 모듈 및 신경 네트워크 시스템의 세 가지 구성 요소와 함께 통합 시스템 구축을 가능하게 한다. 사례 연구에 제공되는 자동차 회사에서 사용되는 보증 시스템 내에 많은 요인을 이용해 정확한 판단의 "경고 / 검출"을 향상시키고자 한다.

• Journal of Power Electronics
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• 제16권4호
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• pp.1438-1454
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• 2016

Because the nonlinear and time-varying characteristics of continuously variable transmission (CVT) systems driven by means of a six-phase copper rotor induction motor (CRIM) are unconscious, the control performance obtained for classical linear controllers is disappointing, when compared to more complex, nonlinear control methods. A blend modified recurrent Gegenbauer orthogonal polynomial neural network (OPNN) control system which has the online learning capability to come back to a nonlinear time-varying system, was complied to overcome difficulty in the design of a linear controller for six-phase CRIM driving CVT systems with lumped nonlinear load disturbances. The blend modified recurrent Gegenbauer OPNN control system can carry out examiner control, modified recurrent Gegenbauer OPNN control, and reimbursed control. Additionally, the adaptation law of the online parameters in the modified recurrent Gegenbauer OPNN is established on the Lyapunov stability theorem. The use of an amended artificial bee colony (ABC) optimization technique brought about two optimal learning rates for the parameters, which helped reform convergence. Finally, a comparison of the experimental results of the present study with those of previous studies demonstrates the high control performance of the proposed control scheme.