• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.165-175
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• 2007

이동 에이전트는 에이전트 코드 자체가 서버로 이동하여 주어진 작업을 수행한다. 이 때 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 이동 에이전트의 적응적 이주 경로 기법을 제안한다. 제안 기법에서 노드 이주의 선택은 참조된 메타데이터의 정보에 의존하며, 이주 정보의 신뢰성은 멀티 에이전트의 각 에이전트 시스템들의 상호 협력 및 메타데이터 갱신 방법에 의해 결정된다. 이를 위해 적중 문건 수 적중률, 노드 처리 및 네트워크 지연 시간 등의 정보로 메타데이터를 설계하고 이를 이용하여 각 에이전트의 상호 관계와 적중 문건의 수에 따라 이동 에이전트의 적응적 이주 경로를 결정하기 위한 메타데이터의 생성, 이용 및 갱신하는 방법을 기술한다. 그리고 제안 이주 기법을 실험 및 분석을 통해 성능을 평가한 결과 메타데이터를 적용한 경우는 13개 노드만을 순회하면 될 뿐 아니라, 수집된 문건에 대한 적중률(72%) 또한 높기 때문에 높은 유효정보 확보율을 얻을 수 있다. 하지만 메타데이터를 적용하지 않은 경우는 26개의 노드를 순회하여 수집된 문건에 대한 적중률이 46%이며 사용자가 원하는 유효정보를 포함하고 있을 유효정보 확보율은 36.8% 이다.

• 경영정보학연구
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• 제13권2호
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• pp.1-16
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• 2011

실행공동체는 특정 주제에 대해 관심을 가지고 있는 조직 구성원들이 자발적인 상호작용을 기반으로 학습을 수행하는 접근법으로, 성공적인 지식경영을 위한 혁신 인프라 요소 중 하나로 강조되고 있다. 최초의 실행공동체는 자발적이고 비공식적으로 운영되는 것을 전제로 하였으나, 실행공동체의 전략적 활용 가능성이 알려지면서 많은 기업들이 공식적인 관리와 지원을 하고 있다. 따라서 이러한 기업들은 실행공동체 구성원의 활발한 참여를 장려하는 방법을 모색하고 있다. 본 연구에서는 실행공동체 구성원 재구성을 통해 조직차원에서의 새로운 지식공유 활동 개선 방안을 제시하고자 한다. 실제적으로 지식공유활동을 활발히 하는 실행공동체 구성원들이 그들이 속한 실행공동체 전체의 지식 공유활동을 이끌고 있으며, 따라서 이와 같은 활발한 구성원을 재배치함으로써 기업 조직차원에서 실행공동체 전체의 지식공유 활성화를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 사항을 반영하여, 조직차원에서의 새로운 지식공유 활동 개선을 목적으로 실행공동체 구성원의 최적 재구성 방안을 찾기 위한 수리모텔을 수립하였다. 수립된 수학모델은 비선형 해를 찾는 문제이므로 해당 문제를 차량경로문제로 전환하여 휴리스틱 알고리즘을 적용하여 풀고자 시도하였다. 실행공동체를 경로, 구성원을 노드, 구성원 유형의 중요도를 거리에 대응함으로써 문제 변환을 하였으며, 휴리스틱 알고리즘 중 다수이동 방법을 적용하여 가능해를 도출하였다. 이와 같은 알고리즘을 적용하기 위한 솔루션 프로그램을 개발하였으며, 솔루선 프로그램의 적합성을 검증하기 위해 실제로 실행 공동체를 전략적으로 활용하고 있는 기업 A의 자료를 이용하여 효과성을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권12호
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• pp.1298-1306
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• 2014

본 논문에서는 선박 내 IT 서비스에 대한 요구에 부응하기 위해 인지무선 최초 표준인 ECMA-392 네트워크를 사용한다. ECMA-392 기반 네트워크에서 멀티 홉을 지원하는 장치들의 충돌 문제에 대해 살펴보고, 이를 해결하기 위한 CRP 예약 충돌 해결 방안을 제안한다. 현재의 CRP 예약 기법은 3홉 거리에서 이동하는 ECMA-392 장치들 사이의 CRP 예약 충돌을 해결하지 못한다. 기존의 CRP 예약 충돌 해결 방안은 멀티미디어 스트리밍과 같은 실시간 서비스의 QoS를 보장할 수 없다. 그래서 우리는 새로운 2-hop CRP Availability IE의 제안과 CRP Control 필드의 변경을 통해 새로운 CRP 예약 충돌을 방지하는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 3홉 CRP 예약 충돌 해결 방식이 디바이스의 데이터 수율을 향상시키고 있음을 나타낸다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제44권1호
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• pp.196-221
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• 2011

조선시대 종묘(宗廟)에 모실 수 없는 왕의 사친, 등극하지 못한 세자와 같은 왕족의 신위를 모신 공간, 사묘(私廟)는 왕명에 의해 건립되고 관리되었다. 또한 사묘의 영건은 각 의궤(儀軌)에 담겼고 이와 함께 왕실사묘의 평면배치도 등이 남겨졌다. 정조의 후궁으로 순조(純祖)를 생산한 수빈박씨(綬嬪朴氏)의 신위를 모신 경우궁의 영건기록인 1824년 "현사궁별묘영건도감의궤(顯思宮別廟營建都監儀軌)"가 현존하기에 그간 소개된 바도 없고 연대조차도 알 수 없었던 <경우궁도(景祐宮圖)>의 제작 연대, 사용재료 및 장황(粧潢) 등을 살펴볼 수 있다. 즉 <경우궁도>는 1822년에 타계한 수빈박씨의 신위를 모시기 위해 궁내에 설치했던 혼전(魂殿)을 폐하고 궁밖에 별도로 마련한 터에 왕명에 의해 1824년 현사궁별묘를 영건하면서 영건도감(營建都監)에서 제작한 <현사궁별묘전도>인 것으로 확인된다. 영건도감에서 <경우궁도>의 제작이 이루어졌을 것이기에 의궤에 제시된 화원(畵員)들이 주목되지만 이들의 현존작이 없어 화풍을 비교할 수 없음은 아쉬움으로 남는다. 하지만 <경우궁도>는 <동궐도(東闕圖)>에서 볼 수 있는 완벽한 평행사선구도로 일목요연하게 많은 전각 등을 묘사하고 있는 점이 가장 큰 양식적 특징으로 지적할 수 있다. 주지하듯 건축물을 다룬 그림들은 해당 건축그림 제작 의도에 맞게 시점을 택해 그리거나 아니면 다시점을 이용해 그리게 된다. 우리 회화에서 건축물을 다룬 그림은 일찍부터 평행사선구도, 정면부감시 또는 다시점 등을 적절히 활용하여 제작되었다. 18세기에 이르면 평행사선구도로 정확하게 그리면서도 회화성도 높은 작품들이 등장하기 시작하는데 19세기 전반기에 이와 같은 현상이 최고로 발전한 듯 <동궐도>가 등장한다. <경우궁도> 또한 완성된 평행사선구도로 200칸 가까운 많은 전각들을 한눈에 알아볼 수 있도록 치밀하게 표현하고 있어 <동궐도>와 같은 계열에 속하는 건축그림으로 볼 수 있다. 이는 또한 수지법, 옥우법, 지면의 표면질감 표현 등 구체적 화법의 비교를 통해 알 수 있다. 다만 사당공간 중 가장 중요한 정당권역만은 의궤도설 '정당이하제처(正堂以下諸處)'라는 평면배치도와 그대로 일치하여 평행사선구도를 버리고 정면부감시 및 사방전도식묘법으로 표현된 점은 <경우궁도>만이 갖는 특징으로 지적될 수 있다. 동시대 영건과 관계된 그림은 아닌 개인의 거주지를 표현한 그림에 이와 같이 시점을 각각 달리하여 표현한 예가 있기도 하여 사당공간을 그린 그림만이 가지는 특성인지는 아직 정확히 알 수 없다. 한편 왼편 하단으로 향하는 평행사선구도를 택해 그릴 경우 화면 왼편 상단과 오른편 하단은 비게 된다. 경우궁도가 이에 부합되는 화면을 보여주는데 반해 동궐도는 다양한 나무 등을 채워 빈 여백 없는 완벽한 화면 구성을 보여준다. 이와 같은 현상은 두 작품의 장황의 현황과도 일치하는데 지본 낱장으로 완성된 경우궁도는 화첩으로 표제까지 달아 완성된 동궐도와는 완성도의 면에서 차이가 있다고 판단된다. 이는 마치 동궐도가 그 묘사의 사실성, 기록성을 넘어 감상의 목적까지도 고려하여 작품제작 및 장황까지 마친 것이었다면 경우궁도는 영건의 상황을 있는 그대로 화면에 옮겨 그리는 기록이 가장 중요한 목적으로 제작되었음을 알게 해주는 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제52권1호
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• pp.190-211
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• 2019

2015년 3월 일본 문화청은 2020년 도쿄 올림픽 패럴림픽 개최까지 각 지역의 매력적인 유 무형 문화재를 종합적으로 활용하고 스토리텔링적 요소를 가미하여 홍보하는 '일본유산 매력 발신 추진사업(日本遺産魅力發信推進事業, 이하 '일본유산 사업')'을 도입했다. 이는 문화청에서 표방하고 있는 21세기 "문화재판의 쿨 재팬 전략(文化財版のク-ルジャパン戰略)"으로, 지역의 문화유산과 관광을 효과적으로 접목한 하의상달식 문화정책이라 할 수 있다. 그러한 과정에서 2018년 12월 현재까지 4회에 걸쳐 총 67건의 일본유산 프로젝트가 공식 인증되어 있음에도 불구하고 국내 학계에 소개되어 연구된 사례는 거의 전무한 실정이다. 이 같은 배경과 일본유산 사업에 관한 국내 학술적 연구 부족을 전제로 본고는 군마현(群馬?)의 세 가지 사례를 분석하였다. 구체적으로는 2011년 지역의 로컬리티 관점에서 출범한 '군마 실크유산(ぐんま絹遺産)'과 글로벌리티 관점에서 2014년 6월 유네스코 세계유산으로 등재된 '도미오카 제사장과 실크산업 유산군(富岡製사?場と絹産業遺産群)', 그리고 글로컬리티 측면에서 이듬해 2015년 3월 최초의 일본유산 사업으로 인증된 "부인 천하 -군마의 실크 이야기-(かかあ天下 -ぐんまの絹物語-)"의 스토리를 활용한 지역성과 세계성의 융합 사례를 고찰함으로써 각각의 유산 사업 간의 연계성을 논고하였다. 연구 방법으로는 사업의 실무 부서인 군마현 기획부 세계유산과와의 서면 질의 및 문헌조사를 통해 군마현의 제각기 다른 일련의 문화유산 활용 사례는 결코 우연히 출범한 것이 아니라 서로를 보완하고 상승작용을 지향하는 전략임을 발견하였다. 그리하여 본 연구는 군마현의 사례가 명주실과 비단산업에 스토리를 가미한 유 무형의 콘텐츠로 나선형 시너지 효과와 "인정의 연쇄"를 지향한 사실도 확인하였다. 종합하면 본 사례는 쿨 재팬 전략의 맥락에서 "문화재 보호라는 현상 유지의 행정에서 더 나아가 성장성을 지닌 적극적인 문화행정으로서의 전환"을 모색하는 최근 문화유산 활용의 동향을 제시한다. 이는 궁극적으로 지역적 글로벌 글로컬 차원의 중층적인 유산 제도와 사업을 긴밀히 연결시키는 연쇄사슬적 효과를 촉진한다는 점에서 국내 역사문화자원의 활용과 관련 정책 입안에 유의미한 통찰을 제공한다고 판단된다.