• 무역상무연구
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• 제50권
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• pp.187-212
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• 2011

Third party logistics research is searching for increasing its logistics efficiency of organization. Perspective of resource-based theory, this study is to reveal the exploratory relation between integrated capabilities, organzaiton knowledge, and service performance. To develop the relational model, this study conducted a theoretical survey on Shang(2009)'s 3PL service providers research model and Synder & Cumming(1998)'s learning of organization knowledge. According to the result of correlation analysis, Integrated organization knowledge is positively correlated with service diversity advantage (correlation coefficient= .670, p-value= .000) and service quality advantage (correlation coefficient= .575, p-value= .000). The thesis argued that Korean companies try to apply integrated organization abilities and service performance for cutting their export expense.

• 교육녹색환경연구
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• 제2권2호
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• pp.1-14
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• 2002

The purpose of this study was to develop the expert system based on the artificial neural networks for architectural design phases. The applied building was secondary school focussed in its space-relational-diagram. To implement this system, a data matrix derived from case based database was used as learning pattern, and its output data was lastly evaluated by the educational phase's behavior & activity analysis data. The results of this study were as follows; 1) the needs of educational system for real world spacing can be solved by this expert system based on neural networks. 2) FCM also can be applied for architect's needs. 3) Afterwards, for developing architectural planning & design processes, information technology (for example, internet, odbms, dca and etc.) can be used.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.554-561
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• 2010

As a fundamental knowledge source in a global learning environment, it is feasible to apply the relational database management systems (RDBMS), object-oriented database management systems (OODBMS), and other traditional DBMS. However, the traditional DBMSs are not feasible in semantic knowledge/ontology representation and inference. One of the reasonable ways to overcome the limitations is the semantic web-based business support framework. Especially, in this study, we focused on the development of semantic web ontology and natural language (NL)-based inference framework. To validate the efficiency of the proposed framework, we considered a reasonable scenario for course recommendation in a university.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.483-486
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• 2021

기존의 심층 강화학습은 상태, 행동, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현하는 강화학습으로서, 학습된 정책의 일반성과 해석 가능성에 제한이 있고 영역 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화학습 프레임워크인 dNL-RRL은 상태, 행동, 그리고 학습된 정책을 모두 논리 서술자와 규칙들로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 dNL-RRL을 기초로 공장 내 운송용 모바일 로봇의 제어를 위한 행동 정책 학습을 수행하였으며, 학습의 효율성 향상을 위해 인간 전문가의 사전 영역 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 영역 지식을 활용한 관계형 강화학습 방법의 학습 성능 개선 효과를 입증한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제41권4호
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• pp.242-248
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• 2014

RDF 데이터가 급속히 증가함에 따라 RDF데이터로부터 정보를 효율적으로 추출하는 기술의 중요성도 점차 커지고 있다. RDF데이터 질의를 위해 가장 많이 사용하는 질의언어인 SPARQL은 문법이 간단하고 그래프 패턴을 손쉽게 질의로 표현할 수 있는 장점이 있다. 그러나 사용자가 적절한 SPARQL을 작성하려면 데이터 셋에 대한 온톨로지 구조와 용어를 사전에 파악해야 한다. 이 연구에서는 데이터 셋으로부터 사전에 추출된 스키마정보를 이용한 그래프 질의 생성 및 처리방법을 제안한다. 제안된 방법에서 사용자는 RDF 데이터 셋에 대한 온톨로지 구조 사전파악 없이 화면상에서 동적으로 질의를 작성하여 정보를 조회할 수 있다. 사용자가 생성한 질의는 관계형데이터베이스에 저장된 트리플 데이터에 대해 그래프 탐색을 수행할 때 탐색공간 제약조건으로 활용된다. LUBM(10,0) 데이터 셋에 대하여 LUBM 질의 2, 8, 9번을 이용하여 질의 처리 성능과 완전성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.437-448
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• 2017

본 연구에서는 나눗셈과 분수와 소수의 1차적 개념을 학습한 초등학교 3학년 영재아 2명을 대상으로 소수의 덧셈을 내용으로 하였을 때, 어떠한 변형된 1차적 개념[1]과 변형된 스키마[2]를 어떻게 구성하여 소수의 덧셈에 대한 관계적 이해를 하는지에 대해서 질적 사례연구를 통하여 알아보았다. 즉, 연구대상자들이 스스로 형성한 변형된 1차적 개념과 변형된 스키마를 어떻게 이용하여 소수의 덧셈에 대한 문제 해결에 접근을 하는지, 또한 연구대상자들이 개념구성과 문제해결력에서의 스키마는 어떻게 변형을 이루어 나가는지를 심도 있게 조사하였다. 그 결과 나눗셈과 분수와 소수의 1차적 개념에 대한 학습으로 형성된 변형된 1차적 개념과 변형된 스키마가 소수의 덧셈에 대한 관계적 이해에 중요한 요인으로 작용 한다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.377-380
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• 2018

인간의 추론 능력이란 문제에 주어진 조건을 보고 문제 해결에 필요한 것이 무엇인지를 논리적으로 생각해 보는 것으로 문제 상황 속에서 일정한 규칙이나 성질을 발견하고 이를 수학적인 방법으로 법칙을 찾아내거나 해결하는 능력을 말한다. 이러한 인간인지 능력과 유사한 인공지능 시스템을 개발하는데 있어서 핵심적 도전은 비구조적 데이터(unstructured data)로부터 그 개체들(object)과 그들간의 관계(relation)에 대해 추론하는 능력을 부여하는 것이라고 할 수 있다. 지금까지 딥러닝(deep learning) 방법은 구조화 되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 엄청난 진보를 가져왔지만, 명시적으로 개체간의 관계를 고려하지 않고 이를 수행해왔다. 최근 발표된 구조화되지 않은 데이터로부터 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks)은 관계추론(relational reasoning)의 시도를 이해하는데 기대할 만한 접근법을 보여주고 있다. 그 첫 번째는 관계추론을 위한 간단한 신경망 모듈(A simple neural network module for relational reasoning) 인 RN(Relation Networks)이고, 두 번째는 시각적 관찰을 기반으로 실제대상의 미래 상태를 예측하는 범용 목적의 VIN(Visual Interaction Networks)이다. 관계 추론을 수행하는 이들 심층신경망(deep neural networks)은 세상을 객체(objects)와 그들의 관계(their relations)라는 체계로 분해하고, 신경망(neural networks)이 피상적으로는 매우 달라 보이지만 근본적으로는 공통관계를 갖는 장면들에 대하여 객체와 관계라는 새로운 결합(combinations)을 일반화할 수 있는 강력한 추론 능력(powerful ability to reason)을 보유할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks) 중에서 Sort-of-CLEVR 데이터 셋(dataset)을 사용하여 RN(Relation Networks)의 성능을 재현 및 관찰해 보았으며, 더 나아가 파라미터(parameters) 튜닝을 통하여 RN(Relation Networks) 모델의 성능 개선방법을 제시하여 보았다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.45-51
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• 2021

급속한 비대면 환경과 모바일 우선 전략에 따라 해마다 많은 정형/비정형 데이터의 폭발적인 증가와 생성은 모든 분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 의사 결정과 서비스를 요구하고 있다. 그러나 매년 급속히 증가하는 빅데이터를 활용하여 실무 환경에서 적용 가능한 표준 플랫폼으로 빅데이터를 수집하여 적재한 후, 정재한 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하고 처리하는 하둡 에코시스템 활용의 참조 사례들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 스프링 프레임워크 환경에서 3대의 가상 머신 서버를 통하여 하둡 2.0을 기반으로 쇼셜 네트워크 서비스에서 키워드로 검색한 비정형 데이터를 수집한 후, 수집된 비정형 데이터를 하둡 분산 파일 시스템과 HBase에 적재하고, 적재된 비정형 데이터를 기반으로 형태소 분석기를 이용하여 정형화된 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 설계하고 구현하였다. 향후에는 데이터 심화 분석을 위한 하이브나 머하웃을 이용하여 머신 러닝을 이용한 클러스터링과 분류 및 분석 작업 연구가 지속되어야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.2062-2073
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• 2014

오늘날 식자재 유통시장은 싱글가구의 증대, 소비자의 건강식품 선호, 시장개방 등으로 관심의 대상이 되고 있으나 사실 체계적인 연구들이 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 식자재 유통시장의 안정적인 성장과 더불어 경쟁력 제고맥락에서 식자재 구매자-판매자의 관계편익이 관계학습 및 협력에 미치는 영향을 식자재 판매자를 대상으로 회수된 228개의 설문을 실증적으로 분석한 결과, 첫째, 판매자의 구매자에 대한 다차원적 관계편익에서 사회적 편익을 제외한 경제적 및 상징적 편익은 관계학습에 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 둘째, 판매자의 구매자에 대한 관계학습은 협력에 통계적으로 유의한 관계로 분석되었다. 요컨대, 식자재 유통시장이 영세한 중소기업과 유통망, 브랜드를 갖고 있는 대기업과 양분되어 있으나 아직까지 상징적인 편익이 관계학습에 유효하지만 그래도 경제적 편익을 소홀히 다룰 수 없다는 점을 발견할 수 있었다. 더욱이 판매자의 구매자에 대한 관계학습은 협력에 매우 유의적인 것으로 보아 향후 관계기업 간의 공유된 목표에 대한 지속적인 관계학습으로 협력의 시너지가 일어날 수 있도록 초미의 관심을 가져야 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권5호
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• pp.415-428
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• 2021

COVID-19로 인하여 도입된 원격 과학 수업은 이제 교사들에게 새로운 일상으로 받아들여진다. 이러한 상황에서 교사가 지난해의 실행을 습관적으로 되풀이하기보다는 변화하는 맥락을 적극적으로 해석하고, 맥락에 적절한 학습 환경을 조성하는 것이 요구된다. 본 연구에서는 COVID-19로 인하여 시행된 원격 수업 2년 차 상황에서 교사가 문제를 인식하고, 이를 해결하는 실행에서 드러나는 교사 행위주체성과 이때의 맥락을 분석하였다. 특히, 2020년 4월에서부터 2021년 7월까지 16개월 동안 교사의 원격 과학 수업 실행을 추적하여 맥락에 따라 변화하는 교사의 행위주체성을 탐색하였다. 이를 위하여 중등학교 과학교사 3인을 대상으로 질적 사례 연구를 진행하였다. 연구 참여자와의 인터뷰, 연구 참여자가 사용한 교육자료를 수집하고, 이를 지속해서 검토하며 분석하였다. 연구 결과, 교사는 스스로 자신의 수업을 비판적으로 성찰함으로써 자신의 원격 과학 수업 실행에서의 문제를 인식하고 이를 해결하기 위한 행위주체성을 발현하거나 외부로부터의 변화에 능동적으로 적응하기 위하여 행위주체성을 발현하거나 자신이 추구하는 과학 교육을 원격 수업 상황에서도 구현하기 위하여 행위주체성을 발현하였다. 그리고 이 과정에서 지난해 원격 과학 수업을 실행한 경험 및 이로부터 축적된 실천적 지식, 자신의 실행에 대한 성찰, 원격 과학 수업에 대한 장·단기적 목표가 영향을 미쳤다. 또한, 교사가 속한 맥락에서 원격 수업의 질 제고를 추구하는 학교 공동체의 분위기나 교사 사이의 활발한 소통과 협력 역시 교사 행위주체성 발현을 촉진하였다. 본 연구는 우리나라 원격 과학 수업 상황에서 어떠한 과학교사 행위주체성이 발현되었는지 탐색하였으며, 이 과정에서 영향을 미친 맥락을 분석하였다. 또한, 같은 교사가 상황이 변화함에 따라 행위 주체성 발현에 어떠한 변화가 나타나는지, 그리고 그 과정에 영향을 미치는 맥락을 이해하기 위하여 교사의 개인적인 요인 및 맥락적 요인을 분석하였다. 이를 통하여 교사 행위주체성 발현을 지원할 수 있는 전략을 마련하는 데 시사점을 제시하고자 한다.