비모수적인 효율성 분석기법인 자료봉합분석(Data Envelopment Analysis) 은 현재 학교, 은행, 병원 등 여러 분야에서 각 조직의 효율성을 평가하는데 응용되고 있다. 그러나, 방법론 적용에 있어 상대적으로 비효율적인 의사결정단위의 참조집합이 1개 이상의 효율적인 의사결정단위로 구성되어 있어, 어느 방향으로 개선해야 할지 가이드라인을 제공하지 못하고 또한 효율성 크기에 따라, 비효율적인 의사결정단위의 단계적인 개선 방향을 제공하지 못한다는 불편한 점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 이와 같은 불편한 점을 보완하기 위한 자료봉합분석과 기계학습을 이용한 하이브리드 방법론을 개발하고, 이를 국내 29개 생명보험사에 적용하여 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 우리나라 코스닥시장에 상장된 벤처기업을 대상으로 하여 지식경영 유형을 세분화 하기 위한 방법론을 제시한다. 이 방법론은 우선, 해당 벤처기업에 대하여 설문조사를 통하여 이들 회사의 지식경영 요인을 도출한 다음, 이들 요인 값을 가지고 비감독학습 인공신경망 모형인 SOM을 가지고 4개의 의미 있는 군집을 유도하였다. 이들 군집은 벤처기업이 수행하는 다양한 지식경영 유형을 나타내는 것으로 판명되었으며, 이들 유형은 각각 하이테크형, 조직지식중심형, 정보기술 중심형, 단순형으로 분류된다.
소프트웨어 척도는 소프트웨어를 특징화하기 위한 효율적인 방법을 제공한다. 척도들은 전통적으로 식의 정의를 통해 구성되었지만 이러한 접근은 소프트웨어를 특징화해주는 모든 매개변수사이의 모든 관계를 완전하게 이해할 수 있을 때만 적용 가능하다는 한계가 있다. 이 논문은 비선형 함수를 매우 정교하게 근사화 시키고, 인지 심리 이론을 결합할 수 있는 퍼지 논리 시스템을 사용하였다. 우선, Java 프로그램으로부터 수집된 12개 척도들의 인자들로부터 다중 회귀식을 추출하였다. 또한 그 중에서 프로그램 볼륨 인자에 인지 심리 이론을 적용하고 퍼지 학습을 수행하여 프로그램 볼륨 복잡도를 측정하였다. 이 연구는 소프트웨어 척도의 분석과 설계의 더 나은 조사를 위한 토대가 될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 지능형 시스템의 초기 구조 및 파라미터 최적화에 필요한 개선된 성능의 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 일반적인 클러스터링의 유용한 특성을 유지하면서 시스템의 구성을 적응적으로 변화시켜 전체 시스템의 학습과 성능을 개선할 수 있도록 하였다. 특히, 클러스터링 과정에서 발생하는 초기 파라미터 결정 문제와 최적화 문제를 동시에 만족하면서 일정한 구조로 수련하는 제안된 방법의 특성을 이용하여 지능형 모델에서 필요로 하는 조건이나 패턴의 구조를 자율적으로 추정하였다. 실험에서는 제안된 클러스터링 방법을 기존의 연구된 알고리즘과 비교하여 제안된 방법의 우수성을 보였다.
Social participation of the elderly and the disabled continuously becomes more active due to the improvement of social systems and technological development. Various systems such as intelligence robots and intelligence home systems have been developed to support their social participation, and those systems obviously contribute to the independent lives of the elderly and the disabled. Those systems, however, usually require special hardware, which make them very expensive. Considering the economic difficulties of the users, the problem should be tackled with software-oriented approaches using existing hardware such as laptops. The software should be adapted to users with limited capabilities by enabling them to utilize the system without much knowledge related to computers and also without keyboards and mice. This paper suggests software-oriented approaches to solve those problems with the description of the unified user interface for a special work chair, and introduces an actual development procedure of the program together with real application of related theories.
Since the neural network was introduced, significant progress has been made on data handling and learning algorithms. Currently, the most popular learning algorithm in neural network training is feed forward error back-propagation (FFEBP) algorithm. Aside from the success of the FFEBP algorithm, polynomial neural networks (PNN) learning has been proposed as a new learning method. The PNN learning is a self-organizing process designed to determine an appropriate set of Ivakhnenko polynomials that allow the activation of many neurons to achieve a desired state of activation that mimics a given set of sampled patterns. These neurons are interconnected in such a way that the knowledge is stored in Ivakhnenko coefficients. In this paper, the PNN model has been developed using the plasma enhanced chemical vapor deposition (PECVD) experimental data. To characterize the PECVD process using PNN, SiO$_2$films deposited under varying conditions were analyzed using fractional factorial experimental design with three center points. Parameters varied in these experiments included substrate temperature, pressure, RF power, silane flow rate and nitrous oxide flow rate. Approximately five microns of SiO$_2$were deposited on (100) silicon wafers in a Plasma-Therm 700 series PECVD system at 13.56 MHz.
퍼지 제어기는 퍼지 제어기 설계를 위한 소속 함수와 제어규칙의 구성 시 전문가의 경험적인 지식에 전적으로 의존하고 있다. 때문에, 제어기의 객관성이 보장되지 않으며 설계자가 예상하지 못한 플랜트 매개 변수의 변동이나 돌발적인 상황에서는 제어기의 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해서, 본 논문에서는 제어 규칙의 수를 감소시키고 직관적인 제어기를 구성하기 위하여 Fusion Method과 퍼지 제어기의 제어 규칙과 소속 함수의 매개변수를 조정하여 효율성을 향상시킬 수 있는 유전자 알고리즘을 적용한 자기 조직화가 가능한 퍼지 제어기를 제안하였다. 제안된 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 무인 운송 장치 제어기를 구성하여 다양한 환경에서 모의 실험을 수행하였다.
In this paper, we propose a new architecture of Genetic Algorithms(GAs)-based Self-Organizing Polynomial Neural Networks(SOPNN). The conventional SOPNN is based on the extended Group Method of Data Handling(GMDH) method and utilized the polynomial order (viz. linear, quadratic, and modified quadratic) as well as the number of node inputs fixed (selected in advance by designer) at Polynomial Neurons (or nodes) located in each layer through a growth process of the network. Moreover it does not guarantee that the SOPNN generated through learning has the optimal network architecture. But the proposed GA-based SOPNN enable the architecture to be a structurally more optimized networks, and to be much more flexible and preferable neural network than the conventional SOPNN. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the GA-based SOPNN, the model is experimented with using nonlinear system data.
The purpose of this study is to investigate the strategies and the experiences of 3 university hospitals relevant to environmentally-friendly strategy in their hospitals and to find out the implication for spreading the environmentally-friendly hospital management to other Korean hospitals. The study was progressed from October to November 2010 through the in depth interview with middle manager of the hospitals. Interview items about environmentally-friendly hospital management were selected from ISO 14001, Korean Green Management Certification Scheme, Green Guide Operation Version 2.2 of GGHC, Eco-ChecklistTM, Self-Assessment Tool of "Practice Greenhealth" and some accreditation credits of LEED, BREEAM, GreenStar. The case study result implies that the following strategies are so critical to settle environmentally-friendly hospitals in Korea: 1)understanding about fundamental concept of environmentally-friendly hospital, 2)organizing green teams, 3)purchasing environmentally-friendly goods, 4)benchmarking other successful hospitals, 5)adopting easy & reasonable policy first, 6)managing accumulated data & performance about energy efficiency, and 7)educating the employee about environmentally-friendly hospitals strategies. Hospitals have to keep in pace with the change in government policy and scheme like as GHG & Energy Target Management System, Korean Green Management Certification Scheme, ESCO, and so on for achieving the successful environmentally-friendly hospitals.
Objectives: The purpose of this study was to investigate the actual conditions and operational problems of Health Promotion Model School' in high school. Methods: We conducted a content analysis of 2014 results report and staffs' responses of five high schools among 85 'Health Promotion Model Schools' led by Ministry of Education from 2012 to 2014. Results: The study examined the operational process of health promoting schools in five stages; system development, needs survey & current status survey, school health policy development, program development & execution, and evaluation. Every step was found to be inadequate. In addition, the study discovered three key factors in operating health promoting schools and examined the status of each factor; connection with the curriculum, connection with the community, and consensus among members. Three factors were also applied poorly. Compared to elementary school, high school showed a lack of all respects. Health promoting school staffs have faced difficulties in linking community resources, organizing and operating a working committee, conducting surveys and assessing health problems, preparing self-assessment or external evaluation, and developing strategies and programs. In order to solve the operational problems, active cooperation of all teachers is urgent. Conclusion: 'Health Promotion Model School' conducted in high school is not considered to have faithfully implemented WHO's concept of health promoting school. In the future, incentive policies for health promoting school teachers should be actively reviewed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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