• 대한기계학회논문집
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• 제15권6호
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• pp.2026-2036
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• 1991

본 연구에서는 동력전달용 치차설계 전문가 시스템을 구축하기 위한 일단의 연구로서 먼저, 치차의 시험중 또는 사용중에 일어나는 파손에 대하여 파손의 원인탐 색과 대책수립을 위한 전문가 시스템을 개발한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.643-650
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• 2003

본 논문에서는 메쉬 구조 다중컴퓨터 시스템을 위한 새로운 서브메쉬 할당방법을 제안한다. 이 할당방법의 특징은 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 사용하여 가용 서브메쉬의 탐색시간을 줄이는 것이다. 이 할당방법은 메쉬 구조에서 탐색한 독립 가용 서브메쉬들을 유형(정방형, 가로 직사각형, 세로 직사각형)에 따라 분류하여 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 생성한다. 그리고 태스크의 유형과 동일한 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 먼저 최적의 서브메쉬를 찾음으로써 서브메쉬의 탐색시간을 줄인다. 만약 가용 서브메쉬를 찾지 못할 경우에는 각 독립 가용 서브메쉬의 속성으로 저장된 확장지수를 사용하여 서브메쉬의 크기를 확장한 후 최적의 가용 서브메쉬를 찾는다. 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안하는 서브메쉬 할당방법이 서브메쉬 탐색시간을 줄이는 면에서 기존의 할당방법에 비해 우수함을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1245-1258
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• 2012

본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오플래닝 방법론을 적용하여 한국 전자정부 기술개발의 바람직한 미래상을 도출하였다. 최근 웹에서 유비쿼터스로의 지식정보화사회의 급속한 진행으로 IT와 컴퓨팅기술에 있어, 전 세계적으로 클라우드 컴퓨팅이라는 새로운 패러다임이 불고 있다. 따라서 이는 한국 정부 및 각국 정부에 있어, 전자정부 구축과 추진에 있어서의 주목할 만한 전환점이 되고 있다. 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 기술과 함께하는 한국 전자정부의 상대적 미래우위전략을 찾고자, 기술개발 방향을 고찰하였으며, 그 결과 한국의 전자정부에 부합하는 -서비스 수준관리(SLA)나 자원제공과 같은- 하드웨어 및 인터넷 데이터센터 관련 기술과 함께, -오픈API나 자원가상화 같은- 소프트웨어 (응용)솔루션 기술에 관련된 클라우드 컴퓨팅 기술의 중점적 개발이 그 추진할 전략이었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제22권4호
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• pp.413-424
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• 2018

The factors affecting the shear strength of the angle shear connectors in the steel-concrete composite beams can play an important role to estimate the efficacy of a composite beam. Therefore, the current study has aimed to verify the output of shear capacity of angle shear connector according to the input provided by Support Vector Machine (SVM) coupled with Firefly Algorithm (FFA). SVM parameters have been optimized through the use of FFA, while genetic programming (GP) and artificial neural networks (ANN) have been applied to estimate and predict the SVM-FFA models' results. Following these results, GP and ANN have been applied to develop the prediction accuracy and generalization capability of SVM-FFA. Therefore, SVM-FFA could be performed as a novel model with predictive strategy in the shear capacity estimation of angle shear connectors. According to the results, the Firefly algorithm has produced a generalized performance and be learnt faster than the conventional learning algorithms.

• 한국언론정보학보
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• 제36권
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• pp.287-323
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• 2006

이 연구는 조직문화와 조직지원요소가 방송프로그램 제작단위인 팀 몰입에 영향을 주는 주요한 요소로 작용하고 있음을 실증적으로 분석하였다. 특히 조직문화 유형에 따라 조직지원요소 및 팀 몰입에 차별적인 영향을 미치고 있음을 구조방정식 모형을 이용해 밝혀내고자 하였다. 연구결과 조직문화 유형에 따라 조직지원요소 및 팀 몰입에 영향을 주는 경로 및 영향력에 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 또한 보상평가요소를 제외하고는 교육훈련, 제작지원 등의 조직지원요소는 제작진의 몰입에 별다른 영향을 미치지 못했다. 이와 같은 결과는 방송 조직이 전략을 수립 집행함에 있어 제작진이 인식하고 있는 지배적인 조직문화 유형을 고려해야 보다 실효성을 높일 수 있음을 보여준 결과라 할 수 있다. 이밖에 현재의 교육훈련 프로그램과 제작지원 방식을 보완할 필요성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국언론정보학보
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• 제21권
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• pp.63-86
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• 2003

디지털TV는 새로운 TV 시대를 예고하고 있다. TV는 이제 지금과 같은 단순한 수상기에서 벗어나 디지털화되면서 고품질의 방송서비스 뿐 아니라, 네트웍으로 연결된 컴퓨터처럼 다양한 정보서비스를 제공할 수 있는 지능형 매체로 바뀌게 된다. 그러나 디지털TV 전환의 실제 현황은 이러한 미래주의적 전망과는 매우 다르다. 아직 초기이기는 하지만 TV의 디지털 전환은 정책, 경영전략, 마케팅, 그리고 수용자 등, 여러 차원에서 심각한 문제를 안고 있다. 이러한 상황에서 디지털 전환은 주로 정책, 기술, 경영모델, 시장개척 차원의 문제로 인식되고 있다. 그러나 정책과 경영전략, 그리고 마케팅과 관련된 문제들은 수용자 문제에 비해서는 상대적으로 덜 복잡하다고 할 수 있다. 왜냐하면 디지털TV의 수용에는 복합적인 문화적 차원의 문제가 연관되어 있기 때문이다. 달리 말하면, 디지털TV의 기술적 전환은 문화적 전환보다 쉬운 문제이다. 문화적 차원의 디지털 전환은 정책담당자나 관련 산업계에 지금까지와는 다른 문제인식과 대책을 요구하고 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권1호
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• pp.89-97
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• 2007

본 연구에서는 국내 컨테이너 전용 터미널(부산항 8개 터미널, 광양항 6개 터미널)을 대상으로 DEA(Data Envelopment Analysis) 모형을 통해 효율성을 분석하였다. 일정 시점을 대상으로 한 분석이 아니라, 1998년$\sim$2005년 동안의 효율성 분석을 실시하였으며, 이를 통해 각 터미널의 효율성 변화를 살펴보았다. 본 논문의 분석 결과는 우리나라 터미널의 상대적인 효율성 값을 제시해 줄 뿐만 아니라 신규 터미널 생성, 운영사의 변화, 터미널의 통합 운영 등에 따른 터미널 생산성의 변화 등을 제시하여 줌으로써 터미널 운영사의 향후 운영전략에 시사점을 제공하고 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제36권8호
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• pp.665-671
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• 2012

이적작업은 자동화 컨테이너 터미널에서 하역작업의 생산성을 높이는 운영 전략으로 연구되고 있다. 이는 장치장 블록 내 컨테이너들의 재배치 작업을 의미한다. 이적작업의 크레인 작업할당 문제는 작업가능시간에 대한 제약을 고려하여 이적작업의 효과를 최대화하기 위해 가능한 이적작업 중에서 효율적인 이적작업을 선정하고 이들의 작업순서를 정하는 것이다. 본 연구는 혼합정수계획법을 활용하여 장치장 크레인의 작업할당 문제에 대한 최적화 수리모형을 개발하고 이의 예를 제시하였다. 그러나 수리모형은 계산시간이 많이 소요되어 현장에서 사용되기 어렵다. 따라서 현실 적용을 위해 대표적인 5개의 작업할당 규칙을 비교 평가하였다. 수치실험에서 maximum weight ratio(MR) 규칙이 전반적으로 뛰어난 성능을 보였다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권1호
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• pp.96-103
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• 2012

본 연구에서는 산림수확계획 수립에 있어 벌채지 선정에 효과적으로 활용될 수 있는 수확분배시뮬레이션 모델의 도입을 위한 사례연구를 수행하였다. 이를 위해 Gustafson과 Crow가 개발한 HARVEST를 산림수확 공간분배 모델로 선정하고 국립산림과학원의 광릉시험림을 대상으로 벌채구획의 면적제한, 벌채지 선정방법, 및 벌채지 연접제한과 같은 기본적인 산림수확 경영방침을 적용하여 모델의 적용성을 검토하였다. 연구결과 벌채 구획의 면적제한 조건의 경우 허용벌채면적이 커질수록 벌채구획의 수는 적어지고 벌채구획간의 거리는 멀어지는 것으로 나타났다. 또한 임의산개형, 군상형 군상택벌형 및 영급순 등 벌채임분의 선정방법을 달리하여 수확 시뮬레이션에 적용한 경우 군상택벌형을 제외하고 벌채구획의 크기와 개소 수는 비슷한 경향을 나타내었으나 벌채지간 거리에서 차이를 나타내었다. 벌채지의 연접제한은 이미 벌채된 임분 주변에서의 벌채를 제한하므로 벌채구획의 수를 증가시키는 효과를 나타냈다. 이상의 연구결과를 종합한 결과 HARVEST는 산림수확을 수행하는데 있어 다양한 경영목표에 따라 벌채구획의 수와 공간분포의 정도를 조절할 수 있는 효과적인 도구로 평가되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2496-2512
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• 2021

The requirements for powerful computing capability, high capacity, low latency and low energy consumption of emerging services, pose severe challenges to the fifth-generation (5G) network. As a promising paradigm, mobile edge networks can provide services in proximity to users by deploying computing components and cache at the edge, which can effectively decrease service delay. However, the coexistence of heterogeneous services and the sharing of limited resources lead to the competition between various services for multiple resources. This paper considers two typical heterogeneous services: computing services and content delivery services, in order to properly configure resources, it is crucial to develop an effective offloading and caching strategies. Considering the high energy consumption of 5G base stations, this paper considers the hybrid energy supply model of traditional power grid and green energy. Therefore, it is necessary to design a reasonable association mechanism which can allocate more service load to base stations rich in green energy to improve the utilization of green energy. This paper formed the joint optimization problem of computing offloading, caching and resource allocation for heterogeneous services with the objective of minimizing the on-grid power consumption under the constraints of limited resources and QoS guarantee. Since the joint optimization problem is a mixed integer nonlinear programming problem that is impossible to solve, this paper uses deep reinforcement learning method to learn the optimal strategy through a lot of training. Extensive simulation experiments show that compared with other schemes, the proposed scheme can allocate resources to heterogeneous service according to the green energy distribution which can effectively reduce the traditional energy consumption.