• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.611-615
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• 2008

인터넷의 등장으로 국가간의 경계는 사라지고 글로벌 자유경제 체제로 전환되는 현 시점에서 사물을 지능화하고 서비스하는 단계인 유비쿼터스 사회는 융합의 산업혁명으로 전개될 것이다. 따라서 향후 도시의 경쟁력은 정치, 경제, 문화관광, 교통, 정보통신, 환경, 방재 등 사회 전반에 활용되는 유비쿼터스 단위별 정보의 질과 양에 따라 좌우될 것으로 예상된다. 이러한 이유로 현재 각 국가와 도시는 유비쿼터스 선도를 주창하며 서비스를 개발하고 네트워크도 광대역 통신망으로 구축하고 있다. 본 논문에서는 우리나라에서 추진하고 있는 도시별 U-City 추진현황과 향후 전망을 분석하고 비용절감과 활용측면을 고려하여 광대역 자가통신 네트워크를 확보하는 사례를 조사 연구하였다. 특히, U-City와 자가통신 네트워크를 활용한 융합 모델 개발로 도시 경쟁력을 높이기 위한 정책 방안을 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.309-317
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• 2015

Recently many companies began to realize their visions for the sustainable growth with the advent of CSV(Creating Shared Values). Michael E. Porter, a Harvard Professor, claims that placing social value creation at the core of business strategy has the potential to uncover big opportunities for individual companies and that shared value can play a significant role in increasing competitive advantages while fostering social prosperity. In consequence, the various researches have illustrated how to get the opportunity for competitive advantages from building a social value proposition into corporate strategy, and considerable studies have been promoted heavily from the managerial perspective. However, due to the lack of capability converging information technology with business strategy, any research effort to identify technological or Internet-related issues and to link the issues to CSV does not exist. With Korean being a Internet leading country, the demands of researches analyzing core technology, information, and service utilizing Internet are rapidly growing. The study aims to find out Internet-related enablers for CSV. This paper describes the concepts and features of CSV, identifies emerging Internet-related issues toward the opportunity for competitive advantage, and then depicts the rigorous research endeavors in the areas of Internet information, technology, and services. As a result, 11 papers presented and selected as the outstanding papers at APIC-IST 2014 handle the issues to be brought together, which include: Wireless and Sensor Network, Image Processing and HCI, Big Data and Business Intelligence, Security & Privacy in Internet, SNS & Communication, Smart-Learning and e-Learning, and Internet Business Strategy. The study finally recommends indispensible terms for substantially vitalizing CSV.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.2011-2018
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• 2009

인터넷의 등장으로 국가간의 경계는 사라지고 글로벌 자유경제 체제로 전환되는 현 시점에서 사물을 지능화하고 서비스하는 단계인 유비쿼터스 사회는 융합의 산업혁명으로 전개될 것이다. 따라서 향후 도시의 경쟁력은 정치, 경제, 문화관광, 교통, 정보통신, 환경, 방재 등 사회 전반에 활용되는 유비쿼터스 단위별 정보의 질과 양에 따라 좌우될 것으로 예상된다. 이러한 이유로 현재 각 국가와 도시는 유비쿼터스 선도를 주창하며 서비스를 개발하고 네트워크도 광대역 통신망으로 구축하고 있다. 본 논문에서는 우리나라에서 추진하고 있는 도시별 U-City 추진현황과 향후 전망을 분석하고 비용절감과 활용측면을 고려하여 광대역 자가통신 네트워크를 확보하고 구축하는 방안을 연구하였다. 특히, U-City와 자가통신 네트워크를 활용한 융합 모델 개발로 도시 경쟁력을 높이기 위한 정책 방안을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.657-662
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• 2009

인터넷의 등장으로 국가간의 경계는 사라지고 글로벌 자유경제 체제로 전환되는 현 시점에서 사물을 지능화하고 서비스하는 단계인 유비쿼터스 사회는 융합의 산업혁명으로 전개될 것이다. 따라서 향후 도시의 경쟁력은 정치, 경제, 문화관광, 교통, 정보통신, 환경, 방재 등 사회 전반에 활용되는 유비쿼터스 단위별 정보의 질과 양에 따라 좌우될 것으로 예상된다. 이러한 이유로 현재 각 국가와 도시는 유비쿼터스 선도를 주창하며 서비스를 개발하고 네트워크도 광대역 통신망으로 구축하고 있다. 본 논문에서는 우리나라에서 추진하고 있는 도시별 U-City 추진현황과 향후 전망을 분석하고 비용절감과 활용측면을 고려하여 광대역 자가통신 네트워크를 확보하고 구축하는 방안을 연구하였다. 특히, U-City와 자가통신 네트워크를 활용한 융합모델 개발로 도시 경쟁력을 높이기 위한 정책 방안을 제시한다.

• 기술혁신학회지
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• 제22권3호
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• pp.340-361
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• 2019

본 연구는 특허 데이터를 활용하여 인공지능 기술의 구조를 파악하고 주요 글로벌 IT 기업들의 인공지능 기술역량을 분석한다. 2007년부터 2017년까지 미국 특허청에 등록된 2,589개의 인공지능 특허를 바탕으로 LDA 토픽모델링을 수행하여 인공지능 분야의 20개의 기술 토픽을 도출하였다. 인공지능 기술 분야 중 언어이해, 음성처리보다는 시각이해, 데이터분석, 동작제어, 그리고 기계학습 분야의 연구개발이 최근 활발한 것으로 나타났다. 또한 기업별 인공지능 기술 역량을 분석하여 인공지능 기술 분야별로 우수 역량을 보유한 기업을 도출하고, 기업별로 강점을 가지고 있는 세부 기술 분야를 도출하였다. 본 연구 결과는 인공지능 기업들의 기술기획 및 전략 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.258-260
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• 2007

MAS based market simulator has attracted the attentions of people who are interested in using or developing electricity market simulator. MAS based approach makes it possible to model each market participant's strategic behaviors. Traditional market simulators have used optimization formulation to model market operation, which has been used since vertically integrated system. Optimization mainly uses cost minimization or welfare maximization of entire system. Therefore it is somehow difficult to model the independently strategic behaviors of market participants. MAS is one of AI technology based on distributed intelligence which makes it possible to model independently acting entities in competitive market. This paper proposes the method to model strategic participants in electricity market based on MAS.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제1권
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• pp.149-178
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• 1992

The field of Artificial Intelligence (AI) is growing, and many firms are investing in expert system, one of AI's subfields. An expert system is defined as a computer program designed to replicate some aspect of the decision making of one or more experts and to be used by nonexperts. The kernel of an expert system is the knowledge base, which consists of the facts and rules that represent the expert's knowledge. Firms need expert systems for training employees to provide competitive advantage. This paper describes the model of an instructional expert training system which interfaces to external programs, such as an ASCII file, a work-sheet program, and a database program. A model for such an expert training system, and its prototype have been developed to demonstrate its functionality. A modular knowledge base has been developed and implemented in support of this study. The modularized knowledge base offers the user an easy and quick maintenance of facts and rules, which are frequently required to change in future.

• 지능정보연구
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• 제2권2호
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• pp.69-83
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• 1996

The objective of this research is to develop a knowledge acquisition and refinement method for a multi-objective and multi-decision FMS scheduling problem. A competitive neural network and an inductive learning algorithm are integrated to extract and refine necessary scheduling knowledge from simulation outputs. The obtained scheduling knowledge can assist the FMS operator in real-time to decide multiple decisions simultaneously, while maximally meeting multiple objective desired by the FMS operator. The acquired scheduling knowledge for an FMS scheduling problem is tested by comparing the desired and the simulated values of the multiple objectives. The result show that the knowledge acquisition and refinement method is effective for the multi-objective and multi-decision FMS scheduling problems.

• 산업공학
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• 제20권2호
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• pp.162-176
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• 2007

As facing the rapid advance of information technologies, the postal service is required to have capabilities of real-time logistics characterized by collaboration, ubiquity and intelligence which are necessary to the organizational management. In this study we discuss the design of the next generation information system based on real-time enterprise strategy to achieve real-time integrity and upgrade of postal information system. After briefly addressing the issues on developing information system and current situation, we provide the design direction and the framework of the to-be system. We develop detailed specification of each subsystem and provide an operational scenario. We believe when this framework is put into use, it can contribute to competitive performance by giving the integrity and consistency in implementing information systems of the Korea Postal Service.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제1권2호
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• pp.162-176
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• 2007

Machine Learning (ML) has become very popular within Data Mining (KDD) and Artificial Intelligence (AI) research and their applications. In the ML and KDD contexts, two main approaches can be used for inducing a Bayesian Network (BN) from data, namely, Conditional Independence (CI) and the Heuristic Search (HS). When a BN is induced for classification purposes (Bayesian Classifier - BC), it is possible to impose some specific constraints aiming at increasing the computational efficiency. In this paper a new CI based approach to induce BCs from data is proposed and two algorithms are presented. Such approach is based on the Markov Blanket concept in order to impose some constraints and optimize the traditional PC learning algorithm. Experiments performed with the ALARM, as well as other six UCI and three artificial domains revealed that the proposed approach tends to execute fewer comparison tests than the traditional PC. The experiments also show that the proposed algorithms produce competitive classification rates when compared with both, PC and Naive Bayes.