• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.652-658
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• 1998

We introduce the concept of a bi-population scheme for real-coded GAs consisting of an explorer sub-Ga and an exploiter sub-GA. The explorer sub-GA mainly performs global exploration of the search space, and incorporates a restart mechanism to help avoid being trapped at local optima. The exploiter sub-GA performs exploitation of fit local areas of the search space around the neighborhood of the best-so-far solution. Thus the search function of the algorithm is divided. the proposed technique exhibits performance significantly superior to standard GAs on two complex highly multimodal problems.

• 지식경영연구
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• 제19권3호
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• pp.1-29
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• 2018

This study focuses on the mediating role of creativity on the knowledge management process. To confirm focal hypotheses, we conducted survey on 538 employees of foreign subsidiaries of global enterprises. Main findings are: first, creativity turned out to positively mediate the effect of knowledge transfer on the firm's performance; second, the mediating role of creativity differs depending on the domain of acquiring knowledge such as exploitation and exploration. This research found that the influence of exploitative knowledge on knowledge creation and innovative performance was stronger. As such, among tension view and foundational view, which are two competing views on the relationship between knowledge and creativity, the latter is more soundly supported.

• Advances in Computational Design
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• 제1권3호
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• pp.275-296
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• 2016

This article presents an adaptive directional differential evolution (ADDE) algorithm and its application in solving discrete sizing truss optimization problems. The algorithm is featured by a new self-adaptation approach and a simple directional strategy. In the adaptation approach, the mutation operator is adjusted in accordance with the change of population diversity, which can well balance between global exploration and local exploitation as well as locate the promising solutions. The directional strategy is based on the order relation between two difference solutions chosen for mutation and can bias the search direction for increasing the possibility of finding improved solutions. In addition, a new scaling factor is introduced as a vector of uniform random variables to maintain the diversity without crossover operation. Numerical results show that the optimal solutions of ADDE are as good as or better than those from some modern metaheuristics in the literature, while ADDE often uses fewer structural analyses.

• 대한산업공학회지
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• 제40권6호
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• pp.642-647
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• 2014

In this paper, a hybrid genetic algorithm (HGA) approach is proposed for an n-job, m-machine flow shop scheduling problem with limited capacity buffers with blocking in which the objective is to minimize the total stretch. The stretch of a job is the ratio of the amount of time the job spent before its completion to its processing time. HGA adopts the idea of seed selection and development in order to improve the exploitation and exploration power of genetic algorithms (GAs). Extensive computational experiments have been conducted to compare the performance of HGA with that of GA.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제30권2호
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• pp.193-217
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• 2001

Despite of the rich literature in discriminant analysis, this complicated subject remains much to be explored. In this article, we study the theoretical foundation that supports Fisher's linear discriminant analysis (LDA) by setting up the classification problem under the dimension reduction framework as in Li(1991) for introducing sliced inverse regression(SIR). Through the connection between SIR and LDA, our theory helps identify sources of strength and weakness in using CRIMCOORDS(Gnanadesikan 1977) as a graphical tool for displaying group separation patterns. This connection also leads to several ways of generalizing LDA for better exploration and exploitation of nonlinear data patterns.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.401-414
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• 2010

Global financial crisis at 2008 caused a great change of the company itself and environment as hit product, new creative business model. But it is not easy program. Ambidextrous organization excel at exploiting existing products to enable incremental innovation and at exploring new opportunities fo foster more radical innovation. In this paper are presented the improved procedures of new business model development using 6 sigma methodology. To inspired about new business ideas we use exploration method. To eliminate project's waste we use exploitation method such as 6sigma methodology. The main object of this study is to introduce an empirical study on DIDOV.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.106-108
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• 2006

강화 학습은 누적 보상 값을 최대화할 수 있는 행동 선택 전략을 학습하는 온라인 학습의 한 형태이다. 효과적인 강화학습을 위해 학습 에이전트가 매 순간 고민해야 하는 문제가 탐험(exploitation)과 탐색(exploration)의 문제이다. 경험과 학습이 충분치 않은 상태의 에이전트는 어느 정도의 보상 값을 보장하는 과거에 경험한 행동을 선택하느냐 아니면 보상 값을 예측할 수 없는 새로운 행동을 시도해봄으로써 학습의 폭을 넓힐 것이냐를 고민하게 된다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 더욱 커지는 다중 에이전트 시스템의 경우, 효과적인 강화학습을 위해서는 상태 공간 축소방법과 더불어 탐색의 기회가 많은 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 로봇축구 Keepaway를 위한 효율적인 다중 에이전트 강화학습 방법을 설명한다. 이 방법의 특징은 상태 공간 축소를 위해 함수근사방법의 하나인 타일 코딩을 적용하였고, 다양한 행동 선택을 위해 룰렛 휠 선택 전략을 적용한 것이다. 본 논문에서는 이 방법의 효과를 입증하기 위한 실험결과를 소개한다.

• 한국석유지질학회지
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• 제9권1_2호
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• pp.24-39
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• 2001

에너지 및 광물자원의 탐사는 국가경영에 있어서 절대적으로 필요한 공공의 기반산업에 해당된다. 그 동안 수행되어 왔던 자원 탐사사업의 대부분은 비교적 지하 천부에 분포하는 단순 구조 트랩들의 탐사에 집중되어 왔다. 아울러 천부구조 트랩들의 과도한 개발로 인하여 자원 탐사의 범위도 점차 지하 심부에 분포하는 미세 층서 트랩들로까지 확대되고 있다. 지하 심부에 분포하는 트랩들에 대한 탐사의 확대는 분지 내 심부 퇴적층들에 대한 정밀한 대비와 평가를 요구한다. 그러나, 그 동안 천부 구조 트랩들의 평가에 적용되어 왔던 기재적 층서 원리들로는 심부에 분포하는 트랩들을 도출해 내는데 한계가 있어 왔다. 따라서, 분지 내 퇴적층들에 대한 보다 명확한 이해를 위한 새로운 층서틀의 수립이 시급하다 본 연구에서는 오오도비스 중기 태백산 분지와 백악기 남황해 분지의 층서에 대한 통합 층서적 접근을 통한 전형의 예를 제공하고자 하였다. 이러한 통합 층서적 접근은 동 퇴적 분지들의 구조적 진화에 따른 층서를 규명하는데 있어서 보다 나은 통찰을 제공하고 있으며, 아울러 동 퇴적 분지들의 자원 탐사 및 개발의 효율성을 증대시키는데 사용될 수 있을 것으로 전망된다. 따라서, 통합 층서적 접근은 모든 형태의 자원 탐사 및 개발사업에 있어서 성공률을 높이기 위한 새로운 층서적 규범으로 고려되어져야 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.281-293
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• 2022

지능형 정부를 구성하기 위해 인공지능(AI)의 도입의 필요성이 대두되기 시작하였다. 이에따라 본 연구는 중앙정부 조직의 AI 도입에 영향을 미치는 조직의 특성으로서 '조직 민첩성'과 '활용적 & 탐색적 조직학습', '전자정부의 역량'을 조작화 하여 독립변수로 설정하였다. 이후 정책 기획을 주로 실시하는 중앙정부 조직 '부'와 정책 집행을 주로 수행하는 '청'조직의 AI 도입여부를 종속변수로 구축한 후, 각각의 두 모형에 대해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 부 조직은 조직 민첩성이 증가할수록 AI를 도입하였으며, 청 조직은 전자정부 역량이 증가할수록 AI를 도입하는 것이 도출되었다. 이때, 청 조직의 조직학습 수준과 전자정부 역량 변수간의 상호작용항을 파악한 결과, 활용적 조직학습은 전자정부 역량에 따른 AI 도입의 영향력을 상쇄시켰으며, 탐색적 조직학습은 이를 촉진하였다. 본 연구는 AI 도입을 위한 전략 수립 시 중앙정부 조직의 특성에 따라 주목할 핵심 개념을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 벤처창업연구
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• 제11권1호
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• pp.13-27
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• 2016

비즈니스 환경이 급변하는 현대사회에서 기업은 환경변화에 유연하게 대처할 수 있는 역량을 갖추고자 노력한다. 즉, 산업 변화에 따라 변화를 모색하지 않는 기업은 도태될 우려가 있기 때문에, 다양한 전략을 구사하여 기업의 성과를 달성하고자 한다. 또한 기업의 성과는 국가 경쟁력의 주요한 핵심 요소이며, 정부도 기업 성과 극대화를 위해 다양한 지원을 아끼지 않는다. 이에 본 연구는 혁신형 인증 보유 유무 및 보유 유형에 따라 성과 달성을 위한 기업의 전략과 정부의 정책에 차이가 있는가를 살펴보고자 한다. 기업의 전략 구성 노력을 크게 외부지식을 탐색하고 활용하는 정도로 구분하였고, 정부의 정책은 직접지원, 간접지원, 재정지원으로 나누어 살펴보았다. 기업의 성과는 혁신적인 관점의 기술성과와, 기업의 실질적인 성과인 매출액을 대리변수로 활용하여 경영성과를 분석하였다. 분석 결과, 혁신형 인증 보유 유무에 따라 성과에 영향을 미치는 변수가 상이한 것으로 나타났다. 또한 혁신형 인증 유형별로 기업의 성과에 영향을 미치는 변수가 상이한 것으로 나타났다. 기업은 환경에 따라 기술의 발달 및 변화속도가 달라지기 때문에 발생하는 문제들을 매번 자체적으로 해결하는데 한계가 있다. 이에 기업은 효과적으로 외부지식을 탐색 및 활용 할 수 있어야 하며, 장기적 관점에서 내부 지식뿐만 아니라 외부 지식 기반 및 수준도 고려해야 한다는 시사점을 얻을 수 있었다. 따라서 기업들이 처한 상황 및 혁신형 인증 유형별로 차별화된 행동 전략을 고려해야 기업의 성과를 달성할 수 있음을 알 수 있었다.