데이터의 군집화를 수행할 때 최적 군집수 결정은 군집 결과의 성능에 많은 영향을 미친다. 특히 K-means 방법에서는 초기 군집수 K에 따라 군집결과의 성능 차이가 많이 나타난다. 하지만 대다수의 군집분석에서 초기 군집수의 결정은 경험을 바탕으로 하여 주관적으로 결정된다. 이때 개체수와 속성수가 증가하면 이러한 결정은 더욱 어려워지며 이때 결정된 군집수가 최적이 된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 군집의 수를 자동으로 결정하고 그 결과의 유효성을 보장하기 위해 유전자 알고리즘에 기반한 최적 군집수 결정 방안을 제안한다. 데이터의 속성에 근거한 초기 해 집단이 생성되고, 해 집단 내에서 최적화된 군집수를 찾기 위해 교차 연산이 이루어진다. 적합도 값은 전체 군집화의 비 유사성의 합의 역으로 결정되어 전체적인 군집화 성능이 향상되는 방향으로 수렴된다. 또한 지역 국소값을 해결하기 위해 돌연변이 연산이 사용된다. 그리고 유전자 알고리즘의 학습 시간의 비용을 줄이기 위해 붓스트랩 기법이 적용된다.
S/W 화이트박스 단위 테스트 시에 교호강도의 수를 결정해야 하는데 이를 소스에서 함수의 인자가 어떤 식으로 사용되는지를 분석하여 자동으로 결정할 수 있는 방법이 있다. 소스 상에서 인자 사용의 패턴을 분석하여 특정 패턴이 되면 강도수를 늘리고 최종적으로 교호 강도 수를 결정할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이를 위해 조합 강도 결정 테이블을 작성하여 이를 이용한 테스트 교호 강도 수 결정 방법을 제시한다.
의사결정표는 의사결정의 표현 방식 중 하나로 상황에 따라 취하는 일련의 행동들을 표 형식으로 나타낸 것이다. 이러한 의사결정표는 기업의 정보 시스템 (Information System)과 같은 의사결정 기반 시스템 구축에 유용하게 쓰일 수 있다. 복잡한 업무를 위한 의사결정 프로세스를 의사결정표를 이용하여 나타냄으로써 복잡한 로직을 정확하게 표현할 수 있고, 이해하기 쉽기 때문에 사용자와 프로그래머간의 의사소통을 원활하게 하며 문서화 작업을 비교적 간단하게 한다. 그러나 복잡한 의사결정이 필요한 업무의 경우 하나의 의사결정표에 필요한 정보를 모두 나타내게 되면 의사결정 단계를 이해하기가 어려울 뿐만 아니라 오류의 발생률도 높아지게 된다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 의사결정을 돕기 위해 계층적인 의사결정표를 제안한다. 계층적 의사결정표는 여러 추상화 단계를 가진 의사결정표를 일관성 있게 표현함으로써 단계적으로 의사결정을 수행할 수 있게 하고, 이에 따라 의사결정에 대한 이해도를 높인다. 또한 기존의 의사결정표 지원 도구를 확장하여 계층적 의사결정표를 지원하는 도구를 개발함으로써 사용자의 편의성을 도모하였다.
설계자는 설계를 진행시켜 가면서 많은 의사 결정을 내려야 한다. 그 결정은 크게 선택 결정과 타협 결정으로 나뉘어질 수 있다. 선택 결정은 여러 평가 기준을 고려해 여러 대안들 중 하나를 선택하는 결정이며 타협 결정은 제한 조건과 목표들을 가장 잘 만족하는 설계 대안의 주요 치수를 결정하는 것이다. 이때 두 결정의 결과는 설계자의 의사에 크게 의존하게 된다. 따라서 설계자의 의사를 체계적이고 정확하게 반영시켜줄 필요가 있다. AHP 기법은 불분명한 선택 문제에 있어서 문제를 계층적으로 분석하여 평가함으로써 설계자의 의사를 체계적으로 반영시켜줄 수 있다. 또한 정성적인 성질들을 정량적인 판단 기준에 따라 평가함으로써 설계자의 의사를 보다 일관적으로 반영할 수 있다. 보통 공학 문제의 경우 하나의 설계 대안을 선택하고 또한 그 대안의 주요 치수를 동시에 결정해야 하는 결합된 문제이다. 이때 선택에 필요한 각 대안의 속성이 타협 문제 변수들의 함수로 표현되기 때문에 최적 과정 중에 계속 변화하게 된다. 또한 여러 속성을 고려할 경우 자릿수와 단위가 모두 다르기 때문에 속성들의 평가가 표준적으로 이루어져야 한다. 이 부분에 학습된 인공 신경망을 도입함으로써 변화하는 속성치를 자동적으로 평가할 수 있으며 설계자의 의사와 경험적인 지식도 반영할 수 있게 되었다.
뼈 결정과 같이 결정도가 낮은 탄산 인회석 결정의 화학조성 및 구조는 순수 수산화인회석 과 물리적 및 화학적 성질에 있어서 매우 다르다. 극미세 결정으로 결정도가 매우 낮은 불완전 결정이며, 결정 표면은 매우 반응성이 높은 이온으로 구성되어 있어 유기분자나 세포와 활발히 반응할 수 있다. 이와 같은 뼈 결정의 특성을 고형 기질 표면에 불완전 결정도 인회석 박막을 형성시켜 생체재료에 재현하였다. 이 박막에는 뼈세포들이 잘 부착하였는데 특히 골모세포의 부착, 증식, 분화를 촉진하여 장차 이와 같은 뼈 탄산 인회석의 특성을 갖는 인회석을 생체이식 재료로 이용하므로써 우리 몸의 생리에 좀 더 가까운 인공 매식체를 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
니켈기 전열관 소재에서 결정립계의 misorientation을 분석하였다. 일반적으로 대부분의 결정립계에서 석출물을 관찰 할 수 있지만 쌍정과 만나게 되면서 석출물의 분포가 갑작스럽게 변하는 것을 관찰 할 수 있다. 이러한 현상은 결정립계의 구조와 에너지에 관련되는 결정립계의 misorientation 특성에 갑작스런 변화가 생겨나기 때문이라. 이러한 결정립계의 misorientation 특성은 T.E.M (Transmission Electro Microscope)에서 얻은 각 결정립의 Kikuchi pattern을 이용하여 분석하었다. 석출물을 갖는 결정립계들은 random high angle 결정립계이고 석출물이 존재하지않는 결정립계들은 특정한 C.S.L ( Coincidence Site Lattice) 결정립계이었다.
극축을 따라 나타나는 결정학적 이방성이 결정성장에 미치는 영향을 알아보기 위해서 SiO₂막 위에서 GaN 미소결정들을 성장시켰다. 미소결정을 구성하는 면들은 PBC이론이 예측한 바와 같이 {10-11], {0001}, {10-10}이었다. 극축인 c축을 따라서 현저한 성장의 이방성을 관찰할 수 있었으며 (0001)면이 매우 빨리 성장 하여 사라지는 현상을 확인하였다. 이것은 sp3결합에서 나타나는 고립전자쌍이 (000-1)면의 성장을 저지함으로서 나타나는 현상이라고 생각된다. 성장 중 결정표면의 전자상태에 따라 수소흡착이 일어날 수 있는데, 특히 {10-11}면과 같은 한 개의 전자로 이루어진 sp3결합 팔은 매우 많은 양의 수소를 흡착하여 {10-11}면의 성장을 저지한다. 따라서 +c축 방향의 경우 빨리 성장하고 수소흡착을 위한 전자가 없는 (0001)면 대신 {10-11}면이 외형상 매우 중요한 면으로 나타나게 된다. 저온에서는 {10-10}, {10-12}면들도 나타났으며 극축을 따라 나타나는 쌍정을 대부분의 미소결정 성장과정에서 관찰 하였다. r-plane 사파이어 기판 위에서 성장시킨 GaN 미소 결정을 통하여 극성과 GaN의 성장속도 차이를 확인할 수 있었다.
한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.165-181
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1997
경영환경과 조직의 분사화의 정도가 증가함에 따라서 의사결정지원시스템 (Decision Support System)에 있어서도 분산화 된 시스템의 요구가 증가되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 분산화 된 환경인 네트웍을 기반으로 하는 의사결정지원시스템을 대상 으로 사용자간의 정보공유와 사용자의 참여의 효과적인 관리를 위한 기능적 설계를 제시한 다. 정보의 공유는 의사결정지원시스템과 그룹의사결정지원시스템을 차별화 하는 가장 큰 특징이다. 이러한 정보의 공유는 과업을 수행하는 그룹단위(WorkGroup)로 이루어지는 것이 바람직하며, 그룹의 구성원들간의 의사소통과 정보를 저장하는 자료저장소(Data Warehouse)와 서버(Server)의 구축, 보다 사용하기 쉬운 그래픽 사용자 인터페이스 (Graphic User Interface)를 포함하는 전자우편(Electronic Mail), 의사결정에 참여한 사용자 에게 의사결정결과에 대한 구체적인 피드백(Feedback)을 제공할 수 있는 시스템의 구축과 같은 방법을 통해서 보다 효과적인 관리가 이루어질 수 있게 된다. 사용자의 관리는 의사결 정지원시스템이 효과를 결정하는데 중요한 요소의 하나로써 보다 많은 참여는 그륩시너지효 과(Group Synergy Effect)를 가능하게 한다. 또한 완전한 익명성(Anonymity)의 확보는 기존 의 물리적인 제한을 가진 의사결정실 GDSS의 불완전한 익명성을 충분히 대체할 수 있을 것이다. 의사결정과정의 지원에 있어서도 사용자에게 회의의 기록을 자동적으로 제공하는 것과 병행하여 회의 중에 자신이 기록해야 할 사항을 추가적으로 기록할 수 있는 모듈 (Module)을 제공하는 것이 보다 효과적일 것이다. 물론 이러한 모듈은 앞서 언급한 정보의 공유의 관점에서 본다면 참여자 자신의 피드백에 도움을 주며, 또한 유사한 수준의 다른 참 여자에게 있어서 문제에 대한 인식을 다른 사용자와의 비교를 통하여 일정수준으로 동질화 시킬 수 있게 된다.
평가기준과 대안의 종류가 다양한 경우 사용하는 다기준의사결정기법은 생산관리, 공공투자 분야 등에서 널리 사용되고 있으며 수자원분야에서는 주로 홍수위험지구 선정에 사용되어 왔다. 다기준의사결정기법은 평가기준의 한정여부 및 대안을 찾는 방식에 따라 다속성의사결정기법과 다목적의사결정기법으로 다시 구분할 수 있다. 홍수방어대안을 의사결정방법에 따라 결정하는 경우, 해당지역의 환경에 따라 가능한 대안은 유한하며 한 개의 최적해를 선정하기보다는 대안의 우선 순위를 결정하여 지역 상황에 적합한 대안을 설정할 수 있도록 한다는 측면에서 다속성의사결정 기법을 활용하여 순위를 정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 과거 홍수피해 지역에서 적용이 가능한 대안을 경제성분석을 동반하여 평가하고, 실제 대안의 실효성을 검증하였다. 홍수방어대안으로는 전통적인 구조물적 방법 및 비구조물적 방법에 도시계획 및 토지이용계획을 포함하여 가능한 대안을 검토하였다. 또한 적용 가능한 다른 대안을 다기준의사결정기법을 활용하여 우선순위를 결정하여 제시하였다. 향후 도시계획의 수립에 있어 홍수방어에 대해 고려할 수 있는 방법이 될 수 있다.
신호교차로 서비스수준은, 객관적으로 측정 할 수 있는 여러 가지 기준에 의해 결정될 수 있다. 예를 들면, 지체시간(Delay), 교통사고수(Number of Accident), 교통사고율(Accident Rate), 충돌수(Traffic Conflict), 그리고 교통사고에 노출된 차량수(Exposure)등이다. 지금까지는 1985 Highway Capacity Manual(HCM)에서 소개된 지체시간에 의한 서비스수준 결정방법이 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 1985 HCM 방법의 중용성과 유용성에 대해 논하지 않고, 교통안전(Safety)에 의한 신호교차로 서비스수준 결정방법을 제시하였다. 교차로의 위험도(Degree of Intersection Hazard)를 예측하기 위해, 교통사고빈도 수가 가장 높은 두가지 교통사고 유형, 즉 좌회전추돌(Left-Tum)과 후미추돌(Rear-End) 예측 모형이 개발되었다. 여기서 첫째, 좌회전추돌 위험도를 예측하기 위하여 음지수 분포(Negative-Exponential Distribution)를 이용한 확률적 모형이 개발되었다. 둘째, 후미추돌 위험도를 예측하기 위하여 연속류 모형(Continuum Model)을 이용한 거시적 모형이 개발되었다. 개발된 두가지 모형을 이용하여 신호교차로 안전도를 예측하였으며 교차로 서비스수준이 안전도에 의해 결정되었다. 본 논문에서 제시된 교통안전에 의한 신호교차로 서비스수준 결정방법은 연동교차로를 제외한 독립교차로에만 적용이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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