• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.411-422
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• 2000

본 연구에서는 결정트리 분야에서 각 분류알고리즘을 살펴보고 통계학의 판별분석과 기계학습(Machine Learning)분야에서 분류알고리즘을 비교하고, 자료에 따라 오분류율을 분석 하였다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.8 no.12
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• pp.89-95
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• 1985

MRP System에서 시스템 성능을 향상시킬 수 있는 하나의 인자는 우수한 Lot-Sizing rule의 선택과 발견이다. 널리 사용되고 있는 Lot-Sizing rule 들 중 Wagner-Whitin 알고리즘은 생산준비 비용과 재고 유지비용이 가변적일 경우 동적 로트크기 결정에 우수한 forward 알고리즘이다. 본 연구에서는 Wagner-Whitin 알고리즘의 중요 원리들을 응용하여 LDS 알고리즘이라 명명한 backward 알고리즘을 개발한다. 그리고 개발된 알고리즘을 Wagner-Whitin 알고리즘과 비교함으로 그 유효성을 테스트하고 backward 알고리즘이 가지는 계산상의 장점을 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.127-130
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• 2004

이 논문에서는 비동기 IMT-2000 시스템에서 고속의 멀티미디어 서비스의 호 차단율을 낮추기 위한 자원할당 알고리즘을 개발한다. 이 논문에서 제시하는 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 실시한 결과, 기존의 알고리즘 대비 고속 멀티미디어 서비스의 호 차단율을 40% 이상 개선하는 것으로 나타났다. 현재, 이 알고리즘은 LG 전자에서 개발한 상용 비동기 IMT-2000 시스템에 적용되어 운용되고 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.10a
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• pp.174-174
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• 1993

자원제약하의 롯트 사이즈 결정문제(capacitated lot sizing problem: CLSP)는 주어진 생산자원의 제약요건을 만족하면서 모든 계획기간의 수요를 충족시킬수 있는 가동준비와 재고유지비의 총합에 대한 최소화 문제다. CLSP는 NP-hard이기 때문에 그 해를 효율적으로 구하기 위한 휴리스틱 해법이 그동안 꾸준히 개발되어져 왔으며 그 대부분의 알고리즘은 Wagner-Whitin의 해도출원리를 이용한 것이다. 본 연구는 지금까지 개발된 CLSP의 알고리즘을 분석하여 그 특성을 파악한 후 본 연구에서 개발한 알고리즘과 이들 기존 알고리즘을 비교 실험함으로써 개발된 알고리즘이 어느 정도의 효율성을 가지는가를 검토하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.303-305
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• 2023

수집된 데이터의 품질을 진단하고 개선하는 것은 품질 관리 측면에 있어 중요하다. 본 연구에서는 항로표지 수집정보의 품질을 개선하기 위해 새로운 알고리즘을 개발하고 이를 시험하는 방안에 대해 분석하였다. 개발된 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 더욱 정확하고 신뢰성이 높으며, 항로표지 수집정보의 오류율을 크게 감소시킨다. 이에 따라, 개발된 알고리즘을 적용함으로써 항로표지 수집정보의 품질을 향상시킬 수 있으며, 해상 안전성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.71-74
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• 1996

본 연구에서는 반복 학습제어 이론을 기초로 하는 하이브리드 신경망 제어기를 제안한다. 신경망으로는 백프로퍼게이션(backpropagation) 신경망을 사용하고, 기존의 반복 학습 제어 이론의 단점을 보안한 제어 알고리즘을 제안한다. 백프로퍼게이션 신경망의 맵핑(mapping)의 특징으로 원하는 목표 패턴에 추종할 수 있는 출력 패턴을 생성하고 반복 학습에 소요되는 학습시간을 줄일 수 있다. 실험결과에서 보듯이 제안된 제어 알고리즘은 목표패턴에 수렴함을 알 수 있다. 제시한 알고리즘은 CD-ROM 드라이브와 같은 광디스크 드라이브류의 초점 제어 등에 응용할 수 있다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.10
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• pp.229-237
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• 2010

Recently, forest management objectives become more complex and complicated, and spatial constraints were necessarily considered for ecological stability. Now forest planning is required to provide an optimized solution that is able to achieve a number of management objectives and constraints. In this study, we developed a decision supporting system based on the one of dynamic planning techniques, Tabu Search (TS) heuristic algorithm, which enable one to generate an optimized solution for given objectives and constraints. For this purpose, we analyzed the logical flow of the algorithm and designed the subsequence of processes. To develop a high-performance computing system, we examined a number of strategy to minimize execution time and workloads in each process and to maximize efficiency of using system resources. We examined two model based on the original TS algorithm and revised version of TS algorithm and compared their performance in optimization process. The results showed high performance of the developed system in providing feasible solutions for several management objectives and constraints. Moreover, the revised version of TS algorithm was appeared to be more stable for providing results with minimum variation. The developed system is expected to use for developing forest management plans in Korea.

• Knowledge Management Research
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• v.25 no.3
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• pp.23-45
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• 2024

The enhancement of algorithmic management within platform companies and the expanding recognition of the 'employee status' of platform workers in various areas indicate a need for platform companies to broaden their comprehension of platform workers' job attitudes as an internal human resource. This study aims to explore variations in platform workers' job attitudes based on their work values in light of the evolving landscape of algorithmic management. Specifically, the research delves into discerning differences in platform workers' perceptions of job attitudes in relation to their work values. A multivariate analysis of variance(MANOVA) was employed in examining survey data from 177 riders affiliated with a delivery platform that implemented algorithmic management. The findings revealed that platform workers who prioritize work value (job interest), exhibited higher levels of perceived fairness in compensation and autonomy. Moreover, those who placed greater importance on work value (economic compensation), demonstrated elevated levels of work overload, perceived fairness in compensation, job burnout, and intentions to seek alternative employment opportunities.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1264-1266
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• 2013

다변량 데이터 분석에 주로 사용되는 차원축소 기법 중 하나인 PCA 알고리즘을 직접 구현해보고 기존의 통계분석 프로그램과 그 결과를 비교분석 해보았다. UCI에서 제공하는 유방암 데이터를 이용하여 실험 해본 결과 두 프로그램 모두 같은 주성분을 얻고, Eigenvalue와 variance도 같은 값을 얻었다. 따라서 상용화된 통계패키지를 사용하지 않고도 PCA 알고리즘을 적용하여 차원축소 문제를 해결하고 데이터를 분석 할 수 있다.