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.
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.
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.
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.
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.
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.
최근 산림경영의 목표가 다양해지고 환경적인 기능을 고려한 공간적인 요소들이 고려되는 등 경영계획을 수립하는 것이 점차 복잡해지고 있다. 따라서 다양한 목표와 조건을 만족시킬 수 있는 최적화 경영기법의 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 복잡한 경영목표를 다루거나 공간적인 인자들을 다루는데 효과적인 Tabu Search(TS) 휴리스틱 알고리즘을 이용하여, 최적화된 경영계획을 수립할 수 있도록 산림경영 의사결정지원시스템을 개발하였다. 이를 위해 TS 알고리즘의 논리적 흐름을 분석하여 여러 세부 프로세스를 설계하였다. 또한 시스템의 효율성을 높이기 위해서, 각 세부 프로세스의 운영시간 및 작업부하를 최소화하고 시스템 자원의 활용을 극대화하기 위한 방안들을 검토하였다. 이를 토대로 본 연구에서는 TS 알고리즘의논리적 흐름을 일부 변형한모델과 원형 알고리즘에 기반한 모델을 적용하여 최적화 모델링을 수행하고 그 결과를 비교하였다. 그 결과 본 연구를 통해 개발된 의사결정시스템은 주어진 경영목표 및 제한조건을 만족시키는 해를 제공하는 것이 가능하였으며, 특히 변형된 TS 알고리즘을 적용하는 경우 보다 안정적인 최적화 모델링이 가능한 것으로 나타났다. 앞으로 우리나라 산림의 최적화된 경영계획을 수립하는데 본 연구에서 개발된 의사결정시스템의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
플랫폼 기업의 알고리즘 경영이 강화되고, 법적으로 플랫폼 노동자의 '근로자성'이 인정받는 영역이 확대되고 있는 상황은, 플랫폼 기업이 내부 인력 자원으로서의 플랫폼 노동자의 직무 태도에 대한 이해를 확대시켜야 할 시기라는 것을 의미한다. 본 연구에서는 알고리즘 경영이 플랫폼 노동자의 직무 태도 전반에 대한 인식의 변화를 유도하고 있는 상황에서, 플랫폼 노동자의 근로가치관에 따른 직무 태도의 차이를 밝혀보고자 한다. 본 연구는 플랫폼 노동자의 근로 가치관에 따른 직무 태도 인식에 관한 차이를 알아보고자 하였다. 이를 위해 알고리즘 경영을 도입한 배달 플랫폼을 이용하는 라이더 177명에 대한 설문 조사 자료를 활용하여 다변량 분산분석을 실시하였다. 연구 결과, 근로가치관(직무 관심)을 중시하는 플랫폼 노동자일수록 보상공정성과 자율성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 근로가치관(경제적 보상 관심)을 중시하는 플랫폼 노동자일수록 업무 과부하, 보상 공정성, 직무 소진, 이직 의도 등이 높은 것으로 나타났다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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