• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.351-352
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• 2016

조선소의 생산계획 담당자가 기존 실적 정보를 이용하여 관심 대상인 미래의 생산계획 상황을 보다 쉽게 예측하여 생산계획의 적중률을 높일 수 있도록 할 예정이다. 2006년에서 2016년의 S조선사의 2차 데이터를 이용하여 요인 분석을 하고 다중회귀분석 모형을 설계하여 활용하는 프로세스를 설계한다. 사례 연구를 통해 연구 모형이 적절한지를 검증할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.433-436
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• 2002

본 논문은 인터넷상에서 전자우편물을 자동으로 생성하기 위한 에이전트에 관한 연구로서, 사례기반추론(Case-Based Reasoning:CBR) 모델을 통하여 우편물 발송자의 특성에 적응하는 에이전트의 설계 방안을 제안한다. 먼저, 지능형 에이전트와 사례기반 추론에 관하여 간략하게 조사한 후, 전자우편분석 에이전트, 색인 에이전트, 검색엔진 등으로 구성되는 다중 에이전트 시스템을 보여준다. 특히, 인공지능 기법 중의 하나인 사례기반추론의 유사도 계산 방식과 새로운 CBR 처리주기를 이용하여 전자우편물을 자동으로 생성하는 에이전트 시스템을 제안한다. 그리고 Databases와 Case-Bases를 설명하고 전자우편 자동생성 에이전트를 위한 CBR 처리주기를 제안한다. 그 다음, 에이전트와 사례 연구를 위한 프로토타입을 제공한다. 향후, Data-Mining 기법의 연구는 이 시스템이 사용자의 다양한 취향에 적응할 수 있는 유용한 시스템으로 발전하는데 도움이 될 것이다.

• 대한공업교육학회지
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• v.33 no.1
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• pp.265-281
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• 2008

The objective of this study is to show practice example let student experience about concurrent servers based multi-processes and multi-thread among the principles of data communication in ICT(information and communications technology). For this, we first implement multi-process server(fork server) and multi-thread server(thread server), and multi-thread client(thread client), Secondly, for experimental environment, we developed small ethernet networks and measure data transfer time with relation to the number of users. Experimental results show that mean transfer time of thread server is less than that of fork server by 20~61 % on average. Furthermore, it is found that the difference of data transfer time between fork server and thread server is proportional to that of the number of users. Main reason of performance difference dues to the difference between process forking time and thread creation time. We can also find that context switching for process and thread affects the load of web server. Our presentation and experimental results can be applied to used as the educational practice materials with which student can experience data communication principles.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.12 no.2
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• pp.167-183
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• 2006

Since data mining attempts to find unknown facts or rules by dealing with also vaguely-known data sets, it always suffers from high error rate. In order to reduce the error rate, many researchers have employed multiple models in solving a problem. In this research, we present a new type of multiple models, called DyMoS, whose unique feature is that it classifies the input data and applies the different model developed appropriately for each class of data. In order to evaluate the performance of DyMoS, we applied it to a real customer churn problem of an automobile insurance company, The result shows that the DyMoS outperformed any model which employed only one data mining technique such as artificial neural network, decision tree and case-based reasoning.

• Korean Security Journal
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• no.53
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• pp.11-33
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• 2017

Terrorism has existed in the entire human history and has become a significant topic in criminology while prior studies has focused on North Korea as the perpetrator, and this prevents an in-depth discussion of the international trends of terrorism. As soft targets are the main target of new terrorism and because we never ignore the significance of the consequences, there are needs for more studies on the topic. This study conducted a case study of major terrorism attacks and surveyed professionals in the field via an AHP analysis in order to find the characteristics of terrorism and its potential patterns in South Korea. As a result, we found that North Korea or the left-wing may utilize homemade bomb, motor vehicle or drone for the purpose of attacking multi-use facilities in South Korea. For policy implications, we insist developing a better CPTED approach on those facilities, improving professionalism of cyber-watchdog via more training and education, stricter control on drone permit, and operation of counseling centers for preventing radicalization.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.1219-1222
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• 2012

Synthesis 기술은 요구사항을 입력 받아서 자동적으로 시스템을 생성한다. 그러므로 생성된 시스템에 대한 추가적인 테스팅과 검증을 요구하지 않는다는 장점이 있지만 자연어가 아닌 특별한 형태의 논리식으로 요구사항을 기술하기 때문에 정확하게 변환되었는지, 누락된 요구사항이 있는지 확인하는 과정이 반드시 필요하다. 이러한 Synthesis 기술을 로봇 계획 분야에 적용하면 다중 로봇의 작업 계획도 단일 로봇과 동일한 형태로 확장하는 것이 가능하다. 그러나 기존의 LTLMoP 시뮬레이터는 단일 로봇의 시뮬레이션만을 지원해서 다중 로봇의 시뮬레이션은 어려움이 많았다. 따라서 본 연구에서는 다중 로봇들의 작업 계획도 시뮬레이션 할 수 있도록 LTLMoP 시뮬레이터를 확장하였고 사례연구를 통하여 이를 확인하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.2
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• pp.175-195
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• 2005

사례기반추론(case-based reasoning)은 사례간 유사도를 평가하여 유사한 이웃사례를 찾아내고, 이웃사례의 결과를 이용하여 새로운 사례에 대한 예측결과를 생성하는 전통적인 인공지능기법 중 하나다. 이러한 사례기반추론이 최근 적용이 쉽고 간단하다는 장점과 모형의 갱신이 실시간으로 이루어진다는 점 등으로 인해, 온라인 환경에서의 고객관계관리를 위한 도구로 학계와 실무에서 주목을 받고 있다 하지만, 전통적인 사례기반추론의 경우, 타 인공지능기법에 비해 정확도가 상대적으로 크게 떨어진다는 점이 종종 문제점으로 제기되어 왔다. 이에, 본 연구에서는 사례기반추론의 성과를 획기적으로 개선하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘을 활용한 사례기반추론의 동시 최적화 모형을 제안하고자 한다. 본 연구가 제안하는 모형에서는 기존 연구에서 사례기반추론의 성과에 중대한 영향을 미치는 요소들로 제시된 바 있는 사례 특징변수의 상대적 가중치 선정(feature weighting)과 참조사례 선정(instance selection)을 유전자 알고리즘을 이용해 최적화함으로서, 사례간 유사도를 보다 정밀하게 도출하는 동시에 추론의 결과를 왜곡할 수 있는 오류사례의 영향을 최소화하고자 하였다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 전문 인터넷 쇼핑몰의 구매예측모형 구축사례에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안모형이 지금까지 기존 연구에서 제안된 다른 사례기반추론 개선모형들은 물론, 로지스틱 회귀분석(LOGIT), 다중판별분석(MDA), 인공신경망(ANN), SVM 등 다른 인공지능 기법들에 비해서도 상대적으로 우수한 성과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국노년학
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• v.36 no.4
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• pp.1025-1036
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• 2016

The purpose of this study is to explore the relationship between communications satisfaction and service quality perceived by the case managers in the long-term care institutions. For this, multiple regression analysis was conducted for the 104 case managers who were selected from the 48 long-term care institutions in Seoul metropolitan city and Kyungki province. The results showed that the communication satisfaction of care mangers was statistically significant variable in predicting the level of service quality. Based on the results, several practical implications were provided.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.17 no.1
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• pp.3-9
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• 2016

This study proposes a approximate cost estimation system based on Excel with VBA using weighted CBR(Case Based Reasoning). One characteristic of this system is that it generates the sheet automatically as many as the number of similar case and new estimation when it performs a case learning and a new estimate and cell formula is automatically entered into each sheet. User can be free to compose a combination of attribute factors because they can select up to ten attribute factors. This paper presents an applicability of estimation model for estimating the soil remediation cost when it use a landfarming method. When compared to a estimation model by using average unit cost and optimum multiple regression, this model shows a better result. This study was aimed at landfarming method, but it is expected that a cost estimation model using CBR will be more likely to apply in soil remediation technologies which various remediation technologies and pollutant species exist.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.6
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• pp.99-113
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• 2002

The multi-class traffic assignment problem is the most typical one of the multi-solution traffic assignment problems and, recently formulation of the models and the solution algorithm have been received a great deal of attention. The useful solution algorithm, however, has not been proposed while formulation of the multi-class traffic assignment could be performed by adopting the variational inequality problem or the fixed point problem. In this research, we developed a hybrid solution algorithm which combines GA algorithm, diagonal algorithm and clustering algorithm for the multi-class traffic assignment formulated as a variational inequality Problem. GA algorithm and clustering algorithm are introduced for the wide area and small cost. We also performed an experiment with toy network(2 link) and tested the characteristics of the suggested algorithm.