• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.458-461
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• 1996

1995년 5원 31일에 단군이래 최대의 개혁이라고 언론 매체들이 보도할 정도로 혁신적인 교육정책이 발표되었다. 또, 1996년 2월 9일에는 2차 교육 개혁안이 제시되었다. 이런 정책들이 추진되면서 우리나라 대학교육체계가 크게 변화하고 있다. 그 중에서도 학부제의 도입이 대학의 학사제도 개혁에서 최대의 관심사가 되고 있다. 1995년 말에 우리 나라 전대학의 1/3이 넘는 64개 대학이 96학년도부터 학부제를 추진하겠다고 발표하였다. 그러나 대학의 다양화와 자율성이 강조되면서 학부제에는 통일된 모형이 없으며 다양한 모습으로 학부제가 구성되고 있다. 특히 산업공학은 학문의 특성상 인접 학문이 다양하므로 학부제를 구성할 때 소속될 학부의 선택을 어렵게 하고있다. 앞으로 수년 내에 대학 지원 예정자들의 자연 감소와 대학 교육에 대한 사회적인 인식의 변화로 대학 교육 산업에도 소비자 중심시대가 도래하게 된다. 따라서, 학부제의 도입시에 산업공학의 소속과 역할도 소비자 중심 시대에 적합하게 결정되어야 할 것이다. 교육 서비스의 직접 소비자인 대학 입학생들에게 자유로운 전공 선택권을 갖게 하고, 교육 서비스의 간접 소비자인 기업에는 복합 학문의 기술 인력을 제공할 수 있는 학부제의 모형을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.396-397
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• 2006

현재 우리나라의 전력 산업은 과거 공급자위주의 전력시장에서 점차적으로 수요자 선택권이 확대되고 다양한 형태의 새로운 부가서비스가 개발되는 시장으로 변화하고 있다. 이는 신기술 도입과 융합을 통하여 기존의 전력서비스에 통신기술이 융합된 전력정보기술의 도입으로 가능해진 것이다. 이러한 시장과 기술의 변화를 반영하여 우리나라에서도 광범위한 영역에서 전력 부가서비스에 대한 연구가 시작되고 있다. 다양한 방향으로 진화 가능한 전력부가서비스를 효율적으로 개발하기 위해서는 서비스 제공 대상을 명확하게 하고 소비자의 needs를 파악하는 과정이 필수적이다. 이러한 과정을 통하여 전력부가서비스 사업 초기에 집중적으로 개발, 보급하여야 할 부가서비스를 취사선택할 수 있을 것이다. 본 연구는 대수용가를 대상으로 하는 전력부가서비스의 형태를 파악하고 현재 진행 중인 선행연구를 분석하여 대수용가 전력부가서비스의 개발 방향을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.288-291
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• 2004

기존의 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. SOFPNN의 구조는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성되어 있으며, 층이 진행하는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 그러나, 노드의 입력변수의 수와 규칙 후반부 다항식 차수 그리고 입력변수는 설계자의 경험 또는 반복적인 학습을 통해 선호된 네트워크 구조를 선택하였으나, 최적의 네트워크 구조를 구축하는데는 어려옴이 내재되어 있었다. 본 논문에서는 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks： SOFPNN)을 최적화시키기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 따라서 모델 구축에 있어서 유연성과 정확성을 가지며 객관적이고 좀 더 정확한 예측 능력을 가진 SOFPNN 모델 구조를 구축할 수가 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.708-716
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• 2003

공급사슬의 구조가 복잡해지고 고객의 수요가 다양해지면서 공급사슬에서의 물류기능은 점점 중요시 되고 있다 지금까지의 생산자는 전체 물류의 $50\%$ 이상을 제 3자 물류 업체를 통하여 수행하였다 그러나 최근 대두되고 있는 제 4자 물류환경에서는 물류센터가 물류컨설팅기능까지 수행함으로써 더 효율적인 물류를 수행하는 것을 목표로 한다. 이러한 환경에서 공급사슬 내의 물류센터는 단순히 제품의 배송 및 보관, 조달 업무를 수행하는 단계로써의 역할이 아닌 독립적으로 이윤을 추구하는 기업의 형태로 존재하게 된다. 따라서 제 4자 물류환경에서의 물류센터는 제품의 다양한 특성 및 수요의 패턴에 따라 효율적인 재고정책 선택과정이 필요하다. 그러나 기존의 연구에서 제시하고 있는 재고정책을 현실에 적용하기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 제 4자 물류 환경에서의 물류센터 시스템 구조와 다양한 제품특성 및 물류환경을 고려한 재고정책 선택모델을 제시한다. 수치예제를 통해 제안한 모델의 타당성 및 제 4자 물류시스템의 기대효과를 제시한다.

• Journal of the Korean Society of Costume
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• v.47
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• pp.101-112
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• 1999

This study examined 1) retail buyer's reasons for buying imported apparel and brand license business and 2) types of information sources which they searched for the businesses 3) types of product/vendor selective criteria Seventy subjects of one hundred samples responded. They were designers merchandisers of apparel companies and buyers of department stores. The results of empirical studies were summarized as follows: 1) Buyers & merchandisers recognized domestic market responses as the most important information source for selecting foreign brand. The critical problem of buying and brand license was deficiency of professionals in fashion retail 2) Buyers & merchandisers primarily recognized brand identity and exclusive style of the product when selecting puoduct or vendor. 3) Buyers & merchandisers primarily recognized return policy and good delivery of the vendor when selecting vendor 4). There were relationships among incormation sources selective criteria of product/vendor and buyer's characteristics.

• Communications of Mathematical Education
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• v.10
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• pp.381-391
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• 2000

시행될 제 7차 교육과정은 학생이 진로와 관련하여 엄격한 과정 없이 자신의 계열 과정을 스스로 만들어 가는 시스템이다, 이제 수요자 논리에 입각한 학생들의 선택권 확대에 따라 고등학교 수학도 선택과목으로서의 입지가 상당히 약화될 전망이다. 또 대학 이후의 수학교육은 관심 밖의 일로 치부되고 있다. 중요한 과목임에도 불구하고 어렵고 배우기 힘들다는 이유 때문에 수학교육이 급속하게 도태되어가고 있다. 바람직하지 못한 상황의 전개에 그 어느 때보다 보완작업이 시급하다. 그 중 수학인이 해야 할 중요한 일은, 사람들에게 수학을 배워야겠다는 마음을 갖게 해주는 것이다. 생활하면서 수학의 효용성과 필요성을 깨달을 수 있도록 수학에 관련된 유익한 교양교재 개발이 필요한 때이다. 기존의 교재와는 차별성 있게 교재 개발을 시도하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.332-333
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• 2015

본 논문은 하이브리드 방송서비스의 여러 유형 중 ITU-T J.301 에서 정의한 AR-STV 환경에서 시청자가 선호하는 콘텐츠 사업자의 선택에 따라 동일한 방송프로그램에 대해서 서로 다른 하이브리드 방송서비스를 소비할 수 있는 시청자 경험과 시스템에 관해 설명한다. 하이브리드 방송서비스는 방송통신융합서비스의 한 형태로서 방송망과 인터넷을 결합하여 각각의 장점을 살려 기존에 방송망에서 제공하지 못했거나 구현하기 어려웠던 서비스를 시청자에게 효과적으로 제공하는 데 목적이 있다. 이러한 목적의 일환으로 시청자 선호 기반 하이브리드 방송서비스는 시청자에게 방송프로그램 시청 도중에도 선호하는 콘텐츠 사업자를 변경할 수 있는 선택권을 제공함으로써 방송 참여에 대한 관심을 유도하고, 콘텐츠 사업자들에게는 질 높은 콘텐츠 제공 경쟁을 유도함으로써 발전된 하이브리드 방송 환경 조성에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.9 no.3
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• pp.221-231
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• 2012

최근 국방 분야의 모델링 및 시뮬레이션에서는 훈련 비용과 개발 비용을 절감하기 위하여 재구성 가능한 시뮬레이션 모델의 연구를 추진하고 있다. 기존 연구에서는 소프트웨어 프로덕트 라인 공학을 적용하여 BCM(Basic Component Model)을 정의하고 이들을 재구성 할 수 있는 도구를 개발하였다. 하지만 프로덕트를 생성하기 위한 컴포넌트 재구성 시 설계자의 의사를 체계적으로 반영할 수 없으며, 각각의 컴포넌트들의 정량적 요소를 비교,평가 후 컴포넌트를 선택하여 프로덕트를 구성하기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트 재구성 시 설계자의 의사결정과정을 지원하고자 컴포넌트들의 메타데이터를 조사하고 계층적으로 분석하여 컴포넌트를 선정할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 이것을 기반으로 컴포넌트 재구성 조합 모형을 도출 할 수 있도록 하는 의사결정체계를 제시한다. 먼저 의사결정의 한 방법인 AHP(Analytic Hierarchy Procedure)를 이용하여 컴포넌트를 선정하고, 다음으로 선정된 컴포넌트를 검색하고 선택할 수 있는 의사결정지원시스템을 설계 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.281-282
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• 2024

본 논문에서는 사용자들의 운동 능력과 영어 학습 능력 향상을 위한 앱을 개발한다. 지정한 시간에 알람을 울리고, 운동 및 학습을 완료하는 경우에만 알람이 종료한다. 알람이 활성화되면 사용자가 강제적으로 종료할 수 없는 기능을 선택할 수 있다. TTS 기능을 적용하여 알람이 활성화되었을 때, 안내 음성이 나오도록 설계하였다. 학습 기능에 STT를 적용하여 영어 단어와 문장을 마이크에 인식하는 방식의 영어 문제를 제시하였다. 또한, OpenAI를 활용하여 매일 자정 새로운 영어 문제를 생성하고 서버에 저장한다. 이러한 기능들은 사용자의 선택권을 보장하며 건강 증진 및 자기 주도적인 학습에 도움을 줄 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.4
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• pp.402-410
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• 2004

In this paper, an optimal design method of clonal selection based Fuzzy-Neural Networks (FNN) model for complex and nonlinear systems is presented. The FNNs use the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. Also Advanced Clonal Selection (ACS) is proposed to find the parameters such as parameters of membership functions, learning rates and momentum coefficients. The proposed method is based on an Immune Algorithm (IA) using biological Immune System and The performance is improved by control of differentiation rate. Through that procedure, the antibodies are producted variously and the parameter of FNN are optimized by selecting method of antibody with the best affinity against antigens such as object function and limitation condition. To evaluate the performance of the proposed method, we use the time series data for gas furnace and traffic route choice process.