애자일 방법론은 인공지능 소프트웨어를 포함한 소프트웨어 개발 프로젝트에서 지난 몇 년 동안 널리 사용되고 있다. 이처럼 산업에서 애자일 방법론이 많이 사용되고 있음에도 불구하고, 애자일 방법론을 사용하는 소프트웨어 프로젝트의 성공 요인을 분석한 실증적 연구가 부족한 실정이다. 애자일 방법론을 사용하는 소프트웨어 프로젝트에서 고객의 역할을 이해하기 위해 사용자 참여 부족, 비현실적인 고객 기대치, 지속적인 요구 사항 변경의 고객 측 요인들이 프로젝트 성공에 미치는 영향을 조사하였다. 본 연구의 분석 대상은 애자일 방법을 소프트웨어 개발 방법론으로 사용하는 프로젝트이다. 일반적으로 소프트웨어 개발에서의 주 목표는 적은 시간과 비용으로 고품질 소프트웨어를 개발하는 것이다. 과거에는 프로젝트의 초기 단계에서 정한 고객 요구사항의 변화를 최소화하여, 그 변화에 수반되는 비용을 줄이려고 했다면, 오늘날의 프로젝트 관리에서 고객 요구사항의 변화는 고객이 원하는 시스템 개발을 위해 필수적인 것이라 인정하고 이 불가피한 변화에 보다 잘 대응하는 것이 중요하다고 볼 수 있다. 이에 효과적인 방법론으로 애자일 방법론이 많이 사용되고 있고, 본 연구에서는 이 애자일 방법론을 사용하는 프로젝트의 성공요인을 찾아내고자 한다. 본 연구를 위해 설문 방법이 이용되었다. 소셜 네트워크 사이트인 링크드인(LinkedIn)을 이용하여 소프트웨어 프로젝트 참여 경험이 있는 개발자들을 대상으로 온라인 설문을 하였고, 분석에 사용한 데이터는 213개의 응답 데이터이다. 이 설문 응답 데이터를 Ordered Logit Regression을 이용하여 세 가지 가설을 검증하였다. 분석 결과, 위 세 가지 클라이언트 측 요인들 모두가 애자일 방법을 사용하는 프로젝트의 성공에 크게 영향을 미친다는 사실을 실증적으로 찾아내었다. 첫째, 애자일 방법을 이용하기 위해서는 고객의 프로젝트 참여가 필수적이다. 이 결과는 애자일 방법론의 이론적 효과와 일치한다. 사용자와의 협업이 애자일 방법론에서 가장 중요한 요소 중에 하나인 만큼 고객의 참여는 매우 중요하다고 볼 수 있다. 둘째, 애자일 방법이 사용된 프로젝트에서는 고객의 요구 사항을 지속적으로 변경하는 것이 부정적인 요인이 아니라 프로젝트 성공의 긍정적인 요인이라는 흥미로운 결과를 얻었다. 고객의 요구 사항을 지속적으로 변경하는 것은 클라이언트와 공급 업체 간의 빈번한 상호 작용이나 의사 소통을 통해 사용자가 진정으로 원하는 시스템을 만드는데 도움이 되어 긍정적인 요인이 된다는 설명이 가능하다. 셋째, 비현실적인 고객의 기대는 애자일 방법이 사용된 프로젝트에서도 프로젝트 성공에 부정적인 영향을 준다는 결과를 얻었다.
IT를 매개로 서로 다른 분야의 기술들이 상호 융합되어 새로운 서비스 또는 기술을 제공하는 유비쿼터스 패러다임은 도시에 대한 새로운 시각을 제공하고 있다. u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시공간에 융합하여 도시생활의 편의 증대와 삶의 질 향상, 체계적 도시관리에 의한 안전보장과 시민복지 향상, 신산업 창출 등 도시의 제반기능을 혁신시킬 수 있는 차세대 정보화 도시를 의미한다. 성공적인 u-City 건설을 위해서 기존의 지자체GIS 개념을 확대한 지능형 도시공간정보의 개념이 필요하며, 지능형 도시공간정보를 효율적으로 제공하기 위한 서비스가 요구된다. 이러한 지능형 도시공간정보 서비스는 도시 전반의 영역에서 제시될 수 있으므로 다양한 서비스를 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 지능형 도시공간정보의 개념을 살펴보고, 기존 u-City 관련 서비스 분류에 관한 선행 연구내용을 중심으로 지능형 도시공간정보 서비스 분류체계를 제시였다.
어떤 한 프로젝트를 성공할 가능성을 높이기 위해서는 그 성과에 영향을 줄 수 있는 요소들에 대해 정의할 필요가 있다. 인지도는 관련있는 요소들의 인과관계를 조사함으로써 분석하는데 널리 사용되고 있다. 퍼지인지도는 인관관계의 연결강도를 통해 피드백의 개념을 추가한 인지도의 확장 개념을 가지고 있다. 프로젝트 성과는 입력 자원, 수행가능성, 타인의 관심 정도 등에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서는 프로젝트의 성과와 이런 요소들간의 인과관계의 정도를 조사 분석하기 위해 퍼지인지도를 활용하여 기업프로젝트의 성공을 위한 모델을 개발하고자 한다.
엄청나게 쏟아져 나오는 데이터 홍수 속에서 오늘날의 업체와 연구기관에서는 신속하게 의사 결정을 해야 한다. 당면한 문제점들을 해결하기 위하여 접근할 수 있는 수많은 다양한 데이터 속에서 정확하게 경향을 파악하고 그 근본 원인을 찾아내어 신속하고 action을 행하는 것은 어떠한 회사에서도 성공에 있어서 가장 중요한 인자들 중의 하나이다. 초기 아이디어 도출, 연구 개발에서부터 제품의 생산, 판매 및 서비스에 이르기까지 모든 팀원들은 아주 빠르게 고도의 정확성으로 중요한 결정을 할 필요가 있다. 오늘날의 경쟁 시장에서 기업의 성공은 다른 경쟁자들보다 더 빠르게 결정을 할 수 있는 능력에 달려 있다. 이에 Sporfire에서는 사용자가 쉽고 빠르게 데이터를 분석하여 의사 결정을 할 수 있도록 다양한 기능을 제공하고 있다. 사용자가 SQL같은 전문 언어를 사용하지 않고도 다양한 데이터 source에서 쉽게 데이터를 가져오도록 Information Library를 이용할 수 있으며, 데이터베이스에 들어 있는 숫자들의 집합체를 다양한 차트와 도표들을 이용, 그래픽 적으로 제공해 줌으로써 데이터에 대하여 직관적으로 파악하여 신속하게 대응할 수 있도록 도와준다. 또한 그 결과물들을 MS 파워포인트, 엑셀시트, xml 등으로 저장하여 다른 용도로 사용할 수 있도록 하고 있다.
사례기반추론(Case-Based Reasoning)은 다양한 예측 문제에 있어서 성공적으로 활용되고 있는 데이터마이닝 기법 중 하나이다. 사례기반추론 시스템의 예측 성능은 예측에 사용되는 최근접이웃(Nearest Neighbor)을 어떻게 설정하느냐에 따라 영향을 받게 된다. 따라서 최근접 이웃을 결정짓는 k 값의 설정은 성공적인 사례기반추론 시스템을 구축하기 위한 중요 요인 중 하나가 된다. 최근접 이웃의 설정에 있어서 대부분의 선행 연구들은 고정된 k 값을 사용하는 사례기반추론 시스템은 k 값을 크게 설정할 경우 최근접 이웃 안에 주어진 오류를 일으킬 수 있으며, k 값이 작게 설정된 경우에는 유사 사례 중 일부만을 예측에 사용하기 때문에 예측 결과의 왜곡을 초래할 수 있다. 본 이웃을 결정함에 있어서 Similarity Threshold를 이용하는 s-NN 방법을 제안하였다. 본 연구의 실험을 위해 UCI(University of california, Irvine) Machine Learning Repository에서 제공하는 두 개의 신용 데이터 셋을 사용하였으며, 실험 결과 s-NN 적용한 CBR 모델이 고정된 k 값을 적용한 전통적인 CBR 모델보다 더 우수한 성능을 보여주었다.
급속도로 발전하는 정보통신 기술과 함께 유비쿼터스 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이러한 유비쿼터스 기술은 도시정보 서비스에 대한 새로운 기능을 제시하고 있다. u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시공간에 융합하여 도시생활의 편의 증대와 삶의 질 향상, 체계적 도시 관리에 의한 안전보장 등 도시의 제반기능을 혁신시킬 수 있는 차세대 정보화 도시이다. 성공적인 u-City 건설을 위해서는 기존 지자체GIS 서비스를 확대한 지능형 도시공간정보의 개념이 필요하며, 이를 기반으로 한 효율적인 지능형 도시공간정보 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 다양한 분야에서의 도시공간정보에 대한 연계통합이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 도시공간정보의 효율적 활용과 상호운용성 기반의 지능형 도시공간정보 연계통합을 위한 '지능형 도시공간정보 연계통합 모델'을 제시하도록 한다.
최근 IT(Information Technology)산업의 가장 핵심적 키워드는 산업 내 혹은 산업간의 융합화 즉 컨버전스(Convergence)라 할 수 있다. 즉, IT를 매개로 서로 다른 분야의 기술들이 상호 융합되어 새로운 서비스 또는 기술을 제공하는 융합화 현상이 나타나고 있다. 이러한 융합의 핵심에는 유비쿼터스라는 패러다임이 있으며, 유비쿼터스 패러다임은 도시에 대한 새로운 시각을 제공하였다. u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시공간에 융합하여 도시생활의 편의 증대와 삶의 질 향상, 체계적 도시관리에 의한 안전보장과 시민복지 향상, 신산업 창출 등 도시의 제반기능을 혁신시킬 수 있는 차세대 정보화 도시로 정의된다. 성공적인 u-City 건설을 위해선 기존의 지자체GIS 개념을 확대하여 지능형 도시공간정보의 개념이 필요하며, 지능형 도시공간정보를 효율적으로 서비스하기 위한 서비스 표준체계가 필요하다. 즉, u-City의 실질적 구현 및 운영을 위해서는 정보(컨텐츠)가 필요하며. 이를 위해선 도시공간정보의 상호운용성의 확보가 필요한 시점이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 지능형 도시공간정보의 개념과 지능형 도시공간정보 서비스 표준체계를 제시하도록 한다.
전문가 시스템은 인공지능 분야에서 가장 성공적인 사례로 꼽히고 있다. 본 논문에서는 전문가 시스템에서 채용하고 있는 핵심기술인 패턴-액션 규칙이 자연어 구문 분석 작업에도 성공적으로 적용될 수 있음을 보이고자 한다. 자연어의 문법 규칙을 전문가 시스템의 생성 규칙 형태로 표현하고, 전문가 시스템의 추론 엔진에서 이용하는 알고리즘(특히 전향 추론 방식)을 이용하여 구문 분석을 진행하도록 한다. 이 방법이 부분 자유 어순과 중심어 후행과 같은 특징을 가진 한국어의 분석에도 적용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 유전자 발현데이터로부터 유전자 조절네트워크를 추론하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 근래에 유전자 알고리즘을 이용하여 유전자 조절네트워크를 추론하려는 시도가 있었으나 그리 성공적이지 못하였다. 우리는 본 논문에서 유전자 조절네트워크를 보다 효율적으로 추론할 수 있게 하기 위하여 새로운 유전자 인코딩 기법을 개발하여 적용하였다. 선형 유전자 조절네트워크로 모델링 된 인공 유전자 조절네트워크를 사용하여 실험한 결과 대부분의 경우에 있어서 주어진 인공 유전자 조절네트워크와 유사한 네트워크를 추론하였으며 완전히 동일한 유전자네트워크를 추론하기도 하였다. 향후 실제 유전자 발현 데이터를 이용하여 추론해 보는 것이 필요하다.
Q-learning은 강화학습의 한 방법으로서, 여러 분야에 널리 응용되고 있는 기법이다. 최근에는 Linear Quadratic Regulation (이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있다. 특히 시스템 모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보가 없는 상태에서 적절한 입력과 출력만을 가지고, 학습을 통해 문제를 해결할 수 있어서 상황에 따라서 매우 실용적인 대안이 될 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 이러한 일반적인 LQR Q-learning(이하 LQRQL) 학습방법에 퍼지 모델을 이용하여 제어기를 설계하는 방법을 고려하고, 일반적인 LQROL 기법과 본 논문에서 제시한 방법의 결과를 비교하여 응용 가능성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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