인터넷은 이미 생활의 한 부분이 되었으며 그 중에서 인터넷을 통한 전자상거래가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 전자상거래는 판매자가 일방적으로 제시하는 조건(가격)에 구매자는 단순히 거래를 하거나, 제시된 조건을 비교하여 보다 더 좋은 조건을 찾는 수준에 머물러 있으나 향후 전자상거래는 어느 한쪽의 일방적 제시가 아닌 서로의 이익을 최대화 할 수 있는 협상(negotiation)이 필수적이다. 본 논문은 시간제약 환경에서 다중속성을 이용한 협상 모델을 제안하며, 협상에서 고려되는 다중 속성들에 대해 각 에이전트들의 속성 값 변경과 서로의 제안 값 선택 전략을 제시하게 되고, 동일한 형태의 협상 메커니즘별로 두 에이전트간의 협상을 통해 제안한 협상 모델을 평가 한다.
최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 실제 응용분야에선 수집된 데이터는 시간이 지날수록 데이터의 양이 늘어나게 되고, 중복되는 속성과 잡음을 갖게 되어 마이닝 기법을 이용하는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 어느 속성이 중요한지 알 수 없어 중요한 속성이 중요하지 않은 속성에 의해 왜곡되거나 제대로 분석되지 않을 수 있다. 이 논문은 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 대용량의 데이터에 적용할 수 있고 데이터에서 알려지지 않은 패턴을 발견할 뿐만 아니라, 사용자가 얻고자 하는 출력을 생성할 수 있는 혼합형 신경망 클러스터링 기법을 제안한다. 그리고 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 몇 가지 벤치마크데이터를 이용하여 본 논문의 타당성을 보인다.
최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 실제 응용분야에선 수집된 데이터는 시간이 지날수록 데이터의 양이 늘어나게 되고, 중복되는 속성과 잡음을 갖게 되어 마이닝 기법을 이용하는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 어느 속성이 중요한지 알 수 없어 중요한 속성이 중요하지 않은 속성에 의해 왜곡되거나 제대로 분석되지 않을 수 있다. 본 연구는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 GHSOM을 이용한 계층적 신경망 군집화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비리 군집의 개수를 정해줄 필요가 없고, 다양한 레벨의 군집들을 얻을 수 있는 계층적 군집화를 이루어낸다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경망 GHSOM의 구조와 특성에 대해 간략히 살펴보고 시스템 처리과정에 대해 설명한다.
시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 시간 속성을 가진 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술이다. 대표적 데이타마이닝 기법인 연관규칙과 분류기법은 실세계의 여러 응용분야에서 사용된다. 그러나 대부분의 데이타가 시간 속성을 포함함에도 불구하고 기존의 기법들은 시간 속성을 고려하지 않고 주로 정적인 데이타에 대한 지식 탐사만이 진행되었다. 그리고 시간 데이타에 대한 데이타마이닝 연구들은 데이타의 발생시점과 시간 제약조건을 추가한 지식 탐사에 중점을 두고 있어 데이타가 포함한 시간 의미나 시간 관계를 탐사하는데 부족하였다. 이 논문에서는 시간 클래스 연관규칙에 기반한 시간 연관적 분류기법을 제안한다. 이 기법은 분류규칙 생성을 위해서 연관적 분류에 시간 차원을 포함하여 확장한 시간 클래스 연관규칙에 의해 탐사된 규칙들을 적용하는 것이다. 그러므로 이 기법은 기존의 분류 기법들에 비해 더 유용한 지식탐사가 가능하다.
본 연구는 인터넷 1인 게임 방송 BJ 속성이 시청자의 시청만족도에 미치는 영향에 있어 플로우경험이 매개변인으로서 효과를 할 것인지를 알아보고자, 아프리카TV에서 1인 게임방송을 시청하는 총 198명의 사용자를 대상으로 설문을 실시하고 이를 분석 하였다. 분석 결과, 첫째, 즐거움 플로우경험은 친밀성 BJ 속성과 시청만족도의 관계에서 매개역할을 하였다. 둘째, 통제감플로우 경험은 BJ 속성과 시청만족도의 관계에서 매개역할을 하지 않았다. 셋째, 주의집중 플로우경험은 친밀성과 신뢰성 BJ 속성과 시청만족도의 관계에서 매개역할을 하였다. 넷째, 시간왜곡 플로우경험은 친밀성 BJ 속성과 시청만족도의 관계에서 매개역할을 하였다. 다섯째, 자아상실 플로우경험은 BJ 속성과 시청만족도의 관계에서 매개역할을 하지 않았다. 이는 게임 BJ의 친밀성 속성이 시청만족도에 미치는 영향에 있어 즐거움, 주의집중 그리고 시간왜곡 플로우경험은 매개 역할을 한다는 것을 확인하였다.
시간 데이터마이닝은 기존 데이터마이닝에 시간 개념을 추가하여 시간 속성을 가진 데이터로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술이다. 이 논문에서는 시간 속성을 가진 변압기 부하 패턴에 대해 시간의 변화에 따른 적용 시점이 명확한 지식 탐사가 가능하고, 향후 부하 예측에 있어 탐사된 규칙과 시간 지식을 이용함으로써 기존의 정적인 분류규칙을 적용한 방법보다 더 정확한 예측을 할 수 있는 새로운 시간 패턴 마이닝 기법을 제안한다.
시공간 데이터 모델은 공간과 시간 기능이 추가된 복합 객체를 기술하는 많은 응용 분야에서 이용될 수 있는 자료를 다룬다. 그러나 각 응용 분야를 위해 필요한 정보가 시공간 정보의 설계 단계에서 시간의 종류에 종속해서 지리정보가 다르게 표현될 수 있다. 이러한 다양한 필요성을 다루기 위해서는 지리정보를 시간 관점 하에서 기하학적 입장, 공간 관계 입장과 공간에 종속하는 속성의 입장으로 표현해야 한다. 이 논문에서는 지리정보시스템에 대한 객체들 사이의 관계와 속성에 대한 형식적 정의 문제를 제시하고 있다. 지리 자료는 지리-객체, 지리-필드로 분류되는데, 지리적 공간상에 존재하는 실제의 연속적이고, 이산적인 표현을 나타낸 것이다. 이 논문은 비지리-객체와 지리-객체 상에서 시간에 따른 속성의 변화와 관계 역할에 대해 연구하고자 한다. 따라서 이 연구결과는 지리-객체의 공간 클래스에 머문 기존 연구에 비지리-객체를 포함한 시공간 객체의 속성버전화 방법을 제안함으로써 시공간 객체 지향 클래스 설계상에서의 효율성에 기여한다.
버스서비스권역의 결정은 버스서비스체계를 계획하는 단계에서 가장 우선적으로 고려되어야한다. 이용자의 출발지 또는 목적지에서 이용이 가능한 버스정류장이 있는가의 문제는 버스서비스 선택가능성에 결정적인 영향을 미치기 때문이다. 버스서비스 이용 자체가 불가능할 경우, 다른 서비스 질적 측면의 구성요소의 개선은 해당서비스를 선택하는데 전혀 영향을 주지 못한다. 따라서 버스서비스권역은 이용자의 출발지 또는 목적지로부터 합리적인 도보거리 또는 일정 도보시간으로 결정되어져야한다. 계획단계에서 버스서비스권역을 좀더 현실적으로 결정하기 위해서는 이용자의 속성이 고려되어야한다. 따라서 본 연구에서는 1) 이용자 속성에 따른 한계도보시간의 차이를 조사 분석하고, 2) 이용자 속성을 고려한 버스서비스권역 결정모형을 유도하였다. 본 연구에서는 버스서비스권역 결정모형을 1) 이용자 속성을 무시하는 경우 2) 이용자 연령을 고려하는 경우. 그리고 3) 이용자 수입을 고려하는 경우로 구분하여 유도하였으며, 이를 통해 어떤 지역에서 목표 버스이용자수를 확보할 수 있는 버스정류장의 간격을 결정하기 위한 산정과정을 예제로 제시하였다. 본 연구에서 제시된 버스서비스권역 결정모형은 계획가가 어떤 지역의 버스서비스 계획단계 또는 개선단계에서 최적 버스정류장 간격을 채택하는데 활용될 수 있다.
외판원 순회문제(Traveling Salesman Problem)는 세일즈맨이 한 도시(node)를 출발하여 모든 도시를 한 번씩 방문한 후 다시 출발점으로 되돌아오는 최적 경로를 반환한다. 이 기법은 도시의 수가 늘어날수록 연산횟수가 기하급수적으로 늘어나는 단점으로 인해 실생활에서 여러 노드(node)를 방문해야 하는 놀이동산이나 택배에 적용하기에는 탐색 성능에 한계가 있다. 또한, 최적 경로 탐색은 각 노드 사이의 거리를 1차원 속성으로 사용하기 때문에 이동시간, 관심도, 대기시간 등의 다차원속성을 고려하는 사용자의 요구를 만족하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위하여 Top-n 스카이라인 질의(Skyline query)를 이용한 다차원 외판원 순회문제(TS-MDT, Top-n Skyline-Multi Dimensional TSP) 알고리즘을 제안한다. 제안기법은 스카이라인의 지배원칙에 따라 다중 속성의 노드들을 제거함으로써 연산횟수의 감소를 통한 신속한 연산과 최적 경로를 반환한다. 실험에서는 1차원 속성의 데이터를 사용한 기존의 동적 계획법과 다차원속성을 처리하는 제안기법의 연산시간을 비교한 결과, 같은 데이터 개수일 때 다차원속성을 처리하는 제안기법이 더 빠른 것으로 나타났다.
전자상거래 기술의 발전에 따라 사용자를 대신하여 협상을 수행하는 소프트웨어 에이전트의 활용에 대한 연구가 진행되고 있다. 협상 에이전트는 협상의 양측인 구매자와 판매자를 대신하는 멀티 에이전트로 쌍방향의 협상이 이루어지며, 가격을 통한 단일 속성으로 시간에 따른 협상이 연구되어 왔다. 본 논문은 단일 속성과 다중 속성에 대한 두 가지 방식의 효율적인 협상을 제공하기 위한 협상 에이전트를 제안한다. 다중 속성에 대한 협상은 지원자가 원하는 협상 요소를 결정하며, 각 속성간의 중요도에 따른 가중치를 부여한 협상 알고리즘과 자율 협상을 위해 전략을 제안한다. 인터넷을 이용한 채용이 보편화되어 지원자와 고용자의 단일 속성과 다중 속성에 대한 협상이 요구되는 시점에서, 인터넷 채용 시스템에서 지원자, 고용주를 대신하는 협상 에이전트를 적용시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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