Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.416-422
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2006
Most of the existing statistical models of software manpower profile are based on the assumptions of the usage and development process. Therefore, there is no universally applicable estimation and prediction model. To develop a prediction model, this paper suggests the predictive filter as a prediction model for software manpower profile. Firs of all, we investigate the software manpower profile and we suggest the input-output of predictive filter and method for parameter determination. Then, its usefulness is empirically verified by analyzing the actual data obtained from the software projects. Based on the average relative prediction error and Pred(0.25), the suggested predictive filter is compared with other well-known statistical estimation models. As a result, the predictive filter generally has a simple structure and on the other hand, it adapts the software manpower profile very well.
콜센터에서 인력 스케줄링은 매우 중요하다. 모든 콜센터에서 인건비는 고정비 성격이 강하여 차지하는 비중이 매우 높아 콜센터의 이익을 좌지우지한다. 그렇기 때문에 콜센터의 적정 인력의 고용과 배치는 인건비 뿐만 아니라 콜 성공률 또한 직결되어 있어 콜센터 운영에서 중요한 사안이라고 할 수 있다. 대부분의 콜센터가 현재까지도 관리자의 경험에 의해 인력배치를 수립하는데, 이러한 방법은 과학적이지 않으며 인원수에 영향을 미치는 모든 변수들을 고려할 수 없다. 과거 수학적 모델을 수립하는 것이었다면, 지금은 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 기반으로 미래의 고객과 인원수를 예측해야 한다. 본 논문에서는 수리제약식을 통해 다양한 변수들을 고려하고 비선형 정수 계획법과 딥러닝 기반의 예측 값을 이용하여 비선형 정수계획법을 통해 최적의 인력배치 스케줄링을 수립하였다.
날로 광역화, 지능화, 디지털화된 범죄양상과 국민들의 고품질 치안서비스에 대한 관심과 욕구의 증대로 인해 치안수요가 증가하고 있다. 지금까지의 선행연구들은 경찰인력의 수요에 영향을 미치는 특정 변수를 회귀분석을 통해 찾아낸 뒤 이것을 바탕으로 경찰인력에 대한 예측을 시도하였으나, 경찰 업무 전반에 걸친 직무를 분석하여 치안 수요 및 업무량에 따른 적정인력을 산출하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 경찰관서 각 기능별 실무자 면담을 통해 직무를 분석한 후 기능별 주요 업무를 선정하였고 시스템 다이내믹스 방법론을 활용하여 기능별 경찰관서의 표준인력 수요를 예측하였다. 또한 235개의 관서 모델을 만들어 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 관서별, 지방청별 효율적 인력 운용 방안에 대해 논의하였다.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.7
no.1
s.13
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pp.3-11
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2005
This paper proposes the method for the man power forecasting and performs mid-term(1994-1998) forecasting of telematics man power demands in Korea. Telematics technology has been selected as '839 New IT Growth Engine' by Ministry of Information and Communication (MIC) of Korean Government to boost Korean IT industry for the next 10 years. In order to meet the man power requirement in this telematics industry, accurate forecasting of the man power demand is necessary. The procedures for the forecasting includes study of man power forecasting models, deriving market size of the telematics industry, perform labor productivity analysis, derive the man power structure by the types of the work forces by the types of telematics industry, and finally derive annual man power demands by the worker types and the telematics industry types.
This study forecasted the manpower demand of eco-friendly smart shipbuilding, whose importance and weight are increasing according to the environmental regulations of the IMO and the spread of the 4th industrial revolution technology. It predicted the shipbuilding industry manpower by applying various models of trend analysis and time series analysis based on data from 2000 to 2020 of Statistics Korea. It was found that the prediction applying geometric mean had the smallest gap among the trend and time series analysis methods in comparing between forecast results and actual data for the past 5 years. Therefore, the demand for manpower in the shipbuilding industry was predicted by using the geometric mean method. In addition, the manpower demand of smart eco-friendly ships wast forecasted by using the 2018 and 2020 manpower survey results of the Ministry of Trade, Industry and Energy and reflecting the trend of manpower increase in the shipbuilding industry. The result of forecasting showed that 62,001 person in 2025 and 85,035 people in 2030. This study is expected to contribute to the adjustment of manpower supply and demand and the training professional manpower in the future by increasing the accuracy of forecasting for high value-added eco-friendly smart ships.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.418-420
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2020
해양에서의 선박사고 발생 횟수는 매년 꾸준히 증가하고 있다. 한국해양안전심판원에서는 이러한 사례들의 판결을 관련 인력들이 공유할 수 있도록 재결서를 제작하여 발간하고 있다. 그러나 선박사고는 2019년 기준 2,971건이 발생하여, 재결서만으로 관련 인력들이 다양한 사건들의 판례를 익히기엔 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 문장 표상 기법을 이용한 다중 작업 학습을 이용하여 선박사고의 사고 유형, 적용되는 법령, 형량을 분류 및 예측하는 실험을 진행하였다. USE, KorBERT 두 가지의 모델을 2010~2019년 재결서 데이터로 학습하여 선박사고의 사고 유형, 적용되는 법령, 형량을 분류 및 예측하였으며 그에 따른 정확도를 비교한 결과, KorBERT 문장 표상을 사용한 분류 모델이 가장 정확도가 높음을 확인했다.
e커머스 풀필먼트 비즈니스에서 수요예측은 매우 중요하다. 이는 고객의 온라인 주문정보를 바탕으로 풀필먼트 창고 내에서의 적정 피킹, 패킹 인력과 배송을 위한 차량의 적정규모도 산정하여 관련 비용 및 자원들 관리에 활용되기 때문이다. 특히 예측결과에 따라 인력 운영비용 및 배송에도 영향을 미치기 때문에 그 중요성이 날이 갈수록 커지고 있는 상황이다. 이런 이유로 e커머스 풀필먼트 비즈니스에 활용하기 위한 특화된 수요예측 방법이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 멀티 조합 수요예측 기술은 풀필먼트 비즈니스에 가장 중요한 요소인 피킹과 패킹을 위한 적정 작업 인력 확보를 하고 이를 통해 안정적인 상품 출고가 가능해진다.
The most important thing in digital transformation is SW technology. However, many companies are having difficulty securing SW technology and manpower. In particular, it is reported that the shortage of SW manpower will increase further. The government is carrying out manpower training policies and many support projects to resolve SW manpower supply and demand policies, but accurate predictions of demand and supply of the software industry are essential for these policies to be effectively established. Therefore, this study developed a simulation using a system dynamics methodology that can perform dynamic structural analysis to resolve the supply and demand imbalance in the software industry. System dynamics is appropriate to find the cause and policy alternatives from a dynamic perspective on the imbalance in manpower supply and demand in the software industry. In detail, the U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) methodology was used to develop a prediction model for manpower demand and supply in the software industry, and scenario analysis was performed to derive policy implications.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2002.03b
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pp.49-59
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2002
이 연구에서는 강원도 삼척시를 대상으로 산불취약지역 분석모델을 개발하고, 개발된 분석모델을 기반으로 산불취약지역을 표출하였으며, 이를 위한 전산프로그램을 개발하였다. 산불취약지역 공간분석자료로는 NGIS 사업을 통해 구축된 1/25천 축척의 수치지형도, 수치임상도 그리고 과거 산불발화위치자료를 사용하였다. 산불발화위치에 대한 공간적 분포특성(지형, 임상, 접근성)을 기반으로 모델을 설정하였으며, 공간분석은 간단하면서도 일반인들이 이해하기 쉬운 Conditional probability, Likelihood ratio 방법을 사용하였다. 그리고 각각의 모델에 대한 검증(cross validation)을 실시하였다. 모델 검증방법으로는 과거 산불발화위치자료를 발생시기에 따라 두 개의 그룹으로 나누어 하나는 예측을 위한 자료로 사용하고, 다른 하나는 검증을 위한 자료로 사용하였다. 모델별 예측성능은 prediction rate curve를 비교·분석하여 판단하였다. 삼척시를 대상으로 한 예측성능에서 Likelihood ratio 모델이 Conditional probability 모델보다 더 낳은 결과를 보였다. 산불취약지역 분석기술로 작성된 상세 산불취약지역지도와 현재 산림청에서 예보하고 있는 전국단위의 산불발생위험지수와 함께 상호보완적으로 사용한다면 산불취약지역에 대한 산불감시인력 및 감시시설의 효율적인 배치를 통하여 일선 시군 또는 읍면 산불예방업무의 효율성이 한층 더 증대될 것으로 기대된다.
본 연구는 범죄를 발생시키는데 관련된 여러가지 요인들을 기반으로 범죄 예측 모델을 생성하고 설명 가능 인공지능 기술을 적용하여 인천 광역시를 대상으로 범죄 발생에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 범죄 예측 모델 생성을 위해 XG Boost 알고리즘을 적용하였으며, 설명 가능 인공지능 기술로는 Shapley Additive exPlanations (SHAP)을 사용하였다. 기존 관련 사례들을 참고하여 범죄 예측에 사용된 변수를 선정하였고 변수에 대한 데이터는 공공 데이터를 수집하였다. 실험 결과 성매매단속 현황과 청소년 실종 가출 신고 현황이 범죄 발생에 큰 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 제안하는 모델은 범죄 발생 지역, 요인들을 미리 예측하여 제시함으로써 범죄 예방에 사용되는 인력자원, 물적자원 등을 용이하게 쓸 수 있도록 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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