• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.45-56
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• 2016

본 논문은 판매원의 경험에 따라 임금이 최적 임금이 어떻게 변화하는 지에 대하여 고찰하였다. 판매원의 경험이 판매 성과에 미치는 영향이 크지 않은 경우를 가정한 기존 논문과 달리, 우리는 판매원의 적정 수준 이상의 경험이 판매원의 업무 능력에 필수적인 환경에서, 판매에 따르는 인센티브 보상제도가 항상 최적이 아님을 밝혀냈다. 이 결과는 기존 논문들에서 다루어지지 않은 현상일 뿐 아니라, 현업에서 드물지 않게 관찰되는 임금 보상 제도를 설명한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.735-745
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• 2013

관광산업은 여가시간의 증가와 함께 질적으로나 양적으로 큰 성장을 보이고 있다. 지역을 대표하는 관광콘텐츠 개발이 활발하게 이루어짐에 따라 관광콘텐츠는 지역을 방문하는 관광객에게 단순한 여행서비스를 제공하는 것을 넘어 최고의 경험을 제공하는 단계로 발전을 했다. 하지만 이러한 관광콘텐츠는 지역성의 차이 이외에는 그 구성이나 속성에 크게 차별성이 없는 명목상의 관광콘텐츠도 적지 않다. 관광콘텐츠가 개인에게 감동을 주고 이것이 소비로 이어지기 위해서는 개인에 대한 이해, 개인의 경험에 대한 이해가 필요하기 때문에 서비스 경제사회를 넘어 체험경제사회로 접어든 현재에 '경험'은 관광콘텐츠를 상품으로 기획, 개발하는 하나의 기준이 될 수 있다. 이러한 맥락에서 이 글에서 다루는 체험경제이론의 체험4요소와 몰입론의 Challenge-skill 모델은 양질의 관광콘텐츠를 기획/개발하는 단계에서 관광객의 경험을 구체화시켜주는 틀을 제공해줄 수 있다. 이 글은 결과적으로 콘텐츠를 일종의 체험으로 보았을 때, 체험4요소를 통해 최대의 즐거움을 제공할 수 있는 4가지 요소를 제안하였고, 몰입론을 통해 콘텐츠의 수준과 관광객의 이해라는 측면에서 제공되어야 하는 균형 잡힌 콘텐츠에 대해 제안하였다.

• 한국반도체및디스플레이장비학회:학술대회논문집
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• 한국반도체및디스플레이장비학회 2005년도 춘계 학술대회
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• pp.101-106
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• 2005

현재까지 실험을 설계하는 방법은 설계자에 의해서 시행착오(trial and error) 방식으로 하는 것이 대부분 이였으나 이 방법은 경험상으로 알고 있으며, 유효하다고 생각되는 조건하에서 여러 가지 경우의 것을 시뮬레이션 해보고 그 중에 가장 타당하다고 생각되는 것으로 결정하게 된다. 이들은 다소 경험적인 것이라 할 수 있다. 하지만 실험계획법(Design of Experiments)은 특성에 영향을 미치는 여러 가지 인자를 선정하기 위해, 또 이들의 관계를 알아보기 위한 실험을 실시하여 제품의 최적 제조조건을 경제적으로 찾아내는 기법이다. 본 연구에서는 실험계획법을 사용하여 유량을 최적화하는 요인을 선정, 얻어진 데이터를 통계적 방법으로 분석하여 최적의 조건을 나타내었다.

• 한국경영과학회지
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• 제20권2호
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• pp.11-22
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• 1995

kanban 시스템의 초기 Kanban 갯수 결정문제는 Kanban 시스템의 최적 운영 문네 준 하나이다. 생산 공정 구조가 일반 형태를 같는 Kanban 시스템에서는 초기 최적 Kanban 갯수 결정 문제는 수학적으로는 정수계획법으로 모델화 되기 때문에 발견적 해법으로는 가능해만 제시해 줄 수 있다. 실제 Kanban 시스템을 사용하는 현장에서는 대부분 경험적으로 초기 Kanban 갯수를 결정한다. 본 논문에서는 현장 경험을 이용하여 각 생산 단계 사이에 생산걍, 재고, 고갈이 Kanban 갯수에 따라 관계성을 찾을 수 있다면, 일반 생산 형태를 갖는 Kanban 시스템에 Kanban 갯수함수를 적용하여 초기 Kanban 갯수 결정하는 개법을 제시했다.

• 대한조선학회지
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• 제31권2호
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• pp.21-24
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• 1994

공학설계에 있어서 보다 합리적인 최적설계 혹은 최적과 근사한 설계안을 얻기 위해서는 최적화모델에 표현할 수 없는 설계과정의 경험적 지식이나 의사결정과정을 지운할 수 있는 지식기반시스템이 결합되어야 할 필요가 있다. 본 글에서는 수치적인 계산결과만을 제공하는 최적화 기법의 한계와 기호처리에 중점을 두고 있는 지식기반시스탬의 한계를 극복하여, 보다 현실적인 최적 설계안을 도출할 수 있는 지식기반 최적설계시스템에 관한 연구현황과 관련기술을 살펴보았다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.691-693
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• 2005

현재 우리나라에서 수행되는 전기설계는 체계화가 되어있지 않고 기관, 단체 또는 개개인의 경험에 따라 주관적으로 설계가 되고 있다 따라서 일관성이 없고 에너지 절약에 대한 강제성도 일부에 국한되어 효율적인 에너지 관리가 안 되고 있다. 이와 같은 전기설계체제를 객관화하여 이를 알고리즘화를 통하여 프로그램을 구축하고자 하는 시도가 필요하다. 기존의 전문가의 경험을 바탕으로 한 최적설계절차를 프로그램화하기 위하여 전기관련 기기를 에너지 절약별 등급화하여 등급화별 최적 수변전설비용량을 결정할 수 있는 알고리즘을 개발하고 이를 프로그램 하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1997년도 춘계 학술대회 발표집
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• pp.18-22
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• 1997

FMS를 포함한 다양한 형태의 생산 시스템에 있어서 일정계획문제는, 고가의 생산 설비를 효율적으로 운영한다는 의미에서 점점 더 중요해지고 있다. 일정 계획문제를 해결하 기 위하여 많은 방법들이 제시되었고 지금 현재도 다양한 방법들이 시도되고 있다. 이런 많 은 방법중에서 최적해를 구하는 수리계획법이 가장 우수한 대안을 제시하는 것으로 알려져 있지만, 최적해를 구하는 데 상당히 많은 시간이 필요한 것으로 알려져 있다. 다음으로 우 선 순위 규칙을 제공하는 방법은 짧은 시간을 이용하여 어느 정도 효율적인 일정계획을 제 시하지만, 생산 시스템의 구성과 상황에 따라서 가장 적합한 우선 순위 규칙이 변한다고 알 려져 있다. 이런 상황에 대응하여 시스템의 구성과 상황에 가장 적합한 규칙을 제안하는 전 문가시스템들이 연구되고 있다. 본 연구는 일정계획을 실시간에 수립하는 스케쥴러를 위한 지식을 획득하는 Intelligent Simulator 개발에 관한 연구이다. 일정계획을 위한 인공지능형 스케쥴러를 구축하는데 있어서 가장 큰 난관은 지식을 어떻게 획득할 것인가 하는 점이다. 이런 지식획득의 방법으로 주로 사용되는 벙법은 인간 전문가의 지식을 추출하는 방법이 있 다. 그러나 인간 전문가가 없거나 인간전문가의 지식으로는 부족한 경우에는 기계학습을 통 하여 지식을 추출한다. 기계학습을 위하여는 반드시 많은 case들을 통하여 지식을 획득하 게 되는 데 이런 case의 축적을 위하여는 실제의 시스템을 운영해본다는 것은 많은 비용을 필요로 한다. 이때 필요한 경험의 생성을 위하여 시뮬레이션은 그 중요한 효용성이 있어서 많은 연구자들이 사용하였다. 그러나 경험을 다 생성한 후 그 경험으로부터 지식을 획득하 다보니 서로 다른 방법의 사용에 의하여 동일한 경험으로부터 서로 다른 지식이 생성되는 가능성이 있다. 본 논문은 시뮬레이션이 계속 수행되는 상황하에서 일정계획에 관련된 지식 을 획득하여 축적할 수 있는 Intelligent Simulator의 개발에 관한 연구이다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.44-55
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• 2014

3D 영상의 궁극적인 목표는 부정적 경험을 최소화하면서 동시에 깊이감 정보를 추가하여 얻을 수 있는 더 큰 몰입감, 사실감과 같은 긍정적 경험을 극대화시키는 것이다. 본 연구는 3D 카메라의 컨버전스 레벨을 다르게 조절했을 때 나타나는 깊이감 차이가 긍정적 그리고 부정적 경험에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고, 최적의 파라미터를 찾는 것을 목적으로 하며 이를 위해 3D 뮤직 비디오를 5개의 다른 컨버전스 레벨에 따라 제작하고 100명을 대상으로 실험을 진행하였다. 연구 결과는 깊이감에 따라 프레즌스와 프레즌스의 하위차원인 공간관여, 몰입실재감 등에서 유의미한 차이가 있었으며, 지각된 특성과 지각된 특성의 하위차원인 깊이 지각감, 화면 전달감, 모양 지각감, 공간 확장감 역시 유의미한 차이가 있었다. 또한 부정적 경험 요인인 피로감과 부자연스러움도 그룹에 따라 각각 차이가 있음을 보여 주었다. 본 연구결과는 3D 영상 제작 시 카메라의 폭주각은 피사체 위치에서의 폭주각보다 $0.17^{\circ}$ 작게 하여 화면보다 18.66cm 돌출된 영상을 제작하는 것이 영상에 대한 프레즌스와 지각된 특성은 높이고 부정적 경험은 줄여주는 최적의 영상경험을 제공하는 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.160-161
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• 2023

현재 선박의 항해계획은 항해사의 지식과 경험적인 방법에 의존하고 있다. 그러나 최근에는 선박 자율운항기술이 발전됨에 따라, 항해계획의 자동화 기술도 여러 가지 방법으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 강화학습 기법 중 하나인 Q-러닝을 기반으로 선박 최적 항해 경로를 생성하고자 한다. 강화학습은 다양한 상황에 대한 경험을 학습하고, 이를 기반으로 최적의 결정을 내리는 방식으로 적용된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.366-377
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• 2005

본 논문은 한국어 철자교정기의 최적교정률을 보이는 모듈들의 나열순서를 찾는 연구이다. 철자교정기의 모듈 개수가 n개이면 모듈나열 경우의 수는 n!가지가 가능하므로 철자교정기의 최적 교정률을 계산하기가 힘들어 진다. 실험에 사용한 한국어 철자교정기는 현재 19개 모듈들로 구성되어 있다. 입력데이타에 대해서 19!개 모듈을 적용하여 최적교정률을 찾는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 주어진 입력데이타에 대해 이론적인 최대교정률과 최소교정률을 구하여 교정률 범위를 구하고, 최대교정률에 근접한 최적교정률에 대한 모듈나열순서를 구하는 것이 논문의 목적이다. 최적교정률을 구하기 위해 경험적 지식을 사용하였다. 실험에 사용한 입력데이타는 신문사에서 몇 년간 발생한 오류어절 753,191개의 집합이다. 이 오류집합에 대해 철자교정기의 이론적인 최대교정률은 $97.28\%$ (732,764개/753,191개)이나 경험적으로 우리가 찾은 최적교정률은 $96.62\%$ (727,750개 /733,191개)이다. 철자교정기의 성능은 $99.31\%$ (727,750개 /732,764개)이다.