• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.2
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• pp.45-56
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• 2016

This study explains about a phenomenon where the structure of the compensation plan for a single salesperson may vary as he/she gains experience. Unlike past studies that implicitly assume the limited effect on salesperson's experience, our result predicts that a salesperson will make an effort at every period early in his/her career without any commissions in order to gain experience. However, if one cannot expect any marginal returns of accumulated efforts, the sales manager must provide commissions on the high volume of sales at each period, to facilitate a high effort of a salesforce at earlier periods. Our paper provides important implications about dynamics in the compensation plan, which has not been addressed in the past studies but has frequently been witnessed in practice.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.12
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• pp.735-745
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• 2013

Tour industry has been growing with increasing of people leisure time quantitatively as well as qualitatively. Especially, region tourist industry shows rapid growth because of the development of transportation and communication. Tourist contents that representing the region have been developing briskly. However there are many nominal tourist contents have just region differentiation with same attribute and composition. It has to be consider about tourist first not a contents provider or a developer. To be memorable tourist contents and to connect to consumption, understanding about tourist is needed. So 'Experience' will be standards when tourist contents is planned. In that sense, experience 4factors from Experience Economy and Challenge-skill model from Flow will be frames for giving shape to develop tourist contents. Experience 4factors from Experience Economy suggests 4factors for the superb enjoyment to tourists, and Challenge-skill model from Flow proposes balanced contents for understanding tourists. They will contribute to suggest planning frames for sustainable tourist contents and it lead to tourists' reinstation.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2005.05a
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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.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.20 no.2
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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.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.2
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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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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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.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1997.04a
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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.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.1
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• pp.44-55
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• 2014

The goal of 3D stereoscopy is not only to maximize positive experiences (such as sense of realism) by adding depth information to 2D video but to also minimize negative experiences (such as fatigue). This study examines the impact of different depth levels induced by adjusting 3D camera convergences on positive and negative experiences and finds an optimal parameter for viewers. The results show that there are significant differences among depth levels on spatial involvement, realistic immersion, presence, depth perception, screen transmission, materiality, shape perception, spatial extension and display perception. There are also significant differences for fatigue and unnaturalness. This study suggests that reducing the camera convergence angle of an object by $0.17^{\circ}$ behind the object is the optimal parameter in a 3D stereoscopic setting.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.160-161
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• 2023

Currently, the ship's passage planning relies on the navigator officer's knowledge and empirical methods. However, as ship autonomous navigation technology has recently developed, automation technology for passage planning has been studied in various ways. In this study, we intend to generate an optimal route for a ship based on Q-learning, one of the reinforcement learning techniques. Reinforcement learning is applied in a way that trains experiences for various situations and makes optimal decisions based on them.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.5
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• pp.366-377
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• 2005

We find a module may that takes optimal correction rate of Korean spelling corrector. If there are a lot of module numbers of spelling corrector, it is difficult to calculate optimal correction rate of spelling corrector because permutation of N-modules is N!. This Korean spelling corrector consists of 19 modules. It is impossible to arrange 19 modules actually and the correction rate is various according to input data. We found the range of correction rate using parallel processing between modules and the optimal correction rate using sequential processing of modules. Input data that are used in an experiment is 753,191 eojeol's sets that happen in newspaper publishing company during several years. About this error set, theoretical maximum correction rate of spelling corrector is $97.28\%$ (732,764/753,191). But we got the optimal correction rate $96.62\%$ (727,750/733,191). This optimal correction rate is almost near to $99.31\%$ (727,750/732,764) of the maximum correction rate.