온라인 탐색전략을 탐색이라는 문제해결을 위한 보다 근본적인 문제해결접근방안이라고 정의할 때, 탐색전략은 간략탐색, 블럭절정전략, 패싯수정전략, 점진분할전략, 인용문헌확대탐색등의 범주로 구분할 수 있다. 각 탐색전략에 관한 비판적인 고찰과 함께 실제탐색환경하에서의 적용을 통해 각 전략의 응용성을 고찰하였다. 특히 재현율탐색이나 정확률탐색등의 탐색목적에 융통성있게 대응할 수 있는 탐색전략을 제안하고 있다.
본 연구는 중소기업의 외부 정보 탐색전략이 기업의 혁신성과에 미치는 영향에 대해 파악하는 것을 목적으로 한다. 한국의 중소기업 3,398개를 대상으로 실증분석을 수행한 결과, 깊이 추구의 탐색전략과 범위 추구의 탐색전략은 상호 대체적 관계를 가지며, 이러한 대체적 관계는 기업이 협업경험을 보유할 때 약화되는 것으로 나타났다. 또한 두 유형의 탐색전략은 모두 기업의 혁신성과를 향상시켜 주지만, 깊이 추구 탐색전략이 범위 추구 탐색전략보다 상대적으로 더 큰 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 범위 추구의 탐색전략을 실행하는 기업이 공식적인 정보보호 방안을 채택할 경우 탐색전략의 혁신성과에 대한 효과가 약화되는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 추상 도달가능성 그래프(ARG) 기반의 소프트웨어 모델체킹에서 그래프 탐색전략을 설정할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. ARG의 여러 실행 경로를 하나로 묶어 모델체킹 성능을 향상시키는 기법인 블록 인코딩(Block Encoding) 기법을 활용하는 경우 기존의 기법들은 인코딩 전의 ARG에서 인코딩을 효과적으로 수행할 수 있는 탐색전략만을 고려하였을 뿐 실제 모델체킹의 성능을 좌우할 수 있는 인코딩 후의 ARG에 대한 탐색전략을 고려하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제시된 탐색 기법을 사용하여 블록 인코딩을 효과적으로 수행하는 동시에 인코딩된 후의 ARG에 대한 탐색 순서를 고려할 수 있는 이중 탐색전략 기법을 제시한다. 또한 탐색 순서의 변화가 모델체킹의 성능에 미치는 영향을 확인하기 위하여 제시하는 기법을 오픈소스 모델체킹 도구에 구현하고 벤치마크 실험을 수행하였으며 탐색전략이 달라지면 모델체킹의 성능이 달라지는 현상을 확인하였다.
검색전략(檢索戰略)은 효과적인 탐색을 수행하는 수단이다. 검색전략(檢索戰略)의 여러 연구 중에서 베이츠의 탐색전술은 자주 인용되고 소개되어 왔으나, 대부분의 연구는 피상적이었다. 본 논문에서는 베이츠의 탐색전술의 내용을 자세하게 조사하고 베이츠의 탐색전술에 기초하여 실제 온라인 탐색과정을 기술하려고 노력하였다. 사용된 전술(戰術)을 구분하기 위하여 다음의 3가지 유형의 조사가 이루어 졌다. (1) 다른 유형의 조직에 속하고, 다른 유형의 데이터베이스를 사용하는 7명의 탐색자와의 면담 (2) 온라인 탐색 레코드의 분석 (3) 1년간 신문 데이터베이스의 검색 신청서의 분석 결론적으로 베이츠 전술의 일부가 빠지고 자주 사용된 새로운 전술이 추가되었다. 다음의 5가지 요소가 온라인 검색행위(檢索行爲), 검색전략(檢索戰略), 검색전술(檢索戰術)에 영향을 미친다. (1) 탐색요구의 난이도 (2) 데이터베이스의 내용 (3) 온라인 탐색의 요금정책(검색비용의 부담자) (4) 탐색과정에서 이용자의 동석여부 (5) 탐색자의 온라인 경험 제한된 조건에서 전형적인 전술이 제안되었다. 그러나 전술의 사용유형을 일반화하기 위해서는 많은 조사연구가 필요하다.
기존의 연구 논문 중 비결정론적인 알고리즘인 유전자 알고리즘이나 인공신경망 등을 오델로 게임에 적용하여 자동학습을 시킨 예는 많으나 면역알고리즘을 모델로 게임에 적용한 예는 찾기가 어렵다 본 논문에서는 생리학의 면역시스템의 특징을 그대로 적용한 면역알고리즘을 모델로 게임에 적용하여 게임전략 생성에 관하여 연구한다. 생리학의 면역시스템은 자기조절능력이 있다는 외과 재 감염시 빠르게 대응할 수 있다는 특징이 있다. 면역알고리즘을 이용하여 탐색된 전략을 유전자알고리즘 그리고 기존에 연구되어진 게임전략 등과 실험하여 그 결과를 비교.연구한 결과 면역알고리즘을 적용하여 탐색된 모델로 게임전략이 가장 높은 승률을 보인다.
반응적 타부 탐색은 단순한 타부 탐색과 비교해서 중장기 메모리를 이용한 학습을 통하여 타부리스트의 크기를 반응적으로 변화시킴으로써 NP-hard 문제에 속하는 다양한 조합 최적해 문제에 대해서 좋은 해를 효율적으로 찾는다. 본 논문에서는 반응적 타부 탐색에 있어서 중장기 메모리를 이용한 탈출 메커니즘으로 이웃 해 전략 전환 메커니즘이라는 개념을 제시한다. 제시된 이웃 해 전략 전환 메커니즘을 이용한 반응적 타부 탐색을 특정 공과 대학의 강의 시간표 작성 문제와 외판원문제 (traveling salesman problem)에 적용하여 기존의 반응적 타부 탐색과 비교 분석을 하였다. 전산 실험 결과 제시된 알고리즘은 기존의 반응적 타부 탐색 알고리즘에 비교하여 더 좋은 해를 더 짧은 시간에 찾아주었다.
본논문에서는 라마르크 진화와 볼드윈 효과를 진화전략에 적용하여 진화전략의 수렴성에 대해서 고찰한다. 또한 진화전략의 탐색법으로 랜덤 지역탐색법과 강화 지역 탐색법을 제안한다. 랜덤지역탐색은 미리 정한 일정한 회수의 지역탐색을 랜덤하게 수행하는 것이고 강화 지역탐색은 주어진 범위내에 존재하는 모든개체의 적합도를 평가하여 가장 적합도가 높은 개체 주변을 탐색하는 것이다. 이러한 관점에서 라마르크 진화와 볼드윈 효과를 기본으로 하는 강화 지역탐색은 단순히 랜덤하게 주변개체의 적합도를 탐색하는 것이 아니라 해 공간상에서 적합도가 높아지는 방향으로 지역 탐색을 행함으로써 랜덤 지역탐색에 비해 보다 효과적으로 주변 개체를 탐색할 수 있어 전역적 탐색능력의 향상은 물론 수렴속도의 향상은 가져 올수 있었다. 결과적으로 진화과정에 학습을 도입함으로써 진화만으로 최적해를 탐색할때보다 그성능이 향상됨을 볼 수 있다, 제안한 방법은 다양한 함수최적화 문제에 적용하여 그 시뮬레이션을 통해 학습이 진화에 미치는 영향에 대해서 고찰한다.
오늘날 기업은 내부 기능 간 협력만으로는 경쟁우위를 달성하기 어려운 실정이다. 또한, 기업이 속한 공급사슬 즉, 공급자와 고객에 이르는 참여자들과 협력하여 공급사슬의 프로세스를 통합하는 것이 중요하다. 이에 따라 본 연구는 중소 벤처기업의 공급사슬 탐색 및 활용전략이 조직역량과 기업운영성과에 미치는 영향력을 밝히는데 목적을 갖고 부산 지역 소재 중소 벤처기업 298개 업체의 중간 관리자를 대상으로 설문조사 방법을 통해 조사하였다. 실증분석 결과 공급사슬 탐색 및 활용전략이 조직역량과 기업 운영성과에 긍정적인 영향을 미쳐 가설은 모두 채택되었다. 그리고 조직역량이 공급사슬 탐색 전략과 활용전략에 따른 기업운영성과의 매개효과에 있어서도 긍정적인 영향을 미쳐 공급사슬 전략으로서의 탐색과 활용이 조직역량의 결집을 통해 기업성과를 높여주는 매개변수로서의 촉진요인임을 확인시켜 주었다. 이 같은 결과는 공급사슬 전략의 탐색과 활용이 조직과 기업 성과를 높이는 촉진 변수로서의 역할과 동시 중소 벤처기업의 공급 사슬 전략이 적극 응용될 필요가 있음을 시사한 것으로 평가할 수 있다.
본 연구에서는 기업의 외부 지식 탐색 전략과 혁신활동 성과의 관계를 규명하였다. 광범위하고(external search breadth) 심도 있는 (external search depth) 외부 지식 탐색 전략이 제품혁신에 긍정적인 효과가 있다는 것을 밝힌 기존 연구를 확장하여, 혁신의 또 다른 중요 유형인 공정혁신과 조직혁신에 미치는 영향을 함께 살펴보았다. 특히, 외부 지식 탐색 전략이 혁신에 어떠한 영향을 미치는가를 벤처기업과 비벤처기업으로 구분하여 한국 기술혁신조사(KIS) 2010년 제조부문 자료를 사용해 실증적으로 분석하였다. 비벤처기업의 경우 광범위한 외부 지식 탐색과 심도 있는 외부 지식 탐색은 제품, 공정, 조직혁신활동 성과에 모두 긍정적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 반면 두 가지 외부 지식 탐색은 벤처기업의 조직혁신활동 성과에는 긍정적인 영향을 미쳤으나, 제품혁신과 공정혁신활동 성과에 있어서는 심도 있는 외부 지식 탐색만이 긍정적 영향을 미친다는 결론을 도출하였다.
지역 탐색은 다양한 조합 최적화 문제들을 해결하기 위해 활용되어 왔다. 지역 탐색에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나가 이웃해를 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 순열 기반 조합 최적화를 위한 지역 탐색의 이웃해 생성 전략들을 제안하고, 순회 외판원 문제를 대상으로 각 전략들의 성능을 비교한다. 본 논문에서는 총 10가지 이웃해 생성 전략을 제안한다. 기본적으로 기존에 많이 사용했던 Swap 등 4가지 전략 이외에 Rotation 등 4가지 기법을 새롭게 제안한다. 이외에 기본 이웃해 생성 전략들을 결합하여 만든 Combined1과 Combined2가 있다. 실험은 기본적인 지역 탐색을 적용하되 이웃해 생성 전략만 변경하여 수행하였다. 실험 결과, 이웃해 생성 전략에 따라 성능 차이가 큰 것을 확인하였으며 아울러 Combined2의 성능이 가장 좋음을 확인하였다. 뿐만 아니라 Combined2는 기존의 지역 탐색 기법들보다 더 좋은 성능을 발휘함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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