• 한국도서관정보학회지
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• 제54권1호
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• pp.143-165
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• 2023

본 연구에서는 학습 과정의 중재 역할에 대한 설계 및 구현 전략을 제시한 Kuhlthau의 ISP 모형을 활용하여 정보탐색과정에 적용할 수 있는 스캐폴딩 전략을 제안하고자 하였다. 이를 위해 관련 문헌을 검토하여 스캐폴딩 전략을 범주화하고, 대전지역의 중학생 150명을 대상으로 ISP 모형 기반의 스캐폴딩 전략을 적용한 프로젝트 수업을 시행한 후, 이에 대한 소감문 텍스트를 수집하였다. 수집된 자료는 전처리 과정을 거쳐 분석에 적합한 형태로 가공한 후 단어 빈도를 추출하고, STM(Structural Topic Modeling)을 활용하여 토픽 분석을 수행하였다. 먼저, 최적의 토픽 개수를 결정하고 ISP 모형 각 단계별로 토픽을 추출한 후 추출된 토픽을 인지적 영역-거시적 관점, 인지적 영역-미시적 관점, 정서적 영역 관점의 3가지 유형으로 구분하였다. 이 과정에서 텍스트마이닝을 통해 추출한 단어 가운데 인지동사와 감정동사를 중점적으로 살펴보았으며, 대표 문서 사례를 검토하여 각 토픽과 관련된 스캐폴딩 전략 모형을 제시하였다. 본 연구의 결과를 토대로 정보탐색과정(ISP) 단계에서 적절한 스캐폴딩 전략이 제공된다면, 학습자들의 자기 주도적 과제해결에 긍정적인 영향을 기대할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.99-104
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• 2014

본 연구의 목적은 성공적으로 운영되고 있는 소상공인들의 사례를 조사하여, 이들의 성공요인을 탐색해보는 것이다. 이를 위해 국내 및 해외의 사례를 탐색해보았다. 조사 결과 소상공인의 성공요인은 첫째, 차별화된 제품이다. 둘째, 가격 경쟁력이다. 셋째, 유연한 운영이다. 넷째, 기업가 정신이다. 소상공인 일수록 대기업이 할 수 있는 것과 하지 못하는 것을 파악하여 하지 못하는 것을 자신이 하고, 이를 특화시키는 전략이 필요하다. 또한 경쟁자가 들어설 경우 상대방을 무조건 배척하기보다는 경쟁자의 경영 전략을 분석하고 벤치마킹하여 자신의 사업에 적합한 경영 기법을 개발하는 노력이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.241-244
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• 2014

본 논문에서는 HDFS(Hadoop Distributed File System)에서 문제되고 있는 복제정책의 개선을 위해 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 동적 데이터 복제본 삭제 전략을 제안한다. HDFS는 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 분산 파일 시스템으로 높은 Fault-Tolerance를 제공하며, 데이터의 접근에 높은 처리량을 제공하여 대용량 데이터 집합을 갖는 응용 프로그램에 최적화 되어있는 장점을 가지고 있다. 하지만 HDFS 에서의 복제 메커니즘은 시스템의 안정성과 성능을 향상시키지만, 추가 블록 복제본이 많은 디스크 공간을 차지하여 유지보수 비용 또한 증가하게 된다. 본 논문에서는 HMM과 최상의 상태 순서를 찾는 알고리즘인 Viterbi Algorithm을 이용하여 불필요한 데이터 복제본을 탐색하고, 탐색된 복제본의 삭제를 통하여 HDFS의 디스크 공간과 유지보수 비용을 절약 할 수 있는 전략을 제안한다.

• 마케팅과학연구
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• 제4권
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• pp.25-51
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• 1999

본 연구의 목적은 우리나라가 경제불황으로 인하여 국내 산업전반에 걸쳐 구조조정을 실시하게 되었음에도 불구하고, 구조조정을 효율적으로 수행하기 위한 구조조정 관리모형이나 구조조정 영향변수 등 선행연구가 전무한 상태였다. 그래서 우리나라 현실에 맞는 구조조정 관리모형을 도출하는데 있다. 이러한 목적올 달성하기 위해 구조조정관련 영향변수와 그리고 이들 변수와 마케팅 성과간의 관계를 검증하고자 한다. 이론적 배경으로는 구조조정 전략 영향변수로 구조조정전 성과, 사전구조조정 경험, 외부압력, 그리고 변화에 대한 저항 정도를 탐색하고, 그리고 구조조정 전략실행강도에 영향을 주는 인적자원의존도, 관리적 강도, 그리고 마케팅 성과에 대해 탐색했다. 실증분석을 통해 얻은 구조조정 관리모형은 인력감소, 사전구조조정 경험, 변화에 대한 저항정도가 구조조정전략 실행강도에 영향을 미치며, 이는 다시 관리적 강도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 관리적 강도는 마케팅 성과에 영향을 주는 요인으로 발견되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.106-108
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• 2006

강화 학습은 누적 보상 값을 최대화할 수 있는 행동 선택 전략을 학습하는 온라인 학습의 한 형태이다. 효과적인 강화학습을 위해 학습 에이전트가 매 순간 고민해야 하는 문제가 탐험(exploitation)과 탐색(exploration)의 문제이다. 경험과 학습이 충분치 않은 상태의 에이전트는 어느 정도의 보상 값을 보장하는 과거에 경험한 행동을 선택하느냐 아니면 보상 값을 예측할 수 없는 새로운 행동을 시도해봄으로써 학습의 폭을 넓힐 것이냐를 고민하게 된다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 더욱 커지는 다중 에이전트 시스템의 경우, 효과적인 강화학습을 위해서는 상태 공간 축소방법과 더불어 탐색의 기회가 많은 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 로봇축구 Keepaway를 위한 효율적인 다중 에이전트 강화학습 방법을 설명한다. 이 방법의 특징은 상태 공간 축소를 위해 함수근사방법의 하나인 타일 코딩을 적용하였고, 다양한 행동 선택을 위해 룰렛 휠 선택 전략을 적용한 것이다. 본 논문에서는 이 방법의 효과를 입증하기 위한 실험결과를 소개한다.

• 전자통신동향분석
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• 제10권4호통권38호
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• pp.193-205
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• 1995

WTO 체제의 등장과 기술경쟁의 가속화로 기술의 확보가 기업경쟁력의 핵심으로 등장하고 있는데, 우리나라 정보통신 산업의 경우 민간부문의 기술개발 활동은 그 투자면에서 뿐 아니라 기술관리 측면에서도 취약성을 면치 못하고 있다. 이에 우리나라 정보통신산업체를 대상으로 연구개발전략의 실태를 조사하여 그 문제점과 개선대안을 탐색한다. 실태조사 결과 정보통신산업체들의 연구개발전략은 아직 전사적 차원의 "Total R&D"개념이 다소 부족하고 장기적인 관점에서의 연구개발 활동이 미흡한 것으로 나타나, 중장기기술개발계획과 연계된 전략적 연구관리체제의 도입이 필수적이다.

• 복식문화학회:학술대회논문집
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• 복식문화학회 2004년도 정기총회 및 춘계학술대회
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• pp.69-71
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• 2004

본 연구는 적극적인 의사 참여가 이루어지고 있는 인터넷 커뮤니티상의 혼수용 한복 관련 콘텐츠를 분석하여 구매 전 정보탐색 요인과 구매 후 정보 제공 요인을 비교분석하고, 그에 따른 혼수용 한복 마켓팅 전략을 제안하는데 목적이 있다. 연구 방법은 논문, 학회지, 인터넷 관련 도서, 간행물 등을 통한 문헌고찰과 인터넷 커뮤니티 사이트의 가입 회원들의 의견 교환 콘텐츠를 분석하는 내용 분석법을 병행하였다. (중략)

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.100-107
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• 2011

휴리스틱 탐색에서 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화는 중요한 연구 부분이다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System, ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양화 전략으로 전역 최적 경로가 향상되지 않는 경우 반복 탐색 구간을 고려해 상태전이 규칙의 파라미터를 변경해 탐색하고, 이러한 다양화 전략을 통해 발견된 전역 최적 경로에서 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 탐색하는 혼합된 탐색 방법을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 제안된 방법이 기존 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘, ACS-Global-Ovelap 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.669-680
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• 2001

유전자 알고리즘(GA:Genetic Algorithm)은 최적화 문제를 풀기 위해 생물학적 진화(evolution) 과정을 모방한 최적화 알고리즘이다. 유전자 알고리즘은 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향적 임의 탐색을 행한다. 학습에 해당하는 국부 탐색(local search)을 유전적 알고리즘은 exploration 탐색과 exploitation 탐색의 균형을 유지시켜 줄 수 있는 한 방법이다. 모집단 내의 각 개체가 진화 과정 중에 학습한 유전적 특질들은 그 다음 세대에서 되물림 되며 이러한 학습(learning) 과정을 유전자 알고리즘과 결합시킴으로써 탐색 속도의 향상을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 속도를 개선한 셀룰러 학습을 기반으로 하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 제안하는 셀룰러 학습 전략은 셀룰러 오토마타의 주기성과 수렴성을 기반으로 하며, 유기체가 그 개체의 생명 주기의 한 세대에서 얻게되는 지식과 경험들을 자손에게 전달한다는 이론을 바탕으로 한다. 제안한 셀룰러 학습 전략의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘에서의 라마키안 진화 및 볼드윈 효과와 비교하였다. 다양한 테스트 베드 함수에 대한 실험을 통하여 셀룰러 학습에 의한 개체의 국부적 향상이 전체적인 성능 향상에 기여함을 알 수 있었고 제안한 학습 전략이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.63-66
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• 2003

본 논문에서는 다면체의 인식을 위하여 사용되는 여러-방향-보기 방법 (multiple-view approach)에서 모델베이스의 탐색공간 크기를 줄이기 위한 방법을 제시한다. 이 방법에서 모델베이스는 물체를 둘러싸고 있는 보기 구 (view sphere)의 미리 정해진 보는 곳(viewpoint)에서 보여지는 2차원 투영체들로 구성된다. 물체를 인식하기 위하여 개략-상세 전략을 채택하되, 본 논문에서는 모델베이스의 개략 탐색을 위하여 ART-1을 이용하는 방법은 제시한다.