• Proceedings of the Korean System Dynamics Society
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• 2000.02a
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• pp.97-114
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• 2000

시스템 다이내믹스 연구에 있어서 피드백 루프는 시스템의 구조와 행태를 연결시키는 핵심적인 개념적 도구이다. 특히 여러 개의 피드백 루프로 구성된 복잡한 시스템에 있어서, 지배적 피드백 루프(dominant feedback loop) 및 그 전환(shift)은 시스템의 행태를 결정짓는 구조적 원인을 제공한다. 그러나 지배적 피드백 루프에 대한 연구는 아직까지 그 발견방법에 관한 알고리즘 연구에 머물러 있는 상태이다. 지배적 피드백 루프는 시스템의 급격한 변화를 예상하는 단초가 된다는 점에서, 지배적 피드백 루프를 어떻게 인식할 것이냐는 정부의 정책결정에 있어서나 기업의 의사결정에 있어서 중요한 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 지배적 피드백 루프 및 그 전환에 대한 의사결정자의 인식에 관하여 살펴보고 어떠한 인지적 편향이 있는지에 관하여 검토하고자 한다.

• Proceedings of the Korean System Dynamics Society
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• 2000.07a
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• pp.49-61
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• 2000

본 논문에서는 정책개입시기를 이해하고 논의하는데 있어서 시스템 다이내믹스 학자들의 연구가 어떠한 시사점을 줄 수 있는가에 관하여 논의한다. 정책 시스템을 피드백 루프를 중심으로 하여 양의 피드백 루프가 지배하는 시스템, 음의 피드백 루프가 지배하는 시스템, 음과 양의 피드백 루프가 지배하는 시스템을 구분한다. 그리고 각 시스템에 있어서 바람직한 정책 개입의 시기에 관하여 논의하고, 어떠한 인지적 편향과 제도적 장애가 있는지를 논의한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.21 no.4 s.54
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• pp.133-152
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• 2004

As the Internet facilitates the rapid increase of information availability, the study on SDI service that provides users with relevant document in a timely manner has been developed. However, the practical use of this service has been low. This thesis aims at analyzing the reasons for this and developing relevance feedback based SDI system to improve the performance of the existing SDI system. Experimental systems that are developed for this study are SDI system based on users' minimum intervention feedback, SDI system based on perfect automation feedback, and SDI system based on users' maximum intervention feedback. The fourth system that utilizes the traditional SDI system is also studied to evaluate the level of performance improvement of the newly developed three types of SDI system. As a result of this study, SDI system based on users' maximum intervention feedback showed greatest performance improvement. The next performance improvement happened in order of SDI system based on perfect automation feedback, SDI system based on users' minimum intervention feedback, and the traditional SDI system. Feedback based systems showed greater performance improvement as they went through more feedback processes.

• Proceedings of the Korean System Dynamics Society
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• 2000.07a
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• pp.135-152
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• 2000

지배적 피드백 루프는 구조가 시스템의 행동을 유발한다는 점에 있어서 매우 중요한 개념이다. 본 논문에서는 지배적 피드백 루프의 전환을 완만한 전환(continuous shifts)과 급격한 전환(discrete shifts)의 두 가지로 분류하였다. 본 연구에서는 지배적 피드백 루프의 전환에 대한 인지적 편향을 세 가지의 가설로 분류하여 제시하였다. 이에는 1) 완만한 전환에 대한 인식의 실패, 2) 의사결정 자들의 급격한 전환에 의존하는 경향, 3) 지배적 피드백 루프의 인식에 있어서 수준변수와 변화율 변수간의 차이 등이 포함된다. 마지막으로 본 논문에서는 지배적 피드백 루프에 의한 인지적 편향이 의사결정과정의 시간지연과 정책 개입의 시기에 대하여 어떠한 시사점을 주는지에 관하여 논의하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.231-235
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• 2001

순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, P-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 질의분해 적합성 피드백(QSRF) 모델을 제안한다. 질의 분해 적합성 피드백 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, P-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.5
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• pp.682-691
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• 1999

정보검색 시스템의 검색 효율 향상을 위해서 다양한 적합성 피드백 방법이 개발되었다. 그러나 한국어 정보검색 시스템을 위한 적합성 피드백에 대한 연구는 거의 이루어지지 않은 실정이다. 이 논문에서는 기존에 개발된 적합성 피드백 방법을 한국어 정보 시스템에 적용하여 검색 효율을 비교하고, 새로운 적합성 피드백 방법을 개발 적용하여 기존의 방법들과 검색 효율을 비교분석하였다. 적합성 피드백은 원질의문을 확장할 단어 선택과 선택된 단어 가중치 부여로 이루어진다. 원질의문이 입력되면 검색된 적합문서에서 원질의문을 단어와 밀접한 관계가 있는 단어를 선택하기 위하여 가중치를 부가한후, 원질의문에 추가하여 질의문을 확장한다. 이 논문에서는 원질의문 확장을 위한 단어 선택과 단어 가중치 부여를 위해 3가지 값을 사용한다. 첫째, TF는 적합문서 내의 단어 빈도의 총합이다. 둘째, idf는 해당 문서집단의 역문헌빈도이다. 셋째, r/R은 검색된 적합문서 중에서 해당단어가 있는 적합문서의 비율을 나타낸다. TF와 idf는 정보검색 시스템에서 일반적으로 사용되고있는 값이고 r/R은 이 논문에서 제안한 새로운 값이다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.15 no.1
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• pp.129-148
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• 1998

The objective of this study is to develop a useful relevance feedback retrieval technique that can be applied to the current Boolean retrieval system. A feedback retrieval technique based on user model is recommended here to achieve this objective. To prove the usefulness of this feedback retrieval technique, two enhanced Boolean retrieval models including DNF model and P-norm model were evaluated first through retrieval effectiveness experiments. After selecting DNF model as the retrieval model, two feedback retrieval experiments were performed using initial and extended user models. It is proved that the feedback retrieval based on user model can greatly enhance the effectiveness of a Boolean retrieval system with a small modification.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.7
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• pp.361-370
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• 2017

This paper proposes the architecture of test case generator that can generate test cases, considering feedback signals from subsystems controlled by an embedded system. In general, a closed system decides the next test input to its subsystem under its control referencing feedback signals from its subsystem. In such systems, it is hard to use the typical test cases generated without referencing feedback. The architecture proposed in this paper re-produces test cases in real time using feedback signals. The architecture is implemented and its effectiveness is verified through experimenting a demo system.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.263-266
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• 2005

현재 유비쿼터스 환경에서 대부분의 시스템이 개인화된 추천 서비스를 위한 컨텍스트 인식 과정에서 사용자의 직접 피드백을 받는 경우가 많다. 다양한 서비스가 사용자 주변에 존재한다고 하더라도 사용자가 서비스를 받기 위해 직접 피드백을 하는 경우가 많아지면 invisible service를 받을 수 없게 된다. 본 논문에서는 마이닝 기법을 기반으로 사용자의 프로파일 생성과 갱신, 선호도를 예측하여 효율적인 서비스를 제공하는 컨텍스트 마이닝 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 초기프로파일을 생성할 때만 사용자의 직접 피드백을 이용하고, 사용자 프로파일의 갱신과 선호도 예측, 추천 둥 컨텍스트 마이닝 과정에서는 사용자의 행동과 사용자와 유사한 그룹의 선호도, 그리고 사용자의 주변 환경과 같은 컨텍스트 정보를 이용하여 직접 피드백을 최소화한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.355-357
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• 2002

고객 관리를 위한 CRM시스템이 인터넷 환경에서 eCRM시스템으로 발전하게 됨에 따라 보다 효과적이고 인터넷 환경에 맞는 eCRM시스템을 개발하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 CRM시스템은 고객을 분석하고 분석한 결과를 일괄적으로 캠페인에 적용하고 또한 한꺼번에 캠페인 결과를 피드백하여 분석함으로써 다음 캠페인에 이용할 수 있도록 하고 있다. 그러나 eCRM 시스템은 24시간 캠페인을 가능하게 하였고 그때 그때 수집되는 데이터를 모아 일정한 시간을 주기로 하여 피드백하여 결과에 반영하고 있다. 보다 개인화(personalization)된 eCRM을 설계하고 이를 효과적으로 이용하기 위해서는 좀더 지능적인 피드백과 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝을 이용하여 단순히 일정 시간주기가 아닌 의미있는 데이터량을 정함으로써 그 데이터량이 되었을 때 피드백을 수행하도록 하고 있다. 그럼으로써 개인화를 수행하는데 있어서 좀더 적시에 정확한 정보를 추천할 수 있도록 제안하고자 한다.