• 한국정보통신학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.183-191
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• 1997

동시 다발적으로 공격해 오는 위협 표적을 방어하기는 매우 어려우며, 특히 방어용 무장수보다 표적의 수가 많을 경우에는 전체 표적 격추 기대 확률이 최대가 될 수 있도록 유지하는 방법으로서 본 논문에서는 홉필드 신경망 기법을 무장 할당 알고리즘으로 이용하는 방안을 제안하였다. 본 연구는 자동무장할당 알고리즘을 설계함에 있어서 할당변수를 생성하는데 필요한 신경망 학습 횟수를 단축하도록 설계하였으며 컴퓨터 시뮬레이션 결과 watcholder의 방법보다 수렴성이 뛰어남을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.476-479
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• 2003

Recently, Bluetooth has been regarded as a new technology for short-range wireless connection. Although initial application of Bluetooth technology has been focused mainly on replacing cables between hand-held devices due to a limited packet size and short-range, general wireless telecommunication such as PAN and Ad hoc networks via Bluetooth-equipped devices is expected to be one of the most popular applications. Wireless equipments have been used to exchange data between host and mobile unit. The exchanging data may be several bytes of control command and the value of sensors with ultra-sonic, vision sensor, and encoder from mobile robot. However, most wireless equipments have some drawbacks such as lack of authentication, large size and high price. On the other hand, the benefits of Bluetooth are small size, low power, low price except short-range. Especially, there are some difficulties when wireless modules are used in indoor environments. In this paper, a method of using wire network in Bluetooth network is investigated as a solution to overcome the short-range problem of Bluetooth and difficulty in indoor environment.

• 응용통계연구
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• 제10권1호
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• pp.69-84
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• 1997

선형 캘리브레이션 실험계획 문제에 대하여, 베이지안 의사결정론을 이용하여 평균제곱오차손실을 최소화한 Kim(1988, 1993)의 실험계획과 관련 문헌의 결과인 몇 가지 최적계획을 비교한다. 비교대상 실험계획으로서 고전적 추정량의 점근분산을 최소화하는 Buonaccorsi(1986)의 최적계획, 회귀분석 모형에서 $ M(x) = \sum x_i x_i '$의 함수를 최대화 또는 최소화하는 D-optimal 또는 A-optimal 계획, Hunter and Lamboy(1981)가 베이지안 추정량의 특성을 설명하기 위하여 그 논문에서 예로 들었던 실험계획을 고려한다. 서로 다른 기준에 의한 최적계획을 비교하기 위해서 우선 기대사후분산을 계산하여 비교하고 몇가지 사전분포에 대하여 몬테칼로 시뮬레이션을 통한 평균분산과 HPD 구간의 크기를 비교한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.905-913
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• 2013

잡음에 강건한 음성 인식을 위한 주파수 변이를 이용한 PMC( Parallel Model Compensation Using Frequency-variant, FV-PMC) 방법은 인식시 입력음성에 혼입이 예상되는 잡음들을 평균 주파수 변이도를 임계치로 하여 몇 가지 잡음 군으로 분류한 후 각 잡음 군 별로 인식을 수행하는 방법이다. 이 방법은 기준 임계치를 이용하여 양호하게 분류된 잡음 음성들에 대해서는 매우 우수한 성능을 보이나, 미 분류된 잡음 음성들에 대해서는 기존의 PMC 방법에서와 같이 무잡음 모델과 결합하여 음성 인식을 수행함으로 인해 평균 음성 인식률이 낮아지는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존의 방법에서 사용하였던 평균주파수 임계치 방법 대신에 최대 우도를 부가하여 미분류를 방지함으로써 입력 잡음음성에 포함되는 잡음의 군별 잡음 분류 율을 높여 인식률을 제고하는 개선된 주파수 변이 PMC 인식방법을 제안하였다. Aurora 2.0 데이터베이스를 이용한 인식실험결과, 기존의 FV-PMC 방법에 비해 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권1호
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• pp.95-104
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• 2017

This paper deals with solution methods for discrete and multi-valued optimization problems. The objective function of the problem incorporates noise effects generated in case that fitness evaluation is accomplished by computer based experiments such as Monte Carlo simulation or discrete event simulation. Meta heuristics including Genetic Algorithm (GA) and Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) can be used to solve these simulation based multi-valued optimization problems. In applying these population based meta heuristics to simulation based optimization problem, samples size to estimate the expected fitness value of a solution and population (particle) size in a generation (step) should be carefully determined to obtain reliable solutions. Under realistic environment with restriction on available computation time, there exists trade-off between these values. In this paper, the effects of sample and population sizes are analyzed under well-known multi-modal and multi-dimensional test functions with randomly generated noise effects. From the experimental results, it is shown that the performance of DPSO is superior to that of GA. While appropriate determination of population sizes is more important than sample size in GA, appropriate determination of sample size is more important than particle size in DPSO. Especially in DPSO, the solution quality under increasing sample sizes with steps is inferior to constant or decreasing sample sizes with steps. Furthermore, the performance of DPSO is improved when OCBA (Optimal Computing Budget Allocation) is incorporated in selecting the best particle in each step. In applying OCBA in DPSO, smaller value of incremental sample size is preferred to obtain better solutions.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.245-252
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• 2009

전력 산업은 그 기술적, 산업적 특성에 의하여 전통적으로 자연독점산업으로 인식되어 왔다. 그러나 이에 따른 비효율성을 개선하기 위해 유럽, 북미, 오세아니아 각 시장에서 지난 수십 년간 경쟁 체제가 도입되었다. 우리나라도 이러한 흐름에 발맞추어 수직통합구조의 분리와 민영화 등의 움직임이 가시화되고 조만간 소매 경쟁 체제가 본격화 될 것으로 전망되고 있다. 이에 따라 전력 산업에 있어서도 시장 원리에 의해 고객 가치를 제고하기 위한 연구의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 전력 산업에 있어서 이에 관한 연구는 매우 부족하며, 특히 고객 이탈 방지와 고객 유지를 고려한 가격 정책에 관한 연구는 수행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 전력 산업에서 고객들에게 최저 요금제를 제시, 비용 절감을 가능하게 하여 고객 충성도를 제고함으로써, 고객 평생가치를 증대시키는 방법론을 제시하였다. 실제 고객 데이터를 활용한 실험을 통해 전력 산업에서 가격을 통한 고객 충성도 제고가 가능하며, 장기고객가치가 증대될 고객을 선별함으로써 기업의 장기적 수익을 증대시킬 수 있음을 검증하였다.

• 벤처창업연구
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• 제13권4호
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• pp.169-181
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• 2018

지속적으로 심화되고 있는 글로벌 경쟁 환경 하에서 많은 기업들은 공유가치 창출 (CSV, Creating Shared Value)을 통해 사회혁신 분야에서 새로운 사업 기회를 모색하고 있다. 사회혁신을 추구함에 있어 해결하고자 하는 문제를 명확히 도출하고, 문제의 원인을 파악하는 것이 사회혁신의 핵심 출발점이다. 수많은 문제해결 방법론 중에 최근 다양한 분야에서 가장 많은 관심을 받는 것은 디자인 씽킹 (Design Thinking)이다. 디자인 씽킹은 인간의 필요에 공감하고 대중도 인식하지 못하는 잠재적 욕구를 발굴하여 해결하는 창의적 문제해결 방법론으로 비즈니스 혁신도구로도 사용되지만 사회 문제를 해결하는 사회혁신을 위한 도구로서 활발히 이용되고 있다. 그러나 디자인 씽킹 프로젝트를 수행하는 많은 주체들이 겪는 어려움 중의 하나가 관찰 데이터의 효율적 분석이 어렵다는 것이다. 오프라인 방식으로만 데이터를 분석할 경우 대량의 데이터를 처리하는데 시간이 오래 걸리며, 비정형데이터의 경우 처리가 어려워 관찰을 통해 어렵게 수집한 데이터로부터 문제점을 발견하는데 어려움을 호소한다. 이에 본 연구는 디자인 씽킹 프로세스의 한계점을 보완하고자 사회혁신을 위한 디자인 씽킹 프로젝트의 관찰단계에서 수집한 데이터 분석이 보다 과학적으로 이루어질 수 있도록 질적 자료 분석과 양적 자료 분석 방법을 균형 있게 사용하는 통합방법론을 제시하고자 한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.154-163
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• 2017

Collaborative filtering, one of the most widely used techniques to build recommender systems, is based on the idea that users with similar preferences can help one another find useful items. Credit card user behavior analytics show that most customers hold three or less credit cards without duplicates. This behavior is one of the most influential factors to data sparsity. The 'cold-start' problem caused by data sparsity prevents recommender system from providing recommendation properly in the personalized credit card recommendation scenario. We propose a personalized credit card recommender system to address the cold-start problem, using multiple user profiles. The proposed system consists of a training process and an application process using five user profiles. In the training process, the five user profiles are transformed to five user networks based on the cosine similarity, and an integrated user network is derived by weighted sum of each user network. The application process selects k-nearest neighbors (users) from the integrated user network derived in the training process, and recommends three of the most frequently used credit card by the k-nearest neighbors. In order to demonstrate the performance of the proposed system, we conducted experiments with real credit card user data and calculated the F1 Values. The F1 value of the proposed system was compared with that of the existing recommendation techniques. The results show that the proposed system provides better recommendation than the existing techniques. This paper not only contributes to solving the cold start problem that may occur in the personalized credit card recommendation scenario, but also is expected for financial companies to improve customer satisfactions and increase corporate profits by providing recommendation properly.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제56권5호
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• pp.707-726
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• 2015

There is a growing trend of considering uncertainty in optimization process since last few decades. In this regard, Robust Design Optimization (RDO) scheme has gained increasing momentum because of its virtue of improving performance of structure by minimizing the variation of performance and ensuring necessary safety and feasibility of constraint under uncertainty. In the present study, RDO of reinforced concrete folded plate and shell structure has been carried out incorporating uncertainty in the relevant parameters by Monte Carlo Simulation. Folded plate and shell structures are among the new generation popular structures often used in aesthetically appealing constructions. However, RDO study of such important structures is observed to be scarce. The optimization problem is formulated as cost minimization problem subjected to the force and displacements constraints considering dead, live and wind load. Then, the RDO is framed by simultaneously optimizing the expected value and the variation of the performance function using weighted sum approach. The robustness in constraint is ensured by adding suitable penalty term and through a target reliability index. The RDO problem is solved by Sequential Quadratic Programming. Subsequently, the results of the RDO are compared with conventional deterministic design approach. The parametric study implies that robust designs can be achieved by sacrificing only small increment in initial cost, but at the same time, considerable quality and guarantee of the structural behaviour can be ensured by the RDO solutions.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권4호
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• pp.224-230
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• 2021

2005년 정부가 첫 해양교육 정책인 「청소년 해양교육계획(2005~2010)」을 발표한지 16년이 지났다. 정부의 노력으로 해양교육 중요성에 대한 국민의 공감대는 형성되었지만, 그동안 수립한 정책이 국민을 비롯해 사회경제에 미친 영향을 객관적으로 분석하지는 못하였다. 따라서 본 연구는 해양교육 서비스에 개인들이 부여하는 가치의 정확한 정의와 측정 지표를 개발함으로써 해양교육 참여집단과 비참여집단 간 해양에 대한 인식과 행동의 차이를 파악하고 해양교육의 효용성을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 해양교육의 가치를 정의하고 국민 개인에게 제공할 수 있는 가치 항목에 대해 분류하였다. 둘째, 분류된 가치 항목들을 측정할 수 있는 지표 개발을 위해 다양한 전문가의 의견을 수렴할 수 있는 델파이조사를 실시하였다. 셋째, 각 항목별 내용타당도(Content Validity Ratio, CVR)를 측정하여 최종 지표와 설문 문항을 도출하였다. 전문가 델파이 분석 결과 32개의 지표 항목 중 CVR값 0.6 이상인 18개의 항목이 최종 채택되었다. 인지적 가치 범주에는 개인의 해양 지식 수준과 인식 변화, 문제해결 역량 등을 파악할 수 있는 지표들이 선정되었으며, 행동적 가치 범주에는 좀 더 구체적으로 해양을 바라보는 태도와 관계, 책임감 있는 행동 변화를 판단할 수 있도록 지표로 확장하였다. 본 연구는 정부가 국민에게 제공하는 해양교육서비스의 가치를 직접적으로 판단할 수 있는 근거를 제시한다는 점에서 의미를 가진다. 이와 같은 분석 결과들은 정부가 해양교육 정책을 지속적으로 추진하는데 있어 안정적인 예산 확보 및 인적자원 확대의 당위성을 확보하는데 기여할 것으로 기대한다.