• 한국농림기상학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.378-388
• /
• 2016

국제사회는 현재 1) 지속가능한 생산력 및 소득의 증대, 2) 기후변화에 적응하는 탄력 구축, 그리고 3) 온실 기체 방출의 감축을 함께 달성하는 기후스마트농업(Climate-Smart Agriculture, CSA)의 비전을 제시하고 이를 실현하고자 협력하고 있다. 이는 200여 년 전 다산 정약용이 강조한 후농(厚農), 편농(便農), 상농(上農)의 3농의 비전과 맥락을 같이 할 뿐 아니라, 성과를 정량적으로 평가하고 관리할 총체적 지수의 개발과 이를 기반으로 한 의사결정을 지원하는 실용적 목표를 제시하고 있다. 본 연구에서는 기후스마트농업의 의사결정을 지원할 행위자 기반 모형인 MP-MAS를 소개하고, 국내 적용을 위해 구축한 초기 모형을 벼농사에 적용하여 도출한 예비 결과를 제시하였다. MP-MAS는 농민들과 정책 입안자들이 함께 다른 관점에서 다양한 선택 사양을 고려할 수 있도록 지원할 수 있다. 추후 기후변화에 적응하는 탄력 구축과 온실기체 방출의 감축을 동시에 고려할 수 있는 시스템으로 확장될 경우, 국제적인 압박으로 다가오는 기후스마트농업의 목표 달성뿐만 아니라, 다산의 3농 비전인 지속가능한 농업-사회시스템을 구현하는 중요한 도구로 사용될 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
• /
• 제27권5호
• /
• pp.667-679
• /
• 2014

우리나라 노인장기요양보험에서는 수급자가 월 한도액 범위 내에서 필요한 서비스를 비용-효율적으로 이용할 수 있도록 지원하고자 표준장기요양이용계획서를 작성하여 제공하고 있다. 본 연구는 표준장기요양이용계획서의 객관성 확보와 업무 효율성 제고를 위하여 의사결정나무기법을 이용해 수급자의 건강 및 기능 상태에 맞는 최적의 급여계획을 도출하는 표준급여모형을 개발하였다. 타당도 높은 모형 개발을 위하여 국민건강보험공단의 전국 220개 장기요양운영센터로부터 장기요양인정조사와 표준장기요양이용계획서 작성 경험이 풍부한 직원(본 연구에서는 '훈련된 조사자'라고 함)을 추천받아 자료수집의 내용과 방법에 대해 교육을 실시하였고, 이들이 수급자의 건강 및 기능 상태를 평가하고 작성한 수급자 개인별 맞춤형 급여계획을 자료 분석에 활용하였다. 표준급여모형은 1단계로 시설 또는 재가 급여 권고 여부를 결정하는 모형을, 2단계로 재가급여를 권고했을 경우의 재가급여 세부 종류별 권고 여부를 결정하는 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 표준급여모형은 전산프로그램화 되어 국민건강보험공단 직원이 수급자에게 제공할 표준장기요양이용계획을 수립하는 과정에 실제로 활용되고 있어 표준장기요양이용계획서의 객관성 확보와 업무 효율화가 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제20권4호
• /
• pp.81-100
• /
• 2010

This study investigates the impact of website contents on Internet auction success. Based on the marketing concepts of stimuli, consumer behavior, and product involvement, the research model presents the theoretical relationships between the key factors of website contents and Internet auction performance. This study examines particularly four dimensions of website contents including transaction features, auction-specific features, seller's reputation, and information quality, which are deemed to have significant impact on the Internet auction performance, Each dimension of website contents is hypothesized to have a unique impact on a bidder's decision-making, which may vary depending on the bidder's level of involvement in the product. While transaction and auction-specific features serve as necessary components for successful auctions, a seller's reputation and information quality, as parts of satisfactory requirements, acutely affect bidders' decisions, especially those with high involvement to buy the product through a particular auction site. The outcomes of the analysis, in general, support the proposed model. The study results also provide meaningful Implications on ways in which auction websites can be improved for both sellers and auction service providers.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제18권5호
• /
• pp.637-649
• /
• 2022

Investors aim to increase their profitability by investing in the stock market. An adroit strategy for minimizing related risk lies through diversifying portfolio operationalization. In this paper, we propose a six-step stocks portfolio selection model. This model is based on data mining clustering techniques that reflect the ensuing impact of the political, economic, legal, and corporate governance in Mongolia. As a dataset, we have selected stock exchange trading price, financial statements, and operational reports of top-20 highly capitalized stocks that were traded at the Mongolian Stock Exchange from 2013 to 2017. In order to cluster the stock returns and risks, we have used k-means clustering techniques. We have combined both k-means clustering with Markowitz's portfolio theory to create an optimal and efficient portfolio. We constructed an efficient frontier, creating 15 portfolios, and computed the weight of stocks in each portfolio. From these portfolio options, the investor is given a choice to choose any one option.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.3196-3203
• /
• 2010

지역산업 지원사업은 지역환경의 여건과 제도적 변화와 더불어 지난 10년 동안 꾸준히 확대되어 왔다. 특히 정부주도의 산업정책에서 지역주도의 산업정책으로 패러다임이 변모하면서 지역 전략산업 및 특화산업 육성, 기술지원, 기업지원 사업 등 지역산업 육성을 위한 다양한 지원체계를 갖추게 되었다. 그동안 지역 내에서 다양하게 전개된 지역산업 지원사업의 성과와 효율성에 대한 필요성이 제기되면서 지역전략산업 육성정책을 중심으로 통합적 관점의 종합발전계획과 사업추진전략의 중요성이 부각되었다. 지역산업 지원사업의 총체적인 맥락에서 중복사업의 조정과 핵심역량을 집중적으로 관리하고 수요자 중심의 지원체계에 대한 프레임을 수립하는 것이 시급하다. 따라서 본 연구에서는 성과중심의 자율적 지역사업 포트폴리오를 구성하고 지역 전략산업의 특성 및 지원사업 유형에 따른 지역산업 육성 투자우선순위 도출을 위한 의사결정모형을 설정하여 검증하는데 그 목적이 있다. 본 연구는 충남전략산업 지원사업의 투자우선순위 의사결정을 위해 충남지역의 전략산업 및 지역산업 지원사업을 대상으로 AHP분석을 통해 전략산업과 지원사업유형별 투자우선순위를 도출하였다. 연구결과 전략산업 및 사업유형에 따른 중요도의 차이를 발견할 수 있었다. 즉, 사업유형의 우선순위가 전략산업에 따라 다르게 나타나는 것으로 볼 때 획일화된 기업지원 정책에서 벗어나 전략산업이나 기업규모에 따른 차별화된 기업지원 정책의 다양성이 요구된다는 것을 알 수 있다. 체계적인 정책수립 및 지원을 통해 기업의 경쟁력 강화 및 지역경제 활성화에 기여할 수 있도록 전략산업을 집중육성하고 차별화된 지원정책을 개발해야 할 것이다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.197-209
• /
• 2010

Supply Chain Management have been introduced and used as strategic weapon for many companies. Large investments in the SCM was made, but many companies are not fully getting the performance from the systems. The purpose of this study is to find the determinants of SCM difussion and performance in the perspective of Innovation and Information technology Acceptance. In developing the research model, The model consists of eight independent variables(Management support, Decision Making concentration, IS strategy, training education, relative advantage, technological compatibility, task compatibility, SCM cost), two moderator variables(interorganizational and intraorganizational diffusion), three dependant variables(efficiency, effectiveness, strategic advantage).

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.99-106
• /
• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
• /
• pp.153-158
• /
• 2006

The emergence of ubiquitous autonomic computing and network environment will change the service architecture information system which will be a new application area in SCM/logistics systems. In this study we surveyed the technical trend map of ubiquitous and its application in SCM/logistics support system design. We described the evolutional model of ubiquitous computing community for SCM/logistics system. It is consisted of three view points; self-growing, autonomic, and context-aware, which will allow the decision makers to be benefited from web and mobile technology and are useful for proactive SCM/logistics support system. Finally, we suggested a cooperative research planning for the development ubiquitous system between the government research center, university, and industry research activities.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권4호
• /
• pp.272-276
• /
• 2021

Presently, Online / Offline Users are facing cyber attacks every day. These cyber attacks affect user's performance, resources and various daily activities. Due to this critical situation, attention must be given to prevent such users through cyber attacks. The objective of this research paper is to improve the IDS systems by using machine learning approach to develop a hybrid model which controls the cyber attacks. This Hybrid model uses the available KDD 1999 intrusion detection dataset. In first step, Hybrid Model performs feature optimization by reducing the unimportant features of the dataset through decision tree, support vector machine, genetic algorithm, particle swarm optimization and principal component analysis techniques. In second step, Hybrid Model will find out the minimum number of features to point out accurate detection of cyber attacks. This hybrid model was developed by using machine learning algorithms like PSO, GA and ELM, which trained the system with available data to perform the predictions. The Hybrid Model had an accuracy of 99.94%, which states that it may be highly useful to prevent the users from cyber attacks.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제35권1호
• /
• pp.137-149
• /
• 2019

Traffic emissions are the main cause of environmental pollution in cities and respiratory problems amongst people. This study developed a model based on an integration of support vector regression (SVR) algorithm and geographic information system (GIS) to map traffic carbon monoxide (CO) concentrations and produce prediction maps from micro level to macro level at a particular time gap in a day in a very densely populated area (Utara-Selatan Expressway-NKVE, Kuala Lumpur, Malaysia). The proposed model comprised two models: the first model was implemented to estimate traffic CO concentrations using the SVR model, and the second model was applied to create prediction maps at different times a day using the GIS approach. The parameters for analysis were collected from field survey and remote sensing data sources such as very-high-resolution aerial photos and light detection and ranging point clouds. The correlation coefficient was 0.97, the mean absolute error was 1.401 ppm and the root mean square error was 2.45 ppm. The proposed models can be effectively implemented as decision-making tools to find a suitable solution for mitigating traffic jams near tollgates, highways and road networks.