• 산업경영시스템학회지
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• 제38권2호
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• pp.120-128
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• 2015

Quality function deployment (QFD) is a useful method in product design and development to maximize customer satisfaction. In the QFD, the technical attributes (TAs) affecting the product performance are identified, and product performance is improved to optimize customer requirements (CRs). For product development, determining the optimal levels of TAs is crucial during QFD optimization. Many optimization methods have been proposed to obtain the optimal levels of TAs in QFD. In these studies, the levels of TAs are assumed to be continuous while they are often taken as discrete in real world application. Another assumption in QFD optimization is that the requirements of the heterogeneous customers can be generalized and hence only one house of quality (HoQ) is used to connect with CRs. However, customers often have various requirements and preferences on a product. Therefore, a product market can be partitioned into several market segments, each of which contains a number of customers with homogeneous preferences. To overcome these problems, this paper proposes an optimization approach to find the optimal set of TAs under multi-segment market. Dynamic Programming (DP) methodology is developed to maximize the overall customer satisfaction for the market considering the weights of importance of different segments. Finally, a case study is provided for illustrating the proposed optimization approach.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권2호
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• pp.177-186
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• 2022

A network QoS model for the joint integrated C4I structure was proposed for the integration of network infrastructure and network operations(NetOps) for NCOE. Detailed QoS requirements process of the joint integrated C4I systems are needs in the Multi-Domain Operation Environment(MDOE). A process is proposed for identifying QoS requirements and establishing in the MDOE using JMT(Joint Mission Thread) reference architecture and solution architecture. Mission analysis identify JCOAs(Joint Critical Operational Activities) and related activities based on JMT & System architecture's OVs, and Information analysis identify QoS attributes using System architecture's SVs. Identifying QoS attributes will be registered at PPS Registry by pre-regulated process, and will be set-up by NetOps. MDOE QoS requirement Process will support efficiently MUM-T and smart defense platform users under the future uncertain battlefield circumstances.

• 국제학술발표논문집
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• The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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• pp.176-181
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• 2011

A role of cost modeler is that of facilitating design process by the systematic application of cost factors so as to maintain sensible and economic relationships between cost, quantity, utility and appearance. These relationships help to achieve the client's requirements within an agreed budget. The purpose of this study is to develop a parametric cost estimating model for the early design stage by using the multi-dimensional system of OLAP (On-line Analytical Processing) based on the case of quantity data related to architectural design features. The parametric cost estimating models have been adopted to support decision making in the early design stage. These models typically use a similar instance or a pattern of historical case. In order to effectively use this type of data model, it is required to set data classification and prediction methods. One of the methods is to find the similar class in line with attribute selection measure in the multi-dimensional data model. Therefore, this research is to analyze the relevance attribute influenced by architectural design features with the subject of case-based quantity data used for the parametric cost estimating model. The relevance attributes can be analyzed by Analytical Characterization. It helps determine what attributes to be included in the OLAP multi-dimension.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권2호
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• pp.97-111
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• 2008

상용 데이타 마이닝 도구에서는 기본적으로 이진 속성에 대한 연관규칙 마이닝만을 지원한다. 그러나, 일반적인 트랜잭션 데이타베이스는 이진 속성 뿐 아니라 정량적 속성을 포함한다. 이에 따라, 본 논문에서는 상용 데이타 마이닝 도구를 사용하여 정량적 연관규칙을 마이닝하는 체계적인 접근법을 제안한다. 이를 위해, 우선 상용 데이타 마이닝 도구를 사용하여 정량적 연관규칙을 찾아내기 위한 전체적인 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 정량적 속성을 이진 속성으로 변환하는 전처리 과정과 마이닝된 이진 연관규칙을 다시 정량적 연관규칙으로 변환하는 후처리 과정으로 구성된다. 다음으로, 전처리 과정을 위한 구간 분할의 개념을 제시하고, 기존의 평균 및 중앙치 기반 양분할 기법과 동일 너비 및 동일 깊이 기반 다분할 기법을 구간 분할의 개념으로 정형적으로 재정의한다. 그런데, 이들 기존 분할 기법은 속성 값의 분포를 고려하지 않은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 표준편차 최소화 기법을 제안한다. 표준편차 최소화 기법은 이웃한 속성 값의 표준편차 변화가 작다면 동일한 구간에 포함시키고, 표준편차 변화가 크다면 다른 구간으로 분할하는 매우 직관적인 분할 기법이다. 또한, 후처리 과정으로는 이진 연관규칙들을 통합하고 이를 다시 정량적 연관규칙으로 변환하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 다양한 실험을 통하여 제안한 프레임워크가 바르게 동작함을 보이고, 표준편차 최소화 기법이 다른 기법에 비하여 우수함을 입증한다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 프레임워크는 일반 사용자가 상용 데이타 마아닝 도구를 사용하여 정량적 연간규칙을 쉽게 마이닝 할 수 있는 매우 실용적인 접근법이라 생각한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.308-316
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• 2004

본 논문에서는 일반적인 상거래에서와는 다른 전자상거래 환경의 특성을 바탕으로 구매자와 판매자의 상거래에서 양자간 최대이익을 제공해 줄 수 있는 중개 에이전트 시스템을 제안하였다. 판매자와 구매자의 상거래를 통하여 얻을 수 있는 최적의 타협안은 어느 한쪽으로 이익이 치우치지 않고 양자간 이익의 합이 최대가 되는 제안으로 정의하였다. 중개 에이전트는 상품의 다중 속성을 고려하여 협상을 수행하며, 구매자와 판매자의 이익은 Multi Attribute Utility Theory(MAUT)를 이용하여 표현하였다. 중개 에이전트를 이용한 협상 과정은 협상에 참여한 구매자와 판매자의 협상 정보를 이용하여 정수계획법으로 모형화 하였다. 중개 에이전트 시스템과의 비교를 위하여 상호이익의 보장이라는 동일한 조건 하에서, 구매자와 판매자에이전트 사이의 상호작용을 이용한 협상 알고리즘의 하나인 trade-off mechanism을 적용하여 협상 시스템을 구현하였다. Trade-off mechanism에 의한 타협안의 경우 최적간을 보장하지 못하는 반면 중개 에이전트 시스템에 의한 타협안은 상대적으로 빠른 시간 내에 양자간 최대 이익을 제공하는 최적의 타협안을 보장해 주었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권10호
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• pp.997-1004
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• 2013

물에 대한 기능 중 레크리에이션 기능은 빼놓을 수 없는 중요한 기능중의 하나이다. 그러나 레크리에이션 편익에 대한 정량적 연구는 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 실험선택법을 적용하여 레크리에이션 편익을 추정하고자 한다. 레크리에이션과 관련된 몇 개의 속성과 가격속성으로 이루어진 여러 개의 대안 중에서 선호하는 한 가지를 응답자로 하여금 선택하게 함으로서 개별 속성에 대한 한계지불의사액(MWTP) 정보를 도출한다. 분석결과 레크리에이션 용수 10,000톤의 추가적인 확보에 대해 각 가구는 연간 3원의 MWTP를 갖는 것으로 추정되었다. 또한 레크리에이션 용수의 수질을 1등급 개선시게 되면 각 가구는 연간 645.5원의 MWTP를 갖는 것으로 분석되었다. 아울러 레크리에이션 시설의 추가적인확보에 대해 각 가구는 연간 1,518.6원의 MWTP를 가졌다. 이와 같은 정량적 정보는 다기능 저류지 조성 여부와 관련된 의사결정에서 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다.

• ETRI Journal
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• 제43권6호
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• pp.1004-1012
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• 2021

The collaboration productively interacting between multi-agents has become an emerging issue in real-world applications. In reinforcement learning, multi-agent environments present challenges beyond tractable issues in single-agent settings. This collaborative environment has the following highly complex attributes: sparse rewards for task completion, limited communications between each other, and only partial observations. In particular, adjustments in an agent's action policy result in a nonstationary environment from the other agent's perspective, which causes high variance in the learned policies and prevents the direct use of reinforcement learning approaches. Unexpected social loafing caused by high dispersion makes it difficult for all agents to succeed in collaborative tasks. Therefore, we address a paradox caused by the social loafing to significantly reduce total returns after a certain timestep of multi-agent reinforcement learning. We further demonstrate that the collaborative paradox in multi-agent environments can be avoided by our proposed effective early stop method leveraging a metric for social loafing.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.63-68
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• 2022

Given the competition between different tourist destinations to attract domestic and international tourists it is absolutely vital to examine their website efficacy on specific attributes. This study employs one of the recently developed multi-criteria decision-making method the Best-Worst Method to assess the state government official tourism website across four Indian states known for their tourism potential- Himachal Pradesh, Uttrakhand, Uttar Pradesh and Rajasthan on specific attributes provided by the widely acknowledged WebQual instrument. Information Fit-to-Task and Trust emerged as the most important criterion. Relative advantage and Innovation the least important. The results of the study are easily interpretable and visual. They offer both an individual and comparative analysis of the perceived website efficacy on specific attributes to facilitate tourism stakeholders and website administrators to strategize and make their digital presence effective and competitive.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.225-234
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• 2015

본 연구는 캠핑장 선택속성의 의사결정 융복합 프레임워크 구축을 위해 의사결정의 세부단계를 알아보기 위해 수행되었다. 첫째, 캠핑참여동기 및 캠핑장 선택속성을 파악하기 위하여 요인분석이 수행되었고, 둘째, 캠핑참여동기 유형에 따른 캠핑장 선택속성에 미치는 영향관계 분석, 셋째, 캠핑장 선택속성이 만족과 행동의도에 어떠한 영향관계를 미치는지를 검정하기 위해 회귀분석이 수행되었다. 캠핑참여동기로 5개 요인이 도출, 캠핑장 선택속성은 4개 요인이 도출되었으며, 이 캠핑참여동기의 유형에 따라 캠핑장 선택속성에 미치는 영향력이 다르다는 것을 알게 되었다, 그리고 마지막으로 캠핑장 선택속성은 캠핑객의 만족 및 행동의도에 영향을 미친다는 것을 알게 되었다. 이와 같은 결과는 캠핑장 운영자들은 세분화된 캠핑참여동기를 바탕으로 운영하고 있는 캠핑장이 반드시 갖추어야할 속성들에 대해 알게 해 주었고, 실제 캠핑객의 만족 및 행동의도에 미치는 선택 속성들을 파악함으로써 캠핑 사이트 개발자들의 개발계획 수립을 위한 가이드라인을 제시해 준다.

• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.127-135
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• 2008

교통망에서 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로탐색(Optimum Shortest Path)의 기준은 통행시간, 통행비용, 통행요금, 통행거리 등 복수의 기준에서 단일기준(Single Attribute Objective)을 선정하여 선정된 기준에 대하여 최소화되는 경로를 탐색하는 것을 의미하며 최적경로 탐색기법으로 탐색이 가능하다. 다목적 경로탐색(Multi-Objective Shortest Paths)에서는 이들 복수의 기준 (Multi-Objective)을 고려하여 경로를 탐색한다. 최근까지 다목적경로탐색에 대한 연구는 대부분 단일의 교통수단만으로 구성된 교통망에 대한 가정을 기반으로 이루어졌으며, 다수의 교통수단이 혼재된 교통망(Multi-Modal Transportation Network)에서 다목적경로탐색에 대한 연구는 환승에 대한 문제를 최적해법 차원에서 고려하지 않았으며, 교통정보 분야에서 일반적으로 적용되는 동적계획법(Dynamic Programming)에 기반한 알고리즘에 대한 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 검토되지 않았다. 본 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 최적 해를 도출하기 위한 동적계획법 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 Skriver & Andersen (2000)이 제시한 2기준 노드표지갱신 알고리즘을 기반으로 네트워크의 확장없이 수단 간의 환승이 반영되도록 2기준 이상의 다기준 링크표지갱신 알고리즘으로 개발하는 방안으로 확대한다. 본 연구는 다기준 링크표지가 다수단 교통망에 적용했다는 점 이외에, 출발지에서 모든 링크까지 비지배경로를 탐색하는 과정이 효율적으로 이루어지도록 출발지에서 개별 링크까지의 비지배경로/트리(Path/Tree) 집합을 표지처럼 활용하였다. 다수단교통망에서 다목적경로탐색문제에 적합한 도시부의 대중교통망에 한정하여 경로탐색속성을 환승과 링크주행속성으로 구분하였다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 계산과정을 소규모 복합대중교통망을 통해 검증하였다.