• 산업경영시스템학회지
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• 제45권4호
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• pp.42-52
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• 2022

North Korea continues to upgrade and display its long-range rocket launchers to emphasize its military strength. Recently Republic of Korea kicked off the development of anti-artillery interception system similar to Israel's "Iron Dome", designed to protect against North Korea's arsenal of long-range rockets. The system may not work smoothly without the function assigning interceptors to incoming various-caliber artillery rockets. We view the assignment task as a dynamic weapon target assignment (DWTA) problem. DWTA is a multistage decision process in which decision in a stage affects decision processes and its results in the subsequent stages. We represent the DWTA problem as a Markov decision process (MDP). Distance from Seoul to North Korea's multiple rocket launchers positioned near the border, limits the processing time of the model solver within only a few second. It is impossible to compute the exact optimal solution within the allowed time interval due to the curse of dimensionality inherently in MDP model of practical DWTA problem. We apply two reinforcement-based algorithms to get the approximate solution of the MDP model within the time limit. To check the quality of the approximate solution, we adopt Shoot-Shoot-Look(SSL) policy as a baseline. Simulation results showed that both algorithms provide better solution than the solution from the baseline strategy.

• 통상정보연구
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• 제15권1호
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• pp.227-256
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• 2013

다국적기업의 자회사에 대한 기존 분류법은 두 가지 측면에서 한계점을 가지고 있다. 첫째, 많은 연구가 이분법적 차원에서 자회사의 유형을 분류하였지만 이분법적 분류체계로는 다국적기업 내에 존재하는 다양한 자회사의 유형을 분류하기 어렵다. 다차원적 분류법이 존재하지 않고서는 자회사의 유형을 완전히 파악하는데 한계가 있기 때문이다. 둘째, 다국적기업의 자회사는 가치사슬측면에서 각각 상이한 활동을 수행하기 때문에 하나의 가치활동을 기준으로 자회사로 규정하기 어렵다. 결과적으로 자회사 유형에 대한 연구는 아직도 진행 중이며 명료하게 분류하기가 어려운 연구주제이다. 이러한 관점에서 본 연구는 해외자회사에 관한 기존의 분류모형에서 발견되는 한계를 극복하기 위해, 다차원적 기준을 고려한 분류모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 본 연구는 해외자회사를 분류하기 위한 기준으로 (1) 요구되는 가치활동의 수 (2) 자회사의 자체조달능력과 자율성 (3) 글로벌 지향성이라는 세 가지 기준을 도입하여 8가지 유형의 자회사를 분류하였다. 그리고 이들 8가지 유형의 해외 자회사에 적합한 한국기업의 사례를 분석함으로써 본 분류유형의 타당성에 대해 논의하였다.

• 벤처창업연구
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• 제6권4호
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• pp.75-94
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• 2011

이 연구는 기존연구를 토대로 인지욕구, 독특성욕구개념이 중소기업제품의 구매의도에 어떻게 작동하는지를 알아보고 또한 자기조절이 어떤 역할을 하는지를 조사하였다. 기존연구에 의하면 일반적으로 중소기업제품을 구매하지 않으려하는 가장 큰 이유는 품질측면에서의 문제점과 유통측면에서의 문제점으로 요약할 수 있다. 만약 이러한 문제점들이 어느 정도 해결되었을 때 중소기업제품에 대한 구매의도에서 개인적 특성변수들의 영향이 어떻게 변화하는지를 알아보았다. 또한, 개인적 특성변수들 특히 심리적인 변수들을 이용하여 어떤 중소기업제품군을 구매할 것인가, 가격대비 품질과 어떤 관련성이 존재할 것인가 하는 문제에 대해 분석하여 보았다. 기존의 연구에서는 인지욕구와 독특성욕구를 사용하여 분석하였으나 대부분은 단일차원을 가정하였다. 이 연구에서는 인지욕구와 독특성욕구의 단일차원측면이 아닌 다차원으로 가정하고 이들 차원들이 서로 상이하게 작동하는 것을 보여주었다. 특히 품질과 유통측면에서의 개선 후에 소비자들의 선택에는 인지욕구와 독특성욕구의 하위차원뿐만 아니라 자기조절 초점의 차원인 촉진초점과 방어초점 모두 긍정적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 품질과 유통측면에서의 개선이 중소기업제품을 구매하는데 있어서의 일정수준 이상의 기대치를 만족시켜주는 것으로 해석할 수 있다. 개인적 특성변수들의 군집분석 결과는 기존의 연구들에서 보여주지 못하였던, 인지욕구, 독특성욕구, 자기조절의 하위차원들이 중소기업제품군의 구매의도에 관련되어 있는지를 보여주었고, 가격대비 품질을 강조하면 할수록 중소기업제품군에 대한 구매의도는 줄어드는 것을 보여주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.83-89
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• 2023

RF-fingerprint를 이용한 클러스터링 기술은 전송 파형에 포함된 송수신기의 특성(signature)을 추출하고 이들에게 임의의 레이블을 자동으로 할당함으로써, 추후 지도 학습기반에 무선단말기 분류기의 개발을 용이하게 해준다. 동종 무선 단말기 분류를 위한 RF-fingerprint 특징 추출 알고리즘의 출력은 512개 또는 1024개 이상의 고차원 특징이다. 이러한 고차원의 특징을 분류기에는 효과적일 수 있으나 클러스터링 알고리즘의 입력으로는 부적절하다. 이에 본 논문은 다차원의 RF-fingerprinting 특징을 무선단말기의 fingerprinting 특징을 유지하면서 차원을 효과적으로 줄일 수 있는 차원 축소 알고리즘을 제안하고, 축소된 차원을 효과적으로 클러스터링할 수 있는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 RF-fingerprinting 클러스터링 알고리즘은 다차원 RF-fingerprinting 특징을 KL Divergence 기반에 t-SNE를 이용하여 차원을 축소하고 DPC(Density Peaks Clustering)를 이용하여 클러스터링 수행한다. 무선단말기 클러스터링 알고리즘의 성능 분석은 모토롤라XiR 10대와 윈어텍 N-Series 10대에서 수집한 3000개의 데이터셋을 이용한다. RF-fingerprintining기반 클러스터링 알고리즘의 성능 분석 결과 20개의 클러스터가 형성되었고, Homogeneity, Completeness, V-measure 모두 99.4%의 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권2호
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• pp.31-54
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• 2007

첨단산업의 기업들은 환경의 변화에 효과적으로 대응하는 것을 기업 성패에 중요한 요인으로 여기고 있다. 하지만 첨단산업의 환경 동태성이 공급체인 구성원 간 관계 결속에 미치는 영향에 관한 연구가 부족하여, 환경 변화에 효과적인 대응을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 첨단산업에서 환경 동태성이 공급체인의 결속에 영향을 미치는 메커니즘에 대해 규명하고 있다. 좀 더 구체적으로 말하면, 첫째, 첨단산업의 고객, 경쟁, 기술 동태성이 공급체인의 결속에 어떠한 영향을 미치는지, 둘째, 공급체인의 유연성과 의존성이 이러한 영향에 어떠한 조절효과를 가지는 지 실증하고 있다. 구조방정식 모형에 의한 가설검정 결과 첨단산업의 고객 동태성은 공급체인의 결속을 약화시켰지만 경쟁 동태성은 강화시키는 역할을 하였다. 한편 유연성과 의존성은 고객과 경쟁 동태성에 유의적인 조절 효과를 가졌다.