• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5849-5855
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• 2011

애플리케이션 소프트웨어 개발 환경이 빠르게 변함에 따라 사용자 인터페이스 설계의 중요성이 증가하고 있다. 일반적으로 대부분의 설계자들은 설계 인터페이스에서 상호 의존성 있는 객체들을 정의하기 위해 개인 각자의 주관적인 방법으로 그룹화한다. 그러나 특정한 규칙이 배제된 체 설계된 인터페이스는 이러한 시스템을 사용하는 사용자들에게 업무의 비효율성과 복잡성만 증가시킬 뿐이다. 그러므로, 본 논문에서는 인터페이스 프로토타입을 정형화 함으로써 어떠한 GUI 환경에서도 유연한 개발을 할 수 있도록 객체지향 설계 모델을 제안한다. 사용자 인터페이스의 가시적 응집도는 사용자 인터페이스 내용들과 연관된 연구를 해왔던 새로운 범주영역이며, 기본적 소프트웨어 공학 개념을 사용하는 것을 정의한 것으로서 인터페이스의 응집 원리에 기반한다. 가시적 응집도는 프로그래밍 단위로 나타나는 비즈니스 이벤트의 응집도 뿐 아니라 각 단위 객체가 정렬되고 그룹화되는 방법에 대한 결과를 내포한다. 따라서 인터페이스는 비즈니스 이벤트들이 상호 연관성으로 그룹화 된다면 이해하기 쉽고 사용하기가 더욱 용이해질 것이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제36권8호
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• pp.665-671
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• 2012

이적작업은 자동화 컨테이너 터미널에서 하역작업의 생산성을 높이는 운영 전략으로 연구되고 있다. 이는 장치장 블록 내 컨테이너들의 재배치 작업을 의미한다. 이적작업의 크레인 작업할당 문제는 작업가능시간에 대한 제약을 고려하여 이적작업의 효과를 최대화하기 위해 가능한 이적작업 중에서 효율적인 이적작업을 선정하고 이들의 작업순서를 정하는 것이다. 본 연구는 혼합정수계획법을 활용하여 장치장 크레인의 작업할당 문제에 대한 최적화 수리모형을 개발하고 이의 예를 제시하였다. 그러나 수리모형은 계산시간이 많이 소요되어 현장에서 사용되기 어렵다. 따라서 현실 적용을 위해 대표적인 5개의 작업할당 규칙을 비교 평가하였다. 수치실험에서 maximum weight ratio(MR) 규칙이 전반적으로 뛰어난 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권2호
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• pp.415-422
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• 2004

산업분야에서 자동화 시스템은 제품의 설계, 생산 공정의 제어, 장애 처리, 품질검사 등과 관련된 처리 과정을 자동으로 수행할 수 있도록 하여 생산성을 향상시킨다. 이러한 자동화 시스템에서 감시 및 제어에 대한 처리 과정을 기술하는 언어를 흐름 제어 언어라 한다. 현재 사용되고 있는 흐름 제어 언어는 문자 기반의 IL, ST와 그래픽 기반의 FBD, SFC, LD가 있다. 일반적으로 감시 제어 시스템에서 사용되는 소프트웨어는 사용할 수 있는 흐름 제어 언어를 2종류 이하로 제한하고 있고, 동일한 시스템 환경에서는 언어의 혼용을 통한 통합 시뮬레이션이 불가능하다. 본 논문에서는 흐름 제어 언어의 특성을 분석하고 기존 시스템 환경에서 언어 작성 및 처리 과정에 대하여 분석하고, 언어의 통합 처리를 위하여 고급언어 형태의 ST를 확장한 EST 언어를 제안하였다. 이러한 연구를 기초로 그래픽 언어인 FBD, LD, SFC를 통합 처리하여 EST로 변환하는 그래픽 언어 편집기와 EST를 저급언어인 교로 변환하는 EST-IL변환기를 구현하였다. 이러한 편집기 및 변환기를 통한 교 기반의 시스템 구현 및 실험 결과는 흐름 제어 언어의 통합 처리 방안을 제시한 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.17-27
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• 2010

주요 IT 벤더들은 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용하여 설치과정 생략, 운용비용 절감, 서비스품질 등에 중점을 두어 대규모 콘텐츠 서비스를 제공하고 있다. 반면에, 대규모 콘텐츠 데이터의 가공, 분석을 수행하는 데이터 처리 프로세스는 처리 시간의 단축을 위한 방법론이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 클라우드 환경에서 대규모 콘텐츠를 위한 효율적인 자원처리 기법(Efficient_Cloud_Processing_Scheme : ECPS)을 제안한다. 제안한 기법은 리소스 확장 방안을 CPU 및 스토리지 등의 인프라스트럭처 단계에서 설계한다. 대규모 콘텐츠에 대한 자원 할당 방안을 Hadoop 플랫폼 기반의 MapReduce 프로그래밍 기법과 데이터마이닝 분야에서 숨겨진 패턴을 탐지하는데 사용되는 연관규칙을 이용하여 제시한다. 기존 설정값으로 자원을 할당하여 비교하여 ECPS기법을 적용한 결과, 제안 기법이 20% 이상의 성능 및 속도가 향상되었음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.123-139
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• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.122-131
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• 1992

본 연구에서는 동력전달용 치차설계 전문가 시스템을 구축하기 위한 일단의 연구로서 먼저 동력전달용 치차의 치차파손의 원인과 대책의 진단을 위한 전문가 시스 템을 개발하였으며, 본 논문에서는 치차의 강도를 기준으로 삼아 원통치차를 설계할 수 있는 강도 기준 치차설계 전문가 시스템을 개발한다. 즉, 전문가 시스템은 치차 설계에 필요한 지식을 체계적으로 지식 베이스에 구축하며, 이를 이용하여 새로운 설 계안을 도출해 낼수 있는 추론엔진을 구성하고, 설계광정중에 변화하는 설계의 중간결 과 등을 저장하기 위한 임시작업영역을 기본요소로 구축한다. 또한 과거의 설계예를 데이터 베이스로 구축하여 설계시에 참조 할 수 있도록 하며, 새로운 치차의 설계뿐아 니라 설계되어 있는 치차의 강도평가도 할 수 있도록 한다. 전문가 시스템에 사용자 인터페이스, 설명기능, 지식획득기능 등을 추가함으로써 치차분야에 초심자라 할지라 도 개발된 전문가 시스템과의 문답식 대화를 통하여 손쉽게 치차를 설계할 수 있도록 한다.전문가 시스템을 기술하는 프로그램 언어는 PROLOG를 사용하여 퍼스널컴퓨 상 에서 구동될 수 있도록 하며, 강도평가시 많은 수치계산이 필요한 부분은 FORTRAN언어 를 사용하여 기술한 후 PROLOG와 연결(interface)함으로써 전체 전문가 시스템을 구축 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1451-1458
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• 2013

이 논문은 콤비나토리얼 문제인 조합(combination)과 순열(permutation), r-순열(r-permutation) 규칙에 의거하여 전수데이터를 생성하는 빠른 프로그램과 알고리즘을 다룬다. 이들 프로그램은 전수데이터 검사나 시뮬레이션의 입력값 선정과 같은 응용에서 사용된다. 본 연구에서는 조합, 순열, r-순열 문제의 규칙을 만족하는 프로그램들을 수집하여 부문별로 가장 빠른 프로그램을 선정하고 추가연구를 통하여 수집된 프로그램보다 수행시간을 단축한 프로그램을 완성하였다. 본 연구를 위해서 다음과 같은 선행조사가 이루어졌다. 첫째 인터넷에 공지된 백 개 이상의 프로그램을 수집하고 완성하였다. 둘째, 확보된 프로그램을 구동하여 수행시간을 측정하였고, 그 결과 가장 빠르게 수행하는 프로그램을 부분별로 발췌하였다. 셋째, 선별된 가장 빠른 프로그램에 대해서 알고리즘을 설명하고 의사코드로 정리하였다. 본 논문에서는 이러한 기초작업을 토대로 수행시간이 단축된 프로그램을 완성할 수 있었다. 첫째로 조합 문제에서는 재귀형식에서 비재귀형식으로 변형시켰고, 둘째로 r-순열 문제에서는 조합 프로그램과 순열 프로그램을 결합하는 방법으로 수행시간을 단축하였다. 분석결과에 따르면 전자와 후자는 수집한 가장 빠른 프로그램에 비해서 수행속도를 각각 22%에서 34%, 및 62%에서 226%의 범위로 개선하였다. 본 논문에서 제공한 의사코드를 바탕으로 응용에 쉽게 적용시킬 수 있으며, 전수조사 방법에 소요되는 수행시간을 예측하여 전수조사의 타당성 여부를 결정할 수 있다. 또한, 제공한 코드를 바탕으로 최소의 시간으로 전수데이터를 생성할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.219-226
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• 2010

최근 대부분의 주차관리 시스템들은 고객들에게 다양한 서비스를 제공하고 있지만, 그 서비스들의 대부분은 주차 공간의 확장 및 자동 주차 관제시스템 등 극히 제한적이다. 고객들에게 주차 관리 서비스의 질을 한 층 더 높이고 다양화하기 위해서는 고객이 그 시스템에 대해서 어느 정도 만족하는지를 고려하는 것은 필수적이라 할 수 있다. 같은 조건하에서도 고객들마다 만족도는 다를 뿐만 아니라 애매한 언어로 표현될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 고객들이 어느 정도로 주차 관리시스템에 대해서만족하는지를퍼지변수로정량화하는방법과주차관리시스템의제반문제점들에대해서 효율적인 결정을 내릴 수 있는 퍼지 추론 시스템 구조를 제안한다. 이러한 구조 하에서 퍼지논리를 이용한 추론엔진은 퍼지 지식베이스의 규칙과 상황 데이터를 비교 하고, 중간 결과를 얻어 통합하고, 역퍼지화 과정을 거쳐 최종 결과 값을 MATLAB 프로그램을 이용하여 얻어낸다. 본 연구에서 제안한 퍼지 추론 시스템 구조는 사람의 감정과 같이 애매하게 표현될 수 있는 경우에 고객의 만족도를 효율적으로 분석할 수 있다. 이 구조는 주차장 고객만족도 뿐만 아니라 도메인이 다른 다양한 서비스 분야 등의 고객만족도를 분석하고 개선하기 위한 방법에도 효율적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.