21세기로 진입하면서, 기업에게 가장 중요한 화두는 변화와 혁신이다. 이를 실현하기 위해서는 가장 적절한 인재 선발이 중요하다. 이와같은 인재선발에 대한 중요성은 기업의 담당자뿐만 아니라 학계 또한 관심을 가지고 있다. 그러나 적절한 경험과 지식을 보유한 인재를 선발하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 본 연구 인재 선발을 지원하는 시스템 구축에 그 목적이 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 전략적 시뮬레이션 게임이며 구직자들을 게임 참여를 통해 몇 번의 구직기회를 획득할 수 있을 것이다. 본 시스템은 또한 기업 차원에서 적절한 인재를 선발하고 인재 관리를 지원하고 또 다른 몇몇의 비즈니스 기회를 제공할 것이다. 결론적으로 전략적 시뮬레이션 기반의 본 시스템은 인재관리를 지원하고 취업시장을 활성화 시킬 수 있을 뿐만 아니라 기업의 정보와 지식 또한 교환하게 하는 시스템이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2319-2337
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2019
In this paper, we study the distributed cooperative caching for Internet content providers in a small cell of heterogeneous network (HetNet). A general framework based on bankruptcy game model is put forth for finding the optimal caching policy. In this framework, the small cell and different content providers are modeled as bankrupt company and players, respectively. By introducing strategic decisions into the bankruptcy game, we propose a caching value assessment algorithm based on analytic hierarchy process in the framework of bankruptcy game theory to optimize the caching strategy and increase cache hit ratio. Our analysis shows that resource utilization can be improved through cooperative sharing while considering content providers' satisfaction. When the cache value is measured by multiple factors, not just popularity, the cache hit rate for user access is also increased. Simulation results show that our approach can improve the cache hit rate while ensuring the fairness of the distribution.
본 연구는 불확실한 경영환경하에서 전략목표에 영향을 미치는 환경요인을 확인하고, 이를 다시 전략계획 시뮬레이션 모형에 체계적으로 반영하기 위한 새로운 전략계획 시뮬레이션 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 전략계획 시뮬레이션 모형은 (1) 환경요인 분석을 위하여 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map)를 적용하고, (2) 경쟁관계를 체계적으로 반영하기 위하여 미분게임(Differential Game) 모형을 이용한다. 퍼지인식도는 특정 의사결정 문제에 있어서 관련된 여러 개념간의 인과관계를 해석하고 그를 통하여 해당 문제전체에 관한 효과적인 의사결정을 지원하는 소위 구조적 모형화(Structural Modeling)도구의 한 방법이다. 한편, 본 연구에서는 미분게임을 이용하여, 퍼지인식도에 의하여 확인된 환경요인을 변수로 감안하고, 아울러 경쟁관계를 수식화 하므로써 보다 체계적인 시뮬레이션이 가능하다. 제안된 전략계획 수립 시뮬레이션 모형을 동태적 광고모형(dynamic advertising model)에 적용하므로써 보다 효과적인 경영전략계획 수립이 가능함을 보였다.
정보통신기술의 발달로 빅데이터 분석을 통해 사람들 일상의 기록과 잠재적 요구까지 통찰할 수 있게 되었으며, 우리의 일상 속에서 방대한 정보를 실시간으로 도출하고 있다. 여러 산업이나 기업에서 이미 빅데이터와 결합시켜 비즈니스 등 다양한 분야에 활용하고 있지만 게임 산업에서의 빅데이터 활용은 아직까지 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝을 기법을 적용하여 전략시뮬레이션 게임 데이터를 분석하였다. 전략시뮬레이션 게임 데이터를 Decision Tree, Random Forest, Multi-class SVM, Linear Regression 분석 기법을 적용하여 게임 유저의 게임수준에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 게임수준을 예측하는데 있어 가장 우수한 성능을 보인 기법과 변수들을 도출하여 게임 디자인과 사용성을 증대시키기 위한 제안을 하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4177-4190
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2015
Current research on Internet of Things (IoT) has primarily addressed the means to enhancing smart resource allocation, automatic network operation, and secure service provisioning. In particular, providing satisfactory security service in IoT systems is indispensable to its mission critical applications. However, limited resources prevent full security coverage at all times. Therefore, these limited resources must be deployed intelligently by considering differences in priorities of targets that require security coverage. In this study, we have developed a new application of Cognitive Radio (CR) technology for IoT systems and provide an appropriate security solution that will enable IoT to be more affordable and applicable than it is currently. To resolve the security-related resource allocation problem, game theory is a suitable and effective tool. Based on the Blotto game model, we propose a new strategic power allocation scheme to ensure secure CR communications. A simulation shows that our proposed scheme can effectively respond to current system conditions and perform more effectively than other existing schemes in dynamically changeable IoT environments.
Anderson, Christopher M.;Luo, Meifeng;Chang, Young-Tae;Lee, Tae-Woo;Grigalunas, Thomas A.
한국항만경제학회:학술대회논문집
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한국항만경제학회 2006년도 국제학술대회
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pp.1-12
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2006
As national economies globalize, demand for intercontinental container shipping services is growing rapidly, providing a potential economic boon for the countries and communities that provide port services. On the promise of profits, many governments are investing heavily in port infrastructure, leading to a possible glut in port capacity, driving down prices for port services and eliminating profits as ports compete for business. Further, existing ports are making strategic investments to protect their market share, increasing the chance new ports will be overcapitalized and unprofitable. Governments and port researchers need a tool for understanding how local competition in their region will affect demand for port services at their location, and thus better assess the profitability of a prospective port. We propose to develop such a tool by extending our existing simulation model of global container traffic to incorporate demand-side shipper preferences and supply-side strategic responses by incumbent ports to changes in the global port network, including building new ports, scaling up existing ports, and unexpected port closures. We will estimate shipper preferences over routes, port attributes and port services based on US and international shipping data, and redesign the simulation model to maximize the shipper's revealed preference functions rather than simply minimize costs. As demand shifts, competing ports will adjust their pricing (short term) and infrastructure (long term) to remain competitive or defend market share, a reaction we will capture with a game theoretic model of local monopoly that will predict changes in port characteristics. The model's hypotheses will be tested in a controlled laboratory experiment tailored to local port competition in Asia, which will also serve to demonstrate the subtle game theoretic concepts of imperfect competition to a policy and industry audience. We will apply the simulation model to analyze changes in global container traffic in three scenarios: addition of a new large port in the US, extended closure of an existing large port in the US, and cooperative and competitive port infrastructure development among Korean partner countries in Asia.
Market price and curtailment amounts of the Demand Resource Market(DRM) are determined by competition between electricity consumers. An important aspect of the DRM involves the assessment of strategic behavior of participants for maximizing their profits. This paper presents economic equilibrium models for simulating imperfect competition among electricity consumers in the DRM and analyzes the models at Nash Equilibrium of Game Theory. The proposed demand functions and supply functions of DRM are based on the Demand Resource Market Rules in Korean electricity market. Simulation results show that the models are adequate for obtaining Nash Equilibrium of consumers' competitive curtailment.
Due to the rapid developments in information and computer technology, the warfare paradigm is being transformed into information-centric and knowledge-based warfare. This atmosphere may have significant impact on the ROK armed forces' Force Improvement Plans (FIP) which is documented in 'Defense White Paper 2004'. We focus here on the relationship of information-centric force and deterrence of invasion. Particularly, we are interested in understanding the level of information superiority that might be required to deter the invasion. In order to solve this problem, we employed two-sided, zero-sum strategic game to simulate the outcome with six hypothetical cases devised by varying the level of information superiority.
4차 산업혁명의 기술 등장 이후 대규모 데이터 시대에서 새로운 가치 창출을 위한 데이터 정보 분석은 다양한 분야에서 시도되고 있다. 대용량 데이터를 빠르게 처리하는데 있어서 분산 데이터 처리는 이미 필수적이다. 하지만 아직 국방 분야에서 운용하고 있는 시뮬레이션들은 쌓여 있는 비정형 데이터를 활용할 수 있는 시스템이 미비하다. 이에 본 연구에서는 훈련간 발생하는 문제에 대응하기 위한 지휘결심에 가시화된 데이터를 제공하기 위해서 대대급 규모의 시뮬레이션 모델에 적용 가능한 분산 처리 플랫폼을 제안한다. 전략게임 데이터 50만개를 분석하는 과정으로, 데이터가 가지고 있는 여러 요인들 중 승리요인에 영향을 미치는 요소들을 분석할 수 있게 구현하였다. 결과적으로 상위 10%에 있는 팀들의 데이터를 분석하는 과정에서의 분산처리 사용한 결과를 측정 및 비교 하였다.
This paper addresses the bidding strategies of a pumped-storage hydro plant in an electricity market. Competitive bidding of pumping and generating of a pumped-storage plant is formulated in a game theoretic problem in accordance with the three different ownership of scheduling; Market Operator(MO), generating company(Genco), and combined type of MO and Genco. Optimal conditions for Nash Equilibrium are derived in the form of market prices during the scheduling periods. Simulation results show the different ownership models produce different schedules of pumping and generating, which correspond to the objective of the scheduling owner of a pumped-storage hydro plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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