• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.81-96
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• 2016

최근 인터넷의 보편화와 정보통신 기술의 발달로 인해 인터넷을 통한 정보검색이 일상화 됨에 따라 주식에 관한 정보 역시 검색엔진, 소셜네트워크서비스, 인터넷 커뮤니티 등을 통해 획득하는 경우가 잦아졌다. 특정 단어에 대한 키워드 검색량은 사용자의 관심도를 반영하기 때문에 다양한 연구에서 개별 기업에 대한 인터넷 검색량은 투자자의 관심도에 대한 척도로서의 사용가능성을 각광받았다. 특정 주식에 대한 투자자의 관심이 증가할 때 일시적으로 주가가 상승하였다가 회복하는 반전현상은 여러 연구를 통해 검증되어 왔지만 그 동안 투자자의 관심도는 주로 주식거래량, 광고 비용 등을 사용해 간접적으로 측정되었다. 본 연구에서는 국내 코스닥 시장에 상장된 기업에 대한 인터넷 검색량을 투자자의 관심의 척도로 사용하여 투자자의 관심에 근거한 주가변동성의 변화를 전체 시장 측면과 산업별 측면에서 관찰한다. 또한 투자자 관심이 야기한 가격압박에 의한 주가 반전현상의 존재를 코스닥 시장에서 검증하고 산업 간의 반전정도의 차이를 비교한다. 실증분석 결과 비정상적인 인터넷 검색량 증가는 주가변동성의 유의적인 증가를 가져왔고 이러한 현상은 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 특히 강하게 나타났다. 비정상적인 인터넷 검색량의 증가 이후 2주 간 주가변동성이 증가하였고 3~4주 후에는 오히려 변동성이 감소하는 것을 확인하였다. 이러한 주가 반전현상 역시 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 보다 극단적으로 발생하는 것으로 나타난다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권10호
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• pp.383-392
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• 2014

코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.1-22
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• 2023

ESG 등급과 신용등급을 혼합한 기존 연구가 희소하였는데, 본 연구는 메타프론티어 분석을 통해 ESG 등급, 신용등급 그리고 ESG 등급과 신용등급을 동시에 고려한 혼합등급에 있어 우량 그룹과 비우량 그룹 간의 효율성을 비교하였다. 메타프론티어 분석을 이용하여 한국내 상장 제조업체 143개 회사에 대해 KCGS가 그 회사들에게 부여한 ESG 등급과 한국의 3대 신용평가회사가 부여한 신용등급을 기준으로 우량 그룹과 비우량 그룹 간의 효율성을 비교하였다. 본 연구의 결과로서, 첫째, 우량 혼합등급 그룹의 메타효율성은 가변수익규모(VRS) 가정 하에서 비우량 혼합등급 그룹에 비해 통계적으로 효율적이었다. 둘째, 우량 ESG 등급 그룹은 비우량 ESG 등급 그룹에 비해 상대적으로 규모비효율 비중이 더 높았다. 셋째, 규모의 경제 측면에서 우량 신용등급 그룹은 비우량 신용등급 그룹에 비해 규모수익체감(DRS) 비중이 더 높았다. 이 연구는 지속가능경영에 관심을 가지고 있는 기업들이 ESG 경영을 하는 데 도움을 줄 것이다.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.47-61
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• 2007

기업 운영에서 SCM (Supply Chain Management)의 중요성이 인식되면서 공급, 생산, 분배 등의 기능들을 통합적으로 관리하는 새로운 접근법의 필요성이 커지고 있다. 이 접근법은 여러 다른 기능들의 의사결정 문제를 하나의 통합된 최적화 모델로 분석하는 방법이다. 특히 공급사슬의 통합적인 운영을 위해서는 이전의 확정적 방법론 보다는 보다 구매자와 공급자의 관계를 유연하게 통합해 줄 수 있는 방법론이 필요하다. SCM은 대규모 문제이고 또한 다양한 내외 요인에 의해 기존의 설정된 계획 내용이나 상황이 항시 동적으로 변경될 수 있기에, 이들 정보를 통합 계획에 반영될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 SCM의 핵심이 되는 생산계획과 분배계획 문제들을 효율적으로 통합할 수 있는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 제시하고, 유전 알고리즘을 기반으로 동적 SCM을 위한 멀티 에이전트 시스템을 구현한다. 한편 통합계획 문제에서 유전 알고리즘을 통해 100%에 근접하는 최적해를 구하였고, 통합계획으로 얻은 결과와 통합 계획을 하지 않은 경우의 결과 값에서 큰 차이를 확인 할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.91-103
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• 2008

자동화 제조 시스템에 시뮬레이션 기법을 사용하기 인해서는 자재취급 시스템의 성과를 동적으로 측정해야만 한다. 다중 에이전트 기술은 제조시스템을 지능화 시키고, 분산처리 된 시뮬레이터 개발에 적합하다. 다중 에이전트 시스템은 하나의 조정 에이전트와 다수의 응용 에이전트들로 구성된다. AGVS 시뮬레이터에 있어 이슈는 운반차량의 대수 결정, 양단방향 흐름에서의 이동경로 결정등과 같은 set-up문제와 운영문제로 구분 지을 수 있다. 본 논문에서는 다중 에이전트 기술을 사용하고, 실시간 교착상태 해법 알고리즘이 포함된 시뮬레이터를 소개한다. 시뮬레이터는 잘 알려진 프로이드(Floyd) 알고리즘을 사용하여 AGVS의 최단 이동경로를 구성된다. 움직이고 있는 차량 에이전트는 조정 에이전트에 의해 실시간 제어로 작동되고, AGV는 경로확인 알고리즘을 사용하여 충돌과 교착상태를 피한다. AGV의 위치는 수평시간 계획법에 근거하여 동적으로 재계산된다. 충돌해소 알고리즘은 어떠한 배치 형태에서라도, 그리고 큰 규모의 문제에서도 AGVS의 운영 중의 주행문제 해결을 보장한다. 시뮬레이터는 AGV들의 AGVS 칸트차트를 통하여 작동정보를 받고, 표현한다. 제안된 알고리즘의 성과와 다중 에이전트 기술을 사용하여 개발한 시뮬레이터는 실험을 통하여 검증된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권4호
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• pp.584-588
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• 2019

디젤엔진 시스템은 미세먼지 배출의 엄격해진 저감/제어 기준을 충족하기 위해서 산화촉매는 매우 중요한 기술 중에 하나이다. 본 연구에서는 효율적인 soot산화의 촉매로 Ag 나노입자가 loading된 $La_{0.6}Sr_{0.4}Co_{0.2}Fe_{0.8}O_3$ 섬유상 web 촉매를 제시하였다. 제조된 촉매는 FE-SEM, EDS mapping, XRD, XPS 분석을 통해 특성을 평가하였다. Soot 산화성능측정결과 Ag의 효율적인 촉매특성과 증가된 soot입자와 표면의 접촉면적으로 인하여 50% 산화온도 평가($T_{50}=490^{\circ}C$)에서 자연적인 산화보다 $151^{\circ}C$ 가속화된 것을 확인하였다. 따라서 Ag가 loading된 촉매와 3차원적인 web 구조는 soot 산화에 효율적인 촉매후보군으로 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권2호
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• pp.213-222
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• 2017

최근 IoT 기술의 확산으로 인해 산업 무선 센서 네트워크 분야에서도 IoT 기술이 적용되고 있다. 특히 스마트 팩토리는 유연한 공정 변화 및 맞춤형 제조를 위해 제조 설비에 무선 통신 및 네트워크 기술을 적용하는 것으로 무선 노드의 이동과 빈번한 네트워크 변동에도 적응적으로 네트워킹을 지원하는 것이 중요하다. 대표적인 산업 무선 센서 네트워크 기술인 IEEE 802.15.4e는 TSCH와 DSME의 2가지 MAC 모드를 사용하고 있으며, 그 중 DSME는 네트워크 변동에 강한 저 지연 실시간 전송을 위한 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 DSME에 기반한 분산 스케줄링 기법을 제안한 것으로 이동성이 높은 산업 무선 센서 네트워크에서 트래픽에 적응적으로 통신 슬롯을 할당하여 산업 무선 센서 네트워크의 시의성과 전송 신뢰성을 확보하고 있다. 제안 알고리즘은 Coordinator 노드의 Local queue의 길이와 Global queue의 길이를 비교하며, Slot stealing 기법에 기반한 Traffic-aware 분산 스케줄링을 수행한다. Slot stealing 기법을 통해 개별 통신 노드의 전송 기회를 효율적으로 보장하면서, Slot stealing을 통해 야기되는 충돌로 인한 성능 저하 및 재전송 문제를 극복하기 위해 GroupACK 기법 적용 및 CAP 구간에 재전송 예약 슬롯을 할당하였다. 이 논문에서는 제안 알고리즘을 TSCH, DSME, legacy IEEE 802.15.4 slotted CSMA/CA와 비교하였고, 다양한 이동성 실험에서 성능 우위를 확인하였다. 실험을 통해 30개 이상의 노드로 구성된 토폴로지에서는 전송 대역폭이 15% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한, slotted CSMA/CA에 비해서는 약 40%, TSCH 및 DSME 표준기법에 비해서는 제안 알고리즘을 탑재한 DSME가 15%의 전력 소모 절감이 나타나는 것을 실험적으로 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.35-51
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• 2005

인터넷의 보급과 전자상거래 관련기술의 발달은 기존의 상거래 방식에 많은 변화를 가져왔으며, 전자상거래 환경에서도 실세계의 거래방식을 구현하기 위한 시도가 잇따르고 있다. 협상은 기존 상거래에서 정찰제 거래를 제외한 대부분의 거래 시 수행되고 있는 거래방식으로써, 협상의 기능을 전자상거래 환경에서도 구현하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구는 전자상거래 환경에서 자동협상시스템 구현을 위한 다속성 협상안을 생성하고 평가하는 방법론에 대한 내용을 설명하고 있다. 본 연구에서는 주문제조 생산 환경에서 일어나는 협상을 대상으로 협상의 항목이 둘 이상인 다속성 협상문제을 정의하고 이의 해결 방법론을 연구하고자 한다. 이를 위해 판매자는 자신의 협상안 생성을 위해 제품생산 일정계획과 가격을 고려한 협상안을 생성하고 구매자가 제시한 협상안은 다속성 의사결정(Multi Attribute Decision Making MADM) 기법 중 단순 가중합법(Simple Additive Weighting Method : SAW)을 이용하여 평가하게 된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권8호
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• pp.171-180
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• 2020

스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.265-288
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• 2023

프로세스 마이닝에서는 일반적으로 SAP ERP와 같은 정보시스템이 남기는 시스템의 디폴트 로그를 분석해왔지만, RPA라는 자동화 소프트웨어의 사용이 확대됨에 따라 RPA 봇이 남기는 로그를 활용할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 RPA 봇을 국내 제조기업(코스메틱 분야) 3개 사의 업무에 적용하여 로그를 남긴 후 분석함으로써 현업의 RPA 자동화에 대한 실제 현황을 파악하였다. Uipath와 파이썬을 이용하여 RPA 봇을 구현하고 로그를 남겼으며, 봇이 남긴 로그의 분석을 위해서는 프로세스 마이닝 전용 소프트웨어인 Disco를 사용하였다. 프로세스 마이닝을 통해 봇의 활용성과 성능이라는 두 측면에서 로그 분석을 해 본 결과, 개선 요구사항을 찾아볼 수 있었다. 특히 봇의 활용성 측면에서 활용도를 높여야 하는 경우가 많았고, 수행과정에서 오류나 예외발생 및 수행시간이 길어지는 구간이 발견된다는 점에서 모든 사례에서 개선 지점이 존재하고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석은 설문이나 인터뷰에 의존했던 기존의 정성적 방법이 아닌 데이터를 활용한 증거 기반의 분석으로 봇의 자동화 현황과 성과를 분석한다는 점에서 매우 과학적이며 또 현업의 업무에 적용된 사례라는 점에서 실증적 의미를 갖는다. 나아가 '로그 마이닝 기반 자동화 현황 분석'은 봇 행동 최적화를 위한 의미있는 기초 단계로, 궁극적으로 프로세스 경영을 수행할 수 있는 토대가 된다고 볼 수 있다.