본 연구에서는 시설 재배 수박에 자주 발생하는 8가지 병과 1가지 생리장해 증상을 진단할 수 있는 수박병 진단용 전문가시스템인 WDES를 개발하였다. 사용된 전문가시스템 개발도구로 HCLIPS를 사용하여 한글 입출력이 가능하게 하였다. WDES의 지식베이스는 35개 IF-THEN 형식의 규칙으로 구성되었으며 추론과정은 순방향 추론방식을 채택하였다. 질문 문항별로 도움말, 도움그림, 질문이유 등의 도움기능을 포함시켜 사용자가 질문 문항에 대한 답변을 쉽게 할 수 있도록 하였다. 수박재배자와 전문연구자들이 WDES를 사용해 본 결과 WDES의 타당성과 실용가능성을 인정할 수 있었다. 실제 수박밭에서는 다양한 종류의 병과 생리적 장해가 함께 발생되고 있으므로 WDES가 실용적으로 사용되기 위해서는 각종 병 증상들에 대하여 좀더 세부적인 특징을 파악하여 지식베이스 내의 규칙을 보완해야 한다.
It is important to clarify the characteristics of flow regimes underlying the debris bed formation behavior that might be encountered in core disruptive accidents of sodium-cooled fast reactors. Although in our previous publications, by applying dimensional analysis technique, an empirical model, with its reasonability confirmed over a variety of parametric conditions, has been successfully developed to predict the regime transition and final bed geometry formed, so far this model is restricted to predictions of debris mixtures composed of spherical particles. Focusing on this aspect, in this study a new series of experiments using nonspherical particles have been conducted. Based on the knowledge and data obtained, an extension scheme is suggested with the purpose of extending the base model to cover the particle-shape influence. Through detailed analyses and given our current range of experimental conditions, it is found that, by coupling the base model with this scheme, respectable agreement between experiments and model predictions for the regime transition can be achieved for both spherical and nonspherical particles. Knowledge and evidence from our work might be utilized for the future improvement of design of an in-vessel core catcher as well as the development and verification of sodium-cooled fast reactor severe accident analysis codes in China.
Selecting suppliers in the global supply chain is the very difficult and complicated decision making problem particularly due to the various types of supply risk in addition to the uncertain performance of the potential suppliers. This paper proposes a multi-phase decision making model for supplier selection under supply risks in global supply chains. In the first phase, the model suggests supplier selection solutions suitable to a given condition of decision making using a rule-based expert system. The expert system consists of a knowledge base of supplier selection solutions and an "if-then" rule-based inference engine. The knowledge base contains information about options and their consistency for seven characteristics of 20 supplier selection solutions chosen from articles published in SCIE journals since 2010. In the second phase, the model computes the potential suppliers' general performance indices using a technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) based on their scores obtained by applying the suggested solutions. In the third phase, the model computes their risk indices using a TOPSIS based on their historical and predicted scores obtained by applying a risk evaluation algorithm. The evaluation algorithm deals with seven types of supply risk that significantly affect supplier's performance and eventually influence buyer's production plan. In the fourth phase, the model selects Pareto optimal suppliers based on their general performance and risk indices. An example demonstrates the implementation of the proposed model. The proposed model provides supply chain managers with a practical tool to effectively select best suppliers while considering supply risks as well as the general performance.
사용자들에게 좀 더 정확하고 편리한 검색결과를 제공하기 위하여 정보의 구조적인 특징 등을 사용하는 시맨틱 검색의 개념이 널리 연구되고 있다. 이를 위하여, 최근의 정보검색분야와 데이터구축 분야의 연구에서는 데이터의 구조적인 표현과 검색 메카니즘을 구현하기 위하여 온톨로지를 강조하고 있다. 본 연구에서는 웹 환경에서의 검색 정확도와 만족도를 향상시키기 위하여 온톨로지를 이용한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 온톨로지와 KB(KnowledgeBase)를 이용하여 검색 대상을 키워드간의 관계를 유추한 사실(fact)과 관계키워드들을 지니는 웹문서들로 크게 나누고 이들을 서로 유기적으로 검색을 진행하는 시맨틱 검색 질의 처리기법을 제안하였다. 또한 결과에 대한 사용자의 검색 만족도를 높이기 위하여 결과 문서와 사실에 대한 랭킹 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 주어진 식의 값을 달리하여 랭킹을 올바로 구현하는 요소로 키워드의 빈도와 온톨로지상의 클래스 레벨이 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었고, 이를 통하여 적합한 형태의 계수 값을 제시하였다.
본 논문은 규칙기반 에이전트를 이용하여 여객선 화재시 피난행동특성을 고려한 승객행동모델을 제안한다. 기존 시스템들은 승객의 속도만을 반영한 속도기반모델을 사용하였다. 속도기반모델은 승객의 신체적 특징만 고려한 모델로 피난행동특성을 반영하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 에이전트로 피난행동특성을 반영한 승객모델을 모델링하였다. 규칙기반 에이전트는 지식베이스와 추론엔진으로 구성된다. 지식베이스에는 피난행동특성들 중에서 다양한 행동 패턴을 보여줄 수 있는 예제를 선택하여 규칙형태의 지식으로 표현하고, 추론엔진은 지식을 전방추론하여 승객의 행위를 결정하도록 구현하였다. 이승객모델을 IMO MSC/Circ.1238의 문제 8에 적용하여 시뮬레이션을 진행한 결과 규칙기반 에이전트로 모델링한 승객이 다양한 인간의 행동 패턴을 표현할 수 있음을 검증하였다.
특정한 사건의 발생을 감지하기 위해서 인터넷 상의 문서들을 분석하는 소프트웨어는 매우 유용하다. 특히, 오늘 날과 같이 테러의 위협을 감지하는 것이 결정적으로 중요한 시점에서 이러한 시스템의 필요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 이러한 소프트웨어의 중요한 응용분야 가운데 하나는, 자동으로 국가 기반의 위기를 탐지해 주는 시스템일 것이다. 본 논문에서는 위기 경보 시스템을 위한 에이전트 기반의 일반적 아키텍처를 제안하고 구현하였다. NIEWS (National Infrastructure Emergency Warning System)라고 명명된 이 시스템은 주어진 문서를 분석하여, 위협을 감지하고, 가능성 있는 위협들을 필요한 정보와 함께 적절한 사용자에게 자동으로 보고해 주도록 설계되었다. 이와 아울러, 본 연구에서는 방어적 정보전에 관련된 위기를 감지하기 위한 체계적인 분석 틀이 고안되고 지식베이스로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템과 지식기반은 실제로 구현되고, 미육군 전쟁대학의 전략 시뮬레이션 훈련인 SCE (Strategic Crisis Exercise)에 설치되어 활용 되었으며, 여기서 SCE에 필요한 고비용의 분야별 전문가 (SME: subject matter expert)들을 대체 함으로써 많은 비용을 절감할 수 있었다.
고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
본 연구의 목적은 정보교사의 전문성을 향상시키기 위한 지식기반의 일환으로 현재 중등 정보교사의 교수내용지식(PCK)에 대한 인식수준을 파악하여 연구의 기초자료를 마련하는데 있다. 이를 위해 교수내용지식(PCK)에 대한 이론적 배경을 바탕으로 정보교사의 교수내용지식(PCK)의 하위범주를 6개 영역으로 나누고, 전문가 검토를 통해 31개의 문항으로 수정 보완하여 현직 중등 정보교사 34명을 대상으로 설문을 실시하여 결과를 분석하였다. 분석 결과 교수내용지식(PCK) 영역 전체의 평균 점수는 3.87이었다. 또한, 경력에 따른 중등 정보교사들의 교수내용지식(PCK) 인식수준은 교육과정 지식에 대해서 10년 미만인 교사 집단과 10년 이상인 교사 집단이 유의수준 .05에서 유의미한 차이가 있었다.
21세기 들어와 기업은 갈수록 복잡해지고 변동성이 커지는 경영환경에 직면하게 되었다. 또한 다양한 고객의 요구와 치열해지는 경쟁에 대응하기 위하여 경영 전 분야에 걸쳐 긴밀하고 체계적인 의사결정 대안을 선택하고 관리해야 하는 부담이 가중되고 있다. 본 연구에서는 경영의사결정을 지원할 수 있는 기술모델을 컨설팅 문제해결 절차와 기법, 경영프로세스 지식체계와 연계하여 구성하고 문제해결도구로써 지식체계에 기반한 시뮬레이션 도구 활용에 대하여 논의하였다. 나아가 제안하는 경영의사결정지원 기술모델의 시스템구현을 통한 체계적인 지식체계의 확충과 발전 필요성을 논의하였다. 경영의사결정지원 기술모델은 크게 세 가지 요소로써 구성되는데 첫 번째는 문제해결기법으로 참조자료로써 활용이 되며, 두 번째는 표준비즈니스 프로세스와 참조프로세스 모델 정보를 포함하는 프로세스관련 지식체계이다. 세 번째 요소는 문제해결기법과 프로세스 관련 지식체계를 정보로 활용하여 대안을 생성하고 분석하는 도구인 시뮬레이터로 정의하였다. 위의 세 가지 주요요소들은 컨설팅 과정전반에서 표준화된 문세해결 절차에 따라 체계적 분석을 수행하도록 하는 가이드라인을 제세하고 각 분석단계별로 분석기법에 대한 정보를 제공하여 의사결정의 정확성와 객관성 확보를 지원한다. 경영의사결정 지원기술 모델은 궁극적으로 지식집약형 컨설팅 프로세스를 지원하여 다양한 컨설팅 지식을 축적하고 컨설팅기법의 발전과 활용을 촉진하여 컨설팅 산업 발전의 기반기술 개발에 기본 프레임워크를 제공하는데 의의를 지닌다.
본 연구는 일 대학병원 간호사 303명을 대상으로 암성통증관리에 대한 지식과 태도를 알아보고 통증 관리 교육을 위한 기초자료로 활용하기 위한 조사연구로 진행되었다. 연구 도구는 일반적 특성과 통증의 지식과 태도와 관련한 107문항으로 구성되었고 수집된 자료는 SPSS WIN 18.0을 이용하여 분석하였다. 연구결과 통증에 대한 일반적 지식의 정답률은 79.6%, 암성 통증 지식 점수의 정답률은 82.2%로 나타났고, 진통제 사용에 대한 지식의 정답률은 55.6%, 통증관리에 대한 태도의 정답률은 65.2%, 통증관리에 대한 지식과 태도의 전체 정답률은 70.7%로 나타났다. 일반적 특성에 따른 진통제 사용에 대한 지식은 연령, 교육정도, 직위, 총 근무경력, 현 근무지, 현 근무처 경력, 통증교육 경험에서 유의한 차이가 있었고 통증관리에 대한 태도는 성별, 교육정도, 현 근무지에서 유의한 차이가 있었다. 결론적으로 환자의 통증을 관리해야 하는 간호사의 통증과 관련한 항목별 지식과 태도의 평균점수가 높지 않음을 알 수 있고 대부분 통증 중재 방법으로는 진통제 투여에 의존하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 간호사의 암성통증관리에 대한 지식과 태도를 향상시키기 위해 실무에 적용 가능한 교육 프로그램의 개발이 필요하고 개발된 교육 프로그램을 적용하여 임상간호사의 통증관리에 대한 지식과 태도의 변화를 반복 연구할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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