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- 저자 : 정지오(Chung, Jio) (검색결과 204 건)
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정지범(Chung, Ji-Bum) 경기연구원 2012 GRI 연구논총 Vol.14 No.2
The purpose of this study is to investigate the philosophical basis of siting public facilities to increase fairness and the possibility of total quantity control of locally unwanted public facility. For this, first, the utilitarianism pursuing ‘the greatest happiness of the greatest number’, the ‘justice as fairness’ by John Rawls and the concept of ‘Environmental Justice; are reviewed. Second, the fairness in siting public facilities among Korean local municipalities and the possibility of total quantity control of locally unwanted public facility are investigated. Third, as a case study, the New York City’s fair share criteria is studied and its implications to Korea are deduced. New York’s fair share criteria gives us following recommendations. Korean version of fair share criteria need to be institutionalized. And before the site selection, all stakeholders should be informed and consulted early in the siting process.
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정지복 ( Ji Bok Chung ),윤종훈 ( Jong Hoon Yoon ) LGCNS 엔트루정보기술연구소 2009 Entrue Journal of Information Technology Vol.8 No.1
본 연구는 국내 타이어 제조업체인 A사가 ERP 시스템을 구축하면서 생산부문의 최적화를 위해 생산계획 전문 솔루션인 i2사의 FP(Factory Planner) 시스템을 동시에 구축하였던 프로젝트 사례를 다루고 있다. 사례기업인 A사의 타이어 제조공정과 주요 생산제약 조건을 살펴보고 이에 대한 FP 모델링 방법을 제시하였다. A사의 생산공정 특성으로 인해 FP 모델링 결과와 생산실행 가능성 사이에 차이가 발생하는 이슈가 도출되었다. 본 연구에서는 도출된 이슈를 해결하기 위해 블록계획(Block Plan)의 개념을 도입하고 이를 통하여 A사의 FP 시스템이 원활하게 정착될 수 있었던 사례를 다루고 있다. A tire manufacturing company has implemented an FP (Factory Planner) system for the optimization of production planning. The objective of case study is to review the planning process and key constraints in a case company. We suggest an FP modeling for the manufacturing resources and constraints in a case company. To resolve the modeling issue which was arisen due to the manufacturing characteristics of a case company, we suggest a block plan which resulted in the soft settlement of an FP system.
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분할-결합 전략을 활용한 품질보장 경로설정 문제의 해법에 관한 연구
정지복(Ji-Bok Chung) 충남대학교 경영경제연구소 2014 경영경제연구 Vol.37 No.1
본 논문은 트래픽 수요가 미리 알려져 있는 통신망에서 품질보장형 경로설정 문제를 위한 최적화 모형을 제안하고 이를 효율적으로 해결할 수 있는 분할-결합(decomposition-concatenation) 전략을 제시하고 있다. 국내 K사의 통신망 구조를 분석하여 대규모 크기의 정수최적화문제를 소규모 크기의 최적화문제로 분할하는 전략과 분할한 최적화문제의 결과를 결합하여 효과적으로 원문제의 해를 구하는 전략을 제시하였다. 또한 다양한 환경에서의 전산실험을 통하여 본 논문이 제안하는 분할-결합 전략이 주어진 시간 안에 효과적으로 해를 구할 수 있음을 보였다. This study proposes an optimization model for the routing problem with quality assured service and suggest a decomposition and concatenation approach to solve the problem efficiently and effectively. Since the size of the suggested problem is a large scale, this study decomposes the problem into small sized problems and concatenate the solutions of the small sized problems to get the original problem. The computational simulation shows the effectiveness of the suggested approach.
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국제적 자금세탁 의심거래에 대한 소셜 네트워크 분석(SNA): 미국 재무부의 의심거래보고(SAR) 문건을 중심으로
정지열(Jiyeal Chung),강형구(Hyoung-Goo Kang) 한국법경제학회 2021 법경제학연구 Vol.18 No.1
소셜 네트워크 분석은 사람과 사람 혹은 회사와 회사같이 엔티티(entity)와 엔티티(entity) 간의 관계를 분석하는 매우 유용한 도구이다. 자금세탁 과정의 특성은 많은 수의 중간책을 거쳐 마지막 단계에서는 실제 소유자에게로 통합(integration)되는 특징을 가지고 있어 소셜 네트워크 분석을 사용하는 것이 매우 유용하다. 그동안 선행 연구자들이 이론적 연구 또는 소셜 네트워크 서비스상의 일부 자료를 가지고 연구를 진행해 왔다. 이에 선행연구자들은 금융거래 데이터와 같은 연결성이 강한 금전적 네트워크에 관한 후행 연구를 주문해 왔다. 이에 본 연구진은 2020년 9월 20일 국제탐사보도언론인협회(The International Consortium of Investigative Journalists: ICIJ)가 발표한 미국 재무부 소속 금융범죄단속네트워크(The Financial Crimes Enforcement Network: FinCEN) 자료를 분석하였다. 이 자료는 미국의 국제송금망에 참여하고 있는 금융회사가 고객의 금융거래 중에서 합리적 의심이 있는 거래에 대하여 금융범죄단속네트워크 앞으로 보고한 의심거래보고(Suspicious Activity Report: SAR) 자료이다. 본 연구는 자금세탁방지 및 법경제학 연구에 실제 보고된 의심거래보고(SAR) 자료를 분석한 새로운 시도이다. 본 연구진은 이번 연구를 통하여 자금세탁 의심거래 구성원들의 동질선호성(homophily)과 공범의 ‘사회적 교환이론’(social exchange perspective)의 특성을 확인할 수 있었다. Social network analysis is a very useful tool for analyzing relationships between entities and entities, such as people and people or companies. The nature of the money laundering process has features that go through a large number of intermediaries and are integrated into the beneficial owner in the final stage, making it very useful to use social network analysis. Until now, leading researchers have conducted research with theoretical research or some data on social network services. In response, leading researchers have called for follow-up studies on highly connected financial networks, such as financial transaction data. Therefore, the research team analyzed the data of The Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) under the US Treasury Department announced by the International Association of Investigative Journalists (ICIJ) on September 20, 2020. This data is a Suspicious Activity Report (SAR) report that a financial company participating in the US international remittance network reported to the Financial Crimes Enforcement Network on transactions with reasonable suspicion among clients" financial transactions. This is the first study to analyze the Suspicious Transaction Report(SAR) data actually reported in anti-money laundering and law economics studies. Through this study, the researchers were able to confirm the characteristics of the homophily of members of suspicious money laundering transactions and the social exchange perspective of accomplices.
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레티넥스 모델과 조명-반사율 모델의 조명 보상 성능 비교 연구
정지년(Jin Yun Chung),양현승(Hyun Seung Yang) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.33 No.11
대상인식 기술을 실제 환경에 적용하기 위해서는 조명 보상 기술 개발이 필수적이다. 본 논문은 조명의 방향 변화로 인한 영상의 변화를 보상하는 방법으로써 레티넥스 모델과 조명-반사율 모델에 주목하고, 이를 다양한 방법으로 구현하고 그 성능을 비교함으로써 효과적인 조명 보상방법을 제시하였다. 본 논문에서는 레티넥스 모델을 단일 스케일 레티넥스, 다중 스케일 레티넥스와 이를 신경망으로 재구성한 레티넥스 신경망, 다중 스케일 레티넥스 신경망으로 구현하였다. 조명 반사율 모델은 조명 영상을 이산코사인변환, 웨이블릿변환을 통한 저주파 필터링과 가우시안 블러로 구한 후, 이를 이용하여 반사율 영상을 계산하여 조명 보상을 수행하도록 하였다. 구현된 조명 보상을 9가지 조명 방향 변화가 존재하는 얼굴 영상에 대해 조명 보상을 수행하여, 그 성능을 측정하고 비교하였으며, 더불어 주성분분석 계수를 이용하여 그 성능을 측정하였다. 실험 결과 조명-반사율 모델이 보다 좋은 성능을 보였으며, 주성분분석 계수를 추출한 경우 전반적인 성능향상을 얻을 수 있었다. To apply object recognition techniques to real environment, illumination compensation method should be developed. As effective illumination compensation model, we focused our attention on Retinex model and Illumination-Reflectance model, implemented them, and experimented on their performance. We implemented Retinex model with Single Scale Retinex, Multi-Scale Retinex, and Retinex Neural Network and Multi-Scale Retinex Neural Network, neural network model of Retinex model. Also, we implemented Illumination-Reflectance model with reflectance image calculation by calculating an illumination image by low frequency filtering in frequency domain of Discrete Cosine Transform and Wavelet Transform, and Gaussian blurring. We compare their illumination compensation performance to facial images under nine illumination directions. We also compare their performance after post processing using Principal Component Analysis(PCA). As a result, Illumination-Reflectance model showed better performance and their overall performance was improved when illumination compensated images were post processed by PCA.
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