http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
유전 알고리듬을 이용한 U형태 혼합모델에서의 작업시간과 육체적 작업부하를 고려한 최적 라인밸런싱
최경현(Gyunghyun Choi),김찬우(Chanwoo Kim) 한국산업경영시스템학회 2005 한국산업경영시스템학회지 Vol.28 No.3
The assembly line balancing problem has been focused by many research works because the efficient management of the assembly line might influence not only the quality of the products but also the working conditions for the workers. This paper deals with U-shape mixed-model assembly line balancing and considers both the processing time and the physical workloads. We suggest the goal programming approach for this situation and to overcome some difficulties of finding optimal solution, we adopt the genetic algorithm that is one of the most promising solution techniques. We tested several test problems and present the results that indicate some improvement for the line balancing as well as the stable performance of the algorithm.
토픽모델 및 특허분석을 통한 차량용 반도체 기술 추세 분석
남대경(Daekyeong Nam),최경현(Gyunghyun Choi) 한국기술혁신학회 2018 기술혁신학회지 Vol.21 No.3
미래의 자동차는 친환경 자율주행이 가능한 이동형 생활공간으로 진화하고 있다. 차량내 각종 정보를 전기적으로 처리, 제어하고 명령하는 역할이 필수적으로 작용하며 자율주행, 친환경 자동차와 같은 미래 자동차는 차량용 반도체가 핵심 역할을 할 것으로 기대된다. 차량용 반도체 산업 육성을 위해서는 기술 트렌드를 파악하고 요구사항을 반영한 기술과 품질을 사전에 확보해야, 산업 경쟁력을 갖추고 기술혁신을 이룰 수 있다. 하지만, 현재까지 기술 트렌드의 체계적인 분석이 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 특허분석과 토픽모델을 활용하여 차량용 반도체 기술 추세를 분석하였고, 전기차, 운전보조, 디지털 제조와 같은 주요기술을 확인하였다. 기술 트렌드는 정부규제, 시장니즈, 기술융합 등에 따라 요소기술, 기술특성 등이 변화한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 차량용 반도체 산업의 R&D 정책수립과 산업계의 기술전략 수립을 위한 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한 기술의 세부 요소기술 분류와 트렌드 분석결과를 제공하여 향후 세부적인 연구개발 방향과 특허전략 수립에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다. Future automobiles are evolving into movable living spaces capable of eco-friendly autonomous driving. The role of electrically processing, controlling, and commanding various information in the vehicle is essential. It is expected that the automotive semiconductor will play a key role in the future automobile such as self-driving and eco-friendly automobile. In order to foster the automotive semiconductor industry, it is necessary to grasp technology trends and to acquire technology and quality that reflects the requirements in advance, thereby achieving technological innovation with industrial competitiveness. However, there is a lack of systematic analysis of technology trends to date. In this study, we analyzed the technology trends of automotive semiconductors using patent analysis and topic model, and confirmed technologies such as electric cars, driving assistance, and digital manufacturing. The technology trends showed that element technology and technical characteristics change according to technology convergence, market needs, and government regulations. Through this research, it is expected that it will help to make R&D policy for automotive semiconductor industry and to make decision for industrial technology strategy establishment. In addition, it is expected that it will be used effectively in detail research direction and patent strategy establishment by providing detailed classification of technology and trend analysis result of technology.
임준원 ( Lim Junwon ),최경현 ( Choi Gyunghyun ) (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 2017 Entrue Journal of Information Technology Vol.16 No.1
공공데이터를 통한 데이터 개방 정책은 미국, 영국, 호주, 싱가폴 등 전세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 공공데이터 개방 정책은 국가마다 그 방향과 목적이 조금씩 다르겠지만, 궁극적으로는 공공 가치를 창출하여 국민들에게 사회적인 가치와 경제적인 가치를 제공함에 그 목적을 둔다. 본 연구에서는 과연 공공데이터 개방 정책이 어떻게 공공 가치를 창출하고, 이에 영향을 주는 매커니즘이 무엇인지에 관한 모델을 설계하였다. 이를 검증하기 위하여 데이터 품질 평가 모델을 대한민국의 공공데이터를 평가할 수 있는 모델로 개선하여, 현재 공개된 총 632개 기관의 데이터를 전수조사하고 평가하였다. 그리고 이와 같이 평가된 데이터 개방 정책이 어떠한 공공 가치에 영향을 주는지 역시 평가하여, 최종적으로 공공 가치 창출 매커니즘을 도출하고, 현 개방 정책에 관한 개선점을 제안하였다. Each country`s Open data policies will have a slightly different direction and purpose, but ultimately aims to create public value and provide social value and economic value to the people. In this research, we have designed a model of what kind of open data policy will create and affect public value. To verify this, the quality evaluation model of the data used in the previous research was improved to a model that can evaluate the open data of the Republic of Korea. We also assessed what kinds of public value influence the open data policy, and finally, we derive public value generating mechanism and also suggested improvements on current open policy.