http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
임광혁 동의대학교 경제경영전략연구소 2010 經濟經營硏究 Vol.5 No.2
The PL(Product Liability) Law has been going into effect in Korea since July 2002. Accordingly, a company's responsibility for customers who are damaged by the defect in the product safety has been gradually strict and imposed burden on management. Not only general consumers but also labors who work with machine in the field of production are included in the concept of victim of the PL Law. That is to say, when a worker is damaged by the defect of machine he can institute a PL lawsuit more aggressively, not just get the industrial accident compensation as usual, only if not his own fault but the defect of machine used in the course of production can be demonstrated. This paper intends to present suggestions to PL prevention of manufacturing companies through the analysis the type of PL accidents by automotive industries.
임광혁,김태현,박상찬 한국 U러닝연합회 (구.한국사이버교육학회) 2002 e-Learning학술연구 Vol.1 No.1
본 연구는 원격교육 환경 하에서 지속적으로 축적되는 학습자 DB, 학습객체(Learning Object) DB, 인터액션(Interaction) DB와 같은 데이터를 분석이 가능한 형태의 요약 통계 데이터(Summarized data) 로 정리하고, 이를 다변량 통계기법 및 데이터마이닝(Data Mining) 기법을 이용하여 분석함으로써 학습자에게 개인화 된 학습을 지원 할 수 있는 학습 환경 관리 시스템(Educational environment Management System : 이하 EMS) 에 관한 것이다. 강사는 각 과정별로 기본적인 학습경로(Path)를 설정하게 되는데 이를 그룹 학습경로(Group Path) 라고 한다. 강사는 요약 통계 데이터를 이용하여 학습자들의 학습 능률을 파악함으로써 학습 능률을 적정한 수준으로 유지하기 위해 그룹 학습 경로를 계속적으로 수정해 나간다. 학습자들의 수가 어느 수준 이상 늘어나게 되면 각 학습자들의 인구통계학적 정보, 접속 정보, 학습 경로, 학습 능률 등을 추출하고 이를 분석하여 특성이 비슷한 학습자들끼리 소그룹(Sub Group)으로 구분하고 그에 맞는 소그룹 학습경로(Sub Group Path)을 EMS를 통해 자동으로 생성한다. 또한 학습 능률이 현저히 높거나 낮은 학습자를 위하여 개인의 수준에 맞는 개인 학습경로(Individual Path)를 자동으로 생성한다. 학습자가 처음 학습시스템에 접속하게 되면 기본적인 위에서 정해 놓은 과정별 그룹 학습 경로가 주어지고 이 경로에 지정된 순서대로 학습하게 된다. 일정기간 이 경로 대로 학습한 데이터가 축적되면 이를 분석하여 해당 학습자와 가장 유사한 특성을 가진 학습자들의 소그룹을 선정하여 해당 사용자에게 부여하고 그에 맞는 소그룹 학습경로를 설정한다. 학습이 진행될수록 하나의 소그룹에만 속하는 것이 아니라 학습 능률을 고려하여 계속적으로 해당 소그룹을 변경하여 학습능률을 향상시켜 나간다. 더 나아가 개인별 학습능률을 모니터링하여 학습능률이 현저히 떨어지거나 현저히 높을 때 개인별로 학습할 수 있는 개인 학습 경로(Individual Path)를 EMS를 통해 자동으로 설정하여 해당 학습자에게 제시함으로써 학습자의 학습능률을 향상시켜 나간다. EMS는 최신의 데이터 분석 기법을 이용하여 학습자의 성향, 학습 수준, 학습 능률을 고려하여 최적의 학습 경로 및 학습 환경을 제공해 줌으로써 최고의 학습능률을 달성할 수 있는 학습 환경 관리 시스템이다.
기업과 소비자간 전자상거래에서의 웹 마이닝을 이용한 상품관리
임광혁,홍한국,박상찬 한국지능정보시스템학회 2001 지능정보연구 Vol.7 No.1
Until now, we have believed that one of advantages of cyber market is that it can virtually display and sell goods because it does not necessary maintain expensive physical shops and inventories. But, in a highly competitive environment, business model that does away with goods in stock must be modified. As we know in the case of AMAZON, leading companies already consider merchandise management as a critical success factor in their business model. That is, a solution to compete against one's competitors in a highly competitive environment is merchandise management as in the traditional retail market. Cyber market has not only past sales data but also web log data before sales data that contains information of path that customer search and purchase on cyber market as compared with traditional retail market. So if we can correctly analyze the characteristics of before sales patterns using web log data, we can better prepare for the potential customers and effectively manage inventories and merchandises. We introduce a systematic analysis method to extract useful data for merchandise management - demand forecasting, evaluating & selecting - using web mining that is the application of data mining techniques to the World Wide Web. We use various techniques of web mining such as clustering, mining association rules, mining sequential patterns.
임광혁(Kwang Hyuk Im) 한국산업정보학회 2010 한국산업정보학회논문지 Vol.15 No.1
다품종 소량생산 공정에서는 동일 특성을 가지는 제품의 제작 개수가 절대적으로 적기 때문에 전통적인 공정제어 기법인 통계적 공정관리(Statistical Process Control)를 적용하기에는 어려움이 많이 존재한다. 그러므로 통계적인 접근법과 아울러 다양한 제품 특성을 규정짓기 위한 다양한 조건의 조합으로 이루어지는 SPEC규칙, 그리고 엔지니어의 경험에 기반한 노하우가 응집되어 있는 KNOWHOW규칙을 유연하게 설정하여 공정을 제어할 수 있는 규칙기반 공정관리 기술의 접목이 필요하다. 본 연구는 다품종 소량생산 공정에 적용 가능한 규칙기반 공정관리(Rule-based Process Control) 시스템을 제안하고, 이 시스템을 실제 반도체 생산공정에 적용하여 그 성과를 검증하였다. There have been many problems to apply SPC(Statistical Process Control) which is a traditional process control technology to the process of multi-product, small-sized production because a machine in the process manufactures small numbers, but various kinds of products. Therefore, we need the new process control system that can flexibly control the process by setting up the SPEC rules and the KNOWHOW rules. The SPEC rule contains the combination of diverse conditions to specify the characteristics of various products. The KNOWHOW rule is based on engineers’ know-how. The study suggests the Rule-base Process Control that can be optimized to the multi-product, small-sized production. It was validated in the process of semiconductor production.