조선 산업에서 안벽 수립 방안에 관한 연구

정석봉 한국산업경영학회 2012 한국산업경영학회 발표논문집 Vol.2012 No.-

조선 산업의 일정계획은 계획 기간과 건조 공정을 기준으로 분류되며, 계획 기간에 따라서 대일정, 중일정, 소일정으로 구분되며, 건조 공정에 따라서 선행공정, 탑재공정, 안벽의장공정으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 선박의 건조과정 중에서 중일정 단계의 안벽의장공정 일정계획 수립을 위한 단계별 접근방식 및 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 일정계획 방식에서는 먼저 프로젝트 관리기법인 PERT/CPM을 통해 선박별 초기일정을 작성하고, 그 결과를 이용하여 계획 구간 내에 있는 선박 전체를 대상으로 납기 지연 및 이동 횟수를 줄일 수 있는 안벽할당계획 알고리즘을 설계한다. 그리고 마지막으로 선박별로 할당 받은 안벽의 작업효율을 반영하여 각 작업 Activity에 최종적인 일정을 부여하는 방법을 제안하였다.

QAP상관분석을 통한 대중교통 네트워크의 구조적 특성 규명

정석봉,윤협상 한국데이터전략학회 2019 Journal of information technology applications & m Vol.26 No.1

Public transportation systems play key roles in supporting dynamic activities and interaction between urban places. Especially, high efficient public transportation systems are required in order to support large traffic demands in urban areas. In this paper, we define a new metric, structural activation level (SAL), to replace the conventional transportation share ratio (TSR) measuring efficiency of public transportation systems. First of all, we access the Korea Transport Database (KTDB) and download origin-destination data by transport types to construct traffic networks with respect to transport types for each city. Then, we calculate the QAP (Quadratic Assignment Procedure) correlation between each traffic network and the total traffic network for each city to investigate SAL by comparing cities one another. The results of our investigation reveal inconsistency between TSR and SAL. In Daegu, TSR of public transportation systems is relatively low while SAL is high. In Deajeon, however, SAL is low while TSR is high. Therefore, we suggest to take into consideration SAL as well as TSR in order to investigate the degree of activation of public transportation.

VGG16을 활용한 미학습 농작물의 효율적인 질병 진단 모델

정석봉,윤협상 한국시뮬레이션학회 2020 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.29 No.4

Early detection and classification of crop diseases play significant role to help farmers to reduce disease spread and to increase agricultural productivity. Recently, many researchers have used deep learning techniques like convolutional neural network (CNN) classifier for crop disease inspection with dataset of crop leaf images (e.g., PlantVillage dataset). These researches present over 90% of classification accuracy for crop diseases, but they have ability to detect only the pre-trained diseases. This paper proposes an efficient disease inspection CNN model for new crops not used in the pre-trained model. First, we present a benchmark crop disease classifier (CDC) for the crops in PlantVillage dataset using VGG16. Then we build a modified crop disease classifier (mCDC) to inspect diseases for untrained crops. The performance evaluation results show that the proposed model outperforms the benchmark classifier. 농작물 질병에 대한 조기 진단은 질병의 확산을 억제하고 농업 생산성을 증대하는 데에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 최근 합성곱신경망(convolutional neural network, CNN)과 같은 딥러닝 기법을 활용하여 농작물 잎사귀 이미지 데이터세트를 분석하여 농작물 질병을 진단하는 다수의 연구가 진행되었다. 이와 같은 연구를 통해 농작물 질병을 90% 이상의 정확도로 분류할 수 있지만, 사전 학습된 농작물 질병 외에는 진단할 수 없다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 미학습 농작물에 대해 효율적으로 질병 여부를 진단하는 모델을 제안한다. 이를 위해, 먼저 VGG16을 활용한 농작물 질병 분류기(CDC)를 구축하고 PlantVillage 데이터세트을 통해 학습하였다. 이어 미학습 농작물의 질병 진단이 가능하도록 수정된 질병 분류기(mCDC)의 구축방안을 제안하였다. 실험을 통해 본 연구에서 제안한 수정된 질병 분류기(mCDC)가 미학습 농작물의 질병 진단에 대해 기존 질병 분류기(CDC)보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.

고객정보와 상품네트워크 유사도를 이용한 시장세분화 기법

정석봉,신용호,구서룡,윤협상,Jeong, Seok-Bong,Shin, Yong Ho,Koo, Seo Ryong,Yoon, Hyoup-Sang 한국시뮬레이션학회 2015 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.24 No.4

시장세분화를 위해 일반변수와 트랜잭션 기반 변수를 동시에 사용하는 하이브리드 방법이 널리 사용되고 있지만, 하이브리드 방법에는 일반변수의 기준에 따라 정확하게 세분화가 되지 않는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결함과 동시에 상품 정보를 이용한 네트워크 분석을 활용하는 새로운 시장세분화 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. QAP 상관관계분석을 이용하여 상품네트워크의 유사도를 계산하는 새로운 시장세분화 방법은 일반 변수 기준으로 시장을 명확하게 세분화하고, 상품 정보를 기반으로 하여 세분화된 집단 간의 구매패턴을 효과적으로 비교할 수 있도록 하는 장점을 갖고 있다. 본 연구를 통해 개발된 상품구매정보를 활용한 네트워크 기반 시장세분화 방법의 활용 가능성과 성과를 입증하기 위해 실제 운영중인 온라인 쇼핑몰의 고객정보와 상품구매정보를 수집하여 시장세분화 방법의 절차를 설명하고 결과를 제시한다. 본 연구에서 제안된 시장세분화방법은 기본적인 고객정보 및 상품구매정보를 이용하여 상품구매패턴이 유사한 고객 집단을 인구통계학적인 일반변수 기준으로 세분화할 수 있기 때문에 대다수의 온 오프라인 유통업체에서 폭넓은 활용이 가능할 것으로 기대된다. In recent, hybrid market segmentation techniques have been widely adopted, which conduct segmentation using both general variables and transaction based variables. However, the limitation of the techniques is to generate incorrect results for market segmentation even though its methodology and concept are easy to apply. In this paper, we propose a novel scheme to overcome this limitation of the hybrid techniques and to take an advantage of product information obtained by customer's transaction data. In this scheme, we first divide a whole market into several unit segments based on the general variables and then agglomerate the unit segments with higher QAP correlations. Each product network represents for purchasing patterns of its corresponding segment, thus, comparisons of QAP correlation between product networks of each segment can be a good measure to compare similarities between each segment. A case study has been conducted to validate the proposed scheme. The results show that our scheme effectively works for Internet shopping malls.

오프라인 쇼핑몰에서 고객의 과거 구매 패턴을 활용한 아이템 기반 협업필터링 성능 개선에 관한 연구

정석봉 한국데이터전략학회 2017 Journal of information technology applications & m Vol.24 No.4

Item-based collaborative filtering (IBCF) is an important technology that is widely used in recommender system of online shopping malls. It uses historical information to compute item-item similarity and make predictions. However, in offline shopping each customer’s purchasing pattern can be occurred continuously and repeatedly due to time and space constraints contrast to online shopping. Those facts can make IBCF to have limitations from being applied to offline shopping malls directly. In order to improve the quality of recommendations made by IBCF in offline shopping mall, we propose an ensemble approach that considers both item-item similarity of IBCF and each customer’s purchasing patterns which are modeled by item networks. Our experimental results show that this approach produces recommendation results superior to those of existing works such as pure IBCF or bestseller approaches.

조선 산업의 공급망 수준진단 프레임워크 개발: A조선소 사례를 중심으로

정석봉 한국디지털정책학회 2013 디지털융복합연구 Vol.11 No.3

인터넷 종합쇼핑몰에서 상품네트워크의 구조적 특성과 매출성과 간의 상관관계 분석

정석봉 한국경영교육학회 2015 경영교육연구 Vol.30 No.3

Recently, researches about applying social network analysis to marketing have been increased. The previous researches have focused on designing networks based on customer’s purchase behaviors and making analysis schemes for marketing purposes. In this study, we tried to investigate the relationship between results of social network analysis and sales performance of a company. To this end, we designed product networks based on customer’s purchase behaviors in a certain internet shopping mall and interpreted the meaning of structure attributes of product networks at network levels. And we conducted a multiple regression analysis between the attributes and sales performances of the mall. Additionally, we designed two kinds of product networks according to the type of networks, binary and weighted network, and confirmed which type of network is more suitable to explain sales performance. As a results, we found that degree and strength of a product network is distributed according to a power law like general social networks. Also, it was confirmed that the more kinds of product being traded, the higher scope and strength on linked products at network levels, the lower the inclusiveness, the lower the tendency of monopolization has a greater positive impact on sales performance of the mall. In addition, we found that weighted networks have better explanatory power to the sales performance of internet shopping mall than binary networks. 최근 사회네트워크분석을 기업의 마케팅 활동에 활용하고자 하는 연구가 증가하고 있다. 이러한 연구들은 주로 고객의 구매패턴을 기반으로 네트워크를 구성하고 마케팅 활동을 위한 분석 기법을 개발하는데 초점을 두었다. 본 연구에서는 기업의 마케팅 활동을 위한 특정 분석기법 개발에 선행하여, 사회네트워크분석 결과와 기업의 판매성과 간의 상관관계를 규명하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 국내의 한 인터넷 종합쇼핑몰의 고객 구매내역 데이터를 기반으로 상품네트워크를 구성하고, 크기, 밀도, 포괄성 및 멱함수 지수 등 네트워크 수준의 구조적 특성이 상품네트워크에서 갖는 의미를 해석하며, 각 특성이 쇼핑몰의 매출성과에 미치는 영향을 다중회귀모형을 통해 분석하였다. 더불어, 네트워크의 모델링 방법에 따라 이진 및 가중 네트워크의 형태로 상품네트워크를 각각 구성하고 분석결과를 상호 비교함으로써 기업의 판매성과를 설명하는데 적합한 모델링 방법이 무엇인지 규명하였다. 분석결과, 인터넷 종합쇼핑몰의 상품네트워크는 일반적인 사회네트워크와 유사하게 연결정도 및 강도 측면에서 멱함수 분포를 갖는다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 거래되는 상품의 종류가 많을수록, 네트워크 수준에서 연결구매의 범위 및 강도가 높을수록, 포괄성이 낮을수록, 그리고 연결구매의 독점화 경향이 낮을수록 매출성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 더불어 이진네트워크에 비해 정보의 손실이 적은 가중네트워크가 쇼핑몰의 매출 성과를 보다 잘 설명하고 있음을 밝혔다.

사회연결망 분석을 통한 인터넷 쇼핑몰의 고객 구매상품 관계속성과 판매성과간의 상관관계 분석

정석봉,김병국 한국경영교육학회 2014 경영교육연구 Vol.29 No.2

본 연구에서는 구매상품 네트워크의 사회연결망 분석을 통해 도출되는 상품 관계속성이 인터넷 쇼핑몰의 판매성과에 미치는 영향을 다중회귀분석을 통해 규명하였다. 기존의 연구들에서 제시한 구매상품의 관계속성인 연결정도중심성과 매개중심성, 그리고 근접중심성이 쇼핑몰의 판매성과에 미치는 영향을 A인터넷 쇼핑몰의 구매내역 데이터를 통하여 검증하였으며, 그 의미를 해석하여 실제 마케팅 전략 수립에의 활용 가능성을 살펴보았다. 분석 결과, 연결정도중심성과 매개중심성은 인터넷쇼핑몰의 판매성과에 양(+)의 영향을 미치며, 근접중심성은 기존 연구에서 제시한 바와는 다르게 판매 성과에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 상품 관계속성 중 마케팅 전략 수립에 활용 가능한 유의미한 속성을 찾아낼 수 있었으며, 나아가 마케팅 전략 수립에의 시사점을 도출하였다. According to the previous study by Kim. et al.(2013), they proposed three metrics of relation attributes among goods, which are degree centrality, between centrality, and closeness centrality. And they implied that these relation attributes can be used to establish marketing strategy for internet shopping malls. However, they could not investigate the detailed relationship between these relation attributes and sales performance. In this paper, we conducted a multiple regression analysis in order to investigate the relationship between relation attributes of each goods and sales performances such as sales amount, purchasing volume, and purchasing frequency. The results showed that there are significant positive relationships between sales amount and degree or between centrality. And the similar results have been showed for purchasing volume and frequency. On the other hand, closeness centrality of each goods did not effect on it's sales performance. These results indicates that the degree and between centrality can be used to make marketing strategy effectively. Particularly, based on the these attributes, marketers can make various marketing plans such as choosing items of sales promotion, displaying items on internet webpage, or organizing sales items, etc.

고주파해동기 개발에 관한 연구

정석봉,김태훈,손태영,유응성,신지영,정재연,황진우,양지영 한국산업융합학회 2018 한국산업융합학회 논문집 Vol.21 No.6

This paper deals with the development of the high frequency thawing machine. The fishery products caught over the world are kept frozen to maintain freshness. These fishery products require thawing before they are sold to customers as food. However, the thawing process can cause freshness reduction, drip coming out, quality deterioration, discharging polluted water, as well as a lot of space and time. The high frequency thawing machine developed to solve this problem has a narrow space, a short thawing time and a small drip. The developed high frequency thawing machine can be used in many fields such as fish processing plant, livestock processing plant. This paper describes the design of the high frequency thawing machine by developing the high frequency generator, development of the controller, and the design of mechanism, and shows the superiority of the high frequency thawing machine by the performance evaluation.

대퇴골 경부 골절 치료 후 발생한 합병증에서 후방피질골 분쇄 의의

정석봉,이병일,서유성,박종석,임수재 대한골절학회 2002 대한골절학회지 Vol.15 No.4

목 적 : 대퇴골 경부 골절이 발생하여 수술적 치료를 결정하고 시행하려 할 때 일차적으로 단순 내고정으로 할 것인가, 적극적 치료를 시행할 것인가는 명확한 객관적 기준보다는 다소간의 수술자의 경험과 선호도에 따라 결정되는 실정이기에 일차적 내고정을 시행하여 불유합, 무혈성괴사, 내고정의 소실이 발생한 환자군을 대상으로 후향적으로 연구를 시행하여 수술법 선택시 중요성을 부과할 수 있는지침 일부를 마련 하고자 한다. 대상 및 방법 : 내고정 후 발생한 불유합과 무혈성 괴사, 내고정의 소실 등의 발현이 있는 환자를 대상으로 후향적으로 발생 가능한 인자를 분석하였다.결 과 : 대퇴 경부 골절을 내고정 시행하였을 경우에 합병증의 발생은 견고한 내고정의 유지에 비중을두고 있고 다른 인자로 골절의 형태, 골다공증, 고정의 위치를 중요하게 생각하고 있지만 고정의 소실이 없이도 합병증이 발생하는 경우 골절의 형태는 후방 피질골 분쇄 골절이 동반되고 있었다.