Loading...

±¹³»Çмú´ëȸ

  >   Çмú´ëȸ   >   ±¹³»Çмú´ëȸ

2010 ´ëÇÑ»ê¾÷°øÇÐȸ/Çѱ¹°æ¿µ°úÇÐȸ Ãá°è °øµ¿Çмú´ëȸ
´ëȸ¾È³»
Çмú´ëȸ CFP ( 2010_spring_cfp.hwp) | Æ÷½ºÅÍ ¹ßÇ¥¾È³» ( 2010_spring_poster_cfp.hwp) | Çмú´ëȸ ºê·Î¼Å ( 2010_spring_brocher.hwp) | Á¦19ȸ »çÀ̹öÇмú´ëȸ

 

Æ®·¢
Á¦¸ñ
¹ßÇ¥ÀÚ
樨毢
¹ßÇ¥ÀÚ·á
A1-1
µ¿·áÆò°¡¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¿Â¶óÀÎ Çù¾÷½Ã½ºÅÛ¿¡¼­ÀÇ °³Àα⿩ Æò°¡¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ °­Á¤Àº(°Ç±¹´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
A1-2
°³¹æÇü Çõ½Å È®»ê ¹æ¾È¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ±èÇý·É(ÇѾç´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
A1-3
R&D °úÁ¦ÀÇ »ç¾÷È­ Áغñµµ Æò°¡ Á¶´ë¸í(ÇѾç´ëÇб³)    
A1-4
Real Option °¡Ä¡¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Decision TreeÀÇ »ý¼º¹æ¹ý°ú È°¿ë Á¤¿µ±â(ÇѾç´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
A1-5
Åë°èÀû ±â¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇÑ È¿À²Àû µ¿·á Æò°¡¹ý Á¶¹Ì¿¬(°Ç±¹´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
A1-6
Exploring Open Innovation Metrics Based on Absorptive Capacity Theory ¿ìÇѱÕ(¿ï»ê°úÇбâ¼ú´ëÇб³)    
A1-7
°³¹æÇü Çõ½Å ȯ°æÇÏ¿¡¼­ ±¹³» Áß¼Ò±â¾÷ÀÇ Áö¿ø¹æÇ⼺ µµÃâ¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ¼­ÁøÀÌ(KISTI)    
A2-1
¶È¶ÈÇÑ ±â¾÷ÀÇ Á¶°Ç : ºñÁö´Ï½ººÐ¼®°ú ÃÖÀûÈ­ ÀÌ»óÈ£(Çѱ¹ IBM)    
A3-1
IE/MS ¿¬±¸°úÁ¦ ¹ß±¼ ¹× ±âȸ âÃâ À̼ºÁ¾(Çѱ¹¿¬±¸Àç´Ü À¶ÇÕ°úÇдÜ)    
A4-1
½Å±Ô µµÀå°øÀåÀÇ ¿î¿µ¹æ¾È ¼ö¸³ ¹× Æò°¡¸¦ À§ÇÑ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç ÇϽÂÁø(Çö´ëÁß°ø¾÷ »ê¾÷±â¼ú¿¬±¸¼Ò)    
A4-2
±¹¹æ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç °³³ä¸ðµ¨¸µÀÇ VV&A ¹æ¹ý·Ð ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ±è±³¼·(¿¬¼¼´ëÇб³ Á¤º¸»ê¾÷°øÇаú)    
A4-3
½Ã±×¸¶ ¼öÁØÀ» ÀÌ¿ëÇÑ 3D CAD ¸ðµ¨ÀÇ Á¤·®ÀûÀÎ Ç°Áú Æò°¡¹æ¹ý À¯È¿¼±(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
A4-4
¼±¹Ú ºí·Ï Á¶¸³ °øÁ¤ÀÇ »ý»ê °èȹ °ËÁõÀ» À§ÇÑ º¯¼ö ü°è Á¤ÀÇ ¹× ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç ¿î¿ë ±¸¶ôÁ¶(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
A4-5
½Å±Ô Â÷ü°øÀåÀÇ ÃÖÀû Lay out °áÁ¤À» À§ÇÑ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç ¿¬±¸ ½ÅÇý¼±(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
A5-1
½Åü ºÎÀ§º° µ¿ÀÛÀ¸·Î ±¸ºÐÇÑ À¯´Ï¹ö¼³ µðÀÚÀÎ ÆÐÅÏ ¿¬±¸ ¹Ú¼ºÁØ(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷Á¤º¸½Ã½ºÅÛ°øÇкÎ)    
A5-2
Towards a quantitative measure of facial expression ÀÓ¼ÖÀÌ(¼­¿ï´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú Àΰ£°øÇבּ¸½Ç)    
A5-3
µ¿¾çÀΰú ¼­¾çÀÎÀÇ ¾ó±¼ ÀÎ½Ä °úÁ¤¿¡¼­ ´«ÀÇ fixation Ư¡°ú ÀÎ½Ä Á¤È®µµ¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸ À¯°æÁø(¼­¿ï´ëÇб³ Àΰ£°øÇבּ¸½Ç)    
A5-4
ÀÚ¿¬½º·¯¿î µ¿ÀÛ ºÐ¼®À» ÅëÇÑ ³ÃÀå°í Half Guard Á¶¸³Ã¼ÀÇ Àΰ£°øÇÐÀû °³¼± ¹ÚÀå¿î(POSTECH)    
A6-1
¼­ºñ½º»çÀ̾𽺠±³À°°úÁ¤ ¿î¿µ»ç·ÊºÐ¼® ¹× »ê¾÷ÇöÀå ¼ö¿äÁ¶»ç¸¦ ÅëÇÑ ÇкΠ±³À°°úÁ¤ °³¹ß ÀåÇö¾Ö(ºÎ°æ´ëÇб³)    
A6-2
¼­ºñ½º»ê¾÷ÀÇ ¿Â½Ç°¡½º Àκ¥Å丮 ±¸Ãà¹æ¹ý·Ð ¿¬±¸ ÃÖÁø¼ö(¿¬¼¼´ëÇб³ Á¤º¸»ê¾÷°øÇаú)    
A6-3
Á¦Ç° ¿ä¼ÒÀÇ È°¿ëÀ» °í·ÁÇÑ ¸ð¹ÙÀÏ ¼­ºñ½ºÀÇ ÁøÈ­ ¾ç»ó ºÐ¼® : ¼­ºñ½º ÁøÈ­ Áöµµ ¼Ûº¸¹Ì(¼­¿ï´ëÇб³)    
A6-4
ºñÁî´Ï½º ¿¡ÄڽýºÅÛÀÇ Áö¼Ó°¡´É¼º Çâ»óÀ» À§ÇÑ ºÐ¼® ¹× Çõ½Å ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ¹é¹ÎÁ¤(¼­¿ï´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
A6-5
»óȲÀνÄÄÄÇ»Æà ºñÁî´Ï½º ¸ðµ¨ °³¹ß ½ÉÇöµ¿(°í·Á´ëÇб³ Á¤º¸°æ¿µ°øÇÐÀü¹®´ëÇпø)    
A6-6
¹«¼±µ¥ÀÌŸ ¿ä±ÝÁ¦ÀÇ °¡°ÝÂ÷º°È­¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ±èÅÂÇö(¿¬¼¼´ëÇб³)    
A7-1
±¹¹æ ±â¼ú°¡Ä¡Æò°¡ ¸ðµ¨(DTV) ¿¬±¸ ÀÌÀç¼®(±¹¹æ±â¼úÇ°Áú¿ø)    
A7-2
±â¾÷°¡Àû È°µ¿¿¡ ¹ÌÄ¡´Â °ø°øÁ¤Ã¥ÀÇ ¿µÇâ¿äÀÎ ºÐ¼®: OECD ±¹°¡¸¦ ´ë»óÀ¸·Î ±è¿µÈ¯(KAIST »ê¾÷ ¹× ½Ã½ºÅÛ°øÇаú)    
A7-3
On the monitoring of the technological opportunities using patent information: A novelty detection approach ±Ý¿µÁ¤(¼­¿ï´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
A7-4
±â¼ú ±â¹Ý ¼­ºñ½º Çõ½ÅÀÇ ¸ð´ÏÅ͸µ: ƯÇã ±â¹Ý Á¢±Ù À̼Ҷó(¼­¿ï´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
A7-5
È¿°úÀûÀΠƯÇãºÐ¼®À» À§ÇÑ ´ëÇ¥ ÁÖÁ¦¾î ¼±Åà ¹æ¹ý ¿¬±¸ Á¶¿µ¶õ(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷½Ã½ºÅÛ°øÇкÎ)    
A7-6
ƯÇ㠺м®¿¡ ÀÇÇÑ ¿¡³ÊÁö ÀúÀå ±â¼ú µ¿Çâ ÀÌ°æÇ¥(¾ÆÁÖ´ëÇб³ ±â¼ú°æ¿µ¿¬±¸½Ç)    
A8-1
¿Â¶óÀÎ ÆǸÅÀÚµéÀÌ ºí·Î±×¸¦ ¼ÒºñÀÚ ¸®ºäÀÇ ¿øõÀ¸·Î¼­ È°¿ëÇÏ´Â ¹æ¾È¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸ ¹è¼ø¿ë(KAIST)    
A8-2
ÀÓÀÇÀÇ ¹®ÀÚ¿­¿¡ ´ëÇÑ Kolmogorv-Smirnov Å×½ºÆ® ±â¹Ý Å°½ºÆ®·ÎÅ© ´ÙÀ̳ª¹Í½º ÀÎÁõ: ÅÍÄ¡Æù ¼ÒÇÁƮŰº¸µå ÀÌ¿ë ¹ÚÁÖ¼º(¼­¿ï´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú µ¥ÀÌÅ͸¶À̴׿¬±¸½Ç)    
A8-3
Á¦Á¶°øÁ¤ »ý»ê ÃÖÀûÈ­¸¦ À§ÇÑ POP ½Ã½ºÅÛ °³¹ß ½Åµ¿ÁÖ(ÀüÁÖ´ëÇб³)    
A8-4
Áß¼ÒÇü Àý»è°¡°ø¾÷ü¸¦ À§ÇÑ POP ½Ã½ºÅÛÀÇ °³¹ß ÀÌÁ¾¿µ(ÀüºÏ´ëÇб³ »ê¾÷Á¤º¸½Ã½ºÅÛ°øÇаú)    
A8-5
Relationship between Web log statistics and Keyword advertising ROI depending on Duration of Product Use in Online Marketplaces ¹Ú¼º½Ä(¼­¿ï´ë»ê¾÷°øÇаú)    
A8-6
»ç¿ëÀÚÀÇ ÀÌ¿ëÆÐÅÏÀ» °í·ÁÇÑ ÇÏÀ̺긮µå Ãßõ ½Ã½ºÅÛ ¼³°è ±è¿ë¼ö(°æ±â´ëÇб³ »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú)    
A9-1
A biclustering method of time series following ARMA model ÀÌÁ¤È­(POSTECH)    
A9-2
¼Ó¼º¹ß»ý ºñÀ² ±â¹ÝÀÇ ½ºÆ®¸² µ¥ÀÌÅÍ ºÐ·ù±â Á¦¾È Á¤ÀÎö(µ¿±¹´ëÇб³)    
A9-3
±Û·Î¹ú °æÁ¦-±ÝÀ¶ÁöÇ¥¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ °³º° ÁÖ°¡¿¹Ãø(Stock Price Prediction using Global Economic-Financial Indicators) ¹Ú°­Èñ(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
A9-4
Positive false discovery rate¸¦ È°¿ëÇÑ »õ·Î¿î ±ºÁýºÐ¼® ¹ÚÇØ»ó(POSTECH)    
A9-5
Pattern Selection for Support Vector Regression using Expected Margin ±èµ¿ÀÏ(¼­¿ï´ëÇб³)    
A9-6
Online Relevance Vector Machine Regression Using Kalman Filter À̽°æ(¼­¿ï´ëÇб³)    
B1-1
Open Innovation Á¤Âø°ú È®»êÀ» À§ÇÑ IE/MSÀÇ ¿ªÇÒ °í¼º¼®(°Ç±¹´ëÇб³),ÃÖ°æÇö(ÇѾç´ëÇб³)    
B10-1
°í¹Ðµµ µµ½Ãöµµ ¼ö¿ä±â¹Ý ¼ö¼Û¼­ºñ½º °³¼± ¹æ¾È ±èµ¿Èñ(Çѱ¹Ã¶µµ±â¼ú¿¬±¸¿ø)    
B10-2
»ý»êÁغñ°ËÅ並 À§ÇÑ Ã¼°è¸®½ºÆ® °³¹ß»ç·Ê: ±¹¹æºÐ¾ß¸¦ Áß½ÉÀ¸·Î ±è´öȯ(±¹¹æ±â¼úÇ°Áú¿ø)    
B10-3
°ø°øºÎ¹® Á¤º¸È­Ã¥ÀÓ°ü(CIO)Á¦µµÀÇ ÇöȲ°ú °úÁ¦ ÀÌÀçµÎ(NIA)    
B10-4
LAPX ¸ðÇüÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Ç×°ø»ç À¯»ç ºñµå°¡°Ý ÅëÁ¦ ¿¬±¸ À±¹®±æ(Çѱ¹Ç×°ø´ëÇб³)    
B10-5
Á¤º¸º¸È£ ħÇØ»ç°í ¹ß»ý¿¡ ÀÇÇÑ ÇÇÇØ¾× »êÃâ ¸ðÇü À¯Çý¿ø(ÃæºÏ´ëÇб³ °æ¿µÁ¤º¸Çаú)    
B10-6
GoBizKorea ¼º°úÆò°¡¸¦ À§ÇÑ ÁöÇ¥ °³¹ß¿¬±¸ ÀÌâ¼ö(°­¸ª¿øÁÖ´ëÇб³)    
B2-1
±â¾÷ ÇöÀå¿¡¼­ÀÇ IE/MSÀÇ ¿µÇâ·Â ¾È¼±ÀÀ(ÇѾç´ëÇб³),±èµ¿¼®(»ï¼ºÀüÀÚ),±è½ÅÈ«(´ë»ó),±èűØ(LG CNS),¹é»ó¿±(LG CNS)    
B3-1
°¡º¯´Ü¸é ¼ºÇüÀ» ÅëÇÑ ¾Ë·ç¹Ì´½ ¾ÐÃâÀç °³¹ß ¹× µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¿¬±¸ ¾È¿µ¼®(¾ÆÁÖ´ëÇб³)    
B3-2
PLCS ±â¹Ý SBA ÅëÇÕÇù¾÷ȯ°æ »óÈ£¿î¿ë¼º Á¦°ø¹æ¾È ¿¬±¸ ±èȲȣ(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
B3-3
PLCÇÁ·Î±×·¥ ÀÌ»óȸ·Î °ËÁõ¹æ¹ý·Ð ¹Úżö(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
B3-4
Design Structure Matrix¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ½Ã½ºÅÛÁøÈ­¸ðÇü ¿À¼º±Õ(¾ÆÁÖ´ëÇб³)    
B3-5
I/O¸ðµ¨ÀÇ ÀÚµ¿»ý¼º°ú Àç»ç¿ë¼ºÀ» À§ÇÑ PLC½Éº¼ Å×À̺íÀÇ ÅÛÇø´È­ ¹æ¼º¹®(¾ÆÁÖ´ëÇб³)    
B3-6
Event Graph Modeling of Electronics Fab with Uni-inline Cells ¼ÛÀºÇý(KAIST »ê¾÷¹×½Ã½ºÅÛ°øÇаú)    
B4-1
´«ÀÇ ¿òÁ÷ÀÓÀÇ Eye-tracking ºÐ¼®À» ÀÌ¿ëÇÑ Website ±¸Á¶ °³¼± ¹æ¾È ±è¿øÁØ(¼­¿ï´ëÇб³ Àΰ£°øÇÐ ¿¬±¸½Ç)    
B4-2
¹®Çå Á¶»ç¸¦ ÅëÇÑ »ç¿ëÀÚ °æÇèÀÇ Á¤·®È­ ¹æ¹ý·Ð µµÃâ ¹ÚÀçÇö(POSTECH »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú)    
B4-3
¸ð¹ÙÀÏ ÀåÄ¡¿ë ½½¶óÀ̵å Ä¿¹öÀÇ Á¶ÀÛ °¨¼º ÃÖÀûÈ­ Áøº´±â(¼­¿ï´ëÇб³)    
B4-4
ÀÚµ¿Â÷ Á¶ÇâÀåÄ¡¿¡ ºÎÂøµÈ ÇÝƽ ÄÁÆ®·Ñ·¯ Á¶ÀÛ°¨ Æò°¡ ÀÌÁöȯ(¼­¿ï´ëÇб³)    
B4-5
»ç¿ëÀÚ °æÇè °³³äÀÇ ÀÌ·ÐÀû ¹è°æ °íÂû ±èÇö°æ(POSTECH »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú)    
B5-1
An Expected Loss Model for Quantifying Risk in Service FMEA Agung Sutrisno(Pukyong National University)    
B5-2
JRI¸¦ °í·ÁÇÑ Advanced service tree analysis Ȳ¿µÈÆ(¼­¿ï´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
B5-3
Service Fault Tree¸¦ »ç¿ëÇÑ ¼­ºñ½º Ç°Áú Æò°¡ ¸ðÇü °³¹ß À̹μö(¼­¿ï´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
B5-4
Á¤º¸½Ã½ºÅÛ Ç°Áú °üÁ¡¿¡¼­ Æò°¡ÇÑ ÀºÇà ºñ´ë¸é ä³ÎÀÇ ¼º°ú ÁÖ¼ºÇö(°æºÏ´ëÇб³ °æ¿µÇкÎ)    
B5-5
¼­ºñ½º Æò°¡ ¿ä¼Ò¸¦ ¹Ý¿µÇÑ SLA±â¹ÝÀÇ IT¾Æ¿ô¼Ò½Ì ÁöÇ¥ µµÃâ ÀÌÁø¼º(°æÈñ´ëÇб³ »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú)    
B5-6
ITÈ°¿ë ¼öÁØ°ú ¼­ºñ½ºÇ°Áú ¿¬°ü°ü°è ¸ðÇü äȭ¼º(¼º±Õ°ü´ëÇб³)    
B6-1
ºñÁî´Ï½º Æ®¸®Áî: âÁ¶°æ¿µÀÇ ¿À¾Æ½Ã½ºÀΰ¡? ¹Ú¿µÅÃ(¼º±Õ°ü´ëÇб³ ±â¼ú°æ¿µ´ëÇпø)    
B6-2
»çȸ ³×Æ®¿öÅ© ºÐ¼®À» ÀÌ¿ëÇÑ ÃøÁ¤ ³×Æ®¿öÅ© ÇÁ·Î±×·¥ ¼º°ú Æò°¡ ÃÖ½ÂÀÏ(°øÁÖ´ëÇб³)    
B6-3
Investigating the possibility of applying a Pareto/NBD model to predict the future citation count of a patent ÀÌâ¿ë(¼­¿ï´ëÇб³)    
B6-4
½ÇÇà°øµ¿Ã¼ÀÇ ±¸¼º¿ä¼Ò°¡ Á¶Á÷ÀÇ ¼º°ú¿¡ ¹ÌÄ¡´Â ¿µÇâ ÃøÁ¤ À̱â¿ø(POSTECH)    
B6-5
±¹³» Å»ýÀû ±Û·Î¹ú Áß¼Ò±â¾÷(BGC)ÀÇ ¼¼°èÈ­ Àü·«¿¡ °üÇÑ ½ÇÁõºÐ¼® ¹Ú¼ºÁØ(°æÈñ´ëÇб³ »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú)    
B6-6
½Ç¹°¿É¼ÇÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Ç³·Â¿¡³ÊÁö ±â¼úÀÇ °æÁ¦Àû °¡Ä¡ Æò°¡ ±è°æÅÃ(°æÈñ´ëÇб³)    
B7-1
°ø±Þ »ç½½ ´ÙÀ̳»¹Í½º¿¡¼­ÀÇ RFID µµÀÔ È¿°ú - ½Ã½ºÅÛ ´ÙÀ̳»¹Í½º¿¡ ÀÇÇÑ Á¢±Ù ÀÌÁØÁ÷(µ¿±¹´ëÇб³ »ê¾÷½Ã½ºÅÛ°øÇаú)    
B7-2
RFID ±â¼úÀÇ °¡Ä¡ ¸ðÇü µµÃâ ¹× µµÀÔ ÀÇ»ç°áÁ¤¿¡ÀÇ È°¿ë ¼Õ°æ¿ø(µ¿±¹´ëÇб³ »ê¾÷½Ã½ºÅÛ°øÇаú)    
B7-3
RFID À̺¥Æ® ºÐ¼®À» À§ÇÑ ÇÁ·Î¼¼½º ¸¶ÀÌ´× ÇÁ·¹ÀÓ ¿öÅ© ¿À±ÔÇù(°æÈñ´ëÇб³)    
B7-4
Efficient detection of RFID complex events based on logistics process structure Shuzhu Zhang(Pusan National University)    
B7-5
Design and Operational Planning for Reverse Logistics System using RFID Technologies ±è¿µ¿ì(¼­¿ï´ëÇб³)    
B8-1
ÅÛÇø´ ¸ðµ¨°ú ¼³°èÀÌ·Â µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ÀÚµ¿Â÷ ±â±¸ ¿ä¼ÒÀÇ Áö½Ä ±â¹Ý ¼³°è ½Ã½ºÅÛÀÇ °³¹ß À層¼·(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
B8-2
ÃÖÀû ¿ì¼± Ž»öÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ºí·Î°í½ºÇǾî Å©·Ñ¸µ ½ÅÁß±æ(¼­¿ï´ëÇб³)    
B8-3
½Ç½Ã°£ ´º½º ½ºÆ®¸²À¸·ÎºÎÅÍÀÇ ½Å±Ô À̺¥Æ® ŽÁö ¾Ë°í¸®Áò ¼º´É Æò°¡ ÀÌ»óÁø(¼­¿ï´ëÇб³)    
B8-4
IFGTÀÇ ½ÇÁõÀûÀÎ lower bound¿¡ °üÇÑ ºÐ¼® ±è°æ¿Á(POSTECH)    
B8-5
Classification and determinants of extreme halophilebacteria using protein sequence: A data mining approach ¾ç½ÂÁØ(µ¿±¹´ëÇб³)    
B8-6
Automated product ontology construction method using Google product search site À̱⼷(¼º±Õ°ü´ëÇб³)    
B9-1
°³ÀÎÀÇ ±¸¸ÅÆÐÅÏÀ» ÀÌ¿ëÇÑ »ó´ëÀû ÀÌÅ»¿¹Ãø¸ðÇü ±èÇü¼ö(ÇѼº´ëÇб³ »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú)    
B9-2
Á¦Á¶¹° °áÇÔÀÇ À¯ÇüºÐ¼®À» ÅëÇÑ Á¦Á¶¹° Ã¥ÀÓ ¿¹¹æ È°µ¿ÀÇ Àü°³ ¹æ¹ý¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ À̼¼Èñ(¾ÆÁÖ´ëÇб³)    
B9-3
¼º°ú±â¹Ý±º¼öÁ¦µµÇÏ¿¡¼­ÀÇ µ¿½ÃÁ¶´Þ¼ö¸®ºÎ¼Ó(CSP) ÀûÁ¤ ¼Ò¿ä »êÃâ¸ðµ¨ ¿¬±¸ ±è¹«¿µ(LIG³Ø½º¿ø)    
B9-4
µ¥ÀÌÅ͸¶ÀÌ´× ±â¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇÑ À±È°¾×(lubricant)ÀÇ ÁßÇÕü(polymer)¿Í ÷°¡Á¦(addictive) ½Äº°¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ±è½Å¿µ(°í·Á´ëÇб³ »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú µ¥ÀÌÅ͸¶ÀÌ´× ¿¬±¸½Ç)    
B9-5
Cancer Recurrence Prediction using Machine Learning ±èµµ±Õ(Seoul National University Biomedical Informatics)    
B9-6
»êÇп¬ÀÇ ±¹¹æ¿¬±¸°³¹ß Âü¿©È®´ë ¹æ¾È ¿¬±¸ È«Ã漺(±¹¹æ±â¼úÇ°Áú¿ø)    
B9-7
Ŭ·¯½ºÅ͸µ°ú ÃÖÀûÈ­ ±â¹Ý ºÐ·ù Çعý °­ÀÚ¿µ(Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø)    
C1-1
Áö´ÉÇü ¿ìÆí¼­ºñ½º µµÀÔÀ» À§ÇÑ ´Ù·®¿ìÆí¹° Á¢¼öÁ¤º¸ ½Ã½ºÅÛ °³¹ß »ç·Ê ¿¬±¸ ³ªµ¿±æ(Çѱ¹ÀüÀÚÅë½Å¿¬±¸¿ø ¿ìÁ¤¹°·ù±â¼ú¿¬±¸ºÎ)    
C1-2
ÁÖ¼Ò¹ÌÁöÁ¤ ¿ìÆí¼­ºñ½º¸¦ À§ÇÑ GIS ±â¹ÝÀÇ ½Ã·°ø°£ºÐ¼® ±â¹ý ÀÌÇå±Ô(ETRI)    
C1-3
NSD ±â¹ÝÀÇ ¿ìÆí ¼­ºñ½º °³¹ß Àü·« ½Å¿ëÈ£(¿µ³²´ëÇб³ °æ¿µÇкÎ)    
C1-4
¿ìÆí¹°·ù ³×Æ®¿öÅ© ºÎÇϺм®À» À§ÇÑ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç ½Ã½ºÅÛ °³¹ß ¹èÈñö(Çѱ¹ÀüÀÚÅë½Å¿¬±¸¿ø)    
C1-5
¿ìÆí ÀÚµ¿È­ ÅëÇÕ¸ÁÀÇ µµÀÔÈ¿°ú ¹× ºñ¿ëºÐ¼® ÀÓÁع¬(Çѹç´ëÇб³ »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú)    
C2-1
ÇлýµéÀÌ ¹Ù¶óº» IE/MSÀÇ Çö½Ç ½ÅÁ¤È£(ºÎ»ê´ë), ±èÇö°æ(POSTECH), ¾ç½ÂÁØ(µ¿±¹´ë), ¹æ¼º¹®(¾ÆÁÖ´ë), Á¶Ã¶Çö(°æ¼º´ë), À̱ÔÈ«(¼º±Õ°ü´ë)    
C3-1
ÅÙÀúºí ÀÎÅÍÆäÀ̽º ±â¹ÝÀÇ µðÀÚÀÎ º¸µå¸¦ È°¿ëÇÑ ¸ÂÃãÇü »óÈ£ÀÛ¿ë ¼­µ¿¿ì(Àü³²´ëÇб³)    
C3-2
Wiimote¸¦ È°¿ëÇÑ ¸ÖƼµð½ºÇ÷¹ÀÌ »óÈ£ÀÛ¿ë ±è¹Î¼®(Àü³²´ëÇб³)    
C3-3
ÇÏÀÌÆÛº¼¸¯ ºê¶ó¿ìÀú¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ À¥ »çÀÌÆ® µð·ºÅ丮ÀÇ °¡½Ã¼º Çâ»óÀ» ÅëÇÑ »ç¿ëÀÚ À¯¿ë¼º Æò°¡ ¹× ºÐ¼®: Çмú Ä¿¹Â´ÏƼ »ç·Ê Á¢±Ù ±èÇÑÁß(µ¿±¹´ëÇб³)    
C3-4
°¡»óȯ°æ¿¡¼­ÀÇ À̵¿ ¹æ½ÄÀÌ »çÀ̹ö¸Ö¹Ì¿Í ÀÎÁöÀÛ¿ë¿¡ ¹ÌÄ¡´Â ¿µÇâ¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ä¼ÛÀÌ(¿ï»ê°úÇбâ¼ú´ëÇб³ µðÀÚÀÎ ¹× Àΰ£°øÇкÎ)    
C3-5
ÅÍÄ¡½ºÅ©¸° UI ±â¹Ý ¿îÀüÀÚ Á¤º¸ ½Ã½ºÅÛÀÇ Å¸°Ù Å©±â¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ÇãÁöÀ±(POSTECH)    
C3-6
ÇнÀÁ¶Á÷ÀÇ OJF¸ðÇü°ú Àû¿ë¿¡ °üÇÑ »ç·Ê ¿¬±¸ ±èâÀº(¸íÁö´ëÇб³ »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú)    
C4-1
Á¦Ç°-¼­ºñ½º ÅëÇսýºÅÛÀÇ Æò°¡:¿¬±¸ ÇöȲ Á¶»ç ¹× ½Ã»çÁ¡ µµÃâ ÇãÁØ¿¬(POSTECH ±â°è»ê¾÷°øÇкÎ)    
C4-2
À¯ºñÄõÅͽº ÇコÄɾ ´ëÇÑ ¼ÒºñÀÚ ¿äÀκм®(Patient Adoption Factors of the Ubiquitous Healthcare) ÀüÀ¯Á¤(Çѱ¹°úÇбâ¼ú±âȹÆò°¡¿ø)    
C4-3
Á¦Ç°-¼­ºñ½º ÅëÇսýºÅÛ À¯Çü ºÐ·ùü°èÀÇ °³¹ß: ÀÌÇØ°ü°èÀÚ ³×Æ®¿öÅ© ¹× °¡Ä¡Ã¢Ãâ È°µ¿ °üÁ¡ÀÇ ºÐ·ù (Development of a Classification System for Product-Service Systems) ÀÓÄ¡Çö(POSTECH)    
C4-4
Á¦Á¶¾÷ÀÇ Áö¼Ó °¡´ÉÇÑ Á¦Ç°-¼­ºñ½º ½Ã½ºÅÛ °³¹ß Àü·« ¿¬±¸(Development Strategies of Sustainable Product-Service Systems in Manufacturing Industry) ¼ÕÁ¾¹Î(È«ÀÍ´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
C4-5
Á¦Ç°-¼­ºñ½º ÅëÇսýºÅÛ Àü·« Çõ½ÅÀ» À§ÇÑ ºñÁî´Ï½º ¸ðµ¨ ±¸Á¶ Á¦¾È ÀÌÁöȯ(¼­¿ï´ëÇб³ »ê¾÷Á¶¼±°øÇкΠÁ¦Ç°¼­ºñ½º°øÇבּ¸½Ç)    
C4-6
Á¦Ç°-¼­ºñ½º ÅëÇÕ ½Ã½ºÅÛÀ» À§ÇÑ ±â¼ú ·Îµå¸Ê È°¿ë ÇöȲ ºÐ¼® Á¶Âù¿ì(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
C5-1
°øÁ¤Æò±ÕÀÌ ¼±ÇüÀûÀ¸·Î º¯ÇÏ´Â Á¦Á¶°øÁ¤ÀÇ ÃÖÀû¸ñÇ¥°ªÀÇ ¼³Á¤ À̹α¸(Ãæ³²´ëÇб³ Á¤º¸Åë°èÇаú)    
C5-2
Á¤ºñµµ ºÐ¼® ÀýÂ÷ ºñ±³ ¹× ½ÇÃø MTTR°úÀÇ »ó°ü°ü°è ºÐ¼®(MIL-HDBK-472A ÀýÂ÷¥±,¥´ Áß½É) ¹Ú¿¬°æ(LIG³Ø½º¿ø ILS)    
C5-3
ÀÚµ¿Â÷ ºÎÇ° Á¦Á¶¾÷üÀÇ Á¶¸³¶óÀÎ °³¼±À» À§ÇÑ 6½Ã±×¸¶ ÇÁ·ÎÁ§Æ® »ç·Ê ¿¬±¸ Á¤¹Î¿µ(ÀüºÏ´ëÇб³ »ê¾÷Á¤º¸½Ã½ºÅÛ°øÇаú)    
C5-4
Á¤±ÔºÐÆ÷¸¦ µû¸£Áö ¾Ê´Â ºñ¼±Çü µ¥ÀÌÅÍÀÇ ÀÌ»óŽÁö¸¦ À§ÇÑ Model Based Fault Detection ¹Ú½ÃÀú(°í·Á´ëÇб³)    
C5-5
Áß¼Ò±â¾÷µéÀÇ »ý»ê¼º ¹®Á¦ ¹× ÁöÇ¥ºÐ·ù Á¶ÈïÀç(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
C5-6
¹Ì¼¼º¯µ¿ °¨Áö¸¦ À§ÇÑ °øÁ¤°ü¸®µµÀÇ ¿¬±¸µ¿Ç⠺м® ÃÖ¼º¿ø(¼º±Õ°ü´ëÇб³)    
C5-7
RMSÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î ÇÑ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î Ç°ÁúÀÇ ¾ÈÀü¼º Æò°¡ °³¼±¹æ¾È ¿¬±¸ ¹ÚÁö¼º(¼º±Õ°ü´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
C6-1
¹Ì¼Ç±¸¼ºÃ¼¸¦ È°¿ëÇÑ ±¹°¡¿¬±¸°³¹ß»ç¾÷ÀÇ °ü¸®¸ðÇü¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸ ÀÌÀç±Ù(¼¼¸í´ëÇб³)    
C6-2
ƯÇã ¹× ±â¼ú¹®¼­ÀÇ ¹ß¸íÀû Ư¡-±â´É ³×Æ®¿öÅ© ºÐ¼® À±ÀåÇõ(POSTECH)    
C6-3
DEA¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ È¯°æģȭÀû ¼­ºñ½ºÀÇ ¿¡ÄÚÈ¿À²¼º ºÐ¼®: Ä«½¦¾î¸µ »ç·Ê¸¦ Áß½ÉÀ¸·Î Á¶¾ç·¡(¼­¿ï´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
C6-4
Free Agent µµÀÔ¿¡ °üÇÑ °íÂû ±èÀ±¹è(¼º±Õ°ü´ëÇб³ ±â¼ú°æ¿µÇаú)    
C6-5
È¿À²Àû ÀüÅõ·Â À¯Áö¸¦ À§ÇÑ ÀüÅõº´·Â ±³Ã¼ Àü·«¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸ Á¶¼ºÁø(±¹¹æ´ëÇб³)    
C6-6
¿Ü°ü µðÀÚÀÎÀ» ÅëÇÑ ÈÞ´ëÆù äÅà ¿äÀÎ ¿¬±¸ ȲÀÎÁØ(¼º±Õ°ü´ëÇб³ ±â¼ú°æ¿µÇаú)    
C7-1
¸ð¹ÙÀÏÇϹö ±â¹Ý °í¼Ó¾Èº®ÇÏ¿ª½Ã½ºÅÛ¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ±èÁ¤ÈÆ(KAIST »ê¾÷ ¹× ½Ã½ºÅÛ°øÇаú)    
C7-2
A Simulation Study for Evaluating Multi-lifting Operations by Quay Cranes Vu Duc Nguyen(Pusan National University)    
C7-3
¼øÂ÷Àû ±¸¿ªÇÈÅ·¿¡¼­ ÇÈÄ¿ ÇǷεµ ÆòÁØÈ­¸¦ À§ÇÑ ÁÖ¹®¼ø¼­ °áÁ¤¹®Á¦ ÃÖ¿ø¼®(¾ÆÁÖ´ëÇб³´ëÇпø »ê¾÷°øÇаú)    
C7-4
Empty Container Repositioning in Supply Port Area ÇÑ¿µÁø(Pusan National University)    
C7-5
Optimization of container and wagon repositioning in railroad transportation À±¿ø¿µ(ºÎ»ê´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
C7-6
Ŭ¶ó¿ìµå ÄÄÇ»Æà ºñÁî´Ï½º ¸ðµ¨ °³¹ß ¹ÚÁö¾Ö(°í·Á´ëÇб³ Á¤º¸°æ¿µ°øÇдëÇпø)    
C8-1
¾Ó»óºí ±â¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÀÇ·á »ç±â ŽÁö ¾È¿­¿ì(¾ÆÁÖ´ëÇб³ µ¥ÀÌÅ͸¶ÀÌ´× ¿¬±¸½Ç)    
C8-2
SVM ¾Ó»óºíÀ» ÀÌ¿ëÇÑ À̵¿Åë½Å»çÀÇ ÀÌÅ» °í°´ ¿¹Ãø Á¤±Ôȯ(POSTECH »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú)    
C8-3
°í°´¼±È£ ºÐ¼®À» ÅëÇÑ ÀÎÅͳÝÀüÈ­·ÎÀÇ Àüȯ ÀÇÇâ ¿¹Ãø ±ÇÀº°æ(°æºÏ´ëÇб³ °æ¿µÇкÎ)    
C8-4
´ë¿ë·® ½Ç½Ã°£°Ë»ö¿£ÁøÀÇ ±¸Á¶¿Í ¹ßÇà/±¸µ¶ ±â¼ú±â¹ÝÀÇ ±¸Çö¹æ¾È ¾ç¿ë¼®(¼­¿ï´ëÇб³ »ê¾÷Á¶¼±°øÇкÎ)    
C8-5
°øµ¿±¸¸Å ÇÒÀΰú ´Ü¼ø ¼ö·®ÇÒÀÎ Á¤Ã¥ ½Ã ÁÖ¹®·®¿¡ ´ëÇÑ ºñ±³ ºÐ¼® ±èÁø¹é(Áß¾Ó´ëÇб³)    
C8-6
°ø°£È®»ê¸ðÇü ÁÖ¿µÁø(ÃæºÏ´ëÇб³)    
C9-1
±æÀÌ Á¦¾àÀ» °¡Áö´Â Á¶¸³Àå ¹èÄ¡ ¹× Á¶¸³ÀÏÁ¤°èȹ ¾Ë°í¸®Áò°³¹ß È«¼øÀÍ(Çö´ëÁß°ø¾÷ »ê¾÷±â¼ú¿¬±¸¼Ò)    
C9-2
Á¶¼±¾÷ÀÇ ºí·ÏÁ¶¸³°øÀå¿¡¼­ ½ÇÀûÁý°è ¸ð´ÏÅ͸µ ¹æ¹ý·Ð Á¦¾È ¾ÈÀDZ¹(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
C9-3
´Ù°èÃþ ÆÛ¼ÁÆ®·Ð ¸ðµ¨À» ÀÌ¿ëÇÑ Á¶¼±¼Ò Á¶¸³°øÀå ÀÛ¾÷»óÅ ¸ð´ÏÅ͸µ ¹æ¾È È«½ÂÅÃ(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷Á¤º¸½Ã½ºÅÛ°øÇÐ)    
C9-4
ÀÌÁ¾Á¦Ç°°£ ÀçÁ¦Á¶¸¦ À§ÇÑ »ç¿ëÈÄ Á¦Ç°ÀÇ µ¿Àû ºÐÇØ°èȹ ¼ö¸³ È«À¯¼®(¼­¿ï´ëÇб³)    
C9-5
Çൿ-º¸»ó ÇнÀ ±â¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÀûÀÀÇü °£ÆÇ ½Ã½ºÅÛ ¼Õ¹Î¿µ(°í·Á´ëÇб³)    
D1-1
ÀÓ°èÁ¡À» °®´Â ¸¶ÄÚÇÁ º¯Á¶ À¯Ã¼¸ðÇüÀÇ ºÐ¼® ¹éÁ¤¿ì(¼º±Õ°ü´ëÇб³)    
D1-2
À§ÇèÀÇ ºÒÈ®½Ç¼ºÀ» °í·ÁÇÑ ÀÓ¹«ÇÒ´ç¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ¹è¿µ¹Î(¿¬¼¼´ëÇб³ Á¤º¸»ê¾÷°øÇаú)    
D1-3
The discrete-time Geo/G/1 queue with N-policy and synchronized reneging ±èº¸±Ù(KAIST)    
D1-4
ÀÏ·® ÀÓ°è°ªÀ» °®´Â ÀÌ»ê½Ã°£ BMAP/G/1 ´ë±âÇà·Ä½Ã½ºÅÛÀÇ ÀÏ·® ºÐ¼® À̼¼¿ø(¼º±Õ°ü´ëÇб³ ½Ã½ºÅ۰濵°øÇаú)    
D1-5
ISO 9000 ±â¹ÝÀ¸·Î ÇÑ ½Å·Ú¼º°æ¿µ½Ã½ºÅÛ(IEC 60300)ÀÇ È¿°úÀû µµÀÔ ¹æ¾È ±èÀÎÈñ(¼º±Õ°ü´ëÇб³)    
D1-6
Redundancy Allocation Problems of Complex systems with Heterogeneous components ±èÀçȯ(Çѱ¹Çؾç´ëÇб³ µ¥ÀÌÅÍÁ¤º¸Çаú)    
D2-1
ÀÛ¾÷¼ø¼­ Á¾¼Ó ÀÛ¾÷Áغñ ºñ¿ë ¹× ¿ë·®Á¦¾àÀ» °í·ÁÇÑ ´ÜÀϱâ°è ·ÎÆ® Å©±â °áÁ¤ ¹× ÀÏÁ¤°èȹ ¹®Á¦¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸ µµÇüÈ£(ÇѾç´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
D2-2
'AND'/'OR' ½ÇÇà Á¦¾àÁ¶°ÇÀÌ ÀÖ´Â Flexible Job shop ÀÏÁ¤°èȹ ¹®Á¦ ÀÌ»óÇù(Çö´ëÁß°ø¾÷ »ê¾÷±â¼ú¿¬±¸¼Ò ÀÚµ¿È­¿¬±¸½Ç)    
D2-3
An Extended M-parallel Machine Problem with a Limited Machine Capacity and Interference between Jobs ¼ºÀΰæ(KAIST »ê¾÷ ¹× ½Ã½ºÅÛ °øÇаú)    
D2-4
A Study on the Problem of Balancing the Number of Bicycles in the Stations in a Public Bike Rental System ±èµµ¿ø(KAIST)    
D2-5
¸ð¹ÙÀÏÇϹöÀÇ ¾ÈÁ¤¼ºÀ» °í·ÁÇÑ ÄÁÅ×ÀÌ³Ê ¾çÇÏ ¼ø¼­ »ý¼º ¹æ¹ý: ±ÔÄ¢ ±â¹Ý ÈÞ¸®½ºÆ½ ¾Ë°í¸®Áò°ú Áö¿ªÇØ Å½»ö¹ýÀ» È°¿ëÇÑ ÃÖÀûÇØ Å½»ö ½Å±ÔÇö(Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø »ê¾÷¹×½Ã½ºÅÛ°øÇаú)    
D2-6
¼Â¾÷°ú ÆÈ·¿ Á¦¾àÀ» °í·ÁÇÑ »óȲ¿¡¼­ÀÇ RMC scheduling ¹ÚÁ¤È£(¼­¿ï´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
D3-1
¸¶ÄÚÇÁ ±¹¸éÀüȯÀ» °í·ÁÇÑ ÀÌÀÚÀ² ±â°£±¸Á¶ ¿¬±¸ ÀÌÀ¯³ª(POSTECH)    
D3-2
DEA¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¼ø¼ö¿¬±¸°³¹ß À¯ÇüÀÇ Á¤ºÎ R&D »ç¾÷µé°£ÀÇ È¿À²¼º ºÐ¼® ±èµ¿±Ù(KISTEP)    
D3-3
±â´ë ¼öÀÍ·ü, Ç¥ÁØÆíÂ÷, »ó°ü°è¼ö ¿¹ÃøÄ¡ÀÇ Á¤È®µµ¿¡ µû¸¥ ¸¶ÄÚÀ§Ã÷ Æ÷Æ®Æú¸®¿À ¼±Á¤ ¸ðÇüÀÇ ¼º°ú¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ±èÈ«¼±(¿¬¼¼´ëÇб³ °æ¿µ´ëÇÐ)    
D3-4
Statistical Analysis and Comparison of KOSPI200 and S&P500 ³ëµ¿Áø(POSTECH)    
D3-5
Áö¼ö À̵¿ Æò±Õ¼±À» ÀÌ¿ëÇÑ °Å·¡ Àü·« ±èÇöÁö(¼­¿ï´ëÇб³ °ø°ú´ëÇÐ »ê¾÷°øÇаú)    
D3-6
¿¹Ãø ¸ðµ¨°ú Dz¿É¼ÇÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÃÖÀû Æ÷Æ®Æú¸®¿À À̼ºÈÆ(°æ¼º´ëÇб³)    
D4-1
±³Åë»óȲÀ» °í·ÁÇÑ ½Ã°£Á¦¾à Â÷·®°æ·Î¹®Á¦ÀÇ Hybrid À¯ÀüÀÚ ¾Ë°í¸®Áò ±è±âÅÂ(±¹¹æ´ëÇб³ ¿î¿µºÐ¼®Çаú)    
D4-2
È¥ÇÕÁ¤¼ö°èȹ¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇÑ K¸®±× °æ±â ÀÏÁ¤ °èȹ ÀÌÁØÈ£(¿¬¼¼´ëÇб³ Á¤º¸»ê¾÷°øÇаú)    
D4-3
LTE »óÇ⸵ũ¿¡¼­ÀÇ ¹«¼±ÀÚ¿ø ÇÒ´ç¹®Á¦(Radio Resource Allocation Problem in LTE Uplink) Á¤¿ëÁÖ(ºÎ»ê¿Ü±¹¾î´ëÇб³)    
D4-4
Attacker detection in Reputation system ¹ÚÁöÇý(¼­¿ï´ëÇб³)    
D4-5
An Optimization Approach for a Freight Car Flow Problem(È­Â÷ ¿î¿ë °èȹ ¼ö¸³ÀÇ ÃÖÀûÈ­ Çعý) ¿ø´ëÇÑ(Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø »ê¾÷ ¹× ½Ã½ºÅÛ °øÇаú)    
D4-6
RLT¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ±¤´ë¿ª À¶ÇÕ °¡ÀÔÀÚ¸Á ¼³°è ¹®Á¦ º¯Çü ¹Ú±â°æ(°í·Á´ëÇб³)    
D5-1
¿ª¹æÇâ ·ÎÁö½ºÆ½½º¿¡¼­ ÃÖ´ë ÇÒ´ç°¡´É °Å¸®¸¦ °í·ÁÇÑ Æó±â¹° ¼ö°Å¸Á ¼³°è: ÃÖÀû ¹× ¹ß°ßÀû ±â¹ý ±èÁö¼ö(ÇѾç´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
D5-2
ÅÃ¹è ¿µ¾÷¼Ò ÅëÆóÇÕÀ» °í·ÁÇÑ ¼öÁÖ¸¶°¨½Ã°£ ±â¹Ý ³×Æ®¿öÅ© ¼³°è °í⼺(°æ¼º´ëÇб³)    
D5-3
¸ð¹ÙÀÏ À¥ ¾îÇø®ÄÉÀÌ¼Ç »óÈ£¿î¿ë API °³¹ßÀ» À§ÇÑ ¸Þ½ÃÁö ±â¹Ý ¸ðµ¨¸µ ¹æ¹ý·Ð ¿À¿ä¼Á(ÇѾç´ëÇб³)    
D5-4
¹°·ù¼¾ÅÍ ÆÈ·¿ ÇÕÀû¹®Á¦¿¡ °üÇÑ °æÇèÀû ¾Ë°í¸®Áò ÀÓ±Ô¼®(¾ÆÁÖ´ëÇб³)    
D5-5
Çù¾÷ °ø±Þ¸ÁÀÇ À籸¼ºÀ» À§ÇÑ fuzzy-ANP È°¿ë ¹æ¾È ÀÌ»ó¼ö(ºÎ»ê´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
D5-6
Ramp-up À» °í·ÁÇÑ ¹°·ù ÀÚµ¿È­ ¼³ºñ ÅõÀÚ ´ë¾È ºÐ¼® ¸ðµ¨ Á¤Àç¿ì(°æºÏ´ëÇб³)    
D5-7
Á¶¼±»ê¾÷ÀÇ ÁßÀåºñV2V(Vehicle to Vehicle) ½Ã½ºÅÛ ±¸Çö¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ¼ÕÁ¤¿­(´ë¿ìÁ¶¼±Çؾç)    
D6-1
´Ù¾çÇÑ ÀÇ·á ÇÁ·Î¼¼½º¸¦ °í·ÁÇÑ Generic Simulation ¸ðµ¨ °³¹ß ÀÌÁ¾¼º(POSTECH »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú)    
D6-2
°øÅë ÀüÅõ°´Ã¼ ¸ðµ¨ ±â¹Ý Live-Virtual-Constructive ¸ðµ¨ ¿¬µ¿ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ±è¹®¼ö(Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø »ê¾÷ ¹× ½Ã½ºÅÛ°øÇаú)    
D6-3
º´¿ø ¿Ü·¡ ȯÀÚ ¿¹¾à ¹æ¹ý ¼³°è¸¦ À§ÇÑ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç ÃÖÀûÈ­ ±â¹ýÀÇ È¿°ú Æò°¡¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ÀåÈÆ(KAIST)    
D6-4
º´¿ø Àü ÀÀ±ÞÀÇ·áü°è ¼±ÁøÈ­¸¦ À§ÇÑ ÀÀ±ÞÂ÷ ÃÖÀû ´ë¼ö »êÃâ¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ÀÌ¿µ¿ì(KAIST »ê¾÷ ¹× ½Ã½ºÅÛ °øÇаú)    
D6-5
KanbanÀ» ÀÌ¿ëÇÑ DBR System ±¸Ãà¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ¿À¹ü¼®(¾ÆÁÖ´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
D6-6
Sampling oriented constraint based design for bipolar-plate of vanadium redox flow battery ¿°µ¿È£(ÇѾç´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
D6-7
Binary classification for the screening of MISViS(Meares-Irlen Syndrome) ½ÅÇü±Ô(¼­¿ï´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
D7-1
°ø±Þ»ç½½¸Á¿¡¼­ äÂïÈ¿°ú¸¦ ÁÙÀ̱â À§ÇÑ ¼ö¿ä¿¹ÃøÁ¤º¸ °øÀ¯¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ À̼®Áø(¸íÁö´ëÇб³ ´ëÇпø »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú)    
D7-2
°ø±Þ»ç½½ Çü¼ºÀ» À§ÇÑ È¿À²Àû ±¸¸Å ÀÔÂû ÇÁ·Î¼¼½º ±èÁø¹é(Áß¾Ó´ëÇб³)    
D7-3
Supply chain coordination with revenue sharing contracts dz¼³È£(ºÎ»ê´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
D7-4
Fuzzy-ANP±â¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Çù¾÷¼­ºñ½ºÀÇ Àü·«Àû À籸¼º ¹æ¹ý·Ð °³¹ß(Strategic reconfiguration of collaboration services using fuzzy-ANP) ÀÌ»óÀÏ(ºÎ»ê´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
D7-5
Fractal approach to collaborative supply chain management Çù¾÷ °ø±ÞüÀΰü¸®¸¦ À§ÇÑ ÇÁ·ºÅ» Á¢±Ù¹ý ¿À½ÂÁø(POSTECH)    
D7-6
¿ÏÀüÁ¤º¸°øÀ¯¿¡ µû¸¥ °ø±Þ»ç½½ ¼º°úÀÇ ¿ªÈ¿°ú¿¡ °üÇÑ Çൿ½ÇÇè ¿¬±¸ ¼­¿ë¿ø(Áß¾Ó´ëÇб³ °æ¿µÇкÎ)    
D7-7
A Supplier Selection Model Based on Fuzzy-AHP (AHP¹æ¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °ø±ÞÀÚ°ü¸®¸ðµ¨ ¿¬±¸) ȲÈï¼®(µ¿¸í´ëÇб³ Ç׸¸¹°·ùÇкÎ)    
D8-1
Development of an Inter-Organizational Collaboration Model based on CoP: Project Management Perspective È«´ë±Ù(POSTECH)    
D8-2
Workflow Interoperability design using proximity score measurement Bernardo N. Yahya(Industrial Engineering Department Pusan National University)    
D8-3
Àç°í ÀÌ·ÐÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ½Ç½Ã°£ °Ë»ö ¿£Áø »öÀÎ Ãֽżº ÃÖÀûÈ­ ¸ðÇü ½Å¿ë¿í(¼­¿ï´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
D8-4
ºí·ÏÆ®¸®±¸Á¶·Î Ç¥ÇöµÈ ÇÁ·Î¼¼½º »çÀÌÀÇ À¯»ç¼ºÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÇÁ·Î¼¼½º ¸¶ÀÌ´× ÀÌ°æÈ£(ÀüºÏ´ëÇб³ »ê¾÷Á¤º¸½Ã½ºÅÛ°øÇаú)    
D8-5
GED¸¦ È°¿ëÇÑ ÇÁ·Î¼¼½º ÂüÁ¶¸ðÇü »ý¼º ¹èÁؼö(ÀüºÏ´ëÇб³ »ê¾÷Á¤º¸½Ã½ºÅÛ°øÇаú)    
D8-6
±â¾÷°£ Çù¾÷ÇÁ·Î¼¼½º µµÃâÀ» À§ÇÑ ÇÁ·Î¼¼½º ¸ðµ¨¸µ ¹æ¹ý·Ð ºÐ¼® À̼±È­(ºÎ»ê´ëÇб³ »ê¾÷°øÇаú)    
D8-7
Çù¾÷ ÇÁ·Î¼¼½º º¯°æ ÆÐÅÏ ºÐ¼® ±è¾Ö°æ(°æÈñ´ëÇб³)    
D9-1
¾²·¹±â ¼ö°Å¿ë ÄÁÅ×ÀÌ³Ê ¿î¹ÝÀ» À§ÇÑ Â÷·®¹èÂ÷ ¹®Á¦(Vehicle routing problem with time windows in waste collection industry) À§ÁÖ¿µ(POSTECH »ê¾÷°æ¿µ°øÇаú)    
D9-2
Flow Shop Scheduling Problem with an Outsourcing Option ÃÖº´Ãµ(Ãæ³²´ëÇб³ °æ»ó´ëÇÐ °æ¿µÇаú)    
D9-3
A New Approach to Unit Root Testing of Panel Data ±èÀ±´ë(POSTECH)    
D9-4
½ÅÁ¦Ç° ¹× ¼­ºñ½º¿¡ ÀÖ¾î À̺ÐÁ¶°¢ Bass¸ðÇü¿¡ ÀÇÇÑ È®»ê ÆÐÅÏ ºÐ¼® È«¼®±â(¼­¿ï»ê¾÷´ëÇб³)    
D9-5
Graph Similarity and Maximum Common Subtree Problem Á¤¿µÀ±(Çѱ¹°úÇбâ¼ú¿ø »ê¾÷¹×½Ã½ºÅÛ°øÇаú)    
D9-6
¿ì¼±¼øÀ§±â¹Ý GAÀ» »ç¿ëÇÑ ´Ù¸ñÀû °ø±Þ üÀθÁÀÇ ÃÖÀûÈ­ Á¶Á¤º¹(µ¿¼­´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅÍÁ¤º¸°øÇкÎ)    
Keynote1
¿øÀÚ·Â ¿¡³ÊÁö ½Ã´ëÀÇ ±Û·Î¹ú ¸®´õ½Ê ±èÁ¾½Å(Çѱ¹¼ö·Â¿øÀÚ·Â)    
Keynote2
µðÁöÅÐÄÁ¹öÀü½º½Ã´ë, ITÀÇ »õ·Î¿î °¡Ä¡Ã¢Ãâ ±è´ëÈÆ(LG CNS)    
Opening
°³È¸½Ä