• 정보과학회지
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• 제17권11호
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• pp.17-23
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• 1999

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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• pp.483-492
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• 1993

미래의 차의 선택사항이 될 여행정보시스템을 설치하여 그 성능의 인간공학적 조사를 수행하였다. 이 시스템을 실제로 GM자동차 Oldsmobile Toronado형 100대에 설치하여 사용자가 얼마나 쉽게, 빨리 그리고 안락하게 갈 수 있고, 어떻게 하면 좀 더 이것을 인간공학적으로 향상시킬수 있는 가를 연구하였다. 100대중 23대는 대학교에서 연구를 하고 나머지는 AAA회사의 회원권을 가진 지역사용자들에게 AAA회사와 AVIS회사를 통하여 대여를 하여 컴퓨터차(TravTek시스템)의 성능과 효율성을 시험하였다. 그 내용을 살펴보면, 차에 부착된 컴퓨터의 컬러화면으로 사용자에게 도로를 보여주고, 컴퓨터가 최단거리를 제시하여 운전자에게 컴퓨터음성과 화면으로 길을 안내한다. 그 파급효과로 도로 체증현상을 막고, 기름의 낭비도 절약하고, 밤에도 안전하게 운행할 수 있게 할 뿐만아니라 처음보는 거리라고 하더라도 컴퓨터가 안내하면서 목적지까지 무사히 도착할 수 있게 하여 준다. 이러한 시스템을 설치한 차를 타고 여행할 때, 여행자가 과연 얼마나 안락하게 여행할 수 있으며, 도로의 체증현상을 줄이고, 사고를 예방하며, 차의 설계와 목적이 인간공학적으로 합당한 가를 알아보고자 하는 연구이다. 인간공학적 평가 인자들은 (1) 운전자의 수행도, (2) 사용자 선호도, (3) 사용자 인식, (4) 운행정보등이다. 그리고 컴퓨터음성을 사용하였을 때와 사용하지 않았을 때의 두가지 경우와 (1) 움직이는 컴퓨터지도를 사용하였을 때 (2) 단순화한 도로안내를 사용하였을 때, (3) 컴퓨터 지도를 사용하지 않았을 경우(종이지도사용)에 관해 위의 4가지 인간공학적 인자들을 평가하고자 한다. 이 연구는 아직도 진행중이라 발표하고자 하는 논문역시 현재까지의 연구결과를 토대로 발표하는 것이므로 완전한 결론을 내릴 수는 없고, 진행과 정의내용과 토의사항과 잠정적인 결론을 제시하고자 한다. 의거한 작업순서 결정을 위해 우선 BB의 상한을 구하는 연구를 행했다. 이를 위해 우선 단일작업장에서 야기될 수 있는 모든 상황을 고려한 최적 작업순서 결정규칙을 연구했으며, 이의 증명을 위해 이 규칙에 의거했을 때의 보완작업량이 최소가 된다는 것을 밝혔다. 보완작업 계산의 효율성을 제고하기 위해 과부하(violation)개념을 도입하였으며, 작업유형이 증가된 상황에서도 과부하 개념이 보완작업량을 충분히 반영할 수 있음을 밝혔다. 본 연구에서 제시한 최적 작업순서 규칙에 의거했을 때 야기될 수 있는 여러가지 경우의 과부하를 모두 계산했다. 앞에서 개발된 단일작업량의 최적 작업순서 결정규칙을 이용하여 다작업장의 문제를 실험했다. 이 문제는 규모가 매우 크므로 Branch & Bound를 이용하였으며, 각 가지에서 과부하량이 최적인 경우만을 고려하는 휴리스틱을 택하여 실험자료를 이용하여 여러 회 반복실험을 행했다. 그리고 본 연구의 성과를 측정하기 위해 휴리스틱 기법시 소요되는 평균 CPU time 범위에서, 랜덤 작업순서에 따른 작업할당을 반복실험하여 이중 가장 좋은 해와 비교했다. 그러나 앞으로 다작업장 문제를 다룰 때, 각 작업장 작업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어 져야 할 것이다.태를 보다 효율적으로 증진시킬 수 있는 대안이 마련되어져야 한다고 사료된다.$\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.227-232
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• 2004

정보 검색 시스템에서 문서의 내용을 대표하는 용어를 추출하거나 정보 추출 및 텍스트 마이닝에서 특정 정보만을 추출하려면 고유명사에 대한 대용어 문제가 해결되어야 한다. 대용어 해소 문제는 인칭 명사에 대한 대명사의 선행사 결정 문제가 대표적이다. 본 논문에서는 한국어에서 문서의 내용을 보다 정확히 분석하기 위해 3인칭 대명사 “그/그녀/그들/그녀들”의 선행사를 결정하는 방법을 제안한다. 일반적으로 3인칭 대명사의 선행사는 현재 문장 또는 이전 문장의 주어인 경우가 많고, 또한 3인칭 대명사가 2회 이상 반복되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 특성을 이용하여 현재 문장과 이전 문장에 출현한 인칭 명사들 중에서 선행사로 사용되는 경우를 조사하여 선행사 결정 규칙을 발견하였다. 이 경험 규칙은 3인칭 대명사의 격에 따라 조금씩 달라지기 때문에 대명사의 격에 따라 주격, 목적격, 소유격으로 구분하여 기술하였다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 신문 기사의 정치 관련 문서에서 대명사의 격에 따라 100개씩 총 300개의 실험 대상을 선정하였으며, 실험 결과로 3인칭 대명사의 선행사 결정 정확도는 재현율이 79.0%, 정확률이 86.8%로 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.1289-1296
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• 1997

인공지능 시스템에서 지식 베이스 시스템을 구축하기 위해서는 적절한 퍼지 규칙을 선택하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 패턴 식별을 위하여 퍼지 소속함수 데이터로부터 직접 퍼지 규칙을 추출하는 새로운 방법을 제안하였다. 퍼지 영역역변수를 가진 퍼지 격자에 의해 퍼지공간을 분활하여 각 일부분의 공간을 퍼지 규칙으로 정의했다. 이들 규칙은 소속함수로부터 추출된다. 그때 규칙에 대한 최적의 인력변수는 기준에 의해서 추출된 수를 사용하여 결정된다. 본 논문에서 제안한 방법은 ixbibuchi가 사용한 신경망과 비교하고, 이 방법의 유효성을 보이기 위해서 시물레이션결과를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.35-36
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• 2012

퍼지 모델링을 하기 위해서는 퍼지 규칙의 생성이 필연적이며, 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 시스템 데이터를 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할하는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하여 퍼지 규칙을 생성하고 추론하는 시스템을 소개한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정되며 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현된다. 제안된 모델은 수치 데이터를 이용하여 평가한다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권8호
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• pp.54-61
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• 1999

본 논문은 퍼지 규칙 베이스와 소속함수의 모양을 결정하기 위해서, 유전적 다양성을 개선시키는 변형 유전자 알고리즘의 하나인 다중 개체군 유전자 알고리즘(MGA)을 적용하였다. 대부분 퍼지 제어를 위한 퍼지 규칙 베이스의 일반화는 전문가의 경험에 의해 많이 좌우된다. 이러한 점을 개선하여 퍼지 규칙을 최적화하기 위한 방법으로 새로운 평가함수를 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 우수함을 보여준다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.321-328
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• 2007

데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.28-30
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• 2001

현 인터넷상에서 취향에 맞는 항목(상품) 정보를 사용자에게 추천해 주는 개인화 기술은 대부분 특정 사용자와 유사한 선호도를 갖는 다른 사용자들의 특정 항목에 대한 선호도를 바탕으로 항목의 선호도를 추정하는 협력적 추천 기술을 적용하고 있다. 이중 최근접 이웃 방법은 적용하기가 용이한 반면 항목간의 가중치를 고려하지 못함으로써 추천의 정확도가 크게 떨어지는 문제점이 있다. 연관규칙 방법은 다른 항목에 대한 선호도 자료로부터 데이터 마이닝 기법을 적용하여 항목 선호에 대한 연관규칙을 추출하고 그 규칙을 사용하여 어떤 항목의 선호도를 추정한다. 따라서 항목들 간의 중요도가 연관규칙의 지지도나 신뢰도 등으로 나타난다고 할 수 있으나, 단순히 항목들간의 연관관계 즉 표면적인 연관관계에 의하여 선호도를 결정함으로써 항목들간의 어떤 내용적인 공통성 또는 어떤 상위개념에 의한 선호도가 고려되지 않음으로써 역시 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 추천의 정확도를 향상시키기 위한 신경망 추천 방법에 대해 분석하고, 내용기반 추천과 협력적 추천을 병합한 신경망 추천 방법을 제안한다. 또한, 다른 협력적 추천 방법과의 비교를 통하여 본 추천 방법의 장점과 성능의 우수함을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.203-206
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• 2000

신경망을 이용해 고객집단을 분류하고 고객의 특성에 따라 세분화된 고객들에 대해 다단계 연관규칙을 적용해서 고객의 상품 구매패턴을 찾아 줌으로써 마케팅 전략 결정을 지원하는 구매패턴분류 시스템을 설계한다. 고객분류를 위한 신경망 시스템은 다층 퍼셉트론에 역전파 알고리즘을 이용한다. 주소, 구매금액, 구매횟수, 고객 구분, 상긴 등과 같은 고객정보를 입력층에 입력변수로 지정하고, 이에 따른 우량/일반고객을 출력변수로 지정한 후 신경망을 학습시키면, 실제의 우량/일반의 간과 예측되는 우량/일반의 값의 차이론 최소화시키면서 모형을 형성시켜 나가게 된다. 구매패턴 분류 시스템은 다단계 연관규칙을 이용한다. 고객분류 서브시스템을 통해 고객집단이 세분화되면 각각의 고객집단에 대해 TID와 품목 트랜잭션을 입력으로 cumulate 알고리즘과 개념계층을 이용해 일반화 과정을 수행하면서 빈발 항목을 찾게 되고 이론 근거로 항목간의 연관규칙을 찾아내게 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.1067-1071
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• 2005

오늘날 기업들이 급격한 환경변화에 능동적으로 대처하고 지속적인 기업의 성장과 발전을 이루기 위해서는 물류유통과 수요예측에 대한 전반적인 이해와 이를 바탕으로 한 전반적인 시스템이 구축되어야한다. 기업의 성장을 위하여 지속적인 물류유통과 수요예측과 결정이 있어야 한다. 또한 이에 대한 공통적인 적용사항을 규칙 기반으로 한 시스템인 설계되어야한다. 그래서 본 논문에서는 규칙을 기반으로 기업의 물류유통/수요예측을 위하여 데이터마이닝 기법을 적용한 검색 기법을 제시하고자 한다.