한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.357-364
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2000
기존의 웹 디자인은 웹이라는 매체의 특성 상 디자인적인 요소가 매우 중요함에도 불구하고 디자인은 위한 구체적인 방법론이 미약하다. 특히, 많은 소비자들을 유인하고 구매를 촉발시켜야 하는 인터넷 쇼핑몰의 경우에는 더욱 더 그럼하에도 불구하고 이를 위한 전략적인 방법론이 부족하다. 즉, 기존 연구들은 제품의 다양성, 서비스, 촉진, 항해량, 편리성, 사용자 인터페이스 등이 중요하다고 하였지만 실제 인터넷 쇼핑몰을 디자인하는 입장에서는 활용하기가 상당히 애매하다. 그 이유는 이들 요인들은 서로 영향관계를 가지고 있어서 사용자 인터페이스가 복잡하면 항해량이 늘어나 편리성이 감소하고, 제품이 늘어나더라도 검색엔진을 사용하면 상대적으로 항해량이 감소하게 되어 편리성이 증가한다. 따라서, 이들 요인을 활용하여 인터넷 쇼핑몰을 구축하려면 요인간의 영향관계를 면밀히 파악하고 이 영향요인이 소비자의 구매행동에 어떠한 영향을 주는지가 충분히 검토되어야 한다.이에 본 연구에서는 퍼지인식도를 이용하여 인터넷 쇼핑몰 상에서 소비자의 구매행동에 영향을 주는 요인을 추출하고 이들 요인간의 인과관계를 도출하여 보다 구체적이고 전략적으로 인터넷 쇼핑몰을 디자인할 수 있는 방법으로 web-Cogmulator를 제시한다. Web-Cogmulator는 소비자의 쇼핑몰에 대한 암묵지식 형태의 구매행동을 형태지식화하여 지식베이스 형태로 가지고 있기 때문에 인터넷 쇼핑몰의 다양한 요인의 변화에 따른 소비자의 구매행동을 추론 시뮬레이션하는 것이 가능하다. 이에 본 연구에서는 기본적인 인터넷 쇼핑몰 시나리오를 바탕으로 추론 시뮬레이션을 실시하여 Web-Cogmulator의 유용성을 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computati
지금까지 IMO를 비롯한 해운산업분야에서는 해상의 인명 재산, 해양환경보호에 항상 큰 관심을 가지고 해양사고예방을 위한 많은 노력들이 견주되어 왔다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 크고 작은 해양사고가 지속적으로 발생하고 있는 것이 오늘날의 현실이다. 한편, 선박충돌사고는 수많은 원인이 서로 복잡하게 상호작용을 하고 있어서 사고예방대책마련에 어려움이 많다 따라서, 선박충돌사고의 정량적인 분석을 위해서는 이들 상호작용요소간의 관계를 시스템적으로 파악하고 분석하는 것이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 먼저, 지난 10년(1991-2000)간 국내에서 발생한 선박충돌사고에 대한 위험성을 분석하였고, 또한 사고발생에 가장 큰 영향을 미치는 위해요소(Hazard)인 인적요소(Human Factor)에 대해서 전문가집단의 의견을 수렴하여 FSM기법을 이용하여 인적 위해요소를 계층화한 후 각 요소 상호간의 관련성을 분석하였다. 그 결과로써 인적요소에 의한 선박충돌사고의 발생과정과 각 계층에 속한 요소가 사고에 미치는 영향력을 규명하고, 각 요소간 상호관계를 파악하여 사고예방대책마련을 위한 우선순위를 결정할 수 있는 선박충돌사고의 인적요소 구조그래프를 제시하였다.
최근 추천 시스템은 5G 시대의 시작과 동시에 여러 분야에서 도입하고 있으며, 주로 도서나 영화, 음악 분야의 서비스에서 크게 두각을 나타내고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템에서 사용자마다 선호하는 정도가 주관적이고, 불확실하여 정확한 추천 서비스를 제공하기가 어렵다. 추천 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 추론 기술이 보다 정확해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 Fuzzy-AHP와 Word2Vec 학습 기법을 이용한 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 선호도를 객관적으로 예측하기 위해 Fuzzy-AHP를 사용하였으며, 스크레이핑한 데이터를 분류하기 위해 Word2Vec 학습 기법을 사용하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 Word2Vec 학습 결과의 정확도를 측정하였고, 그 후 본 시스템이 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 비교하였다. 그 결과 최적의 교차 검증 정확도가 91.4%로 우수한 성능을 나타내었으며, 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 Fuzzy-AHP 시스템과 비교한 결과 10% 정도 우수함을 확인할 수 있었다.
다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.
무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.
최근 교통약자의 이동권에 대한 관심이 증가하고 있으나 대부분 제도적 시설 공급측면에 치중되어 일시적 이동상의 불편함만을 해소할 뿐이며 실제 교통약자에게 향상된 이동편의를 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 교통약자의 보행에 영향을 미치는 경사로, 계단과 같은 물리적 장애 요소들을 고려하여 교통약자 유형별 최적경로를 탐색하는 기법을 제안함으로써 교통약자의 이동편의를 직접적으로 향상시키고자 한다. 선행연구 및 관련 제도를 분석하여 교통약자의 보행에 방해가 되는 보행장애요소를 선정하고 계층적의사결정법(Analytic Hierarchy Process; AHP)을 이용하여 각 보행장애요소의 상대적 중요도를 산정하였으며 마지막으로 퍼지 시스템을 통하여 교통약자의 보행에 방해되는 정도를 나타내는 링크별 보행방해도를 도출한다. 보행방해도를 바탕으로 거리 요소를 포함한 보행 경로비용을 계산하고 이 값이 최소가 되는 경로를 다익스트라 알고리듬을 통해 탐색함으로써 교통약자 유형별 최적 경로를 제공한다. 본 연구에서 제안한 기법을 적용하여 도출된 19개 경로를 대상으로 실제 현장 실험을 통하여 각 경로에 대한 만족도 설문조사를 수행하였고 이를 통해 실제 교통약자의 이동에 편의를 향상하는 유의미한 경로가 도출되었음을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 최적경로 탐색 기법이 내비게이션 서비스에 적용된다면 교통약자의 이동복지향상을 도모할 수 있을 것으로 보인다.
In this study, we introduce the design methodology of an optimized fuzzy cascade controller with the aid of hierarchical fair competition-based genetic algorithm(HFCGA) for ball & beam system. The ball & beam system consists of servo motor, beam and ball, and remains mutually connected in line in itself. The ball & beam system determines the position of ball through the control of a servo motor. The displacement change the position of ball leads to the change of the angle of the beam which determines the position angle of a servo motor. Consequently the displacement change of the position of the moving ball and its ensuing change of the angle of the beam results in the change of the position angle of a servo motor. We introduce the fuzzy cascade controller scheme which consists of the outer(1st) controller and the inner(2nd) controller as two cascaded fuzzy controllers, and auto-tune the control parameters(scaling factors) of each fuzzy controller using HFCGA. The inner controller controls the position of lever arm which corresponds to the position angle of a servo motor and the outer controller decides the set-point value of the inner controller. HFCGA is a kind of parallel genetic algorithms(PGAs), and helps alleviate the premature convergence being generated in conventional genetic algorithms (GAs). For a detailed comparative analysis from the viewpoint of the performance results and the design methodology, the proposed method for the ball & beam system which is realized by the fuzzy cascade controller based on HFCGA, is presented in comparison with the conventional PD cascade controller based on serial genetic algorithms.
차량 애드 혹 네트워크(VANETs)를 위한 응용들의 개발은 지능적 안전 운송시스템 제공이라는 매우 제한적인 명확한 목표를 가지고 있다. 공공의 안전을 위한 긴급경고 기술은 제한된 시간에 신속하고 효율적으로 경고 메세지를 전달하는 지능형 방송 기법을 필요로 하는 응용중의 하나이다. VANETs 방송 프로토콜 설계 시에 접근제어 계층에서 여러 노드들이 동시에 전송을 시도할 경우, 다수 패킷들의 충돌과 여분의 지연을 발생하는 방송폭풍 문제가 고려되어야 한다. 본 논문에서는, 효율적으로 방송폭풍 문제와 시간 한계를 해결할 수 있는 조기 지능형 경보 방송(EI-CAST) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 충돌시간(TTC)에 기초한 조기경보 기술과 퍼지논리에 기초한 지능형 방송 기술을 사용하며, 시뮬레이션을 통해 제안 알고리즘과 기존 경보방송 알고리즘의 성능을 비교 평가 하였다. 실험결과 제안 알고리즘의 경우 경보 전송거리 4 km 이내의 차량들은 사고발생 이전에 경보메시지를 수신할 수 있으며 패킷 충돌이 없음을 확인할 수 있었다.
오늘날 해운산업분야에서 해상의 인명 ㆍ재산, 해양환경보호에 가장 큰 관심을 기울이고 있다. 국제해사기구 (IMO)에서는 해상에서 선박운항으로 인하여 발생하는 충돌, 좌초, 침몰 등 해양사고에 대한 위험성을 정량적으로 평가하여, 그에 대한 제어방안을 마련하고 합리적인 안전규정을 제ㆍ개정하기 위한 절차적 수단으로 FSA(Formal Safety Assessment)를 도입하여 과학적이고 체계적인 대응방안을 마련하고자 노력하고 있다. 따라서 본 연구에서는 FSA평가시스템을 이용하여 사고발생빈도와 사고로 인한 인적, 물적, 환경오염 피해가 막대한 선박충돌사고의 발생위험성을 분석하였다. 또한 선박충돌사고 발생에 가장 큰 영향을 미치는 위해요소(Hazard)인 인적요소(Human Factor)에 대해서 전문가집단의 의견을 수렴하여 FSM법을 이용하여 각 위해요소를 계층화하고, 요소 상호간의 관련성을 분석하여 선박충돌사고를 예방하기 위한 적절한 제어방안을 제시하였다.
오늘날 해운산업분야에서 해상의 인명$.$재산, 해양환경보호에 가장 큰 관심을 기울이고 있다. 국제해사기구(IMO)에서는 해상에서 선박운항으로 인하여 발생하는 충돌, 좌초, 침몰 등 해양사고에 대한 위험성을 정량적으로 평가하여, 그에 대한 제어방안을 마련하고 합리적인 안전규정을 제$.$개정하기 위한 절차적 수단으로 FSA(Frnnal Safety Assessment)를 도입하여 과학적이고 체계적인 대응방안을 마련하고자 노력하고 있다. 따라서 본 연구에서는 FSA평가시스템을 이용하여 사고발생빈도와 사고로 인한 인적, 물적, 환경오염 피해가 막대한 선박충돌사고의 발생위험성을 분석하였다. 또한 선박충돌사고 발생에 가장 큰 영향을 미치는 위해요소(Hazard)인 인적요소(Human Factor)에 대해서 전문가집단의 의견을 수렴하여 FSM법을 이용하여 각 위해요소를 계층화하고, 요소 상호간의 관련성을 분석하여 선박충돌사고를 예방하기 위한 적절한 제어방안을 제시 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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