• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.614-621
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• 2006

PROSPECTOR에서 사용한 규칙 형태의 분류 규칙을 습득하기 위한 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경에서 다중 분류기 학습법을 구현하였다. 다중 분류기 학습법은 주어진 사례 집합에 대해 다수의 분류기를 습득한 후 이를 이용하여 분류 시스템을 구축함으로써 시스템의 성능을 향상시키는 기법이다. 다중 분류기 학습법의 구현을 위해서는 분류기의 분류 결과를 취합하여 최종 결론을 도출해 내기 위한 기법이 필요하다. 본 논문에서는 각각의 클래스에 대해 분류기가 제공하는 사후 가능성을 취합하여 결론을 도출해 내는 기법과 순위에 기반을 둔 보우팅 기법을 소개하고 다중 분류기 학습법이 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.258-264
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• 2015

본 연구에서는 최초로 출현한 모바일 운영시스템인 Palm OS을 시작으로 주요 모바일 운영 시스템의 성공과 실패에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지 제시하였다. 이를 위하여 성공한 사례와 실패한 사례에 대한 분석을 실시하고, 성공과 실패에 영향을 미치는 주요 변수를 도출한 후 이를 기반으로 ID 3 알고리즘 기반의 귀납적 분석을 실시하였다. 이를 통하여 모바일 운영 시스템의 성공과 실패에 있어서의 규칙들을 도출하여, 모바일 운영 시스템이 상업적으로 성공하는데 혁신성과 글로벌화 관점에서 전략적 시사점으로 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.619-626
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• 2007

건설적 귀납법은 사례들이 갖고 있는 속성들에 적합한 연산자를 적용하여 이들 사례들을 좀 더 효율적으로 분류할 수 있는 새로운 속성들을 도출해 내는 기법이다. 본 논문에서는 주어진 사례의 집합으로부터 PROSPECTOR에서 사용한 규칙 형태의 분류 규칙을 습득하는 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경을 위한 건설적 귀납법을 제시한다. 속성 결합 연산자와 유도된 속성의 유용성을 평가하기 위한 방법을 중심으로 건설적 귀납법에 대해 자세히 설명하고 다양한 사례 집합을 이용하여 건설적 귀납법이 유전 알고리즘 기반 학습 환경에 미치는 영향을 평가하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.11-15
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• 2022

한국은 전 세계에서 미국에 이어 두 번째로 인터넷 연결에 성공한 나라가 되었고 1990년대 후반에는 세계 최초로 초고속 인터넷이 도입, 개발되면서 많은 닷컴기업들이 등장하였다. 이렇게 인터넷을 기반으로 한 비즈니스들이 출현하고 '인터넷 혁명'이라 불릴 정도로 사회, 경제적 변화가 일어났으나, 인터넷 비즈니스 역사에 대한 연구는 매우 제한적이다. 본 연구는 인터넷 비즈니스의 역사에 대해 다양한 개별 기업의 역사연구를 수행한 후, 비교를 통해 설명 변수를 발견하고 이를 통해 이론을 발견하는 경영사적 연구접근 방법을 소개하고자 한다. 구체적으로 본 연구는 귀납적 접근방법을 기초로 1990년대 말, 2000년대 초의 이른바 창업자, 벤처 관련 인사들의 인터뷰 및 문헌연구를 진행하였다. 스타트업 역사 상 의미가 큰 기업으로 메디슨, 큐닉스, 새롬기술, 다음, 네이버, NC소프트, 넥슨에 대한 내용을 정리 중이다. 이 기업들은 공통적으로 새로운 기술 도입을 기회로 삼아 가치를 창출하여 사회를 바꾸려하는 기업가정신을 추구하고 있었다. 또한 인터넷 인프라를 기민하게 활용하였으며 1997년 말 외환위기로 인해 인재와 자금이 벤처로 이동한 환경적 변화가 성장의 기폭제가 되었다. 또한 코스닥을 통한 자금조달 등은 벤처기업들의 시장기회를 확대하고 성장에 기여를 하였으며 자율적이고 유연한 기업문화에 형성하며, 대학가에 창업 붐을 일으키기도 하였다. 제 2벤처붐이 도래한 이 시점에 벤처기업에 대한 귀납적 방법론을 활용한 경영사적 관점의 지속적 연구가 필요하다.

• 인지과학
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• 제25권3호
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• pp.233-257
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• 2014

범주기반 귀납추론은 인간이 사용하는 주요한 추론방법중 하나이다. 본 연구는 지각된 범주내 변산성이 범주기반 귀납적 일반화에 미치는 효과를 검증하기 위해 실시되었다. 실험 1에서는 범주 예시를 직접 제시하여 범주 변산성 지각을 조작하였다. 조건에 따라 범주내 변산성이 낮은 예시들 (낮은 변산 조건) 혹은 높은 예시들 (높은 변산 조건)을 범주의 예로 제시한 후, 해당 범주에 대한 귀납적 일반화 과제를 실시하였다. 그 결과 지각된 범주 변산성이 낮은 조건이 지각된 변산성이 높은 조건보다 귀납적 일반화에 대한 확신이 더 높다는 것을 확인하였다. 실험 2에서는 범주의 예시를 직접 제시하지 않고, 다양한 예시들 중 특정 범주에 속하는 예들을 참가자들이 변별하는 범주화 과제를 실시함으로써 범주 변산성을 지각하도록 한 후, 귀납추론 과제를 실시하였다. 그 결과, 실험 1과 마찬가지로 지각된 범주 변산성이 낮은 조건이 높은 조건보다 귀납적 일반화에 대한 확신이 더 강해지는 경향을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 기존 연구에서 보여준 다양성 효과와 차이점을 보이며 또한 Osherson과 동료들 (1990)이 제안한 귀납추론 모형으로는 설명하기 어렵다. 종합논의에서 범주기반 귀납추론에서 지각된 변산성 효과의 검증에 대해 간략히 논의하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권3호
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• pp.526-542
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• 2020

본 연구는 PGA 정규 투어 남자프로골프대회에 자원봉사자로 참석한 대학생들의 참여 만족과 불만족에 대한 귀납적 분석 방법을 통하여 내용을 분석 후 결과를 도출하였다. 본 연구의 대상자는 2019년 "2019 더 CJ컵@나인브릿지 골프대회에 자원봉사자로 참여한 대학생을 대상으로 실시하였으며, 300명의 응답자 중 설문내용이 충실하지 못하다고 판단되는 76부를 제외한 224부를 내용분석 하였다. 먼저 참여 만족의 전체 세부영역인 408개의 원자료를 중심으로 2차 귀납적 범주분석을 실시하여 전체 10개의 세부영역과 5개의 일반영역으로 범주화하였다. 구체적으로 살펴보면, 첫째, "골프대회 경험만족"은 골프대회, 골프정보, 골프장으로 구분되었다. 둘째, "선수만족"은 직접관람, 유명선수로 구분되었으며, 셋째, "환경만족"은 장소만족, 시설만족으로 구분되었고, 넷째, "참여만족"은 봉사만족, 유능감 만족으로 구분되었다. 마지막으로 "대인관계 만족"은 세부영역과 동일하게 적용하여 구분하였다. 참여 불만족의 경우 전체 세부영역인 369개의 원자료를 중심으로 2차 귀납적 범주분석을 실시하여 전체 10개의 세부영역과 3개의 일반영역으로 범주화하였다. 구체적으로 살펴보면, 첫째, "대회운영 시스템 불만족"은 세부적으로 업무 체계 불만, 운영 체계 불만, 관리 체계 불만, 전달 체계 불만으로 구분되었다. 둘째, "자원봉사 처우 불만족"은 자원봉사 처우 불만, 업무과다 불만, 근무시간 불만으로 구분되었으며, 셋째, "자원봉사 복지 불만족"은 식음료 불만, 복장불만, 부대시설 불만으로 구분되었다.

• 과학과기술
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• 3호통권442호
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• pp.90-91
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• 2006

• 정보과학회지
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• 제13권5호
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• pp.6-19
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• 1995

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.54-56
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• 1999

웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심정보를 학습하고 사용자가 필요로 한느 웹 상의 정보를 제공하는 시스템이다. 웹 에이전트는 사용자의 관심정보를 추출하기 위해서 귀납적 기계학습을 수행한다. 이때, 학습의 효율을 높이기 위해서는 관련이 있는 문서들을 그룹화하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 비감독 개념 학습 알고리즘인 COBWEB을 이용하여 사용자가 관심을 표시한 문서들의 분류트리를 생성한다. 분류트리는 귀납적 기계학습 시스템의 입력으로 사용될 수 있는 형태가 아니므로 분류 트리의 분석과 문서 분류 후처리 작업을 통해서 문서 집합을 생성해야 한다. 이를 위해서는 분류트리를 분석하여 초기 클러스터를 생성하고, 유사한 클러스터들의 병합을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 문서 자동 분류 방식은 비감독 개념 학습 알고리즘이 생성한 문서 분류 트리의 분석을 통해서 충분한 유사도와 적절한 수의 문서를 포함하는 초기 클러스터를 생성할 수 있다. 그러므로 문서 분류의 후처리 작업인 클러스터의 병합 작업에서 불필요한 작업을 제거함으로서 보다 효과적이고 합리적인 문서 분류 작업을 수행한다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제25권3호
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• pp.461-472
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• 2015

새 교육과정에서는 평행사변형과 삼각형의 넓이 공식을 귀납 추론으로 지도한다. 귀납적 사고는 수학교육에서 매우 중요한 목표이다. 그러나 귀납적으로 도형의 넓이 공식을 추론하는 데는 많은 문제가 있다. 이론적으로 그리고 초등학교 5학년을 대상으로 한 조사를 통해 그러한 문제를 드러내고, 도형을 변형하는 문제해결 과정으로 넓이 공식을 지도하는 방법을 제안한다.