• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.18 no.2
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• pp.57-81
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• 1993

This paper is concerned with analyzing the bankruptcy prediction power of three methods : Multivariate Discriminant Analysis (MDA), Inductive Learning, Neural Network, MDA has been famous for its effectiveness for predicting bankrupcy in accounting fields. However, it requires rigorous statistical assumptions, so that violating one of the assumptions may result in biased outputs. In this respect, we alternatively propose the use of two AI models for bankrupcy prediction-inductive learning and neural network. To compare the performance of those two AI models with that of MDA, we have performed massive experiments with a number of Korean bankrupt-cases. Experimental results show that AI models proposed in this study can yield more robust and generalizing bankrupcy prediction than the conventional MDA can do.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.603-606
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• 2016

본 연구의 목적은 인터넷 기반의 국제사회가 갖는 경제적인 가치는 어떻게 변화하고 있으며 국가 간 연결성이 국가의 미래 발전에 어떠한 영향이 미치는지 밝히는 것이다. 이 연구를 위해 국가간 무역 통계자료를 활용하여 국가의 발전에 어떠한 영향을 미치는지 귀납적으로 분석해 보겠다. 연구대상은 전세계 200여개 국가 중 OECD에서 통계를 제공하는 61개 국가를 대상으로 2000년과 2010년의 통계를 비교분석하였다. 연구방법은 사례분석을 기준으로 한 귀납적인 분석을 수행하였다. 세계와 한국의 무역네트워크를 무역금액과 무역회수로 분석해본 결과 국가간 무역금액은 과거의 경제적 의존도를 무역회수는 국제경제에서의 미래발전가능성을 나타냄을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2000.10a
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• pp.159-165
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• 2000

A new state evaluation approach for structural safety is presented in this study. To reduce the subjectivity of the view and judgement of each expert founded on a limited body of knowledge in cognitive and inferential process of safety assessment, we introduced inductive learning method in AI. Inductive learning derives generalization from experiences. Decision tree induction algorithm analyzes the domain knowledge, produce rules via decision trees and then allow us to determine the classification of an object from case examples. The training set of state evaluation is constructed according to the selected attributes from working reports of RC bridge girders.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.176-180
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• 1999

미지 플랜트의 인식방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있으며, 하나는 연역적 방법으로서 대상 플랜트에 대한 열적·유체 역학적 법칙을 사용하여 물리적으로 모델을 수식화하는 방식이고, 다른 하나는 귀납적 방법으로서 측정된 입출력데이터에 의해 역으로 구조를 찾아가는 방식이다. 본 논문에서는 후자의 방법으로 가스터빈 발전소의 배기가스 온도계통 모델을 구하기 위해 현장에서 운전 데이터를 취득하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 경험적으로 구현한 모델이 실제 운전데이터와 유사한 특성을 보임을 알 수 있었다. 이렇게 구현된 모델은 향후 발전소용 가스터빈 제어시스템을 새로이 구축하거나 튜닝하고자 할 때 배기가스 온도제어계통을 설계하는데 기초자료로 활용할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.38 no.6
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• pp.18-25
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• 2001

KBANN (knowledge-based artificial neural network) combining the analytical learning and the inductive learning has been shown to be more effective than other machine learning models. However KBANN doesn't have the theory refinement ability because the topology of network can't be altered dynamically. Although TopGen was proposed to extend the ability of KABNN in this respect, it also had some defects. The algorithms which could solve this TopGen's defects, enabling the refinement of theory, by extending KBANN, are designed.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.2
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• pp.61-83
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• 1998

본 연구는 웹 에이전트에 있어서 가장 핵심적인 부분이라 할 수 있는 사용자 특성모델 구축방법을 개선하는데 목적을 두고 있다. 사용자 특성모델을 귀납적 기계학습 방식으로 자동 추출하기 위해서는 사용자가 관심을 가지는 분야별로 문서를 자동 분류하는 작업이 매우 중요하다 지금까지의 방식은 사람이 관심여부에 따라 문서를 수동적으로 분류해 왔으나, 문서의 양이 기하급수적으로 증가할 경우 처리할 수 있는 문서의 양에는 한계가 있을 수밖에 없다. 또한 수작업 문서분류 방식을 웹 에이전트에 그대로 적용하였을 경우 사용자가 일일이 문서를 분류해야한다는 번거로움으로 인해 웹 에이전트의 효용성이 반감될 것이다. 따라서 본 연구에서는 비감독 문서분류 알고리즘과 그것을 바탕으로 얻어진 문서분류정보를 후처리(Post-Processing)함으로써 보다 간결하고 정확한 문서분류 결과를 얻을 수 있는 구체적인 방법을 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.305-308
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• 2003

요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임은 전략 시뮬레이션이라는 말이 무색할 정도로 장르가 가지는 특성 을 이행하지 못하고 있다. 그래서 게이머들은 별다른 전략 없이 쉽게 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리 할 수 있게 됐다. 이것은 게임의 재미를 크게 반감시키는 한 요인이 된다. 전략 게임의 컴퓨터 플레이어에게 상황 판단과 학습 능력을 갖게 하면, 게이머가 보다 재미있게 컴퓨터와 대전을 할 수 있다. 본 논문에서는 인공지능을 가지는 컴퓨터 플레이어에 사용될 Default 추론 엔진과 컴퓨터 플레이어의 작전과 행동을 결정하기 위한 action & strategy generator 시스템을 연구한다. Default 추론 엔진은 귀납적 학습방법을 통 해서 컴퓨터 플레이어가 추론 및 학습을 할 수 있는 정보를 생성하게 된다. 이렇게 생성된 정보를 바탕으로 컴퓨터 캐릭터의 행동과 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 전략 게임에 인공 지능으로 machine leaning 기법 중의 하나인 decision Tree 틀 사용하였다. decision Tree를 적용하여 기존 컴퓨터 플레이어의 행위와 어떻게 다른지 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 플레이어가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.136-138
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• 2003

로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 외부 환경의 적응성을 수행하기 위하여 강화 학습을 이용하였으며. 이는 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째. 경험들에서 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 제안한 통합방식은 기존의 강화 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 학습 속도를 향상 시킬수 있으며, 기호 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 환경에 유연성을 가지고 행동을 적용할 수 있는 장점을 가진다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.422-430
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• 2001

웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심 정보를 학습하고 사용자가 필요로 하는 웹 상의 정보를 자동 제공하는 지능형 시스템이다. 웹 에이전트가 사용자의 선호도를 학습하기 위해서는 귀납적 기계학습을 수행하는데, 이때 학습의 효율을 높이기 위해서는 사용자가 관심있어하는 문서들을 유사한 문서들로 클러스터링하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 웹 에이전트의 학습 시스템에 입력되는 학습대상 문서들을 보다 정확하고 효율적으로 클러스터링하여 제공하기 위해서 Top-down 방식과 Bottom-up 방식을 통합 적용한 통합방식 문서 클러스터링과 초기 클러스터 생성을 위한 평가함수를 제시한다. Top-down 방식으로는 개념적 클러스터링 알고리즘인 COBWEB을 적용하고, Bottom-up 방식으로는 교차기반(Intersection-based) 클러스터링 방식인 Etzioni의 클러스터링 알고리즘을 적용하였다.

• Korean Journal of Logic
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• v.9 no.1
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• pp.97-136
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• 2006

비트겐슈타인의 규칙따르기 개념에 대한 올바른 이해는 그의 후기 철학의 궤적을 살피는데 있어서 중요하다. 비트겐슈타인의 규칙따르기 문제에 대해 회의적 해석으로 유명한 크립키는 "탐구"의 201절을 문제 삼으며 '역설'의 문제를 새로운 형식의 철학적 회의주의로 간주했다. 본 논문은 규칙의 역설에 대한 크립키의 논증이 비트겐슈타인의 관점과 무엇 때문에 충돌하는지를 밝히면서 그와 함께 비트겐슈타인이 '규칙의 역설'을 제시한 궁극적 이유를 규명하는데 있다. 규칙의 역설에 대한 크립키 논증의 의의와 한계를 비판적으로 다룸으로서 필자는 다음과 같은 점을 주장할 것이다. 비트겐슈타인에게 있어서 규칙은 우리들의 행동을 이끄는 지침의 역할을 하며, 규칙의 문제를 추론과 연관시켜 수학이 엄격한 규칙을 따르는 인간의 지적 활동이며, 규칙에 대한 비트겐슈타인의 관점은 귀납적 회의주의와 무관하다. 이런 맥락에서 비트겐슈타인을 회의주의자 혹은 상대주의자로 평가하는 것은 문제가 있다. 그런 점에서 비트겐슈타인은 오히려 어떤 이론이나 선입견에 사로잡히지 않은 봄의 방식을 강조한 철학자로 평가하는 것이 옳다.