• 대한지리학회지
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• 제43권5호
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• pp.761-774
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• 2008

원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고독 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다.

• 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.265-274
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• 1993

정보화 사회에서 대량으로 생산된 데이타 코드들은 일관된 설계 원칙없이 필요할 때마다 만들어 사용함으로써 정보의 중복 저장 및 정보교환에 있어서의 변환 작업등으로 인한 경비의 소요가 상당한 실정이다. 이러한 문제점에 대한 해결책으로 본 논문에서는 데이타코드 설계자가 일관성있게 데이타코드를 생성할 수 있도록 도와주는 데이타 코드 생성 지원 전문가 시스템의 설계에 관하여 연구하였다. 불완전 영역 설계를 위한 지식 획득과 표현에 적합한 전문가 시스템 쉘인 GUESS(Guideline Underlying Expert system Shell)를 설계하였다. GUESS는 전문가 시스템을 설계 지원 도구로 사용하는 사용자에게 기존에 작성된 적절한 설계 용례를 선택의 기준으로 제공하며, 유연성 있는 작업 지침들을 규칙으로 포함하고 있다. GUESS는 Prolog언어를 기반으로 한 추론기관과 설계지침을 포함하는 정적지식, 외부 데이타베이스를 연결한 동적 정보, 설계 세부방법을 담고 있는 부가도구들로 구성된다. GUESS/DCG는 데이타 코드 생성을 지원하기 위하여 데이타 코드의 유형과 선택기준 및 설계원리를 정적지식으로 가지며, 이를 경험적으로 탐색하는 추론 기관 및 사용자인 데이타 코드 설계자와 적절한 대화식 접근을 가능하게 하는 설명부분과 대화 인터페이스를 GUESS를 바탕으로 구현한 것이다. 특히 동적 정보의 적절한 이용과 데이타 코드의 통합된 저장, 일관성 있는 운영을 보장하기 위하여 개발중인 데이타 코드 관리시스템과의 인터페이스 부분을 추가하여 기존에 운영되고 있는 데이타 코드의 참고와 호환성, 확장성을 유지하였다. 이 시스템은 데이타 코드 관리시스템에 일관된 생성 수단을 제공하는것 외에도, 각 기관에서 대량으로 작성되는 데이타 코드를 유지, 보수하는 작업에도 큰 기여를 할 것이다.지의 선택작업이 행해지는 경우에 촛점을 맞추었다. 그리하여 다작업장의 휴리스틱에 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

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권1호
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• pp.1-7
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• 1993

핵연료 밀집공정의 조업을 보조하는 전문가시스템 모형을 개발하였다. 시스템의 지식기반은 3개의 데이타베이스와 60개의 규칙을 객체지향 방법에 의해 설계되었다. 본 전문가시스템은 핵연료 밀집시설의 물질계량관리 영역에서 핵물질의 이동 상황을 추적하여 체계적으로 데이터베이스화하고, 정상 및 비정상조업 조건하에서 현 운전상황을 진단하며, 비정상 조업상황을 적절히 회복할 수 있게 조업자에게 필요한 정보를 제공하여, 효과적으로 핵연료 밀집시설의 공정조업을 이룰 수 있도록 하였다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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• pp.149-164
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• 1997

사례기반형 추론(CBR)은 과거의 경험을 이용해서 문제를 해결하려는 방법으로서 규칙기반형 추론(RBR)과 달리 문제해결경험이 풍부한 도메인에 적합한 방법이다. CBR은 정적인 측면에서 사례의 표현과 구조화문제가 중요시되며, 동적인 측면에서는 사례의 검색 절차와 수정이라는 해결안 생산과정이 중요시된다. 본 논문은 정적 측면에서 효과적인 CAPP 지원을 위해 사례베이스(CB)를 계층적으로 구조화하였다. 또한 CB의 구조화시 시스 템의 문제해결 능력을 향상시켜주기 위하여 CB를 응용도메인 종속적 CB(DDCB)와 독립적 CB(DICB)로 분리하여 과거의 문제해결 경험에 관한 지식은 DDCB에 나타내었으며, 도메인 전문가가 가지는 일반적인 문제해결 지식은 DICB에 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.709-712
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• 1998

본 논문에서는 지능형 교통 정보처리 시스템의 구축을 위해 기존의 불완전한 영상분할 기법을 후처리 과정에서 자동차의 특징과 context 정보로 구성된 지식기반에 의한 전문가 시스템으로 보완함으로써 자연적인 영상에서도 정확한 영상분할이 가능한 컴퓨터 시각장치 알고리듬을 제안하였다. 다양한 환경에서 구축한 3000여개의 영상 데이터베이스 중 100여개의 영상에 대해 위의 차량검출 기법을 적용한 결과, 영상의 대비도가 높을 경우 대부분의 영상에서 약 10%의 오차 범위 내에서 정확한 영역검출이 가능하였으며, 교통량의 최적제어를 위한 지능적 신호체계 구축의 자동화에 사용될 수 있다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제5권2호
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• pp.1-11
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• 2001

내진성능평가 시스템은 구조시스템의 합리적인 분류, 적절한 평가 기준, 그리고 종합적인 평가방법을 포함하여야한다. 외국의 현행 내진성능 평가방법은 데이터의 수집과 주요 평가 항목을 위한 약산식 그리고 평가 점수를 이용하여 전문가의 판단에 근거한 평가 방법을 제시하고 있다. 본 연구는 국내 건축구조물에 예비 내진평가 방법에 중점을 두고 퍼지추론 시스템에 근거한 내진평가방법의 전형을 개발한다. 평가항목의 위계는 건무의 수직, 수평방향을 불규칙성, 비대칭성, 여용성, 그리고 건물 연한을 포함한 전체적인 특성과 부재 단계에서의 상세한 평가 항목으로 구성한다. 퍼지추론방법에 대한 기존의 연구결과를 근허가혀 이용한 내진성능 평가방법에 적절히 적용하기 위하여 4가지 주요 모듈을 설정한다. (1) 퍼지 입력 (2) 퍼지에 근거한 규칙기반 (3) 퍼지추론, 그리고 (4) 퍼지출력으로 구성된다. 더욱이 개별적인 성능 수준에 종합적인 평가지수를 끌어내기 위하여 퍼지추론방법을 적용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.127-135
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• 2007

인터넷의 광범위한 보급에 따라 컴퓨터를 이용한 불법적인 범죄가 증가하고 있고, 이러한 범죄를 막기 위한 정보보호 기술자체가 국가의 경쟁력이 되어 가고 있다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 네트워크 침입탐지시스템에 적용하여 보안 전문가와 유사한 결과를 얻을 수 있는 자동화된 퍼지 논리기반의 침입탐지시스템을 제안한다. 프로토콜의 유사성과 시간적인 연속성을 통한 세션화된 패킷분류방식을 통한 퍼지 규칙을 본 시스템에 적용함으로서 다양하고 다변적인 공격패턴으로부터 신속한 침입 판정을 내릴 수 있다. 또한, 대용량의 네트워크 트래픽을 처리해야하는 현재의 네트워크 환경에서, 퍼지추론을 통한 자동화된 트래픽의 프로토콜별/세션별 분석결과를 보여 줌으로써 보안전문가들의 분석 시간과 비용을 절감할 수 있는 장점을 제공한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.632-635
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• 2002

There are more than five dozen different RP(rapid prototyping) systems in the world and they are fairly expensive. All those systems have different capabilities and requirements in that each of them gives different tolerance, application field and part strength, etc. This situation may cause a problem of selecting an appropriate RP system. This paper presents an expert system, utilizing an algorithm that is composed up of rules to derive recommendations and answers to queries of the RP users. The expert system incorporates RP machines commercially available and adopts multi-selection criteria, namely, machine price, accuracy, build size, adopted process, etc. In the expert system, forward reasoning method is adopted and external spreadsheet for sub-data of the RP systems is used. The rules and knowledge are obtained from interviews and discussions with RP vendors and users, appropriate research publications and other reference materials.

• 지능정보연구
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• 제5권1호
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• pp.1-12
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• 1999

강건설계(robust design)는 낮은 비용으로 잡음에 강건한 고품질의 제품이나 공정을 설계하는 체계적이고 효율적인 방법이다. 그러나 강건설계의 과정 중 비표준 직교배열의 사용과 교호인자을 포함한 실험계획은 다소 복잡하고, 전문지식이 필요한 부분으로 비전문가에는 난해한 작업이다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 표준직교배열의 변형과 선점도를 이용하여 교호인자를 직교배열의 열에 자동으로 할당하는 전문가시스템 prototype을 개발하였다. 사용자가 수준별 인자수와 교호작용의 유무를 입력하면, 시스템은 적절한 직교배열을 선정하여 필요에 따라 변형하며, 제어인자와 교호작용을 직교배열표에 자동으로 할당하여 출력한다. 개발된 시스템을 사용함으로써 초보자도 직교배열을 쉽게 변형할 수 있으며 다수의 교호인자를 포함한 실험계획을 빠르게 할 수 있다. 본 연구에서 이용된 지식은 문헌에서 추출하였으며, 추론 전략으로는 규칙기반추론(rule-based reasoning)을 이용하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.