• 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.255-264
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• 1993

요즈음 구축되는 지식기반시스템은 다목적, 다사용자에 의한 활용 필요성 때문에 지식베이스가 점점 커지고, 축적된 전문지식을 공유할 필요성이 점점 커진다. 따라서, 이렇게 형성된 여러개의 다양한 지식베이스를 지속적으로 관리할 수 있는 메카니즘이 필요하다. 이런 메카니즘의 구축에 객체 지향 데이타베이스 관리시스템의 기술과 지식 기반시스템의 기술이 통합 활용되어야 하기 때문에, 지식베이스의 확장과 응용 영역확대에 따른 데이타, 규칙, 그리고 지식의 공유 및 지속성을 유지하는 한편, 이에 필요한 추론방법의 변화를 분석하여 지식베이스가 분산되어 있더라도 이를 효율적으로 활용할 수 있는 추론엔진을 설계하고, 여러 사용자가 필요한 지식기반시스템을 사용할 수 있도록 지식베이스의 공유를 위한 지속적 관리시스템의 설계를 그 목적으로 한다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제11권2호
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• pp.89-93
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• 1997

산업의 자동화에 따라 PI 제어기에 의해 제어되는 직류 서보 전동기는 정밀한 제어가 요구된다. 하지만 시스템의 특성이 변화하면 정밀한 제어는 어렵게 된다. 이를 해결하기 위한 한 방법으로 본 논문에서는 전동기 속도제어 시스템을 위한 규칙기반 자동동조 PI 제어기를 제안하였다. 규칙은 Ziegler-Nichols의 계단응답과 전문가 지식을 기초로 하였다. 제어 매개변수는 오차, 기울기, 가장 큰 기울기의 점, 허용 오버슈트에 의해서 결정된다. 제어의 정밀성은 시뮬레이션에 의해 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 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 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 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 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 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 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.29-37
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• 2002

본 논문은 가상 공격 시뮬레이션을 위한 공격자 및 리눅스 기반 호스트에 대한 모델링 방법의 제안을 주목적으로 한다. 최근, Amoroso는 보안 메커니즘 중심의 침입 모델을 제안하였으나, 시뮬레이션 접근이 분명치 않은 단점이 있다. 또한, Cohen은 원인-결과 모델을 이용하여 사이버 공격과 방어를 표현한 바 있으나, 개념적 단계의 추상화 모델링으로 인해 실제 적용이 어려운 실정이다. 이를 해결하고자 하는 시도로 항공대 지능시스템 연구실에서 SES/MB 프레임워크를 이용한 네트워크 보안 모델링 및 시뮬레이션 방법을 제안한 바 있으나, 공격에 따른 호스트의 복잡한 변화를 표현하기에는 부족하다. 이러한 문제점들을 해결하고자, 본 논문에서는 시스템의 구조를 표현하는 기존 SES에 합성용 규칙기반 전문가 시스템 방법론을 통합한 Rule-Based SES를 적용하여 공격자를 모델링하고, DEVS를 기반으로 하는 네트워크 구성원을 모델링한다. 제안된 모델링 방법의 타당성을 검증하기 위해 본 논문에서는 샘플 네트워크에 대한 사례연구를 수행한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 지식표현 방법으로 Relational Predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.43-54
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• 1997

퍼지 시스템의 구현에 있어 가장 어려운 과정 중 하나는 정확한 지식의 획득이다. 이는 퍼지 시스템의 응용 영역이 커지고 그 응용 영역의 입출력 변수가 많아질수록 전문가가 그 변수들 간의 관계를 정확히 파악하는 것이 어렵교, 더구나 복잡한 시스템의 제어 과정을 언어 변수를 표현하는 것이 전문가에게 힘든 일이기 때문이다. 또 하나의 어려운 고정은 퍼지 변수의 적절한 소속함수 정의와 조정이다. 그래서 기존의 언어 변수를 포함하는 퍼지 규칙을 사용하여 설계된 퍼지 시스템에서는 기술된 퍼지 규칙들이 시스템의 특성을 제대로 반영하도록 퍼지 변수의 소속 함수 모양을 조정하는 작업을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 시스템 구현에 있어서 어려운 과정인 지식 획득과 소속함수 정의부분의 개선을 위한 새로운 퍼지 시스템 구현 방법으로 코호넨 신경망과 역전파 신경망을 이용한 퍼지 규칙 자동 생성과 추론망 구축 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시스템의 입력과 출력으로 구성된 데이터들로부터 퍼지 규칙을 신경망의 학습기능을 이용하여 자동 생성한다. 또한 데이터 변수간의 퍼지 관계에 기반을 두고 추론이 이루어지므로 각 퍼지변수에 대한 소속 함수 정의가 필요 없게 된다. 따라서 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어질 수 있다. 실험에서는 제안된 방법으로 자동차 정속 주행을 위한 추론만을 구축하고 실험차의 단독 주행의 여러 상황을 고려한 모의 주행 실험을 통해 새로운 방법의 타당성을 보인다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.217-224
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• 2000

Configuration은 도메인 지식을 이용해서 주어진 모든 요구를 충족시키는 컴포넌트를 갖는 시스템을 구성하기 위한 기술이다. 최근 전자 상거래는 역경매, 공동구매, 사용자 프로파일에 의한 제품의 추천 등 다양한 방식으로 구매자 중심의 사거래 행위를 하고 있다. 하지만 아직도 전문 지식이 필요한 제품의 구입시에 구매자는 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 구매자의 행위를 보조하기 위한 수단으로써 전문가 시스템에서 수년간 연구되어 온 Configuration 기술을 확장 도입하였다. 본 논문에서는 도메인에 대한 규칙(Rules)에 기반해서 Classification Problem Solving 방법과 Constructive Problem Solving 방법을 적용하였다. 구매자와의 능동적인 질의 수행을 하여 제품에 대한 요구를 정확히 한 뒤, 얻어진 사실(Facts)을 Classification Problem solving에 이용이 되어 제품 모델이 결정된다. 이 제품 모델은 구매자를 위해 특성화 되어 있기 않기 때문에, Constructive Problem Solving을 이용한다. 이런 내용을 기반으로 컴퓨터 조립을 위한 Configurator를 디자인하고 구현했다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1998년도 춘계학술대회논문집
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• pp.52-58
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• 1998

본 연구에서는 FTA 및 퍼지 FTA 방법을 프로그래밍이 용이한 규칙-기반 지식 표현 방법으로 프로그래밍을 설계하기 위한 것으로, FAT 방법에 필요한 전문지식들을 처 리하기 위하여 객체지향 접근방법으로 FTA 를 설계하였다. FTA의 구성요소들에 대한 자료구조는 다음과 같이 세가지 형태로 분류할 수 있다. 1)구성요소들의 자료구조가 확정적인 값으로 나타나는 경우 2)구성요소들의 자료구조가 부정확한 값으로 나타나는 경우 3)구성요소들의 자료구조가 확정적인 값 및 부정확한값으로 동시에 주어진 경우로 나타날 수 있다. 본 연구에서는 객체지향적 펴지 FTA 전문가 시스템(FFTAES: Fuzzy FTA Expert System)을 활용하여 세 번째 형태인 구성요소들의 자료구조가 확정적인 값 및 부 정확한 값이 동시에 주어진 경우를 정량적으로 고장안전진단을 실시할 수 있도록 설계 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권1호
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• pp.1-7
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• 1997

전문가 시스템에서의 추론은 주로 IF-THEN 형태의 규칙을 기반으로 하는 지식베이스에 기초한다. 그러나, 한의 전문가 시스템의 지식은 불확실한 지식 특히 애매한 개념의 지식을 많이 포함하고 있으므로 이에 대한 처리가 요구된다. 본 논문에서는 한의 진단 과정을 추론에 기준하여 분석하고 한의 진단 과정에서 발생하는 불확실한 진단 지식을 제약 조건 논리 프로그래밍언어의 일종인 CLP( R ) 언어를 이용하여 표현하고 처리하는 방법을 제안하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.96-106
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• 1999

사례기반 추론은 이전에 해결된 문제에 대한 해를 재사용 함으로써 새로운 문제를 해결한다. 그러나 과거의 사례와 새로운 문제 사이에는 차이가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 사례기반 추론 시스템은 이전 사례의 해를 새로운 상황에 맞게 적응 시켜야 한다. 최근의 사례기반 추론 시스템에서, 사례 적응은 시스템 개발자에 의해 손으로 코딩된 규칙을 사용하는 규칙기반 방법을 이용한다. 따라서 시스템 설계자는 과거의 전통적인 전문가 시스템 설계에서 발견되는 지식획득의 병목방법을 제안하였다. 적응 지식을 학습하기 위해 사례 베이스의 사례들을 비교하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 여행 가격 결정을 위한 영역에서 실험하였다. 실험 결과 사례 추출만을 지원하는 시스템보다 해에 대한 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.