• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.255-262
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• 2010

시스템 개발에 있어서 요구문서(requirements document)를 생성하고 정형 명세를 작성하는 것은 요구 분석 전문가와 명세 전문가에 의해 수행되고 있다. 만약 요구문서 생성과 정형 명세 작성 과정을 자동화 한다면 시스템 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있고, 또한 전문가 사이의 잘못된 이해로 인한 오류를 줄일 수 있다. 대명사는 인칭대명사와 지시대명사로 분류될 수 있다. 일반적으로 요구문서의 특성상 인칭대명사는 사용되지 않기 때문에 본 논문은 지시대명사의 지시어 결정에 초점을 두고 있다. 지시대명사를 포함하는 요구문서에서 자연어처리 기법을 통해 정형화된 요구사항을 자동으로 추출하기 위해서는 대명사의 지시어 결정이 매우 중요하다. 본 연구의 최종 목표는 자연어 처리 기법을 통하여 자연어 요구문서로부터 시스템 개발에 필요한 정형 명세를 자동으로 생성하는데 있다. 이를 위해 본 논문은 선행연구를 기반으로 한국어로 기술된 자연어 요구문서에서 대명사에 대한 지시어를 결정하는 조응어 해소(anaphora resolution) 시스템을 제안한다. 본 시스템의 개발을 위해 조응어 해소를 위한 경험 규칙을 정의하고, 이를 통해 10개의 요구문서에 대해 실험한 결과 평균 재현율 92.45%, 정확률 69.68%의 성능을 보였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.75-80
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• 2005

A design for the front section of an excavator requires kinematic and kinetic mechanism consideration for several configurations. Key parameters for an appropriate configuration can be obtained through a mechanical verification and numerical formulation with a design expert's know-how. In this paper, we propose a knowledge-based system with an expert-shell(CATIA) and Visual Basic to assist for the design of the front section of an excavator. The designers can achieve more efficient design through a CAD model, implemented design knowledge, and a user friendly interface. The implemented design knowledge is retrieved through the whole design process from an early design stage to a detailed design stage based on the multiple levels of abstraction scheme.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.390-395
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• 2004

반도체 공정은 많은 단위 공정으로 이루어진 복잡하고 동적인 공정이다. 그 중 에칭공정은 반도체 생산에서 중요한 공정중 하나이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝과 지식 획득을 통한 의사지원시스템으로 생산성과 수율을 높일 수 있는 시스템을 구성하고자 하였다. 제안된 방법은 퍼지 논리와 신경망으로 구성되는데, 신경망으로 에칭공정의 품질을 나타내는 품질에 대한 결과를 예측하고, 예측된 결과를 퍼지 추론 시스템으로 분류하는 과정으로 수행된다. 퍼지 논리에 사용된 규칙은 전문가의 지식에 기반 하여 도출되거나 데이터로부터 도출된다. 본 시스템을 통해 공정의 최적 조건을 찾아 효율을 높이는 것이 본 연구의 주요 목표이다.

• 인지과학
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• 제13권1호
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• pp.13-21
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• 2002

퍼지 논리를 이용한 추론은 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 또한 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 하지만 신경 망의 변형인 신경 논리 망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리 망을 기반으로 하는 추론 망을 확장하여 퍼지 추론 망을 구성하고 기존의 추론 망에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용하고자 한다. 퍼지 추론 망에서 퍼지 규칙의 결론부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해, 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교 평가하였다. 실험결과 퍼지 추론 망의 크기가 확장될수록, 그리고 탐색 경험의 횟수가 증가할수록 순차적인 탐색전략보다 우선순위에 의한 탐색전략이 탐색 비용면에서 효율성이 더욱 증가함을 알 수 있었다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권7호
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• pp.1351-1362
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• 1992

본 연구에서는 단순한 구간대신에 구간내에 제한된 형태의 가능성 분포를 갖 는 복합구간으로 학장하는 것이다. 그리고 이러한 가능성 분포는 퍼지 집합이론에서 사용되는 것처럼 일반적인 분포형태 전체를 사용하는 것이 아니라, 가능성 분포의 무 게중심만 정의하고 이 무게중심과 구간경계만을 사용하여 시스템 변수가 갖는 정성값 을 나타낸다. 이를 바탕으로 새로운 상태변화와 그 규칙을 정의함으로써 정성 모델 링과 시뮬레이션을 할 수 있는 정성 수학을 공식화하였다.이와 같은 방식으로 구한 정성 모델과 추론방법으로 기존의 논문에 나와 있는 시뮬레이션 결과와 비교하여 본 논문에서 제시한 정성해의 논리적 건전성(soundness)을 보였다.

• 인지과학
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• 제13권1호
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• pp.53-59
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• 2002

본 논문은 퍼지 인지 맵과 퍼지 연상 메모리를 사용하여 열과 온도에 관한 학생들의 과학개념 이해에서 발생되는 오인을 진단할 수 있는 오인 진단 모델을 제시한다. 오인 진단 모델에서 퍼지 인지 맵은 과학현상에 대한 학생들이 가지는 선입개념들과 오인들을 인과관계로 표현할 수 있다. 또한 개념간의 인과관계를 기억할 수 있는 퍼지 연상 메모리를 통하여 오인의 원인들을 진단한다. 본 연구는 기존의 학습 오인을 진단하는 규칙기반 전문가 시스템의 한계성을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 교육분야의 다양한 영역에서 학습자들의 학습 진단을 위한 지능형 개인교수 시스템으로 적용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.29-35
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• 2005

숙련된 세포유전학자가 수행하는 염색체 분석과 진단 작업은 반복적이고, 시간 소비적이며, 많은 비용이 요구된다. 이러한 이유로, 전문가를 대신하여 염색체 분석에 필요한 정보를 얻을 수 있도록 웹을 이용한 염색체 지식 베이스 기반 지능형 에이전트를 개발하였다. 즉, IF-THEH 생성규칙으로 이루어진 지식 베이스에서 정상 염색체와 비정상 염색체를 하나의 지식 영역으로 구성하고, 추론을 통해 염색체를 분석하고 진단결과를 제시하였다. 연구에 사용한 데이터는 GTG 방법으로 분염된 중기 말초혈액과 양수샘플을 핵형분류하여 얻은 2,736환자 증례의 정상 염색체와 259환자 증례의 비정상 염색체들로 구성하였다. 구축된 염색체 지식 베이스 기반 인텔리전트 에이전트는 정상 염색체와 비정상 염색체의 분석을 통해 다양한 형태학적 정보를 제공하고, 사용자와 시스템간의 상호작용을 통하여 염색체 분석과 진단을 협의할 수 있는 장점들을 지닌다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.521-528
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• 2017

다수의 UAV가 다양한 임무를 수행하면서도 편대를 유지할 수 있도록 하는 집단적 지능을 갖춘 시스템을 구축하기 위해서는 AI에 관한 연구가 필수적이다. AI의 전형적인 접근 방법에는 전문가시스템을 비롯한 규칙기반의 논리 추론방식인 '하향식' 접근 방법과 인공신경회로망, Flocking Algorithm과 같이 단순 개체간의 부분적 상호작용을 통해 전체적인 행동이 결정되는 '상향식' 접근 방법이 있다. 기존의 Flocking Algorithm과 같은 연구에서는 개개인은 개별적인 임무를 수행 할 수 없다. 또한 UAV의 편대비행과 같은 연구에서는 편대의 부분적인 결함으로 발생하는 문제에 대해 유연하게 대처 할 수 없다. 본 논문에서는 다중에이전트 시스템을 통해 하향식 접근 방법과 상향식 접근 방법 간의 유기적 통합을 제시하고, 이를 통해, 유연한 임무수행이 가능한 편대 비행 알고리즘을 제시하였으며, 시뮬레이션을 통해 대형형성 및 충돌회피 등 유효성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.45-52
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• 2008

최근 IT 서비스 발달과 함께 고장제어, 고장의 원인분석 등의 복잡한 문제에 대하여 적합한 해결책을 제시할 수 있는 효과적인 진단시스템의 필요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 진단 시스템분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고, 최적의 진단을 수행하고자 사례기반추론과 인공신경망을 혼합한 지능형 진단 시스템을 제안 한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야를 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 사례기반추론만을 이용해 추론된 사례는 증상에 대해 다수의 원인을 추론하게 된다. 이때 추론된 증상에 따른 다수의 원인은 동일한 가중치를 가져 불필요한 원인까지 진단해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 인공신경망의 오류역전파 학습 알고리즘을 이용하여 증상에 대한 원인들의 쌍을 학습 시킨 후 각각의 증상에 대한 원인의 가중치를 구해 제시된 증상에 대해 가장 발생 가능성이 높은 원인을 찾아내어, 보다 명확하고 신뢰성 있는 진단을 하는 데 그 목적이 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.141-150
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• 2000

기존의 퍼지 규칙 기반 전문가 시스템 언어에는 크게 세 가지 단점들이 있다. 첫째, 복합 객체 추론 기능이 없으며, 둘째, 의미적으로 이해하기 쉽고 개념적으로 사용하기 용이한 퍼지 추론을 지원하지 못할 뿐 아니라, 세째, 지식 표현과 추론 방식이 기존의 데이터베이스 모텔과 구문이나 의미에서 현격 한 차이를 보이고 있기 때문에 서로 통합되기 어렵다. 본 논문에서는 이 세가지 단점들을 해결하기 위한 퍼지 객체 추론 모델의 정형화를 보이고, GIS 응용을 예로 들어 제시하는 모델이 데이타베이스내 GIS 복합 객체들을 자연스럽게 모델링하고, 이들 사이의 퍼지 추론을 성공적으로 수행함을 보인다.