• 제목/요약/키워드: 규칙성과 함수

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수학 문제 해결에서 효과적인 ChatGPT의 프롬프트 고찰: 이차방정식과 이차함수를 중심으로 (Effective ChatGPT Prompts in Mathematical Problem Solving : Focusing on Quadratic Equations and Quadratic Functions)

  • 오세준
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제37권3호
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    • pp.545-567
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    • 2023
  • 본 연구는 이차방정식과 이차함수 단원을 중심으로 수학 문제 해결에 효과적인 ChatGPT의 프롬프트를 고찰하는 연구로 '역할-규칙-예제풀이-문제-과정'으로 이어지는 구조화된 프롬프트를 설계하였다. 본 연구에서는 GPT4, 울프람 플러그인, Advanced Data Analysis를 결합한 인공지능 모델을 활용하였으며, 계산 오류를 줄이기 위해 울프람 플러그인을 주요 연산의 도구로 사용하였다. 9종의 고등학교 수학 교과서의 이차방정식과 이차함수 단원 문제를 구조화된 프롬프트의 형태로 입력하였을 때 ChatGPT의 답변에 대한 정답률은 91%로, 제로샷 프롬프트 대비 높은 성과를 보였다. 이를 통해 수학 문제 해결에 효과적인 구조화된 프롬프트를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 설계한 구조화된 프롬프트는 개별화 교육 및 맞춤형 교육을 위한 지능형 정보시스템 구축에 기여할 수 있을 것이다.

Type-2 Fuzzy Logic System을 이용한 비선형 시스템의 모델링 및 성능 분석 (Modeling and Performance Analysis of Non-linear System Using Type-2 Fuzzy Logic Systems)

  • 안성배;김동원;박귀태
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.76-79
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    • 2003
  • 퍼지 로직 시스템(FLS)은 다양한 분야에서 성공적으로 사용되고 있다 퍼지 로직 시스템의 멤버십 함수와 규칙은 언어적인 정보나 수치적 데이터를 사용하여 표현된다. 또한 이러한 정보나 데이터에는 불확실성과 노이즈 등이 존재한다. 그러나 단순한 퍼지 로직 시스템으로노이즈가 포함된 불확실한 정보를 효과적으로 다루고 표현하는 데는 한계가 있다. 그러므로 노이즈가 포함된 정보를 효율적으로 처리하기 위해 본 논문에서는 type-2 FLS를 이용한다. 노이즈가 포함되어 불확실한 정도를 정확한 값으로 표현하기 어려울 때, type-2 FLS은 보다 정확하게 정보들을 다를 수 있음을 보인다. 비선형 시계열 시스템인 Box-Jenkins 데이터를 이용하여 singleton Type-1 FLS과 non-singleton type-1 FLS의 결과 값을 확인하고 이의 성능을 type-2 FLS과 비교, 분석한다.

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전문가 시스템의 불확실성 추론 방법

  • 이승재
    • 전기의세계
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    • 제39권8호
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    • pp.7-12
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    • 1990
  • 전문가 시스템에 있어서의 불확실성 정보의 표현 및 처리를 담당하는 주요 추론모델중 Bayesian모델, Certainty Factor 모델 그리고 Dempster-Shafer 모델의 기본이론을 살펴보고자 한다. 이외의 주요 추론 방법으로서 Fuzzy추론 모델이 있는데 이는 판단 지식에 대한 주관적 불확실성과 "매우", "많이" 등의 자연어가 포함하고 있는 불분명성을 체계적이고 효과적으로 다룰 수 있는 Fuzzy Set 이론에 근거한 방법으로서, 불확실성 또는 불명료성을 0에서부터 1 사이의 값을 갖는 membership degree로 표시하며 이를 "MIN"과 "MAX" 함수를 이용한 합성 추론 규칙(Composition Rule of Inference)를 적용하여 처리한다. Fuzzy 추론 모델은 자연어를 포함하는 전문가의 지식 처리에 매우 적합하여 앞으로 그 응용이 높이 기대되는 방법이다. 이외에 Bayesian 모델을 변형 응용한 PROSPECTOR의 Likelyhood Ratio 모델, 정량적 방법인 Theory of Endorsement 모델 등 여러 방법이 있다. 그러나 어느 모델이 더 일반성을 갖고 더 좋은 방법인가 하는 문제에 대하여는 아직 많은 연구가 요구된다. 따라서 이러한 모델들의 전문가 시스템 적용에 있어서는 각 모델의 장단점을 고려하여 주어진 문제 영역에 적합한 모델을 선택하는 것이 바람직하다. 현재 불확실성 처리에 있어서 각 문제에 따른 경험적인 처리에 의존하는 전력 계통 분야의 적용에 있어서도 이러한 실인간 전문가의 추론방법에 근접된 반성을 갖는 불확실성 추론 방버 도입이 요구된다.가의 추론방법에 근접된 반성을 갖는 불확실성 추론 방버 도입이 요구된다.

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변침도를 고려한 지능형 선박의 퍼지 충돌 위험도 산출 (Computing the Fuzzy Degree of Collision Risk for Intelligent Ship with VDH)

  • 김은경;강일권;김용기
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.153-156
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    • 2001
  • 최근 들어 두드러지고 있는 승조원의 승선 기피현상에 따른 항해인력 부족현상을 근원적으로 해결하기 위하여 선박 항해 전반에 걸친 자동화 및 지능화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 선박의 자동화된 항해를 위해서는 영역전문자 수준의 안전성과 정확성이 보장된 충돌회피 시스템이 요구된다. 충돌회피는 자선에서 이루어지는 해상 장애물들에 대한 피항 행위로 그 판단 기준은 각 장애물에 대한 충돌 위험도에 기반한다. 본 연구에서는 DCPA와 TCPA를 이용한 기존의 기법에 변침도(VDH: Variation Degree of Heading)의 개념을 추가하여 새로운 충돌 위험도 산출 기법을 제안한다. 입력변수가 되는 DCPA, TCPA, VDH의 퍼지 소속함수를 산출하고, 이를 기반으로 퍼지 규칙을 이용하여 세부적인 충돌 위험도를 산출한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 충돌 위험도 산출시 장애물의 직선운항뿐만 아니라 곡선운항에 대한 경로예측이 가능하다는 장점을 지닌다. 과거의 변침도가 다음시점의 변침에 영향을 끼침으로써 장애물의 이동 경로에 대한 예측이 이루어지고, 이를 기반으로 보다 세분화된 충돌위험도 산출이 이루어진다. 제안된 기법은 DCPA와 TCPA만으로 충돌위험도를 산출해 낸 연구와 비교.평가하여 성능을 검증한다.

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선박용 동기 발전기의 여자 제어시스템 설계 (Design of Excitation Control System of Synchronous Generator on Board Ships)

  • 이영찬;정병건
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제39권3호
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    • pp.298-305
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    • 2015
  • 본 논문에서는 선박용 동기발전기 여자제어시스템의 성능을 확인하기 위해 선급기술규칙에 따라서 시행한 실험 결과를 제공한다. 실험에서는 발전기의 각 부하 변화에 대해 PID 제어기와 퍼지제어기를 적용하고 두 제어기법이 선급의 기술규칙을 만족하는 지 관찰하고 성능을 비교 검토 한다. 이를 위해 PID 제어기법과 퍼지제어기법을 랩뷰 프로그램으로 작성한 후, PID 제어기의 경우는 한계 감도법과 약간의 조정을 통해 이득값을 결정한다. 퍼지제어기는 맘다니(Mamdani)의 방법으로 전압오차값과 전압오차변화율값, 출력전압값에 대해 멤버쉽함수를 구성한다. 이상의 PID 제어기법과 퍼지제어기법을 실제 소형 발전기에 적용하고 선급기술규칙에 따른 실험을 통해 안정성과 성능개선 특성을 비교 검토한다.

퍼지 논리를 이용한 색채 기반 감성 분석 (Color-based Emotion Analysis Using Fuzzy Logic)

  • 우영운;김창규;김치용
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.245-250
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    • 2008
  • 색채 심리학은 색채와 관련된 인간의 행동을 연구하는 심리학의 한 분야이다. 색채는 상징성과 이미지를 지니는 동시에 인간과 심리적 교감을 나눈다. 각 색채는 희망, 열정, 사랑, 생명, 죽음 등 다양한 이미지를 갖고 있다. 여기에 각 색깔이 주는 독특한 자극은 인간의 감성과 심리에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 방 모델링을 하고 그 모델링에 사용된 색상 정보를 분석하고 퍼지 소속 함수를 적용하여 소속도를 구한 후, 그 소속도를 퍼지 추론 규칙에 적용하여 각 색채의 빈도수를 백분율로 나타낸 후 그 색채에 따른 인간의 감성 상태를 파악하는 기법을 제안하였다. 제안된 색체 기반 감성 분석 기법을 알슐러와 해트윅(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성 상태에 적용한 결과, 제안된 기법이 효율적인 것을 확인하였다.

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문법으로서의 논리 ― 비트겐슈타인의 논리관 ― (Logic as grammar: Wittgenstein’s view of logic)

  • 이영철
    • 논리연구
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    • 제11권2호
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    • pp.57-91
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    • 2008
  • 철학적 문제들의 발생은 언어의 논리에 대한 오해에 기인한다는 신념에 따라, 비트겐슈타인의 철학적 탐구는 언제나 언어의 논리 문제를 중심으로 전개되었다. 그의 철학적 작업은 실로 논리적 탐구였다고 할 수 있다. 그러나 그가 생각한 언어의 논리란 무엇인가? 그것은 처음부터 언어의 문법으로서 이해되었지만, 이 이해에는 그의 전후기에 중요한 변화가 있었다. 초기에 그는 언어의 논리를 이상적 표기법에서 실현되는 진리 함수적 구문론과 같은 것으로 이해했으나, 후기에 그는 언어의 논리를 언어놀이의 다양한 언어 사용 규칙들로서 보는 데로 나아갔다. 그것은 논리를 모든 가능성이 미리 규정되어 있는 매우 엄격하고 이상적인 하나의 보편적 문법 체계로서 보는 데서부터, 논리를 미리 생각되지 않은 가능성에 열려 있고 언어놀이들에 특유한 다양한 언어 사용 규칙들로 이루어진 문법 체계들로서 보게 되는 변화이다. 이 글은 그의 전후기 논리관의 상이한 핵심과 그 변화 이유를 다루고 있다. 특히 논리의 자율성과 필연성에 대한 그의 전후기의 관점 변화가 다루어진다.

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BK곱과 COLREGs에 기반한 지능형 선박의 충돌회피시스템 (A Collision Avoidance System for Intelligent Ship using BK-products and COLREGs)

  • 강성수;이영일;정희;김용기
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.181-190
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    • 2007
  • 본 논문에서는 지능형 선박의 실시간 장애물회피를 위한 충돌회피시스템을 논한다. 다른 무인자율항체들의 충돌회피시스템과는 달리 지능형 선박의 충돌회피시스템은 목적지까지의 합리적이고 안전한 경로를 통한 충돌회피뿐만 아니라 해양을 항해하는 모든 선박이 준수해야하는 국제해상충돌예방규칙(COLRECs, International Regulations for Preventing Collisions at Sea)을 반영해야한다. 목적지까지의 합리적이고 안전한 경로를 통한 충돌회피라는 일반적인 충돌회피시스템의 목표를 달성하기 위해 BK-곱에 기반한 휴리스틱 탐색기법을 채용하며, 또 다른 목표인 COLREGs의 준수를 위해 충돌회피를 위한 규칙을 적용하는 지식기반시스템을 채용한다. 제안된 충돌회피시스템의 성능검증을 위해 COLREGs에 명시된 여러 가지 조우상황을 설정한 시나리오를 이용하여 최적성과 안정성 관점에서 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 $A^{\ast}$ 탐색기법과 비교한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 충돌회피시스템이 지능형 선박의 실용적이고 효율적인 실시간 충돌회피시스템으로 적합함을 확인하였다.

Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.107-122
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    • 2017
  • 주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

Reed-Muller 전개식에 의한 다치 논리회로의 구성에 관한 연구 (Study on Construction of Multiple-Valued Logic Circuits Based on Reed-Muller Expansions)

  • 성현경
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제14A권2호
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    • pp.107-116
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    • 2007
  • 본 논문에서는 Reed-Muller 전개식에 의한 다치 논리 회로의 구성에 관한 한 가지 방법을 제시하였다. 먼저, Perfect Shuffle 기법과 Kronecker 곱에 의한 다치 논리함수의 입출력 상호연결에 대하여 논하였고, GF(4)의 가산회로와 승산회로를 이용하여 다치 Reed-Muller 전개식의 변환행렬과 역변환행렬을 실행하는 기본 셀을 설계하였다. 이 기본 셀들과 Perfect Shuffle과 Kronecker 곱에 의한 입출력 상호연결 방법을 이용하여 다치 Reed-Muller 전개식에 의한 다치 논리 회로를 구현하였다. 제시된 다치 Reed-Muller 전개식의 설계방법은 모듈구조를 기반으로 하여 행렬변환을 이용하므로 동일한 함수에 대하여 타 방법과 비교하여 간단하고 회로의 가산회로와 증산회로를 줄이는데 매우 효과적이다. 제안된 다치 논리회로의 설계방법은 회선경로 선택의 규칙성, 간단성, 배열의 모듈성과 병렬동작의 특징을 가진다.