이 논문에서는 생성시스템 규칙 조건부의 일부만 입력 사실로 주어져도 행동부를 실행하여 유용한 결과를 제시할 수 있는 방법을 제안한다. 규칙 또는 페트리 넷의 변이(transition)의 격발(firing) 규칙을 개선하여 고안된 이 방법은 퍼지 추론이 추구하였지만 이루지 못한 불확실, 불충분한 조건을 통한 결론 도출이라는 과제의 매우 실용적인 해답이 될 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권1호
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pp.81-88
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2011
연관성규칙은 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법으로 둘 또는 그 이상의 품목들 사이의 지지도, 신뢰도, 향상도를 바탕으로 관련성 여부를 측정한다. 연관성규칙에서는 일반적으로 사용하는 연관성규칙 이외에 연관성규칙의 효율성을 개선하기 위하여 여러 가지 제약기반 연관성규칙의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 연관성규칙 생성 시, 종종 많은 규칙들을 발견할 수 있다. 이는 변수들 간에 우연히 관련성이 높게 나타나는 경우가 존재할 수 있고 매개변수에 의하여 직접적인 관련성이 없는 규칙을 발견할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 연관성규칙에서 매개변수에 의한 의미 없는 규칙의 발견에 관하여 연구하고자 한다. 본 연구 결과는 연관성 규칙에서 생성된 규칙에 대한 관련성을 보다 정확하게 이해할 수 있도록 함으로써 결과의 해석을 보다 명확하게 할 수 있다.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 지능형 에이전트 혹은 규칙기반 시스템 등의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 그러나 규칙기반 시스템의 활용에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다 이와 같은 제약을 극복하기 위해 웹 페이지로부터 규칙을 습득하기 위한 XRML 방법론이 제안되었다 XRML 방법론은 웹 페이지로부터 규칙을 식별하고 식별된 결과로부터 자동으로 규칙을 생성하는 두 단계로 구성되어 있다. 여기서 규칙의 식별은 규칙생성의 자동화 정도에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이러한 지식관리자의 부담을 줄이기 위해 본 논문에서는 온톨로지 기반의 개선된 규칙식별 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 OntoRule이라는 이름의 온톨로지를 설계하였다. OntoRule은 자동화된 규칙 식별을 지원하기 위해 사용되며, 규칙의 구성요소들과 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 그리고 OntoRule을 이용하여 규칙을 식별하는 절차를 제안하였다. OntoRule과 규칙식별 절차를 제안하는 과정에서 온톨로지 학습효과, 하향식 접근방식과 상향식 접근방식의 차이, 온톨로지 사용범위 관리, 규칙구성요소의 식별순서, 생략된 변수의 식별과 같은 논점들이 고려되었다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 방법론의 효과를 보였다.
도시가스사업법 시행규칙이 개정되어 지난 11월 4일 공포됨과 동시에 시행에 들어갔다. 이번 개정은 지역정압기의 설치가 어려운 소규모 구역에 '구역압력조정기'를 설치할 수 있도록 안전기준을 마련하여 도시가스의 공급을 확대하는 한편, 현행제도의 운영상 나타난 일부 미비점을 개선 보완한 것이다. 기타 자세한 내용은 협회 홈페이지(www.kmcca.or.kr) 공개자료실에 있다.
본 논문에서는 역전파 알고리즘과 헵 학습규칙의 장점을 최대한 살려 이용하고, 역전파 알고리즘의 문제점인 지역 최소점에 빠지는 경우와 학습시간이 느린 단점과 헵 학습규칙의 문제점인 학습 패턴의 저장능력이 매우 제한되고 선형적 분리가 되지 않는 복잡한 문제에는 적용할 수 없다는 단점등을 개선하기 위하여 혼합형 학습규칙을 제안한다. 제안하는 학습규칙은 입력층과 은닉층에 흔합형 학습규칙과 은닉층과 출력층에 역전파(Back-Propagation) 학습규칙을 적용한 혼합형이다. 제안한 혼합형 학습규칙을 이용한 신경회로망의 유용성을 확인하기 위하여 단일관절 매니플레이터를 이용하여 추종제어에 대한 시뮬레이션을 하여 기존의 역전파 알고리즘을 이용한 직접적응 제어 방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 다음과 같은 특성을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권1호
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pp.121-129
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2012
연관성규칙은 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법이다. 현재 연관성규칙의 효율성을 개선하기 위하여 많은 연구자들에 의하여 제약 기반 연관성규칙의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 연관성규칙 생성 시, 종종 많은 규칙들을 발견할 수 있다. 이들 규칙 중에서 변수들 간에 우연히 관련성이 높게 나타나는 경우가 존재할 수 있고 주변 조건부 변수 (매개변수, 외적변수)에 의하여 직접적인 관련성이 없는 규칙을 발견할 수도 있으며, 그 규칙은 간접적 해석만 가능하므로 의미가 없는 것으로 판단 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 연관성 규칙에서 주변 조건부 변수를 고려한 연관성 규칙 생성에 관하여 연구하고자 하며, 이를 실례를 통하여 고찰하였다. 본 연구의 결과를 적용함으로써 연관성 규칙에서 의미 없는 규칙을 찾을 수 있으며, 변수들 간의 관련성을 보다 정확하고 명확하게 이해할 수 있을 것이다.
확장된 데이터 표현의 주요 목표는 유비쿼터스 환경에서 일반적인 문제에 적합한 데이터 구조를 개발하는 것이다. 이 방법의 가장 큰 특징은 속성 값을 확률로 표현할 수 있다는 것이다. 다음 특성은 훈련 데이터의 각 이벤트가 중요도를 나타내는 가중치 값을 갖도록 한다는 것이다. 데이터 구조가 개발된 후에 이를 학습할 수 있는 알고리즘이 고안된다. 그 동안 이 알고리즘은 여러 분야에서 여러 문제에 적용하여 좋은 결과를 산출해 왔다. 본 논문은 먼저 데이터 표현 기법인 UChoo를 소개하고 이론적인 배경이 되는 규칙 개선 문제를 소개한다. 그리고 규칙 개선, 손실 데이터 처리, BEWS 문제, 앙상블 시스템과 같은 응용 분야의 예를 소개한다.
본 연구는 국가중요시설의 청사 내에 근무하는 청사보안과 안전유지, 질서유지를 담당하는 방호직 공무원에게 발생하는 다양한 민원인 불량행동의 유형과 국가중요시설에서 일어나는 각 유형에 맞는 민원인 불량행동에 대한 개선방안을 효율적으로 제시하는데 그 목적이 있다. 이에 인터뷰를 통해 국가중요시설에서 근무하는 방호직공무원이 느끼는 민원인 불량행동이 어떠한 유형으로 있는지 조사하였고 개별면담을 통해 나타난 대표적인 민원인 불량행동의 유형들은 첫째, 국가중요시설 내에서 큰 소리를 지르고 욕설을 하는 언어폭력형 둘째, 각 국가기관 및 지자체의 국가중요시설에서 서비스 업무수행 과정 중 다른 타 민원인이 있음에도 본인 자신의 이익과 편의를 위해 행해지는 행위를 하는 이기주의형 셋째, 각 국가중요시설의 규정 및 내규가 있음에도 규정된 규칙을 무시하고 따르지 않는 규칙위반형 등이 있다. 이에 따라 각 유형별 민원인 불량행동에 대한 개선방안 항목들로 첫째, 방호직공무원 교육의 체계화, 둘째, 민원인을 응대할 수 있는 기관의 내규 및 규칙, 셋째, 민원인에게 겪는 스트레스를 해소할 수 있는 환경을 제시하였다.
본 연구는 국가중요시설의 청사 내에 근무하는 청사보안과 안전유지, 질서유지를 담당하는 방호직 공무원에게 발생하는 다양한 민원인 불량행동의 유형과 국가중요시설에서 일어나는 각 유형에 맞는 민원인 불량행동에 대한 개선방안을 효율적으로 제시하는데 그 목적이 있다. 이에 인터뷰를 통해 국가중요시설에서 근무하는 방호직공무원이 느끼는 민원인 불량행동이 어떠한 유형으로 있는지 조사하였고 개별면담을 통해 나타난 대표적인 민원인 불량행동의 유형들은 첫째, 국가중요시설 내에서 큰 소리를 지르고 욕설을 하는 언어폭력형 둘째, 각 국가기관 및 지자체의 국가중요시설에서 서비스 업무수행 과정 중 다른 타 민원인이 있음에도 본인 자신의 이익과 편의를 위해 행해지는 행위를 하는 이기주의형 셋째, 각 국가중요시설의 규정 및 내규가 있음에도 규정된 규칙을 무시하고 따르지 않는 규칙위반형 등이 있다. 이에 따라 각 유형별 민원인 불량행동에 대한 개선방안 항목들로 첫째, 방호직공무원 교육의 체계화, 둘째, 민원인을 응대할 수 있는 기관의 내규 및 규칙, 셋째, 민원인에게 겪는 스트레스를 해소할 수 있는 환경을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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