이 논문에서는 상황에 적합한 정보들을 선택하고 이를 해당되는 GUI (Graphic User Interface) 객체를 통해 사용자에게 제시하기 위한 규칙 기반의 지능적 사용적 인터페이스 구조를 제안하고, 이를 이용하여 실제로 군사 분야 정보 융합 시스템의 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 군사분야와 같이 복잡하고 급변하는 상황에서는 상황에 따라 필요한 정보가 다를 뿐만 아니라, 불필요한 정보의 제시로 인해 오히려 사용자의 판단에 혼란을 초래할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 점을 고려하여, 제시할 정보와 GUI 객체의 적절한 대응뿐만 아니라, 상황에 따라 사용자에게 필요한 정보를 해당분야의 전문가로부터 획득한 규칙에 의해 선택적으로 제시하도록 하기 위한 GUI 구조를 제안하였다. 개발한 GUI의 구조는 입력 해석, 제시할 정보의 선택, GUI 객체의 선택, GUI객체의 생성 및 속성 기정, GUI 객체의 배치 및 출력 단계들로 구성되며, 각각의 단계는 규칙에 의해 처리된다. 제안된 구조에 의해 공중 작전 수립을 위한 정보 융합 시스템의 사용자 인터페이스를 개발한 결과, 다양한 매체를 통해 많은 데이터가 들어오는 상황에서 필요한 정보만을 선택하여 적절히 제시해 줌으로써 사용자의 신속한 상황 판단과 결정 수립을 지원할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.611-613
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1999
테스터의 간섭없이 테스트를 수행할 수 있는 새로운 테스트 도구인 테스트 에이전트 시스템을 구현하였다. 이 시스템에서 테스터는 테스터 이름, 테스트 시간을 입력하고, 테스트 대상을 선택 후, 그 밖에 테스트에 필요한 정보를 입력하고 나면 테스트 에이전트 시스템이 스스로 테스트를 수행한 후 각 테스트 레벨에 대한 테스트 항목의 테스트케이스와 Quality 측정치를 테스트결과로 받아 볼 수 있다. 이 테스트 에이전트 시스템은 3개의 에이전트로 구성이 되어 있고 각 에이전트들은 에이전트의 특성인 자율성, 사회성, 지능성을 가지고 있다. 특히 지능성을 나타내 주는 것을 규칙 기반 시스템을 이용하여 구현하였다. 'User Interface Agent'에는 '리그래션 테스트 대상 판단 규칙'과 'Test History 크기 관리 규칙'이 있고, 'Test Case Selection '||'&'||' Testing Agent'에는 테스트케이스를 선택하는 데에 적용하는 '중복성 제거 규칙'과 '일관성 있는 테스트케이스 선택 규칙'이 있다. "Regression Test Agent'에서는 리그래션 테스트 관련 항목 찾는 규칙'이 있어 각 에이전트들의 지능성을 뒷받침해 준다. 본 논문에서는 각 규칙들을 술어 논리로 표현하여 제시하였고, 구현한 테스트 에이전트 시스템의 Prototype을 기술한다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1999.12a
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pp.485-491
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1999
총납기지연 최소화 문제에서 많은 할당규칙들이 개발되어져 왔는데, 대부분의 개발 배경이 모든 Job이 동일한 시작시간을 갖는 Single Machine을 대상으로 하였기 때문에 이 할당규칙들을 Job의 시작시간이 다르게 주어지는 문제에 그대로 적용했을 때는 만족할만한 결과를 얻기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 다른 시작시간을 갖는 Single Machine문제에서 총납기지연을 최소화하기 위하여 먼저, 새로운 작업쌍 순서(Job Pair Sequencing) 할당규칙을 제시한다. 제시되는 할당규칙은 Job들간의 Sequence를 쌍으로 비교하여 총납기지연 측면에서 선행이 바람직한 Job을 선택한다. 그리고 제시된 할당규칙에 대하여 다수개의 Job에 적용 시 선택된 Job들간에 Transitivity 가 성립됨을 증명함으로서 총납기지연을 최소화 시린 수 잇.음을 증명하였다.
본 논문은 퍼지 클러스터링을 이용한 규칙 성장 기반 퍼지 분류기의 설계에 대해서 소개한다. 본 논문의 목적은 퍼지 클러스터링을 통해 형성된 증가된 퍼지 규칙을 이용한 새로운 설계 방법론을 개발하는 것이다. 제안된 분류기는 네개의 기능적인 부분으로 구성된다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용해 구성된 멤버쉽 함수를 나타낸다. 후반부는 지역 모델을 구성한다. 지역 모델의 파라미터는 가중 최소 자승법에 의해 추정된다. 추론부에서는, 각 퍼지 규칙의 에러 측정후, 가장 높은 에러를 갖는 하나의 퍼지 규칙이 선택된다. 규칙성장 부분에서는, 네트워크의 강화를 위해 규칙의 성장 과정이 이루어지며, 선택된 규칙은 제안된 분류기에서 더 나은 성능을 위해 두 개 또는 세 개의 세분화된 퍼지 규칙으로 나누어진다. 이러한 새로운 규칙은 context 기반 Fuzzy C-Means 클러스터링에 의해서 형성된다. 제안된 규칙 기반 분류기의 효용성을 토론하며, 머신 러닝 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
소비자들이 원하는 제품의 감성을 언어로 표현하여 줄 때, 이를 퍼지추론하여 칼라를 선택해주는 시스템을 개발하였다. 시스템은 감성언어입력, 감성언어퍼지화, 칼라추론, 추론규칙, 출력 등 모두 5개 의 모듈로 구성되어 있다. 시스템은 감성언어를 색상, 채도, 명도로 변환시킨 후 이를 다시 R, G, B 값으로 변환시키게 된다. 이때, 색상, 채도, 명도로의 변환에는 퍼지화규칙이 사용되게 되며, R,G,B 값으로의 변환 에는 칼라추론규칙이 사용되게 된다. 퍼지화규칙을 만들기 위해 S.D.(의미미분)법에 의한 감성언어의 요인 분석을 실시하였으며, 동시에 문헌조사를 통해 얻은 칼라와 관련한 감성정보를 if-then 규칙 형태로 시스템에 구현하였다.
The purpose of this study was to find out the feature of children's play according to a player number restriction rule in the free choice activities. And it is expected that the result of this study will contribute to improving the management of free choice activities. The participants of this study were a homeroom teacher, professor as a co-researcher and 25 4-year-old children of a private kindergarten. The data were collected by observation, children interview and reflective journal of the teacher from July to October in 2014. The results indicated that the children were stressed out with using name cards for presenting center selection, showed overcompetitive behaviors, and frequently violated the rules. The researchers found that the restriction rule had some dysfunctions, which were interferences of moral development, social-emotional development, self-regulation development, preventing safety-accident and free choice behavior. The researcher as a teacher abandoned the player number restriction rule, and observed the children's play. As a result, children's self-regulation abilities on physical space, play and conflicts improved and the teacher changed her strategy when managing free choice activities. Based on the results, the needs of various restriction rules and appropriate methods for applying the rules in free choice activities were further discussed.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.335-338
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2005
로봇 에이전트는 변화하는 환경에서 센서정보를 바탕으로 적절한 행동을 선택하며 동작하는 것이 중요하다. 행동 선택 네트워크는 이러한 환경에서 변화하는 센서정보에 따라 실시간으로 행동을 선택할 수 있다는 점에서, 장시간에 걸친 최적화보다 단시간 내 개선된 효율성에 초점을 맞추어 사용되어 왔다. 하지만 행동 선택 네트워크는 초기 문제에 의존적으로 설계되어 변화하는 환경에 유연하게 대처하지 못한다는 맹점을 가지고 있다. 본 논문에서는 행동 선택 네트워크의 연결을 LCS를 기반으로 진화 학습시켰다. LCS는 유전자 알고리즘을 통해 만들어진 규칙들을 강화학습을 통해 평가하며, 이를 통해 변화하는 환경에 적합한 규칙을 생성한다. 제안하는 모델에서는 LCS의 규칙이 센서정보를 포함한다. 진화가 진행되는 도중 이 규칙들이 모든 센서 정보를 포함하지 못하기 때문에 현재의 센서 정보를 반영하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 센서정보 별로 개체를 따로 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 Webots 시뮬레이터에서 케페라 로봇을 이용해 실험을 하여, 변화하는 환경에서 로봇 에이전트가 학습을 통해 올바른 행동을 선택함을 보였고, 일반LCS를 사용한 것보다 조건별 개체 유지를 통해 더 나은 결과를 보이는 것 또한 확인하였다.
퍼지 시스템의 설계시, 퍼지 시스템의 성능 저하 없이 최적의 퍼지 규칙 선택과 퍼지 소속 함수의 단순한 정의는 매우 중요하다. 이러한 목적을 이루기 위해서, 본 논문에서는 입력 공간에 강한 영향을 보이는 퍼지 규칙만을 퍼지 규칙으로 선택함으로써 입력 공간의 증가에 유연하게 대처할 수 있는 퍼지 규칙 구조를 제안한다. 또한, 유전자 알고리즘의 진화 탐색을 통하여 퍼지 시스템의 최적화된 구조를 얻기 위해서 퍼지 시스템의 구조를 생성시키는 문법 규칙을 해개체로 코딩하는 문법 코딩을 이용한 유전적 퍼지 시스템을 제안한다. 문법 규칙은 퍼지 규칙의 복잡한 구조를 단순한 모듈 구조로 표현하므로 문법 규칙의 코딩은 유전자 알고리즘의 빠른 수렴과 효율적인 탐색을 보장한다. 아울러, 제안하는 방법을 많은 입력 공간을 갖는 아이리스 데이타(Iris data) 문제와 시간열 예측(time series prediction) 문제에 적용함으로써 제안하는 방법의 응용성을 보이고 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 직접 코딩을 사용한 다른 설계 방법보다 더 좋은 성능을 보여 주었다.
It is reported that genome-wide RNA-seq profiles has potential as biomarkers of aging. A number of researches achieved promising prediction performance based on gene expression profiles. We develop an age prediction method based on the transcriptome of human dermal fibroblasts by selecting a proper age interval. The proposed method executes multiple rules in a sequential manner and a rule utilizes a classifier and a regression model to determine whether a given test sample belongs to the target age interval of the rule. If a given test sample satisfies the selection condition of a rule, age is predicted from the associated target age interval. Our method predicts age to a mean absolute error of 5.7 years. Our method outperforms prior best performance of mean absolute error of 7.7 years achieved by an ensemble based prediction method. We observe that it is possible to predict age based on genome-wide RNA-seq profiles but prediction performance is not stable but varying with age.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.14
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pp.149-173
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1987
본 논문의 목적은 한국자료의 세계적인 종정을 위해 한국단체명표목형태 및 선택상의 문제점들을 영$\cdot\$미목록규칙과 파리목록원칙을 중심으로 검토하여 이에 대한 해결책을 제시하므로써 한국단체명표목의 전거파일 형성에 도움이 될 수 있는 기틀을 마련하는데 있다. 두 부분으로 구성된 본 논문의 첫째 부분에서는 단체명표목의 정당성을 제목록규칙의 변경과정의 점토를 통해 입증하였으며, 둘께 부분에서는 한국단체명표목형태 및 선택상의 제 문제들을 기존 목록규칙과 편목관례를 중심으로 검토하여 합리적이고 실용성 있는 한국단체명표목형태를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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