• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.309-314
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• 2006

건축설계자들의 디자인 결정을 보조하고 설계자료들을 지원하기 위한 총합건축설계 지원시스템을 개발하기 위한 연구과정으로 선행연구에서 제안된 Fuzzy System을 토대로한 디자인 결정모델의 문제점들을 본 논문에서 보완하고자 한다. 특히, 공조설계자의 공조방식 결정과정에서 중요한 부분이라 할 수 있는 관련 설계요소들에 대한 특성과 영향정도를 논리적으로 결정과정에 반영 할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해서 의사결정방법의 하나인 AHP(Analystic Hierarchy Process)를 적정 디자인 값을 추론하는 과정에 적용하여 공조설계자의 공조방식 결정과정에 반영한 모델을 설정하였다

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권4호
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• pp.51-60
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• 2011

무선 환경에서의 인증 모델은 많은 보안 위험을 내포하고 있다. 그러나 이 분야에 일반적으로 사용되는 표준 기술이 존재하는 것이 아니어서 본 논문에서는 무선 인증 환경에서 보다 강화된 보안을 제시할 수 있는 퍼지 논리 기반의 인증 모델을 제시한다. 제안하는 모델을 위해서 퍼지 논리 기반의 분류 방법을 사용하고 적절한 판단을 위해서 개선된AHP 알고리즘과 사례 기반의 추론 방법을 추가적으로 사용한다. 개선된AHP 알고리즘을 사용해서 다양한 상황정보를 수치화하고, 제안된 인증 모델을 사용해서 입력 데이터에 대한 보안 등급을 계산한 다음, 다양한 환경의 상황정보를 가진 무선환경에 제안된 인증 모델을 안정적으로 사용할 수 있을 것이다. 향후에는 상황인식 연구를 클라우드 컴퓨팅 분야를 포함한 다양한 분야로 제안 모델을 확대하면 더욱 안전한 보안 환경을 기대할 수 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권2호
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• pp.1-18
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• 2011

상황인식컴퓨팅은 환경에 대한 시의적절한 반응을 위해 필요한 정보를 자동적이고 효율적으로 인식하기 위한 연구 분야로서 안전, 상거래, 의사결정지원시스템 등 다양한 영역에서 응용되고 있다. 이러한 응용분야 중 상당수는 개인 차원뿐 아니라 집단 수준의 상호작용도 지원해야 한다. 효과적인 집단 상호작용을 위해서는 집단 역학과 같은 특수 현상을 고려해야 하며 이를 위해서는 역할, 갈등, 권력, 규범 등과 같은 집단의 속성을 정확하게 파악해야 한다. 그러나 지금까지의 상황인식컴퓨팅은 개인 상황에 집중되어 있고, 집단만이 가지는 고유한 상황 정보에 대한 인식 연구는 그 필요성에도 불구하고 많이 않다. 따라서 본 연구의 목적은 집단 상황(group context)을 자동으로 인식하는 방법을 새롭게 제안하는 것이다. 특히 본 논문에서는 집단 응집성의 인식에 집중하고자 한다. 이를 위해 물리적 센서(physical sensors) 또는 논리적 센서(logical sensors) 로 측정 가능한 요소를 활용한 사례기반 추론 방법을 제안하였다. 본 논문의 방법론의 적용 가능성을 보이기 위해 실험을 실시하여 기존의 집단 응집성 측정 방법과 비교하여 성능을 검증하였다.

• 기호학연구
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• 제54호
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• pp.205-224
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• 2018

본 연구는 건축기호학에서 퍼스 기호학의 논리적 장점을 건축 디자인에 활용하기 위해 필요한 연구의 일환으로서 퍼스 유형론의 적용성을 검토하고 건축 디자인에 접목하기 위한 방법을 모색하는 연구이다. 이를 위하여 형식논리학 관점에서 양자의 접목 방법에 대하여 검토한다. 나아가서 본 연구에서는 기호포함구조가 기호 성장 모델의 근간 역할을 할 수 있는 가능성에 대해서 검토한다. 본 연구에서는 퍼스의 기호 유형론의 역삼각형 구조를 재구성한 기호포함구조의 도식을 제시하고 이것을 중심으로 논의를 진행하였다. 연구 결과 건축 디자인에서 이루어지는 해석, 생성 작업의 연속성과 논리성이 본 연구에서 제시된 기호포함구조의 삼중 구조를 적용함으로써 논리적, 구조적 설명과 분해가 가능하고 이를 통해 디자인의 질 향상에 기여할 수 있다는 것이 나타났다. 나아가서 제시된 기호포함구조는 건축 디자인에서 이루어지는 기호의 확장 또는 성장 모델의 배경 프레임 역할을 할 수 있다는 가능성이 나타났다. 향후 적용성을 높이기 위한 과제로서 건축 디자인 사고와 기호 유형론에 근간한 포함 관계적 사고를 추론 프레임으로 결합하기 위한 연구의 필요성이 나타났다.

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.369-386
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• 2005

지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제21권4호
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• pp.327-344
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• 2011

본 연구는 고등학교 수학교과에서 배우는 모평균의 신뢰구간 구하기와 같은 통계적 추론 능력을 기르기 위한 방안의 첫 단계연구이다. 통계적 추론과정을 비판적으로 분석하여 신뢰할만한 추론방법으로 이를 인정할 수 있는 표본개념의 형성을 위해, 연구자들은 우연과 필연, 귀납과 연역, 가능성원리, 통계량의 변이성, 통계적 모형 등의 하위 개념들이 형성되어야 한다고 보았다. 그리고 초중등 통계단원의 전 과정에서 이들 개념의 체계적인 발달을 도모해야 한다는 전제 아래, 초 중 고등학교 통계단원을 분석해 본 결과는 아래와 같았다. 첫째, 문제해결 방법 선택의 지도와 관련하여, 통계적 방법을 선택할 문제 상황으로서, 우연적 상황을 필연적 상황과 구분하기위한 설명이 있는 교과서가 초등학교에는 없고, 중등 수준에서도 매우 드물었다. 둘째 표본의 모집단 관련 의미를 이해시키려는 단계적 준비가 미흡하다고 할 수 있다. 전체와 부분의 모집단과 표본 구분이 고등학교에서 비로소 공식화되고 있으며, 초 중학교에서 사용되는 표본자료는 그것으로부터 얻어지는 계산적 결과에만 초점이 맞추어짐으로서, 학년이 올라감에 따라 모집단을 향한 귀납적 추론의 신뢰성에 대한 비판적 사고의 깊이가 더해지는 모습을 찾아보기 어려웠다. 셋째, 무작위 추출이 갖는 대표성의 의미에 대한 설명보다는 무작위 활동 자체에 대한 설명이 중심이 됨으로서 무작위 추출의 확률적 의미, 즉 무작위 표본을 통해 구해질 통계량의 표집분포에서의 (상속된) 무작위성을 위한 담보로서의 목적에 대한 설명이 없다는 점이다. 넷째 통계적 추론을 수학(연역)적 추론과 구분해 주는 설명이 없을 뿐 아니라, 학습자의 논리성 발달 수준에 맞게 변화하는 가능성원리에 대한 설명, 적용 등을 전혀 찾기 어렵다는 점이다. 다섯째 통계량의 우연변이성과 그에 따른 표집분포의 존재에 대한 이해를 추구하는 설명을 찾기 어렵다는 점이다. 표집분포를 수학적으로 구하는 것은 매우 어려운 과정이지만, 그것의 존재를 인식하느냐 못하느냐는 통계적 추론 자체의 이해 가능성을 달리하는 중요한 문제이기 때문이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.219-226
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• 2010

최근 대부분의 주차관리 시스템들은 고객들에게 다양한 서비스를 제공하고 있지만, 그 서비스들의 대부분은 주차 공간의 확장 및 자동 주차 관제시스템 등 극히 제한적이다. 고객들에게 주차 관리 서비스의 질을 한 층 더 높이고 다양화하기 위해서는 고객이 그 시스템에 대해서 어느 정도 만족하는지를 고려하는 것은 필수적이라 할 수 있다. 같은 조건하에서도 고객들마다 만족도는 다를 뿐만 아니라 애매한 언어로 표현될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 고객들이 어느 정도로 주차 관리시스템에 대해서만족하는지를퍼지변수로정량화하는방법과주차관리시스템의제반문제점들에대해서 효율적인 결정을 내릴 수 있는 퍼지 추론 시스템 구조를 제안한다. 이러한 구조 하에서 퍼지논리를 이용한 추론엔진은 퍼지 지식베이스의 규칙과 상황 데이터를 비교 하고, 중간 결과를 얻어 통합하고, 역퍼지화 과정을 거쳐 최종 결과 값을 MATLAB 프로그램을 이용하여 얻어낸다. 본 연구에서 제안한 퍼지 추론 시스템 구조는 사람의 감정과 같이 애매하게 표현될 수 있는 경우에 고객의 만족도를 효율적으로 분석할 수 있다. 이 구조는 주차장 고객만족도 뿐만 아니라 도메인이 다른 다양한 서비스 분야 등의 고객만족도를 분석하고 개선하기 위한 방법에도 효율적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2794-2796
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• 2002

기업 네트워크에서 안전하고 효과적이며 안정된 망 운영관리 환경 제공은 당면한 중요과제이며 기업 경쟁력의 핵심인 정보기술을 통한 생산성과도 연계성을 갖고 있다. 특히 전력통신망의 경우 전자메일, 회계관리, 전자결재, 도면자료관리 등의 데이터 통신망에서부터 IBM 온라인, 사내 방송망, 전력계통설비 원방 제어용 시스템들 간을 연결하는 EMS, SCADA 등 전력 수급용 전용 통신망에 이르기까지 다양한 종류의 통신망이 구축 운용되고 있다. 이러한 기업환경에 따라 네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 네트워크 관리 시스템에 대한 관심이 증대되고 있으며 많은 네트워크 관리 시스템들이 도입되어 운영되었으나 이들 관리 시스템들은 모니터링에 의한 통계값 제공과 같은 단순 평면적인 관리 기능만을 제공한 뿐 네트워크의 특성과 환경에 따른 분석, 진단 기능은 제공하지 못하고 있다. 이와 더불어 네트워크 관리자는 보다 손쉬운 방법으로 네트워크를 관리하고자 하며, 보다 지능적이고 효율적으로 관리하고자 한다. 하지만 관리 시스템이 모든 네트워크에 대해 효율적이고 지능적인 관리 기능을 제공하기는 매우 어려우며 이는 장기간의 관리 네트워크의 특성과 트래픽 형태를 파악한 후에나 가능하다. 결국 지능적이고 효율적인 네트워크 관리는 네트워크의 특성과 함께 이전에 관리자에 의해서 내려졌던 관리 행위 및 의견 그리고 조치에 대한 이력정보를 학습하고 있을 때만 가능하다. 본 논문은 전력통신망을 대상으로 전력통신망이 지닌 네트워크 특성을 반영하며 네트워크 운영 과정에서 축적된 관리자의 의견과 이에 대한 조치를 지식 데이터베이스화하여 지능적인 관리 시스템을 제공하기 위한 기반 시스템으로써 전력통신망 운용 관리 지원시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 향후 지식 정보를 학습하고 이를 바탕으로 논리적인 추론을 통해 관리 네트워크를 지능적이고 자동적으로 관리할 수 있는 시스템으로 확대 개발될 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.215-219
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• 2006

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 핵심적인 요소 기술인 상황인식 시스템을 실현하기 위해 이에 필요한 상황정보를 수집하는데 점차 센서의 활용과 응용분야가 확대되고 있다. 상황인식 서비스는 센서로부터 수집된 상황정보의 수집 및 교환을 통해 인식하고, 해석 및 추론 과정을 거쳐 사용자에게 상황에 적절한 서비스를 제공하는 것으로 매장, 의료, 교육 등의 응용분야에서 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 Boole 함수 및 다치 논리함수의 미분을 이용하여 유비쿼터스 환경 하에서 주변상황 등을 인식하는 방법과 그 인식 결과를 해석하고 주변상황의 변화에 따른 적절한 서비스를 제공하는 모델을 제안하고 적용 예를 통하여 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.386-393
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• 2008

시간이 부족한 현대인과 보살핌이 부족한 고령화 인구의 증가로 인해 비교적 가벼운 질병을 방치해 더 큰 고통을 겪는 경우가 발생하여 직접 병원에 가지 않고 자신의 건강 상태를 파악할 수 있는 시스템의 개발이 필요하게 되었다. 하지만 질병의 특성상, 증상의 차이와 구분에 의해 같은 질병이라도 다른 치료와 예방이 필요하고 다른 질병으로 세부 도출될 가능성이 있다. 따라서 증상의 차이를 고려하지 않고 단순한 증상의 선택만으로 도출된 결과는 상황을 더욱 악화시킬 가능성이 있다. 본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 질병을 도출하고 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 소속 함수로 표현하고 퍼지 추론 방법을 적용하여 더욱더 정확한 질병 상세를 도출 할 수 있는 개선된 자가진단 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 전문의에게 분석을 의뢰한 결과, 본 논문에서 제안된 자가진단 시스템 방법이 이전의 방법보다, 지능형 자가 보조 진단 시스템으로서 사용자에게 더욱 효과적인 도움을 줄 수 있다는 가능성을 확인하였다.