• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.117-137
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• 2002

A CBR(Case-Based Reasoning) system solves the new problems by adapting the solutions that were used to solve the old problems. Past cases are retained in the case base, each in a specific form that is determined by features. Features are selected for the purpose of representing the case in the best way. Similar cases are retrieved by comparing the feature values and calculating the similarity scores. Therefore, the performance of CBR depends on the selected feature subsets. In this research, we measured the Selection Effect and the Elimination Effect of each feature. The Selection Effect is measured by performing the CBR with only one feature, and the Elimination Effect is measured by performing the CBR without only one feature. Based on these measurements, the feature subsets are selected. The resulting CBR showed better performance in terms of accuracy and efficiency than the CBR with all features.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.2
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• pp.175-195
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• 2005

사례기반추론(case-based reasoning)은 사례간 유사도를 평가하여 유사한 이웃사례를 찾아내고, 이웃사례의 결과를 이용하여 새로운 사례에 대한 예측결과를 생성하는 전통적인 인공지능기법 중 하나다. 이러한 사례기반추론이 최근 적용이 쉽고 간단하다는 장점과 모형의 갱신이 실시간으로 이루어진다는 점 등으로 인해, 온라인 환경에서의 고객관계관리를 위한 도구로 학계와 실무에서 주목을 받고 있다 하지만, 전통적인 사례기반추론의 경우, 타 인공지능기법에 비해 정확도가 상대적으로 크게 떨어진다는 점이 종종 문제점으로 제기되어 왔다. 이에, 본 연구에서는 사례기반추론의 성과를 획기적으로 개선하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘을 활용한 사례기반추론의 동시 최적화 모형을 제안하고자 한다. 본 연구가 제안하는 모형에서는 기존 연구에서 사례기반추론의 성과에 중대한 영향을 미치는 요소들로 제시된 바 있는 사례 특징변수의 상대적 가중치 선정(feature weighting)과 참조사례 선정(instance selection)을 유전자 알고리즘을 이용해 최적화함으로서, 사례간 유사도를 보다 정밀하게 도출하는 동시에 추론의 결과를 왜곡할 수 있는 오류사례의 영향을 최소화하고자 하였다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 전문 인터넷 쇼핑몰의 구매예측모형 구축사례에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안모형이 지금까지 기존 연구에서 제안된 다른 사례기반추론 개선모형들은 물론, 로지스틱 회귀분석(LOGIT), 다중판별분석(MDA), 인공신경망(ANN), SVM 등 다른 인공지능 기법들에 비해서도 상대적으로 우수한 성과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.171-176
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• 2005

본 논문에서는 진단시스템의 추론성능을 향상시키기 위한 방법으로서, 사례 기반 추론을 통해서 규칙 기반 추론의 단점을 보완하여 성능을 향상시키는 혼합형 추론 모델을 제안한다. 본 모델의 특징은 규칙 기반 추론의 확장성 문제와 규칙화 할 수 없는 예외적인 상황에 대한 문제점을 사례 기반 추론에서 사례로 저장하여 규칙 기반 추론의 단점을 보완하는데 있다. 이런 두 모델의 문제점을 해결하는 과정은 첫째로, 문제에 따라 규칙기반추론 모듈의 베이스를 통해서 적절한 규칙을 적용 후 추론을 적용하여 근접한 해를 얻어낸다. 두 번째로, 규칙베이스에 저장되어 있지 않은 문제에 대해서는 사례 라이브러리를 검색하고 유사성 검사를 통해서 저장된 사례를 찾아 입력된 사례에 적용하여 문제를 해결한다. 셋째로, 해결된 문제에 대해서 수정작업을 통해 사례 라이브러리를 확장한다. 이와 같이 세 과정을 통해 본 논문에서 제안하는 방법론의 성과를 측정하기 위하여 정비 메뉴얼을 규칙화하여 규칙베이스를 구축하였고 전문가들의 경험적인 지식에 대해서는 사례라이브러리로 구축하였다. 또한 지식베이스를 통해서 진단을 수행하고 해결된 문제에 대해서 정확도 검사를 통해 진단의 정확성을 측정하여 혼합형추론엔진의 성능을 검증하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.6
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• pp.287-295
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• 2007

This paper proposes a novel data editing techniques with genetic algorithm (GA) in case-based reasoning (CBR) for the prediction of Korea Stock Price Index (KOSPI). CBR has been widely used in various areas because of its convenience and strength in compelax problem solving. Nonetheless, compared to other machine teaming techniques, CBR has been criticized because of its low prediction accuracy. Generally, in order to obtain successful results from CBR, effective retrieval of useful prior cases for the given problem is essential. However. designing a good matching and retrieval mechanism for CBR system is still a controversial research issue. In this paper, the GA optimizes simultaneously feature weights and a selection task for relevant instances for achieving good matching and retrieval in a CBR system. This study applies the proposed model to stock market analysis. Experimental results show that the GA approach is a promising method for data editing in CBR.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.103-105
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• 2003

Semantic Web은 웹 상에 존재하는 정보들을 사람뿐만 아니라 컴퓨터 프로그램과 같은 기계들이 이해할 수 있도록 만들어진 차세대 웹이다. 이러한 Semantic Web을 수행하기 위해서는 Ontology가 가지고 있는 사실과 규칙들의 의미를 컴퓨터가 자동적으로 이해하기 위한 추론기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 Semantic Web 환경에서 Ontology와 연계한 사례기반 추론 시스템을 제안한다. 사례기반 추론 시스템은 사례베이스로부터 현재 사례와 가장 유사한 사례를 검색하여 그 해결책을 제시하는 추론 방법으로 검색시 빠른 해결책을 제시한다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 웹 기반의 온톨로지를 이용한 사례기반 추론시스템은 사용자의 요구사항을 의미적으로 정확하게 판단 할 수 있고, 검색 시 효율적인 알고리즘을 수행하여, 검색 성능 향상을 도모하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.588-594
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• 2005

사례기반추론(Case-Based Reasoning)은 다양한 예측 문제에 있어서 성공적으로 활용되고 있는 데이터마이닝 기법 중 하나이다. 사례기반추론 시스템의 예측 성능은 예측에 사용되는 최근접이웃(Nearest Neighbor)을 어떻게 설정하느냐에 따라 영향을 받게 된다. 따라서 최근접 이웃을 결정짓는 k 값의 설정은 성공적인 사례기반추론 시스템을 구축하기 위한 중요 요인 중 하나가 된다. 최근접 이웃의 설정에 있어서 대부분의 선행 연구들은 고정된 k 값을 사용하는 사례기반추론 시스템은 k 값을 크게 설정할 경우 최근접 이웃 안에 주어진 오류를 일으킬 수 있으며, k 값이 작게 설정된 경우에는 유사 사례 중 일부만을 예측에 사용하기 때문에 예측 결과의 왜곡을 초래할 수 있다. 본 이웃을 결정함에 있어서 Similarity Threshold를 이용하는 s-NN 방법을 제안하였다. 본 연구의 실험을 위해 UCI(University of california, Irvine) Machine Learning Repository에서 제공하는 두 개의 신용 데이터 셋을 사용하였으며, 실험 결과 s-NN 적용한 CBR 모델이 고정된 k 값을 적용한 전통적인 CBR 모델보다 더 우수한 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.130-133
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• 2006

본 연구에서는 진단분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고 최적의 해를 찾고자 사례기반추론과 인공 신경망을 혼합한 시스템을 제안한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식이 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야에 효율적으로 활용되었다. 그러나 사례의 양이 방대해야 효율적인 추론을 할 수 있으며, 검색된 시간 또한 지연되는 단점이 있다. 이러한 문제를 보완하고자 본 논문에서는 인공 신경망의 학습을 통해 저장된 ANN Library를 생성하여, 사례기반추론에서의 부적절한 해를 유추하는 것을 방지하고, 효율적이고 신뢰성이 높은 해를 유추해 내는데 목적이 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.303-306
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• 2000

본 논문에서는 선박에서 화재탐지를 위해서 규칙 기반 추론과 사례 기반 추론을 통합하는 방법에 대해서 논의하였다. 규칙은 어떤 영역에서 광범위한 경향을 표현하는데 적합하며 사례는 규칙에서 예외적인 상황을 다루는데 적합하다는 점에서 규칙과 사례는 상호 보완적이라 할 수 있다. 즉 어떤 행동이 충분히 반복되면 자연스럽게 규칙이 되며, 잘 확립된 규칙이 있다면 사례를 먼저 추론할 필요가 없다. 그러나 규칙이 실패하게 되면 실패를 만회하기 위해서 사례를 생성하는 것이 하나의 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 화재탐지 지식은 규칙으로 표현하고, 예외적인 화재탐지 지식은 사례로 표현함으로써 규칙과 사례가 서로 보완적인 역할을 할 수 있는 통합 방법을 제안하였다. 또한 기존의 규칙 기반 FFES(Fire Fighting Expert System)와 사례기반 추론에 의해 확장된 C-FFES(Combined-Fire Fighting Expert System)를 비교를 통해, 제안한 접근 방법이 화재 탐지율을 향상시킴을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.341-344
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• 2003

사례 기반 추론(case-based reasoning)은 현재의 문제를 해결하기 위해서 과거에 유사하게 수행된적이 있는 사례를 유추하여, 유추된 사례의 해를 이용하는 기법으로서 규칙 기반 추론과 함께 여러분야에 응용되고 있다. 하지만 사례기반 추론 시 새로운 사례를 해결하기 위하여 사례베이스 안의 모든 사례를 검색해야 하기 때문에 수행시간이 증가되는 문제점을 지니고 있다. 본 연구에서는 규칙 및 K-Means 클러스터링 알고리즘에 의한 사례 기반 추론을 이용한 ADS-DAAP(Advanced Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)를 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 CDS-DAAP(Combined Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)와 비교해 볼 때, 수행시간을 감소시켰다.

• Asia pacific journal of information systems
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• v.8 no.1
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• pp.1-26
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• 1998

본 연구에서는 사례기반추론, 인공신경망, 선형계획법 모형을 결합한 새로운 개념의 지능적인 경영전략수립 및 상충관계 해결 추론메카니즘을 제안한다. 본 연구에서 제안한 경영전략추론 메카니즘의 타당성을 검증하기 위하여 (1) 과거 문헌조사 결과와 (2) 비쥬얼 베이직 언어로 구현한 프로토타입인 CANNIE-SP (CAse-based Neural Network Inference Engine for Strategic Planning)를 제시하였다. 특히 본 연구에서 제안하는 인공신경망은 순방향 추론과 역방향 추론이 가능하도록 설계하여서 What-If분석 및 Goal-Seeking분석이 가능하도록 하였다. 또한 사례기반추론기관은 마이크로 소프트사의 데이터베이스 엔진인 엑세스(Access)를 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 추론 메카니즘의 타당성을 검증하기 위하여 우리나라 화장품 시장의 실제자료를 가지고 실험하였으며 그 결과 매우 의미가 있음을 확인하였다.