• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.257-260
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅의 목표 중 하나는 사용자의 직접적이거나 은연중에 내포된 요청에 따라 적절한 서비스를 제공하는 것이다. 최근에는 사용자의 다양한 요청에 보다 유연하게 대응할 수 있는 연구가 이루어지고 있으며 그 중 단일서비스의 조합을 통해 복합서비스를 제공할 수 있는 서비스 컴포지션(Service Composition)이 주목을 받고 있다. 하지만 기존 연구들은 늦은 처리속도로 인해 빠른 응답이 필요한 실시간 상황인식 서비스에는 부적합 하다. 또한 사례기반 추론은 사례 기저에 쌓인 사례의 수가 늘어감에 따라 속도가 저하되는 단점이었다. 이러한 단점을 최소화 하기 위하여 클러스터링 기법이 사용되고 있다. 본 논문은 사례기반 추론을 이용한다. 또한 사례 기저의 수를 유지하면서 사례 기저의 수치화 및 트리구조 판리를 이용하여 기존방법보다 빠른 서비스 컴포지션을 구현하는 방법을 제안한다. 그리고 기존의 서비스 컴포지션 기법과 비교 분석을 통하여 제안하는 기법의 유효함을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.3-9
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• 2016

가중사례기반추론 알고리즘을 이용하여 Excel VBA 기반의 개략비용 예측시스템을 개발하였다. 개발 시스템의 특징은 사례학습과 신규추정시 학습사례건수와 신규추정건수 만큼의 시트를 자동생성하며, 각각의 시트는 셀수식이 자동으로 입력되어 시스템의 활용성을 고려하였으며, 또한 영향인자를 최대 10개까지 선택이 가능하도록 하여 영향인자의 조합을 자유롭게 구성할 수 있도록 하였다. 개발한 비용예측시스템을 토양경작법 정화비용예측에 이용하여 토양정화 예측모델의 적용가능성을 검토하였다. 평균단가 예측모델은 물론 최적다중회귀 예측모델보다 개선된 결과를 확인하였다. 본 연구에서는 토양경작법을 대상으로 검토 하였으나 토양정화기술과 오염물질 종류 등 다양한 시나리오가 나타나는 토양정화사업분야에 사례기반추론을 이용한 비용예측모델은 향후 사례데이터 축적과 더불어 적용가능성이 커질 것으로 기대된다

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.42-50
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• 2010

기존의 선박 USN 관련 시스템은 선박 USN에서 획득한 데이터를 단순히 모니터링 하는 데 그치고 있으므로 해양의 특성을 고려한 지능적인 의사 결정 알고리즘을 갖는 시스템 구현이 필요하다. 본 논문에서는 사례 기반 추론 기법을 이용하여 디지털 선박의 화재, 파손에 관한 사례를 지식 베이스로 구축하고 추론하는 시스템을 설계하였다. 가장 유사한 사례 추천을 위해 KNN 알고리즘을 이용하였고 화재 상황과 파손 상황 사례 베이스를 구축하기 위하여 각 상황별로 3,000 건의 데이터를 입력받아 실험하였다. 실험 결과 화재 사례와 파손 사례에 대한 평균 정확도는 약 82.5%, 80.1%를 나타냈고 유사도 분류 k 개수가 7인 경우에 최적의 수행 결과를 나타냈다. 또한, 추론된 결과를 이용하여 선박 모니터링 시스템을 구현하였다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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• pp.149-164
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• 1997

사례기반형 추론(CBR)은 과거의 경험을 이용해서 문제를 해결하려는 방법으로서 규칙기반형 추론(RBR)과 달리 문제해결경험이 풍부한 도메인에 적합한 방법이다. CBR은 정적인 측면에서 사례의 표현과 구조화문제가 중요시되며, 동적인 측면에서는 사례의 검색 절차와 수정이라는 해결안 생산과정이 중요시된다. 본 논문은 정적 측면에서 효과적인 CAPP 지원을 위해 사례베이스(CB)를 계층적으로 구조화하였다. 또한 CB의 구조화시 시스 템의 문제해결 능력을 향상시켜주기 위하여 CB를 응용도메인 종속적 CB(DDCB)와 독립적 CB(DICB)로 분리하여 과거의 문제해결 경험에 관한 지식은 DDCB에 나타내었으며, 도메인 전문가가 가지는 일반적인 문제해결 지식은 DICB에 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.349-359
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• 2010

본 논문은 온라인보험 청약 프로세스에서 고객들이 보험설계를 마친 후에 프로세스를 종료하지 않고 실제 구매 단계인 청약신청 단계로 유인하기 위해서 개인화된 보험금 지급사례와 보험통계 정보를 제공하는 온라인보험 판매지원시스템을 설계하였다. 온라인보험 판매지원시스템은 사례기반추론의 최근접 이웃 추출법을 이용하여 입력된 고객 특성과 보험금 지급사례간의 유사도를 측정하고, 사례의 최신도를 반영하여 최종유사도가 가장 높은 보험금 지급사례를 고객에게 제시한다. 또한 최종 선정된 보험금 지급사례의 속성과 일치하는 보험통계 정보를 추가적으로 추출하여 보험금 지급사례와 동시에 집약적으로 제공한다. 이를 통해서 고객들에게 보험의 중요성과 필요성을 더욱 깊이 인식시켜 청약신청 단계로 유인시킴으로써 온라인보험의 판매를 지원하게 된다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제7권6호
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• pp.75-82
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• 2007

본 연구에서는 국내 초고층 건물 사례들을 바탕으로 사례 데이터베이스를 구축하여 구조시스템 대안 생성 및 선정 업무를 효율적으로 처리 할 수 있는 설계지원시스템을 개발하였으며, 사례 데이터베이스의 정보를 이용한 사례기반추론기법을 제안하였다. 국내 47개 초고층 건물에 대한 사례 데이터베이스의 설계정보를 분석하여 초기설계 단계에서 구조시스템 선정을 위한 귀납적 조회 모듈 및 유사사례선정을 위한 최근린 조회기법도 제시하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제3권3호
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• pp.49-57
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• 2002

모든 산업이 그러하듯 건설산업 역시 여러 종류의 리스크를 수반하게 마련이다. 더욱이 최근 건설 프로젝트가 대형화되면서 리스크의 발생 가능성이 증가하는 실정으로 효율적인 리스크관리의 필요성이 대두되고 있다. 국내 건설회사의 리스크관리 실태를 분석하기 위해 설문조사와 인터뷰를 실시한 후 두 표본 t-검정으로 분석하였다. 그 결과 정형적인 리스크관리는 잘 되는 실정이나 리스크인자를 미리 예측하고 이를 경감 할 수 있는 Prototype$\cdot$Simulation 등은 미흡한 실정이다. 이에 대한 대응책으로 사례기반추론기법을 적용하여 공사관리자$\cdot$안전담당자가 건설현장에서 실시간으로 리스크인자를 효과적으로 경감시킬 수 있도록 지원하는 건설관리 추론 시스템을 구축하였다 건설관리 추론 시스템은 사례 기반 관리$\cdot$사례 타입 관리$\cdot$사례 베이스 관리$\cdot$사례 질의문 관리 등으로 구축하여 효과적으로 구현 할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권7호
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• pp.282-287
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• 2007

정보시스템을 이용하는 금융, 무역, 의료, 에너지, 교육 등 사회 각 분야에서 정보화가 급속하게 진전되고 있다. 정보시스템에 대한 보안관리는 위험분석평가가 선행 되어야하며, 보안위험분석은 요구되는 정보보호서비스의 취약점을 해결하고 위협으로부터 시스템을 안전하게 관리할 수 있는 최선의 방법이다. 본 논문에서는 최적의 평가계획을 수립한 수 있는 평가사례기반추론 기능을 모델링하였다. 평가 사례기반추론(case-based reasoning) 기능은 보안위험분석평가를 프로젝트단위로 관리하며, 기존의 평가사례 간유사도를 평가하고, 유사한 평가 사례를 바탕으로 최적의 보안위험분석평가 계획을 수립할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제13권2호
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• pp.1-14
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• 2007

사례기반추론은 다양한 예측 문제에 있어서 성공적으로 활용되고 있는 데이터 마이닝 기법 중 하나이다. 사례기반추론 시스템의 예측 성능은 예측에 사용되는 최근접 이웃 집합을 어떻게 구성하느냐에 따라 영향을 받게 된다. 최근접 이웃 집합의 구성에 있어서 대부분의 선행 연구들은 고정된 값인 K개의 사례를 포함시키는 k-NN 방법을 채택해왔다. 그러나 k-NN 방법을 채택하는 사례기반추론 시스템은 k 값을 너무 크게 혹은 작게 설정하게 되면 예측 성능이 저하된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근접 이웃 집합을 구성함에 있어서 유사도의 임계치 자체를 이용하는 s-NN 방법을 제안하였다. UCI의 Machine Learning Repository에서 제공하는 데이터를 사용하여 실험한 결과, s-NN 방법을 적용한 사례기반추론 모델이 k-NN 방법을 적용한 사례기반추론 모델보다 더 우수한 성능을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.107-121
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• 2005

최근, 추천시스템과 협업 필터링에 대한 연구가 학계와 업계에서 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 제품 아이템들은 다중 값 속성을 가질 수 있음에도 불구하고, 기존의 연구들은 이러한 다중 값 속성을 반영하지 못하고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 추천시스템을 위한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 방법론은 제품 아이템에 대한 클러스터링 기법에 기반하여 다중 값 속성을 팔용하며, 정확한 추천을 위하여 협업 필터링을 적용한다. 즉, 사용자간의 상관관계만이 아니라 아이템간의 상관관계를 고려하기 위하여, 사용자 클러스터링에 기반한 사례기반추론과 아이템 속성 클러스터링에 기반한 사례기반추론 모두가 협업 필터링에 적용되는 것이다. 다중 값 속성에 기반하여 아이템을 클러스터링 함으로써, 아이템의 특징이 명확하게 식별될 수 있다. MovieLens 데이터를 이용하여 실험을 하였으며, 제안된 방법론이 기존 방법론의 성능을 능가한다는 결과를 얻을 수 있었다.