• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.117-137
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• 2002

사례기반 추론은 과거의 사례를 기반으로 새로운 사례에 대한 답을 제시하는 기계학습의 한 분야이다. 과거의 사례는 일정한 형식으로 사례 베이스에 저장되는데, 저장의 형식을 결정하는 것이 속성이다. 속성은 사례의 특징을 가장 잘 표현할 수 있는 것들로 구성되며, 속성값간의 유사도 도출을 통해서 유사 사례를 검색하게 된다. 따라서, 사례기반 추론은 사용되는 속성에 따라서 성능이 달라지게 된다 본 연구에서는 먼저 속성을 하나씩만 사용하여 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 선택효과를 측정하고, 하나씩만 제거하고 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 제거효과를 측정하였다. 이 측정치들을 근거로 속성의 부분집합을 구성하여 사례기반 추론을 구현한 결과, 속성을 전부 사용했을 때보다 성능과 효율성이 우수한 사례기반 추론 시스템을 구축할 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.427-434
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• 2000

사례기반 추론은 사후학습기법이기 때문에, 사례베이스의 크기가 커지면 추론의 수행시간이 증가하여 전체적인 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 사례기반 시스템의 구현에 앞서 사례들이 저장되어 있는 사례베이스를 클러스터링 하였다. 클러스터링에 사용한 기법은 부분적 매칭에 의한 유사도를 기준으로 클러스터링을 하는 사례기반 클러스터링 기법이다. 도출된 클러스터 각각에 대해 가장 적합한 사례기반 시스템을 구축하여 고장진단의 분야에 적용하였다. 즉, 새로운 고장 사례가 입력되었을 때에 본 연구에서 구축된 시스템에서는 먼저 해당 클러스터를 판별한 후 그 클러스터에 적합한 사례기반 시스템으로 고장진단을 하게 되는 것이다. 그 결과, 하나의 사례기반 시스템을 구축하였을 때보다 수행시간이 감소하였으며, 적중률도 향상되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권1호
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• pp.79-87
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• 1999

사례기반추론(Case-Based Reasoning , CBR)은 새로운 문제가 주어질 때 과거의 유사한 문제 해결 사례를 기반으로 그 해법을 적절히 변용함으로써 새로운 문제에 적합한 해결책을 효율적으로 도출하고자 하는 문제 해결 접근 방법이다. 사례기반설계는 사례기반추론을 설계에 응용한 방법으로 유사한 요구 조건하에서 설계된 과거사례를 설계에 참고 및 활용하는 방법으로 선박개념설계 등 여러 분야에서 활용하고 있다. 이러한 사례기반설계기법을 이용하여 효율적으로 고품질의 설계를 도출하기 위해서는 설계하고자 하는 대상의 설계상의 요구조건과 부합되는 사례를 적절히 선정해야 하고, 선정된 사례와 현 설계조건과의 차이점을 명확하게 인지하여 현 상황에 맞게 변용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 과거 사례 선정 기록을 활용하여 그 선정 경향을 기억기반학습기법을 이용하여 학습함으로써 새로운 설계 시 적절한 사례를 선정하는 인덱싱 기법을 제시한다. 사례기반설계의 전형적인 예인 선박개념설계에서 설계 시 참조용도로 사용할 실적선을 선정하는 문제에 적용하여 실험에 본 결과 decision tree 나 간단한 휴리스틱을 적용하여 참조사례를 제시한 방법에 비해 본 논문에서 제시하는 기억기반학습을 적용한 방법이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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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.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.70-72
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• 2003

주어진 현재의 문제를 해결하기 위해서 과거에 유사하게 수행된 사례를 유추하여 유추된 사례의 해를 이용하는 사례 기반 추론(case-base reasoning)은 털러 분야에 응용되고 있지만, 사례기반 추론 시 새로운 사례를 해결하기 위하여 사례베이스 내의 모든 사례를 검색해야 하기 때문에 수행시간이 증가되는 단정을 지니고 있다. 본 연구에서는 하드 클러스터링 방법으로 완전하게 분류하는 것이 불가능할 수도 있다는 문제점을 개선시키기 위하여 퍼지 클러스터링을 방법을 이용하여 사례베이스를 분류함에 의하여 시스템의 수행시간을 감소시키면서 정확성을 높이게 되었다.

• 경영정보학연구
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• 제16권1호
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• pp.37-50
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• 2014

사례기반 추론기법(case-based reasoning)은 수많은 데이터 속에서 현재 문제와 유사한 과거데이터를 실시간으로 탐색하고 복원해내야 하기 때문에, 과거에 축적된 데이터의 양이 방대하거나 또는 데이터의 축적 속도가 빠를 경우 계산비용(computational cost)이 급격히 높아지는 확장성(scalability) 문제를 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 기존의 일부 연구들은 클러스터링(clustering) 기법을 적용하여, 전체 데이타를 사전에 몇 개의 그룹으로 분류한 후, 특정 클러스터 내에서만 과거 사례를 탐색하도록 하는 클러스터링과 사례기반 추론의 하이브리드 기법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법은 클러스터 수를 얼마로 설정했는지에 따른 성능편차가 심하고, 또한 기본적인 사례기반 추론기법에 비해 일반적으로 낮은 예측성능을 도출하는 문제점이 있다. 본 연구는 이러한 기존의 클러스터-사례기반추론기법의 문제점을 실증적으로 분석하고, 이를 극복할 수 있는 새로운 하이브리드(hybrid) 사례기반 추론기법을 제안한다. 제안된 기법은 실제 심장병환자를 예측하는 문제에 적용하였으며, 그 결과 제안된 기법이 기존의 사례기반 추론기법에 비해 현격하게 낮은 계산비용을 사용하면서도, 유사한 수준의 예측성능을 도출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.315-322
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• 1999

설비에 고장이 발생하여 고객이 수리를 요청하기 전에 미리 고객을 방문하여 예방점검을 실시하는 것은 고객의 만족도를 높이고 수리기술자의 효과적인 활용을 위해서 매우 중요한 활동이다. 본 연구에서는 설비에 고장이 발생하여 수리가 이루어진 후에 그 설비의 다음 고장은 언제 발생할 것인가를 예측하기 위하여 사례기반 추론을 적용하였다.