• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.20-29
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• 2003

웹에서 정보의 양이 급속히 증대됨에 따라 자신에게 맞는 정보를 찾는데 더 많은 시간을 투자하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 검색에이전트가 사용자의 선호도나 검색 목적에 따라 개인화된 검색기능을 제공하여야한다. 따라서 검색에이전트가 이러한 기능을 제공하기 위해 본 연구에서는 사용자가 과거에 검색과 관련된 경험적 지식을 축적하고 이 지식을 이용하여 새로운 질의어가 주어졌을 때 가장 관련성이 높은 카테고리 그룹을 결정하는 유사도 평가 방법을 통해 각 개인의 검색성향을 통계적으로 고려한 사례기반 추론기법을 제안한다. 사례기반 추론기법과 다른 일반검색 방법이 함께 적용된 검색엔진에서 실시한 성능 평가는 사례기반 추론기법이 일반 검색 방법에 비해 정확률에서 우수한 결과를 보였다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(1)
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• pp.565-570
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• 1996

국내 원자력발전소에서 발생한 발전정지 사건사례를 분석한 결과로써 획득한 고장원인, 문제점, 유사한 문제점 재발방지 방안 등의 분석정보를 효과적으로 공유하기 위한 발전정지사례 분석정보 시스템을 개발하고 있다. 이 시스템의 기반구조인 관계형 데이타베이스 화일들은 입력작업 지원 분류정보, 발전정지 사례분석정보, 검색작업 지원정보 둥의 저장을 위한 세가지 화일 그룹으로 나눌 수 있다. 각 그룹의 화일간에 정의된 상관관계성을 기반으로 발전정지사례 분석정보시스템의 입력, 검색, 출력작업이 수행된다. 시스템의 사용자는 제공되는 메뉴를 사용하여 관심있는 주제별로 데이타베이스에 저장된 발전정지사례 분석정보를 검색하고 출력할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.57-63
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• 2021

본 연구는 배뇨곤란 환자 사례기반 교육이 간호 대학생의 단순도뇨 지식, 단순도뇨 자신감 및 단순도뇨 술기능력에 미치는 효과를 확인하기 위한 연구이다. 본 연구의 자료는 2019년 5월에서 6월까지 수집하였으며 J시내에 위치한 간호대학생 3학년을 대상으로 수행되었다. 간호 대학생 75명을 실험군 37명과 대조군 38명으로 구성하였다. 수집된 자료는 ��2-test, independent t-test와 paired-test를 통해 분석하였다. 분석결과 단순도뇨 자신감(t=4.60, p<.001)과 단순도뇨 술기능력(t=3.46, p=.001)에서 유의한 효과가 있는 것으로 나타났다. 하지만 사례기반 교육이 간호대학생의 단순도뇨 지식에서는 유의하지 못한 것으로 나타났다. 배뇨곤란 사례기반 교육은 단순도뇨 자신감, 단순도뇨 술기능력 향상에 효과적인 교육 중재로 사용될 수 있을 것이지만 단순도뇨 지식에서는 추가적인 연구를 통하여 교육의 효과에 대한 검증이 필요할 것이다.

• 정보보호학회지
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• 제30권6호
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• pp.107-115
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• 2020

다양한 응용분야에서 심층신경망 기반의 학습 모델이 앞 다투어 이용됨에 따라 인공지능의 설명 가능한 동작 원리 해석과, 추론이 갖는 불확실성에 관한 분석 또한 심도 있게 연구되고 있다. 이에 심층신경망 기반 기계학습 모델의 취약성이 수면 위로 드러났으며, 이러한 취약성을 이용하여 악의적으로 모델을 공격함으로써 오동작을 유도하고자 하는 시도가 다방면으로 이루어짐에 의해 학습 모델의 강건함 보장은 보안 분야에서의 쟁점으로 부각되고 있다. 모델 추론의 입력으로 이용되는 이미지에 교란값을 추가함으로써 심층신경망의 오분류를 발생시키는 임의의 변형된 이미지를 적대적 사례라 정의하며, 본 논문에서는 최근 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 이루어지고 있는 이미지 기반 적대적 사례의 생성 기법에 대하여 논한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.611-616
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• 2007

반도체 패키징 공장에서 싸이클타임(Cycle-time)을 정확히 예측하는 것은 납기일 준수를 통해 고객만족도를 향상시킬 수 있고, 보다 효율적인 스케쥴링을 가능하게 하여 공장 가동률을 높일 수 있게 한다. 그러나 반도체 패키징은 제품 종류가 다양하고 제품마다 특화된 기술을 사용할 뿐만 아니라 공정 순서나, WIP에 따라 싸이클타임이 크게 영향을 받아 그 정확한 예측이 매우 어렵기 때문에 현장 전문가의 판단에 의존하는 경우가 많았다. Fab공정의 경우 전문가를 도와 좀 더 정확한 예측에 도움을 주기 위해 그 동안 전통적 통계 기법 및 시뮬레이션에 기반한 의사결정 모형이 많이 연구되었는데, 최근에는 기계학습 및 인공지능 기법을 사용한 연구가 눈에 띄고 있으며 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여 주는 것으로 나타났다. 하지만 아직 기계학습 및 인공지능을 이용한 충분한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사례기반 추론을 사용하여 패키징 공정의 싸이클타임을 예측하고자 하였으며 그 성능을 인공신경망 모형, 의사결정나무 모형, 그리고 해당 분야 전문가의 예측치와 비교하였다. 실험결과에 따르면 사례기반추론 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.580-583
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• 2021

인공지능이 발전함에 따라 그에 따른 보안의 중요성이 커지고 있다. 딥러닝을 공격하는 방법 중 하나인 적대적 공격은 적대적 사례를 활용한 공격이다. 이 적대적 사례를 생성하는 대표적인 4가지 기법들에는 기울기 손실함수을 활용하는 FGSM, 네트워크에 쿼리를 반복하여 공격하는 Deepfool, 입력과 결과에 대한 맵을 생성하는 JSMA, 잡음과 원본 데이터의 상관관계에 기반한 공격인 CW 기법이 있다. 이외에도 적대적 사례를 생성하는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그 중에서도 본 논문에서는 FGSM기반의 ABI-FGM, JSMA 기반의 TJSMA, 그 외에 과적합을 줄이는 CIM, DE 알고리즘에 기반한 One pixel 등 최신 적대적 사례 생성 연구에 대해 살펴본다.

• 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.

• 대한조선학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.109-117
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• 1998

선박의 개념설계 단계는 이용 가능한 정보가 매우 제한되어 있기 때문에 새로운 설계를 위하여 대부분의 경우 기존 선박의 설계 사례를 이용하게 된다. 본 논문에서는 이러한 과정을 시스템화하여 사례기반 선박 개념설계 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 사례 인덱싱을 통한 설계후보의 생성뿐만 아니라 nearest neighbor algorithm을 이용하여 사례베이스에서 추출된 설계 사례들의 우선 순위를 결정하여 주고 이를 바탕으로 변용(adaptation) 과정을 거쳐 설계선에 대한 해를 제시해 준다. 이러한 사례기반 추론 기법을 선박 개념설계 단계에 적용하여 그 유용성을 검증하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.53-64
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• 2011

본 논문에서는 사례기반 방법을 이용하여 학습자들의 학습 성과를 개선하기 위한 새로운 추천 방법을 제안하고 이를 실험적으로 평가한다. 본 논문에서는 먼저 경북지역의 현직 교사들을 대상으로 설문을 조사하였으며 학습 요인별로 중요도에 따라 학습사례를 구성하였다. 다음에 이러한 조사를 기본으로 하여 수준별 학습사례로 구분하여 학습자들에게 차별화된 학습 방법을 추천하였다. 제안된 학습사례의 실증적 평가를 위해 한 중학교 학생들이 실험에 참여하였다. 학습자의 수준을 고려하여 학생들은 세 개의 그룹으로 나누었으며 각 그룹에 서로 다른 학습사례를 적용하였다. 교사들의 설문 결과를 반영하여 각 그룹에 포함된 학습향상 요소들 간의 가중치를 부여하였다. 제안된 사례기반의 추천 방법을 사용한 실험 결과에 의하면 학습자들의 학업 성취도가 이전에 비해 상당히 향상됨을 보였다.

• 방재기술
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• 통권47호
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• pp.5-14
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• 2009