한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.375-382
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1999
본 연구는 데이터마이닝 기법과 전문가 지식을 활용한 옵션가격 결정모형을 제시하는데 목적이 있다. 첫째, 데이터마이닝 기법 주의 하나인 인공신경망 기법을 활용하여 변동성과 옵션가격을 추정하고, 이를 전통적인 재무이론의 결과와 비교하였다. 인공신경망으로 추정된 변동성은 기존의 모형에 비해 개선된 성과를 보였으며, 가격결정모형은 대등한 성과를 보였다. 또한 모수적 기법과 비모수적 기법의 통합을 통해 성과의 개선을 가져올 수 있음을 보였다. 둘째, 시장 참여자들의 정보를 반영하여 옵션의 이론적 가격결정모형의 성과를 개선할 수 있는 사례기반추론시스템을 제안하였다.
본 연구는 사례기반학습을 적용한 수업이 간호대학생의 문제해결능력과 학업적 자기효능감에 미치는 효과를 확인하고자 시도되었으며, 단일군 사전·사후 실험설계의 유사 실험연구이다. 연구대상자는 간호학과 4학년 재학생 121명으로, 자료수집 기간은 2023년 04월 24일~06월 12일까지였다. 연구절차는 시나리오 개발, 사전조사, 사례기반학습 수업 적용 및 사후조사 순이었으며, 사례기반학습을 적용한 수업은 1주 50분씩 2주 동안 진행하였다. 대상자의 일반적 특성은 빈도, 백분율, 평균, 표준편차로 구하였으며, 대상자의 사례기반학습이 문제해결능력 및 학업적 자기효능감에 미치는 효과검정은 paired t-test로 분석하였다. 본 연구결과 사례기반학습을 적용한 수업을 제공받기 전에 비해 제공받은 후 간호대학생의 문제해결능력(t=-5.70, p<.001)과 학업적 자기효능감(t=-3.25, p<.002)은 향상된 것으로 나타났다. 이에 우리는 간호교육에서 문제해결능력과 학업적 자기효능감 향상을 위한 전략으로 사례기반학습의 활용을 제언한다. 추후 학년별, 간호학 전공 교과목의 학습내용에 따라 적합한 수준의 단계별 임상사례 개발하고 적용하여 그 효과를 검증하는 후속연구가 필요하다.
현재까지 개발된 대부분의 규칙기반 의료 진단시스템에서는 의사들이 환자들을 진단하는데 필요한 지식을 정형화된 규칙만으로 표현해야 하기 때문에 어려움이 있으며, 시스템의 성능개선을 위해 규칙들의 수정 및 추가가 이루어져야 할 뿐 아니라, 예외적인 상황에서 진단시 문제점율 지니게 된다 본 논문에서는 일반적인 급성복통 진단을 위한 지식은 규칙으로 표현하고, 기존 규칙으로 처리할 수 없는 예외적인 급성복통 진단을 위한 지식은 사례로 표현함으로써 규칙과 사례가 서로 보완적인 역할을 할 수 있는 통합 방법을 제안한다. 또한 기존의 규칙 기반 DS-DAAP와 사레기반 추론에 의해 확장된 CDS-DAAP(Combined Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)의 비교를 통해, 제안하는 접근 방법이 진단율을 향상시킴을 보였다.
폭포수 모델 개발 생명주기를 근간으로 한 전통적 프로그램 개발방법론과 달리, 부품 형태의 컴포넌트를 조립하여 개발하는 방법론이 확산되고 있다. 컴포넌트 기반 개발(Component Based Development)의 감리에는 전통적 개발방법에 근간을 둔 감리기준이 아닌 컴포넌트 기반 개발방법에 적합한 감리가 실시되어야 한다. 본 연구에서는 전통적 개발방법론 근간의 감리기준과 CBD 적용 프로젝트 사례 분석을 통하여 감리기준의 개선점 여부를 탐색하고자 하였다. 연구 사례로는 정부 공공프로젝트와 금융기관의 차세대정보시스템 구축 프로젝트를 선정하였다. 기존의 정보시스템감리 기본점검표와 사례에서의 감리검토항목을 비교 분석한 결과 감리검토항목의 개선점을 발견할 수 있었다. 사례분석의 결과로 CBD 프로젝트에 적합한 감리검토항목을 제시하였으며, 연구결과는 소프트웨어 제품 개발의 효율성 제고 및 품질향상에 이바지 할 것이다.
사례기반추론기법을 통한 유사상품의 탐색과 사용자 요구에 적합한 상품추천을 위해서는 다양한 요구에 부응할 수 있는 사례베이스의 구축이 우선되어야 한다 이에 본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰의 상품추천시스템에서 번들상품구성문제를 표현하는데 적합한 사례표현기법을 개발하며, 유1.1사례를 추출하기 위한 유사도 척도의 개발에 연구의 첫 번째 주안점을 둔다. 본 논문에서는 번들상품추천을 위한 사례표현기법으로 속성-값(feature-value) 방식인 프레임(frame) 형식을 사용하고 있다 또한 유사도 측정을 위하여 각 속성(행사, 예산, 참여자 수, 고객 거주지 등)에 대하여 유사도 테이블을 작성하고, 이들 속성들의 가중합계방법을 이용하고 있다.
철강제품의 품질설계란 제품의 주문요구조건을 만족시키기 위해 제품의 성분 및 생산공정을 결정하는 과정을 의미한다. 본 연구에서는 품질설계업무를 지원하기 위한 시스템을 개발하였다. 설계업무의 특성을 고려하여 과거사례를 설계에 이용하기 위해, 사례기반추론(Case-based Reasoning)접근방법을 이용하였다. 본 연구에서는 또한 유사사례의 효율적 검색을 위해 품질설계 문제에 적합한 유사성척도를 제안하고 있으며, 문제에 적합한 유사성척도를 제안하고 있으며, 문제에 적합한 지식관리 방법 및 설계조정 방법을 개발하였다.
이 글에서는 신뢰성 기반 최적설계(RBDO: Reliability-Based Design Optimization)의 필요성을 설명하고, RBDO를 위해 필요한 기술을 소개하며, RBDO기술이 산업계에 적용되는 사례연구를 통해 기술적 어려움과 향후 연구방향을 제시하고자 한다.
생산 수율은 비선형관계를 지닌 여러 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 반도체 생산의 경우 예측이 어렵다. 본 논문에서 저자들은 사례기반추론과 자기조직화신경망 기반의 데이터마이닝 기법을 활용하여 수율의 높고 낮음을 밝히는 지능화된 수율예측시스템을 제시한다. 이 시스템은 자기조직회신경망을 사용하여 생산 로트의 공정파라미터 패턴을 파악하고 속성가중치 기반의 사례기반추론을 통해 신규 로트의 수율 수준을 예측한다. 이때 속성가중치는 역전파인공신경망을 통해 계산된다. 웹기반 시스템이 개발되고, 반도체 생산 기업의 실제 자료를 적용하여 본 시스템의 효율을 검증하고 평가한다.
웹의 급격한 확산과 더불어 고객에게 맞춤화된 정보 제공의 필요성이 높아지고 있다. 또한 전자상거래 기업은 맞춤화와 개인화 서비스를 실현하기 위해서 웹 기반의 추천시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 협업필터링(Collaborative filtering)은 개인화된 정보필터링 기법으로 추천시스템에서 가장 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 MovieLens 데이터 셋의 아이템속성을 고려하여 클러스터링 기반의 사례기반추론을 통한 협업필터링 추천시스템을 개발하고 기존의 방법과 제안된 모델의 성과를 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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