• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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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.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.5
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• pp.1189-1196
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• 2004

It is a major concern of e-shopping mall managers to satisfy a variety of customer's desire by recommending a proper product to the perspective purchaser. Customer information like customer's fondness, age, gender, etc. in shopping has not been used effectively for the customers or the suppliers. Conventionally, e-shopping mall managers have recommended specific items of products to their customers without considering thoroughly in a customer point of view. This study introduces the ways of a choosing and recommending of products using case-based reasoning and rule-based reasoning for customer themselves or others. A similarity measure between one member's idiosyncrasy and the other members' is developed based on the rule base and the case base. The case base is improved for the system intelligence by recognizing and learning the changes of customer's desire and shopping trend.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.581-585
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• 2007

본 연구는 비선형적인 시계열 자료로부터 최신 데이터와 유사한 사례를 탐색하여 미래를 예측하기 위하여 유사추론 기법을 이용한 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들이 최신 데이터와 과거 사례와의 유사성을 비교하기 위해 유클리디언 거리 또는 평균 제곱에러 등을 이용하나, 추세의 유사성을 고려하지는 않는다. 본 연구는 사례 구간 크기, 예측 오차, 평균차이 검증, 사례간 추세의 유사성 등 다차원적 유사추론 요인을 이용한 예측방법과 그 효과를 제시한다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.18 no.4
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• pp.195-214
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• 2013

Case-based reasoning is a methodology for solving problems more quickly and efficiently by bringing the most similar case of a given problem from past cases and transforming it to fit the current situation. The most important performance indicator of case-based reasoning is the number of cases, so it is difficult to apply the methodology for the area which has not enough cases. In this paper, we proposed a method to exchange cases based on the Semantic Web in order to overcome the problems. Inparticular, we separated cases into sub-cases to make it possible creating new cases by combining the appropriate sub-cases even if there was no proper full case. In order to achieve that, we designed an ontology that connects a case and its sub-cases, represents detailed similarity rules that compare sub-cases, and represents the rules for the combination of sub-cases. Moreover, we designed and implemented a semantic distributed case-based reasoning framework where a case requester can request sub-cases via the Web from case providers and integrates sub-cases into a new case by using the ontology.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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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.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.5
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• pp.113-125
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• 2011

As information resources have become more various and the number of the resources has increased, knowledge customization on the social web has been becoming more difficult. To reduce the burden, we offer a framework for context-based similarity calculation for knowledge customization using ontology on the CBR. Thereby, we newly developed context- and intensity-based similarity calculation methods which are applied to extraction of the most similar case considered semantic similarity and syntactic, and effective creation of the user-tailored knowledge using the selected case. The process is comprised of conversion of unstructured web information into cases, extraction of an appropriate case according to the user requirements, and customization of the knowledge using the selected case. In the experimental section, the effectiveness of the developed similarity methods are compared with other edge-counting similarity methods using two classes which are compared with each other. It shows that our framework leads higher similarity values for conceptually close classes compared with other methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.1
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• pp.48-53
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• 2010

In this paper, we develop the intelligent remote dust chamber bag control system which is combination of the advanced IT and traditional dust chamber based on event. At first, the message format is defined for the efficient dust chamber bag information transmission using power line communication. Also, we define the data types to logically model the dust chamber and the dust chamber bag, and they are logically modeled using XML and object-oriented modeling method. In addition to, we apply the case-based reasoning for showing the dust chamber bag exchange time intelligently to user at real-time using casebase, that is collected by case or case-based reasoning result, and that is described using XML.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.1
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• pp.45-52
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• 2008

As the recent development of the IT services, there is a urgent need of effective diagnosis system to present appropriate solution for the complicated problems of breakdown control, a cause analysis of breakdown and others. So we propose an intelligent diagnosis system that integrates the case-based reasoning and the artificial neural network to improve the system performance and to achieve optimal diagnosis. The case-based reasoning is a reasoning method that resolves the problems presented in current time through the past cases (experience). And it enables to make efficient reasoning by means of less complicated knowledge acquisition process, especially in the domain where it is difficult to extract formal rules. However, reasoning by using the case-based reasoning alone in diagnosis problem domain causes a problem of suggesting multiple causes on a given symptom. Since the suggested multiple causes of given symptom has the same weight, the unnecessary causes are also examined as well. In order to resolve such problems, the back-propagation learning algorithm of the artificial neural network is used to train the pairs of the causes and associated symptoms and find out the cause with the highest weight for occurrence to make more clarified and reliable diagnosis.

• Review of KIISC
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• v.30 no.6
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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.