점진적 개념 학습 알고리즘인 COBWEB은 클래스 정보가 주어지지 않은 사례들(instances)을 분류하기 위하여 사례의 속성과 값에 근거하여 학습하며 각 노드가 유사한 사례들의 집합인 클래스에 해당하는 분류 트리를 생성하는 알고리즘이다. 유사한 사례들을 같은 클래스로 분류하기 위한 기준으로 category utility가 사용되며 이는 클래스 내부의 유사도와 클래스간의 차이점을 최대화하는 방향으로 클래스를 분류한다 기존의 COBWEB에 사용되는 category utility는 클래스 사이즈와 예측 정확성 사이의 tradeoff 관계로 볼 수 있으며, 이로 인하여 예측 정확성은 약간 감소하나 클래스 사이즈가 커지는 방향으로 학습이 진행 될 수 있는 편향성(bias)를 가지고 있다. 이는 분류 트리에 불필요한 클래스 노드들(spurious nodes)을 생성하게 하여 학습 결과인 클래스 개념을 이해하는뎨 어렵게 한다. 본 논문에서는 클래스와 그에 속하는 사례들의 속성-값 분포를 고려하여 클래스와 속성의 연관성에 비례한 가충치를 더한 변형된 category utility를 제안하고, dataset에 대한 실험을 통하여 제안된 category utility가 기존의 큰 클래스 사이즈를 선호하는 bias를 완화시킴을 보이고자 한다.
산업의 발전과 함께 산업폐기물이 늘어나고 있고 이 폐기물의 처리방법 중 가장 일반적이고 많은 사례가 매립이다. 폐기물을 매립할 때 필요한 것이 복토재인데 우리나라에서 복토재로 사용이 가능한 흙은 매립장을 건설할 때 발생되는 잔토와 건설현장에서 발생되는 흙, 하천의 준설토 등이 있다. 하지만 모든 흙을 모두 복토재로 사용할 수는 없는데, 건설현장의 잔토는 건설폐기물로 분류되어 지정매립장에 매립을 해야 하고 하천 준설토는 2차 오염의 방지를 위해 복토재로 사용할 수 없도록 법으로 금지되어 있기 때문이다. 이런 규제는 복토재용 흙을 안정적으로 확보할 수 없게 하고 수요만큼의 공급이 불가능하게 되어 불법적인 사용 가능성을 암묵적으로 인정하는 현실로 이어졌다.
연구 목적: 사례 관리(CM) 환자 만족도 측정에 관한 연구 결과를 고찰하여 사례관리 실무에서 활용할 수 있는 근거를 제공하고자 한다. 연구 방법: MedLine, CINAHL에서 주요용어로 case management, care management, 주제어로 patient satisfaction, client satisfaction을 이용해 문헌 검색을 실시하였다. 연구 결과: 만족도에 대한 개념은 관련 연구가 매우 부족하며, 서로 다른 이론적 접근을 하고 있으므로 그 측정에 어려움이 있다. 신뢰할 만한 만족도 측정을 위해서는 설문 문항을 서술하는 여러 가지 방법들, 측정 척도의 종류, 만족도에 영향을 미치는 혼란변수들을 주의 깊게 고려하여야 한다. 만족도는 사례관리 연구에서 흔히 측정되는 성과이지만 대부분의 관련 연구에서 사례관리의 특징이 반영된 측정 도구를 사용하지 않고 있었다. 따라서 본 논문은 다섯 개의 사례관리 만족도 측정 도구를 제시하고 그 특징을 소개하였다. 또한, 간호성과분류체계(The Nursing Outcomes Classification)에 제시된 만족도 측정항목들 중 사례관리와 관련이 높은 약 40%의 항목들을 발견하였다. 결론: 사례관리 만족도 측정 도구가 매우 부족하므로 표준 사례관리 측정도구 개발이 시급하다. 한편 사례관리사들은 만족도 측정에 대한 이해를 높이고 기존 연구 결과를 활용함으로써 보다 정확한 사례관리 만족도 평가가 이뤄지도록 노력해야 한다.
최근 채권의 상환 및 이자의 확실성 정도를 측정하고 연관된 상대적인 위험의 정도를 나타내는 채권등급 평가의 중요성이 대두되고 있다. 초기의 대다수 선행 연구들에서는 기업의 채권 등급예측을 위하여 통계적 기법이 많이 사용되었으나, 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 사례기반 추론 등 인공지능 기법들이 통계모형의 대안으로 제시되어지고 있다. 사례기반 추론에서는 과거의 사례들이 지식으로 표현되고 해결 방법으로 사용된다. 유용한 사례기반 시스템을 구축하기 위해서 시스템의 지식베이스를 구축할 사례들을 인간의 정보처리 과정과 유사한 방법으로 표현하는 것이 중요하다. 본 논문은 실제 세계의 애매모호한 사례들을 다루는데 적절한 퍼지집합개념을 사례기반 추론과 결합하는 통합 방법론을 제시하고자 한다. 퍼지집합이론은 인간이 의사결정시 사용하는 유사한 자연스러운 언어를 수학적으로 변환할 수 있게 해주는 인공지능 기법이다.
본 논문은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 정보교류와 의사소통을 활발히 전개하여 사용자혁신 (User Innovation)을 촉진하는 사례들과 이와 관련된 현안 이슈들, 그리고 기업의 사용자혁신 활용 전략을 다루고 있다. 특히 인터넷의 보급과 확산을 통해 사용자들이 온라인 커뮤니티를 형성하고 상호 교류할 수 있는 장이 마련되어 사용자혁신이 더욱 활성화 될 수 있으므로, 휴대기기 산업에서 이러한 사례를 발굴하여 분석하였다. 특히 본 연구에서는 MP3 플레이어 산업에서 기업이 온라인 커뮤니티를 통해 고객정보를 어떻게 획득/처리/활용하는지, 그리고 스마트폰인 블랙잭 제품에서 어떤 과정을 통해 사용자혁신이 이루어지는 지를 사례연구 하였다. 본 연구의 결과는 1)온라인 커뮤니티에서 사용자의 역할과 (정보공유, 아이디어 창출, 문제해결, 정보취합, 제품테스트, 사용의견 제시, 제품홍보 등) 기업의 대응전략, 2)기업과 고객간 커뮤니케이션 패턴 (질문/불평/사용후기 및 피드백/시제품/공지 등) 특성, 3)온라인 커뮤니티 내에서 사용자간 커뮤니케이션 패턴과 현안, 4)온라인 커뮤니티 활성화를 통한 신제품개발 촉진방안 등으로 구분하여 제시되었다. 마지막으로 이러한 사용자혁신 사례를 바탕으로, 사용자혁신을 촉진하고 신제품개발과정에서 사용자의 참여를 강화할 수 있는 정책적 함의를 정리하였다. 특히 개방형 혁신이 강조되는 상황에서 사용자혁신은 개방형 혁신의 한 형태도서도 의미가 있으며, 향후 더 많은 사례연구와 실증분석이 요구된다.
범주화과제를 사용한 두 실험에서 단어 빈도가 단어의 의미를 처리하는데 영향을 주는지를 알아보았다. 두 실험에서 사용된 자극은 두 글자의 한글이었는데, 실험 1에서는 사례와 목표자극은 두 번째 글자의 종성에서만 달랐고(예, 범주: 관직: 사례: 시장; 목표자극: 시작), 실험 2에서는 첫 번째 글자의 종성에서만 달랐다(예, 범주: 관직: 사례: 시장; 목표자극: 심장). 실험 1에서는 통제자극보다 저빈도 목표자극의 오반응이 더 많았고, 고빈도 사례의 반응시간이 더 길었다. 실험 2에서는 고빈도 사례-저빈도 목표자극 조건이 통제조건보다 반응시간이 더 길었다. 이 결과는 이중경로모형(Jared & Seidenberg, 1991)을 지지한다고 볼 수 있다. 이 결과들은 음운 정보와 시각 정보의 사용은 단어의 빈도에 의존하며, 특히 음운정보의 활성화는 필연적인 과정이 아니라 선택적인 것을 시사한다.
연구비의 부정은 연구부정행위(Research misconduct)와 연구비부정집행(Research grant fraud)으로 나눌 수 있다. 미국의 경우 연구비와 관련이 있는 이 두 행위에 대해 "부정청구방지법"을 적용시켜 강한 법집행을 하고 있다. 반면 한국의 경우는 부정적발사례는 수천 건에 달하나 사법처리까지 가는 경우는 매우 드물며, 처벌 수위가 솜방망이라 연구자들이 이에 대한 경각심이 부족하다. 미국의 대표적인 민사사례의 연구비 부정 집행 사례는 예일대학의 연구비 부정 집행이다. 예일 대학은 정부에 연구비를 부정하게 청구한 혐의로 760만 달러의 벌금을 냈다. 대표적인 형사사례는 최근에 발생한 Haifang Wen 연구비 횡령사건으로 현재 재판이 진행 중이며 최대 징역30년과 벌금 100만달러가 예상되고 있다. 반면 한국의 경우 대표적인 형사 사건으로는 xx대학의 연구 조작으로 인한 연구비 집행으로 징역2년에 집행유예3년으로 처리되었다. 미국의 사례를 바탕으로 한국의 연구비 부정사용을 효율적으로 방지하기 위해 다음과 같은 3가지 개혁이 필요하다. 첫째, 내부 고발자를 보호하고 고발자에게 강력한 인센티브를 제공하는 방향으로 법체계를 개혁해야 한다. 둘째, 연구비 부정사용에 대해서는 민 형사 상 가중처벌을 할 수 있도록 관련법을 개정해야 한다. 셋째, 연구비 부정이 발생하였을 경우 대학 산학 협력단 등 주관연구기관도 민사부문에 한해서는 연대책임을 지도록 관련법을 정비해야 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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