본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템을 위하여 최적 면역 알고리즘의 개선된 클론선택에 기반을 둔 최적FNN 설계방법을 제안한다. FNN은 퍼지추론의 간략 추론과 학습방법으로는 오류역전파 알고리즘을 하였고 멤버쉽함수의 파라미터, 학습률 및 모멘텀 계수들을 선정하기 위하여 개선된 클론 선택을 사용하는 방법을 도입하였다. 제안한 알고리즘은 생체의 면역반응에 기초를 둔 면역알고리즘의 클론선택을 기본으로 분화율을 조절하여 성능을 개선하였다. 그 과정을 통하여 다양한 항체들을 생성하고 목적함수나 제한조건과 같은 항원들에 대하여 가장 높은 친화도를 가지는 항체를 최적 항체로 선택하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 가스로공정과 교통경로선택 공정을 사용한다.
이 연구에서는 초등 예비교사 8명을 대상으로 과학 수업 비디오에 기초한 개인적, 협동적 반성 활동이 예비교사의 전문적 시각을 어떻게 변화시키는지 그 과정을 탐색하였다. 본 연구의 데이터로는 예비교사와의 개별 면담 녹음 자료, 예비교사의 과학 수업 지도안, 과학수업 비디오, 연구자가 수업 참관 시 작성한 현장 노트, 연구 일지, 예비교사가 작성한 이벤트 맵 등이 활용되었다. 예비교사의 전문적 시각은 '선택적 주목'과 '교육적 추론'의 두 가지 범주로 분석하였다. 선택적 주목은 1) 수업 운영과 통제, 2) 교사의 지도, 3) 학생의 사고와 학습 4) 내용 지식 5) 평가의 다섯 측면으로 구분하였고 교육적 추론수준은 증거의 수, 증거의 영역, 유형에 따라 6 수준으로 구분하였다. 연구 결과 수업 비디오에 기초한 개인적 반성은 '수업 운영과 통제'에 대한 주목을 줄이고 '교사의 지도'에 대해 좀 더 주목하도록 하는 효과가 있었다. '학생의 사고나 학습'에 대한 주목을 증진시키기 위해서는 수업 비디오에 대한 개인적 반성 활동만으로는 그 효과가 충분하지 않고 협동적 반성 활동이 필요한 것으로 나타났다. 교육적 추론수준은 개인적 반성과 협동적 반성을 거치며 점진적으로 증가하였다. 학생의 사고나 학습에 대한 주장에서 하나의 증거보다는 여러 증거를 사용하게 되었고 증거의 영역과 유형도 좀 더 다양해졌다. 그러나 증거 형태는 직접적인 관찰에 의한 것이 대부분이었고, 교육이론에 기초한 증거는 거의 나타나지 않았다. 교사교육 과정에서 수업 비디오의 활용에 대한 시사점을 논의하였다.
이동전화 가입자 수의 폭발적 증가와 전송속도 향상으로 고성능 이동전화인 스마트폰이 주목을 받고 있으며, 스마트폰상에서 작동하는 지능형 서비스의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서 지능형 서비스를 구현하는 방법으로 지능형 캐릭터를 제안한다. 캐릭터는 사용자가 친숙하게 느낄 수 있어 지능형 서비스의 좋은 인터페이스가 될 수 있다. 제안하는 캐릭터는 베이지안 네트워크를 이용하여 추론된 사용자의 감정 상태, 바쁨의 정보 등의 정보와 스마트폰에서 수집된 디바이스 상태에 기반하여 행동 선택을 행동 선택을 하여 디바이스와 사용자의 상태를 반영한다. 실제 작동 예를 통해 제안하는 캐릭터의 유용성을 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권3호
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pp.753-763
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1997
컴퓨터의 발전에 따른 MCMC를 비동질적 포아송 과정에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고려하였다. 특히 분포가 이중지수, 곰페르츠, 랄리, 감마, 그리고 검벨인 일반 순서통계량 모형에 대하여 깁스 샘플링과 메트로폴리스 알고리즘을 활용한 베이지안 계산과 모형선택을 제시하였다.
본 논문은 사용자들에게 알맞은 공원을 추천해주는 시스템을 제안한다. 사회적, 심리적, 환경적, 신체적 등 사람들에게 긍정적인 요소를 제공하는 도시공원의 기능에 따라 서울시 도시공원을 6가지로 분류한다. 분류된 공원을 규칙기반 전문가 시스템을 기반으로 사용자들에게 추천한다. 공원 선택에 영향을 주는 요인들을 언어 객체로 설정하여 규칙 기반 추론 시스템을 논리 프로그램 언어인 PROLOG로 구현한다. 공원 추천의 규칙 기반 객체는 활동·다목적성과 접근성, 이용 시간을 기준으로 총 9가지 언어 객체를 설계하고 그에 따른 허용된 값을 부여한다. 이를 이용하여 생성된 규칙들이 사용자의 선호도에 따라 점화되고 추천 공원을 추론한다. 선호도에 대한 정보는 사용자들에게 직접 공원 선택에 있어서 기준이 되는 세 가지 요소에 대한 질문을 건네는 대화의 방식으로 얻는다. 결과적으로 공원 추천 시스템을 통해 공원 이용자들의 공원 이용 및 여가 생활에 대한 만족감을 높여주고자 한다.
모바일 환경에서 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 성향이나 행동패턴 둥의 컨텍스트 정보를 효과적으로 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 필요가 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에 축적된 불확실한 로그 정보에서 컨텍스트 정보를 추론하고, 이를 효과적으로 서비스와 매칭해 주기 위한 컨텍스트 트리 기반 사용자 행동 추론 방법을 제안한다. 이 때 불확실한 컨텍스트 정보를 효과적으로 추론하기 위해 베이지안 확률 접근 방법을 채택하였으며, 컨텍스트 트리는 수학적인 방법만으로는 다룰 수 없는 비 수치적인 컨텍스트를 효과적으로 활용하기 위해 선택한 구조이다. 그리고 제안하는 방법을 지능형 전화상대 추천 서비스에 적용하여 유용성을 검증하였다.
현재 산업의 고도상장과 함께 주기적으로 고장을 진단하여야 하는 기기의 수와 종류도 급속도로 증가하고 있다. 이에 따라 여러 산업 분야에서 고장진단 시스템의 이용이 늘고 있는 추세이다. 이러한 고장진단 시스템은 경험적 고장진단 방식과 모델기반 고장 진단 방식으로 크게 나눌 수 있다. 경험적 고장진단 방식은 전문가가 경험한 사실의 범주에서는 신속하게 고장의 원인을 진단할 수 있지만 전문가가 경험하지 못했던 상황에 대해서는 융통성 있게 진단하지 못한다. 한편 기기의 물리적 기능적 지식을 기반으로 하는 모델기반 고장진단 방식을 변화하는 상황에 적절하게 대처하여 고장의 원인을 진단할 수 있다. 그러나 모델기반 고장진단 방식을 기기의 구조로부터 증상들을 추론하여 원인을 파악하므로 탐색 범위가 넓어 진단속도가 늦다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 고장진단 방식과 기기의 모델기반 고장진단 방식의 장점을 결합하여 신속하고 정확하게 고장진단을 할 수 있는 통합방식 고장진단 시스템을 제시한다. 통합방식 고장진단 시스템은 대상 기기의 진단 상태에 따라서 동적으로 적절한 진단 방식을 선택하기 위해서 블랙보드 추론기관을 이용한다. 또한 각 진단방식이 생성하는 가설 및 사실들을 효과적으로 통합하여 추론하기 위해서 제어지식을 정의하여 적용한다. 그리고 사용자와 진단 시스템간에 원활한 의사소통을 위해서 멀티미디어 기반 인터페이스를 채용하여 통합방식 진단 시스템을 구축한다.
방통융합의 대표적인 서비스인 IPTV의 상용화로 이용자에게는 방송에 대한 다양한 선택의 자유와 편익을 주고 있다. 본 논문에서는 대화시스템을 통해 IPTV 서비스 이용자가 원격 모바일 환경에서 댁내의 IPTV 셋톱장치의 상태를 조회하고 셋톱장치의 환경설정을 변경하거나, IPTV의 채널이나 컨텐츠를 재생할 수 있는 대화시스템의 구조를 제안한다. 이러한 대화시스템을 이용하여 IPTV 사용자는 원격에서 가정내의 자녀들의 TV 시청을 지도하고, 셋톱장치나 리모컨에 익숙하지 않은 유아나 노년층을 위해 원격에서 컨텐츠 재생이 가능하도록 한다. IPTV 영역에 대한 요구 분석을 통해 화행과 의미구조를 수립하였으며, 1만 3천 대화쌍을 수집하였다. 다양한 IPTV 영역에 대응하기 위해 예제기반 추론 방법과 규칙기반 추론 방법을 결합하여 사용할 수 있도록 하였으며, EPG 검색 모듈을 추론모듈에 추가하였다. 또한 SMS 영역에서의 성능향상을 위한 전처리를 도입하였다.
모바일 상의 단문메시지 서비스는 등장한 이례 꾸준히 사용량이 증가하는 추세이며, 현재 세계적으로 가장 많이 사용되는 모바일 서비스이다. 모바일 기기에서 단문 메시지 작성의 불편함을 개선하기 위한 기술로 하드웨어적인 입력 방법 개선과 소프트웨어적인 입력보조 기능이 꾸준히 개발되었다. 소프트웨어적인 방법은 범용성이 넓고 적용이 쉽다는 장점이 있지만 제한된 자원에서 구현상의 어려움이 있어 연구가 미비한 분야이다. 본 논문은 소프트웨어적으로 단문 메시지의 작성을 보조하는 방법을 제시한다. 일상 생활의 반복성에 초점을 맞추어 반복 작성될 메시지에 대해 기존의 메시지를 제시해 자동적으로 응답하도록 하는 방법을 제안한다. 자동적으로 응답 메시지를 선택하기 위한 비교사 학습과 추론 기술로 "메시지 네트워크"를 제안하고, 실험을 통해 고안한 방법의 가능성을 보였다. 실험 결과로부터 반복적인 메시지의 작성에 제시한 방법이 유용함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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