• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.194-199
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• 2006

본 논문에서는 불확실한 환경 상에서의 의사결정 알고리즘인 "Case-based Decision Theory" (CBDT) 알고리즘을 dynamic하게 연동되는 연속된 의사결정 문제에 대하여 강화학습의 대표적인 Q-learning의 강화기법을 응용하여 확장한 새로운 의사결정 알고리즘 "Dynamic CBDT"를 제안하고, CBDT알고리즘에 대한 Dynamic CBDT의 효율성을 테트리스 실험을 통하여 확인한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.327-331
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• 2009

퍼지 논리에서 불확실성의 병합은 일반적으로 t-norm 과 t-conorm 같은 연산자에 의해 수행된다. 그러나 기존의 병합 연산자는 다음과 같은 단점을 가지고 있다 : 첫째, 그들은 상황에 독립적이다. 결과적으로 동적 병합 과정에 적절히 적용하기 어렵다. 둘째, 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 의사결정 과정에서 옵션들의 강점 정도를 반영해 주는 퍼지 다차원 의사결정분석에 기반을 둔 $\varepsilon$-AMDA 알고리즘을 제안한다. $\varepsilon$-AMDA 알고리즘은 옵션의 강점 정도를 나타내 주는 매개변수의 값에 따라 최소값(옵션의 최약점)과 최대값(옵션의 최강점) 사이에서 적응적인 병합 결과를 생성한다. 이러한 관점에서 이는 동적 병합에 적용될 수 있다. 또한, 의사결정을 위한 퍼지 다차원 의사결정 분석에 대한 메커니즘을 제공하고 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공한다. 결과적으로 제안된 방법은 의사결정자가 옵션의 강점 정도에 따라 적절한 의사결정을 하도록 지원할 수 있다.

• 과학기술학연구
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• 제18권3호
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• pp.153-216
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• 2018

빅데이터에 근거하여 자동적인 의사결정을 내리는 알고리즘이 사회의 각종 영역에서 점차 널리 사용되고 있는 저변에는 알고리즘의 의사결정이 사회의 자원을 보다 효율적으로 분배하리라는 기대 뿐만 아니라 그 결정이 선입견, 편향, 자의적 판단 등이 개입될 수 있는 인간의 의사결정보다 더 공정한 결과를 낳으리라는 희망 또한 자리잡고 있다. 하지만 알고리즘 의사결정이 그 결정에 의해 영향 받는 이들을 공정하게 다루지 않는다는 주장이 여러 사례와 함께 거듭 제기되면서, 의사결정이 어떻게 절차화되었는지, 또한 특정한 의사결정을 공정하다고 판단하는 데에 어떤 요인이 고려되는지에 대한 근본적인 질문들이 새롭게 제기되고 있다. 본 논문은 사법, 치안, 국가 안보의 세 가지 알고리즘 활용 영역에서 차별의 문제가 제기되는 상황을 구체적으로 분석한 연구들을 검토함으로써, 인공지능 알고리즘이 과연 특정 집단의 인간을 차별하는지, 그리고 공정한 의사결정을 분별하는 기준은 무엇인지 살펴보고자 한다. 본격적인 검토에 앞서 데이터 마이닝 각 단계에서 의도적으로 그리고 비의도적으로 편향적인 결과가 산출될 수 있는 원인에는 무엇이 있는지를 살필 것이다. 결론에서는 이러한 이론적이고 실질적인 검토가 현대 한국 사회에 시사하는 바가 무엇인지 간추려 제시할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권3호
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• pp.209-217
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• 2016

최근 경제성장과 더불어 삶의 질이 향상됨에 따라 야외활동이 증가되었으며, 야외활동의 진행여부 의사결정은 기상여건과 밀접한 관계를 갖고 있다. 현재 이러한 야외활동 의사결정은 기상청의 일기예보와 주관적인 경험에 의해 결정되어지고 있다. 따라서, 야외활동 의사결정을 위해 기상정보를 기반으로 객관적 근거를 제시할 수 있는 분석 방법이 필요하다. 논문에서는 데이터마이닝을 기반으로 기상정보를 분석하여 야외활동 의사결정을 지원할 수 있는 기상정보 분석 알고리즘을 제안한다. 또한, 프로야구 일정 히스토리와 자동기상관측장비의 관측 자료를 데이터마이닝의 분류 알고리즘을 적용하여 실험을 수행하고, 제안한 알고리즘의 향상된 성능을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1123-1124
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• 2023

본 논문은 실시간 차선 인식을 기반으로 한 자율주행 알고리즘을 제안한다. 자율주행 알고리즘은 크게 차선 인식과 의사결정으로 구분된다. 차선 인식 부분에서는 직관적인 판단을 위해 버드 아이 뷰로 영상데이터를 변환하여 안정적 차선 인식을 위하여 차선 영역을 추출하고 노이즈를 제거하는 전처리과정을 거친다. 이렇게 처리된 영상에서 Hough 변환을 통하여 차선을 검출한다. 의사결정 부분에서는 검출된 차선과 현재 위치를 기반으로 진행할 경로를 결정한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.195-198
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• 2006

분산형 데이터 마이닝에서는 의사결정나무 알고리즘을 사용한다. 의사결정나무 알고리즘을 사용하여 분산된 정보를 데이터 마이닝 하기 위해서 의사결정나무 구조 정보가 없는 에이전트에서는 의사결정나무 구조 정보를 가진 에이전트로부터 정보를 받아야 한다. 일반적으로 네트워크의 전승속도는 제한이 있고 환경마다 속도도 다르기 때문에 분산형 데이터 마이닝이 비분산형 데이터 마이닝 보다 효율적으로 실행되기 위해서 의사결정나무 구조 정보의 전송량이 최대한 작아야 한다. 본 논문에서 의사결정나무 구조 정보를 전달하는 방법과 그 정보를 보다 효율적으로 전송하는 구현방법에 대해 제시한다. (본 연구는 서울시 신기술연구개발지원사업의 지원에 의하여 이루어진 것임)

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.361-364
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• 2000

의사결정시스템을 웹 상에서 구현하기 위한 시스템의 설계요건, 시스템 구성, 처리과정에 대해 기술하였다. 각 선택 대상에 따라 각 선택요소의 확률을 기반으로 하여 사용자로부터 받은 데이터를 처리하는 시스템을 구현하였다. 각 선택대상간 의사결정값의 차이변수, 판별변수를 정의하였고, 이론 기초로 의사결정 메시지를 출력한 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.581-581
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• 2016

물 정보의 대부분은 자연현상과 관련되는 것으로 지속적인 관측과 조사를 통하여 획득된 자료에 의존하며, 최근 정보통신의 발달과 함께 다양한 수문자료를 실시간으로 입수하는 것이 가능하게 되었다. 이와 같은 다양한 수집정보를 필요로 하는 사람들이 정보를 쉽게 입수 할 수 있도록 기술적 지원이 필요하고 국가는 이를 충족시킬 수 있는 정보 서비스 체계를 구축해야 한다. 하지만, 물 관련 정보시스템은 물 정보를 종합적으로 제공하기 보다는 일부 한정된 자료를 대상으로 하고 있고, 표준 체계도 갖추지 못하고 있지 못해 이용하기가 불편하고 정보로서의 가치도 떨어지고 있는 실정이다. 특히, 국내 홍수 및 가뭄재해 정보 제공 시스템은 정보 전달체계가 복잡하고, 각 시스템의 연계성이 부족하여 중복적인 자료를 제공하거나 자료들이 분산되어 있으며, 최신자료의 업데이트가 되지 않아 실질적인 효용성이 떨어지는 시스템이 대부분인 것으로 확인되었다. 또한 재해에 대한 예측 및 대응방안 등 신속한 의사결정 시스템은 현재까지 제공되고 있지 않다. 따라서 홍수 및 가뭄재해에 대한 일원화된 통합 시스템이 요구되며, 재해예방 및 신속한 대처를 위한 의사결정 시스템의 도입이 시급한 실정이다. 이에 본 연구에서는 농촌용수 재해정보서비스의 방향을 정립하고, 의사결정지원 알고리즘 설계를 위한 알고리즘 및 시스템 적용을 위한 예측 평가 기법을 조사하고 분석하여 제시하였다. 본 경구 결과 국토교통부와 기상청의 제공자료를 기초자료로 농림축산식품부의 제공정보를 수정 보완하여 사용할 경우 GIS 기반으로 해정구역 단위, 용수구역 단위로 재해현황 자료 및 전망자료를 제공 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.849-854
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• 2011

시스템 이벤트들로부터 그 파급효과를 최소화하기 위해서는 실시간 조건에 기반한 규칙기반 전문가 시스템이 매우 효과적인데, 그 이벤트가 다양하고 부하조건이 매우 가변적이기 때문에 규칙 기반 전문가 시스템을 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 CART 알고리즘 기반의 의사결정 트리 기법을 적용하여 상정사고 사례들로부터 규칙기반 전문가 시스템을 구축하는 방법론에 대해서 연구하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.286-289
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• 2011

제약을 갖는 부분 관찰 의사결정 과정(Constrained Partially Observable Markov Decision Process; CPOMDP)는 정책이 제약(constraint)를 만족하면서 가치 함수를 최적화하도록 일반적인 부분 관찰 의사결정과정(POMDP)을 확장한 모델이다. CPOMDP는 제한된 자원을 가지거나 여러 개의 목적 함수를 가지는 문제를 자연스럽게 모델링할 수 있기 때문에 일반적인 POMDP에 비해 더 실용적인 장점을 가진다. 본 논문에서는 CPOMDP의 확률적 최적 정책 및 근사 최적 정책을 계산할 수 있는 최적 및 근사 동적 프로그래밍 알고리즘을 제안한다. 최적 알고리즘은 동적 프로그래밍의 각 단계마다 미니맥스 이차 제약 계획 문제를 계산해야 하는 반면에 근사 알고리즘은 선형 계획 문제만을 필요로 하는 점-기반(point-based) 가치 업데이트를 이용한다. 실험 결과, 확률적 정책이 결정적(deterministic) 정책보다 더 나은 성능을 보이며, 근사 알고리즘을 통해 계산 시간을 줄일 수 있음을 보였다.