• 한국지구과학회지
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• 제41권1호
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• pp.61-74
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• 2020

본 연구의 목적은 두 가지 서로 다른 과제 맥락에서 학생들이 사용하는 암석 기술어를 비교하고 암석 학습에 적합한 과제의 특징을 밝히는 것이었다. 이를 위하여 24명의 초등학교 3학년 학생들에게 3가지 퇴적암에 관한 기술 과제와 추론 과제를 제시하고, 각 과제의 맥락에서 학생들이 사용한 암석 기술어를 학생의 개념에 관한 자원 기반 관점에 따라 분석하였다. 그 결과, 기술 과제에 비하여 추론 과제에서 일상적인 기술어를 사용하여 암석의 특징을 기술한 학생 수와 일상적인 기술어의 사용 빈도가 감소하였다. 또, 학문적으로 보다 적절한 기술어를 사용한 학생이 암석의 생성 과정에 대해서도 과학적으로 타당한 추론을 하는 것을 알 수 있었다. 반면, 과학적인 타당성이 부족한 추론들은 대개 일상적인 기술어를 사용하여 암석의 특징을 기술한 경우에 발견되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 지구과학의 본질적 특징에 적합한 암석 학습을 위해서는 추론적인 과제가 제시되어야 함을 논의하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.903-906
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅 환경이란 생활 속에 존재하는 컴퓨팅 자원들을 이용해 사용자가 언제 어디에서든 편리한 서비스를 제공받을 수 있는 환경을 의미한다. 유비쿼터스 환경에 존재하는 수없이 많고 다양한 컴퓨팅 자원들을 사용자가 최적으로 사용하기 위해서는 사용자가 어떤 상황에 있으며 이때 어떤 자원이 사용자의 현 상황에서 가장 적절한지를 판단하는 것이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 이를 위하여 사용자가 현재 존재하는 유비쿼터스 공간에서 사용자의 상황을 인식하고 사용 가능한 최적의 자원들을 공유할 수 있도록 추천해주는 상황 기반 디바이스 추천 시스템을 제안한다. 우리의 추천 시스템은 상황에 따른 사용자 개개인의 특성이 고려된 사용자의 개인정보 및 규칙들을 이용하여 사용자의 상황에 최적의 디바이스를 추론한다. 향후 제안한 서비스 추론 방법은 유비쿼터스 환경에서 더 나은 개인화 서비스 시스템의 개발 및 운용을 효과적으로 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.385-389
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• 2009

최근 블로그 사용이 급증하면서 방대한 양의 블로그 자원으로부터 적합한 자원을 추출하여 사용자에게 제공하기 위한 연구들이 시도되었다. 이들 연구 중 OSEM(Ontology-based Semantic Blog Model)은 블로그 공간(Blogosphere) 내 지식베이스를 효과적으로 모델링하기 위해 이를 온톨로지로 정의한 모델이다. OSEM을 시맨틱 웹 환경에서 활용하기 위해 본 논문에서는 매핑 기법을 적용하여 OSEM의 지식베이스를 OWL로 변환하고, OWL로 변환된 온톨로지에 SWRL 추론과 SPARQL 질의를 적용하여 블로그 사용자에게 유용한 관심 커뮤니티를 추천하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 OSEM 내 지식베이스를 OWL로 변환함으로써 시맨틱 웹 환경에서의 공유와 재사용을 가능하게 하고, 제안한 추론 기법을 적용하여 사용자 관점의 관심 블로그 커뮤니티 추천을 가능하도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권4호
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• pp.472-487
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• 1999

본 논문에서는 효율적인 이동성 관리를 위한 이동성 예측 기법을 소개한다. 이동 컴퓨팅 환경에서는 사용자가 지리적 위치의 제약없이 언제, 어디서나 다른 네트워크 시스템과 메시지를 주고 받을수 있다. 그러나, 통신자원의 부족, 잦은 접속단절 , 사용자의 움직임 등과같은 이동 컴퓨팅 시스템의 특징 때문에, 지능적이고 효율적인 이동성관리가 요구된다. 이동 컴퓨팅 시스템이 지능적이고 효율적인 이동성관리를 통하여 높은 질의 서비스를 제공하기 위해서는 이동 사용자의 움직임 패턴들을 능동적으로 고려하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 이동 사용자의 과거수일, 수개월동안의 움직임 패턴 즉, 이동사용자의 위치연혁으로부터 미래 위치를 예측하는 지능적 이동성 예측기법(intelligent mobility prediction scheme)을 제안한다. 모델링 방법으로서 뉴로-퍼지 추론시스템(neuro-fuzzy inference system)을 이용한다. 뉴로-퍼지 추론 시스템이 이동 사용자가 움직이게 되는 미래 위치를 예측하기 때문에 , 본 논문에서의 이동성 예측 기법은 통신채널의 사전 배당, 부족한 자원의 사전 할당등을 위해서 사용될 수 있다. 게다가, 본 논문의 시뮬레이션 결과는 제안하는 기법이 다양한 이동 환경에 대해서 높은 예측 정확도를 갖음을 보여준다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권2호
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• pp.62-76
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• 2023

최근에 활발히 적용되고 있는 머신러닝 기반 탄성파 내삽 기법들은 대부분 모음 자료를 2차원 영상화 하여 빠짐을 채우는 방법으로 하는 훈련(training)-추론(inference) 전략에 기초하므로 완벽히 채워진 다수의 모음자료가 훈련을 위해 필요하게 된다. 이 연구는 이와는 달리 트레이스 기반 내삽을 수행하는 내삽 기술의 훈련-추론 전략을 기본으로, 불규칙한 빠짐이 있는 현장자료 만을 이용하여 훈련-추론을 모두 수행할 수 있는 머신러닝을 이용한 트레이스 기반 불규칙한 빠짐의 내삽 기술을 제시하였다. 이 연구에서는 불규칙한 빠짐이 있는 자료를 훈련과 추론에 체계적으로 사용하는 최대 연속빠짐 간격에 따라 정해지는 네트워크를 구성하는 방법 및 훈련하는 방법을 기술하였다. 또한, 서호주 Exmouth Sub-basin 지역의 Vincent 유전에서 얻어진 시간 참반사 보정된 탄성파 자료에 개발된 방법을 적용한 후, 예측 결과를 전통적인 내삽 방법의 결과와 비교 및 분석하였다. 신호대잡음비나 구조유사성과 같은 정량적인 지표를 통해 두 방법 모두 내삽 성능이 높은 것을 확인하였으며, 모든 주파수 대역에서도 골고루 좋은 결과를 보임을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠
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• 5호통권144호
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• pp.68-69
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• 2005

습자가 원하는 학습자원을 컴퓨터가 스스로 찾아내서 학습자에게 전달해주고, 더 나아가 새로운 지식까지 추론해서 제공해 줄 수는 없을까? 의미의 웹이라 불리고 있는 시멘틱 웹(Semantic Web)은 의미적으로 연결돼 있는 학습 정보를 컴퓨터가 의미를 이해해서 학습자가 원하는, 학습자 수준에 맞는 정보를 제공해주고 더 나아가 지식까지도 추론해서 학습자에게 가장 적합한 형태로 전달해 줄 수 있는 강력한 메커니즘으로 부각되고 있다. 이에 필자는 살이 있는 e러닝이 되기 위해서는 시멘틱 웹과의 통합이 필요하다고 생각해 2회에 걸쳐 시멘틱 웹과, 시멘틱 웹을 e러닝에 어떻게 적용할 것인지에 대해 진단해 보고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.152-153
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• 2021

고성능 딥러닝 모델은 학습과 추론 과정에서 고비용의 전산 자원과 많은 연산량을 필요로 하여 이에 따른 개발 환경과 많은 학습 시간을 필요로 하여 개발 지연과 한계가 발생한다. 따라서 HW 또는 SW 개선을 통해 파라미터 수, 학습 시간, 추론시간, 요구 메모리를 줄이는 연구가 지속 되어 왔다. 본 논문은 EfficientNet에서 사용된 Linear Bottleneck을 변경하여 정확도는 소폭 감소 하지만 기존 모델의 파라미터를 55%로 줄이는 경량화 모델을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.703-705
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• 2005

지능형 에이전트란 환경상태를 인지하고 상태정보에 따른 적절한 행위를 자동적으로 수행하는 소프트웨어 객체를 말한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 등장에 따른 시맨틱 서비스를 지능적이고 자동적으로 수행하는 에이전트의 개발에 대해 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 시맨틱 서비스 에이전트는 다음과 같은 핵심 요소 기술의 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지와 메타데이터 및 사용자 프로파일을 자원으로 사용하여 상태정보를 인지하고 행동한다. 둘째, SWRL(Semantic Web Rule Language)기반의 추론엔진을 바탕으로 추론을 통한 지능적인 행동을 수행한다. 셋째, 시맨틱 웹 환경의 확장을 통한 에이전트의 활동 범위를 증가시키기 위해서 메타데이터의 저작기능을 갖는다. 넷째, 시맨틱 서비스 에이전트는 온톨로지 서버 및 시맨틱 미들웨어를 통한 시맨틱 웹 인프라 시스템의 프레임워크를 갖는다. 본 논문에서는 시맨틱 서비스 에이전트의 실제 구현을 통해서 시맨틱 웹 환경이 제공하는 자원을 적극 이용하고 이를 사용자에게 지능적이고 자동적인 서비스로 제공하는 에이전트를 제안한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.139-147
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• 2011

전 세계적으로 자동차의 수요와 교통정보 서비스의 활용도가 높아지고 있다. 따라서 교통정보 서비스의 종류와 데이터의 양의 증가로 인해 많은 IT 자원 인프라가 필요하다. 인프라의 감소를 위해 클라우드 컴퓨팅이 주목을 받고 있으며, 자원관리를 위해 프로비저닝 스케줄링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 교통정보 서비스를 위한 조건부 확률 추론을 활용한 프로비저닝 스케줄링(PSCPI: Provisioning Scheduling with Conditional Probability Inference)을 제안한다. PSCPI는 가상머신의 상태에 따라 나이브 베이즈 추론 기법을 사용하여 가상머신의 가용율에 따라 작업 할당을 할 수 있다. 나이브 베이즈 기반의 조건부 확률 추론 프로비저닝 스케줄링을 활용하여 교통정보 서비스에 높은 처리율과 활용율을 보인다.

• 정보기술응용연구
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• 제1권
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• pp.3-27
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• 1999

최근 기업의 경쟁력 강화를 위하여 기업내의 지식을 중요한 자원으로 인식하고 활용하는 지식경영의 필요성이 강력히 대두되고 있다. 이러한 지식경영의 주요 활동을 지원할 구체적인 방법론으로 정보기술의 활용 방안이 다각도로 제시되고 있으나, 실제적인 연구는 아직 초보단계에 있다고 하겠다. 본 연구에서는 지식의 생성, 저장, 그리고 추출 및 활용이라는 지식경영의 주요 과제를 효과적으로 해결하는 방안으로써 인공지능기법인 사례기반추론과 유전자 알고리즘을 이용한 통합방법론을 제시한다. 본 연구에서 제시하고 있는 방법론은 생성된 지식의 표현, 저장, 그리고 추출에 사례기반추론기법을 활용하였다는 점 이외에 다음과 같은 두 가지 특징을 가지고 있다. 첫째로는, 해결하고자 하는 문제에 가장 적절한 과거 지식이 추출되도록 함으로써 활용 효과를 높일 수 있도록 하였다는 점이다. 둘째로는, 환경의 변화를 반영할 수 있는 방안을 제시하고 있다는 점이다. 본 인공지능 통합방법론은 신용평가부서의 지식관리모형을 통해 검증해 본 결과 그 효과가 입증되었다.