• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.235-238
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• 2006

기존의 학습평가 시스템은 학습자의 학습 수행능력을 판정하기 위한 진단평가와 학습능력의 향상 정도를 측정하기 위한 형성평가를 독립적으로 수행하여 평가하기 때문에 학습 수행능력을 보다 명확하게 처리하기 곤란하다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 수행 능력을 보다 객관적으로 평가하기 위해서 진단평가와 형성평가를 통합평가할 수 있는 다-단계 학습평가 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 진단평가와 형성평가의 수준 정도를 반영하기 위해 서로 다른 가중치를 적용하여 학습능력을 평가하였다. 또한 각 평가단계에서 퍼지추론을 통해 획득한 비퍼지화된 실수 구간을 최종평가에 적용함으로써 학습자의 수행능력과 능력 향상을 보다 종합적으로 평가할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.349-351
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• 2002

베이지안 네트워크는 변수들간의 원인-결과 관계를 확률적으로 모델링하기 위한 도구로서 소프트웨어 사용자의 목적을 추론하기 위해 널리 이용된다. 행동기반 로봇 설계는 반응적(reactive) 행동 모듈을 효과적으로 결합하여 복잡한 행동을 생성하기 위한 접근 방법이다. 행동의 결합은 로봇의 목표, 외부환경, 행동들 사이의 관계를 종합적으로 고려하여 동적으로 이루어진다. 그러나 현재의 결합 모델은 사전에 설계자에 의해 구조가 결정되는 고정적인 형태이기 때문에 환경의 변화에 맞게 목표를 변화시키지 못한다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 상황에 가장 적합한 로봇의 목표를 설정하여 유연한 행동선택을 유도한다. Khepera 이동로봇 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행해 본 결과 베이지안 네트워크를 적용한 모델이 상황에 적합하게 목적을 선택하여 문제를 해결하는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.6
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• pp.287-295
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• 2007

This paper proposes a novel data editing techniques with genetic algorithm (GA) in case-based reasoning (CBR) for the prediction of Korea Stock Price Index (KOSPI). CBR has been widely used in various areas because of its convenience and strength in compelax problem solving. Nonetheless, compared to other machine teaming techniques, CBR has been criticized because of its low prediction accuracy. Generally, in order to obtain successful results from CBR, effective retrieval of useful prior cases for the given problem is essential. However. designing a good matching and retrieval mechanism for CBR system is still a controversial research issue. In this paper, the GA optimizes simultaneously feature weights and a selection task for relevant instances for achieving good matching and retrieval in a CBR system. This study applies the proposed model to stock market analysis. Experimental results show that the GA approach is a promising method for data editing in CBR.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.11 no.2
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• pp.153-161
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• 2001

The quantitative evaluation of the stereo graphic projection, the limit equilibrium analysis, the finite difference analysis, the distinct element methocI is a analytical evaluation using many variables. Through the reliability analysis by the point estimation technique, uncertainty of other variables that have an effect on the stability of the rock slo~ was considered. The organized evaluation method of the approximate reasoning concept and using a fuzzy language was developed to confer and analysis the failure factors in planning and constructing the rock slope. Considering the result of the an- alysis, it was demonstrated that stability of entire sections can be evaluated through reliability analysis of point estimation technique. The results of stability evaluation by Fuzzy Approximate Reasoning is generally identical with the results of other existirw; analyses. As mentioned above, general and organized evaluation of special qualities of rock slope is possible using RMR Classification, Stereo Graphic Projection, Limit Equilibriwn Analysis, Finite Difference Analysis, Distinct Element Method, Point Estimation Technique, and Fuzzy Approximate Reasoning.

• Journal of Korean Elementary Science Education
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• v.42 no.1
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• pp.109-126
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• 2023

In this study, I took the evidence-explanation (E-E) continuum perspective to examine the epistemological implications of scientific reasoning cases designed by preservice elementary teachers during their simulation teaching. The participants were four preservice teachers who conducted simulation instruction on the seasons and high/low air pressure and wind. The selected discourse episodes, which included cases of inductive, deductive, or abductive reasoning, were analyzed for their epistemological implications-specifically, the role played by the reasoning cases in the E-E continuum. The two preservice teachers conducting seasons classes used hypothetical-deductive reasoning when they identified evidence by comparing student-group data and tested a hypothesis by comparing the evidence with the hypothetical statement. However, they did not adopt explicit reasoning for creating the hypothesis or constructing a model from the evidence. The two preservice teachers conducting air pressure and wind classes applied inductive reasoning to find evidence by summarizing the student-group data and adopted linear logic-structured deductive reasoning to construct the final explanation. In teaching similar topics, the preservice teachers showed similar epistemic processes in their scientific reasoning cases. However, the epistemological implications of the instruction were not similar in terms of the E-E continuum. In addition, except in one case, the teachers were neither good at abductive reasoning for creating a hypothesis or an explanatory model, nor good at using reasoning to construct a model from the evidence. The E-E continuum helps in examining the epistemological implications of scientific reasoning and can be an alternative way of transmitting scientific reasoning.

• Journal of Korea Fair Competition Federation
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• no.113
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• pp.15-31
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• 2005

최근 미국의 법원은 담합을 입증하려는 시도를 주로 경제적 증거에 입각하여 분석하는 추세를 보여 왔다. 하지만 담합의 존재를 입증하는데 있어서 경제분석의 역할에도 많은 이견이 날카롭게 표출되었다. 담합의 존재에 관한 경제적 증거를 분석하는 데에 있어 유일한 합리적 근거는 최신과점이론(Modern oligopoly theory)이다. 그런데 증인으로 나선 많은 경제학자들과 법원이 최신과점이론에 자신들의 분석을 뚜렷이 기초하지 않았기 때문에, 판례법의 현 상태가 불만족스럽다고 주장하는 것이 본 논문의 핵심적 내용이다. 셔먼법 제1조는 ''계약, 결합, 공모(contract, combination, or conspiracy)에 의해 초래되는 거래(즉 경쟁)의 불합리한 제한을 규제''하는데, 이러한 계약 결합, 공모의''용어들은 합의라는 하나의 개념으로 통합하여 이해''할 수 있다. 제 1조는 다수의 당사자가 ''단일한 목적, 공통된 의도와 의견의 일치, 혹은 의사의 합치(Meeting of minds)'', 즉 ''공통된 계획에 대한 의식적 참가(consious commitment to a common scheme)''를 합의한 모든 협약을 규제한다. 셔먼법 제 1조 위반을 입증하기 위해서는 일치된 행동이 합의 하에서 일어났음을 입증해야 한다. 미국 법원은 합의를 추론할 수 있는 증거력 있는 정황증거(admissible circumstantial evidence)의 원칙을 확립하였다. 독점가격에 가까운 수준의 과점가격 설정은 ''조정되었다(coordinated)''라고 칭해지는데, 이는 ''구두 합의''와 ''암묵적 합의''의 두 가지 형태로 나뉜다. 한편, 일회게임 과점 모형과 반복게임 모형은 과점이론의 핵심을 이룬다. 과점에 대한 Chamberlin의 견해는 본래 게임과 Stigler의 모형은 그와 같은 생각의 오류를 가르쳤다. 그러나 판례법은, Petroleum products antitrust litigation사건과 reserve supply사건에서 볼 수 있듯이 종종 그러한 교훈을 망각했다. 최신과정이론과 판례를 종합해 보면, 합의의 존재에 관해 경제학자가 이끌어내는 추론과 법원이 이끌어내는 추론을 포괄하는 다음의 네 가지 일반적 원칙이 도출된다. 1. 합의가 추론되기 위해서는 상호의존성을 넘는 무언가가 먼저 제시되어야 한다. 2. 합의의 존재는 일회게임 과점 모형에서의 비협조적 내쉬균형과 일치하는 행동으로부터는 추론될 수 없다. 3. 합의의 존재는, 비록 무한반복 과점게임에서의 비협조적 내쉬균형(혹은 Chamberlin-Fellner식의 과점)과 일치하더라도, 일회게임 과점 모형에서의 비협조적 내쉬균형과 일치하지 않는 행동으로부터 추론될 수 있다. 4. 증거는 구두합의의 존재를 뒷받침해야만 한다. 이러한 원칙에서 얻을 수 있는 가장 중요한 교훈은, 합의가 존재하지 않을 경우 과점상황으로부터는 독점가격이 예상될 수 없다는 사실을 법원이 인식하는 것만으로도 합의의 추론에서 범하기 쉬운 가장 큰 오류를 회피할 수 있다는 것이다.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.14 no.2
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• pp.401-420
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• 2010

The purpose of this research is to find out effectiveness of geometry learning through spatial reasoning activities on mathematical problem solving ability and mathematical attitude. In order to proof this research problem, the controlled experiment was done on two groups of 6th graders in N elementary school; one group went through the geometry learning style through spatial reasoning activities, and the other group went through the general geometry learning style. As a result, the experimental group and the comparing group on mathematical problem solving ability have statistically meaningful difference. However, the experimental group and the comparing group have not statistically meaningful difference on mathematical attitude. But the mathematical attitude in the experimental group has improved clearly after all the process of experiment. With these results we came up with this conclusion. First, the geometry learning through spatial reasoning activities enhances the ability of analyzing, spatial sensibility and logical ability, which is effective in increasing the mathematical problem solving ability. Second, the geometry learning through spatial reasoning activities enhances confidence in problem solving and an interest in mathematics, which has a positive influence on the mathematical attitude.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.12
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• pp.485-496
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• 2018

So far, the deep learning, a field of artificial intelligence, has achieved remarkable results in solving problems from unstructured data. However, it is difficult to comprehensively judge situations like humans, and did not reach the level of intelligence that deduced their relations and predicted the next situation. Recently, deep neural networks show that artificial intelligence can possess powerful relational reasoning that is core intellectual ability of human being. In this paper, to analyze and observe the performance of Relation Networks (RN) among the neural networks for relational reasoning, two types of RN-based deep neural network models were constructed and compared with the baseline model. One is a visual question answering RN model using Sort-of-CLEVR and the other is a text-based question answering RN model using bAbI task. In order to maximize the performance of the RN-based model, various performance improvement experiments such as hyper parameters tuning have been proposed and performed. The effectiveness of the proposed performance improvement methods has been verified by applying to the visual QA RN model and the text-based QA RN model, and the new domain model using the dialogue-based LL dataset. As a result of the various experiments, it is found that the initial learning rate is a key factor in determining the performance of the model in both types of RN models. We have observed that the optimal initial learning rate setting found by the proposed random search method can improve the performance of the model up to 99.8%.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.51-64
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• 2000

사회 기간산업이라 할수 있는 전기, 가스 석유등의 대단위 산업설비들은 사고 발생시 대량의 인명, 재산 피해를 가져오기 때문에 고도의 안전관리 시스템 하에서 운용되고 있다 이러한 기존 산업설비들의 안전관리는 서로 분산, 독립적인 안전관리 시스템들을 사용하고 있다 분산, 독립적인 안전관리 시스템은 산업설비에 대한 사고나 고장발생시 대부분 사람에 의존한 상황처리 작업을 수행하게 된다. 즉 사고가 발생하면 다른 안전관리 시스템들을 확인하고 그 결과를 통합하는 과정을 거처 상황처리에 대한 대책을 세우게 된다 이러한 과정은 추가적인 인력소모와 시간소모가 발생하게 되고 상황처리자의 미숙한 상황처리로 인한 사고가 발생하기도 한다. 본논문에서는 이러한 독립 안전관리 시스템의 단점을 극복하고 사고 발생시 신속, 정확하고 효율적인 상황처리를 위해 개별적인 안전관리 모니터 시스템들을 통합하는 방법을 제시한다. 또한 기존의 독립적이고 단편적인 상황추론을 국복하고자 통합된 지식베이스와 모니터 시스템들의 실시간 자료에 근거한 블랙보드 기반의 제어지식을 이용하여 종합적인 상황추론을 수행한다. 이를 위하여 각 시설물들에 대한 고장진단 시스템을 포함하는 지능형 원격감시 제어 통합시스템을 제안한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.2
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• pp.215-229
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• 2020

The interest in machine learning is growing in all industries, but it is difficult to apply it to real-world tasks because of inexplicability. This paper introduces a case of developing a financial customer churn prediction model for a securities company, and introduces the research results on an attempt to develop a machine learning model that can be explained using the SHAP Value methodology and derivation of interpretability. In this study, a total of six customer churn models are compared and analyzed, and the cause of customer churn is inferred through the classification and data analysis of SHAP Value and the type of customer asset change. Based on the results of this study, it would be possible to use it as a basis for comprehensive judgment, such as using the Value of the deviation prediction result that can infer the cause of the marketing manager's actual customer marketing in the future and establishing a target marketing strategy for each customer.