• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.287-295
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• 2007

본 연구에서는 한국종합주가지수 (KOSPI)의 예측을 위하여 사례기반추론에서의 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 자료편집기법을 제안한다. 사례기반추론은 복잡한 문제 해결에서의 편의성과 강점으로 인하여 여러 분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 사례기반추론은 다른 기계학습기법에 비하여 낮은 예측정확도를 나타내기에 비판을 받아 왔다. 일반적으로 사례기반추론으로부터 성공적인 성과를 도출하기 위해서는 주어진 문제에 유용한 선행 사례를 효과적으로 추출하는 것이 핵심이다. 그러나 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출방법을 설계하는 것은 여전히 논란이 있는 연구 주제이다. 본 연구에서는 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출을 위하여 유전자 알고리즘이 동시에 속성 가중치와 적합한 사례를 선택하는 것을 최적화한다. 본 연구에서는 제안된 모형을 주식시장분석에 응용한다. 실험결과는 유전자 알고리즘 접근법이 사례기반추론에서 유망한 사례편집기법이라는 것을 보여준다.

• 지질공학
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• 제11권2호
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• pp.153-161
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• 2001

암반사면의 안정성 평가에 있어서 경험적 평가에 중점을 둔 RMR분류법과 여러 가지 변수들을 이용한 평가방법인 평사투영·한계평형·유한차분·개별요소해석을 실시하였다. 그리고 여러 가지 암반사면의 안정성에 영향을 미치는 변수들의 불확실성을 고려할 수 있는 점추정법에 의한 신뢰성해석과 더불어 퍼지언어를 이용한 퍼지근사추론법의 구조화에 따른 평가방법을 비교·분석 하였다. 그 결과 점추정법의 신뢰성해석을 전 구간의 안정성을 평가 할 수 있으며 퍼지근사추론법에 의한 안정성평가는 다른 기존의 안정성해석 결과와 전반적으로 일치함을 알 수 있다. 이와 같이 RMR분류·평사투영·한계평형·유한차분·개별요소해석과 점추정법의 신뢰성해석, 퍼지근사추론법을 병행하면 암반사면의 특수성을 체계적이고 종합적으로 평가할 수 있다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제42권1호
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• pp.109-126
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• 2023

이 연구는 초등 예비교사가 모의수업 시연에서 구성한 과학적 추론을 증거-설명의 연속선 관점에서 해석하여 그들의 과학적 추론이 갖는 인식론적 의미를 조사하였다. 연구를 위해 계절 변화에 관한 모의 수업을 시연한 예비교사 2명, 고기압과 저기압 및 바람에 관한 모의수업을 시연한 예비교사 2명이 연구 참여자로 선정되었다. 예비교사의 교수발화 중에서 귀납적, 연역적(가설-연역적) 추론, 또는 귀추적 추론의 사례가 드러난 에피소드에서 각 추론이 증거-설명의 연속선의 단계에서 어떤 역할을 하는지 비교하여 예비교사의 과학적 추론이 가진 인식론적 의미를 분석하였다. 계절 변화의 원인에 관한 모의수업을 시연했던 두 예비교사는 학생들이 수집한 데이터를 비교하여 증거를 인식하였고, 증거와 가설을 비교하여 가설을 검증하는 가설-연역적 추론을 활용하여 설명을 구성하였다. 고기압과 저기압 및 바람의 방향을 주제로 모의수업을 시연했던 두 예비교사는 모둠별 데이터를 종합하여 증거로 인식하는 귀납적 추론과 선형적 논리 구조를 가진 연역적 추론을 설명구성 전략으로 선택하여 최종 설명을 제시하였다. 연구에 참여한 예비교사들은 유사한 주제의 모의수업 시연에서 대체로 비슷한 흐름의 과학적 추론을 활용하여 과학지식을 구성하였으나, 증거-설명의 연속선에서 데이터, 증거, 모델, 설명으로 전개되는 인식론적 의미 측면에서 조금씩 다른 양상을 보였다. 또한, 일부 사례를 제외하면, 공통적으로 증거에서 모델을 탐색하는 과학적 추론은 부족하였으며, 가설이나 설명모델을 추리하기 위한 귀추적 추론이 부재하였다. 이 연구에서 분석틀로 적용했던 증거-설명의 연속선 접근은 과학적 추론의 인식론적 의미를 파악할 수 있게 하며 대안적인 과학적 추론 함양 지도 방법으로 사용될 수 있음을 논의하였다.

• 월간경쟁저널
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• 113호
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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.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제14권2호
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• pp.401-420
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• 2010

본 연구는 공간추론활동을 통한 기하학습이 수학적 문제해결력과 수학적 태도에 미치는 효과를 알아보는데 목적이 있다. 이러한 연구 목적을 규명하기 위하여 서울특별시 소재의 초등학교 6학년 2개 반을 연구대상으로 선정하여 실험집단에는 공간추론활동을 통한 기하학습을, 비교집단에는 일반적인 기하학습을 실시하였다. 학습내용은 6학년 1, 2학기 단원에서 선정하였으며 이를 바탕으로 실험집단과 비교집단에 적용할 지도안, 활동지를 작성하여 4주 동안 11차시를 적용하였다. 그 결과, 공간추론활동을 통한 기하학습을 한 실험집단과 일반적인 기하학습을 한 비교집단의 사후 수학적 문제해결력에서 통계적으로 유의미한 차이가 존재하였다. 수학적 태도에서는 유의미한 차이는 보이지 않았지만 실험 집단 내에서는 실험 전에 비하여 실험 처치 후에 수학적 태도가 유의미하게 향상되었음을 알 수 있었다. 이와 같은 결과로부터, 공간추론활동을 통한 기하학습은 학생들의 분석력, 공간감각능력, 논리력을 향상시켜 이를 종합적으로 발휘해야 해결할 수 있는 수학적 문제해결력을 신장시키고 수학적 태도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권12호
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• pp.485-496
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• 2018

지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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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.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.215-229
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• 2020

산업 분야를 막론하고 머신러닝의 관심이 매우 높아지고 있으나, 머신러닝이 지닌 설명 불가능성은 여전히 문제로 남아있어 적극적인 업무 적용에 어려움이 있다. 본고에서는 증권사 금융 고객을 대상으로 이탈예측 모델 개발 사례를 소개하고 SHAP Value 기법을 사용하여 설명 가능한 머신러닝 모델 개발 시도와 해석 가능성 도출에 대한 연구 결과를 소개한다. 총 6가지 고객이탈 모델을 비교 분석하였으며, SHAP Value와 고객의 자산 변화에 따른 유형 분류 및 데이터 분석을 통해 고객 이탈 원인을 추론한다. 본 연구 결과를 토대로, 향후 마케팅 담당자의 실제 고객 마케팅 수행에 있어 원인 추론이 가능한 이탈 예측 결괏값을 사용하고 고객별 마케팅 여부를 점검하는 등의 종합적 판단 지표로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.