• 지능정보연구
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• 제14권4호
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• pp.1-18
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• 2008

사례 기반 계획 시스템은 과거의 유사한 사례 계획들을 이용함으로써 새로운 문제를 위한 계획을 효율적으로 생성 할 수 있다. 하지만 대부분의 기존 사례 기반 계획 시스템들은 사례 검색 및 사례 일반화를 위한 제한적 기능들만을 제공할 뿐만 아니라, 계획 생성과정에 사용자의 참여를 허용하지 않는다. 본 논문에서 제안하는 JCBP 시스템은 효율적인 메모리 사용과 사례 검색을 위해 각 도메인의 동일한 작업 목표를 가진 사례들을 개별 사례 베이스로 그룹화하고, 이들에 대한 색인을 유지한다. 또 이 시스템은 문제모델로부터 자동으로 추출한 휴리스틱 지식을 사례 적응 단계에 이용하며, 목표 회귀를 통한 사례 일반화 기능도 제공한다. 또한 JCBP 시스템은 대화형 모드를 통한 혼합 주도 계획 생성 기능도 제공한다. 이와 같이 JCBP 시스템은 문제 해결을 위해 사용자의 기호와 지식을 이용함으로써 사용자의 요구를 더 잘 만족하는 해 계획을 생성할 수 있을 뿐 아니라 계획 생성의 복잡도도 줄일 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권11B호
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• pp.1013-1019
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• 2008

최근 들어 인터넷이 급격히 발전하면서 다양한 정보와 자료들이 실생활에 유용하게 쓰이고 있다. 그러나, 정보의 양이 급증하면서 사용자들이 필요로 하는 정보를 찾는데 걸리는 시간 또한 만만치 않게 소비되고 있다. 이를 해결하기 위해 지능형 검색 엔진, 에이전트 시스템 등의 개발로 정보 검색의 신속성과 정착성을 제공하게 되었다. 본 논문에서는 사용자들의 만족을 극대화하기 위한 목적으로 전문성을 필요로 하는 건설 입찰 정보의 분석을 통해 최상의 투찰가를 얻어내는 방법을 제시하고자 한다. 물론 미래에 대한 결과는 모두 일치시킬 수 없는 가정하에서 최상의 낙찰 성공률을 높이기 위한 부분에 논문의 목표를 두었다. 따라서, 본 논문에서는 사용자들에게 보다 신뢰성 있는 투찰가를 제공하기 위해 낙찰자료를 빈도분석 방법으로 접근하여 통계분석 결과 값으로 입찰자료와 비교, 분석하여 낙찰에 대한 투찰가를 산출하는 기법을 제시하고 이를 통해 최적의 투찰가 산출하는 웹 기반의 시스템을 구현하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.677-684
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• 2009

다양한 센서 네트워크와 유비쿼터스 기술이 제공되는 지능형 협업 환경은 사용자를 위해 확장된 인터랙션을 제공할 수 있다. 기존의 인터랙션이 사용자와 컴퓨터 머신과의 직접적인 인터랙션이 주를 이룬 반면 새로 확장된 인터랙션은 사용자와 공간과의 인터랙션을, 실질적으로 공간을 구성하는, 관리와 제어가 가능한 구성요소와의 인터랙션을 나타낸다. 본 논문은 이러한 공간 인터랙션을 효과적으로 제공할 수 있도록 하기 위해서 공간 오브젝트를 등록, 인식하고, 특히 사용자의 의도에 맞는 태스크를 지원하기 위해 과거의 인터랙션 정보를 이용한 템플릿 기반 맵핑 알고리즘을 설계한다. 제안된 알고리즘을 이용하는 경우, 공간 오브젝트가 증가함에 따라 템플릿을 검색하여 처리하는데 드는 시스템의 비용이 어느 정도 향상되는지 실험을 통해 분석하도록 하며, 진행되는 모든 공간 인터랙션을 시각적으로 보여주기 위한 그래픽 기반의 도시 방법을 소개하고 결론을 맺는다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.417-426
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• 2000

정보 시스템 개발은 크게 계획, 분석, 설계, 구축의 네 단계로 이루어진다. 이중 사용자 요구사항을 파악하는 분석 단계는 시스템개발 수명주기에 있어 가장 큰 비중을 갖는다. 또한 수명주기의 초기 단계에서 발견되지 못한 결점은 개발이 진행될수록 수정하는데 많은 비용과 노력을 필요로 하게 되어 분석 결과물의 품질은 전체 시스템 품질에 큰 영향을 미치게 된다. 분석 단계의 주요 작업은 데이터 모델링과 프로세스 모델링이다. 이중 데이터 모델리을 위한 지식베이스 시스템 개발에 대한 노력은 기존 연구에서 수행되어 왔으나 프로세스 모델링을 위한 지식베이스 시스템에 대한 연구는 부족하다. 특히 최근 User Interaction이 많은 시스템이 점점 증가하고 있는 추세에 적합한 프로세스 모델링 방법과 지식베이스에 대한 연구가 필요하다.이 연구에서는 사용자 상호작용이 많은 시스템 환경에서의 프로세스 모델링을 위한 절차를 제안하고, 제안된 절차를 효과적으로 지원하고 결과물의 품질을 보증하기 위한 지식베이스 시스템을 구축한다. 모델은 다음의 주요 작업들로 구성된다: 이벤트 분석, 프로세스 분석, 이벤트/프로세스 상호작용 분석. 이벤트 분석은 영향을 주는 이벤트와 그로 인해 수행되어야 하는 업무 절차(Response)를 파악한다. 프로세스 분석은 이벤트 분석과는 독립적으로 수행되며 상위 수준의 업무부터 최하위 수준의 프로세스까지 도출한다. 이벤트/프로세스 상호작용 분석은 이벤트와 프로세스의 분석 결과를 상호 검증하기 위하여 실시된다. 제안된 프로세스 모델링 방법을 지원하기 위한 지식베이스 시스템을 웹 환경에서 구현하였다. 구현된 지능형 robot과 spider 등으로 구성된, 신뢰성 있고 지능적인 MP3 검색 엔진 지원 시스템의 설계와 구현 결과 그리고 성능 등을 종합적으로 요약한다.실어증 환자들은 화시적 대명사를 조응적 대명사보다 더 잘 처리하는 동일한 결과를 보였다. 이러한 실험 결과들은 실어증 환자들이 뇌손상으로 인해 문법적 언어처리에는 어려움을 보이지만 비언어적인, 세상 지식과 관련된 화시적 대명사의 처리는 가능할 것이라는 가설을 뒷받침 해준다. 또한 이러한 실험 결과를 통해 대명사의 기능적인 측면에서 화시와 조응의 처리가 구분되어 있음을 보여준다.l mechanism is concentrate on only the reaction zone. As strain rate and CO2 quantity increase, NO production is remarkably augmented.our 10%를 대용한 것이 무첨가한 것보다 많이 단단해졌음을 알 수 있었다. 혼합중의 반죽의 조사형 전자현미경 관찰로 amarans flour로 대체한 gluten이 단단해졌음을 알수 있었다. 유화제 stearly 칼슘, 혹은 hemicellulase를 amarans 10% 대체한 밀가루에 첨가하면 확연히 비용적을 증대시킬 수 있다는 사실을 알 수 있었다. quinoa는 명아주과 Chenopodium에 속하고 페루, 볼리비아 등의 고산지에서 재배 되어지는 것을 시료로 사용하였다. quinoa 분말은 중량의 5-20%을 quinoa를 대체하고 더욱이 분말중량에 대하여 0-200ppm의 lipase를 lipid(밀가루의 2-3배)에 대

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.379-384
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• 2002

개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.131-143
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• 2007

오늘날 정보 기술 및 지능형 시스템에서는 분산 데이터베이스로부터 패턴들을 찾고 규칙들을 추출하기 위해 데이터 마이닝 기술을 사용한다. 분산환경에서 데이터 마이닝 기술을 이용해 추출된 규칙들은 동적인 중복, 적응형 부하 균형 및 기타 기술들에서 활용될 수 있다. 그러나 대량의 데이터 전송은 에러를 야기하며 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있다. 이 논문은 이동 에이전트를 사용하여 동적 그룹 바인딩을 기반으로 한 인텔리전트 분산 플랫폼을 제안한다. 그룹서비스를 통해 효율적인 객체 검색을 위한 분류 알고리즘을 구현한다. 지능형 모델은 동적 중복을 위해 추출된 규칙을 사용한다. 데이터 마이닝 에이전트와 데이터 압축 에이전트는 각각 서비스 노드 데이터베이스로부터 규칙을 추출하여 데이터를 압축한다. 제안한 알고리즘은 데이터를 전송하기 전에 neuro-fuzzy 분류기를 사용하여 빈도가 적은 데이터 ???V을 합하는 전처리 과정을 수행한다. 객체그룹 분류, 서비스 노드 데이터베이스 마이닝, 데이터 압축 및 규칙 추출에 대한 시뮬레이션을 수행했다. 효율적인 데이터 압축 및 신뢰성 있는 규칙 추출에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘이 다른 방법들과 비교해 이러한 관점에서 성능이 우수함을 나타내었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.85-91
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• 2014

현재 능동적인 조명제어와 관리기술이 연구되어 상용화되고 있다. 아파트 단지 등 복합 지능공간에서 유비쿼터스 서비스 기술을 응용하여 다중 지능 공간을 관리하는 시스템을 구축하여 활용하면, 에너지 사용 관련 의사결정을 지원 하고, 에너지의 효율을 높이며 생활의 안락함을 최적의 상태로 유지할 수 있을 것이다. 이를 위해서 지그비 메쉬망을 통해 수집된 전력 데이터를 가공하고, 상황에 적합한 서비스를 검색하기 위한 기능을 제공하는 분산형 자율 제어 미들웨어 및 에너지 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 지능 공간에서 유비쿼터스 서비스 제공을 위한 홈 서버 등의 플랫폼에 기반한 소프트웨어로 탑재되어 양방향 통신이 가능하고 다양한 무선 센서노드와 제어 네트워크, 에너지 디스플레이 디바이스 등을 활용하여 에너지 사용 관련 의사결정을 지원하는 분산형 자율제어 미들웨어 및 실시간 스마트 에너지 정보시스템(DDLEMS)을 설계 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권2호
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• pp.180-191
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• 2005

무선 통신 기술의 급속한 발전으로 세계적으로 무선 인터넷 서비스가 점차 확대되고 있고 그중 모바일 전자상거래가 큰 비중을 차지하고 있다. 현재의 모바일 전자 상거래 서비스는 제한적인 컨텐츠와 고가의 과금 시스템, 무선 디바이스 기기의 하드웨어적 제약 등 그것의 활성화를 저해하는 여러 가지문제점을 지니고 있음에도 불구하고 차세대 인터넷 사업으로 기대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 모바일 전자상거래 서비스의 문제점을 정리하고, 이를 개선하기 위한 방안으로 유선 인터넷상의 상품정보를 자동으로 수집하여 모바일 전자상거래용으로 자동 변환하는 기능, 무선 디바이스상에서 오프라인으로 상품 검색 및 주문 등을 가능하게 하는 미들릿 애플리케이션, 개인적응형 상품 추천 기능을 가진 종합적인 해결책을 제안한다. 제안 시스템은 실제로 설계, 구현되어 그 기능과 유효성을 확인하였다

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.31-39
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• 2023

최근 자연어 처리(NLP) 기술, 특히 ChatGPT를 비롯한 거대 언어 모델(LLM)의 발전으로 특정 전문지식에 대한 질의응답(QA) 시스템의 연구개발이 활발하다. 본 논문에서는 거대언어모델과 문서검색 알고리즘을 활용하여 한국원자력연구원(KAERI)의 규정 등 다양한 문서를 이해하고 사용자의 질문에 답변하는 시스템의 동작 원리에 대해서 설명한다. 먼저, 다수의 문서를 검색과 분석이 용이하도록 전처리하고, 문서의 내용을 언어모델에서 처리할 수 있는 길이의 단락으로 나눈다. 각 단락의 내용을 임베딩 모델을 활용하여 벡터로 변환하여 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 질문에서 추출한 벡터와 비교하여 질문의 내용과 가장 관련이 있는 내용들을 추출한다. 추출된 단락과 질문을 언어 생성 모델의 입력으로 사용하여 답변을 생성한다. 본 시스템을 내부 규정과 관련된 다양한 질문으로 테스트해본 결과 복잡한 규정에 대하여 질문의 의도를 이해하고, 사용자에게 빠르고 정확하게 답변을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.47-73
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• 2020

KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.