• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.77-86
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• 2021

시간적인 차이를 두고 획득한 이질적인 과거 전쟁 결과 데이터를 하나의 모형으로 구축하는 방법으로 베이지안 추론에 의한 전쟁시뮬레이션 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 과거의 전쟁 결과를 분석하여 미래에 있을 수 있는 전쟁을 예측하는 방법으로 선형회귀모형을 적용하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 역사적으로 시대가 서로 달라 전장 환경의 변화가 반영된 이질적인 두 유형의 자료들이라면 모형의 가정사항 위반으로 하나의 선형회귀모형으로 적합하는 것은 적절하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앞선 시대에 있는 자료를 비정보적 사전분포로 가정하여 사후분포를 구하고 이를 다음 시대에 얻은 자료를 분석하기 위한 사전분포로 활용하여 최종 사후분포를 추론하는 베이지안 추론 방법을 제안하였다. 베이지안 추론 방법의 또 다른 장점은 마코프 체인 몬테 카를로 방법으로 샘플링한 결과를 이용하여 불확실성이 반영된 사후분포나 사후예측분포를 추론할 수 있다는 점이다. 이렇게 했을 때 고전적인 선형회귀모형으로 분석하는 것보다 다양한 정보를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가적으로 획득되는 자료도 모형에 반영하여 모형을 계속 업데이트시킬 수 있다는 장점이 있다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제42권1호
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• pp.64-81
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• 2023

이 연구에서는 예비교사가 용해와 용액에 관한 초등학생의 토론 과정을 녹화한 비디오 클립을 시청하면서 선개념을 적절하게 인식하는지, 또 선개념의 원인을 추론하고, 그에 적절한 교수 결정을 할 수 있는지 등 예비교사의 교육적 추론 수준을 분석하였다. 95명 중 81명의 예비교사가 최종적으로 연구에 참여하였다. 연구 결과, 많은 예비교사가 과학적 개념을 가지고 있었으며, 비과학적 개념을 가지는 예비교사는 초등학생과 유사한 오개념을 보였다. 두 가지 개념에서 예비교사는 증거에 기초해 학생의 선개념을 부분적 또는 전체적으로 파악하였지만, 선개념을 파악하지 못하거나 학생의 발화를 단순히 반복하는 제시하는 예비교사의 비율도 상당하였다. 선개념의 원인을 추론하는 것과 관련해서는 많은 예비교사가 선개념의 원인으로 한 가지 요인만을 제시하였고 대부분 학생 요인에 관한 것이었다. 교수 결정의 추론 수준은 개념에 따라 차이가 있었다. 학생의 사고와 연계된 행동은 학생의 일반적 사고보다는 학생의 특이적 사고와 연계된 경우가 압도적으로 많았으며, 그중에서도 학생 중심의 행동으로 나타났다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 예비교사의 교육적 추론 향상을 위한 방안을 모색하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.280-282
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• 2009

본 논문에서는 굴곡에 의한 조도량의 차이와 명암도 차이를 퍼지 기법에 적용하여 개선된 반도체 불량 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정 수행한다. 그리고 굴곡에 대한 조도량의 차이와 패턴 매칭를 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론한다. 최종적으로 비퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 실제 사용되는 반도체 정면 영상과 측면 영상 30쌍을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법에 비해서 반도체의 초기 불량 판단에 효과적인 것을 확인하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권9호
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• pp.930-943
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• 2007

이 연구에서는 과학자들의 연구 수행에서 나타나는 인식론적 특성을 반영한 개방적 참탐구 활동을 수행하도록 하고,이 과정에서 학생들이 실제로 과학의 인지과정을 경험하면서 참탐구 인식론을 반영한 추론 특성을 보이는지를 알아보고자 하였다. 서울시 소재 과학고등학교 1학년 학생 86명을 연구 대상으로 하였으며,4주 동안 비교집단 2개 학급의 학생들은 전통적인 학교 탐구 활동을 수행하게 하고 실험집단 2개 학급의 학생들은 개방적 참탐구 활동을 수행하게 한 후 학생들이 제기한 질문을 비교하였다. 그 결과 두 집단의 학생들이 제기한 질문의 빈도는 크게 차이가 없었으나,질문의 유형에는 차이가 있었다. 실험집단에서 사고 질문의 빈도가 높게 나타났고,질문의 세부 유형에서도 비교집단 학생들의 질문과 유의미한 차이를 보였다(p <.01) 특히 사고를 확장시키는 질문과 변칙 데이터에 대한 질문의 빈도에서 큰 차이가 있었다. 또한 실험 집단에서 제기된 질문 가운데에는 과학적 방법,변칙 데이터,추론의 불확실성과 같은 참과학의 인식론을 반영하는 질문들이 발견되어 개방적 참탐구 수행에서 학생들이 과학적 인식론을 이해하게 될 가능성을 확인할 수 있었다. 그리고 탐구주제에 따른 질문 비교에서 개방도가 높아질수록 변칙탐지 질문과 전략질문의 빈도가 높아지는 경향이 있었고,귀납적 질문과 유추적 질문의 경우에는 개방도보다는 탐구 주제와 관련이 있는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제5권1호
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• pp.49-64
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• 1999

본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.11-18
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• 2014

본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 질병을 도출하고 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법에 적용하여 더욱더 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 개선된 자가진단 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 전문의에게 분석을 의뢰한 결과, 본 논문에서 제안된 자가진단 시스템 방법이 이전의 방법보다, 지능형 자가 보조 진단 시스템으로서 사용자에게 더욱 효과적인 도움을 줄 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.153-159
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• 2022

본 논문에서는 인공지능이 생성하는 일상 대화의 품질 향상을 위해 상식 추론을 정의하고 설문을 통해 정량적, 정성적 분석을 진행하였다. 정량적 평가에서는 주어진 문장이 에게 학습시키기에 적합한가'라는 수용성 판단을 요청한 질문에서 40대 이상의 연령이 20, 30대와 유의미한 차이를 보였다. 정성적 평가에서는 '보편적 사실 여부'를 AI 발화 기준의 주요한 지표로 보았다. 이어서 '챗봇' 대화의 품질에 대한 설문을 실시했다. 이를 통해 일상 대화를 사용한 챗봇의 대화 품질을 높이기 위해서는 먼저, 질문의 요구에 적절한 정보와 공감을 제공해야 하고 두 번째로 공감의 정도가 챗봇의 특성에 맞는 응답이어야 하며 세 번째로 대화의 차례에 따라 담화의 규칙을 지키면서 대화가 진행되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이 세 가지 요건이 통합적으로 적용된 담화 설계를 통해 완전히 인공지능스러운 대화가 가능할 것으로 여겨진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.519-522
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• 2009

이동단말기기의 성능이 발전함에 따라 사용자에게 다양한 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 하지만 사용자의 취향이나 의도에 따라 이용하는 선호 서비스는 일부분에 불과하다. 이것은 사용자마다 라이프스타일에 의한 서비스 사용 패턴에 차이가 있음에도 불구하고 획일화된 UI만을 제공하기 때문이다. 본 논문에서는 이동단말기기를 통하여 시간에 따른 사용자의 위치 및 콘텐츠 사용정보를 수집하고 의사결정트리를 이용하여 사용자의 콘텐츠 사용패턴을 추론한다. 또한, 추론한 콘텐츠 사용 패턴을 기반으로 개인화된 UI 구성 방법을 제안한다. 개인화된 지능성 UI를 통하여 사용자들이 라이프 스타일에 적합한 다양한 콘텐츠를 사용하게 되고, 이동단말기기의 활용성 또한 높아질 것을 기대할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.359-365
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• 2008

CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.182-196
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• 2008

센서 네트워크를 이용한 위치 추정은 많은 연구가 되어왔다. 실내 혹은 실외에서 위치추정 방식의 차이를 고려한 방법이 연구되고 있다. 실외의 위치 추정에서 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 통하여 단일 시간 동안 일정하게 한 분포를 가지기 때문에 추론이 가능하지만, 실내는 다중경로와 간섭이 실외보다 높고, 그 밖에 다른 변수로 인해 추론하기가 어렵다. 논문에서는 이동평균과 K-means 알고리즘을 통해 다중경로와 간섭으로 변화된 RSSI 정보를 보정하고, 단일 시간 동안 수신된 수신신호의 집단에서 신뢰성을 가진 RSSI의 값에 대한 추론을 제안한다. 또한 위치추정에서 보정노드를 이용하여 네트워크에 속한 고정 노드에 가중치를 두는 방법을 제안하고, 네트워크 재설정을 통해 기존의 방식을 시스템 상에서 새롭게 구현하여 위치인지에 대한 효율성을 비교 평가한다.