• 제목/요약/키워드: 추론기법

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개선된 퍼지 스트레칭을 이용한 렌즈 흠집 검출 (A Lens Crack Detection using Enhanced Fuzzy Stretching)

  • 이경윤;이민정;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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    • pp.473-476
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    • 2015
  • 본 논문에서는 영상의 명암도 분포도를 효과적으로 조정하기 위해 개선된 퍼지 스트레칭 기법을 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 스트레칭이 적용된 영상에서 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지영상에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집 크기에 대한 소속도와 중심과 흠집간의 거리에 대한 소속도를 구한 후에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집이 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM와 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확히 추출되고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.

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대용량 스트리밍 센서데이터 환경에서 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법 (RDFS Rule based Parallel Reasoning Scheme for Large-Scale Streaming Sensor Data)

  • 권순현;박영택
    • 정보과학회 논문지
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    • 제41권9호
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    • pp.686-698
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    • 2014
  • 최근 스마트폰의 폭발적인 보급, IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 고도화, 그리고 IoT 디바이스의 보편화로 대용량 스트리밍 센싱데이터가 출현하였다. 또한 이를 기반으로 데이터의 공유와 매쉬업 통해 새로운 데이터의 가치를 창출하기 위한 요구사항의 증대로 대용량 스트리밍 센싱데이터 환경에서 시맨틱웹 기술과의 접목에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 데이터의 대용량성 스트리밍성으로 인해 새로운 지식을 도출하기 위한 지식 추론분야에서 많은 이슈들에 직면하고 있다. 이러한 배경하에, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센싱데이터를 시맨틱웹 기술로 처리하여 서비스하기 위해 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법을 제시한다. 제안된 기법에서는 기존의 규칙추론 알고리즘인 Rete 알고리즘을 하둡프레임워크 맵리듀스를 통해 병렬로 수행하고, 공용 스토리지로서 하둡 데이터베이스인 HBase를 사용하여 데이터를 공유한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센싱데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하고, 이를 입증한다.

모바일 사용자의 잠재 관심 추론을 위한 앙상블 기법 (An Ensemble Method for Latent Interest Reasoning of Mobile Users)

  • 최예림;박종헌;신동완
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.706-712
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    • 2015
  • 최근 모바일 서비스에서 콘텐트를 요약 정보가 담긴 리스트 형태로 제공하는 경우가 증가하고 있다. 이에 따라 사용자가 콘텐트에 관심이 있어도 별점이나 클릭과 같은 명시적 혹은 암묵적 관심을 표현하지 않고 요약 정보를 통해 콘텐트를 소비하는 잠재 관심 표현이 대다수를 차지하게 되었다. 따라서 사용자의 관심을 파악하기 위해서는 잠재 관심 콘텐트의 추론이 필수적이다. 본 연구에서는 사용자의 모바일 상의 콘텐트 소비 로그 패턴을 분석하여 잠재 관심 콘텐트를 추론하는 기법을 제안한다. 특히, 실제 서비스에 적용 시 잘못된 관심 추론은 치명적일 수 있다는 점에서 추론의 정밀도를 극대화시키기 위해 서로 다른 특성을 반영한 다수의 분류기가 모두 동의한 경우에 잠재 관심 콘텐트로 추론하는 만장일치 앙상블 방식을 도입한다. 자체 제작한 어플리케이션으로부터 콘텐트 소비 로그를 수집하였으며 이를 이용하여 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다. 이러한 잠재 관심 아이템의 정확한 도출은 사용자의 관심에 기초한 추천 시스템과 같은 개인화 서비스의 질 향상에 기여할 것이다.

베이지안 기법을 통한 유량예측 정확도 개선 (Improvement of streamflow forecast using a Bayesian inference approach)

  • 서승범;김영오;강신욱
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.303-303
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    • 2018
  • 안정적인 수자원 운용을 위해서는 정확한 유량예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 유량예측 정확도의 개선을 위해 베이지안 추론(Bayesian inference) 기법과 앙상블 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법의 결합을 통한 새로운 유량예측 기법(Bayesian ESP)을 제안하였다. ESP를 통한 유량 예보 앙상블은 베이지안 추론의 사전정보로 활용되며, 관측 유량과 ESP 전망 결과의 선형관계를 통해 우도함수가 추정된다. 우도함수는 관측 유량이 존재하는 과거 기간에 대한 ESP를 수행한 후 예보 시점의 관측 유량(concurrent observed flow)과 선행 관측 유량(lagged observed flow)과의 다중선형회귀 모형을 통해 추정된다. 사전정보와 우도함수는 정규분포로 가정되며, 따라서 최종 유량예측인 사후정보 역시 정규분포함수로 산정되게 된다. Bayesian ESP은 ESP에서 발생하는 강우-유출모형 오차의 개선을 통해 수문예측의 정확도를 개선하게 되며 정규분포함수로 최종 결과가 산정되므로 확률예보 형태의 수문 전망도 가능하다. 본 기법을 전국 35개 댐 유역에 시범적용을 한 결과, 모든 유역에서 기존 ESP 기법 대비 수문예측 정확도의 개선을 가져왔으며, 우도함수 추정에 있어 선행 유량의 포함 여부가 수문 예측 정확도의 추가적인 개선을 가져왔다. 본 기법은 주간 예보부터 계절 예보까지 탄력적으로 구축이 가능하며 적용 결과 리드 타임이 길어질수록 예측 능력이 감소되었지만 전체 구간에 있어서 Bayesian ESP 기법이 가장 우수한 예측 정확도를 보여주었다.

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Bayesian 추론기법을 활용한 레이더 반사도-강우강도 관계식 매개변수의 불확실성 정량적 평가 (Quantitative evaluation of radar reflectivity and rainfall intensity relationship parameters uncertainty using Bayesian inference technique)

  • 김태정;박문형;권현한
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제51권9호
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    • pp.813-826
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    • 2018
  • 최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 레이더가 도입되고 있다. 레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강우량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강우량은 필연적으로 지상에 도달하는 실제 강우량과는 정량적 오차가 발생하게 된다. 본 연구는 확률통계학적 방법론을 이용하여 Z-R 관계식 매개변수 산정과정에서 우리나라의 강우특성을 고려함과 동시에 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 제시하고자 한다. 강우의 계절성을 고려하여 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는 과정에서 Bayesian 추론기법을 도입하여 생산된 레이더 강우량은 기존의 Z-R 관계식에 비하여 개선된 통계적 효율기준을 제시하였다. 따라서 Bayesian 추론기법을 활용한 Z-R 관계식 매개변수 산정은 정량적으로 신뢰성 있는 고해상도 강우정보의 생산은 고도화된 수문해석 및 기상예보 지원을 가능케 할 것으로 판단된다.

ChatGPT 및 거대언어모델의 추론 능력 향상을 위한 프롬프트 엔지니어링 방법론 및 연구 현황 분석 (Analysis of Prompt Engineering Methodologies and Research Status to Improve Inference Capability of ChatGPT and Other Large Language Models)

  • 박상언;강주영
    • 지능정보연구
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    • 제29권4호
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    • pp.287-308
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    • 2023
  • ChatGPT는 2022년 11월에 서비스를 시작한 후 급격하게 사용자 수가 늘어나며 인공지능의 역사에서 큰 전환점을 가져올 정도로 사회 곳곳에 많은 영향을 미치고 있다. 특히 ChatGPT와 같은 거대언어모델의 추론 능력은 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 빠른 속도로 그 성능이 발전하고 있다. 인공지능을 워크플로우에 도입하려고 하는 기업이나 활용하려고 하는 개인에게 이와 같은 추론 능력은 중요한 요소로 고려될 수 있다. 본 논문에서는 거대언어모델에서 추론을 가능하게 한 문맥내 학습에 대한 이해를 시작으로 하여 프롬프트 엔지니어링의 개념과 추론 유형 및 벤치마크 데이터에 대해 설명하고, 이를 기반으로 하여 최근 거대언어모델의 추론 성능을 급격히 향상시킨 프롬프트 엔지니어링 기법들에 대해 조사하고 발전과정과 기법들 간의 연관성에 대해 상세히 알아보고자 한다.

전문가시스템 구축을 위한 지식레벨 지원도구에 관한 연구 (A Study on a Knowledge-level Supporting Tool for Building Expert Systems)

  • 김은경;김성훈;박충식
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.662-670
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    • 1998
  • 심볼레벨에서 개발된 1세대 전문가시스템의 문제점을 해결하기 위하여 최근 지식레벨에서 2세대 전문가시스템을 개발하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되었으나, 대개 개념적인 모델링 기법을 제시하는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 이러한 개념적인 모델링 기법이 실용 가능한 개발기법이 될 수 있도록 기존의 연구 내용을 수정, 보완한 태스크 객체 모델링(TOM) 기법을 제시하였다. 이 기법에서 태스크 객체(TO)는 자신의 목표와 수행 조건, 실행할 행위 지식 등을 포함하는 하나의 지식 단위로 정의하고, TO의 구조적, 동적, 기능적 측면을 쉽게 도식화할 수 있는 태스크 객체 다이어그램(TOD)을 정의하였다. 또한, 각 TO의 행위 지식을 표현하는 기본 단위로서 추론유형(Inference Type)들을 정의하였다. 본 논문에서 제안한 TOM 기법이 단순히 개념적인 모델링 기법이 아니라 실용적인 2세대 전문가시스템 개발기법으로 활용될 수 있도록 TOD 에디터와 TO 에디터를 개발하고, TO의 상태 변화에 기반을 둔 TO 처리 알고리즘을 개발하였다. 또한, 정의된 추론유형들이 대표적인 전문가시스템 개발도구인 IRE(Intelligent Rules element)의 메소드로 자동 변환 될 수 있도록, 각각의 추론유형과 IRE의 메소드를 1: 1로 대응시킨 추론 유형 라이브러리를 구축하였다.

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XPath 후향축 표현식을 위한 타입 추론 기법 (Type Inference for XPath Backward Axis Expressions)

  • 임현승
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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    • pp.57-60
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    • 2015
  • XPath는 XML 문서를 탐색하고 필요한 부분을 추출하는데 유용한 W3C 표준 프로그래밍 언어이다. XPath를 기반으로 XSLT, XQuery와 같은 표준 언어가 정의되어 널리 사용되고 있으며, DTD, XML Schema, RelaxNG와 같은 타입 언어를 이용하여 XML 문서를 효과적으로 명세할 수 있음에도 불구하고, XPath 기반 XML 처리 프로그램을 위한 타입 검사 기법은 미비하다. 본 논문에서는 XPath 기반 프로그램을 위한 새로운 양상논리 기반의 타입 추론 기법을 제안한다.

퍼지 멤버십 함수와 AHP 추론기법을 이용한 전자상거래 협상지원에 관한 연구 (Fuzzy Membership Functions and AHP-Based Negotiation Support in Electronic Commerce)

  • 김진성
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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    • pp.64-67
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    • 2002
  • 인터넷 기반의 전자상거래에 참여하는 판매자와 구매자는 가격, 마진 등 다양한 거래조건들을 가지고 협상 (negotiation)을 진행하는 경우가 많다. 그러나, 기존연구에서는 대부분 가격과 거래량과 같은 두 개 미만의 정량적 (quantitative)인 거래조건을 중심으로 협상을 진행하는 방안을 중점적으로 다루었다. 그 결과, 단순한 실험적 문제에 대해서만 협상지원이 가능했고, 실세계의 전자상거래 협상과정에서 발생할 수 있는 다중 협상 요인들간의 동적인 변화를 고려하지 못했다는 지적을 피하기 어렵다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여 전자상거래 판매자와 구매자가 웹 상에서 다차원적인 거래조건을 가지고 실시간으로 시뮬레이션을 하면서 보다 동적으로 협상을 수행할 수 있도록 퍼지 멤버심 함수와 AHP 추론기법을 이용한 전자상거래 협상지원 (Fuzzy AHP Negotiation support. FAHP-NEGO) 메커니즘을 제안하고자 한다. 실험결과, 협상에 필요한 정량적인 값과 판매자와 구매자의 주관적인 의사결정 행동양식이 반영된 보다 동적인 협상을 진행할 수 있었다. 따라서, 본 연구결과는 향후, 전자상거래 협상에 있어서 보다 현실적인 협상을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

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전자우편물 자동 생성을 위한 사례기반추론 모델에 관한 연구 (A Study on CBR Model for Automatic Construction of E-mail Documents)

  • 박은주;성백균
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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    • pp.433-436
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    • 2002
  • 본 논문은 인터넷상에서 전자우편물을 자동으로 생성하기 위한 에이전트에 관한 연구로서, 사례기반추론(Case-Based Reasoning:CBR) 모델을 통하여 우편물 발송자의 특성에 적응하는 에이전트의 설계 방안을 제안한다. 먼저, 지능형 에이전트와 사례기반 추론에 관하여 간략하게 조사한 후, 전자우편분석 에이전트, 색인 에이전트, 검색엔진 등으로 구성되는 다중 에이전트 시스템을 보여준다. 특히, 인공지능 기법 중의 하나인 사례기반추론의 유사도 계산 방식과 새로운 CBR 처리주기를 이용하여 전자우편물을 자동으로 생성하는 에이전트 시스템을 제안한다. 그리고 Databases와 Case-Bases를 설명하고 전자우편 자동생성 에이전트를 위한 CBR 처리주기를 제안한다. 그 다음, 에이전트와 사례 연구를 위한 프로토타입을 제공한다. 향후, Data-Mining 기법의 연구는 이 시스템이 사용자의 다양한 취향에 적응할 수 있는 유용한 시스템으로 발전하는데 도움이 될 것이다.

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