• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.11
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• pp.549-554
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• 2016

ConceptNet is a common sense knowledge base which is formed in a semantic graph whose nodes represent concepts and edges show relationships between concepts. As it is difficult to make knowledge base integrity, a knowledge base often suffers from incompleteness problem. Therefore the quality of reasoning performed over such knowledge bases is sometimes unreliable. This work presents neural tensor networks which can alleviate the problem of knowledge bases incompleteness by reasoning new assertions and adding them into ConceptNet. The neural tensor networks are trained with a collection of assertions extracted from ConceptNet. The input of the networks is two concepts, and the output is the confidence score, telling how possible the connection between two concepts is under a specified relationship. The neural tensor networks can expand the usefulness of ConceptNet by increasing the degree of nodes. The accuracy of the neural tensor networks is 87.7% on testing data set. Also the neural tensor networks can predict a new assertion which does not exist in ConceptNet with an accuracy 85.01%.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.4
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• pp.499-505
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• 2015

Trend Impact Analysis(: TIA) is an advanced forecasting tool used in futures studies for identifying, understanding and analyzing the consequences of unprecedented events on future trends. An adaptive neuro-fuzzy inference system is a kind of artificial neural network that integrates both neural networks and fuzzy logic principles, It is considered to be a universal estimator. In this paper, we propose an advanced mechanism to generate more justifiable estimates to the probability of occurrence of an unprecedented event as a function of time with different degrees of severity using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System(: ANFIS). The key idea of the paper is to enhance the generic process of reasoning with fuzzy logic and neural network by adding the additional step of attributes simulation, as unprecedented events do not occur all of a sudden but rather their occurrence is affected by change in the values of a set of attributes. An ANFIS approach is used to identify the occurrence and severity of an event, depending on the values of its trigger attributes. The trigger attributes can be calculated by a stochastic dynamic model; then different scenarios are generated using Monte-Carlo simulation. To compare the proposed method, a simple simulation is provided concerning the impact of river basin drought on the annual flow of water into a lake.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.1039-1047
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• 2014

An autoregressive model with normal errors is a natural model that attempts to fit time series data. More flexible models that include normal distribution as a special case are necessary because they can cover normality to non-normality models. The skewed exponential power distribution is a possible candidate for autoregressive models errors that may have tails lighter(platykurtic) or heavier(leptokurtic) than normal and skewness; in addition, the use of skewed exponential power distribution can reduce the influence of outliers and consequently increases the robustness of the analysis. We use SIR algorithm and grid method for an efficient Bayesian estimation.

• Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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• v.16 no.1
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• pp.56-71
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• 2023

The purpose of this study is to explore the role and effectiveness of argumentation structure and the developmental characteristics of science PCK with Earth science preservice teachers who used argumentation structure as a pedagogical reasoning tool. Since teachers demonstrate PCK in a series of pedagogical reasoning processes using argumentation structures, we explored the characteristics of future-oriented family resemblance-PCK shown by preservice science teachers using argumentation structures. At the end of the semester, we conducted in-depth interviews with 15 earth science preservice teachers who had experienced lesson design and teaching practice using the argumentation structure. Qualitative analysis including a semantic network analysis was conducted based on the in-depth interview to analyze the characteristics of preservice teachers' family resemblance-PCK. Results include that preservice teachers organized their classes systematically by applying the argumentation structure, and structured classes by differentiating argumentation elements from facts to conclusions. Regarding the characteristics of each component of the argumentation structure, preservice teachers had difficulty finding warrant, rebuttal, and qualifier. The area of PCK most affected by the argumentation structure is the science teaching practice, and preservice teachers emphasized the selection of a instructional model suitable for lesson content, the use of various teaching methods and inquiry activities to persuade lesson content, and developing of data literacy and digital competency. Discussed in the conclusion are the potential and usability of argument structure as a pedagogical reasoning tool, the possibility of developing science inquiry and reasoning competency of secondary school students who experience science classes using argumentation structure, and the need for developing a teacher education protocol using argumentation structure as a pedagogical reasoning tool.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.166-166
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• 2022

본 연구의 목적은 고전적 순간단위도 모형 중의 하나인 Nash 모형의 매개변수와 하천망의 동적 Fractal 차원 사이의 관계를 체계적으로 분석하여 해당 매개변수의 수문학적 의미를 추론해 보는 것이다. Nash 모형의 경우, GIUH 이론과의 결합을 통하여 Horton 비를 기반으로 한 두 매개변수의 지형학적 추정 방법이 일찍부터 제안되어 왔다 (Rosso, 1984; Bhunya, 2008). 특히 Liu(1992)는 2차원 자유 Euclidean 공간 내에서 percolation cluster 모형의 응집구조와 유역의 배수구조 사이의 비교를 통하여 하천망의 Fractal 차원을 정적 Fractal 차원과 동적 Fractal 차원으로 구분하고 양자의 수문학적 의미에 대하여 강조한 바 있다. 본 연구에서는 문헌 조사 (Morisawa, 1962; Marani et al., 1991; Rosso et al., 1991)를 통하여 수집한 비교적 신뢰성 있는 국외 하천망들에 관한 정보를 기반으로 Nash 모형의 매개변수와 하천망의 동적 Fractal 차원 사이의 관계를 분석해 보았다. 주요한 결과로서 Nash 모형의 형상 매개변수와 하천망의 Fractal 차원 사이에는 밀접한 상관관계가 존재함을 알 수 있었으며 이를 통하여 하천망의 Fractal 차원을 이용하여 해당 매개변수를 직접 추정할 수 있는 관계식을 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 분광 차원과 Nash 모형의 첨두 좌표 사이의 관계를 통하여 겉보기에서로 다른 유역들 사이에 존재할 수 있는 수문학적 상사성을 평가할 수 있는 기준의 수립 역시 본 연구과정을 통하여 제시할 수 있으로 판단된다. 후속 연구로서 국내외 다수 유역들에 대한 지형분석을 통하여 본 연구에서 얻은 결과의 보편성을 검정하고 수문학적 자료들에 대한 검증을 통하여 Nash 모형을 기반으로 한 다양한 수문학적 모형들의 개선 방안을 제시해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.293-303
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• 2000

데이터 마이닝의 수행 예측 오차를 줄이기 위한 방법으로 하나의 문제를 여러 기법들을 결합하여 해결하고 있다. 본 연구에서는 새로운 결합 모델을 제시하고 이를 통해 예측 오차를 감소시킬 수 있는 가능성을 제시한다. 제시된 결합모델의 성능을 검증하기 위해서 국내 자동차보험 회사의 고객데이터를 바탕으로 고객이탈 예측문제를 다루었다. 결합모델의 예측결과를 의사결정나무, 사례기반추론 그리고 인공신경망 중 하나의 기법만을 사용하여 예측한 결과와 비교 평가하였다. 평가 결과, 결합 모델의 예측 적중률이 개별 기법의 예측 적중률보다 우수했다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.709-716
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• 2002

향후 무선 인터넷 시장은 모바일 인터넷과 무선랜을 중심으로 한 노매딕 서비스로 크게 양분될 것으로 보인다. 아직 무선랜 서비스가 본격적으로 전개되고 있지는 않으나 유선망 사업자들의 현황을 볼 때 향후 통신시장에서의 지배적 지위를 유지하기 위해서는 선택의 대안이 없으므로 무선랜 사업에 공격적으로 나서고 있다. 본 연구에서는 사업자들의 이러한 현황과 무선랜을 이용한 고속 무선 인터넷의 제공이 이용자의 형태를 어떻게 바꿀 것인가를 추론하여 향후 무선 인터넷 서비스의 경쟁구도를 결정하는 요인, 즉 사업자들이 서비스 제공 시 유의해야 할 점들을 도출하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.130-132
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• 2018

후각과 관련된 연구가 활발해짐에 따라 응용 분야도 동시에 넓어지고 있다. 공기 중에 돌아다니는 자연적인 냄새뿐만 아니라 특정 약물의 화학적 성분을 분석하는 방식을 신경망 알고리즘을 이용해 구분하고 퍼지 추론 방식으로 농도를 측정하고 경로 탐색 알고리즘과 DIY드론을 이용하여 약물의 위치를 탐지하게 하는 것이 최종 목표이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.149-153
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• 2002

자동 변속기 차량은 여러 가지의 장점을 지니고 있으며, 쉬프트 맵의 특징이 수동 변속기차량과는 달리 이미 규정된 패턴을 따른다. 하지만 킥 다운, 킥 업, 리프트 풋 업 등의 현상이 어느 운전자에게나, 어떤 추행 상황에서나 일괄 적용되고 있기에 불만스러움을 느끼는 운전자가 있을 수 있다. 이에 본 논문에서는 이런 일반적으로 정해진 쉬프트 맵을 운전자의 조작 정도와 차량의 상태를 종합적으로 고려하여 쉬프트 맵을 수정, 적용할 수 있도록 지능형 변속 시스템을 구현하였다. 변속 시스템의 학습 과정에서는 뛰어난 학습 능력을 지니고 있기 때문에 판단 및 추론이 요구되는 지능형 시스템의 학습 도구로 다양하게 적용되고 있는 소프트 컴퓨팅(Soft Computing) 기법을 이용하였으며, 각 학습 내용에 따라 필요 입력을 별도로 구성한 모듈 형태의 망구조를 지니고 있다. .

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2002.11b
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• pp.832-835
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• 2002

This paper presents a new approach integrated Case-Based Reasoning with Self. Organization Map(SOM) in diagnosis systems. The causes of faults are obtained by case-base trained from SOM. When the vibration problem of rotating machinery occurs, this provides an exact diagnosis method that shows the fault cause of vibration problem. In order to verify the performance of algorithm, we applied it to diagnose the fault cause of the electric motor.