추론 기반의 온톨로지 구축은 시맨틱 웹 응용의 구현을 위한 최소 요건이다. 그러나 현재 시맨틱 웹응용에 적용된 대부분의 온톨로지들은 추론을 통한 지식의 재사용을 제공하지 못하며, 이는 시맨틱 웹응용의 발전에 많은 지장을 주는 요인이다. 따라서 본 연구는 서술 논리와 규칙 언어로 표현된 추론 기반의 웹 온톨로지를 구축하고, 이를 지능형 이미지 검색에 적용하였다. 추론 엔진을 이용한 지능형 이미지 검색 결과 실험으로, 추론 기반의 웹 온톨로지와 주석 기반의 웹 온톨로지를 이미지 검색 시스템에 적용하였으며, 추론 기반의 웹 온톨로지를 적용한 검색 결과가 재현율과 정확율에 있어 더욱 우수한 성능을 보여주었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.149-157
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2011
본 연구는 신용평가 과정에서 발생하는 미결정자를 결측자료 문제로 간주하여 MAR와 MNAR 가정 하에서 추론한다. MAR 가정에서 미결정자 추론은 결정자들에 대한 로지스틱 회귀모형의 회귀 계수벡터를 이용하여 미결정자의 부도 확률을 구한 후 결정자의 부도확률과 비교하여 미결정자의 미래 상태를 판단한다. 그리고 MNAR 가정에서의 미결정자 추론은 특성변수가 추가한 로지스틱 모형으로부터 미결정자의 부도확률을 구하고 미결정자를 예측하는 방법을 제안하였다. 두 종류의 실제 자료에 대하여 모의실험을 한 결과, MAR 가정에서 미결정자의 비율이 증가하더라도 원자료의 오분류율과 추론한 결과 차이가 없으며, MNAR 가정에서는 추가적인 변수를 고려하여 미결정자를 추정하였기 때문에 미결정자의 오분류율이 MAR 가정에서의 오분류율보다 감소하고 나아가 전체에서 미결정자가 차지하는 비율이 증가함에 따라 전체의 오분류율이 더욱 감소함을 발견하였다.
본 연구는 우리나라에서 발생하는 산사태 유형의 대부분을 차지하는 토석류 산사태를 대상으로 사면하부로 이동되는 사태물질의 이동거리를 산정하기 위한 기법을 개발하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여 최근 산사태가 발생한 지역 중 지질특성이 서로 다른 3개 지역에 서 선정한 24개 산사태를 대상으로 사태물질 이동범위의 정 밀 현장조사와 토질 실내시험 을 수행하고, 그 결과를 토대로 인공신경망을 적용하여 이동거리 산정기법을 제안하였다. 인공신경망 분석을 위한 입력자료는 개개 사면의 경사변화율, 원지반 투수계수, 건조밀도, 간극율, 사태물질의 체적, 측정한 확산거리 등 6개 항목이다. 인공신경망을 이용해 도출된 결과는 각 입력치에서 추론율이 우수하게 나타나 대부분 오차율 $10\%$이내 에 분포하고, 일부경우는 오차율 $5\%$와 $2\%$내에 분포하기도 한다. 이는 학습율이 대단히 좋은 것으로 해석 될 수도 있으나, 학습 자료가 24개 로서 비교적 적은 수이기 때문에 반드시 우수하다고 단정 할 수는 없다. 단, 본 연구에서 획득한 입력자료의 분포범 위가 전국 3개 지역에 걸친 넓은 범위임을 고려하면 대체로 우수한 추론율이라고 할 수도 있다. 향후 산정 결과의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 더 많은 자료의 조사 및 해석이 수행되어야 할 것이다.
본 연구에서는 복합재료 원통쉘의 구조해석을 통하여 구해진 원통쉘 경사면의 10등분 등간격 9지점의 변형율을 신경회로망의 입력패턴으로 활용하여 원통쉘에 가해진 중격하중 특성을 동시에 추론하였다. 적용된 신경회로망은 Momentum Backpropagation 알고리즘이며, 모멘텀 계수 및 학습율이 학습도에 따라 가변적으로 조정될 수 있도록 프로그램을 개발 적용하였다 Backpropagation 신경회로망의 은닉층은 1층에서 3층까지 별도 프로그램을 개발하여 충격하중 특성추론 학습을 시도하였다. 개발된 신경회로망 프로그램을 적용하여 원통쉘의 충격하중 특성추론 정확도는 1%이내로 학습에 성공하였다. 본 연구 결과 신경회로망을 이용한 복합재료 원통쉘의 충격하중 특성을 추론할 수 있는 역문제 해석이 가능해졌다.
본 연구는 화자종속 소어휘 음성인식의 성능을 개선하는 데 그 목적이 있다. 인식에 사용될 음성의 특징을 얻기 위해 Winer 필터와 LPC&Cepstrum을 이용하여 프레임 당 12차 패턴을 추출하였다. 추출된 특징패턴을 인식하는 인식부는 특히 소어휘 음성인식에 우수한 성능을 보이는 기존의 역전파 신경회로망(Backpropagation Neural Network)에 인식율 개선을 위하여 퍼지추론시스템을 결합한 형태로 구현되었다. 실험결과 신경망만을 사용한 경우에 비하여 인식율이 향상됨을 연구하였다.
본 논문에서는 변환 영역기반의 워터마킹 기법의 개선을 위하여 퍼지추론 기법을 접목함으로써 워터마크가 삽입될 최적의 부 대역을 결정하는 방법을 제안하였다. DCT 변환 후, 각 부대역의 시각특성 요소인 텍스처 등급 및 대비도 함수의 최대 변화율을 구한 후, 최대변화율을 이용하여 퍼지추론을 위한 소속 함수를 생성하였다. 추론결과로 선택된 블록에 워터마크를 삽입한 후, 비가시성과 강인성을 평가 하였다. 외부공격으로는 JPEG 압축과 필터링, 절단 등을 고려하였고, 또한 AWGN 채널환경에서의 OFDM/QPSK 시스템을 이용하여 영상의 PSNR 및 상관관계를 구하여 제안한 워터마킹 알고리즘의 타당성 평가실험을 수행 하였다.
본 사례 연구의 목적은 대수 문장제의 해결에서 드러나는 학생간의 차이를 공변적 관점에서 탐색하는 것이다. 영재 사사교육 프로그램에 참여한 중학교 3학년 4명의 학생을 대상으로 약 7개월간에 걸쳐 다양한 대수 문장제 해결을 위한 수업을 실시하였고, 수집된 자료를 분석한 결과 변화율이 일정하게 변화하는 상황을 포함하는 대수 문장제의 해결에서 '동희'와 '정희'의 차이점이 발견되었다. 이에 본 연구는 '동희'와 '정희'의 비율 관계를 포함하는 대수 문장제의 해결과 문제에 제시된 상황을 일반화하는 모든 행위에 주목하여, 이러한 행위로부터 추론된 두 변량 사이의 변화 관계에 대한 인식을 Moore와 Carlson(2012)이 제시한 공변 추론 수준에 비추어 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 선박에서 화재탐지를 위해서 규칙 기반 추론과 사례 기반 추론을 통합하는 방법에 대해서 논의하였다. 규칙은 어떤 영역에서 광범위한 경향을 표현하는데 적합하며 사례는 규칙에서 예외적인 상황을 다루는데 적합하다는 점에서 규칙과 사례는 상호 보완적이라 할 수 있다. 즉 어떤 행동이 충분히 반복되면 자연스럽게 규칙이 되며, 잘 확립된 규칙이 있다면 사례를 먼저 추론할 필요가 없다. 그러나 규칙이 실패하게 되면 실패를 만회하기 위해서 사례를 생성하는 것이 하나의 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 화재탐지 지식은 규칙으로 표현하고, 예외적인 화재탐지 지식은 사례로 표현함으로써 규칙과 사례가 서로 보완적인 역할을 할 수 있는 통합 방법을 제안하였다. 또한 기존의 규칙 기반 FFES(Fire Fighting Expert System)와 사례기반 추론에 의해 확장된 C-FFES(Combined-Fire Fighting Expert System)를 비교를 통해, 제안한 접근 방법이 화재 탐지율을 향상시킴을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1017-1028
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2011
신용평가를 판단하기 어렵기 때문에 평가를 유보하고 특별한 전문가에게 재심사를 의뢰하기 위하여 결정이 보류된 미결정자에 대한 미결정자 추론은 신용평가 분야 이외에도 의학통계와 스포츠통계등 대부분의 통계적 모형에서 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 미결정자 추론을 비임의결측 가정하에서의 결측자료 유형으로 간주하고, 표본선택모형 중의 하나인 이변량 프로빗모형을 이용한다. 결정된 차주의 특성을 나타내는 확률변수를 사용하여 미결정자를 추론하는 방법과 보다 정확한 정보를 수집한 후 추가적인 확률변수를 사용하여 추론하는 방법을 제안한다. 실증예제를 통하여 특성변수의 조합과 다양한 미결정 구간, 그리고 절단점의 변동에 따라 미결정자와 전체 오분류율을 비교한다. 미결정구간을 확대하거나 정확한 신용정보를 모형에 추가하여 사용하면 정상 집단과 부도 집단의 정보를 더욱 정확하게 반영할 수 있기 때문에 미결정자와 전체 오분류율의 큰 감소효과를 기대할 수 있다.
위험정보를 확률이나 빈도양식으로 제시하고 질병으로 사망할 확률(기저율)에 대한 위험을 판단하게 하고 양성판정을 받은 사람이 질병에 걸렸을 확률(사후확률)에 대한 위험판단과 추론의 정확성을 비교하였다. 베이스 추론 과제를 사용한 연구 1에서 숫자양식의 효과가 관찰되었다. 참가자들은 위험이 확률보다는 빈도로 제시될 때 더 위험하다고 판단하였고 질병에 걸렸을 확률을 더 정확하게 추론하였다. 빈도의 범위가 좁을 때보다 넓을 때 더 위험하다고 판단하는 효과는 관찰되지 않았다. 분석적 사고체계가 위험판단에 미치는 영향을 검토하려고 사후확률을 계산하는 조건과 계산하지 않는 조건을 비교하였다. 숫자양식의 효과는 여전히 관찰되었다. 연구 2는 기저율과 사후확률의 크기에 따라 숫자양식 효과와 빈도범위 효과가 달라지는지 알아보았다. 숫자양식의 효과는 기저율과 사후확률의 크기에 상관없이 모든 조건에서 관찰되었다. 위험한 사건이 발생할 확률의 높고 낮음에 상관없이 빈도로 제시되었을 때 참가자들이 더 위험하다고 판단하였다. 그러나 빈도범위 효과는 기저율이 낮은 조건에서만 발견되었다. 본 연구의 결과들을 이중처리체계 이론과 관련시켜 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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