• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.549-561
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• 2007

영상을 분석하여 얻은 증거를 바탕으로 장면의 의미를 추론하고 해석하는 것을 시각 기반 장면 이해라고 하며, 최근 인과적인 판단 및 추론 과정을 모델링하기에 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 확률적인 접근 방법이 활발히 연구되고 있다. 하지만 실제 환경은 변화가 많고 불확실하기 때문에 의미 있는 증거를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 전문가에 의한 설계로 유지하기 어렵다. 본 논문에서는 증거 및 학습 데이타가 부족한 장면인식 문제에서 효율적인BN 구조로 계산 복잡도가 줄어들고 정확도는 향상될 수 있는 BN 학습방법을 제안한다. 이 방법은 추론 대상 환경의 도메인 지식을 온톨로지로 표현하고 이를 제한적으로 사용하여 효율적인 계층구조의 BN을 구성한다. 제안하는 방법의 평가를 위하여 9종류의 환경에서 90장의 영상을 수집하고 레이블링하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 증거의 수가 적은 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 내고 학습의 복잡도가 줄어듦을 확인할 수 있었다.

• 인지과학
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• 제3권2호
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• pp.249-270
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• 1992

본 논문은 입력 문자에 대한 특징 추출을 위하여 최대 길이 투영(MRLP:Maximum Run Length Project)방법을 제안한다. 제안된 최대길이 투영 방법은 잡음에 강하며 필요한 정보를 가능한 정확하고 효율적으로 추출하는데 유용하다.한글문자는 그 양이 방대하고 그 구조가 복잡하며 몬자들 사이에 밀접한 유사성이 있다.따라서 본 논문에서는 추출된 특징들에 대한 퍼지추론을 적용하여 유형 분류율의 향상을 도모하였다.사용 빈도수가 높은 인쇄체 한글 문자 917자에 대하여 실험한 결과 98.58%의 분류율을 얻었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.388-395
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• 1999

본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권4호
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• pp.153-162
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• 2019

최근 철도소음으로 인해 발생하는 궤도 주변 구조물의 민원 방지와 궤도 주변 산업단지의 초정밀 장비들의 정상적인 운영을 위해 철도 진동을 정량적으로 평가할 수 있는 기술개발이 필요하다. 기존의 해석적인 방법은 매우 복잡한 동적 응답 모델이 요구되며, 요구 모델의 부정확성으로 인한 결과의 신뢰성을 확보하기 어려운 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 철도 진동에 영향을 주는 요소들을 분류한 국내 철도진동 실측 데이터베이스를 기반으로 Linear Regression, Gradient Descent 기법을 이용해 철도 운행으로부터 발생되는 진동값을 추론하는 철도진동 평가 알고리즘 및 시스템을 제안한다. 제안된 알고리즘으로 얻은 추론결과는 기존의 해석적 방법에 비해 높은 효율성과 정확성을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.436-438
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• 2003

상황인식은 사용자에 적응된 컴퓨팅 환경 및 서비스를 가능하게 한다. 상황인식이 추가된 홈 환경은 인간의 주거생활의 편리성을 향상시킨다. 상황인식을 지원하는 스마트 홈 환경은 상황데이터의 수집, 가공, 처리, 저장등의 기본적인 요구 뿐만 아니라 보안. 상황추론, 능동결정 등 복잡한 요구사항을 가진다. 그러므로, 홈 환경이 이러한 요구사항들을 지원하기 위해서는 특별한 미들웨어 구조가 필요하다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 상황인식 서비스를 지원하기 위한 능동 미들웨어 구조를 제안한다. 그리고 제안된 미들웨어를 적용한 시나리오를 설명한다.

• 전기의세계
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• 제40권4호
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• pp.50-58
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• 1991

본 연구에서는 로보트에 현재위치와 목적지가 주어지면 로보트가 가지고 있는 세계지도(world map)로부터 경로를 탐색하여 경로의 주위 환경 정보를 가진 경로지도(route map)을 생성하고 이를 해석하여 주행을 하도록 한다. 그리고, 인간은 매우 복잡한 상황을 간단하게 이행하는 능력을 갖고 있으나, 그 상황을 감지하는데 필요한 정보들은 불확실성과 모호성을 내포하고 있으며, 인간의 주관적 판단에 의한 것과 불완전 계측에 의한 것들을 처리하기 위해 퍼지 이론을 이용한 추론 및 주행 알고리즘을 제안한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.177-191
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• 1998

Hamilton(1989)은 시계열 변수가 2가지 이상의 국면을 가지고 있을 때, 현재 어떤 국면이 진행되고 있고 향후 진행될 국면이 무엇일까에 대해 추론이 가능한 시계열모형을 소개하였다. Hamilton모형은 시계열이 2개의 독립적인 관찰불가능한 변수의 합으로 구성되어 있고, 이중 한 변수는 2국면 마르코프 확률과정(2-State Markov Stochastic Process)을 따른다고 가정한다. Hamilton모형은 계수의 추정이 단순하면서도 비 대칭성과 조건부 이분산 등과 같은 복잡한 동학(Dynamics)을 용인한다는 장점이 있다(Lam, 1990). 본 연구에서는 마르코프 국면전환모형에 대해 설명한후, 사례분석으로 KOSPI와 금리의 추이에 따라 국면을 정의하여 각 국면의 특징과 타국면과의 연관성 등을 분석하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.108-118
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• 2010

본 논문에서는 사용자의 음악적 선호를 모델링하고, 사용자가 원하는 감정과 선호를 추론할 수 있게 도와주는 컨텍스트 기반 음악 추천 온톨로지 (COMUS)를 제안한다. COMUS는 제목, 연주자, 장르와 같은 음악의 일반적인 속성과 무드와 상황과 같이 도메인에 특화된 확장을 제공하는 확장성을 계층적인 방식으로 제공한다. COMUS는 음악 추천을 위한 도메인에 특화된 클래스들이 음악 온톨로지와 연동되도록 OWL 언어를 사용하여 개발된 음악 온톨로지이다. COMUS에 표현된 컨텍스트 정보를 사용하면, 컨텍스트 정보의 일관성을 체크할 수 있고, 규칙 기반의 추론을 통해 명시적인 정보 뿐만 아니라, 내재된 컨텍스트를 도출하는 상위 레벨의 추론이 가능하다고. 여기서 제안하는 온톨로지는 음악과 감정과 상황 사이의 복잡하고 자세한 관계를 표현할 수 있어서, 사용자가 음악 추론 어플리케이션을 위해 적절한 음악을 찾을 수 있게 해준다. 이와 관련된 음악 추천을 위한 사례 연구로써 수행한 몇 가지 실험을 보인다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권1호
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• pp.77-87
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• 2020

과학 탐구는 과학에 대한 다양한 학습의 차원에서 그 중요성이 강조되고, 다양한 방법과 목적에 따라 운영되었다. 과학 학습에 대한 다양한 측면 중 과학적 사고력과 같은 과학과의 중요 역량 함양이 강조되고 있다. 따라서 과학적 추론이 적절하게 일어날 수 있도록 안내할 필요가 있다. 이 연구는 학습자들이 과학적 탐구를 진행하는 과정 중, 탐구 문제의 발견과 구성 과정에서 드러내는 과학적 추론을 살펴보고 그 의미를 탐색하고자 하였다. 또한 어떠한 요인이 이 복잡한 과정에 영향을 끼치는지 살펴보고자 하였다. 이러한 목적에 따라 '삼투 현상' 관련 탐구를 수행한 대학생 2개 모둠의 탐구 과정과 결과를 분석하였다. 연구 참여자들의 탐구 계획서 및 발표 자료, 모둠 별 면담을 분석하였다. 그 결과, 이들은 '삼투 현상'에 대한 자신들의 탐구 문제를 구성하고 진행하는 과정에서 연역, 귀납, 귀추의 추론방식을 다양하게 활용하는 것을 확인할 수 있었다. 탐구와 추론이 역동적으로 이루어지는 과정에서 규칙적인 변칙 사례와 실험 도구의 특징이 이들의 추론에 영향을 끼침을 살펴보았다. 다양한 추론들은 참여자들 스스로 관찰한 현상에 대해 최선의 설명을 구성하는 것을 목적으로 탐구를 지속하는 중에 이루어졌다. 끝으로 이 연구의 결과를 바탕으로 과학 탐구를 기반으로 삼는 프로그램들의 개발 맥락에 대해 제공하는 몇 가지 시사점을 논의하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권12호
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• pp.485-496
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• 2018

지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.