• 한국통신학회논문지
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• 제32권12B호
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• pp.767-778
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• 2007

본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 데이터 마이닝 기법을 이용하여 사용자에게 상황에 적합한 서비스를 추론하는 모델을 제안한다. 의사결정트리 알고리즘들 중에 하나인 C4.5 알고리즘을 기반으로 서비스 추론에 쓰이는 서비스 트리를 생성하고, 정량적 특성 규칙과 정량적 판별 규칙을 이용하는 정량적 가중치 산정 알고리즘을 통해 사용자에게 제공될 서비스를 추론한다. 또한 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.175-195
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• 2005

사례기반추론(case-based reasoning)은 사례간 유사도를 평가하여 유사한 이웃사례를 찾아내고, 이웃사례의 결과를 이용하여 새로운 사례에 대한 예측결과를 생성하는 전통적인 인공지능기법 중 하나다. 이러한 사례기반추론이 최근 적용이 쉽고 간단하다는 장점과 모형의 갱신이 실시간으로 이루어진다는 점 등으로 인해, 온라인 환경에서의 고객관계관리를 위한 도구로 학계와 실무에서 주목을 받고 있다 하지만, 전통적인 사례기반추론의 경우, 타 인공지능기법에 비해 정확도가 상대적으로 크게 떨어진다는 점이 종종 문제점으로 제기되어 왔다. 이에, 본 연구에서는 사례기반추론의 성과를 획기적으로 개선하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘을 활용한 사례기반추론의 동시 최적화 모형을 제안하고자 한다. 본 연구가 제안하는 모형에서는 기존 연구에서 사례기반추론의 성과에 중대한 영향을 미치는 요소들로 제시된 바 있는 사례 특징변수의 상대적 가중치 선정(feature weighting)과 참조사례 선정(instance selection)을 유전자 알고리즘을 이용해 최적화함으로서, 사례간 유사도를 보다 정밀하게 도출하는 동시에 추론의 결과를 왜곡할 수 있는 오류사례의 영향을 최소화하고자 하였다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 전문 인터넷 쇼핑몰의 구매예측모형 구축사례에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안모형이 지금까지 기존 연구에서 제안된 다른 사례기반추론 개선모형들은 물론, 로지스틱 회귀분석(LOGIT), 다중판별분석(MDA), 인공신경망(ANN), SVM 등 다른 인공지능 기법들에 비해서도 상대적으로 우수한 성과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 인지과학
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• 제10권4호
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• pp.63-70
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• 1999

자동차 충돌 사고 재구성이란 사고 상황으로부터 가능한 모든 정보를 수집, 분석하여 충돌로 인한 사고 거동 및 원인을 규명하는 작업이다. 본 논문에서는 자동차 사고 재구성에 직접 적용이 가능하도록 개발된 충돌 재구성 시스템을 소개하고자 한다. 본 시스템은 정량적 충돌 재구성 시스템과 정성 적 충돌 추론 시스템을 통합하여, 상호 보완적 역할을 통해 기존의 단일 시스템이 갖는 제한점들을 극복할 수 있었다. 통합된 시스템은 충돌로 인한 거동에 대한 정확한 예측과 아울러 정성 적 충돌 거동 묘사를 제공한다. 강체 동역 학 이론에 기초한 충돌 역 해석 과정 시 정성 적 시뮬레이션을 통해 잘못된 가설을 검증하여, 모순되는 가설을 초기 단계에서 찾아낼 수 있게 하였다. 또한 이 과정에서 인과 관계에 근거한 정성 적 설명을 제공함으로써, 수치 모델에 의해 예측된 결과의 이해를 도울 수 있었다. 본 시스템은 자동차 충돌 사고의 충돌에 적용되어 유효성을 입증할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.307-319
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• 2015

현재 대용량 온톨로지를 추론하기 위해 하둡 기반의 분산 클러스터 환경을 구축한 후, 맵-리듀스 알고리즘을 기반으로 추론을 수행하는 방식이 활발히 연구되고 있다. 그러나 본 논문에서는 분산 클러스터의 메모리 환경에서 대용량 OWL Horst Lite 온톨로지 추론을 위한 기법을 제안한다. 대용량 온톨로지 추론에 사용되는 규칙 기반 추론 방식은 데이터가 더 이상 추론 되지 않을 때까지 트리플 형식으로 표현된 온톨로지에 추론 규칙을 반복적으로 수행한다. 따라서 컴퓨터 디스크에 적재된 대용량의 온톨로지를 대상으로 추론을 수행하면 추론 시스템의 성능이 상당히 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 본 논문에서는 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 Spark를 기반으로 온톨로지를 메모리에 적재한 후, 추론을 수행하는 기법을 제안한다. Spark에 적합한 OWL Horst Lite 온톨로지 추론 시스템을 구현하기 위해서 대용량 온톨로지를 적절한 크기의 블록으로 분할한 후, 각각의 블록을 분산 클러스터를 구성하는 각 노드의 메모리에 분산 적재하여 작업을 수행하는 방법론을 제안하였다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험하였다. 대표적인 맵-리듀스 기반 온톨로지 추론 엔진인 WebPIE와 비교 실험한 결과, LUBM8000(11억개 트리플, 155GB)에 대해서 WebPIE의 추론 처리량이 19k/초보다 3.2배 개선된 62k/초의 성능 향상이 있었다.

• 감성과학
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• 제24권1호
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• pp.59-72
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• 2021

개념과 범주는 관찰하지 못한 속성을 추론할 수 있는 기반을 제공한다. 무의미 속성을 사용한 범주기반 속성추론 연구들은 범주 및 속성의 유사성이 추론을 설명하는 핵심 요인이라는 것을 제안했다(Rips, 1975; Osherson et al., 1990). 이후 연구들은 사람들의 사전지식이 범주기반 추론에 막대한 영향을 미치며 심지어 유사성 효과가 완전히 사라지는 경우도 있음을 보고했다. 본 연구는 범주 속성들이 사전지식의 한 종류인 인과적 지식에 의해 사슬구조로 연결되었을 때의 범주기반 속성추론을 검증했으며 그 결과를 예측하는 속성추론모형을 제안했다. 참가자들은 네 개의 속성들이 사슬구조를 이루는 인과적 범주를 학습한 뒤 해당 범주의 다양한 범주 예시들의 숨겨진 속성에 대한 추론을 실시했다. 그 결과 인과적으로 직접 연결된 속성뿐만 아니라 다른 속성 노드에 의해 차폐된 속성들도 추론에 영향을 미치는 비독립성이 나타났다(인과적 마코프 조건의 위배). 인과모형이론(Sloman, 2005)에 기반한 속성추론모형을 적용하여 참가자들의 추론을 모델링한 결과 인과적 연결의 직접 효과뿐만 아니라 간접 효과 즉 인과추론의 비독립성도 예측하는 것으로 나타났다. 다만 간접적으로 연결된 속성들은 인과적 거리와 무관하게 참가자들의 추론평정에 동일하게 영향을 미쳤지만 모형은 거리가 멀어짐에 따라 추론에 미치는 영향이 작아짐을 예측했다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제42권1호
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• pp.109-126
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• 2023

이 연구는 초등 예비교사가 모의수업 시연에서 구성한 과학적 추론을 증거-설명의 연속선 관점에서 해석하여 그들의 과학적 추론이 갖는 인식론적 의미를 조사하였다. 연구를 위해 계절 변화에 관한 모의 수업을 시연한 예비교사 2명, 고기압과 저기압 및 바람에 관한 모의수업을 시연한 예비교사 2명이 연구 참여자로 선정되었다. 예비교사의 교수발화 중에서 귀납적, 연역적(가설-연역적) 추론, 또는 귀추적 추론의 사례가 드러난 에피소드에서 각 추론이 증거-설명의 연속선의 단계에서 어떤 역할을 하는지 비교하여 예비교사의 과학적 추론이 가진 인식론적 의미를 분석하였다. 계절 변화의 원인에 관한 모의수업을 시연했던 두 예비교사는 학생들이 수집한 데이터를 비교하여 증거를 인식하였고, 증거와 가설을 비교하여 가설을 검증하는 가설-연역적 추론을 활용하여 설명을 구성하였다. 고기압과 저기압 및 바람의 방향을 주제로 모의수업을 시연했던 두 예비교사는 모둠별 데이터를 종합하여 증거로 인식하는 귀납적 추론과 선형적 논리 구조를 가진 연역적 추론을 설명구성 전략으로 선택하여 최종 설명을 제시하였다. 연구에 참여한 예비교사들은 유사한 주제의 모의수업 시연에서 대체로 비슷한 흐름의 과학적 추론을 활용하여 과학지식을 구성하였으나, 증거-설명의 연속선에서 데이터, 증거, 모델, 설명으로 전개되는 인식론적 의미 측면에서 조금씩 다른 양상을 보였다. 또한, 일부 사례를 제외하면, 공통적으로 증거에서 모델을 탐색하는 과학적 추론은 부족하였으며, 가설이나 설명모델을 추리하기 위한 귀추적 추론이 부재하였다. 이 연구에서 분석틀로 적용했던 증거-설명의 연속선 접근은 과학적 추론의 인식론적 의미를 파악할 수 있게 하며 대안적인 과학적 추론 함양 지도 방법으로 사용될 수 있음을 논의하였다.

• 한국가스학회지
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• 제2권1호
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• pp.53-58
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• 1998

화학공정 변수간의 관계를 표현하는 방법으로, 지식기반 접근법을 이용하여 부호유향그래프(signed directed graph, SDG)를 자동합성하였다. SDG의 자동합성은 지식베이스를 이용한 추론과정 및 Loop 검증의 두 단계를 거쳐 수행된다. 먼저, 공정내 장치를 중심으로 장치간의 결합관계를 Topology로 표현하고, Topology 정보를 이용한 공정 변수관계 표현 및 지식베이스의 공정경향 데이타를 문자 패턴 매칭하여 Primary-SDG를 자동으로 합성한다. 생성된 Primary-SDG를 Loop 검증기의 추론을 통하여 검증, 수정하여 SDG를 자동합성하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.373-382
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• 2024

본 연구는 간호대학생에게 에니어그램 힘의중심에 따른 간호역량, 임상추론역량 및 공감능력의 관계를 파악하고자 시도되었다. 연구의 대상자는 일 지역에 소재하는 2개 대학의 간호학과에 재학중인 학생으로 218명이었으며, 자료수집은 2023년 10월 16일부터 10월 27일까지 실시되었다. 자료분석은 SPSS/WIN version 26.0 프로그램을 활용하여 기술통계, 차이검증은 t-test, ANOVA, pearson's correlation coefficient으로 분석하였다. 연구결과, 본 연구대상자의 에니어그램 성격유형은 9번 유형이 가장 많았다. 그리고 에니어그램 힘의중심에서는 본능중심형이 간호역량이 가장 높았고, 사고중심형은 임상추론역량이 가장 높았으며, 감정중심형은 공감능력이 가장 높았다. 또한 간호역량과 임상추론역량은 유의한 양의 상관관계를 보였고, 임상추론역량과 공감능력도 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 간호대학생에게 성격유형검사를 반영한 개인에게 맞는 역량강화프로그램을 지속적으로 개발하여 적용하는 것이 중요할 것으로 생각된다. 그리고 공감능력이 높을수록 임상추론역량이 높아 간호역량과 임상추론역량을 향상시킬 수 있는 표준화된 교육과정을 개발하고 그 효과를 검증하는 것이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.75-82
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• 2008

기존의 대기행렬시스템 추론에 관한 연구들은 서비스시작시점과 서비스종료시점을 이용하여 수행되었다. 그러나 서비스시작시점은 시스템 내부 관측치로서 실제로 관측하기 어려울 때가 많다. 본 논문에서는 서비스시작시점 대신 외부 관측치인 도착시점을 이용하여 대기행렬시스템을 추론한다. 도착 및 이탈시점에 근거한 대기행렬 모형의 분석은 서비스시작시점의 결정이 관건이다. 본 연구의 선행연구로서 선입선출 및 후입선출 시스템에 대한 서비스시작시점의 결정방법은 이미 개발되었다. 본 논문에서는 임의순서규칙 대기행렬시스템으로 추론 범위를 확장한다. 구하고자 하는 성능척도는 평균대기시간과 평균서비스시간이며 이들의 분산을 구함으로써 통계적 분석기법의 사용이 가능하도록 하였다. 마지막으로 시뮬레이션 결과로부터 얻은 데이터를 이용하여 본 연구의 추론방법을 적용함으로써 그 타당성을 검증하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1561-1567
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• 2015

준지도 학습은 기계 학습의 한 분야로서, 레이블된 데이터와 레이블되지 않은 데이터 모두를 사용하여 모델을 학습함으로써 지도 학습에 비해 예측 정확도를 높일 수 있다. 최근 각광받고 있는 그래프 기반 준지도 학습은 입력 데이터를 그래프의 형태로 변환하는 그래프 구축 단계와 이를 사용하여 레이블되지 않은 데이터의 레이블을 예측하는 레이블 추론 단계로 나뉜다. 이 추론은 준지도 학습에서의 평활도 가정을 기본으로 한다. 본 연구에서는 추가로 각 꼭지점 중요도를 결합함으로써 개선된 레이블 추론 알고리즘을 제안한다. 이와 함께 알고리즘의 수렴성을 증명하고, 또한 실험을 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.