• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.2
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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.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.7
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• pp.282-287
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• 2007

Information society is dramatically developing in the various areas of finance, trade, medical service, energy, and education using information system. Evaluation for risk analysis should be done before security management for information system and security risk analysis is the best method to safely prevent it from occurrence, solving weaknesses of information security service. In this paper, Modeling it did the evaluation-base CBD function it will be able to establish the evaluation plan of optimum. Evaluation-based CBD(case-based reasoning) functions manages a security risk analysis evaluation at project unit. it evaluate the evaluation instance for beginning of history degree of existing. It seeks the evaluation instance which is similar and Result security risk analysis evaluation of optimum about under using planning.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.391-398
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• 1999

사례기반 추론을 포함한 Lazy Learning 방법들은 인공신경망이나 의사결정 나무와 같은 Eager Learning 방법들과 비교하여 여러 가지 상대적인 장점을 가지고 있다. 그러나 Lazy Learning 방법은 역시 상대적인 단점들도 가지고 있다. 첫째로 사례를 저장하기 위하여 많은 공간이 필요하며, 둘째로 문제해결 시점에서 시간이 많이 소요된다. 그러나 보다 심각한 문제점은 사례가 관련성이 낮은 속성들을 많이 가지고 있는 경우에 Lazy Learning 방법은 사례를 비교할 때에 혼란을 겪을 수 있다는 점이며, 이로 인하여 분류 정확도가 크게 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Lazy Learning 방법을 위한 속성 가중치 부여 방법들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존에 발표된 대부분의 방법들이 속성 가중치의 유효 범위를 전역적으로 하는 것들이었다. 이에 본 연구에서는 새로운 지역적 속성 가중치 부여 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 속성 가중치 부여 방법(CBDFW : 사례기반 동적 속성 가중치 부여)은 사례별로 속성 가중치를 다르게 부여하는 방법으로서 사례기반 추론의 원리를 속성 가중치 부여 과정에 적용하는 것이다. CBDFW의 장점으로서 (1) 수행 방법이 간단하며, (2) 논리적인 처리 비용이 기존 방법들에 비해 낮으며, (3) 신축적이라는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 신용 평가 문제에 CBDFW의 적용을 시도하였고, 다른 기법들과 비교에서 비교적 우수한 결과를 얻었다.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.3
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• pp.213-228
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• 1998

구조설계 과정에서 설계대안을 효율적으로 생성하여 평가하면서, 특히 다목적 환경 속에서 최적구조의 위상과 부재의 치수까지 동시에 결정할 수 있는 새로운 방식을 제시하고자 한다. 설계자가 설계대안을 생성하기 위해 설계자의 경험과 노하우를 체계적으로 구축해 놓고 이를 적절한 시기에 활용할 수 있게 하는 방법으로는 인공지능 기술의 하나인 사례기반 추론 기법을 사용하였다. 이와 더불어, 설계대안들 간의 효율적인 비교와 평가를 위해서 구조물의 계층적인 면을 고려한 새로운 유전적인 표현법을 개발하였다. 여기에 기존의 유전적 표현법을 변경시켜 생긴 여분의 효과와 계층적인 특징을 가지는 Structured Genetic Algorithm(StrGA)를 변형시켜서 사례기반 추론에 의해 생성된 설계대안들을 표현하였다. 일반적인 구조설계 과정에서는 구조물을 평가하는 기준이 여러 개가 존재하므로, 모든 대안들을 동시에 최적화 하는 과정에 Multicriteria Optimization for Genetic Algorithm(MOGA)를 병합하였다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 이용하여 구조물의 위상설계를 할 수 있는 새로운 방법을 제안하여 그 유용성을 truss 설계문제에 대해 검토하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.8 no.1
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• pp.20-29
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• 2003

According as quantity of information is augmented rapidly in World Wide Web, users are investing more times finding correct information to on. Search function that a search agent is personalized according to user's preference degree or search objective to solve these problem should be offered. Therefore, a search agent accumulates experienced knowledge connected with user's past search in this research. When new query was given, search agent offered learning function of intelligence that decides category group through estimation method of similarity using this knowledge. So this paper showed that case based search can bring superior result in the correctness rate than other search method.

• Journal of Information Technology Application
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• v.1
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• pp.3-27
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• 1999

최근 기업의 경쟁력 강화를 위하여 기업내의 지식을 중요한 자원으로 인식하고 활용하는 지식경영의 필요성이 강력히 대두되고 있다. 이러한 지식경영의 주요 활동을 지원할 구체적인 방법론으로 정보기술의 활용 방안이 다각도로 제시되고 있으나, 실제적인 연구는 아직 초보단계에 있다고 하겠다. 본 연구에서는 지식의 생성, 저장, 그리고 추출 및 활용이라는 지식경영의 주요 과제를 효과적으로 해결하는 방안으로써 인공지능기법인 사례기반추론과 유전자 알고리즘을 이용한 통합방법론을 제시한다. 본 연구에서 제시하고 있는 방법론은 생성된 지식의 표현, 저장, 그리고 추출에 사례기반추론기법을 활용하였다는 점 이외에 다음과 같은 두 가지 특징을 가지고 있다. 첫째로는, 해결하고자 하는 문제에 가장 적절한 과거 지식이 추출되도록 함으로써 활용 효과를 높일 수 있도록 하였다는 점이다. 둘째로는, 환경의 변화를 반영할 수 있는 방안을 제시하고 있다는 점이다. 본 인공지능 통합방법론은 신용평가부서의 지식관리모형을 통해 검증해 본 결과 그 효과가 입증되었다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.5
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• pp.1189-1196
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• 2004

It is a major concern of e-shopping mall managers to satisfy a variety of customer's desire by recommending a proper product to the perspective purchaser. Customer information like customer's fondness, age, gender, etc. in shopping has not been used effectively for the customers or the suppliers. Conventionally, e-shopping mall managers have recommended specific items of products to their customers without considering thoroughly in a customer point of view. This study introduces the ways of a choosing and recommending of products using case-based reasoning and rule-based reasoning for customer themselves or others. A similarity measure between one member's idiosyncrasy and the other members' is developed based on the rule base and the case base. The case base is improved for the system intelligence by recognizing and learning the changes of customer's desire and shopping trend.

• The Journal of Information Systems
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• v.19 no.1
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• pp.19-33
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• 2010

생산 수율은 비선형관계를 지닌 여러 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 반도체 생산의 경우 예측이 어렵다. 본 논문에서 저자들은 사례기반추론과 자기조직화신경망 기반의 데이터마이닝 기법을 활용하여 수율의 높고 낮음을 밝히는 지능화된 수율예측시스템을 제시한다. 이 시스템은 자기조직회신경망을 사용하여 생산 로트의 공정파라미터 패턴을 파악하고 속성가중치 기반의 사례기반추론을 통해 신규 로트의 수율 수준을 예측한다. 이때 속성가중치는 역전파인공신경망을 통해 계산된다. 웹기반 시스템이 개발되고, 반도체 생산 기업의 실제 자료를 적용하여 본 시스템의 효율을 검증하고 평가한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.10 no.2
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• pp.91-109
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• 2004

This study investigates the effectiveness of a hybrid approach using fuzzy sets that describe approximate phenomena of the real world. Compared to the other existing techniques, the approach handles inexact knowledge in common linguistic terms as human reasoning does it. Integration of fuzzy sets with case-based reasoning (CBR) is important in that it helps to develop a successful system far dealing with vague and incomplete knowledge which statistically uses membership value of fuzzy sets in CBR. The preliminary results show that the accuracy of the integrated fuzzy-CBR approach proposed for this study is higher that of conventional techniques. Our proposed approach is applied to corporate bond rating of Korean companies.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2002.11a
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• pp.348-364
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• 2002

본 연구는 기술개발상의 위험을 진단하면서, 상업화의 위험을 시장분석을 통하여 관찰하고 가격변동으로 인한 민감도를 고려하면서, 신기술 적용상의 장기적인 이익 및 수익의 예측정확도를 극대화하고 시장점유율을 예측할 수 있는 새로운 기법으로서 사례기반추론을 통한 신기술 사업성 평가시스템을 제시하고자 한다. 또한 본 연구가 새롭게 제시하는 기법과 새롭게 재무분석 분야에서 연구되고 있는 성장옵션 모형을 활용한 신기술 가격결정 시스템을 개발하고자 한다. 이 두 가지 시스템을 통하여 신기술의 마케팅적 관점, 재무걱 관점, 시스템적 관점을 모두 파악할 수 있으며 보다 객관적이고 과학적이며 예측 정확도가 높은 신기술의 화폐적 가치를 산출할 수 있게 될 것이다. 신기술의 사업성 평가에 관한 연구는 향후 한국기업의 국가경쟁력을 위해서 꼭 필요한 과업이며 신기술 기반의 중소기업을 효율적으로 지원하기 위해서도 꼭 이루어져야만 하는 중요 과업이 아닐 수 없다. 그러나 이러한 과업의 중요성에 비해서 그 동안 관련 연구는 거의 이루어지지 않았고(황규성, 2001) 다만 은행 등 금융권의 실무자들이 쉽게 적용할 수 있는 단순한 방법들이 제시되는 정도에 불과하였다. 이렇듯 관련 연구가 부족한 이유는 관련 분야가 재무관리, 회계학, 마케팅, 관련 기술분야 등 광범위하게 걸쳐져 있고 실무적인 성격이 강하여 학문적으로 일반화하기가 쉽지 않기 때문이다.