현재 인간의 지능을 모방하는 인공지능 기법은 인간 친화적인 시스템의 자동화, 제품의 성능 향상 등 공학분야에 적용되기 시작하였고, 병의 진단 및 판정 , 경영의사 결정 등의 사회과학 분야까지 그 응용분야가 확대되고 있다. 이러한 인공지능을 컴퓨터에 의한 언어적 추론의 개념과 방법을 연구하여 추론하는데 사용되는 지식을 언어적으로 표현하는 것을 연구하였고, 인간이 서로간의 지능적이라고 인식하는 대로 행동하도록 컴퓨터가 만들어질 수 있는 가능성을 추구하는 분야 즉 인공지능을 실현하는데, 원론이 되는 퍼지의 이론을 중심으로 연구하였다.
이 논문에서는 생성시스템 규칙 조건부의 일부만 입력 사실로 주어져도 행동부를 실행하여 유용한 결과를 제시할 수 있는 방법을 제안한다. 규칙 또는 페트리 넷의 변이(transition)의 격발(firing) 규칙을 개선하여 고안된 이 방법은 퍼지 추론이 추구하였지만 이루지 못한 불확실, 불충분한 조건을 통한 결론 도출이라는 과제의 매우 실용적인 해답이 될 것이다.
본 연구의 목적은 인접한 2항만 간 화주의 항만선택에 관한 행동을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 퍼지추론법과 뉴럴네트웍 모델을 이용하여 항만선택 행동모델, 즉 퍼지-뉴로 행동모델을 구축하고 부산항과 광양항을 대상으로 화주의 항만선택 행동을 분석하였다. 또한 로짓모델과 비교하여 퍼지-뉴로 모델의 판별 우수성을 검정하였고, 서비스 수준과 화물량 등의 파라미터를 변경한 항만선택 행동을 분석하였다.
다수의 자율이동로봇으로 구성되는 다개체 시스템에서의 협조행동을 위해서 각 개체는 주변환경의 인식뿐만 아니라 환경변화에 적응할 수 있는 추론능력이 요구된다. 이에 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 동적으로 변화하는 환경 하에서 개체들이 스스로 학습하고 대처할 수 있는 협조행동 방법을 제시한다. 제안한 방법을 먹이와 포식자 문제에 적용하여 포식자 로봇간의 협조행동을 구현하였다. 여러 대로 구성된 포식자 로봇은 회피가 목적인 먹이로봇을 추적하여 포획하는 것이 임무이며 포식자 로봇들 간의 협조행동을 위해 각 상태에 따른 최적의 행동방식을 찾는데 강화학습을 이용한다.
이 논문에서는 이동 로봇을 위하여 퍼지이론과 Dempster-Shafer 이론을 이용한 불확실한 환경에서의 센서기반 네비게이션 방법을 제안한다. 제안된 제어기는 장애물 회피 동작과 목적지 찾기 동작을 위한 2개의 행동 모듈로 구성되어 있다. 2개의 행동 모듈은 각각 퍼지 이론으로 학습되었고, 적절한 행동 선택 방법으로 선택되게끔 하였다. 견고한 퍼지 제어기를 가진 로봇이 실험 환경내에서 안전하게 움직이기 위하여 자동으로 지도를 구축(Map Building) 하도록 하였다. 이 실험에서 구성된 맵은 평면상의 격자를 중심으로 작성되었고 로봇의 센서에서 읽어들인 센서 값은 D-S 추론 이론을 이용하여 기존의 맵과 혼합되어진다. 즉, 로봇이 움직일때 마다 실험 환경내에서 새로운 정보를 읽어 들이고, 그 정보로 인하여 기존의 지도가 새로운 지도로 갱신되는 것이다. 이러한 작업을 거치면서 로봇은 장애물과 충돌없이 배회하는 것 뿐 아니라 설정된 목적지까지도 쉽게 찾아갈 수가 있다. 실험에 대한 안정성과 확신을 검증 받기 위하여 실제 로봇에 적용하기보다는 먼저 이동 로봇의 시뮬레이션으로 실험 해 보고자 한다.
최근 글로벌 경제 트렌드로 비대면 온라인 쇼핑의 성장과 함께 구독경제도 급속히 확산되고 있다. 본 연구는 일회성 소비재의 구독서비스 이용의도에 미치는 영향을 행동추론이론을 통해 검증하고자 하였다. 이를 위해 소비자 344명의 설문 응답을 수집하여 실증분석을 하였다. 분석 결과 첫째, 변화 개방성 가치는 일회성 소비재 구독서비스의 수용이유, 비수용이유 및 태도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 수용이유는 태도와 구독 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 비수용이유는 태도에는 유의한 부(-)의 영향을 미치고, 구독 의도에는 미치는 영향이 유의하지 않은 것으로 확인되었다. 넷째, 태도는 구독 이용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 다섯째, 수용이유 및 비수용이유 중 가격의식과 품질 장벽의 영향력이 가장 큰 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 일회성 소비재 구독서비스 업체의 전략 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대되며, 추후 다양한 구독서비스에 적용 및 변수 추가를 통해 연구결과를 보다 일반화하고 실무적인 활용도를 높일 수 있을 것이다.
과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.
사용자와 컴퓨터간의 자연스러운 상호작용을 위하여 Emotional 캐릭터 에이전트에 대한 연구가 지속되고 있다 어플리케이션에 Emotional 캐릭터 에이전트의 사용자인터페이스 적용은 사용자와 컴퓨터간의 자연스럽고 Personalized된 상호작용을 가능하게 한다. Personalized Emotional 캐릭터 에이전트에 대한 연구는 다음과 같다. 1) 사용자행위 정보를 이용한 캐릭터의 감정 생성연구 2) 블랙보드시스템을 이용한 감정추론 연구 3) 생성된 감정을 캐릭터의 행동표현으로 변화시키기 감정과 캐릭터 행동간의 연계 연구 4) Personalized Emotional 캐릭터 에이전트를 어플리케이션에 적용하는 연구
이 연구에서는 예비교사가 용해와 용액에 관한 초등학생의 토론 과정을 녹화한 비디오 클립을 시청하면서 선개념을 적절하게 인식하는지, 또 선개념의 원인을 추론하고, 그에 적절한 교수 결정을 할 수 있는지 등 예비교사의 교육적 추론 수준을 분석하였다. 95명 중 81명의 예비교사가 최종적으로 연구에 참여하였다. 연구 결과, 많은 예비교사가 과학적 개념을 가지고 있었으며, 비과학적 개념을 가지는 예비교사는 초등학생과 유사한 오개념을 보였다. 두 가지 개념에서 예비교사는 증거에 기초해 학생의 선개념을 부분적 또는 전체적으로 파악하였지만, 선개념을 파악하지 못하거나 학생의 발화를 단순히 반복하는 제시하는 예비교사의 비율도 상당하였다. 선개념의 원인을 추론하는 것과 관련해서는 많은 예비교사가 선개념의 원인으로 한 가지 요인만을 제시하였고 대부분 학생 요인에 관한 것이었다. 교수 결정의 추론 수준은 개념에 따라 차이가 있었다. 학생의 사고와 연계된 행동은 학생의 일반적 사고보다는 학생의 특이적 사고와 연계된 경우가 압도적으로 많았으며, 그중에서도 학생 중심의 행동으로 나타났다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 예비교사의 교육적 추론 향상을 위한 방안을 모색하였다.
대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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