• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.135-140
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• 2007

이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.360-362
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• 2012

교통수단의 발달과 생활수준의 향상으로 도로에 차량이 많이 늘어나고 교통사고가 많이 발생함에 따라, 교통사고 자동인식 시스템에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 카메라의 위치에 따라 두 객체의 관심영역 사이의 겹침을 해석하는 것이 달라져 규칙이 변하는 것을 방지하고, 사람의 추론과정과 같이 교통사고를 퍼지 규칙으로 모델링하여 획득한 데이터가 부정확할 경우에 발생하는 잘못된 추론을 보정하기 위한 퍼지 규칙기반 시스템을 제안한다. 카이스트 삼거리에서 촬영한 9개의 사고 시나리오 데이터에 대해 실험하여 DR 87.34%, CDR 89.13%, FAR 10.75%의 결과를 얻었고, 이를 기존의 규칙기반 시스템, 규칙-확률 시스템과 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.349-351
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• 2002

베이지안 네트워크는 변수들간의 원인-결과 관계를 확률적으로 모델링하기 위한 도구로서 소프트웨어 사용자의 목적을 추론하기 위해 널리 이용된다. 행동기반 로봇 설계는 반응적(reactive) 행동 모듈을 효과적으로 결합하여 복잡한 행동을 생성하기 위한 접근 방법이다. 행동의 결합은 로봇의 목표, 외부환경, 행동들 사이의 관계를 종합적으로 고려하여 동적으로 이루어진다. 그러나 현재의 결합 모델은 사전에 설계자에 의해 구조가 결정되는 고정적인 형태이기 때문에 환경의 변화에 맞게 목표를 변화시키지 못한다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 상황에 가장 적합한 로봇의 목표를 설정하여 유연한 행동선택을 유도한다. Khepera 이동로봇 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행해 본 결과 베이지안 네트워크를 적용한 모델이 상황에 적합하게 목적을 선택하여 문제를 해결하는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.286-288
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• 2006

영상 이해는 컴퓨터 비전의 가장 높은 수준의 처리 기법이다. 영상을 이해하기 위해서는 위치 정보, 물체 존재정보와 같은 기본 컨텍스트들을 추출하는 것이 중요하다. 그러나 실내 환경의 영상 정보는 카메라의 흔들림이나 각도, 빛의 상태에 따라 불확실해지기 때문에 이러한 불확실함에 강인한 영상 인식 기법이 필요하다. 동적 베이지안 네트워크(DBN)는 이러한 불확실한 정보의 처리에 강인하며 장소와 물체의 관계등 고수준의 컨텍스트를 모델링하는데 좋은 성능을 보이는 확률 모델이다. 또한 DBN은 이전 상태를 추론에 활용할 수 있으므로 장소 인식과 같은 컨텍스트의 추출에 좋다. 본 연구에서는 불확실한 실내 환경 영상으로부터 영상 전처리를 통해 특징값을 추출하고, 회전이나 크기 변화에 강인한 물체인식기법인 크기불변 특징 변환기법(SIFT)을 이용하여 물체 존재정보를 추출하여 고수준 컨텍스트가 모델링된 DBN 추론으로 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 대학 실내 환경에서의 실험으로 DBN을 이용한 영상 인식기법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.577-579
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• 2004

인터넷을 통한 정보 제공이 늘어남에 따라서 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 얻기 위한 .연구가 활발히 진행되고 있으며. 이러한 연구 중 하나가 대화형 에이전트이다. 최근 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 적용되었다 하지만 베이지안 네트워크의 설계는 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이터베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크립트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성하여 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 베이지안 네트워크의 구성 노드를 계층적으로 설계하고. Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 계산한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.329-347
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• 2017

범주기반 속성추론에 대한 초기연구들은 전형성, 다양성, 유사성 효과 등 인간 사고에서 나타나는 다양한 현상들을 보고하였다. 이후 연구들은 이러한 추론에서 참가자들의 사전지식이 광범위한 영향을 미친다는 것을 발견하였다. 본 연구에서는 다양한 사전지식들 중 하나인 인과적 지식이 속성추론에 미치는 영향을 검증하고 이를 모델링하였다. 이를 위해 참가자들은 네 개의 속성으로 구성된 범주에서 속성들이 공통원인 혹은 공통효과 인과구조로 연결되었을 때 속성추론과제를 실시하였다. 그 결과 전형성 효과와 더불어 공통원인 구조에서 인과적 마코프 조건(causal Markov condition)에 대한 위배와 공통효과 구조에서 인과적 절감(causal discounting)이 관찰되었다. 이를 모델링하기 위해 참가자들은 표적속성이 존재하는 범주예시와 존재하지 않은 범주예시가 존재할 가능성에 대한 차이값 (즉, $p(E_{F(X)}{\mid}Cat)-p(E_{F({\sim}X)}{\mid}Cat)$에 근거하여 속성추론을 수행한다고 가정하였다. 인과모형이론(Rehder, 2003)에 기반하여 범주예시들의 확률값을 계산한 후 각 표적속성에 대한 추론에 적용하였다. 그 결과 모형은 참가자들의 데이터에서 관찰된 전형성 효과뿐만 아니라 인과적 마코프 조건에 대한 위배 및 인과적 절감을 모두 예측한다는 것이 확인되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.630-632
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• 1998

본 논문에서는, Multi[le-Buffered a$\times$a Crossbar 수위치의 성능 분석 모형을 제안하고 스위치에 장착된 buffer 의 개수의 중가에 다른 성능 향상 추이를 분석하였다. buffered스위치 기법은 다수 데이터 패킷을 동시에 전송할 때 네트웍에서 발생되는 충돌문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법으로 널리 알려져있다. 제안된 성능 예측 모형은 스위치 입력 단에 유입되는 데이터 패킷이 buffered 스위치 내부에서 전송되는 유형을 확률적으로 분석하여 수립되었다. 모형의 수학적 복잡도 해결을 위하여 확률 식 유도 과정 등에 steady state 개념을 도입하였다. 제안한 모형은 스위치 크기 및 스위치에 장착된 buffer의 개수와 무관하게 buffered a$\times$a 크로스바 스위치의 성능 예측을 가능케 하고, 나아가서 이들로 구성된 다층 연결 망의 성능 분석에 확대 적용이 가능하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구는 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 결과는 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이터와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다. 또한, 분석 결과 스위치에 소수의 버퍼를 장착했을 때, throughput이 크게 증가하지만, 네 개 이상의 버퍼를 장착되는 버퍼의 개수가 네 개 정도일 경우 가격 대 성능비가 우수한 것으로 추론되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.377-385
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• 2015

표본조사에서 무응답이 발생한 개체에 대해 재조사 실시한 후 보조변수를 사용한 회귀추정의 형태를 가지는 추정량을 제시하고 복제치 기법을 이용한 분산추정량을 연구한다. 또한 응답여부에 따른 응답확률의 모수적 추론방법도 함께 제시한다. 재조사 후 모평균에 대하여 불편성을 만족하고 효율이 좋은 추정량과 일치성을 가지는 분산추정량을 이론적으로 연구하고 모의실험을 통하여 연구의 타당성을 입증한다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제1권1호
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• pp.109-123
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• 2000

복잡한 확률표본설계를 기초로 수집된 데이터를 적법하게 분석하려면 반드시 조사설계를 고려하여 통계적 추론을 전개해야한다. 만일 설계를 무시하고 분석을 하면 각종 추정량의 분산이 과소추정되면 이 결과 제 1종 오류의 확률이 매우높아진다. 본고에서는 조사데이터를 전문적으로 분석하는 소프트웨어 패키지들을 소개하고 특히 SUDAAN 7.5판 과 SAS 8판의 분석 능력들에 대한 정보를 요약한다.

• 지능정보연구
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• 제2권1호
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• pp.1-9
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• 1996

사출 성형의 초보자도 이용할 수 있으며 사출 성형기의 이력 관리를 할 수 있는, 플라스틱 사출 성형의 진단과 불량대책을 위한 지식 기반 전문가 시스템을 ATR-IM 이라는 범용 전문가시스템 쉘을 이용하여 구현하였다. 지식베이스(knowledge base)는 수지 회사와 관련 서적, 전문가의 경험을 토대로 구축하였으며, 구현된 시스템은 크게 사출 공정 조건 설정 시스템, 사출기 ID에 따른 이력 관리 시스템, 사출성형 불량진단 시스템의 세부분으로 나누어 구성하였다. 본 연구를 통해 제안된 방법에 따라 업체별 사출기 성능에서 오는 공정 조건값의 차이를 사출공정 조건값의 저장에 의해 고려할 수 있으며, 불량 해결에 대한 전문가시스템이 추론 순서 결정을 경험적 확률에 따라 이루어지도록 함으로써 현장에서의 작업 환경을 고려한 전문가시스템이 되도록 하였다.