고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.
Objectives: The purpose of this study is to evaluate the quality of case reports of the Journal of Korean Medicine for Obesity Research by the Case Report (CARE) guidelines. Methods: Case reports published in the Journal of Korean Medicine for Obesity Research from January 2013 to July 2018 were searched from Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System (OASIS). We assessed the quality of reporting based on CARE guidelines. Results: A total of 8 case reports were finally included for the assessment. There was a deviation in the sub-item reporting rate by a maximum 75% and a minimum 57.14% in case reports. The 10 sub-items mentioned below, such as 'Timeline', 'Diagnostic challenges', 'Diagnostic reasoning including other diagnoses considered', 'Prognostic characteristics', 'Changes in intervention', 'Important follow-up diagnostic evaluations and other test results', 'Intervention adherence and tolerability', 'Adverse and unanticipated events', 'Patient perspective' and 'Informed consent' were reported below 30%. Conclusions: Efforts to diversify the subject of the case study and to apply appropriate reporting guidelines are needed to improve the quality of the case report contributed to the Journal of Korean Medicine for Obesity Research.
본 연구는 초등학교 5학년 수학영재와 일반아의 확률판단 능력과 근거를 비교하는 것을 목표로 하였다. 적절한 비교 준거를 개발하기 위해 선행연구에서 제시하는 확률판단 검사문항을 수정하고 보완하였다. 개발된 검사문항을 이용하여 확률교육을 받지 않은 수학영재 170명, 일반아 228명을 대상으로 검사를 실시한 후, 확률판단의 차이와 확률판단에 영향을 미치는 요인에 대하여 분석하였다. 분석 결과 수학영재가 일반아에 비해 정답률이 높았으나 일부 문항에 대해서는 일반아의 정답률이 더 높게 나타났다. 정답에 대한 확신의 정도는 대체로 수학영재가 더 높았다. 확률 판단에 영향을 미치는 요인으로 수학영재는 논리적 추론과 수학적 지식의 활용을 들 수 있으며, 일반아는 직관적 판단 등이 활용되는 것으로 나타났다.
Ship's collision avoidance is a skill that masters of merchant marine vessels have acquired through years of experience and that makes them feel at ease to guide their ship out from danger quickly compared to inexperienced officers. Case based reasoning (CBR) uses the same technique in solving tasks that needs reference from variety of situations. CBR can render decision-making easier by retrieving past solutions from situations that are similar to the one at hand and make necessary adjustments in order to adapt them. In this paper, we propose to utilize the advantages of CBR in a support system for ship's collision avoidance while using fuzzy algorithm for its retrieval of similar navigational situations, stored in the casebase, thus avoiding the cumbersome tasks of creating a new solution each time a new situation is encountered. There will be two levels within the Fuzzy-CBR. The first level will identify the dangerous ships and infer the new case. The second level will retrieve cases from casebase and adapt the solution to solve for the output. While CBR's accuracy depends on the efficient retrieval of possible solutions to be adapted from stored cases, fuzzy algorithm will improve the effectiveness of solving the similarity to a new case at hand.
본 연구에서는 2017년 20건의 화재가 발생한 냉동창고 화재사례중 발화원인의 판정에 다수의 의견이 존재하였던 사례에 대해 연구하였다. 연구 방법론은 NFPA 921 CODE에서 규정하고 있는 과학적 화재조사 방법이다. 과학적 화재조사 방법은 가설설정을 통한 논리적 추론에 의한 화재조사 방법으로 발화원인 판단에 오류를 최소화 시킨다. 반면에 비과학적 화재조사 방법은 발화원인의 판단에 주관적 추측, 추론적 판단 등의 비합리적 요소의 개입으로 많은 오류를 발생시킨다. 이는 결국 인적, 물적 책임의 문제 및 학문적 퇴보를 가져온다. 특히 목격된 화재(Sighted fire)에 비해 목격되지 않는 화재(Fire not seen)의 경우 원인조사에 있어서 더 많은 발화원인 의 오류를 만든다. 본 연구에서는 2017년 **시 **마트에서 발생한 냉동창고 정온전선의 화재사례에 대해 화재조사 보고서의 검토, 현장조사를 바탕으로한 가설A 와 가설B의 설정하였다. 설정된 가설은 NFPA 921 code 규정하고 있는 연역적 검정 방법중 실험으로 검정하였다. 이러한 분석방법은 향후 목격되지 않는 화재(Fire not seen) 및 원인 불명 화재의 발화원인 판단에 NEW Paradigm의 구축 할 것이다. 또한 본 연구의 실험 자료는 냉동창고 제조사 및 운영사에 통보, 화재 예방을 위한 기초 자료로 활용 될 것이다.
본 논문에서는 통합플랫폼관리체제하에서 선박에서 발생하는 화재를 탐지하기 위하여 규칙 및 사례기반의 하이브리드 화재진압통제 지능시스템(H-FFIS)을 제안한다·기존의 화재진압통제 지능시스템은 대부분 규칙기반 시스템인데, 실제로 화재를 탐지하는데 필요한 지식은 정형화된 규칙만으로 표현하기 어려우며, 과거의 화재 발생 사례를 기초로 탐지하는 경우가 적지 않다. 또한 시스템의 성능 향상을 위해서 규칙을 계속 수정하고 추가해야 하는 단점이 있으며, 예외적인 상황에서 화재 가 발생시 적시에 화재를 탐지하는데 문제점을 지니고 있다. 이러한 문제점들을 개선하기 위하여 규칙 및 사례 기반의 하이브리드 지능시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 기존의 FFIS 와 비교해 볼 때 화재 탐지율을 향상시켰다.
Almurayziq, Tariq S;Alshammari, Gharbi Khamis;Alshammari, Abdullah;Alsaffar, Mohammad;Aljaloud, Saud
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.61-68
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2022
The present study was based on developing an AI based model to facilitate the academic registration needs of blind students. The model was developed to enable blind students to submit academic service requests and tasks with ease. The findings from previous studies formed the basis of the study where functionality gaps from the literary research identified by blind students were utilized when the system was devised. Primary simulation data were composed based on several thousand cases. As such, the current study develops a model based on archival insight. Given that the model is theoretical, it was partially applied to help determine how efficient the associated AI tools are and determine how effective they are in real-world settings by incorporating them into the portal that institutions currently use. In this paper, we argue that voice-activated personal assistant (VAPA), text mining, bag of words, and case-based reasoning (CBR) perform better together, compared with other classifiers for analyzing and classifying the text in academic request submission through the VAPA.
본 연구는 자유탐구 활동에서 나타난 과학고등학교 학생들의 인식적 목표와 인식적 이해가 추론 복잡성과 어떠한 관련이 있는지 알아보고, 자유탐구가 참과학 탐구의 성격을 띠게 하는 맥락을 탐색하였다. 1명의 교사와 12명의 2학년 학생이 연구에 참여하였으며, 연구에 참여한 6팀 중 인식적 측면과 추론의 복잡성이 뚜렷하게 구분되는 2팀을 초점 집단으로 선정하여 사례연구를 실시하였다. 학생의 활동과 면담을 녹화, 녹음한 후 전사한 자료, 참여관찰 자료, 학생이 작성한 인공물 등을 분석하여 다음과 같은 연구 결과를 얻었다. 첫째, 학생들의 인식적 목표와 이해는 인식 대상의 특성과 맥락에 따라 차이가 있었다. '현상 이해에 대한 가치 공유, 연구 가치에 대한 성찰 기회, 협업과 합의를 요구한 과제 특성, 팀원 간의 충분한 소통 기회'와 같은 맥락은 학생들의 인식적 목표와 이해의 향상을 촉진했다. 반면, '연구 관련 문헌에 대한 비판적 검토 기회의 부재, 환경적 제약'과 같은 맥락은 학생들의 인식적 목표와 이해의 하락을 촉진했다. 둘째, 학생들의 인식적 목표와 이해는 추론의 복잡성에 영향을 미쳤다. '과학적 의미 형성'의 목표는 학생이 생성한 의문을 바탕으로 검증 가능한 가설을 설정하는 높은 수준의 추론에 영향을 미쳤다. 정당화에 대한 높은 이해는 대조군 설정에 의도적으로 주목하고 독창적인 실험 노하우를 개발하는 높은 수준의 추론으로 이어졌다. 청중에 대한 높은 이해는 논변을 들어 자신들의 연구를 방어하고, 후속 연구를 제안하는 높은 수준의 추론으로 이어졌다. 반면, '정답 찾기'의 목표와 정당화에 대한 낮은 이해는 자료의 의미를 해석하지 않고, 실험의 한계점을 조절하지 않는 낮은 수준의 추론으로 이어졌다. 청중에 대한 낮은 이해는 연구를 적극적으로 방어하지 않고, 후속 연구를 고려하지 않는 낮은 수준의 추론으로 이어졌다. 본 연구는 자유탐구 지도와 관련하여 활동의 가치를 공유하고, 학생의 인식적 권위를 확인할 수 있는 소통 기회와 비판적 검토 기회를 제공할 것을 시사한다.
건설 프로젝트의 초기 단계인 기획단계에서 산정된 공사비는 발주자의 의사결정에 큰 영향을 미치며, 프로젝트의 성공에 있어 중요한 요소로 작용한다. 그러나 국내 공공아파트 건설프로젝트의 경우, 공사비 예측은 실적데이터를 활용한 면적당 단가 방식에 머물러 있으며, 몇몇의 발주기관을 제외하고는 체계적인 건축공사비 산정 시스템을 구축하고 있지 않기 때문에 사업 초기단계에서 적정한 공사비를 예측할 수 없는 어려움이 따른다. 이에 본 연구는 선행연구에서 제시한 사례기반추론을 이용하는 공사비 예측방법을 사용하여 공공아파트 기획단계 적정 공사비 산정 시스템을 개발하였으며, 시스템 데이터베이스에 포함되지 않은 10개의 공공아파트 프로젝트 사례와 19명의 공공발주기관 실무담당자를 대상으로 시스템의 효용성과 적용된 방법론의 타당성을 검증하였다. 검증결과 평균 6.15%, 표준편차 4.39%의 총 공사비 예측 오차율을 나타내었으며, 공공발주기관의 실무자들은 본 연구에서 개발한 시스템이 현행 공사비 산정업무를 크게 개선할 수 있을 것이라고 평가하였다. 본 연구는 국내 공사비 예측 기술 및 사업비 관리 기술 발전의 토대를 제공하고 공사비 산정결과의 정밀성 및 일관성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
This paper aims at the construction of the system that outputs subjective and consistent linguistic expressions of some pictures. Input to this system is information on some pictures and this system outputs explanations of basic contents of pictures and consistent connective relationships between pictures. The present system consists of the explaining part of basic contents and the explaining part of connective relationship. The former part explains behaviors and feelings of objects drawn in pictures. The latter one explains the matters not drawn in pictures by guessing them from pictures. This part considers consistency of connective relationships. From the viewpoint that the interpretation of pictures is dependent on individual subjectivity, the present system has individual database for individual subjectivity. In order to confirm the usefulness of the present approach, simulation experiments are performed. In the experiments the individual databases of subjects are constructed and the outputs of the system are evaluated. Experiment results show that good evaluation is obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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