• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제12권3호
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• pp.41-56
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• 2005

Product recommender system is one of the most popular techniques for customer relationship management. In addition, collaborative filtering (CF) has been known to be one of the most successful recommendation techniques in product recommender systems. However, CF has some limitations such as sparsity and scalability problems. This study proposes hybrid cluster analysis and case-based reasoning (CBR) to address these problems. CBR may relieve the sparsity problem because it recommends products using customer profile and transaction data, but it may still give rise to scalability problem. Thus, this study uses cluster analysis to reduce search space prior to CBR for scalability Problem. For cluster analysis, this study employs hybrid genetic and K-Means algorithms to avoid possibility of convergence in local minima of typical cluster analyses. This study also develops a Web-based prototype system to test the superiority of the proposed model.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.191-194
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• 2003

Product factory is a real-time financial product design system for the Internet customers. Recently, as the number of the Internet customers increases, the importance of the product factory becomes more emphasized. However, there is not much research performed regarding its definition, properties, requirements, nor implementation. In this research, we make a clear definition of product factory, and analyze the requirements of the system from the perspectives of functions and services, and we propose an architecture that reflects the analyzed requirements. In additions, we implemented a prototypical system based on the proposed architecture to prove the usefulness of this research.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.535-542
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• 2013

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.35-51
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원에 대해 확장 가능한 요구중심의 서비스를 인터넷상에서 제공하는 인터넷 기반의 컴퓨팅이라 할 수 있다. 이러한 환경에서 서비스 사용자가 만족하는 서비스를 선정하여 제공하는 문제는 인터넷과 모바일 기술의 발전에 따라 향후에 다양하고 수많은 클라우드 서비스가 제공되는 경우 매우 중요한 이슈중의 하나가 된다. 과거 연구의 대부분은 요구사항과 연관된 개념의 유사성을 기반으로 하거나 사용자 요구사항의 다양성이 결여되어 있어 사용자의 만족도 향상에 한계를 보이고 있다. 본 논문에서 제안하는 방안은 서비스 만족도 향상을 위해 속성의 개념 유사성 대신에 서비스 속성의 기능적 포함 관계와 규격 등을 기반으로 구성되는 서비스 속성 그래프(Service Attribute Graph : SAG)를 도입하여 사용한다. 뿐만 아니라, 다양한 사용자 선호도를 반영하고 문자, 숫자, 부울린 등 여러 가지 속성 값 유형들을 고려함으로서 서비스 속성의 다양성을 지원한다. 본 논문의 가장 큰 의미는 다른 연구들과 달리 여러 가지 사용자 선호도를 통합적으로 고려하면서 그래프 기반의 선정 방안을 처음으로 제시하고 있다는 점이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권1호
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• pp.79-87
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• 1999

사례기반추론(Case-Based Reasoning , CBR)은 새로운 문제가 주어질 때 과거의 유사한 문제 해결 사례를 기반으로 그 해법을 적절히 변용함으로써 새로운 문제에 적합한 해결책을 효율적으로 도출하고자 하는 문제 해결 접근 방법이다. 사례기반설계는 사례기반추론을 설계에 응용한 방법으로 유사한 요구 조건하에서 설계된 과거사례를 설계에 참고 및 활용하는 방법으로 선박개념설계 등 여러 분야에서 활용하고 있다. 이러한 사례기반설계기법을 이용하여 효율적으로 고품질의 설계를 도출하기 위해서는 설계하고자 하는 대상의 설계상의 요구조건과 부합되는 사례를 적절히 선정해야 하고, 선정된 사례와 현 설계조건과의 차이점을 명확하게 인지하여 현 상황에 맞게 변용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 과거 사례 선정 기록을 활용하여 그 선정 경향을 기억기반학습기법을 이용하여 학습함으로써 새로운 설계 시 적절한 사례를 선정하는 인덱싱 기법을 제시한다. 사례기반설계의 전형적인 예인 선박개념설계에서 설계 시 참조용도로 사용할 실적선을 선정하는 문제에 적용하여 실험에 본 결과 decision tree 나 간단한 휴리스틱을 적용하여 참조사례를 제시한 방법에 비해 본 논문에서 제시하는 기억기반학습을 적용한 방법이 우수함을 확인하였다.

• 대한정형도수물리치료학회지
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• 제17권1호
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• pp.35-44
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• 2011

Background: This study was to suggest the process of making strategy for effective intervention and evaluation on functional problems of the frozen shoulder patient applied International Classification of Functioning Disability and Health (ICF) Tools. Methods: The patient was 48years old woman with right shoulder adhesive capsulitis and calcific tendinitis. In first phase, therapists could list the information relating to functional problems used by the ICF Core set and then could confirm the interaction among the problems using the ICF assessment sheet. In second phase, therapist is needed to make the hypothesis and hypothesis testing and then set a primary functional goals and therapeutic goals in detail after prioritizing the problems to be managed based on the problem list. Lastly, after setting the confirmed problems as the purpose of intervention through the hypothesis testing, therapist could do some intervention after making a plan to solve these problems. Results: This report illustrates how to apply the process based on ICF concept into physical therapy practice. The decided hypothesis and goal that are to solve the problems the client faced were remarkably meaningful. Conclusions: Clinical decision making for the most effective intervention requires that therapists use the clinical reasoning process based on ICF concept.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.14-21
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• 2013

완성된 도면과 시방서를 기초로 산출한 상세한 물량 정보를 토대로 상세 공사비를 예측하는 업무에 비해 도면과 시방서가 완성되기 이전 단계에서 시설제원이나 개략적인 설계 정보 등을 기초로 개략공사비를 예측하는 업무는 공사비 예측 업무 담당자의 주관적인 판단에 의존하는 경향이 크고 객관성이 낮은 실정이다. 본 연구에서는 도로건설공사 초기단계에서의 사업비 예측 모델을 연구하고 이를 토대로 건설공사 개략공사비 예측 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 BIM 및 GIS를 이용하여 사업 초기단계 개략적인 노선선정에 따른 개략공사비 추정에 있어 사례기반추론을 기반으로 사업비 예측의 정확성 향상과 업무 선진화에 기여할 것으로 기대된다. 또한 사용자가 인터넷을 통해 편리하게 접근할 수 있고 객관적이면서 일관성 있는 개략공사비 예측 결과를 제공받을 수 있으므로 업무 투명성 측면의 효과도 기대할 수 있을 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제56권1호
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• pp.63-80
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• 2017

By analysing the examination papers from third grade high school students, we classified the errors occurred in the problem solving process of high school 'Geometry and Vectors' into several types. There are five main types - (A)Insufficient Content Knowledge, (B)Wrong Method, (C)Logical Invalidity, (D)Unskilled Expression and (E)Interference.. Type A and B lead to an incorrect answer, and type C and D cannot be distinguished by multiple-choice or closed answer questions. Some of these types are classified into subtypes - (B1)Incompletion, (B2)Omitted Condition, (B3)Incorrect Calculation, (C1)Non-reasoning, (C2)Insufficient Reasoning, (C3)Illogical Process, (D1)Arbitrary Symbol, (D2)Using a Character Without Explanation, (D3) Visual Dependence, (D4)Symbol Incorrectly Used, (D5)Ambiguous Expression. Based on the these types of errors, answers of each problem was analysed in detail, and proper ways to correct or prevent these errors were suggested case by case. When problems that were used in the periodical test were given again in descriptive forms, 67% of the students tried to answer, and 14% described flawlessly, despite that the percentage of correct answers were higher than 40% when given in multiple-choice form. 34% of the students who tried to answer have failed to have logical validity. 37% of the students who tried to answer didn't have enough skill to express. In lessons on curves of secondary degree, teachers should be aware of several issues. Students are easily confused between 'focus' and 'vertex', and between 'components of a vector' and 'coordinates of a point'. Students often use an undefined expression when mentioning a parallel translation. When using a character, students have to make sure to define it precisely, to prevent the students from making errors and to make them express in correct ways.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.3-9
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• 2016

가중사례기반추론 알고리즘을 이용하여 Excel VBA 기반의 개략비용 예측시스템을 개발하였다. 개발 시스템의 특징은 사례학습과 신규추정시 학습사례건수와 신규추정건수 만큼의 시트를 자동생성하며, 각각의 시트는 셀수식이 자동으로 입력되어 시스템의 활용성을 고려하였으며, 또한 영향인자를 최대 10개까지 선택이 가능하도록 하여 영향인자의 조합을 자유롭게 구성할 수 있도록 하였다. 개발한 비용예측시스템을 토양경작법 정화비용예측에 이용하여 토양정화 예측모델의 적용가능성을 검토하였다. 평균단가 예측모델은 물론 최적다중회귀 예측모델보다 개선된 결과를 확인하였다. 본 연구에서는 토양경작법을 대상으로 검토 하였으나 토양정화기술과 오염물질 종류 등 다양한 시나리오가 나타나는 토양정화사업분야에 사례기반추론을 이용한 비용예측모델은 향후 사례데이터 축적과 더불어 적용가능성이 커질 것으로 기대된다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.15-17
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• 1999

사례 기반 추론(Case-Based Reasoning)은 새로운 문제를 해결하기 위해 유사한 기존 문제를 추출하여 그 해결과정을 사용한다. 그러므로, 기존의 문제와의 유사성을 얼마만큼 잘 판별하는가가 매우 중요한 관건이다. 연구된 유사성 판단 방법으로는 퍼지 소속 함수(Fuzzy membership function)를 이용하여 사례마다 각 클래스에 대한 소속 함수 값을 주는 방법이 있다. 이 방법은 퍼지 소속 함수를 어떻게 주는가에 따라 성능이 달라진다. 본 논문에서는 적당한 퍼지 소속 함수를 주기 위하여 Fuzzy C-Means를 사용하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 각 클래스에 대한 소속 함수 값을 결정하는데 있어서 좀 더 전체적인 데이터 분포 정보를 이용할 수 있다.