• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.103-105
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• 2003

Semantic Web은 웹 상에 존재하는 정보들을 사람뿐만 아니라 컴퓨터 프로그램과 같은 기계들이 이해할 수 있도록 만들어진 차세대 웹이다. 이러한 Semantic Web을 수행하기 위해서는 Ontology가 가지고 있는 사실과 규칙들의 의미를 컴퓨터가 자동적으로 이해하기 위한 추론기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 Semantic Web 환경에서 Ontology와 연계한 사례기반 추론 시스템을 제안한다. 사례기반 추론 시스템은 사례베이스로부터 현재 사례와 가장 유사한 사례를 검색하여 그 해결책을 제시하는 추론 방법으로 검색시 빠른 해결책을 제시한다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 웹 기반의 온톨로지를 이용한 사례기반 추론시스템은 사용자의 요구사항을 의미적으로 정확하게 판단 할 수 있고, 검색 시 효율적인 알고리즘을 수행하여, 검색 성능 향상을 도모하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.571-578
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• 2005

Corporate credit rating analysis has drawn a lot of research interests in previous studies, and recent studies have shown that machine learning techniques achieved better performance than traditional statistical ones. This paper applies support vector machines (SVMs) to the corporate credit rating problem in an attempt to suggest a new model with better explanatory power and stability. To serve this purpose, the researcher uses a grid-search technique using 5-fold cross-validation to find out the optimal parameter values of kernel function of SVM. In addition, to evaluate the prediction accuracy of SVM, the researcher compares its performance with those of multiple discriminant analysis (MDA), case-based reasoning (CBR), and three-layer fully connected back-propagation neural networks (BPNs). The experiment results show that SVM outperforms the other methods.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1242-1247
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• 2009

The sudden changes in the construction market and the progressively intensifying price wars have amplified the importance of the construction cost estimation in the initial and planning phases of construction projects. However the methodologies and process of estimating construction cost in the planning and design phase are not standardized in the domestic market, in contrast to the markets of more developed countries. Therefore this paper proposes a new approximate estimation model to be used from the initial stages of construction projects. This methodology that extracts, modifies and synthesizes comparable elements of previous cases. This will introduce the foundation for the implementation of systems with improved usability and applicability.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권5호
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• pp.66-75
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• 1997

A fault diagnosis system for a variable speed rotating shaft probably demands a huge database, which makes it diffcult to be realized. This stuydy presents an effective method of fault diagnosis for variable speed rotating shafts. The proposed method is based upon a fuzzy reasoning and it includes a stepwize strategy to reduce the size of database in a diagnosis system. A computer program is developed to show the procedure of the diagnosis, and four cases of faults are applied to the program to illustarate the effectiveness of the proposed method. The propsed method is found to be useful in reducing the size of database from observation of the data files of the dianosis system. The case studies show that the proposed method can be useful for the diagnosis of variable speed rotating shafts.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.74-82
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• 2007

상황 인식을 통한 지능적인 시스템은 홈 자동화 서비스를 제공하기 위하여 매우 중요한 요소로서 강조된다. 본 논문에서 홈 자동화를 구현하기 위하여 홈 내부에서 일어나는 여러 가지 사건들을 사용자 각각에 대하여 다양한 장치를 이용하여 케이스 별로 수집하여 데이터를 저장하고, 케이스 별로 저장된 데이터를 트레이닝 데이터로 이용하여 신경회로망 알고리즘으로 학습을 시켜서 지능적인 홈 자동화 시스템을 구현한다. 이러한 지능적인 홈 자동화 시스템은 사용자에게 적절한 상황에 적절한 서비스를 스스로 판단하여 제공함으로서 거주자의 편의를 제공할 수 있다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2007년도 춘계학술논문 발표대회
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• pp.101-104
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• 2007

As the proportion of underground construction increases, the impact of inappropriate selection of a underground construction method for a construction size increases. The purpose of this study is to develop an objective way of selecting an excavation method. There have been several attempts to achieve the same goal using various data mining methods such as the artificial neural network, the support vector machine, and the case-based reasoning. However, they focused only on the selection of a retaining wall construction method out of six types of retaining walls. When we categorized an underground construction work into four groups and added more number of independent variables (i.e., more number of construction methods), the predictability decreased. As an alternative, we developed a decision tree by analyzing 25 earthwork cases with detailed information. We implemented the developed decision tree as a computer-supported program called Dr. underground and are still in the process of validating and revising the decision tree. This study is still in a preliminary stage and will be improved by collecting and analyzing more cases.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.929-936
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• 2004

컴포넌트 기반 플랫폼이 갖는 주 한계점은 컴포넌트 기반 시스템이 갖는 컴포넌트간 상호작용과 관련된 행위에 대한 기술과 추론에 대한 적당한 수단을 제대로 제공하지 못한다는 것이다. 현 컴포넌트 기반 플래폼이 CORBA의 IDL과 같은 컴포넌트에 대한 시그네쳐 수준에서의 기술을 위한 방법을 제공하기는 하지만, 이는 컴포넌트들간 상호작용과 같은 행위 기술을 저 수준에서 제공하는 것에 불과하다 컴포넌트 기반 시스템에서 중요한 과제 중 하나는 바로 컴포넌트들간 상호작용과 같은 행위를 기술하는 것과 이를 바탕으로 행위에 대한 검증이 필요하다. 본 논문에서는 프로세스 대수를 이용하여 컴포넌트 인터페이스의 명세 정의와 추상화된 소프트웨어 아키텍처를 어떻게 만족시킬 것인가를 보장받기위한 role의 결합방법, 생성된 아키텍처에 대한 전개규칙, 시각화방법을 연구한다. 또한 사례연구를 통해 본 논문에서 제안한 명세기법 및 정의의 타당함을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.65-76
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• 2016

컴퓨터를 매개로 한 인간 경험의 패러다임은 '문화 인터페이스'에서 '문화 소프트웨어'로 옮겨가고 있다. 디지털 게임에서 이러한 패러다임이 변화는 모드를 통해 나타난다. 지금까지 디지털 게임의 플레이는 게임이 제시하는 '목표'를 달성하기 위한 과정에서의 몰입적 에이전시를 중시했다. 반면 모드를 통해 사용자는 게임이 제시하는 목표보다는 사용자 스스로 게임 세계 안에서 '문제'를 만들어내고 그것을 해결해나가는 과정에서의 생성적 에이전시가 중시된다. 모드를 통해 원작 게임은 하나의 경험해야 할 작품이 아니라, 변형하고 하고 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 질료로서 데이터가 된다. 사용자의 모드를 통한 이러한 게임 콘텐츠의 변형과 생성은 게임의 지속가능한 모델을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.285-292
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• 2013

최근의 검색 형태는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위한 시맨틱 검색 방법으로 변화하고 있다. 하지만 일반 사용자들은 여전히 기존의 키워드 기반 검색에 익숙하기 때문에 시맨틱 검색을 위한 형식화된 구조적 질의어를 구성할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사용자들의 키워드 해석을 위한 온톨로지 지식 베이스 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 서술 논리 추론을 위해 OWL-DL을 기반으로 설계되었으며 최소한의 관계 정의와 추론 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)으로 추론함으로써 보다 풍부한 개체 관계의 표현을 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 키워드 유사도 실험 결과를 설명한다.