• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.137-143
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• 2013

최근들어 기계중심의 기술에서 점차 인간 중심의 기술로 변화되어가려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 지능 시스템 연구에 있어서도 과거의 단순 학습과 추론 방식에서 지금은 보다 인간과 흡사한 처리, 즉 인간다움을 묘사하는 기능을 구현하려는 방향으로 나아가고 있다. 특히 뇌공학적인 연구가 활발해 짐에 따라 두뇌기능을 공학적으로 응용하려는 연구가 많아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 '관점' 이라는 가치관적 상위 요소를 반영할 수 있는 Super Value라고 하는 개념을 정의하고 이에 따라 유연한 추론을 할 수 있는 KEB(Knowledge-Emotion Binding)시스템을 제안하였다. Main Level과 Super Level의 계층적 구조로 추론 과정의 유연성을 부여하였으며 추론 메커니즘에 의하여 KEB 스레드가 추출이 되도록 설계하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.139-147
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• 2009

This paper proposed the context awareness reasoning system to provide the personalized services dynamically in a ubiquitous mobile environments. The proposed system is designed to provide the personalized services to mobile users and consists of the context aggregator and the knowledge manager. The context aggregator can collect information from networks through Open API Gateway as well as sensors in a various ubiquitous environment. And it can also extract the place types through the geocoding and the social address domain ontology. The knowledge manager is the core component to provide the personalized services, and consists of activity reasoner, user pattern learner and service recommender to provide the services predict by extracting the optimized service from user situations. Activity reasoner uses the ontology reasoning and user pattern learner learns with previous service usage history and contexts. And to design service recommender easy to flexibly apply in dynamic environments, service recommender recommends service in the only use of current accessible contexts. Finally, we evaluate the learner and recommender of proposed system by simulation.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.178-184
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• 2003

Case-based reasoning (CBR) often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. Consequently, it has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still challenging issue. Most of previous studies to improve the effectiveness for CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. However, according to some of prior researches, finding the optimal k parameter for k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial to improve the performance of CBR system. Nonetheless, there have been few attempts which have tried to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the new model to the real-world case provided by an online shopping mall in Korea. Experimental results show that a GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for purchasing behavior forecasting.

• 복식문화연구
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• 제27권1호
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• pp.1-10
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• 2019

Firefighters wear Personal Protective Equipment (PPE) for protection from environmental hazards. However, due to the layers of protective functions, the PPE inevitably adds excessive weight, bulkiness, and thermal stress to firefighters. This study investigated the adverse impact of wearing PPE as an occupational stressor on the firefighter's cognitive functioning. Twenty-three firefighters who had been involved in firefighting at least for 1 year were recruited. The overall changing trend in the firefighter's cognitive functioning (short-term memory, long-term memory, and inductive reasoning) was measured by the scores of three standardized cognitive tests at the baseline and the follow-up, after participating in a moderate-intensity physical activity, wearing a full ensemble of the PPE. The study findings evinced the negative impact of the PPE on the firefighter's cognitive functioning, especially in short-term memory and inductive reasoning. No significant influence was found on the firefighter's long-term memory. The results were consistent when the participant's age and BMI were controlled. The outcomes of the present study will not only fill the gap in the literature, but also provide critical justification to stakeholders, including governments, policymakers, academic communities, and industry, for such efforts to improve human factors of the firefighter's PPE by realizing the negative consequences of the added layers and protective functions on their occupational safety. Study limitations and future directions were also discussed.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1995년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.197-206
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• 1995

In structural design procedure, The procedure of member selection manages complex data relationship and reflects structural expert's knowledge. It is a difficult problem to construct an effective system with the conventional l programming technique. Knowledge_based s!'stem is a software system capable of supporting the explicit representation of expert's knowledge in member selection process through member data and reasoning mechanisms. This study describes useful methodology for structuring knowledge and representing relation between member data and knowledge. And this study shows the application of this member for member selection in the steel structural design.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권1호
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• pp.76-90
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• 2022

본 연구에서는 20명의 예비 지구과학 교사들을 대상으로 논증구조 수업설계 프로그램을 적용한 후, 심층 면담을 진행하고 자료를 분석하여 과학논증 PCK 발달 모델을 도출하였다. 과학논증 PCK 발달 모델은 과학논증 PCK, PCK 생태계, 반성적 실천 등 세 가지 차원으로 구성된다. 과학논증 PCK는 논증구조를 교수적 추론 도구로 활용하여 수업을 설계하거나 실행하는 과정에서 발휘된다. PCK 생태계는 과학논증 PCK를 둘러싸고 상호작용하며 발달하는 차원으로, 기존의 통상적인 PCK 구성요소로 이루어진다. 반성적 실천은 과학논증 PCK와 PCK 생태계, 두 차원을 매개함으로써 각각의 차원을 조절하고 다양한 양태로 발달시킨다. 연구 결과를 토대로 도출한 결론은 다음과 같다. 첫째, 예비 과학교사들은 교수적 추론 도구로 논증구조를 활용하여 수업을 설계하거나 실행하는 과정에서 과학논증 PCK를 발휘할 수 있다. 둘째, 과학논증 PCK를 통해 다양한 PCK 생태계 구성요소들을 개발할 수 있으므로, 과학교사의 PCK 개발을 위해 과학논증 PCK와 같은 교수적 추론 도구와 관련된 PCK 개발이 선행될 필요가 있다. 끝으로, 과학논증 PCK는 반성적 실천을 유발하여 PCK 생태계 구성요소의 발달을 촉진하므로, 예비 과학교사의 반성적 실천을 지원하기 위해 과학논증 PCK를 활용할 필요가 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.81-86
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• 2002

In current CBR(Case-Based Reasoning) systems, the case adaptation is usually performed by rule-based method that use rules hand-coded by the system developer. So, CBR system designer faces knowledge acquisition bottleneck similar to those found in traditional expert system design. In this thesis, 1 present a model for learning method of case adaptation knowledge using case base. The feature difference of each pair of cases are noted and become the antecedent part of an adaptation rule, the differences between the solutions in the compared cases become the consequent part of the rule. However, the number of rules that can possibly be discovered using a learning algorithm is enormous. The first method for finding cases to compare uses a syntactic measure of the distance between cases. The threshold fur identification of candidates for comparison is fixed th the maximum number of differences between the target and retrived case from all retrievals. The second method is to use similarity metric since the threshold method may not be an accurate measure. I suggest the elimination method of duplicate rules. In the elimination process, a confidence value is assigned to each rule based on its frequency. The learned adaptation rules is applied in riven target Problem. The basic. process involves search for all rules that handle at least one difference followed by a combination process in which complete solutions are built.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권4호
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• pp.551-561
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• 2016

본 연구의 목적은 과학 문제 해결을 위한 귀추적 사고 과정에서 모델의 역할을 이론 연구와 경험 연구를 통해 조사하는 것이었다. 이 연구는 지구과학 탐구 학습 프로그램을 개발하기 위한 설계 기반 연구의 맥락에서 이루어졌으며, 본 논문에서는 그 중 지질학 분야의 귀추적 탐구 활동을 재설계하는 과정을 중점적으로 다루었다. 이론 연구에서는 지구과학에 특징적인 연구 방법으로서 귀추와 모델링을 관련지어 연구한 대표적인 연구자들의 저작들을 집중적으로 고찰하였다. 그 결과로, 증거, 자원 모델, 설명 모델의 관계를 나타낸 모델링 중심의 귀추적 추론에 대한 잠정적인 도식을 제안하였다. 이 도식을 지질학 문제를 해결하는 전문가들의 사고 과정을 분석한 경험 연구를 통해 정교화 하였다. 새로운 도식에는 결정적 증거, 결정적 자원 모델, 과학적으로 타당한 설명 모델의 역할이 포함되었다. 이와 더불어 모델링 중심의 귀추적 탐구 수업에서 학생들의 사고 과정을 지원할 수 있는 교수법적인 시사점을 도출하였다.

• 지능정보연구
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• 제12권4호
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• pp.51-60
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• 2006

정성적 추론은 자연 세계에 대한 정성적, 직관적인 지식을 밝혀내어 코드화하는 목표를 갖고 연구되어 왔다. 정성적 추론은 전자, 기계 등의 도메인에서 성공적으로 사용되어 그 실효성을 입증할 수 있었으나, 대부분의 추론은 시뮬레이션에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 주어진 상황에서 변화가 발생했을 때, 이 변화가 어떻게 영향을 미치며 파급되는지를 예측할 수 있는 정성적 비교분석 기법을 소개하고자 한다. 본 연구에서는 파라미터의 상대적인 변화의 파급만을 예측한 기존의 연구에 상대적 변화의 증가율 변화에 대한 추론을 추가하여 확장하였다. 상대적인 주어진 상황에 대한 인과모델이 정성적 분야 모델로부터 형성되고, 여기에 비교분석 추론 기법을 적용하여 변화의 연쇄적인 인과 관계를 추적하게 된다. 이러한 기법은 변화의 예측 뿐 아니라, 이런 변화를 이끌어낸 인과 관계를 설명하는 기능을 제공하게 되어, 디자인, 진단, 지능형 교육 시스템, 환경 영향평가 등에 이용되리라 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.37-48
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• 2009

가정용 서비스 로봇들은 사용자들에게 다양한 시간 추론 서비스들을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 이러한 시간 추론 서비스를 효과적으로 구현하는 방법을 제안한다. 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 시간 추론 서비스를 개발하기 위해서는 다양한 실세계 시간 제약들을 어떻게 하나의 계획 영역 정의 언어로 표현하느냐 하는 지식 공학적 문제뿐만 아니라, 인공지능 계획기와 서비스 소비자 사이의 인터페이스를 어떻게 구현하여야 하느냐 하는 시스템 설계 문제를 함께 해결하여야 한다. 본 논문에서는 가정용 서비스 로봇이 고려해야 하는 하나의 예제 시나리오와 전형적인 시간 제약들을 제시하고, 이들을 표준 계획 영역 정의 언어로 표현하는 방법을 제시한다. 또한 본 논문에서는 새로운 시간 추론 서비스를 효율적으로 생성하고 제공하기 위해, 인공지능 계획기를 기초로 하나의 서비스 에이전트를 구현하는 방법에 대해서도 설명한다.